(57)【要約】【課題】著者の詳細な嗜好に応じて文書を分析する装置を提供する。【解決手段】著者ＩＤと評価値が付与された興味情報とを対応づけて記憶する興味情報記憶部１２２と、取得された文書を分析して著者の興味情報を取得する分析部１０７と、取得された興味情報以外の興味情報のうち第１閾値より大きい評価値が付与された興味情報を興味情報記憶部から抽出する興味抽出部１０９と、抽出された興味情報を指定可能に表示する表示部１１１と、表示された興味情報のうち指定された興味情報を受け付ける条件受付部１０４と、指定された興味情報に付与された評価値が予め定められた第２閾値より大きい著者ＩＤの著者の文書を、文書取得部によって取得された文書から選択する選択部１０５と、を備え、分析部１０７は、さらに選択された文書を分析して選択された文書に含まれる興味情報を取得する。【選択図】        図１
2010055309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書の著者を識別する著者ＩＤと、前記著者が興味を示す対象を表す複数の興味情報と、前記前記興味情報それぞれに対する前記著者ＩＤの興味の度合いを表す評価値とを記憶する興味情報記憶部と、
入力された検索キーワードで検索された複数の検索文書を取得する取得部と、
前記複数の検索文書から前記興味情報を分析する評判分析を実行し、前記興味情報を取得する分析部と、
前記分析部によって取得された前記興味情報以外の前記興味情報のうち、前記複数の検索文書の前記著者ＩＤに対応する前記評価値が予め定められた第１閾値より大きい前記興味情報を前記興味情報記憶部から抽出する抽出部と、
抽出された前記興味情報を指定可能に表示する表示部と、
表示された前記興味情報のうち、指定された前記興味情報を受け付ける受付部と、
受け付けた前記興味情報に対する前記評価値が予め定められた第２閾値より大きい前記著者ＩＤの著者の文書を、前記複数の検索文書から選択する選択部と、を備え、
前記分析部は、さらに、選択された文書を評判分析し、選択された文書に含まれる前記興味情報を取得すること、
を特徴とする文書分析装置。
【請求項２】
前記分析部は、さらに、取得した前記興味情報に対する前記評価値を算出し、
取得された前記著者ＩＤと、算出された前記評価値を付与した前記興味情報とを対応づけて前記興味情報記憶部に登録する登録部をさらに備えたこと、
を特徴とする請求項１に記載の文書分析装置。
【請求項３】
前記表示部は、抽出された前記興味情報に、前記興味情報に付与された前記評価値を対応づけて指定可能に表示すること、
を特徴とする請求項１に記載の文書分析装置。
【請求項４】
前記分析部は、さらに、取得した前記興味情報に対する前記評価値を算出し、
前記複数の検索文書から、算出された前記評価値が大きい順に予め定められた個数の文書を選択し、取得された前記興味情報ごとに、選択した文書それぞれに対して算出された前記評価値の和を算出し、算出した和と前記興味情報とを対応づけた出力情報を生成する生成部をさらに備え、
前記表示部は、前記出力情報を表示すること、
を特徴とする請求項１に記載の文書分析装置。
【請求項５】
前記生成部は、前記選択部によって選択された前記文書から、算出された前記評価値が大きい順に前記個数の文書を選択し、取得された前記興味情報ごとに、選択した文書それぞれに対して算出された前記評価値の和を算出し、算出した和と前記興味情報とを対応づけた前記出力情報を生成すること、
を特徴とする請求項４に記載の文書分析装置。
【請求項６】
前記受付部は、さらに、文書の選択条件の入力を受付け、
前記選択部は、さらに、受け付けられた前記選択条件を満たす文書を、前記複数の検索文書から選択し、
前記分析部は、選択された文書を評判分析し、選択された文書に含まれる前記興味情報を取得すること、
を特徴とする請求項１に記載の文書分析装置。
【請求項７】
前記抽出部は、さらに、前記評価値が付与されていない前記興味情報である未評価情報を有する第１著者の前記未評価情報以外の前記興味情報の前記評価値と、前記第１著者以外の第２著者の対応する前記興味情報の前記評価値との相関係数を算出し、算出した相関係数と前記未評価情報に対応する前記第２著者の前記興味情報の前記評価値との積を、前記第１著者の前記未評価情報の評価値として算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の文書分析装置。
【請求項８】
前記分析部は、さらに、取得した前記興味情報に対する前記評価値を算出し、
前記表示部は、前記分析部によって算出された前記評価値と、前記抽出部によって算出された前記評価値とを異なる表示態様で表示すること、
を特徴とする請求項７に記載の文書分析装置。
【請求項９】
前記取得部は、前記検索キーワードで検索された複数の検索文書を取得し、
前記抽出部は、前記分析部によって取得された前記興味情報以外の前記興味情報であって、前記複数の検索文書それぞれに対する複数の著者の著者ＩＤに対応づけられた前記興味情報のうち、複数の著者の著者ＩＤそれぞれに対応づけられた前記興味情報の前記評価値の合計が、前記第１閾値より大きい前記興味情報を前記興味情報記憶部から抽出すること、
を特徴とする請求項１に記載の文書分析装置。
【請求項１０】
文書分析装置で実行される文書分析方法であって、
前記文書分析装置は、文書の著者を識別する著者ＩＤと、前記著者が興味を示す対象を表す複数の興味情報と、前記前記興味情報それぞれに対する前記著者ＩＤの興味の度合いを表す評価値とを記憶する興味情報記憶部を備え、
取得部が、入力された検索キーワードで検索された複数の検索文書を取得する取得ステップと、
分析部が、前記複数の検索文書から前記興味情報を分析する評判分析を実行し、前記興味情報を取得する第１分析ステップと、
抽出部が、前記第１分析ステップによって取得された前記興味情報以外の前記興味情報のうち、前記複数の検索文書の前記著者ＩＤに対応する前記評価値が予め定められた第１閾値より大きい前記興味情報を前記興味情報記憶部から抽出する抽出ステップと、
