(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書中に含まれるテキストから今話題となっているキーワードや事典でよく調べられる知識キーワードを抽出する知識キーワード抽出装置であって、
入力された文書から前記知識キーワードを抽出する前に、ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイトまたは知識獲得システムとそのページビュー数を抽出し、該見出し語を知識キーワード候補として知識キーワード候補辞書記憶手段に格納する知識キーワード候補辞書作成手段と、
入力された文書から前記知識キーワードを抽出する前に、前記知識獲得サイトの前記ページビュー数の順位を用いて該知識獲得サイトの知識キーワード毎に第１の重要度を算出し、該知識キーワードと該第１の重要度を組にして知識キーワード重要度記憶手段に格納する知識獲得サイト重要度算出手段と、
文書が入力されると、前記知識キーワード候補辞書記憶手段を参照して形態素解析した結果から知識キーワード候補を抽出する知識キーワード候補抽出手段と、
前記知識キーワード候補抽出手段で抽出された前記知識キーワード候補に基づいて、前記知識キーワード重要度記憶手段を検索し、前記第１の重要度の高い順に知識キーワードを抽出する重要度決定手段と、
前記重要度決定手段で決定された知識キーワードを出力する出力手段と、
を有することを特徴とする知識キーワード抽出装置。
【請求項２】
前記知識キーワード候補抽出手段で抽出された前記知識キーワード候補の前記文書中の出現頻度を用いて該知識キーワード候補の第２の重要度を算出する出現頻度重要度算出手段を更に有し、
前記重要度決定手段は、
前記知識キーワード候補に基づいて前記知識キーワード重要度記憶手段から取得した第１の重要度と、前記出現頻度重要度算出手段で求められた第２の重要度とを乗算して最終的な知識キーワード重要度を求める最終重要度算出手段を更に有する
請求項１記載の知識キーワード抽出装置。
【請求項３】
文書中に含まれるテキストから今話題となっているキーワードや事典でよく調べられる知識キーワードを抽出する知識キーワード抽出装置であって、
入力された文書から前記知識キーワードを抽出する前に、ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイトまたは知識獲得システムとそのページビュー数を抽出し、該見出し語を知識キーワード候補として知識キーワード候補辞書記憶手段に格納する知識キーワード候補辞書作成手段と、
入力された文書から前記知識キーワードを抽出する前に、前記知識獲得サイトの前記ページビュー数の順位を用いて知識キーワード毎の第１の重要度を算出し、さらに、入力手段から指定された期間に応じて該第１の重要度を減衰させ、該知識キーワードと減衰させた第１の重要度を組にして知識キーワード重要度記憶手段に格納する知識獲得サイト重要度算出手段と、
文書が入力されると、前記知識キーワード候補辞書記憶手段を参照して形態素解析した結果から知識キーワード候補を抽出する知識キーワード候補抽出手段と、
前記知識キーワード候補抽出手段で抽出された前記知識キーワード候補に基づいて、前記知識キーワード重要度記憶手段を検索し、前記第１の重要度の高い順に知識キーワードを抽出する重要度決定手段と、
前記重要度決定手段で決定された知識キーワードを出力する出力手段と、
を有することを特徴とする知識キーワード抽出装置。
【請求項４】
前記知識キーワード候補抽出手段で抽出された前記知識キーワード候補の前記入力された文書中の出現頻度を用いて該知識キーワード候補の第２の重要度を算出する出現頻度重要度算出手段を更に有し、
前記重要度決定手段は、
前記知識キーワード候補に基づいて前記知識キーワード重要度記憶手段から取得した第１の重要度と、前記出現頻度重要度算出手段で求められた第２の重要度とを乗算して最終的な知識キーワード重要度を求める最終重要度算出手段を更に有する
ことを特徴とする請求項３記載の知識キーワード抽出装置。
【請求項５】
文書中に含まれるテキストから今話題となっているキーワードや事典でよく調べられる知識キーワードを抽出する知識キーワード抽出方法であって、
ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイトの情報が格納された知識獲得サイト記憶手段と、
知識キーワード候補辞書記憶手段と、
知識キーワード重要度記憶手段と、
を有する装置において、
