(57)【要約】  キーワード出力装置は、コンテンツを検索するための検索サイトにおいて検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶し、記憶された複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶し、さらに、記憶されたキーワードとともに同一のブログ記事に共起語として登場する他のキーワードについて登場記事数を対応付けて記憶する。そして、所定の入力部より、ターゲットとなるターゲットキーワード入力を受け付けて、ターゲットキーワードと関係キーワードとのステップ数、ターゲットキーワードと評価表現との評価表現共通度およびターゲットキーワードと共起語（他のキーワード）との共起度を算出したうえで、関連度を算出し、関連度を用いてターゲットキーワードと同領域に配置されるキーワードと境界とを決定して、所定の出力部に表示出力する。
2008139568.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のキーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力するキーワード出力方法をコンピュータに実行させることを特徴とするキーワード出力プログラムであって、
所定の入力部からターゲットとなるキーワードであるターゲットキーワードを受け付けるターゲットキーワード受付手順と、
コンテンツを検索するための検索サイトにおいて検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶するキーワード記憶部から、前記ターゲットキーワード受付手順によって受け付けたターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードを抽出する関係キーワード抽出手順と、
前記キーワード記憶部に記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶する評価表現記憶部から、前記ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する評価表現をそれぞれ読み出し、前記複数の関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を算出する評価表現共通度算出手順と、
前記キーワード記憶部から前記関係キーワードごとに導出される前記ターゲットキーワードとの間における距離、および、前記評価表現共通度算出手順によって前記関係キーワードごとに算出された評価表現の共通度を用いて、前記関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの関連度を算出する関連度算出手順と、
前記関連度算出手順によって算出された関連度が所定の値を超えるか否かを判定し、当該所定の値を超える関係キーワードを前記ターゲットキーワードと同領域に含まれる同領域キーワードとして抽出する同領域キーワード抽出手順と、
前記ターゲットキーワードおよび前記複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、前記同領域キーワード抽出手順によって抽出された同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示態様で出力するキーワード配置図出力手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするキーワード出力プログラム。
【請求項２】
前記キーワード記憶部に記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードとともに同一のブログ記事に共起語として登場する他のキーワードについて登場記事数を対応付けて記憶する共起語記憶部から、前記ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する登場記事数をそれぞれ読み出し、前記複数の関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとともに同一のブログ記事に登場する割合を示す共起度を算出する共起度算出手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記関連度算出手順は、前記キーワード記憶部から前記関係キーワードごとに導出される前記ターゲットキーワードとの間における距離、および、前記評価表現共通度算出手順によって前記関係キーワードごとに算出された評価表現の共通度の他に、前記共起度算出手順によって前記関係キーワードごとに算出された共起度を用いて、前記関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの関連度を算出することを特徴とする請求項１に記載のキーワード出力プログラム。
【請求項３】
前記ターゲットキーワード受付手順は、複数のターゲットキーワードを受け付け、
前記関係キーワード抽出手順は、前記複数のターゲットキーワードごとに複数の関係キーワードを抽出し、
前記評価表現共通度算出手順は、前記複数のターゲットキーワードごとに前記複数の関係キーワードごとの共通度を算出し、
前記関連度算出手順は、前記複数のターゲットキーワードごとに前記複数の関係キーワードごとの関連度を算出し、
前記同領域キーワード抽出手順は、前記複数のターゲットキーワードごとに同領域キーワードを抽出し、
前記キーワード配置図出力手順は、前記複数のターゲットキーワードおよび前記複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、前記ターゲットキーワードごとの同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示態様で出力することを特徴とする請求項１に記載のキーワード出力プログラム。
【請求項４】
前記キーワード配置図出力手順は、さらに、複数のキーワードの間で共通する評価表現を前記評価表現記憶部から読み出し、当該評価表現を前記キーワード配置図に重畳させて出力することを特徴とする請求項１に記載のキーワード出力プログラム。
【請求項５】
複数のキーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力するキーワード出力装置であって、
コンテンツを検索するための検索サイトにおいて検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶するキーワード記憶手段と、
前記キーワード記憶手段に記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶する評価表現記憶手段と、
所定の入力部からターゲットとなるキーワードであるターゲットキーワードを受け付けるターゲットキーワード受付手段と、
前記キーワード記憶手段に記憶されたキーワードから、前記ターゲットキーワード受付手段によって受け付けたターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードを抽出する関係キーワード抽出手段と、
前記評価表現記憶手段に記憶された評価表現から、前記ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する評価表現をそれぞれ読み出し、前記複数の関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を算出する評価表現共通度算出手段と、
前記キーワード記憶手段から前記関係キーワードごとに導出される前記ターゲットキーワードとの間における距離、および、前記評価表現共通度算出手段によって前記関係キーワードごとに算出された評価表現の共通度を用いて、前記関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの関連度を算出する関連度算出手段と、
前記関連度算出手段によって算出された関連度が所定の値を超えるか否かを判定し、当該所定の値を超える関係キーワードを前記ターゲットキーワードと同領域に含まれる同領域キーワードとして抽出する同領域キーワード抽出手段と、
前記ターゲットキーワードおよび前記複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、前記同領域キーワード抽出手順によって抽出された同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示態様で出力するキーワード配置図出力手段と、
を備えたことを特徴とするキーワード出力装置。
【請求項６】
複数のキーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力するキーワード出力方法であって、
所定の入力部からターゲットとなるキーワードであるターゲットキーワードを受け付けるターゲットキーワード受付工程と、
