(57)【要約】      （修正有）【課題】体験情報の抽出やその体験にまつわる関連体験情報・感想情報をブログホスティングサーバから取得し、その取得した情報をより細かく、見やすい形で提供する。【解決手段】体験ワードを取得する（Ｓ１）、体験ワードに対して、形態素・構文解析を行う（Ｓ２）。同義語動詞を取得する（Ｓ３）。解析の結果得られた動詞および取得された同義語動詞と解析により得られた名詞との係り受け関係を用いて記事データを検索する（Ｓ４）。取得された記事データに対して、形態素・構文解析を行う（Ｓ５）。記事内において、動詞および同義語動詞と名詞との係り受け関係が存在する文の位置を特定する（Ｓ６）。位置が特定された文から所定の範囲の文を関連範囲として選択する（Ｓ７）。選択された文内に含まれる関連体験と関連感想を抽出する（Ｓ８）。関連体験・感想抽出手段により抽出された語句を集計し、解析結果を提示する（Ｓ９／Ｓ１０）。【選択図】図６
2010152705.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上に接続されている一般ユーザが投稿する記事をDBに収集して保存しておくBlogホスティングサーバと、ユーザが利用するユーザ端末と、Blogホスティングサーバが管理する記事を取得して保存するとともに、ユーザ端末からの要求に従って体験情報を検索し、ユーザ端末に提供する体験情報検索サーバと、を有するシステムであって、
前記体験情報検索サーバは、
検索対象である記事データと、動詞の同義語関係を記録した同義語動詞辞書データと、感想語句を記録した感想表現辞書データを記憶した記憶手段と、
体験を示すキーワードである体験ワードを取得する体験ワード取得手段と、
前記体験ワード、記事データに対して、形態素解析を行う形態素解析手段と、
前記形態素解析手段により形態素解析された体験ワード、記事データに対して、構文解析を行い、名詞と動詞との係り受け関係を取得する構文解析手段と、
前記構文解析手段による体験ワードの構文解析の結果得られた動詞を用いて、前記同義語動詞辞書データを参照し、同義語動詞を取得する同義語動詞取得手段と、
前記構文解析の結果得られた動詞および前記取得された同義語動詞と前記構文解析により得られた名詞との係り受け関係を用いて前記記事データを検索し、該当する記事を取得する記事取得手段と、
前記記事取得手段により取得された記事内において、前記動詞および前記同義語動詞と前記名詞との係り受け関係が存在する文の位置を特定する位置特定手段と、
前記位置が特定された文から所定の範囲の文を関連範囲として選択する関連範囲選択手段と、
前記選択された文内に含まれる動詞を含む語句を関連体験として抽出し、前記選択された文内に含まれる形容詞を含む語句を関連感想として抽出する関連体験・感想抽出手段と、
前記関連体験・感想抽出手段により抽出された語句を、形容詞・動詞単位で分類して提示する結果提示手段と、
を有することを特徴とする体験情報検索システム。
【請求項２】
ユーザ端末からの要求に従って体験情報を検索するサーバコンピュータであって、
検索対象である記事データと、動詞の同義語関係を記録した同義語動詞辞書データと、感想語句を記録した感想表現辞書データを記憶した記憶手段と、
体験を示すキーワードである体験ワードを取得する体験ワード取得手段と、
前記体験ワード、記事データに対して、形態素解析を行う形態素解析手段と、
前記形態素解析手段により形態素解析された体験ワード、記事データに対して、構文解析を行い、名詞と動詞との係り受け関係を取得する構文解析手段と、
前記構文解析手段による体験ワードの構文解析の結果得られた動詞を用いて、前記同義語動詞辞書データを参照し、同義語動詞を取得する同義語動詞取得手段と、
前記構文解析の結果得られた動詞および前記取得された同義語動詞と前記構文解析により得られた名詞との係り受け関係を用いて前記記事データを検索し、該当する記事を取得する記事取得手段と、
前記記事取得手段により取得された記事内において、前記動詞および前記同義語動詞と前記名詞との係り受け関係が存在する文の位置を特定する位置特定手段と、
前記位置が特定された文から所定の範囲の文を関連範囲として選択する関連範囲選択手段と、
前記選択された文内に含まれる動詞を含む語句を関連体験として抽出し、前記選択された文内に含まれる形容詞を含む語句を関連感想として抽出する関連体験・感想抽出手段と、
前記関連体験・感想抽出手段により抽出された語句を、形容詞・動詞単位で分類して提示する結果提示手段と、
を有することを特徴とする体験情報検索サーバ。
【請求項３】