表示部が、抽出された前記興味情報を指定可能に表示する表示ステップと、
受付部が、表示された前記興味情報のうち、指定された前記興味情報を受け付ける受付ステップと、
選択部が、受け付けた前記興味情報に対する前記評価値が予め定められた第２閾値より大きい前記著者ＩＤの著者の文書を、前記複数の検索文書から選択する選択ステップと、
分析部が、選択された文書を評判分析し、選択された文書に含まれる前記興味情報を取得する第２分析ステップと、
を備えたことを特徴とする文書分析方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
文書の著者を識別する著者ＩＤと、前記著者が興味を示す対象を表す複数の興味情報と、前記前記興味情報それぞれに対する前記著者ＩＤの興味の度合いを表す評価値とを記憶する興味情報記憶部と、
入力された検索キーワードで検索された複数の検索文書を取得する取得部と、
前記複数の検索文書から前記興味情報を分析する評判分析を実行し、前記興味情報を取得する分析部と、
前記分析部によって取得された前記興味情報以外の前記興味情報のうち、前記複数の検索文書の前記著者ＩＤに対応する前記評価値が予め定められた第１閾値より大きい前記興味情報を前記興味情報記憶部から抽出する抽出部と、
抽出された前記興味情報を指定可能に表示する表示部と、
表示された前記興味情報のうち、指定された前記興味情報を受け付ける受付部と、
受け付けた前記興味情報に対する前記評価値が予め定められた第２閾値より大きい前記著者ＩＤの著者の文書を、前記複数の検索文書から選択する選択部と、として機能させるための文書分析プログラムであって、
前記分析部は、さらに、選択された文書を評判分析し、選択された文書に含まれる前記興味情報を取得すること、
を特徴とする文書分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検索した文書から興味の対象物および対象物に対する評判を分析する装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ブログやＳＮＳなどのＷｅｂページに記載されている文書から、当該文書の著者が興味を示す特定の商品や特定のテーマに関する評判を抽出する試みが盛んに行なわれている。また、全文書を対象として評判を抽出するだけでなく、性別、年齢、および地域等の著者属性を用いて属性別に評判を抽出する技術も現れ始めている。
【０００３】
例えば、非特許文献１では、性別推定エンジンによって筆者の性別推定を行い、性別毎の評判を分析する技術が利用されている。その他、性別、地域、および年齢などの著者像を推定して評判を形成している著者を分析する技術や、文書の著者のマニア度（専門度）を算出して文書ランキングを変更する技術が提案されている。
【０００４】
【非特許文献１】ＹＡＨＯＯ！ＪＡＰＡＮブログ検索“http://blog-search.yahoo.co.jp/”
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の方法では、文書から抽出した著者が興味を示す対象に対する評判を、性別、年齢、および地域などの属性を用いることにより、一般的な嗜好の傾向は分析可能だが、同じ属性の著者の嗜好の個人差を反映して、当該対象に対する評判を分析することができなかった。
【０００６】
例えば、一般的に女性より男性が好む商品の場合であっても、実際には「スポーツが好きな人」がより好む商品である場合がある。また、例えば、前評判がよいため購入したが、購入後に失望したような商品については、著者の執筆状態によって評判内容が異なる場合がある。しかし、従来の方法では、このような著者個人の嗜好や執筆状態に応じて評判を分析することができなかった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、文書から抽出した著者が興味を示す対象を、著者の詳細な嗜好や属性に応じて分析することができる装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、文書の著者を識別する著者ＩＤと、前記著者が興味を示す対象を表す複数の興味情報と、前記前記興味情報それぞれに対する前記著者ＩＤの興味の度合いを表す評価値とを記憶する興味情報記憶部と、入力された検索キーワードで検索された複数の検索文書を取得する取得部と、前記複数の検索文書から前記興味情報を分析する評判分析を実行し、前記興味情報を取得する分析部と、前記分析部によって取得された前記興味情報以外の前記興味情報のうち、前記複数の検索文書の前記著者ＩＤに対応する前記評価値が予め定められた第１閾値より大きい前記興味情報を前記興味情報記憶部から抽出する抽出部と、抽出された前記興味情報を指定可能に表示する表示部と、表示された前記興味情報のうち、指定された前記興味情報を受け付ける受付部と、受け付けた前記興味情報に対する前記評価値が予め定められた第２閾値より大きい前記著者ＩＤの著者の文書を、前記複数の検索文書から選択する選択部と、を備え、前記分析部は、さらに、選択された文書を評判分析し、選択された文書に含まれる前記興味情報を取得すること、を特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上記装置を実行することができる方法およびプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、文書から抽出した著者が興味を示す対象を、著者の詳細な嗜好や属性に応じて分析することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる装置、方法およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