コンテンツを検索するための検索サイトにおいて検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶するキーワード記憶部から、前記ターゲットキーワード受付工程によって受け付けたターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードを抽出する関係キーワード抽出工程と、
前記キーワード記憶部に記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶する評価表現記憶部から、前記ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する評価表現をそれぞれ読み出し、前記複数の関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を算出する評価表現共通度算出工程と、
前記キーワード記憶部から前記関係キーワードごとに導出される前記ターゲットキーワードとの間における距離、および、前記評価表現共通度算出工程によって前記関係キーワードごとに算出された評価表現の共通度を用いて、前記関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの関連度を算出する関連度算出工程と、
前記関連度算出工程によって算出された関連度が所定の値を超えるか否かを判定し、当該所定の値を超える関係キーワードを前記ターゲットキーワードと同領域に含まれる同領域キーワードとして抽出する同領域キーワード抽出工程と、
前記ターゲットキーワードおよび前記複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、前記同領域キーワード抽出工程によって抽出された同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示態様で出力するキーワード配置図出力工程と、
を含んだことを特徴とするキーワード出力方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数のキーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力するキーワード出力プログラムおよびキーワード出力装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、インターネットやイントラネット上で発生する話題について、関係する複数のキーワードをネットワーク表示する技術がある。例えば、複数のブログから共起するキーワードを抽出して複数のキーワードをネットワーク表示するものや、ユーザにより指定されたキーワードと近接したキーワードを抽出して話題となるキーワード間の関係の可視化を行うものや、ユーザに複数のキーワードを指定させて、各キーワードに関係する評判を抽出して各キーワード間の関係の可視化を行うものなどがある。【０００３】
なお、別の分野において、例えば、特許文献１（特開２００６−０３１５７７号公報）では、情報検索俯瞰装置は、検索対象である情報からテキスト情報を抽出して索引付けを行い、ユーザからの検索の入力に対し与えられた検索キーワードにマッチする情報を検索し、マッチする情報と検索キーワードとのマッチング度合いや各情報間の関連性などを反映させつつ、所定の位置に配置するとともに視覚化して俯瞰表示処理を行う。【０００４】
【特許文献１】特開２００６−０３１５７７号公報
【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、上記した従来の技術では、全体関係を俯瞰することができないという課題があった。具体的には、複数のブログから共起するキーワードを抽出して複数のキーワードをネットワーク表示する技術は、ユーザに指定されたキーワードに対する関係性において、ノイズが多く、意味のないネットワークが多いことから各キーワード間の境界を的確に知ることができない。また、ユーザに指定されたキーワードと近接したキーワードを抽出してキーワード間の関係の可視化を行う技術は、ユーザに指定されたキーワードのみに対する業界の一部の俯瞰は可能だが、全体の俯瞰ができない。また、ユーザに複数のキーワードを指定させて、各キーワードに関係する評判を抽出して各キーワード間の関係を可視化する技術は、複数のキーワードについて業界の俯瞰を知りたい場合に、ユーザにより複数のターゲットを指定する必要があるので、指定するユーザは、業界についての知識が必要となり、全体の俯瞰ができない。なお、特開２００６−０３１５７７号公報でも、同様に全体の俯瞰ができない。【０００６】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、互いに関係する複数のキーワードをネットワーク表示する際に、ターゲットキーワードからユーザの評価視点で定まる的確な境界を明らかにして全体関係を俯瞰することが可能なキーワード出力プログラム、キーワード出力装置およびキーワード出力方法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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、複数のキーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力するキーワード出力方法をコンピュータに実行させることを特徴とするキーワード出力プログラムであって、所定の入力部からターゲットとなるキーワードであるターゲットキーワードを受け付けるターゲットキーワード受付手順と、コンテンツを検索するための検索サイトにおいて検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶するキーワード記憶部から、前記ターゲットキーワード受付手順によって受け付けたターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードを抽出する関係キーワード抽出手順と、前記キーワード記憶部に記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶する評価表現記憶部から、前記ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する評価表現をそれぞれ読み出し、前記複数の関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を算出する評価表現共通度算出手順と、前記キーワード記憶部から前記関係キーワードごとに導出される前記ターゲットキーワードとの間における距離、および、前記評価表現共通度算出手順によって前記関係キーワードごとに算出された評価表現の共通度を用いて、前記関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの関連度を算出する関連度算出手順と、前記関連度算出手順によって算出された関連度が所定の値を超えるか否かを判定し、当該所定の値を超える関係キーワードを前記ターゲットキーワードと同領域に含まれる同領域キーワードとして抽出する同領域キーワード抽出手順と、前記ターゲットキーワードおよび前記複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、前記同領域キーワード抽出手順によって抽出された同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示態様で出力するキーワード配置図出力手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。【０００８】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記キーワード記憶部に記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードとともに同一のブログ記事に共起語として登場する他のキーワードについて登場記事数を対応付けて記憶する共起語記憶部から、前記ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する登場記事数をそれぞれ読み出し、前記複数の関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとともに同一のブログ記事に登場する割合を示す共起度を算出する共起度算出手順をさらにコンピュータに実行させ、前記関連度算出手順は、前記キーワード記憶部から前記関係キーワードごとに導出される前記ターゲットキーワードとの間における距離、および、前記評価表現共通度算出手順によって前記関係キーワードごとに算出された評価表現の共通度の他に、前記共起度算出手順によって前記関係キーワードごとに算出された共起度を用いて、前記関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの関連度を算出することを特徴とする。【０００９】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記ターゲットキーワード受付手順は、複数のターゲットキーワードを受け付け、前記関係キーワード抽出手順は、前記複数のターゲットキーワードごとに複数の関係キーワードを抽出し、前記評価表現共通度算出手順は、前記複数のターゲットキーワードごとに前記複数の関係キーワードごとの共通度を算出し、前記関連度算出手順は、前記複数のターゲットキーワードごとに前記複数の関係キーワードごとの関連度を算出し、前記同領域キーワード抽出手順は、前記複数のターゲットキーワードごとに同領域キーワードを抽出し、前記キーワード配置図出力手順は、前記複数のターゲットキーワードおよび前記複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、前記ターゲットキーワードごとの同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示態様で出力することを特徴とする。【００１０】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記キーワード配置図出力手順は、さらに、複数のキーワードの間で共通する評価表現を前記評価表現記憶部から読み出し、当該評価表現を前記キーワード配置図に重畳させて出力することを特徴とする。【００１１】