前記体験情報検索サーバは、インターネット上に接続されている一般ユーザが投稿する記事をDBに収集して保存しておくBlogホスティングサーバから記事データを取得して、前記記憶手段に保存する記事データ更新手段をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の体験情報検索サーバ。
【請求項４】
コンピュータを、請求項２または請求項３に記載の体験情報検索サーバとして機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Web（インターネット）上で発信するクチコミ情報（ブログや掲示板等の情報）に対して、一般的に良く行われる体験（旅行・レジャーなど）に関する語句をキーワードとして検索することができ、その検索結果として、体験にまつわる詳細な情報を抽出し、ユーザが一目で関連体験情報や感想情報を把握できるようにしたシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、Web上では、ブログ（日記風の簡易型ホームページ）や電子掲示板等において、様々な情報がクチコミ的に発信されている。現在、このようなクチコミ的に発信されているクチコミ情報のうち、ある体験に関するクチコミ情報をWeb上で検索する場合、Web上のブログ検索サービス等に検索キーワードを入力し、検索結果を順番に目視することで目的の情報を探していくという方法が一般的である。しかし、この方法では、体験とは関連しない情報が含まれやすいことや、その体験にまつわる詳細情報や体験の感想を知りたい場合、多くの文章を読まないといけない等の不便な点がある。
【０００３】
また、関連技術として、文書から体験の対象と体験の事柄を自動的に抽出し、提示するものがある（特許文献１参照）。しかし、関連体験情報や感想情報の抽出・分類といった機能はないため、体験に関係する詳細情報を一目で把握可能なように提示するということは出来ない。そのため、依然として全体を把握するためには多くの文章を読まないといけないという問題点が残る。
【特許文献１】特開2007−280052
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は体験情報の抽出やその体験にまつわる関連体験情報・感想情報をBlogホスティングサーバから取得し、その取得した情報の自動分類等を行うことで、クチコミ情報の中から体験情報をより細かく、見やすい形で提供する体験情報検索システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明では、インターネット上に接続されている一般ユーザが投稿する記事をDBに収集して保存しておくBlogホスティングサーバと、ユーザが利用するユーザ端末と、Blogホスティングサーバが管理する記事を取得して保存するとともに、ユーザ端末からの要求に従って体験情報を検索し、ユーザ端末に提供する体験情報検索サーバと、を有するシステムであって、前記体験情報検索サーバは、検索対象である記事データと、動詞の同義語関係を記録した同義語動詞辞書データと、感想語句を記録した感想表現辞書データを記憶した記憶手段と、体験を示すキーワードである体験ワードを取得する体験ワード取得手段と、前記体験ワード、記事データに対して、形態素解析を行う形態素解析手段と、前記形態素解析手段により形態素解析された体験ワード、記事データに対して、構文解析を行い、名詞と動詞との係り受け関係を取得する構文解析手段と、前記構文解析手段による体験ワードの構文解析の結果得られた動詞を用いて、前記同義語動詞辞書データを参照し、同義語動詞を取得する同義語動詞取得手段と、前記構文解析の結果得られた動詞および前記取得された同義語動詞と前記構文解析により得られた名詞との係り受け関係を用いて前記記事データを検索し、該当する記事を取得する記事取得手段と、前記記事取得手段により取得された記事内において、前記動詞および前記同義語動詞と前記名詞との係り受け関係が存在する文の位置を特定する位置特定手段と、前記位置が特定された文から所定の範囲の文を関連範囲として選択する関連範囲選択手段と、前記選択された文内に含まれる動詞を含む語句を関連体験として抽出し、前記選択された文内に含まれる形容詞を含む語句を関連感想として抽出する関連体験・感想抽出手段と、前記関連体験・感想抽出手段により抽出された語句を、形容詞・動詞単位で分類して提示する結果提示手段を有する体験情報検索システムを提供する。
【０００６】