前記知識獲得サイト記憶手段から、知識獲得サイトまたは知識獲得システムとそのページビュー数を抽出し、該知識獲得サイトの見出し語を知識キーワード候補として知識キーワード候補辞書記憶手段に格納する知識キーワード候補辞書作成ステップと、
前記知識獲得サイトの前記ページビュー数の順位を用いて該知識獲得サイトの知識キーワード毎に第１の重要度を算出し、該知識キーワードと該第１の重要度を組にして前記知識キーワード重要度記憶手段に格納する知識獲得サイト重要度算出ステップと、
文書が入力されると、前記知識キーワード候補辞書記憶手段を参照して形態素解析した結果から知識キーワード候補を抽出する知識キーワード候補抽出ステップと、
前記知識キーワード候補抽出ステップで抽出された前記知識キーワード候補に基づいて、前記知識キーワード重要度記憶手段を検索し、前記第１の重要度の高い順に知識キーワードを抽出する重要度決定ステップと、
前記重要度決定ステップで決定された知識キーワードを出力する出力ステップと、
を行うことを特徴とする知識キーワード抽出方法。
【請求項６】
前記知識キーワード候補抽出手段で抽出された前記知識キーワード候補の前記文書中の出現頻度を用いて該知識キーワード候補の第２の重要度を算出する出現頻度重要度算出ステップを更に行い、
前記重要度決定ステップにおいて、
前記知識キーワード候補に基づいて前記知識キーワード重要度記憶手段から取得した第１の重要度と、前記出現頻度重要度算出手段で求められた第２の重要度とを乗算して最終的な知識キーワード重要度を求める最終重要度算出ステップを更に行う
請求項５記載の知識キーワード抽出方法。
【請求項７】
文書中に含まれるテキストから今話題となっているキーワードや事典でよく調べられる知識キーワードを抽出する知識キーワード抽出方法であって、
ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイトの情報が格納された知識獲得サイト記憶手段と、
知識キーワード候補辞書記憶手段と、
知識キーワード重要度記憶手段と、
を有する装置において、
前記知識獲得サイト記憶手段から知識獲得サイトまたは知識獲得システムとそのページビュー数を抽出し、該知識獲得サイトの見出し語を知識キーワード候補として前記知識キーワード候補辞書記憶手段に格納する知識キーワード候補辞書作成ステップと、
前記知識獲得サイトの前記ページビュー数の順位を用いて知識キーワード毎の第１の重要度を算出し、さらに、入力手段から指定された期間に応じて該第１の重要度を減衰させ、該知識キーワードと減衰させた第１の重要度を組にして前記知識キーワード重要度記憶手段に格納する知識獲得サイト重要度算出ステップと、
文書が入力されると、前記知識キーワード候補辞書記憶手段を参照して形態素解析した結果から知識キーワード候補を抽出する知識キーワード候補抽出ステップと、
前記知識キーワード候補抽出ステップで抽出された前記知識キーワード候補に基づいて、前記知識キーワード重要度記憶手段を検索し、前記第１の重要度の高い順に知識キーワードを抽出する重要度決定ステップと、
前記重要度決定ステップで決定された知識キーワードを出力する出力ステップと、
を行うことを特徴とする知識キーワード抽出方法。
【請求項８】
前記知識キーワード候補抽出手段で抽出された前記知識キーワード候補の前記入力された文書中の出現頻度を用いて該知識キーワード候補の第２の重要度を算出する出現頻度重要度算出ステップを更に行い、
前記重要度決定ステップにおいて、
前記知識キーワード候補に基づいて前記知識キーワード重要度記憶手段から取得した第１の重要度と、前記出現頻度重要度算出手段で求められた第２の重要度とを乗算して最終的な知識キーワード重要度を求める最終重要度算出ステップを更に行う
ことを特徴とする請求項７記載の知識キーワード抽出方法。
【請求項９】
請求項１乃至４に記載の知識キーワード抽出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための知識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、重要キーワード抽出装置及び方法及びプログラムに係り、特に、文書中に含まれるテキストから知識獲得要求の多いキーワードを抽出するための重要キーワード抽出装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のキーワード抽出方法は、キーワードの出現頻度や複合語を構成する形態素の連接頻度等の指標を用いて抽出する手法が主流であった（例えば、非特許文献１，２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】中川裕志，森辰則，湯本紘彰「出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出』自然言語処理，Vol. 10 No. 1, pp. 27-45, 2003年1月．