また、請求項５に係る発明は、上記の発明において、複数のキーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力するキーワード出力装置であって、コンテンツを検索するための検索サイトにおいて検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶するキーワード記憶手段と、前記キーワード記憶手段に記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶する評価表現記憶手段と、所定の入力部からターゲットとなるキーワードであるターゲットキーワードを受け付けるターゲットキーワード受付手段と、前記キーワード記憶手段に記憶されたキーワードから、前記ターゲットキーワード受付手段によって受け付けたターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードを抽出する関係キーワード抽出手段と、前記評価表現記憶手段に記憶された評価表現から、前記ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する評価表現をそれぞれ読み出し、前記複数の関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を算出する評価表現共通度算出手段と、前記キーワード記憶手段から前記関係キーワードごとに導出される前記ターゲットキーワードとの間における距離、および、前記評価表現共通度算出手段によって前記関係キーワードごとに算出された評価表現の共通度を用いて、前記関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの関連度を算出する関連度算出手段と、前記関連度算出手段によって算出された関連度が所定の値を超えるか否かを判定し、当該所定の値を超える関係キーワードを前記ターゲットキーワードと同領域に含まれる同領域キーワードとして抽出する同領域キーワード抽出手段と、前記ターゲットキーワードおよび前記複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、前記同領域キーワード抽出手順によって抽出された同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示態様で出力するキーワード配置図出力手段と、を備えたことを特徴とする。【００１２】
また、請求項６に係る発明は、上記の発明において、複数のキーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力するキーワード出力方法であって、所定の入力部からターゲットとなるキーワードであるターゲットキーワードを受け付けるターゲットキーワード受付工程と、コンテンツを検索するための検索サイトにおいて検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶するキーワード記憶部から、前記ターゲットキーワード受付工程によって受け付けたターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードを抽出する関係キーワード抽出工程と、前記キーワード記憶部に記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶する評価表現記憶部から、前記ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する評価表現をそれぞれ読み出し、前記複数の関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を算出する評価表現共通度算出工程と、前記キーワード記憶部から前記関係キーワードごとに導出される前記ターゲットキーワードとの間における距離、および、前記評価表現共通度算出工程によって前記関係キーワードごとに算出された評価表現の共通度を用いて、前記関係キーワードごとに前記ターゲットキーワードとの関連度を算出する関連度算出工程と、前記関連度算出工程によって算出された関連度が所定の値を超えるか否かを判定し、当該所定の値を超える関係キーワードを前記ターゲットキーワードと同領域に含まれる同領域キーワードとして抽出する同領域キーワード抽出工程と、前記ターゲットキーワードおよび前記複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、前記同領域キーワード抽出工程によって抽出された同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示態様で出力するキーワード配置図出力工程と、を含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１、５、６の発明によれば、コンテンツを検索するための検索サイトにおいて検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶し、記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶し、所定の入力部からターゲットとなるキーワードであるターゲットキーワードを受け付けて、記憶されたキーワードから、受け付けたターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードを抽出し、記憶された評価表現からターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する評価表現をそれぞれ読み出し、複数の関係キーワードごとにターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を算出し、関係キーワードごとに導出されるターゲットキーワードとの間における距離、および、関係キーワードごとに算出された評価表現の共通度を用いて、関係キーワードごとにターゲットキーワードとの関連度を算出し、算出された関連度が所定の値を超えるか否かを判定し、当該所定の値を超える関係キーワードをターゲットキーワードと同領域に含まれる同領域キーワードとして抽出し、ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、同領域キーワード抽出手順によって抽出された同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示様態で出力することとしたので、ターゲットキーワードからユーザの評価視点で定まる的確な境界を明らかにして全体関係の俯瞰が可能である。【００１４】
また、請求項２の発明によれば、記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードとともに同一のブログ記事に共起語として登場する他のキーワードについて登場記事数を対応付けて記憶する共起語記憶部から、ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する登場記事数をそれぞれ読み出し、複数の関係キーワードごとにターゲットキーワードとともに同一のブログ記事に登場する割合を示す共起度を算出し、関係キーワードごとに導出されるターゲットキーワードとの間における距離、および、関係キーワードごとに算出された評価表現の共起度を用いて、関係キーワードごとにターゲットキーワードとの関連度を算出することとしたので、より的確な境界を明らかにすることが可能である。【００１５】
