(57)【要約】【課題】グループ内でのユーザの情報の消費行動の記録に基づいて、グループ内での注目キーワードを抽出することができる注目キーワード抽出方法を提供する。【解決手段】各購読記事と参照履歴とに基づいてユーザ毎の既読記事２０７を取得し、各既読記事２０７から特徴語を抽出し、抽出した各特徴語について各既読記事２０７における前記特徴語の重要度を示す重み付け値を算出して各既読記事２０７の特徴語データとする第１ステップと、各既読記事２０７の特徴語データに対して、各既読記事２０７が前記ユーザによって参照された日時と現在日時との差分に応じた時系列の重み付け値からなるバースト値を乗算して重み付けを行う第２ステップと、各既読記事２０７の特徴語データを前記特徴語毎に合算し、合算値が上位の前記特徴語のうち所定の範囲のものを注目キーワード４０１として抽出する第３ステップとを実行する。【選択図】図１
2010224624.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムによって、テキストデータからなる記事群からユーザの注目の高い話題を示す注目キーワードを抽出する注目キーワード抽出方法であって、
前記コンピュータシステムは、前記ユーザ毎に、前記ユーザの参照対象である複数の購読記事と、前記各購読記事についての参照履歴とを保持し、
前記各購読記事と前記参照履歴とに基づいて前記ユーザ毎の既読記事を取得し、前記各既読記事から所定の抽出条件に基づいて１つ以上の単語を特徴語として抽出し、抽出した前記各特徴語について、所定の算出条件に基づいて前記各既読記事における前記特徴語の重要度を示す重み付け値を算出して前記各既読記事の特徴語データとする第１ステップと、
前記第１ステップで算出した前記各既読記事の特徴語データに対して、前記各既読記事が前記ユーザによって参照された日時と現在日時との差分に応じた時系列の重み付け値からなるバースト値を乗算して重み付けを行う第２ステップと、
前記第２ステップで重み付けした前記各既読記事の特徴語データを前記特徴語毎に合算し、合算値が上位の前記特徴語のうち所定の範囲のものを前記注目キーワードとして抽出する第３ステップとを実行することを特徴とする注目キーワード抽出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の注目キーワード抽出方法において、
前記第２ステップにおける前記バースト値は、前記時系列の重み付け値に、さらに前記ユーザが対象の前記既読記事に対して行ったリアクションの内容に応じた重み付け値を乗算したものであることを特徴とする注目キーワード抽出方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の注目キーワード抽出方法において、
前記第１ステップと前記第２ステップとの間で、所定の比較条件に基づいて、前記既読記事毎に、対象の前記既読記事についての前記第１ステップで算出した前記特徴語データと、他の前記既読記事についての前記第１ステップで算出した前記特徴語データとの類似度を算出し、算出した前記類似度が所定の閾値より高くかつ対象の前記既読記事との発行日時の差が所定の時間間隔より小さい他の前記既読記事を類似記事として対象の前記既読記事とグループ化する第４ステップを実行し、
前記第４ステップでグループ化したグループ毎に、前記第２ステップおよび前記第３ステップを実行して、前記グループ毎の前記注目キーワードを抽出し、
さらに、前記グループ毎に抽出した前記注目キーワードをマージして、前記既読記事全体での前記注目キーワードとする第５ステップを実行することを特徴とする注目キーワード抽出方法。
【請求項４】
コンピュータシステムを、テキストデータからなる記事群からユーザの注目の高い話題を示す注目キーワードを抽出するよう機能させる注目キーワード抽出プログラムであって、
前記コンピュータシステムは、前記ユーザ毎に、前記ユーザの参照対象である複数の購読記事と、前記各購読記事についての参照履歴とを保持しており、
前記注目キーワード抽出プログラムは、前記各購読記事と前記参照履歴とに基づいて前記ユーザ毎の既読記事を取得し、前記各既読記事から所定の抽出条件に基づいて１つ以上の単語を特徴語として抽出し、抽出した前記各特徴語について、所定の算出条件に基づいて前記各既読記事における前記特徴語の重要度を示す重み付け値を算出して前記各既読記事の特徴語データとする第６ステップと、
前記第６ステップで算出した前記各既読記事の特徴語データに対して、前記各既読記事が前記ユーザによって参照された日時と現在日時との差分に応じた時系列の重み付け値からなるバースト値を乗算して重み付けを行う第７ステップと、
前記第７ステップで重み付けした前記各既読記事の特徴語データを前記特徴語毎に合算し、合算値が上位の前記特徴語のうち所定の範囲のものを前記注目キーワードとして抽出する第８ステップとを実行することを特徴とする注目キーワード抽出プログラム。