本実施の形態にかかる文書分析装置は、検索した文書の著者ごとに、著者が興味（関心）を示す対象を表す興味情報（以下、関心軸ともいう）をデータベース（ＤＢ）に蓄積する。そして、検索した文書の著者が関心を示す、検索した文書から分析した関心軸以外の関心軸を当該データベースから取得し、文書をフィルタリングする条件として指定可能に表示する。
【００１３】
図１は、本実施の形態にかかる文書分析装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、文書分析装置１００は、分析履歴ＤＢ１２１と、興味情報ＤＢ１２２と、入力部１０１と、検索部１０２と、文書取得部１０３と、条件受付部１０４と、選択部１０５と、ソート部１０６と、分析部１０７と、登録部１０８と、興味抽出部１０９と、生成部１１０と、表示部１１１と、を備えている。
【００１４】
分析履歴ＤＢ１２１は、分析部１０７が文書を分析した履歴を表す履歴情報を記憶する。図２は、分析履歴ＤＢ１２１に記憶される履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、履歴情報は、分析した文書を識別する識別情報であるＵＲＬと、分析した日付を表す分析日とを含んでいる。なお、識別情報はＵＲＬに限られるものではなく、文書を一意に識別可能なものであればどのような情報であってもよい。また、履歴情報に含まれる情報はこれらに限られず、例えば分析結果を含むように構成してもよい。
【００１５】
興味情報ＤＢ１２２は、著者ごとに、著者が関心を示す対象を表す興味情報（関心軸）に、興味情報に対する興味の度合いを表す評価値（以下、関心値という）を付して記憶する。図３は、興味情報ＤＢ１２２に記憶される情報のデータ構造の一例を示す図である。
【００１６】
図３に示すように、興味情報ＤＢ１２２は、著者を一意に識別する著者ＩＤと、その著者が執筆した文書から分析された関心軸ごとの関心値とを対応づけた情報を格納している。なお、本実施の形態では、関心値の数値が大きいほど、関心軸に対する興味の度合いが大きいことを表す。また、同図では、著者ＩＤと、著者の識別を補助する補助情報であるＵＲＬ（Uniform Resource Locator）とによって著者を識別する例を示している。著者ＩＤのみで著者を識別するように構成してもよいし、ＵＲＬ以外の補助情報を用いるように構成してもよい。
【００１７】
興味情報ＤＢ１２２は、後述する分析部１０７によって分析された関心軸と関心値とを著者ごとに蓄積するために利用される。このようにして同一の著者が記述した文書群を様々な切り口により分析した結果を蓄えることにより、興味抽出部１０９が、検索した文書から分析された関心軸以外の多様な関心軸を、著者が関心を示す関心軸として抽出することができる。
【００１８】
なお、分析履歴ＤＢ１２１および興味情報ＤＢ１２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶手段により構成することができる。
【００１９】
入力部１０１は、分析対象とする文書を検索するための検索キーワードを入力する。入力部１０１は、例えば、キーボードやマウスなどの入力装置からユーザが指定した検索キーワードを入力する。また、入力部１０１は、文書をフィルタリングするためのフィルター条件を入力する。
【００２０】
検索部１０２は、入力された検索キーワードに適合する文書を検索する。例えば、検索部１０２は、インターネット上の文書を検索する検索エンジンを用いて、検索キーワードに適合する文書のファイル名またはＵＲＬを取得する。なお、検索部１０２が文書を検索する方法はこれに限られるものではない。例えば、文書分析装置１００内に備えた文書記憶部（図示せず）等に記憶された文書を対象として検索キーワードに適合する文書を検索するように構成してもよい。なお、検索部１０２は、従来から用いられているあらゆる検索方法によって、検索キーワードに適合する文書を検索することができる。例えば、検索部１０２は、検索キーワードの全部または一部を含む文書を検索キーワードに適合する文書として検索するように構成することができる。
【００２１】
文書取得部１０３は、検索部１０２によって検索されたファイルまたはＵＲＬの文書のデータを取得する。文書取得部１０３は、取得した文書を文書記憶部等に保存する。
【００２２】
図４は、文書取得部１０３によって取得された文書の一例を示す図である。図４は、車の名称である「Ｘ」を検索キーワードとした場合に、文書４０１および文書４０２の２つの文書が取得された例を示している。なお、検索部１０２が、例えば辞書等の知識を参照して「Ｘ」が車であることを識別するか、または補完するためのジャンル（分野）の入力を受け付けることにより、車に関連する文書であって「Ｘ」を含む文書を検索するように構成してもよい。文書取得部１０３は、検索部１０２で検索された文書のＵＲＬ等にしたがい、検索された文書の文書データを収集する。
【００２３】
条件受付部１０４は、取得した文書を絞り込むためのフィルター条件を受け付ける。例えば、条件受付部１０４は、入力部１０１が入力したフィルター条件を受け付ける。フィルター条件としては、例えば、性別、地域、年齢、および既婚か未婚かなどの著者属性を受け付ける。なお、フィルター条件を受け付けず、取得した文書すべてを分析対象とするように構成してもよい。また、機械学習等によりこれらの著者属性を推定し、フィルター条件とするように構成してもよい。
【００２４】
また、条件受付部１０４は、取得した文書を分析した後に表示部１１１に表示される関心軸のうち、ユーザにより選択された関心軸をフィルター条件として受け付ける。これにより、選択された関心軸でさらに文書を絞り込み、絞り込んだ文書に対する関心軸の分析結果を表示することができる。すなわち、著者の詳細な嗜好や属性に応じて関心軸を分析することが可能となる。なお、条件受付部１０４は、受け付けたフィルター条件を次の分析のために保存しておく。
【００２５】