また、請求項３の発明によれば、複数のターゲットキーワードを受け付け、複数のターゲットキーワードごとに複数の関係キーワードを抽出し、複数のターゲットキーワードごとに複数の関係キーワードごとの共通度を算出し、複数のターゲットキーワードごとに複数の関係キーワードごとの関連度を算出し、複数のターゲットキーワードごとに同領域キーワードを抽出し、複数のターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、ターゲットキーワードごとの同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示様態で出力することとしたので、複数の業界間においての全体関係の俯瞰が可能である。【００１６】
また、請求項４の発明によれば、さらに、複数のキーワードの間で共通する評価表現を読み出し、当該評価表現をキーワード配置図に重畳させて出力することとしたので、業界間の関係をより的確に把握することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、実施例１に係るキーワード出力装置の概要および特徴を示す図である。
【図２】図２は、キーワード出力装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、検索ログＤＢの一例を示す図である。
【図４】図４は、関係キーワードＤＢの一例を示す図である。
【図５】図５は、評価表現ＤＢの一例を示す図である。
【図６】図６は、共起語ＤＢの一例を示す図である。
【図７】図７は、ステップ数ＤＢの一例を示す図である。
【図８】図８は、評価表現共通度ＤＢの一例を示す図である。
【図９】図９は、共起度ＤＢの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、キーワード配置図ＤＢの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、キーワード出力装置による関係キーワードＤＢ、評価表現ＤＢおよび共起語ＤＢ作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、キーワード出力装置によるキーワードクラスタ作成処理を説明するための図である。
【図１３】図１３は、キーワード出力装置によるステップ数ＤＢ、評価表現共通度ＤＢおよび共起度ＤＢ作成処理を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、キーワード出力装置による同領域キーワード抽出および配置処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、キーワード出力装置によるキーワード配置処理の経過の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、キーワード出力装置によるキーワード配置処理の結果の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、キーワード出力装置による同領域キーワード抽出および配置処理を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、キーワード出力装置によるキーワードおよび評価表現配置処理の経過の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、キーワード出力装置によるキーワードおよび評価表現配置処理の結果の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、キーワード出力プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【００１８】
１０  キーワード出力装置
１１  入力部
１２  出力部
１３  Ｉ／Ｆ部
１４  記憶部
１４ａ  検索ログＤＢ
１４ｂ  ブログＤＢ
１４ｃ  関係キーワードＤＢ
１４ｄ  評価表現ＤＢ
１４ｅ  共起語ＤＢ
１４ｆ  ステップ数ＤＢ
１４ｇ  評価表現共通度ＤＢ
１４ｈ  共起度ＤＢ
１４ｉ  キーワード配置図ＤＢ
１５  制御部
１５ａ  検索ログ取得部
１５ｂ  ブログデータ取得部
１５ｃ  関係キーワード処理部
１５ｄ  評価表現処理部
１５ｅ  共起語処理部
１５ｆ  ステップ数算出部
１５ｇ  評価表現共通度算出部
１５ｈ  共起度算出部
１５ｉ  関連度算出部
１５ｊ  同領域キーワード抽出部
１５ｋ  キーワード配置図処理部
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るキーワード出力プログラム、キーワード出力装置およびキーワード出力方法の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、実施例１に係るキーワード出力装置の概要および特徴、キーワード出力装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。
【実施例１】
【００２０】
［キーワード出力装置の概要および特徴］
まず最初に、図１を用いて、実施例１に係るキーワード出力装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係るキーワード出力装置の概要および特徴を示す図である。【００２１】
図１に示すように、キーワード出力装置は、複数のキーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力することを概要とし、互いに関係する複数のキーワードをネットワーク表示する際に、ターゲットキーワードからユーザの評価視点で定まる的確な境界を明らかにして全体関係を俯瞰することを可能にしている点を主たる特徴とする。【００２２】
具体的には、キーワード出力装置は、コンテンツを検索するための検索サイトにおいて検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶する。また、記憶された複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶する。さらに、記憶された複数のキーワードごとに、当該キーワードとともに同一のブログ記事に共起語として登場する他のキーワードについて登場記事数を対応付けて記憶する。【００２３】
そして、キーワード出力装置は、ユーザにより決定されたキーワードを所定の入力部からターゲットとなるキーワードであるターゲットキーワードとして受け付けて（図１の（１）参照）、記憶されたキーワードから、受け付けたターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードを抽出する（図１の（２）参照）。【００２４】
その後、キーワード出力装置は、抽出された関係キーワードごとに、ターゲットキーワードとの間における距離を算出する。また、記憶された評価表現から、受け付けたターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードに対応する評価表現をそれぞれ読み出し、抽出された関係キーワードごとに、ターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を算出する（図１の（３）参照）。さらに、記憶された共起語と登場記事数とから、抽出された関係キーワードごとに、ターゲットキーワードとともに同一のブログ記事に登場する割合を示す共起度を算出する。【００２５】
そして、キーワード出力装置は、関係キーワードごとに算出された距離と、評価表現の共通度と、同一のブログ記事に登場する割合を示す共起度とを用いて、関係キーワードごとにターゲットキーワードとの関連度を算出する（図１の（４）参照）。【００２６】
さらに、キーワード出力装置は、算出された関連度が所定の値を超えるか否かを判定し、当該所定の値を超える関係キーワードをターゲットキーワードと同領域に含まれる同領域キーワードとして抽出する（図１の（５）参照）。そして、キーワード出力装置は、ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、抽出された同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示様態で出力する（図１の（６）参照）。【００２７】
このようなことから、実施例１に係るキーワード出力装置は、上記した主たる特徴のごとく、互いに関係する複数のキーワードをネットワーク表示する際に、ターゲットキーワードからユーザの評価視点で定まる的確な境界を明らかにして全体関係を俯瞰することが可能である。【００２８】
［キーワード出力装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示したキーワード出力装置の構成を示すブロック図を説明する。図２は、キーワード出力装置の構成を示すブロック図である。同図に示すように、キーワード出力装置１０は、入力部１１、出力部１２、Ｉ／Ｆ部１３、記憶部１４および制御部１５から構成される。【００２９】
入力部１１は、各種の情報の入力を受け付け、キーボードやマウスを備えて構成される。例えば、入力部１１は、ユーザにより決定されたターゲットとなるキーワードであるターゲットキーワードなどを入力する。【００３０】