【請求項５】
請求項４に記載の注目キーワード抽出プログラムにおいて、
前記第７ステップにおける前記バースト値は、前記時系列の重み付け値に、さらに前記ユーザが対象の前記既読記事に対して行ったリアクションの内容に応じた重み付け値を乗算したものであることを特徴とする注目キーワード抽出プログラム。
【請求項６】
請求項４または５に記載の注目キーワード抽出プログラムにおいて、
前記第６ステップと前記第７ステップとの間で、所定の比較条件に基づいて、前記既読記事毎に、対象の前記既読記事についての前記第６ステップで算出した前記特徴語データと、他の前記既読記事についての前記第６ステップで算出した前記特徴語データとの類似度を算出し、算出した前記類似度が所定の閾値より高くかつ対象の前記既読記事との発行日時の差が所定の時間間隔より小さい他の前記既読記事を類似記事として対象の前記既読記事とグループ化する第９ステップを実行し、
前記第９ステップでグループ化したグループ毎に、前記第７ステップおよび前記第８ステップを実行して、前記グループ毎の前記注目キーワードを抽出し、
さらに、前記グループ毎に抽出した前記注目キーワードをマージして、前記既読記事全体での前記注目キーワードとする第１０ステップを実行することを特徴とする注目キーワード抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの情報消費行動についての統計処理技術に関し、特に、複数ユーザからなるグループ内で注目されているキーワードを記事群から抽出する注目キーワード抽出方法および注目キーワード抽出プログラムに適用して有効な技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット等の普及により、コンピュータを利用して非常に多くの種類の情報を入手することが可能である。例えば、各種ニュースサイトや検索エンジンを用いて多くの情報を収集することができる。また、電子メール等によっても多くの情報を得ることができる。また、インターネット上に限らず、例えば、社内のサーバに電子化されて保管されている各種の社内資料などからも多くの情報を入手することができる。しかし、これらの多くの情報を実際に読む際に、情報が多すぎてどれを読めばいいか分からなくなるという場合がある。
【０００３】
このような状況に対して、多数のテキスト情報（以下では「記事」という場合がある）の中で現在どのような話題が注目されているのかを示す注目キーワードをユーザに提示して、ユーザが記事を参照する際の指針とすることが行われている。例えば、インターネット上の検索エンジン等では、検索のためのキーワードとして一定期間に実際に指定された頻度が高い単語を注目キーワードとして提示することが一般的に行われている。
【０００４】
ここでの注目キーワードは、主にユーザが意識して能動的に指定したキーワードに基づいているが、一方で、記事群の中からこれらの記事の内容を表す単語を抽出し、その出現頻度等により注目度をランク付けして注目キーワードとして提示することも考えられる。ここで、任意のテキスト文書から自然言語処理等により当該文書の特徴を表す単語をキーワードとして抽出する技術については種々のものが存在する。
【０００５】
例えば、特開平５−１２０３４５号公報（特許文献１）には、新聞記事のデータから所定の条件に基づいて記事主題を表す重要語、重要文を抽出し、その中から不要な単語を削除して当該記事の確定キーワードとし、また、確定キーワード中の重要語を用いて過去の記事データベースを検索して、記事全文に含まれる単語からでは抽出できなかったキーワードを想像キーワードとする技術が開示されている。また、テキスト文書中の各単語について、後述する各単語の重要度についての重み付け値であるＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）値を算出し、この値によって文書中の特徴的な単語を抽出することも一般的に行われている。
【０００６】
さらに、これらの技術によりテキスト文書中から抽出されたキーワードに対して、その注目度を算出する技術として、例えば、特開２００７−１８３９０３号公報（特許文献２）には、抽出されたキーワードもしくは入力されたキーワードについて、Ｗｅｂサイト群における各キーワードを含む記事の数を所定の期日単位で計数して蓄積し、記事数の増減量もしくは記事数の増減量の差分値を各キーワードの注目度を表すトレンド値とすることでトレンド情報を分析する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平５−１２０３４５号公報