選択部１０５は、予め定められたフィルター条件、および、条件受付部１０４によって受け付けられたフィルター条件にしたがって、取得された文書を絞り込む。選択部１０５は、最初に、例えばスパム文書や有害サイトの文書を除去するための予め定められたフィルター条件にしたがい、取得された文書をフィルタリングする。そして、選択部１０５は、検索キーワードに関連する分野（図４の例の場合は「車」）に関する記述が含まれない文書を削除する。
【００２６】
選択部１０５は、例えば、分野ごとに事前に設定されたフィルター用キーワードにしたがって削除する文書を決定する。なお、フィルター用キーワードを記憶したキーワードファイルは、予め記憶部（図示せず）等に選択部１０５によって参照可能に保存しておく。図５は、フィルター用キーワードの一例を示す図である。図５は、分野が「車」でない文書をフィルタリングするためのフィルター用キーワードの例を示している。
【００２７】
同図に示すように、フィルター用キーワードは、削除用キーワード５０１と、当該分野の文書に必要なキーワードを表す必須キーワード５０２とを含んでいる。例えば、選択部１０５は、削除用キーワード５０１に含まれるキーワードの出現確率が所定の閾値より大きい文書、または、必須キーワード５０２に含まれるキーワードの出現確率が所定の閾値より小さい文書を、削除対象の文書であると判断する。
【００２８】
図６は、図４に示す文書から選択部１０５によって選択された文書の一例を示す図である。図６は、車分野の文書に必要な必須キーワードの文書内での出現確率が小さいため、図４の文書４０２が削除された例を示している。なお、ベイジアンフィルターを用いてフィルター用キーワードを学習させるように構成してもよい。
【００２９】
条件受付部１０４により、表示部１１１に表示された関心軸から指定された関心軸がフィルター条件として受け付けられた場合、選択部１０５は、指定された関心軸の関心値が所定の閾値より大きい著者の文書に絞り込む。
【００３０】
ソート部１０６は、選択部１０５によって選択された文書群を、所定の条件に応じて並び替える。例えば、ソート部１０６は、ブログを検索対象の文書とする場合であれば、トラックバックやコメントの多い文書順に並べ替える。さらに、ソート部１０６は、条件受付部１０４でフィルター条件の指定が受け付けられた場合、指定されたフィルター条件に応じて文書を並べ替える。例えば、ソート部１０６は、著者の関心軸として「ＤＶＤ  キャスティング」が指定された場合、「ＤＶＤ  キャスティング」に対する関心値が高い著者の順に、選択された文書群に含まれる文書を並び替える。
【００３１】
分析部１０７は、選択された文書を分析し、文書に含まれる関心軸を取得するとともに、取得した各関心軸に対する意見傾向を分析する。意見傾向とは、関心軸に対して肯定的（ポジティブ）か否定的（ネガティブ）かといった関心の方向（傾向）を表す情報である。分析部１０７は、意見傾向とともに、意見傾向の度合いを分析することによって、関心軸に対する関心値を分析する。
【００３２】
具体的には、分析部１０７は、文書内の文の係り受けや文書内で使われた感性表現、そして文間の関係を考慮することによって、関心軸ごとのポジティブ表現とネガティブ表現とを抽出する。分析部１０７は、例えば、T. Kawamura, S. Nagano, M. Inaba, Y. Mizoguchi:Mobile Service for Reputation Extraction from Weblogs - Public Experiment and Evaluation,Proceedings of Twenty-Second Conference on Artificial Intelligence （AAAI-07）, 2007.（以下、文献１という）で提案されている分析方法を用いて文書を分析する。
【００３３】
文献１の分析方法では、入力された文書に対して形態素解析と係り受け解析とを行った後、予め定められた語彙体系を参照してポジティブ表現およびネガティブ表現の点数付けを行う。図７は、分析部１０７が利用する語彙体系の一例を示す図である。図７に示すように、語彙体系は、語彙に相当する属性間の階層関係を表している。また、語彙体系は、所定の階層の属性に対して、当該属性に対する感性表現を対応づけて記憶している。
【００３４】
同図は、「車」という属性７０１の下位に属性７０２（エンジン系）、属性７０３（乗り心地）、属性７０４（コスト）、および属性７０５（品質）が存在し、さらに属性７０２〜７０５の下位にそれぞれ属性７０６〜７０９が存在することを示している。また、同図は、中位の属性７０２および属性７０４に対して、それぞれ感性表現７２１〜７２３および感性表現７２４〜７２５が対応づけられた例を示している。
【００３５】
ここで、分析部１０７による分析方法の具体例について説明する。ここでは、「・・・コンパクトなＶ型６気筒エンジンをフロントミッドシップに搭載した・・・高度な操縦性と快適な乗り心地を両立。また、優れた空力性能でフロントゼロリフトも達成。」という文書を分析対象とする場合を例に説明する。
【００３６】
この場合、分析部１０７は、図６のような語彙体系と照合することにより、エンジン系の下位に含まれる２つの属性「エンジン」および「気筒」を取得する。そして、分析部１０７は、これら２つの属性に対する感性表現「コンパクトな」を取得する。この感性表現はポジティブな感性表現であるため、分析部１０７はポジティブな関心値に１点を加算する。同様に、分析部１０７は、属性「乗り心地」と、この属性に対する感性表現「高度な」および「快適な」とを取得し、ポジティブな関心値に２点を加算する。さらに、分析部１０７は、品質の下位に含まれる属性「性能」と、この属性に対する感性表現「優れた」とを取得し、ポジティブな関心値に１点を加算する。
【００３７】
図８は、このようにして算出された関心値の一例を示す図である。なお、図８の「ターゲット」は、図７の下位の属性７０６〜７０９のいずれかに含まれる属性に対応する。また、図８の「アスペクト」は、図７の中位の属性７０２〜７０５のいずれかに対応する。