出力部１２は、各種の情報を出力し、モニタ（若しくはディスプレイ、タッチパネル）やスピーカを備えて構成される。例えば、出力部１２は、ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図などを表示出力する。【００３１】
Ｉ／Ｆ部１３は、ネットワークに接続されており、当該ネットワークを介して取得される各種情報に関する通信を制御する。例えば、Ｉ／Ｆ部１３は、コンテンツを検索するための検索サイトおよびブログ記事などから取得されたデータを入力する。なお、入力したデータは、記憶部１４において記憶される。【００３２】
記憶部１４は、制御部１５による各種処理に必要なデータや、制御部１５による各種処理結果を記憶し、特に本発明に密接に関連するものとしては、検索ログＤＢ１４ａ、ブログＤＢ１４ｂ、関係キーワードＤＢ１４ｃ、評価表現ＤＢ１４ｄ、共起語ＤＢ１４ｅ、ステップ数ＤＢ１４ｆ、評価表現共通度ＤＢ１４ｇ、共起度ＤＢ１４ｈおよびキーワード配置図ＤＢ１４ｉを備える。【００３３】
検索ログＤＢ１４ａは、コンテンツを検索するための検索サイトによって検索ごとに取得される検索ログを記憶する。具体的には、図３に例示するように、検索ログＤＢ１４ａは、検索サイトの利用者であるユーザの識別情報を示すユーザＩＤ、コンテンツにアクセスするために検索サイトにおいてユーザにより用いられた検索キーワードを示すキーワード、アクセス先のコンテンツの情報を示すアクセス先および検索サイトにおいてユーザにより検索された時刻を示す検索日時などを対応付けて記憶する。なお、図３は、図２に示した検索ログＤＢ１４ａの一例を示す図である。【００３４】
ブログＤＢ１４ｂは、個人や数人のグループで運営され、日々更新される日記のようなＷｅｂサイトである「ブログ」のデータを記憶する。例えば、ブログＤＢ１４ｂは、複数の個人や専門家などのブログから抽出された、様々なトピックスに対するキーワードや率直な評価表現などを記憶する。【００３５】
関係キーワードＤＢ１４ｃは、コンテンツを検索するための検索サイトにおいて、検索に用いられた複数のキーワードを互いの関係度によって関連付けて記憶する。具体的には、図４に例示するように、関係キーワードＤＢ１４ｃは、ユーザによるターゲットとなり得るターゲットキーワードごとに、当該ターゲットキーワードとの関係度（図中のカッコ書き）とともに、複数の関係キーワードを記憶する。なお、図４は、図２に示した関係キーワードＤＢ１４ｃの一例を示す図である。【００３６】
評価表現ＤＢ１４ｄは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から抽出された当該キーワードに対する評価表現を対応付けて記憶する。具体的には、図５に例示するように、評価表現ＤＢ１４ｄは、ユーザによるターゲットとなり得るターゲットキーワードごとに、ターゲットキーワードに関係する評価表現と、当該ターゲットキーワードとの関係度（図中のカッコ書き）とを記憶する。なお、図５は、図２に示した評価表現ＤＢ１４ｄの一例を示す図である。【００３７】
共起語ＤＢ１４ｅは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードともに同一のブログ記事に共起語として登場する他のキーワードについて登場記事数を対応付けて記憶する。具体的には、図６に例示するように、共起語ＤＢ１４ｅは、ユーザによるターゲットとなり得るターゲットキーワードごとに、ターゲットキーワードとともに共起する共起語（他のキーワード）と、当該ターゲットキーワードとの登場数（図中のカッコ書き）とを記憶する。なお、図６は、図２に示した共起語ＤＢ１４ｅの一例を示す図である。【００３８】
ステップ数ＤＢ１４ｆは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードごとに導出されるターゲットキーワードとの間における距離（ステップ数）を記憶する。具体的には、図７に例示するように、ステップ数ＤＢ１４ｆは、ターゲットキーワード（Ａ社、Ｂ社、Ｃ社・・・）ごとに、関係キーワード（Ａ社、Ｂ社、Ｃ社・・・）とのステップ数（ターゲットキーワードとの関係度で、各関係キーワードをソートした場合に、ターゲットキーワードから各関係キーワードに至るまでのステップ数）を記憶する。なお、図７は、図２に示したステップ数ＤＢ１４ｆの一例を示す図である。【００３９】
評価表現共通度ＤＢ１４ｇは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードごとに、ターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を記憶する。具体的には、図８に例示するように、評価表現共通度ＤＢ１４ｇは、ターゲットキーワード（Ａ社、Ｂ社、Ｃ社・・・）ごとに、関係キーワード（Ａ社、Ｂ社、Ｃ社・・・）との評価表現共通度（ＣｏＥｖ）を記憶する。なお、図８は、図２に示した評価表現共通度ＤＢ１４ｇの一例を示す図である。【００４０】
共起度ＤＢ１４ｈは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードごとに、ターゲットキーワードとともに同一のブログ記事に登場する割合を示す共起度を記憶する。具体的には、図９に例示するように、共起度ＤＢ１４ｈは、ターゲットキーワード（Ａ社、Ｂ社、Ｃ社・・・）ごとに、関係キーワード（Ａ社、Ｂ社、Ｃ社・・・）との共起度（ＣｏＯｃ）を記憶する。なお、図９は、図２に示した共起度ＤＢの一例を示す図である。【００４１】
キーワード配置図ＤＢ１４ｉは、ターゲットキーワードごとに、関係キーワード、エッジ、関連度および同領域フラグを記憶する。具体的には、図１０に例示するように、キーワード配置図ＤＢ１４ｉは、ターゲットキーワードごとに、関係キーワードに対応付けて、関係キーワードと線でつながる他のキーワードを示すエッジ、ターゲットキーワードと関係キーワードとの関連度合いを示す関連度、ターゲットキーワードと関係キーワードとの関連度により同領域に含まれるか否か（含まれる場合に「１」、含まれない場合に「０」とする）を示す同領域フラグを記憶する。ここで、エッジには、関係キーワードに対しての繋がり元および／または繋がり先が格納されており、図１０において関係キーワードＢは、関係キーワードＡおよび関係キーワードＣとエッジで繋がれていることを意味している。なお、図１０は、図２に示したキーワード配置図ＤＢの一例を示す図である。【００４２】
制御部１５は、ＯＳ（Operating  System）などの制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行し、特に本発明に密接に関連するものとしては、検索ログ取得部１５ａ、ブログデータ取得部１５ｂ、関係キーワード処理部１５ｃ、評価表現処理部１５ｄ、共起語処理部１５ｅ、ステップ数算出部１５ｆ、評価表現共通度算出部１５ｇ、共起度算出部１５ｈ、関係度算出部１５ｉ、同領域キーワード抽出部１５ｊおよびキーワード配置図処理部１５ｋを備える。【００４３】
検索ログ取得部１５ａは、コンテンツを検索するための検索サイトから、検索ごとにアクセス結果としてログを取得して検索ログＤＢ１４ａに格納する。具体的には、検索ログ取得部１５ａは、コンテンツにアクセスしたユーザのユーザＩＤと、当該ユーザが検索に際して入力したキーワードと、当該ユーザがアクセスしたアクセス先と、当該ユーザがコンテンツを検索した検索日時とを取得し、取得した検索ログを検索ログＤＢ１４ａに格納する。【００４４】
ブログデータ取得部１５ｂは、個人や数人のグループで運営され、日々更新される日記のようなＷｅｂサイトである「ブログ」のデータを取得してブログＤＢ１４ｂに格納する。具体的には、ブログデータ取得部１５ｂは、個人や専門家などのブログから、様々なトピックスに対するキーワードや率直な評価表現などを取得し、取得したキーワードや評価表現をブログＤＢ１４ｂに格納する。【００４５】
関係キーワード処理部１５ｃは、コンテンツを検索するための検索サイトにおいて、検索に用いられた複数のキーワードを抽出してから、互いの関係度を算出して関連付けて関係キーワードＤＢ１４ｃに格納する。具体的には、関係キーワード処理部１５ｃは、検索ログＤＢ１４ａに記憶されたキーワードから、ユーザによるターゲットとなり得るターゲットキーワードを抽出し、抽出したキーワード間で関係度を算出し、各ターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードをターゲットキーワードごとに選択して関係キーワードＤＢ１４ｃに格納する。なお、ターゲットキーワードの抽出に際しては、後述するキーワードクラスタを用いる。【００４６】
評価表現処理部１５ｄは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードを含むブログ記事から当該キーワードに対する評価表現を抽出して評価表現ＤＢ１４ｄに格納する。具体的には、評価表現処理部１５ｄは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードを読み取り、ブログＤＢ１４ｂに記憶されている当該キーワードに対する評価表現を抽出し、ターゲットキーワードとの関係度を算出して、当該ターゲットキーワードと評価表現との関係度を評価表現ＤＢ１４ｄに格納する。【００４７】