【特許文献２】特開２００７−１８３９０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、インターネット上の検索エンジン等において提示される注目キーワードでは、実際にユーザが検索キーワードとして指定した回数がベースとなっており、ユーザが実際に参照した記事の内容に基づくものとはなっていない。また、主にユーザが能動的に指定したキーワードがベースとなっており、ユーザが意識し難いキーワードや関連するキーワードなどについては反映され難い仕組みとなっている。
【０００９】
また、従来技術による各キーワードの注目度（トレンド値）の算出方法では、Ｗｅｂサイト群における対象のキーワードを含む記事数の増減量に基づいており、これについても、ユーザが実際に参照した記事の内容に基づくものとはなっていない。従って、例えば、組織内において最近同僚たちの間でどのような話題が注目され、実際に記事が参照されてどのような情報がどのように消費されたのかといったような、組織内での情報の消費行動に基づくトレンドを知ることはできない。
【００１０】
そこで本発明の目的は、複数のユーザからなるグループ内での各ユーザの情報の消費行動の記録に基づいて、グループ内で注目されている話題や内容を示す注目キーワードを抽出することができる注目キーワード抽出方法および注目キーワード抽出プログラムを提供することにある。本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
【００１２】
本発明の代表的な実施の形態による注目キーワード抽出方法は、コンピュータシステムによって、テキストデータからなる記事群からユーザの注目の高い話題を示す注目キーワードを抽出する注目キーワード抽出方法であって、前記コンピュータシステムは、前記ユーザ毎に、前記ユーザの参照対象である複数の購読記事と、前記各購読記事についての参照履歴とを保持し、前記各購読記事と前記参照履歴とに基づいて前記ユーザ毎の既読記事を取得し、前記各既読記事から所定の抽出条件に基づいて１つ以上の単語を特徴語として抽出し、抽出した前記各特徴語について、所定の算出条件に基づいて前記各既読記事における前記特徴語の重要度を示す重み付け値を算出して前記各既読記事の特徴語データとする第１ステップと、前記第１ステップで算出した前記各既読記事の特徴語データに対して、前記各既読記事が前記ユーザによって参照された日時と現在日時との差分に応じた時系列の重み付け値からなるバースト値を乗算して重み付けを行う第２ステップと、前記第２ステップで重み付けした前記各既読記事の特徴語データを前記特徴語毎に合算し、合算値が上位の前記特徴語のうち所定の範囲のものを前記注目キーワードとして抽出する第３ステップとを実行することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１３】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１４】
本発明の代表的な実施の形態によれば、グループ内の全ユーザの既読記事から特徴語を抽出し、さらに所定の条件に基づいて重み付けを行って注目キーワードを抽出するため、グループ内の各ユーザの情報の消費行動に基づく注目キーワードを抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態１における、注目キーワード抽出部での処理フローの一例の概要を示した図である。
【図２】本発明の実施の形態１である、注目キーワード抽出方法を適用した情報収集管理システムの構成例の概要を示した図である。
【図３】本発明の実施の形態１における、データベースのテーブル構成例の概要を示した図である。
【図４】本発明の実施の形態１における、既読記事毎の特徴語データを算出する処理の例を説明する図である。
【図５】本発明の実施の形態１における、各既読記事の読まれ方に応じて特徴語データに対して重み付けを行う例を示した図である。
【図６】本発明の実施の形態２における、注目キーワード抽出部での処理フローの一例の概要を示した図である。
【図７】本発明の実施の形態２における、対象の既読記事と他の既読記事の特徴語データの類似度を算出する処理の例を説明する図である。
【図８】本発明の実施の形態２における、特徴語データの類似度に基づいて対象の既読記事についての類似記事を抽出してグループ化する処理の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１７】
＜実施の形態１＞
本発明の実施の形態１である注目キーワード抽出方法を適用した情報収集管理システムは、各種Ｗｅｂサイトや電子メール、電子文書などのテキスト情報（以下ではこれらを総称して「記事」という場合がある）をサーバ上で一ヶ所に収集してグループ内の各ユーザから参照可能とし、さらに、各ユーザによる情報の利用・参照といった消費行動履歴を蓄積して、蓄積された消費行動履歴を再利用することによって各ユーザにとって価値ある情報を推奨することを可能とし、収集した情報を生産的に活用することができる仕組みを提供するシステムである。