本発明によれば、体験ワード、記事データに対して、形態素解析、構文解析を行って、名詞と動詞との係り受け関係を取得し、この係り受け関係を利用して、記事データを検索して取得し、その記事内において、前記動詞と名詞との係り受け関係が存在する位置から関連範囲内に含まれる動詞、形容詞を含む語句を、関連体験、関連感想として抽出し、形容詞・動詞単位で分類して提示するようにしたので、クチコミ情報の中から体験情報のみをより効率的に検索することが可能になると共に、その体験にまつわる関連体験や関連感想を一度に見ることが可能となる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によって、クチコミ情報の中から体験情報のみをより効率的に検索することが可能になると共に、その体験にまつわる関連体験情報や感想等の情報を一度に見ることが可能となるため、クチコミ情報の中から一般的に良く行われる体験（旅行・レジャーなど）に関連する詳細な情報を検索する際に非常に有効である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
ここから本発明に係るシステムについて図を参照しながら、詳細に説明する。
本システムは図1に示すように検索サーバ200とユーザ端末100、Blogホスティングサーバ101から構成される。検索サーバ200、ユーザ端末100、Blogホスティングサーバ101はインターネットで接続され、互いにデータの送受信が可能になっている。検索サーバ200は、ユーザ端末100に提供するさまざまな機能を有する。ユーザはユーザ端末100から検索サーバ200に向けて検索キーワードを入力し、ユーザ端末100が、入力された検索キーワードを検索サーバ200に渡すことで検索を行う。またBlogホスティングサーバ101は、公知のBlogホスティングサーバと同様の機能を有し、インターネット上に接続されている一般ユーザが投稿するBlog記事をDBに収集して保存しておき、その記事情報を検索サーバ200に提供する。ユーザ端末100は、パソコン等の汎用のコンピュータにＷＷＷブラウザ等の閲覧用ソフトウェアを組み込むことにより実現される。Blogホスティングサーバ101は、サーバコンピュータにBlogホストとして機能するソフトウェアを組み込むことにより実現される。
【０００９】
図2は検索サーバ200の構成を示す機能ブロック図である。大きく分類すると、主に記事を分析しその結果を返すための機能群と記憶装置に記憶されている記事データ300、同義語動詞辞書データ400、感想表現辞書データ500などのデータ群に分けられる。
【００１０】
体験ワード取得手段201は、ユーザ端末１００から受信した体験ワードを取得する。体験ワードとは、体験に関するキーワードである。
【００１１】
形態素解析手段202は、対象とするキーワード、文の形態素解析を行い、品詞ごとに分解する。例えば、「今日、私はリンゴを買った。」という文は、「今日」「私」「は」「リンゴ」「を」「買う」「た」「。」と分解される。
【００１２】
構文解析手段203は対象とするキーワードまたは文に対して構文解析を行い、係り受け情報を抽出する。具体的には、形態素解析手段202により分解されたキーワード、文に対して係り受けを取得する。例えば、「毎日私は、リンゴを買う」という文を構文解析すると、「毎日⇒買う」（「毎日」が「買う」に係っている）と「リンゴ⇒買う」（「リンゴ」が「買う」に係っている）と解析される。
【００１３】
なお、この形態素解析手段202と構文解析手段203による形態素解析と構文解析は、体験ワード取得手段201で取得された体験ワードに対して行われると共に、記事データ300に対しても行われる。
【００１４】
同義語動詞取得手段204は、入力された体験ワードを形態素解析手段202によって形態素解析し、構文解析手段203によって構文解析した結果の中に現れる動詞の同義語を同義語動詞辞書データ400から取得する。
【００１５】
記事取得手段205は、記事データ300の中から記事を取得する。位置特定手段206は記事取得手段205で取得した記事の中で、入力された体験ワードが含まれる位置を特定する。位置を特定する際には、単にマッチングするのではなく、形態素解析、構文解析された結果を用いて、単語単位のマッチングと文章の構造のチェックをし、両方が同じものを抽出する。
【００１６】
例えば、体験ワードが「リンゴを買った」とした場合、Blog記事中に「リンゴを昨日買った」という文があった場合、それぞれ共通して含まれる単語は「リンゴ」「買う」であり、かつ「リンゴ」が「買う」に係っているため、「昨日」という単語が挟まれていた場合でも、「リンゴを昨日買った」という文に、体験ワードが含まれると特定される。
【００１７】