【００３８】
最後に、分析部１０７は、文書内のすべての文の関心値を集計する。この例では、文書全体でポジティブな関心値が５点およびネガティブな関心値が０点となる。
【００３９】
図９は、このようにして分析部１０７によって分析された分析結果の一例を示す図である。図９は、取得された文書のタイトルと、文書のＵＲＬと、著者ＩＤと、関心軸ごとのポジティブな関心値と、関心軸ごとのネガティブな関心値とを対応づけた分析結果の例を示している。なお、例えば同図の「車  エンジン系  Ｐ」が、関心軸「車  エンジン系」に対するポジティブな関心値に対応する。また、同図の「車  エンジン系  Ｎ」が、関心軸「車  エンジン系」に対するネガティブな関心値に対応する。
【００４０】
なお、分析部１０７は、ソート部１０６によってソートされた文書のうち、上位の予め定められた個数の文書を分析対象として分析するように構成してもよい。
【００４１】
登録部１０８は、分析した文書の関心軸に対する感性表現のポジティブな関心値の絶対値とネガティブな関心値の絶対値とを合計した値を、著者ごとの関心軸に対する関心値として興味情報ＤＢ１２２に登録する。
【００４２】
興味抽出部１０９は、文書から分析された関心軸以外の関心軸のうち、関心値が所定の第１閾値より大きい関心軸を、興味情報ＤＢ１２２から抽出する。また、興味抽出部１０９は、協調フィルタリングまたはベイジアンネットなどの手法を用いて、興味情報ＤＢ１２２に格納されている関心軸とその関心値とを参照して、関心値が設定されていない関心軸の関心値の予測値を算出する。
【００４３】
生成部１１０は、分析部１０７による分析結果、および、興味抽出部１０９による抽出結果を含む情報であって、表示部１１１に出力するための出力情報を生成する。
【００４４】
具体的には、生成部１１０は、まず、ソート部１０６によって並べ替えられた上位の文書に対して分析した結果を集計し、ポジティブな関心値の総合計およびネガティブな関心値の総合計を計算する。なお、上位何件までの文書を対象とするかは、固定値またはユーザにより指定された設定値によって決定する。また、生成部１１０は、興味抽出部１０９によって抽出された様々な分野の関心軸を、次に文書を絞り込むためのフィルター条件として取得する。そして、生成部１１０は、表示部１１１に表示可能な上位数件の文書に対する分析結果、関心値の総合計値、およびフィルター条件として指定可能な関心軸を表示するための出力情報を生成する。
【００４５】
表示部１１１は、生成部１１０によって生成された出力情報を画面に表示する。図１０は、表示部１１１に表示される結果表示画面の一例を示す図である。図１０に示すように、結果表示画面１０００は、主に表示エリア１００１〜１００３を含んでいる。表示エリア１００１は、関心軸ごとの関心値の合計を表すグラフを表示する。表示エリア１００２は、興味抽出部１０９によって抽出された関心軸を、次のフィルター条件として指定可能に表示する。表示エリア１００３は、上位の文書に対する個別の分析結果を表示する。
【００４６】
次に、このように構成された本実施の形態にかかる文書分析装置１００による分析処理について図１１を用いて説明する。図１１は、本実施の形態における分析処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
まず、入力部１０１が、ユーザにより指定された検索キーワードを入力する。また、条件受付部１０４が、指定されたフィルター条件の入力を受け付ける（ステップＳ１１０１）。なお、フィルター条件は入力せず、検索キーワードだけを入力するように構成してもよい。
【００４８】
次に、検索部１０２が、インターネットまたは文書分析装置１００内の文書等を対象として、入力された検索キーワードに適合する文書を検索し、文書のＵＲＬを取得する（ステップＳ１１０２）。次に、文書取得部１０３が、取得されたＵＲＬに対応する文書を取得する（ステップＳ１１０３）。
【００４９】
次に、選択部１０５が、所定のフィルター条件および入力されたフィルター条件にしたがって、取得された文書をフィルタリングする（ステップＳ１１０４）。例えば、選択部１０５は、取得された文書からスパム文書を除去する。
【００５０】
次に、ソート部１０６が、所定のソート条件にしたがって文書を並び替える（ステップＳ１１０５）。例えば、ソート部１０６は、トラックバックやコメントの多い文書順に文書を並べ替える。
【００５１】
次に、分析部１０７が、取得された文書それぞれに対して、文献１に記載の分析方法等を用いて評判分析を実行する（ステップＳ１１０６）。すなわち、分析部１０７は、各文書から著者が関心を示す関心軸と、当該関心軸に対する関心値とを分析する。
【００５２】
次に、登録部１０８が、分析部１０７による分析結果にしたがって興味情報ＤＢ１２２および分析履歴ＤＢ１２１に情報を登録する登録処理を実行する（ステップＳ１１０７）。登録処理の詳細については後述する。
【００５３】
登録処理の後、興味抽出部１０９が、興味情報ＤＢ１２２を参照して、取得した文書から分析した関心軸と相関の高い他の関心軸を抽出する興味情報抽出処理を実行する（ステップＳ１１０８）。興味情報抽出処理の詳細については後述する。
【００５４】
次に、生成部１１０が、興味情報抽出処理によって抽出された興味情報（関心軸）を新たなフィルター条件として指定可能な出力情報を生成する（ステップＳ１１０９）。      そして、表示部１１１が、生成された出力情報を表示する（ステップＳ１１１０）。表示部１１１は、例えば図１０に示すような結果表示画面１０００に出力情報を表示する。
【００５５】
ユーザは、例えば図１０の結果表示画面１０００の表示エリア１００２に表示された関心軸のいずれかを、文書を絞り込むためのフィルター条件として指定することができる。
【００５６】