【００１８】
本実施の形態では、各ユーザが過去に参照した記事である既読記事の情報に基づいて、最近読まれた既読記事から特徴語を抽出し、参照した日時と現在日時との差分に基づいて重み付けを行うことで、新鮮度が高い注目キーワードを抽出することを可能にする。また、記事に対してユーザが取った行動（リアクション）など、記事の読まれ方に応じて特徴語に柔軟に重み付けを行うことで、グループ内の各ユーザの関心等をより反映した精度の高い注目キーワードを抽出することを可能にする。
【００１９】
［システム構成］
図２は、本発明の一実施の形態である注目キーワード抽出方法を適用した情報収集管理システムの構成例の概要を示した図である。情報収集管理システムは、情報収集管理サーバ１００およびデータベース２００から構成される。データベース２００は、情報収集管理サーバ１００上に実装されてもよいし、別のデータベースサーバ等の機器上に実装されてもよい。
【００２０】
情報収集管理サーバ１００は、新着記事収集部１１０により、例えば、Ｗｅｂサーバ３１０上のＷｅｂサイトや、社内の文書サーバ３２０などから新着記事としてテキストデータを収集する。新着記事の収集方法としては、例えば、ＲＳＳ（RDF Site Summary）のフィードを利用することができる。新着記事収集部１１０がＲＳＳリーダーとして動作することにより、Ｗｅｂサイト上のニュース等の記事に限らず、文書サーバ３２０上に格納される社内資料等の電子データや電子メール等もＲＳＳ化することで収集対象とすることができる。
【００２１】
上記のＲＳＳフィードの情報は、本実施の形態の情報収集管理システムを利用するユーザ毎に、各ユーザが購読したいＷｅｂサイト等についての情報である購読指定２０６としてデータベース２００のユーザ購読情報２０３の一部として保持される。購読指定２０６の内容に基づいて新着記事収集部１１０により収集された新着記事は、データベース２００の記事群２０１に記事２０２として格納される。
【００２２】
ユーザ購読情報２０３には、記事２０２のうち、対象のユーザの購読指定２０６に基づいて収集された記事２０２を特定する情報が購読記事２０４として保持される。すなわち、記事群２０１には全てのユーザの購読指定２０６に基づいて収集された全ての記事２０２が格納されており、ユーザ購読情報２０３には各ユーザの参照対象である購読記事２０４がそれぞれ格納されているということと等価である。なお、記事２０２および購読記事２０４には、ＲＳＳフィード等の購読指定２０６によって収集されたものだけではなく、ユーザがテキストデータを直接クリップするなどして後の参照用に登録したものなども含まれる。
【００２３】
データベース２００のユーザ購読情報２０３には、さらに、対象のユーザが購読記事２０４を実際に参照した履歴が参照履歴２０５として保持される。購読記事２０４と参照履歴２０５とに基づいて、対象のユーザが過去に参照した既読記事を特定することができる。
【００２４】
情報収集管理サーバ１００は、クライアント端末４００を介してユーザから購読記事２０４を参照したい旨の要求を受けると、図示しないＷｅｂサーバプログラム等を介してクライアント端末４００に購読記事２０４を提示する。また、注目キーワード抽出部１２０によって、全ユーザの既読記事から特徴語を抽出し、さらに所定の重み付けを行うことによって注目キーワード４０１を抽出して、同様にクライアント端末４００に提示する。
【００２５】
なお、新着記事収集部１１０および注目キーワード抽出部１２０は、情報収集管理サーバ１００上で稼働するソフトウェアプログラムとして実装され、例えば、図示しないＷｅｂサーバ上で稼働するアプリケーションとして実装することができる。また、注目キーワード抽出部１２０は、詳細は後述するが、例えば、特徴語データ算出部１２１、重み付け部１２２からなり、注目キーワード抽出部１２０における上述したような機能を実現する。
【００２６】
［テーブル構成］
図３は、データベース２００のテーブル構成例の概要を示した図である。データベース２００に格納されるテーブルは、例えば、ユーザ情報２１０、購読情報２２０、フィード一覧２３０、リアクション情報２４０、記事データ２５０、リサーチノート２６０、リソース２７０からなる。図中のテーブル間の矢印は、例えば、Ａ→Ｂである場合に、Ａ：Ｂ＝１：ｎの関係（A has many Bs）にあることを示している。
【００２７】
ユーザ情報２１０は、本実施の形態の情報収集管理システムを利用するグループ内の各ユーザに関する情報を保持するテーブルであり、例えば、ユーザＩＤ、パスワード、ユーザ名などの項目を有する。ユーザ情報２１０は、ユーザが情報収集管理システムへログインする際の認証時などに利用される。
【００２８】