【非特許文献２】S. E. Robertson S. Walker Some Simple Effective Approximations to the 2. Poisson Model for Probabilistic Weighted Retrieval 1994年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のキーワード抽出方法は、キーワードの出現頻度や連接頻度等の指標を用いて文書からキーワードを抽出していたが、今話題となっているキーワードや百科事典等でよく調べられるキーワードの抽出のみを目的として抽出することはできなかった。また、特定の分野に特化したキーワードの抽出ができなかった。
【０００５】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、今話題となっているキーワードや百科事典等で調べられやすいキーワードの自動判別が可能で、特定の分野に特化したキーワードを抽出することが可能な重要キーワード抽出装置及び方法及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】
【０００６】
図１は、本発明の原理構成図である。
【０００７】
本発明（請求項１）は、文書中に含まれるテキストから今話題となっているキーワードや事典でよく調べられる知識キーワードを抽出する知識キーワード抽出装置であって、
入力された文書から知識キーワードを抽出する前に、ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイトまたは知識獲得システムとそのページビュー数を抽出し、該見出し語を知識キーワード候補として知識キーワード候補辞書記憶手段３２０に格納する知識キーワード候補辞書作成手段１１０と、
入力された文書から知識キーワードを抽出する前に、知識獲得サイトのページビュー数の順位を用いて該知識獲得サイトの知識キーワード毎に第１の重要度を算出し、該知識キーワードと該第１の重要度を組にして知識キーワード重要度記憶手段３３０に格納する知識獲得サイト重要度算出手段１２０と、
文書が入力されると、知識キーワード候補辞書記憶手段３２０を参照して形態素解析した結果から知識キーワード候補を抽出する知識キーワード候補抽出手段１４０と、
知識キーワード候補抽出手段１４０で抽出された知識キーワード候補に基づいて、知識キーワード重要度記憶手段３３０を検索し、第１の重要度の高い順に知識キーワードを抽出する重要度決定手段１６０と、
重要度決定手段１６０で決定された知識キーワードを出力する出力手段１７０と、
を有する。
【０００８】
また、本発明（請求項２）は、請求項１の知識キーワード抽出装置において、知識キーワード候補抽出手段１４０で抽出された知識キーワード候補の文書中の出現頻度を用いて該知識キーワード候補の第２の重要度を算出する出現頻度重要度算出手段を更に有し、
重要度決定手段１６０は、
知識キーワード候補に基づいて知識キーワード重要度記憶手段３３０から取得した第１の重要度と、出現頻度重要度算出手段で求められた第２の重要度とを乗算して最終的な知識キーワード重要度を求める最終重要度算出手段を更に有する。
【０００９】
本発明（請求項３）は、文書中に含まれるテキストから今話題となっているキーワードや事典でよく調べられる知識キーワードを抽出する知識キーワード抽出装置であって、
入力された文書から知識キーワードを抽出する前に、ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイトまたは知識獲得システムとそのページビュー数を抽出し、該見出し語を知識キーワード候補として知識キーワード候補辞書記憶手段に格納する知識キーワード候補辞書作成手段と、
入力された文書から知識キーワードを抽出する前に、知識獲得サイトのページビュー数の順位を用いて知識キーワード毎の第１の重要度を算出し、さらに、入力手段から指定された期間に応じて該第１の重要度を減衰させ、該知識キーワードと減衰させた第１の重要度を組にして知識キーワード重要度記憶手段に格納する知識獲得サイト重要度算出手段と、