関連範囲選択手段207は、位置特定手段206で特定した文の位置から、体験ワードが関連する範囲を選択し、その範囲の文を取得する機能である。関連する範囲の決定は文の間の距離で決定する。文の間の距離とは、2つの文間に何文挟まれているかをカウントし、これを2つの文の間の距離とする。この文の間の距離が、体験ワードにより検索された文から関連範囲閾値情報260の数値以内の文を全て関連する範囲内の文として抽出する。関連体験や感想は、体験を表す動詞の後方の文に存在することがほとんどである為、本実施形態では、後方の関連範囲内の文のみを抽出する。
【００１８】
関連体験・感想抽出手段208は、関連範囲選択手段207で選択された関連範囲の中から、関連体験として動詞とその動詞に係る語句をつなげたものを全て抽出する。また関連感想として、感想表現辞書データ500に記録されている感想語句とその感想語句に係る感想情報とその感想にかかる語句をつなげたものを記事内から全て抽出する。
【００１９】
集計手段209は関連体験・感想抽出手段208で抽出した情報を集計する機能である。関連体験であれば動詞、関連感想であれば感想表現辞書データ500によって分類する。
【００２０】
結果提示手段210は集計手段209で集計した結果を提示する。提示の際には、図7のような画面を結果としてユーザ端末100に送信し、ユーザ端末100に表示させる。
【００２１】
記事データ更新手段211は、Blogホスティングサーバ101にある記事の更新情報を随時チェックし、更新記事があれば、その記事データを取得し、検索サーバ200に取り込み、記憶手段２５０内に記事データ３００として保存する。
【００２２】
ここからは、検索サーバ200内にある記憶手段250が記憶するデータについて説明する。記事データ300は、Blogホスティングサーバ101から取得した記事データである。同義語動詞辞書データ400は動詞の同義語を辞書として保持したデータである。感想表現辞書データ500は感想を述べる際によく用いられる感想語句を辞書として保持したデータである。
【００２３】
関連範囲閾値情報260は関連範囲選択手段207で関連範囲を選択する際に使用する閾値の情報である。表示動詞・形容詞情報270は図7に示すユーザに提示する画面において、分類に用いる動詞・形容詞の情報である。
【００２４】
図3は検索サーバ200上の記憶手段250に保持されている記事データ300の詳細図である。記事データ300を構成する要素として、記事ID301、日付302、記事内容303の項目がある。
【００２５】
図4は検索サーバ200上の記憶手段250に保持されている同義語動詞辞書データ400の詳細図である。構成要素としては、動詞ID401、動詞402、同義語動詞403の項目がある。
【００２６】
図5は検索サーバ200上の記憶手段250に保持されている感想表現辞書データ500の詳細図である。構成要素としては、感想語句ID501、感想語句502の項目がある。
【００２７】
図6は、このシステムの動作の全体の流れを示したフローチャートである。図3,4,5に示した内容が記憶手段250に記憶されているものとし、またユーザの指定した体験ワードが「京都に行く」であるとして本システムの動作の流れを具体的に説明する。
【００２８】
まず、ユーザ端末100に対してユーザが「京都に行く」を入力し、ユーザ端末100から体験ワード「京都に行く」を検索サーバ200に送信する。S1で体験ワード取得手段201は、ユーザ端末100から受信した体験ワード「京都に行く」を取得する。次にS2において形態素解析手段202と構文解析手段203が、入力された体験ワード「京都に行く」を解析し、体験を表す動詞が「行く」であるという情報、係り受けの情報として「京都」が「行く」に係っているという情報を取得する。（今後はこの係り受けの関係を「京都」⇒「行く」と表現する）
【００２９】
次に、S3で同義語動詞取得手段204が、S2において取得された体験を表す動詞「行く」の同義語動詞を同義語動詞辞書データ400から取り出す。この場合「行く」の同義語動詞として「訪ねる」を取り出し、体験を表す動詞として「訪ねる」、係り受け情報の「京都⇒訪ねる」も体験を含む記事データを検索する際の情報として取得する。
【００３０】
その次に、S4にて記事取得手段205が、検索サーバ200上の記憶手段250に記憶されている記事データ300内の全ての記事データを取得する。そして、S5にて取得した記事データを全て形態素解析手段202、構文解析手段203が分析し、単語ごとの分割と係り受け情報を取得する。
【００３１】