フィード一覧２３０は、各種情報（記事）を自動収集するためのＲＳＳフィードの基本的な情報を保持するテーブルであり、例えば、フィードＩＤ、サイト名、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などの項目を有する。上述したように、Ｗｅｂサーバ３１０上のニュースサイト等から提供されるＲＳＳフィードだけでなく、文書サーバ３２０等に格納されている各種電子文書や電子メールなどもＲＳＳ化することで、これらの情報を新着記事収集部１１０により自動的に巡回して収集することができる。
【００２９】
購読情報２２０は、各ユーザがどのＲＳＳフィードを購読しているかの情報を保持するテーブルであり、例えば、ユーザＩＤ、フィードＩＤ、購読開始日時、未読数などの項目を有する。購読情報２２０は、図２における購読指定２０６に相当する。各ユーザは複数のＲＳＳフィードを購読することができ、また、各ＲＳＳフィードは、複数のユーザから購読されることができる。
【００３０】
記事データ２５０は、各ＲＳＳフィードに含まれる記事やユーザがＷｅｂサイトからクリップした記事、電子文書など、収集した記事の内容を保持するテーブルであり、例えば、記事ＩＤ、フィードＩＤ、発行日時、記事内容などの項目を有する。記事データ２５０は図２における記事２０２に相当し、購読情報２２０のフィードＩＤの値で特定される記事データ２５０のエントリは図２における購読記事２０４に相当する。なお、発行日時の項目は、記事ＩＤの項目で特定される記事２０２が発行もしくは発信された日時を表し、記事内容の項目は、記事ＩＤの項目で特定される記事２０２の具体的なテキストデータである。
【００３１】
リアクション情報２４０は、各ユーザが各購読記事２０４に対してどのようなリアクションを行ったかの情報（行動履歴）を保持するテーブルであり、例えば、ユーザＩＤ、記事ＩＤ、参照日時、タグ、メモ、ハイライト範囲などの項目を有する。記事ＩＤおよび参照日時の項目は、図２における参照履歴２０５に相当する。なお、購読記事２０４に対するリアクションとしては、購読記事２０４の参照の他に、例えば、購読記事２０４に、その内容を表す分類用のタグを付与したり、テキストのメモを付加したり、任意の範囲をハイライトしたりすることなどが可能であり、これらの内容をそれぞれタグやメモ、ハイライト範囲の項目に保持することができる。
【００３２】
リサーチノート２６０は、本実施の形態の情報収集管理システムの機能として、各ユーザが、例えば自分が調査したいテーマ毎に各購読記事２０４を階層的にまとめて分類するための情報を保持するテーブルであり、例えば、リサーチノートＩＤ、ユーザＩＤ、タイトル、親ＩＤなどの項目を有する。タイトルの項目はリサーチノートＩＤの項目で特定されるリサーチノートのテーマを示す題名であり、親ＩＤの項目には階層構造を保持するために親のリサーチノートＩＤを保持する。
【００３３】
リソース２７０は、リサーチノートに含まれる記事の情報を保持するテーブルであり、例えば、リサーチノートＩＤ、記事ＩＤ、見出しなどの項目を有する。各エントリは、リサーチノートＩＤの項目で特定されるリサーチノートに含まれる記事の記事ＩＤもしくは見出しの情報を保持する。なお、上述した各テーブルの種類や項目は一例であり、これら以外のテーブルや項目を有していてもよい。
【００３４】
［処理フロー］
図１は、注目キーワード抽出部１２０での処理フローの一例の概要を示した図である。ユーザがクライアント端末４００によって購読記事２０４を参照するために情報収集管理サーバ１００にアクセスした際などに、注目キーワード抽出部１２０は注目キーワード抽出処理を開始する。
【００３５】
まず、注目キーワード抽出部１２０により、ユーザの購読記事２０４と参照履歴２０５とに基づいてユーザの既読記事２０７を取得する。さらに、特徴語データ算出部１２１により、各既読記事２０７内のテキストデータから１つ以上の単語を特徴語として抽出し、各特徴語について後述するＴＦ−ＩＤＦ値（Term Frequency-Inverse Document Frequency）を算出して既読記事２０７の特徴語データとする（ステップＳ１０１）。
【００３６】
このとき、全ての既読記事２０７について特徴語データを算出してもよいし、リアクション情報２４０の参照日時の項目の値に基づいて、最近数日の間に読まれた既読記事２０７についてのみ算出するようにしてもよい。図１の例では、過去２日以内に読まれた既読記事２０７についてのみ算出する場合を示している。
【００３７】
次に、重み付け部１２２により、ステップＳ１０１で算出された既読記事２０７の各特徴語データに対して時系列のバースト値（Burst Weight：ＢＷ）による重み付けを行う（ステップＳ１０２）。図１の例では、参照日時が当日、１日前、２日前の各既読記事２０７に対してそれぞれ３、２、１という時系列のバースト値が割り当てられている場合を示しており、各日付に参照された既読記事２０７の特徴語データに対して、それぞれ対応するバースト値を乗算している。