共起語処理部１５ｅは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードごとに、当該キーワードともに同一のブログ記事に共起語として登場する他のキーワードについて登場記事数を対応付けて共起語ＤＢ１４ｅに格納する。具体的には、共起語処理部１５ｅは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードを読み取り、ブログＤＢ１４ｂに記憶されている当該キーワードとともに共起語として登場する他のキーワードを抽出し、抽出したキーワードについて登場記事数を算出して、ターゲットキーワードごとに、共起語との登場記事数を対応付けて共起語ＤＢ１４ｅに格納する。【００４８】
ステップ数算出部１５ｆは、ターゲットキーワードとの間で所定以上の関係度を有する複数の関係キーワードごとにターゲットキーワードとの間における距離（ステップ数）を算出してステップ数ＤＢ１４ｆに格納する。具体的には、ステップ数算出部１５ｆは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されているターゲットキーワードから、関係キーワードにたどり着くまでのステップ数を算出して、算出したステップ数をキーワードごとにステップ数ＤＢ１４ｆに格納する。【００４９】
評価表現共通度算出部１５ｇは、複数の関係キーワードごとにターゲットキーワードとの間における評価表現の共通度を算出して評価表現共通度ＤＢ１４ｇに格納する。具体的には、評価表現共通度算出部１５ｇは、評価表現ＤＢ１４ｄに記憶されている各キーワードに共通に含まれる評価表現数を算出して、算出した評価表現数を評価表現共通度ＤＢ１４ｇに格納する。【００５０】
共起度算出部１５ｈは、複数の関係キーワードごとにターゲットキーワードとともに同一のブログ記事に登場する割合を示す共起度を算出して共起度ＤＢ１４ｈに格納する。具体的には、共起度算出部１５ｈは、共起語ＤＢ１４ｅに記憶されている各キーワードが同じブログ記事に含まれる登場数から、各キーワードが同じ記事に登場する割合を算出して、算出した共起度を共起度ＤＢ１４ｈに格納する。【００５１】
関連度算出部１５ｉは、関係キーワードごとに算出された距離（ステップ数）、評価表現の共通度および共起度を用いて、関係キーワードごとにターゲットキーワードとの関連度を算出してキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する。具体的には、関連度算出部１５ｉは、ステップ数ＤＢ１４ｆ、評価表現共通度ＤＢ１４ｇおよび共起度ＤＢ１４ｈを用いて関連度を算出してキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する。ここで、関連度の算出式は、例えば、「関連度＝評価表現数×キーワードが同じ記事に含まれる割合÷ステップ数」となる。【００５２】
同領域キーワード抽出部１５ｊは、関係度算出部１５ｉにおいて算出された関連度が所定の値を超えるか否かを判定し、当該所定の値を超える関係キーワードをターゲットキーワードと同領域に含まれる同領域キーワードとしてキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する。具体的には、同領域キーワード抽出部１５ｊは、関連度が所定の値を超えるか否かの判定をして、同領域に含まれる関係キーワードについてはフラグ「１」を立て、同領域に含まれない関係キーワードについてはフラグ「０」を立ててキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する。【００５３】
キーワード配置図処理部１５ｋは、ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、同領域キーワードが同領域に含まれない関係キーワードと区別される表示様態で出力する。具体的には、キーワード配置図処理部１５ｋは、キーワード間の境界を明確にするために、同領域キーワードを囲む境界線を描画したり、各キーワードの色や形を異なるものにしたり、キーワード間のエッジの太さを関連度により変えたりしたりしてキーワード配置図を所定の出力部に出力する。【００５４】
［関係キーワードＤＢ、評価表現ＤＢおよび共起語ＤＢ作成処理］
次に、図１１を用いて、キーワード出力装置１０による関係キーワードＤＢ１４ｃ、評価表現ＤＢ１４ｄおよび共起語ＤＢ１４ｅ作成処理を説明する。図１１は、キーワード出力装置１０による関係キーワードＤＢ１４ｃ、評価表現ＤＢ１４ｄおよび共起語ＤＢ１４ｅ作成処理の流れを示すフローチャートである。【００５５】
同図に示すように、キーワード出力装置１０は、関係キーワードＤＢ１４ｃ、評価表現ＤＢ１４ｄおよび共起語ＤＢ１４ｅの作成処理を受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ１１０１）、ＤＢ作成処理を受け付けたならば（ステップＳ１１０１肯定）、キーワード出力装置１０の関係キーワード処理部１５ｃは、検索ログＤＢ１４ａに記憶されているキーワードをターゲットキーワードとして抽出し、当該ターゲットキーワードとターゲットキーワードに関係する関係キーワードとの関係度を算出し、ターゲットキーワードに関係する関係キーワードを互いの関係度により関連付けて関係キーワードＤＢ１４ｃに格納する（ステップＳ１１０２）。【００５６】
具体的には、図１２に示すように、キーワード出力装置１０は、例えば、キーワード「Ｋｗｄ１」と「Ｋｗｄ２」とが入力されて、コンテンツ「ＵＲＬ１」にアクセスされた場合に、検索キーワードに共通する飛び先（アクセス先）の関係から、この「Ｋｗｄ１」と「Ｋｗｄ２」とをまとめてキーワードクラスタとして作成する。また、キーワード出力装置１０は、例えば、コンテンツを検索するための検索サイトにおいて、ユーザ「ＵＳＲ１」と「ＵＳＲ２」とにより、キーワード「Ｋｗｄ１」と「Ｋｗｄ２」とが入力された場合に、ユーザ検索に関係するキーワードの関係から、この「Ｋｗｄ１」と「Ｋｗｄ２」とをまとめてキーワードクラスタとして作成する。このようにして作成した各キーワードクラスタ内で、各キーワードをターゲットキーワードとして抽出し、当該ターゲットキーワードとターゲットキーワードに関係する関係キーワード（同じクラスタ内の他のキーワード）との関係度を算出し、ターゲットキーワードに関係する関係キーワードを互いの関係度により関連付けて関係キーワードＤＢ１４ｃに格納する。【００５７】
続いて、キーワード出力装置１０の評価表現処理部１５ｄは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードを読み取り、ブログＤＢ１４ｂに記憶されている当該キーワードに対する評価表現を抽出し、ターゲットキーワードと評価表現との関係度を算出し、当該ターゲットキーワードと評価表現との関係度を対応付けて評価表現ＤＢ１４ｄに格納する（ステップＳ１１０３）。【００５８】
そして、キーワード出力装置１０の共起語処理部１５ｅは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている複数のキーワードを読み取り、ブログＤＢ１４ｂに記憶されている当該キーワードとともに共起語として登場する他のキーワードを抽出し、抽出したキーワードについて登場記事数を算出し、ターゲットキーワードごとに、共起語との登場記事数を対応付けて共起語ＤＢ１４ｅに格納する（ステップＳ１１０４）。【００５９】
［ステップ数ＤＢ、評価表現共通度ＤＢおよび共起度ＤＢ作成処理］
次に、図１３を用いて、キーワード出力装置１０によるステップ数ＤＢ１４ｆ、評価表現共通度ＤＢ１４ｇおよび共起度ＤＢ１４ｈ作成処理を説明する。図１３は、キーワード出力装置１０によるステップ数ＤＢ１４ｆ、評価表現共通度ＤＢ１４ｇおよび共起度ＤＢ１４ｈ作成処理を示すフローチャートである。【００６０】
同図に示すように、キーワード出力装置１０は、関係キーワードＤＢ１４ｃ、評価表現ＤＢ１４ｄおよび共起語ＤＢ１４ｅの作成処理が完了されたかどうかの判定を行い（ステップＳ１３０１）、ＤＢ作成処理が完了されたならば（ステップＳ１３０１肯定）、キーワード出力装置１０のステップ数算出部１５ｆは、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されているターゲットキーワードから、関係キーワードにたどり着くまでのステップ数を算出して、算出したステップ数をキーワードごとにステップ数ＤＢ１４ｆに格納する（ステップＳ１３０２）。【００６１】
続いて、キーワード出力装置１０の評価表現共通度算出部１５ｇは、評価表現ＤＢ１４ｄに記憶されている各キーワードに共通に含まれる評価表現数を算出して、算出した評価表現数をキーワードごとに評価表現共通度ＤＢ１４ｇに格納する（ステップＳ１３０３）。【００６２】