そこで、条件受付部１０４は、結果表示画面でフィルター条件が指定されたか否かを判断する（ステップＳ１１１１）。指定された場合（ステップＳ１１１１：ＹＥＳ）、ステップＳ１１０４に戻り、指定されたフィルター条件でさらに文書をフィルタリングして処理を繰り返す。具体的には、選択部１０５は、指定されたフィルター条件である関心軸の関心値が、所定の閾値（第２閾値）より大きい著者ＩＤの著者の文書を選択するように、取得した文書をフィルタリングする。フィルター条件が指定されない場合（ステップＳ１１１１：ＮＯ）、分析処理を終了する。
【００５７】
このように、本実施の形態では、検索した文書から関心軸および関心値を分析して表示するだけでなく、文書の著者が関心を示す他の関心軸を、事前に蓄積した興味情報ＤＢ１２２を参照して抽出し、新たなフィルター条件として表示することができる。このため、ユーザは、新たなフィルター条件を選択することにより、分析対象の文書をさらに絞り込むことができる。すなわち、著者が興味を示す対象を、従来のように画一的な属性である性別、年齢、および地域だけでなく、より詳細な著者の嗜好や属性に応じて分析することが可能となる。
【００５８】
次に、ステップＳ１１０７の登録処理の詳細について図１２を用いて説明する。図１２は、本実施の形態における登録処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
まず、登録部１０８は、分析した文書のいずれかを選択する（ステップＳ１２０１）。次に、登録部１０８は、選択した文書に対して分析部１０７が分析した関心軸（興味情報）が、興味情報ＤＢ１２２のカラムとして登録されているか否かを判断する（ステップＳ１２０２）。例えば、図３に示すような情報が興味情報ＤＢ１２２に登録済みの状態で、分析された関心軸として「車性能」が存在する場合、登録部１０８は、興味情報ＤＢ１２２にこの関心軸のカラムが登録されていないと判断する。
【００６０】
登録されていない場合（ステップＳ１２０２：ＮＯ）、登録部１０８は、分析された関心軸のカラムを興味情報ＤＢ１２２に追加する（ステップＳ１２０３）。上記例では、登録部１０８は、関心軸「車性能」を格納するためのカラムを追加する。
【００６１】
ステップＳ１２０３でカラムを追加後、または、関心軸が登録されていると判断した場合（ステップＳ１２０２：ＹＥＳ）、登録部１０８は、選択した文書の著者の著者ＩＤが興味情報ＤＢ１２２に登録されているか否かを判断する（ステップＳ１２０４）。例えば、図３に示すようなデータ構造の情報が興味情報ＤＢ１２２に登録されている場合、登録部１０８は、文書のＵＲＬと著者ＩＤとを検索キーとして興味情報ＤＢ１２２を検索することにより、該当する著者ＩＤが登録されているか否かを判断する。
【００６２】
著者ＩＤが登録されていない場合（ステップＳ１２０４：ＮＯ）、登録部１０８は、著者の情報と文書の分析結果とを興味情報ＤＢ１２２に新規登録する（ステップＳ１２０５）。例えば、図１３に示すような情報が興味情報ＤＢ１２２に登録されている状態で、図９に示すような分析結果のうち１行目の分析結果を登録する場合を考える。この場合、登録部１０８は、各関心軸のポジティブな関心値とネガティブな関心値とを合計した値を、各関心軸の関心値として興味情報ＤＢ１２２の対応するカラムに登録する。
【００６３】
図１４は、図１３のような興味情報ＤＢ１２２に、図９の１行目の分析結果を追加した後の興味情報ＤＢ１２２を表す図である。なお、本実施の形態では、ポジティブかネガティブかという意見傾向の方向を問わず、両者の値を合計した値を関心値として登録しているが、それぞれを分離したまま興味情報ＤＢ１２２に格納するように構成してもよい。
【００６４】
図１２に戻り、ステップＳ１２０５で著者の情報を登録後、または、著者ＩＤが登録されていると判断した場合（ステップＳ１２０４：ＹＥＳ）、登録部１０８は、さらに選択した文書を既に分析済みか否かを判断する（ステップＳ１２０６）。具体的には、登録部１０８は、選択した文書のＵＲＬを検索キーとして分析履歴ＤＢ１２１を検索することにより、選択した文書が既に分析済みか否かを判断する。
【００６５】
分析済みでない場合（ステップＳ１２０６：ＮＯ）、登録部１０８は、既に登録してある関心軸の関心値に、選択した文書から分析した関心軸の関心値を加算する（ステップＳ１２０７）。例えば、図１４に示すような情報が興味情報ＤＢ１２２に登録されている状態で、図９の４行目に示す分析結果を登録する場合、登録部１０８は、「車エンジン系」カラムの関心値２に、分析結果の関心値１を追加する。これにより、著者Ａの「車エンジン系」カラムの関心値は３となる。
【００６６】
次に、登録部１０８は、選択した文書のＵＲＬと分析日とを対応づけて分析履歴ＤＢ１２１に登録する（ステップＳ１２０８）。
【００６７】
分析履歴ＤＢ１２１を更新後、または、選択した文書が分析済みであると判断した場合（ステップＳ１２０６：ＹＥＳ）、登録部１０８は、すべての文書を処理したか否かを判断する（ステップＳ１２０９）。
【００６８】
すべての文書を処理していない場合（ステップＳ１２０９：ＮＯ）、登録部１０８は、次の未処理の文書を選択して処理を繰り返す（ステップＳ１２０１）。すべての文書を処理した場合は（ステップＳ１２０９：ＹＥＳ）、登録処理を終了する。
【００６９】
次に、ステップＳ１１０８の興味情報抽出処理の詳細について図１５を用いて説明する。図１５は、本実施の形態における興味情報抽出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００７０】
まず、興味抽出部１０９は、分析した文書の著者のうち未処理の著者を選択する（ステップＳ１５０１）。次に、興味抽出部１０９は、選択した著者の各関心軸に対する関心値を興味情報ＤＢ１２２から取得し、関心軸ごとの関心値の合計値に、取得した関心値それぞれを加算する（ステップＳ１５０２）。なお、関心軸ごとの関心値の合計値は最初に０に初期化しておく。