【００３８】
最後に、注目キーワード抽出部１２０により、各日付の既読記事２０７の特徴語データの値を特徴語毎に合算し、合算値が上位の特徴語のうち所定の範囲のものを注目キーワード４０１として抽出する（ステップＳ１０３）。その後、抽出した注目キーワード４０１をＷｅｂサーバプログラム等を介してクライアント端末４００に提示して、注目キーワード抽出処理を終了する。以下、上述した各ステップの具体的な処理内容について説明する。
【００３９】
［既読記事の特徴語データ算出］
図４は、既読記事２０７毎の特徴語データを算出する処理（ステップＳ１０１）の例を説明する図である。まず、対象の既読記事２０７のテキストデータから、形態素解析により複合名詞を抽出する。形態素解析は自然言語処理において一般的に行われており、また、形態素解析エンジンやソフトウェアも種々のものが提供されているため、これらを利用してもよい。
【００４０】
次に、抽出した各複合名詞について、記事における単語の重要度についての重み付け値であるＴＦ−ＩＤＦ値を算出する。ＴＦ−ＩＤＦ値によって文章中の特徴的な単語（重要とみなされる単語）を抽出することは一般的に行われている。本実施の形態の注目キーワード抽出方法でもこの手法を用いて特徴語データを算出するが、特徴語データの算出手法はこれに限るものではなく、単語毎に数値（重み付け値）として評価が可能な手法であれば利用することができる。
【００４１】
ここで、ＴＦ（Term Frequency）は、記事中の単語（複合名詞）の出現頻度であり、この値が大きいほどこの単語はこの記事の特徴をよく表しているものと考えられる。ある記事Ｄにおけるある単語ｔのＴＦ値は、例えば、記事Ｄ中の単語ｔの出現頻度をｆとすると、記事Ｄにおける単語の種類数ｍおよび対数で正規化して以下の式で表される。
【００４２】
【数１】
2010224624.tif 000003
【００４３】
一方、ＴＦの値が大きい単語であっても、多くの記事に頻繁に出現する単語は、特定の記事の特徴を表す単語ではない一般的な単語である場合が多い。ここで、ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）は、対象の単語が出現する記事数の逆数であり、この値が大きいほどこの単語が出現する記事数が少ない。すなわち、この単語は特定の記事の特徴をよく表しているものと考えられる。ある単語ｔのＩＤＦ値は、例えば、全記事の中で単語ｔが出現する文書数をＤｆとすると、全記事数Ｎで正規化して以下の式で表される。
【００４４】
【数２】
2010224624.tif 000004
【００４５】
上記のＴＦとＩＤＦの両者の値が大きい単語ｔが、文書Ｄの特徴を真によく表していると考えられるため、単語ｔのＴＦ−ＩＤＦ値は、例えば、ＴＦとＩＤＦの積を整数化した以下の式で表される。
【００４６】
【数３】
2010224624.tif 000005
【００４７】
このＴＦ−ＩＤＦ値を対象の既読記事２０７について特徴語（複合名詞）毎に算出する。対象の既読記事２０７が異なれば、記事に含まれる特徴語も異なり、また、同じ特徴語であってもその記事中での出現頻度が異なるため、各特徴語のＴＦ−ＩＤＦ値は既読記事２０７毎にそれぞれ異なる値となる。
【００４８】
なお、数２式において、全記事数Ｎは、対象の記事が多くなるほど精度が高くなると考えられるため、他のユーザの購読分も含めた記事２０２全体の総数とする。また、単語ｔが出現する文書数Ｄｆは、記事２０２全体を単語ｔをキーとして全文検索する等によって求めることができる。上記のＴＦ値、ＩＤＦ値の算出式については種々のものが提案されており、上記の算出式に限らず精度や処理時間などに応じて適当なものを用いることができる。
【００４９】
［バースト値による重み付け］
図１のステップＳ１０２においては、各日付において参照された既読記事２０７の特徴語データに対して、現在日時と参照日時との差分に基づいた時系列のバースト値を乗算することによって重み付けを行っている。これにより、最近注目されている新鮮度の高い注目キーワード４０１を抽出することができる。これに対して、さらに、各既読記事２０７のユーザからの読まれ方、すなわちユーザが対象の既読記事２０７に対して行ったリアクションの内容に応じて特徴語データに対して柔軟に重み付けを行うことで、グループ内の各ユーザの関心等をより反映した精度の高い注目キーワード４０１を抽出することができる。
【００５０】
図５は、各既読記事２０７の読まれ方に応じて特徴語データに対して重み付けを行う例を示した図である。各既読記事２０７（記事ＩＤ＝Ａ、Ｂ、Ｃ）から抽出された特徴語データに対してバースト値を乗算して重み付けを行うが、バースト値は、例えば、時系列重み付け値（ｗ）、タグ付与重み付け値（ｘ）、ハイライト重み付け値（ｙ）、リサーチノート重み付け値（ｚ）をそれぞれ乗算したものとすることができる。
【００５１】