そして、キーワード出力装置１０の共起度算出部１５ｈは、共起語ＤＢ１４ｅに記憶されている各キーワードが同じブログ記事に含まれる登場数から、各キーワードが同じ記事に登場する割合を算出して、算出した共起度をキーワードごとに共起度ＤＢ１４ｈに格納する（ステップＳ１３０４）。【００６３】
［同領域キーワード抽出および配置処理］
次に、図１４を用いて、キーワード出力装置１０による同領域キーワード抽出および配置処理を説明する。図１４は、キーワード出力装置１０による同領域キーワード抽出および配置処理を示すフローチャートである。また、図１５は、キーワード出力装置によるキーワード配置処理の経過の一例を示す図である。【００６４】
同図に示すように、キーワード出力装置１０は、Ｉ／Ｆ部１３を介してターゲットキーワード指定を受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ１４０１）、Ｉ／Ｆ部１３を介してターゲットキーワード指定を受け付けたならば（ステップＳ１４０１肯定）、キーワード出力装置１０は、受け付けたターゲットキーワードを入力する（ステップＳ１４０２）。【００６５】
続いて、キーワード出力装置１０は、Ｉ／Ｆ部１３を介してネットワーク（エッジ数や関係度など）の指定を受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ１４０３）、Ｉ／Ｆ部１３を介してネットワークの指定を受け付けたならば（ステップＳ１４０３肯定）、キーワード出力装置１０は、受け付けたネットワークを入力する（ステップＳ１４０４）。ここで、ネットワークのエッジ数指定は、キーワード配置図において、ターゲットキーワードからいくつ先のノードまでを表示出力するかどうかの指定であり、ネットワークの関係度指定は、ターゲットキーワードに対する関係キーワードの関係度が所定数値以上のノードを関係キーワードＤＢ１４ｃから抽出するための指定である。なお、ネットワークの指定は、ターゲットキーワードに対する複数の関係キーワードにおいて、関連度が上位何件までを表示出力するかどうか指定するようにしてもよい。【００６６】
その後、キーワード出力装置１０は、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されているキーワードから、ステップＳ１４０２において指定（入力）されたターゲットキーワードに関係する関係キーワードを抽出する（ステップＳ１４０５）。例えば、ステップＳ１４０３において、関係度が「０．５」と入力されたならば、関係キーワードＤＢ１４ｃに記憶されている関係キーワードから、指定されたターゲットキーワードに対して関係度が「０．５」以上に該当する関係キーワードを抽出する。【００６７】
そして、キーワード出力装置１０は、抽出された関係キーワードを、それぞれターゲットキーワードとして、関係キーワードＤＢ１４ｃから関係キーワードを抽出し、キーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１４０６）。例えば、関係キーワードが３つ抽出されたならば、抽出された３つをそれぞれターゲットキーワードとして、各ターゲットキーワードごとに、上記した関係度を満たす関係キーワードを抽出してキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する。【００６８】
さらに、キーワード出力装置１０は、上記処理を、指定されたネットワーク分（指定されたエッジ数分など）繰り返されたかどうかの判定を行う（ステップＳ１４０７）。例えば、ステップＳ１４０４において、エッジ数が「２」と入力されたならば、上記処理を２回繰り返すこととなる。【００６９】
そして、キーワード出力装置１０は、指定されたネットワーク分繰り返されたと判定したならば（ステップＳ１４０７肯定）、図１５の（Ａ）に例示するように、ターゲットキーワードに関係する関係キーワード（上記したステップＳ１４０５およびステップＳ１４０６で抽出されたキーワード）をグラフのノードとしてキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１４０８）。【００７０】
続いて、図１５の（Ｂ）に例示するように、キーワード出力装置１０は、ターゲットキーワードに関係するキーワードのノード間にエッジとして、キーワード間のつながり元および／またはつながり先をキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１４０９）。そして、図１５の（Ｃ）に例示するように、関連度算出部１５ｉは、キーワード間の関連度を算出し、算出した関連度をキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１４１０）。そして、図１５の（Ｄ）に例示するように、キーワード配置図処理部１５ｋは、エッジ数が多くなった場合に、キーワード間の関連度などを閾値にしてエッジ数を制御してキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１４１１）。【００７１】
さらに、図１５の（Ｅ）に例示するように、同領域キーワード抽出部１５ｊは、関連度を利用して、関連度が所定の値を超えるかどうかの判定をして、同領域に含まれる関係キーワードについてはフラグ「１」を立て、同領域に含まれない関係キーワードについてはフラグ「０」を立て、境界を決定してキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１４１２）。【００７２】
そして、キーワード配置図処理部１５ｋは、境界を決定されたターゲットキーワード、ノードキーワード、エッジおよび境界を所定の出力部に出力表示する（ステップＳ１４１３）。例えば、図１６に例示するように、ターゲットキーワードに対して、同じ境界である同領域キーワードを囲む境界線を描画する。また、ターゲットキーワードおよび各ノードについて、斜線や色分けで関連度の強弱を表し、各ノード間のエッジの太さも同様に各ノード間の関連度の強弱を表す。【００７３】
［実施例１の効果］
このようにして、実施例１に係るキーワード出力装置１０は、互いに関係する複数のキーワードをネットワーク表示する際に、ターゲットキーワードからユーザの評価視点で定まる的確な境界を明らかにして全体関係を俯瞰することが可能である。【００７４】
また、実施例１によれば、キーワード出力装置１０は、共起度をさらに加味しているので、より的確な境界を明らかにすることが可能である。
【実施例２】
【００７５】
ところで、上記実施例１では、ターゲットキーワードおよび複数の関係キーワードが互いの関連度に応じて配置されたキーワード配置図を所定の出力部に出力する際に、ターゲットキーワードを単数指定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ターゲットキーワードを複数指定することもできる。また、本発明は、キーワードを出力するだけでなく、キーワードに対応する評価表現も出力することもできる。【００７６】
そこで、以下の実施例２では、ターゲットキーワードを複数指定し、かつ、評価表現も出力する場合を説明する。なお、キーワード出力装置１０の構成および機能は実施例１と同様であるので、以下では図１７〜図１９を用いて、実施例２におけるキーワード出力処理を説明する。【００７７】
［キーワード出力装置による同領域キーワード抽出および配置処理］
まず、図１７を用いて、キーワード出力装置１０による同領域キーワード抽出および配置処理を説明する。図１７は、キーワード出力装置１０による同領域キーワード抽出および配置処理を示すフローチャートである。また、図１８は、キーワード出力装置によるキーワードおよび評価表現配置処理の経過の一例を示す図である。【００７８】
同図に示すように、キーワード出力装置１０は、Ｉ／Ｆ部１３を介して複数のターゲットキーワード指定を受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ１７０１）、Ｉ／Ｆ部１３を介して複数のターゲットキーワード指定を受け付けたならば（ステップＳ１７０１肯定）、キーワード出力装置１０は、受け付けた複数のターゲットキーワードを入力する（ステップＳ１７０２）。【００７９】
続いて、キーワード出力装置１０は、Ｉ／Ｆ部１３を介して抽出する評判情報の上限指定（上位何件や関係度の指定など）を受け付けたかどうかの判定を行い（ステップＳ１７０３）、Ｉ／Ｆ部１３を介して抽出する評判情報の上限指定を受け付けたならば（ステップＳ１７０３肯定）、キーワード出力装置１０は、受け付けた評判情報の上限を入力する（ステップＳ１７０４）。【００８０】
その後、キーワード出力装置１０は、入力されたターゲットキーワードに関係する１つまたは複数の関係キーワードを抽出してキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納し（ステップＳ１７０５）、評価表現ＤＢ１４ｄを用いて、上限指定に従って、ターゲットキーワードの評価表現を抽出してキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１７０６）。なお、関係キーワードの抽出に際しては、上記した実施例１のように、指定されたエッジ数や関係度に基づいて抽出してもよい。【００８１】