【００７１】
次に、興味抽出部１０９は、すべての著者を処理したか否かを判断し（ステップＳ１５０３）、処理していない場合は（ステップＳ１５０３：ＮＯ）、次の未処理の著者を選択して処理を繰り返す（ステップＳ１５０１）。すべての著者を処理した場合は（ステップＳ１５０３：ＹＥＳ）、合計値の算出処理を終了する。
【００７２】
ここで、関心値の集計の具体例について図１６および図１７を用いて説明する。図１６は、興味情報ＤＢ１２２に登録された情報の一例を示す図である。図１７は、図１６の興味情報ＤＢ１２２を元に関心値を集計した結果を表す図である。図１６および図１７に示すように、関心値の合計値は、興味情報ＤＢ１２２の各著者ＩＤに対応する関心軸の関心値を加算することにより算出できる。
【００７３】
図１５に戻り、関心値の合計値を算出した後、興味抽出部１０９は、検索キーワードの分野と異なる分野の関心軸であって、算出した合計値が所定の閾値より大きい関心軸を抽出する（ステップＳ１５０４）。図１７に示す例では、分析対象の関心軸（「車エンジン系」、「車乗り心地」、「車ブランド力」）の分野である「車」以外の分野の関心軸であり、関心値が大きい「ＤＶＤキャスティング」および「ＤＶＤストーリー性」を抽出する。なお、抽出する関心値の閾値は予め定めた固定値とする必要はなく、関心軸の関心値との相関によって求めてもよい。例えば、各関心軸の関心値の最大値に対する割合が所定値より大きい関心値の関心軸を抽出するように構成してもよい。
【００７４】
次に、興味抽出部１０９は、著者ＩＤが興味情報ＤＢ１２２に登録されている著者のうち、抽出した関心軸（興味情報）の関心値が０である著者（以下、第１著者という）を選択する（ステップＳ１５０５）。なお、関心値が０であるとは、関心値が設定されていないことを意味する。図３の例では、関心軸「ＤＶＤストーリー性」が抽出された場合、この関心軸の関心値が設定されていない図３の著者Ａと著者Ｄとが選択される。なお、以下では、関心値が設定されていない関心軸を未評価関心軸という。
【００７５】
次に、興味抽出部１０９は、未評価関心軸以外の関心軸について、第１著者の関心値と第１著者以外の著者を表す第２著者の関心値との相関係数を算出し、算出した相関係数を用いて第１著者の未評価関心軸の関心値の予測値を算出する（ステップＳ１５０６）。
【００７６】
具体的には、興味抽出部１０９は、以下のような方法によって関心値の予測値を算出する。以下では、図１６のような興味情報ＤＢ１２２の情報から、著者Ｅ（第１著者に相当）の関心軸「ＤＶＤキャスティング」の関心値を予測する場合を例に説明する。この場合、「ＤＶＤキャスティング」が未評価関心軸に相当する。
【００７７】
興味抽出部１０９は、著者Ｅの関心軸「ＤＶＤキャスティング」の関心値ＶＥを、以下の（１）式を用いて求めることができる。
ＶＥ-＝ＶＡ×ＣＡＥ＋ＶＢ×ＣＢＥ＋ＶＣ×ＣＣＥ＋ＶＤ×ＣＤＥ      ・・・（１）
【００７８】
ここで、ＣＡＥ、ＣＢＥ、ＣＣＥ、およびＣＤＥは、それぞれ著者Ａ、著者Ｂ、著者Ｃ、および著者Ｄの関心値と著者Ｅの関心値との相関係数を表す。また、ＶＡ、ＶＢ、ＶＣ、およびＶＤは、それぞれ著者Ａ、著者Ｂ、著者Ｃ、および著者Ｄの関心軸「ＤＶＤキャスティング」の関心値を表す。
【００７９】
なお、興味抽出部１０９は、各著者の関心値間の相関係数を、以下の（２）式に示すピアソンの積率相関係数を用いて算出することができる。相関係数の算出方法はこれに限られるものではなく、従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。
【数１】
2010055309.tif 000003
【００８０】
図１６に示す例では、興味抽出部１０９は、上記（１）式に対応する以下の（３）式により、著者Ｅの関心軸「ＤＶＤキャスティング」の関心値ＶＥを算出する。
ＶＥ-＝１×１＋０×−０．４８４２＋０×−０．３７４６３＋２×０．９２７１７３
＝２．８５４２３４      ・・・（３）
【００８１】
図１５に戻り、興味抽出部１０９は、すべての著者を処理したか否かを判断する（ステップＳ１５０７）。すべての著者を処理していない場合は（ステップＳ１５０７：ＮＯ）、興味抽出部１０９は、抽出した関心軸の関心値が０である未処理の著者をさらに選択して処理を繰り返す（ステップＳ１５０５）。すべての著者を処理した場合は（ステップＳ１５０７：ＹＥＳ）、興味情報抽出処理を終了する。
【００８２】
このような処理により、検索された文書から分析された関心軸だけでなく、文書の著者が興味を示す他の関心軸（図１７の例では「ＤＶＤキャスティング」および「ＤＶＤストーリー性」）を抽出することができる。抽出した関心軸は、上述のように、検索された文書をさらに絞り込むためのフィルター条件として指定することができる。また、図１５のステップＳ１５０５からステップＳ１５０７に示したように、関心値が未評価であっても、他の著者との相関から未評価の関心値の予測値を算出することができる。
【００８３】
なお、表示部１１１が、このようにして算出した予測値の表示態様を、他の関心値と異なる表示態様で表示するように構成してもよい。例えば、予測値である関心値を、予測値でない関心値と異なる色で表示してもよい。表示態様は色に限られず、フォントの種類、フォントサイズ、表示位置、点滅有無などの従来から用いられているあらゆる態様を用いることができる。
【００８４】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができる。例えば、予め文書分析の途中経過をデータベースに格納し、分析結果をデータベースから取得する形態をとってもよい。
【００８５】
このように、本実施の形態にかかる文書分析装置では、検索した文書から分析した関心軸以外に著者が関心を示す関心軸を、著者の関心軸を事前に記憶したデータベースから取得し、文書をフィルタリングする条件として指定可能に表示することができる。このように著者の関心軸で文書をフィルタリングできるため、推定した著者の属性等を用いる従来技術よりもきめ細かい評判分析を行うことができる。