時系列重み付け値（ｗ）は、図１のステップＳ１０２で示したものと同様である。タグ付与重み付け（ｘ）、ハイライト重み付け（ｙ）、リサーチノート重み付け（ｚ）は、それぞれ、本実施の形態の情報収集管理システムの機能として、対象の既読記事２０７に対して分類用のタグを付与したり、任意の範囲をハイライトしたり、リサーチノートに記録したりといったリアクションを行った場合に、所定の重み付け値を付与するものである。これらのリアクションを行っているということは、単なる参照以上に、対象の既読記事２０７に対するユーザの関心度が高いことを意味すると考えられるためである。
【００５２】
なお、同じ記事２０２に対して複数の既読（複数ユーザからの参照）がある場合には、例えば、それぞれのバースト値の平均値をとるなどにより、特徴語データに乗算するバースト値を算出する。
【００５３】
以上のように、本実施の形態の注目キーワード抽出方法では、各ユーザの既読記事２０７の情報に基づいて、最近読まれた既読記事２０７から特徴語を抽出して特徴語データを算出し、参照した日時と現在日時との差分に応じたバースト値により重み付けを行ってランク付けすることで、新鮮度が高くグループ内の各ユーザの情報の消費行動に基づく注目キーワード４０１を抽出することができる。また、既読記事２０７の読まれ方に応じたバースト値を算出して特徴語データに柔軟に重み付けを行うことで、グループ内の各ユーザの関心等をより反映した精度の高い注目キーワード４０１を抽出することができる。
【００５４】
＜実施の形態２＞
本発明の実施の形態２である注目キーワード抽出方法を適用した情報収集管理システムは、各既読記事２０７を類似記事にグループ化し、類似記事のグループ毎に注目キーワードを抽出するものである。類似記事のグループ毎、すなわちトピック毎に抽出された注目キーワードをマージして注目キーワード４０１とすることで、注目キーワード４０１が関心の高い一部のトピックのものに偏るということを回避し、ユーザの関心の広がりを支援することが可能となる。なお、本実施の形態のシステム構成およびテーブル構成は、実施の形態１のものと同様であるので再度の説明は省略する。
【００５５】
［処理フロー］
図６は、注目キーワード抽出部１２０での処理フローの一例の概要を示した図である。注目キーワード抽出処理を開始した後、各既読記事２０７の特徴語データを算出する処理（ステップＳ２０１）までは、実施の形態１における図１のステップＳ１０１までと同様である。次に、注目キーワード抽出部１２０により、各既読記事２０７の特徴語データから後述するベクトル空間法等により特徴語データの類似度を算出し、算出した類似度に基づいて既読記事２０７を類似記事にグループ化する（ステップＳ２０２）。
【００５６】
次に、重み付け部１２２により、ステップＳ２０２で類似記事にグループ化されたグループ毎に、各既読記事２０７の各特徴語データに対して、バースト値を乗算して重み付けを行う。さらに、注目キーワード抽出部１２０により、重み付けされた特徴語データの値をグループ内の全ての既読記事２０７について特徴語毎に合算し、合算値が上位の特徴語のうち、グループ数に応じた所定の範囲のものを対象のグループにおける注目キーワードとして抽出する（ステップＳ２０３）。
【００５７】
バースト値による重み付けについては、実施の形態１における図１のステップＳ１０２と同様であり、時系列のバースト値による重み付けに加えて、既読記事２０７の読まれ方に応じたバースト値を用いてもよい。また、特徴語データの合算と注目キーワードの抽出については、実施の形態１における図１のステップＳ１０３と同様である。
【００５８】
最後に、注目キーワード抽出部１２０により、各グループ毎に抽出された注目キーワード（特徴語データの合算値が上位の特徴語）をマージして、注目キーワード４０１とする（ステップＳ２０４）。その後、抽出した注目キーワード４０１をＷｅｂサーバプログラム等を介してクライアント端末４００に提示して、注目キーワード抽出処理を終了する。
【００５９】
［類似記事のグループ化］
以下では、図６のステップＳ２０２における各既読記事２０７の特徴語データから類似度を算出する手法、および算出した類似度に基づいて既読記事２０７を類似記事にグループ化する手法について説明する。
【００６０】
図７は、各既読記事２０７の特徴語データから、対象の既読記事２０７と他の既読記事２０７の特徴語データの類似度を算出する処理の例を説明する図である。類似度の算出に際しては、例えば、図６のステップＳ２０１で算出した各既読記事２０７の特徴語データ（ＴＦ−ＩＤＦ値）をそれぞれベクトル空間化する。さらに、対象の既読記事２０７についてのベクトルと、他の各既読記事２０７についてのベクトルとの内積を用いることによって類似度を算出するベクトル空間法を利用する。
【００６１】