続いてS6で、ユーザによって入力された検索用の体験ワードを形態素解析・構文解析した「京都⇒行く」「京都⇒訪ねる」の情報を用いて、これと同じ構造がどの記事データのどの位置にあるかを位置特定手段206が特定する。この例では、「京都⇒行く」の構造を含む図3における記事ID1と、「京都⇒訪ねる」の構造を含む記事ID4の2つの記事を特定することができ、これらの記事内における、体験ワードに対応する単語の位置も特定する。体験ワードに対応する単語の位置の特定は、様々な手法で行うことができるが、本実施形態では、記事内において先頭から何番目の文であるかにより特定する。なお、記事内において、どこからどこまでが１つの文であるかの特定も、様々な手法で行うことができるが、本実施形態では、句点“。”の直後の文字から、句点“。”までを１つの文として特定する。
なお、「京都を昨日訪ねた」という場合のように、「京都」と「訪ねる」の間に他の単語が入った場合でも文の係り受け構造が「京都⇒訪ねる」となっているため、記事内の体験ワードの位置として特定される。
【００３２】
そして、S7にて関連範囲選択手段207が、特定した記事内の位置から関連する範囲内の文を抽出する。関連する範囲とは、上述のように、関連範囲閾値情報260の数値で特定される文の間の距離である。例えば、関連範囲閾値情報260の数値が“１”である場合は、後方の１文を挟んで２文後までの文と、位置が特定された文の計３文を関連範囲として抽出する。例えば、図3における記事ID1の記事の場合、「京都に行った」を含む文自体と、その１文後の「まず、清水寺を見た。」と、２文後の文「有名なものを見れたのでうれしい。」までの計３つの文を関連範囲として抽出する。
【００３３】
S8で関連体験・感想抽出手段208が、抽出した関連範囲内から、関連体験情報と関連感想情報を取り出す。例えば、前のステップS7で抽出した文「まず、清水寺を見た・・・・」から、「見た」が動詞であるので、この「見た」に係っている単語を含む係り受け関係にある語句「清水寺を見た」を関連体験情報として抽出する。また、「有名なものを見れたのでうれしい。」から「うれしい」が感想表現辞書データ500に存在するので、この「うれしい」に係っている単語を含む係り受け関係にある語句「有名なものを見れたのでうれしい」を関連感想情報として抽出する。関連体験・感想抽出手段208は、抽出した関連体験情報と関連感想情報を、メモリ（図示省略）内に一時的に記憶する。
【００３４】
そして、S9にて集計手段209が、一時的に記憶しておいた関連体験情報と関連感想情報を分類し、集計する。集計する際には、動詞と形容詞に基づいて分類する。例えば、「清水寺を見た」はあらかじめ登録してあった「見る」のカテゴリで分類し、「有名なものを見れたのでうれしい」は「うれしい」のカテゴリで分類する。
【００３５】
最後にS10でこの分類した関連体験情報、関連感想情報を結果提示手段210が、ユーザ端末100を介してユーザに提示する。ユーザに提示する際は結果提示手段210が、図7のような画面を構成する画面データを作成してユーザ端末100に送信し、ユーザ端末100が画面データを表示することにより行う。提示する情報は、集計手段209にて集計された情報の中から、表示動詞・形容詞情報270に保持されている情報にて分類されている情報を提示する。
【００３６】
図7は検索結果としてユーザに提示される画面のイメージ図である。このように動詞と感想表現ごとに分類し、その分類ごとにどういった語句（文）が関連体験情報、関連感想情報として抽出されたかをユーザに提示する。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】体験情報検索システムの構成とデータの流れを説明する図
【図２】検索サーバ200上にある機能の構成と記憶手段の構成を示す図
【図３】記事データ300の項目と具体例を示す図
【図４】同義語動詞データ400の項目と具体例を示す図
【図５】感想表現辞書データ500の項目と具体例を示す図
【図６】体験情報検索システムの動作フローチャート図
【図７】ユーザに提示する検索結果画面のイメージ図
【符号の説明】
【００３８】
100 ユーザ端末
101 Blogホスティングサーバ
200 検索サーバ
201 体験ワード取得手段
202 形態素解析手段
203 構文解析手段
204 同義語動詞取得手段
205 記事取得手段
206 位置特定手段
207 関連範囲選択手段
208 関連体験・感想抽出手段
209 集計手段
210 結果提示手段
211 記事データ更新手段
250 記憶手段
260 関連範囲閾値情報
270 表示動詞・形容詞情報
300 記事データ
400 同義語動詞辞書データ
500 感想表現辞書データ
【図１】
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【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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