続いて、キーワード出力装置１０は、入力されたターゲットキーワード全てについて、上記したステップＳ１７０５および１７０６の処理が繰り返されたかどうかの判定を行い（ステップＳ１７０７）、指定されたキーワード数繰り返されたならば（ステップＳ１７０７肯定）、図１８の（Ａ）に例示するように、キーワード出力装置１０は、抽出された関係キーワードや評価表現をキーワードネットワークの別ノードとしてキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１７０８）。【００８２】
そして、図１８の（Ｂ）に例示するように、キーワード出力装置１０は、キーワードネットワークのノードと評価表現のノード間に関係があればエッジとしてキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納し（ステップＳ１７０９）、図１８の（Ｃ）に例示するように、キーワード出力装置１０の関連度算出部１５ｉは、キーワード間の関連度を算出し、算出した関連度をキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１７１０）。それから、図１８の（Ｄ）に例示するように、キーワード出力装置１０は、エッジ数が多くなった場合に、キーワード間の関連度を閾値にしてエッジ数を制御してキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１７１１）。【００８３】
さらに、図１８の（Ｅ）に例示するように、キーワード出力装置１０の同領域キーワード抽出部１５ｊは、関連度を利用して、関連度が所定の値を超えるかどうかの判定をして、同領域に含まれる関係キーワードについてはフラグ「１」を立て、同領域に含まれない関係キーワードについてはフラグ「０」を立て、境界を決定してキーワード配置図ＤＢ１４ｉに格納する（ステップＳ１７１２）。【００８４】
そして、キーワード配置図処理部１５ｋは、ターゲットキーワード、ノードキーワード、エッジ、境界および評価表現を所定の出力部に出力表示する（ステップＳ１７１３）。例えば、図１９に例示するように、ターゲットキーワードに対して、同じ境界である同領域キーワードを囲む境界線を複数描画する。また、ターゲットキーワードおよび評価表現を含む各ノードは、斜線や色分けで関連度の強弱を表し、各ノード間のエッジの太さも同様に各ノード間の関連度の強弱を表す。【００８５】
［実施例２の効果］
このようにして、実施例２に係るキーワード出力装置１０は、複数のターゲットキーワードがある場合でも、複数の業界間においての全体関係の俯瞰が可能であるとともに、評価表現をさらに可視化しているので、業界間の関係をより的確に把握することが可能である。
【実施例３】
【００８６】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すようにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。【００８７】
［キーワード出力装置の構成］
上記の実施例１では、キーワード出力装置１０において、キーワードや評価表現などを取得するために、検索サイトの検索ログやブログサイトのブログデータを用いることとして説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、Ｗｅｂコンテンツのニュース板や掲示板などの、キーワードまたは評価表現を取得でき得るＷｅｂコンテンツを用いることとしてもよい。【００８８】
また、上記の実施例１では、ステップ数ＤＢ１４ｆ、評価表現共通度ＤＢ１４ｇおよび共起度ＤＢ１４ｈを、ターゲットキーワードを受け付ける前に予め用意する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、関連度算出に際して、ステップ数、評価表現数および共起度を、その都度算出することとし、予め用意しないようにしてもよい。【００８９】
また、上記の実施例１では、ステップ数、評価表現数および共起度を用いて関連度を算出する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、ステップ数および評価表現数を用いて関連度を算出することとし、共起度を用いないようにしてもよい。【００９０】
［システム構成］
また、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（例えば、図４に示す「ターゲットキーワード」など）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。【００９１】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、検索ログＤＢ１４ａおよびブログＤＢ１４ｂを、検索サイトＤＢとして統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。【００９２】
［キーワード出力プログラム］
なお、本実施例で説明したキーワード出力装置は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２０を用いて、上記の実施例に示したキーワード出力装置と同様の機能を有するキーワード出力プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２０は、キーワード出力プログラムを実行するコンピュータを示す図である。【００９３】
同図に示すように、ディレクトリ階層生成装置としてのコンピュータ１１０は、キーボード１２０、ＨＤＤ１３０、ＣＰＵ１４０、ＲＯＭ１５０、ＲＡＭ１６０およびディスプレイ１７０をバス１８０などで接続して構成される。【００９４】
ＲＯＭ１５０には、上記の実施例１に示したキーワード出力装置１０と同様の機能を発揮するキーワード出力プログラム、つまり、図２０に示すようにターゲットキーワード受付プログラム１５０ａと、関係キーワード抽出プログラム１５０ｂと、評価表現共通度算出プログラム１５０ｃと、関連度算出プログラム１５０ｄと、同領域キーワード抽出プログラム１５０ｅと、キーワード配置図出力プログラム１５０ｆとが、あらかじめ記憶されている。なお、これらのプログラム１５０ａ〜１５０ｆについては、図２に示したキーワード出力装置の各構成要素と同様、適宜統合または、分散してもよい。【００９５】
そして、ＣＰＵ１４０がこれらのプログラム１５０ａ〜プログラム１５０ｆをＲＯＭ１５０から読み出して実行することで、図２０に示すように、プログラム１５０ａ〜プログラム１５０ｆは、ターゲットキーワード受付プロセス１４０ａと、関係キーワード抽出プロセス１４０ｂと、評価表現共通度算出プロセス１４０ｃと、関連度算出プロセス１４０ｄと、同領域キーワード抽出プロセス１４０ｅと、キーワード配置図出力プロセス１４０ｆとして機能するようになる。なお、プロセス１４０ａ〜プロセス１４０ｆは、図２に示した、制御部１５と、関係キーワード処理部１５ｃと、評価表現共通度算出部１５ｇと、関連度算出部１５ｉと、同領域キーワード抽出部１５ｊと、キーワード配置図処理部１５ｋとにそれぞれ対応する。【００９６】
そして、ＣＰＵ１４０はＲＡＭ１６０に記録された、検索ログＤＢデータ１６０ａと、ブログＤＢデータ１６０ｂと、関係キーワードＤＢデータ１６０ｃと、評価表現ＤＢデータ１６０ｄと、共起語ＤＢデータ１６０ｅと、ステップ数ＤＢデータ１６０ｆと、評価表現共通度ＤＢデータ１６０ｇと、共起度ＤＢデータ１６０ｈと、キーワード配置図ＤＢデータ１６０ｉとに基づいてキーワード出力プログラムを実行する。【００９７】
なお、上記した各プログラム１５０ａ〜１５０ｆについては、必ずしも最初からＲＯＭ１５０に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ１１０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、またはコンピュータ１１０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１１０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１１０がこれから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９８】
以上のように、本発明に係るキーワード出力プログラム、キーワード出力装置およびキーワード出力方法は、キーワード出力装置を用いたキーワード出力処理に有用であり、特に、互いに関係する複数のキーワードをネットワーク表示する際に、ターゲットキーワードからユーザの評価視点で定まる的確な境界を明らかにして全体関係を俯瞰することに適する。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【国際調査報告】
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