全ての既読記事２０７の特徴語データに含まれる特徴語を全てマージした数がｎ個であった場合、対象の既読記事２０７の特徴語データｄｔのベクトルＶ（ｄｔ）および、他の各既読記事２０７の特徴語データｄ１、ｄ２、…のベクトルＶ（ｄ１）、Ｖ（ｄ２）、…は、それぞれ、ｎ個の特徴語のＴＦ−ＩＤＦ値を要素とするｎ次元のベクトルとして表される。このとき、対象の特徴語を含まない特徴語データについては、当該特徴語に対応するベクトルの要素の値は０とする。
【００６２】
ここで、ベクトルの方向は当該既読記事２０７の特徴を表していると考えられる。従って、対象の既読記事２０７の特徴語データと他の各既読記事２０７の特徴語データとの類似度は、ベクトルＶ（ｄｔ）とベクトルＶ（ｄ１）、Ｖ（ｄ２）、…とのなす角の小ささで表すことができる。すなわち、二つのベクトルのなす角をθとした場合に、ｃｏｓθが１に近いほど類似度が高いと言うことができる。ｃｏｓθは二つのベクトルの内積を各ベクトルの絶対値で除算することにより求められる。従って、例えば、特徴語データｄａ、ｄｂの類似度ｓｉｍ（ｄａ，ｄｂ）は、二つのベクトルＶ（ｄａ）、Ｖ（ｄｂ）により以下の式で表される。
【００６３】
【数４】
2010224624.tif 000006
【００６４】
数４式を用いて、対象の既読記事２０７の特徴語データと他の各既読記事２０７の特徴語データとの類似度をそれぞれ算出する。すなわち、ｓｉｍ（ｄｔ，ｄ１）、ｓｉｍ（ｄｔ，ｄ２）、…をそれぞれ算出する。なお、本実施の形態では、対象の既読記事２０７と他の各既読記事２０７との類似度をベクトル空間法を用いて算出しているが、これに限らず他の算出方法によって類似度を算出してもよい。
【００６５】
図８は、対象の既読記事２０７の特徴語データと他の各既読記事２０７の特徴語データとの類似度に基づいて、対象の既読記事２０７についての類似記事を抽出してグループ化する処理の例を説明する図である。
【００６６】
まず、注目キーワード抽出部１２０により、図７に示した処理によって算出した類似度が上位の他の既読記事２０７のうち、類似度が所定の閾値よりも高いもののみを抽出する。次に、抽出した各既読記事２０７について、対象の既読記事２０７との発行日時の差が所定の時間間隔以上であるか否かを判定し、所定の時間間隔より小さい既読記事２０７を類似記事４０２として分類し、所定の時間間隔以上である既読記事２０７を関連記事４０３として分類する。一般的に、記事の内容が類似しており、かつ発行日時が近い記事は、実質的に同じ内容（トピック）である可能性が高いと考えられる。従って、これらの記事については類似記事４０２として分類しグループ化する。
【００６７】
上記の図７、図８に示した処理を全ての既読記事２０７に対して行うことで、既読記事２０７を類似記事にグループ化することができる。なお、上記の所定の閾値や時間間隔は情報収集管理サーバ１００においてデータベース２００や定義ファイルなどの適当な手段により保持し、状況に応じて適宜設定を変更できるようにするのが望ましい。本実施の形態では、図８に示すように所定の閾値を０．２としている。図７に示したベクトル空間法を用いた類似度の算出方法による場合、所定の閾値を０．２とすることで実用上支障のない精度で類似記事４０２が抽出できることを実験的に確認している。
【００６８】
以上のように、本実施の形態の注目キーワード抽出方法では、各既読記事２０７を類似記事にグループ化し、類似記事のグループ毎、すなわちトピック毎に抽出された注目キーワードをマージして注目キーワード４０１とすることで、注目キーワード４０１が関心の高い一部のトピックのものに偏るということを回避し、ユーザの関心の広がりを支援することができる。
【００６９】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明は、複数ユーザからなるグループ内で注目されているキーワードを記事群から抽出する注目キーワード抽出方法および注目キーワード抽出プログラムに利用可能である。
【符号の説明】
【００７１】
１００…情報収集管理サーバ、１１０…新着記事収集部、１２０…注目キーワード抽出部、１２１…特徴語データ算出部、１２２…重み付け部、
２００…データベース、２０１…記事群、２０２…記事、２０３…ユーザ購読情報、２０４…購読記事、２０５…参照履歴、２０６…購読指定、２０７…既読記事、２１０…ユーザ情報、２２０…購読情報、２３０…フィード一覧、２４０…リアクション情報、２５０…記事データ、２６０…リサーチノート、２７０…リソース、
３１０…Ｗｅｂサーバ、３２０…文書サーバ、
４００…クライアント端末、４０１…注目キーワード、４０２…類似記事、４０３…関連記事。
【図１】
2010224624.tif 000007
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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