【００８６】
次に、本実施の形態にかかる文書分析装置のハードウェア構成について図１８を用いて説明する。図１８は、本実施の形態にかかる文書分析装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【００８７】
本実施の形態にかかる文書分析装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置と、各部を接続するバス６１を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００８８】
本実施の形態にかかる文書分析装置で実行される文書分析プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００８９】
また、本実施の形態にかかる文書分析装置で実行される文書分析プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態にかかる文書分析装置で実行される文書分析プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【００９０】
また、本実施の形態の文書分析プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００９１】
本実施の形態にかかる文書分析装置で実行される文書分析プログラムは、上述した各部（入力部、検索部、文書取得部、条件受付部、選択部、ソート部、分析部、登録部、興味抽出部、生成部、表示部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１（プロセッサ）が上記記憶媒体から文書分析プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【産業上の利用可能性】
【００９２】
以上のように、本発明にかかる装置、方法およびプログラムは、インターネット上の文書等から、指定された対象物の評判を分析する装置、方法およびプログラムに適している。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】本実施の形態にかかる文書分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】分析履歴ＤＢに記憶される履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図３】興味情報ＤＢに記憶される情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図４】文書取得部によって取得された文書の一例を示す図である。
【図５】フィルター用キーワードの一例を示す図である。
【図６】図４に示す文書から選択された文書の一例を示す図である。
【図７】語彙体系の一例を示す図である。
【図８】算出された関心値の一例を示す図である。
【図９】分析部によって分析された分析結果の一例を示す図である。
【図１０】結果表示画面の一例を示す図である。
【図１１】本実施の形態における分析処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１２】本実施の形態における登録処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１３】興味情報ＤＢに登録された情報の一例を示す図である。
【図１４】図１３の興味情報ＤＢに図９の１行目の分析結果を追加した興味情報ＤＢを表す図である。
【図１５】本実施の形態における興味情報抽出処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１６】興味情報ＤＢに登録された情報の一例を示す図である。
【図１７】図１６の興味情報ＤＢを元に関心値を集計した結果を表す図である。
【図１８】本実施の形態にかかる文書分析装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【００９４】
５１  ＣＰＵ
５２  ＲＯＭ
５３  ＲＡＭ
５４  通信Ｉ／Ｆ
６１  バス
１００  文書分析装置
１０１  入力部
１０２  検索部
１０３  文書取得部
１０４  条件受付部
１０５  選択部
１０６  ソート部
１０７  分析部
１０８  登録部
１０９  興味抽出部
１１０  生成部
１１１  表示部
１２１  分析履歴ＤＢ
１２２  興味情報ＤＢ
４０１、４０２  文書
５０１  削除用キーワード
５０２  必須キーワード
７０１〜７０９  属性
７２１〜７２５  感性表現
１００１〜１００３  表示エリア
【図１】
2010055309.tif 000004
【図２】
2010055309.tif 000005
【図３】
2010055309.tif 000006
【図４】
2010055309.tif 000007
【図５】
2010055309.tif 000008
【図６】
2010055309.tif 000009
【図７】
2010055309.tif 000010
【図８】
2010055309.tif 000011
【図９】
2010055309.tif 000012
【図１０】
2010055309.tif 000013
【図１１】
2010055309.tif 000014
【図１２】
2010055309.tif 000015
【図１３】
2010055309.tif 000016
【図１４】
2010055309.tif 000017
【図１５】
2010055309.tif 000018
【図１６】
2010055309.tif 000019
【図１７】
2010055309.tif 000020
【図１８】
2010055309.tif 000021