文書が入力されると、知識キーワード候補辞書記憶手段を参照して形態素解析した結果から知識キーワード候補を抽出する知識キーワード候補抽出手段と、
知識キーワード候補抽出手段で抽出された知識キーワード候補に基づいて、知識キーワード重要度記憶手段を検索し、第１の重要度の高い順に知識キーワードを抽出する重要度決定手段と、
重要度決定手段で決定された知識キーワードを出力する出力手段と、を有する。
【００１０】
また、本発明（請求項４）は、請求項３の知識キーワード抽出装置において、知識キーワード候補抽出手段で抽出された知識キーワード候補の入力された文書中の出現頻度を用いて該知識キーワード候補の第２の重要度を算出する出現頻度重要度算出手段を更に有し、
重要度決定手段は、
知識キーワード候補に基づいて知識キーワード重要度記憶手段から取得した第１の重要度と、出現頻度重要度算出手段で求められた第２の重要度とを乗算して最終的な知識キーワード重要度を求める最終重要度算出手段を更に有する。
【００１１】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１２】
本発明（請求項５）は、文書中に含まれるテキストから今話題となっているキーワードや事典でよく調べられる知識キーワードを抽出する知識キーワード抽出方法であって、
ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイトの情報が格納された知識獲得サイト記憶手段と、
知識キーワード候補辞書記憶手段と、
知識キーワード重要度記憶手段と、
を有する装置において、
知識獲得サイト記憶手段から、知識獲得サイトまたは知識獲得システムとそのページビュー数を抽出し、知識獲得サイトの見出し語を知識キーワード候補として知識キーワード候補辞書記憶手段に格納する知識キーワード候補辞書作成ステップ（ステップ１）と、
知識獲得サイトのページビュー数の順位を用いて該知識獲得サイトの知識キーワード毎に第１の重要度を算出し、該知識キーワードと該第１の重要度を組にして知識キーワード重要度記憶手段に格納する知識獲得サイト重要度算出ステップ（ステップ２）と、
文書が入力されると（ステップ３）、知識キーワード候補辞書記憶手段を参照して形態素解析した結果から知識キーワード候補を抽出する知識キーワード候補抽出ステップ（ステップ４）と、
知識キーワード候補抽出ステップで抽出された知識キーワード候補に基づいて、知識キーワード重要度記憶手段を検索し、第１の重要度の高い順に知識キーワードを抽出する重要度決定ステップ（ステップ５）と、
重要度決定ステップで決定された知識キーワードを出力する出力ステップ（ステップ６）と、を行う。
【００１３】
また、本発明（請求項６）は、請求項５の知識キーワード抽出方法において、
知識キーワード候補抽出手段で抽出された知識キーワード候補の文書中の出現頻度を用いて該知識キーワード候補の第２の重要度を算出する出現頻度重要度算出ステップを更に行い、
重要度決定ステップにおいて、
知識キーワード候補に基づいて知識キーワード重要度記憶手段から取得した第１の重要度と、出現頻度重要度算出手段で求められた第２の重要度とを乗算して最終的な知識キーワード重要度を求める最終重要度算出ステップを更に行う。
【００１４】
本発明（請求項７）は、文書中に含まれるテキストから今話題となっているキーワードや事典でよく調べられる知識キーワードを抽出する知識キーワード抽出方法であって、
ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイトの情報が格納された知識獲得サイト記憶手段と、
知識キーワード候補辞書記憶手段と、
知識キーワード重要度記憶手段と、
を有する装置において、
知識獲得サイト記憶手段から知識獲得サイトまたは知識獲得システムとそのページビュー数を抽出し、該知識獲得サイトの見出し語を知識キーワード候補として知識キーワード候補辞書記憶手段に格納する知識キーワード候補辞書作成ステップと、
知識獲得サイトのページビュー数の順位を用いて知識キーワード毎の第１の重要度を算出し、さらに、入力手段から指定された期間に応じて該第１の重要度を減衰させ、該知識キーワードと減衰させた第１の重要度を組にして知識キーワード重要度記憶手段に格納する知識獲得サイト重要度算出ステップと、
文書が入力されると、知識キーワード候補辞書記憶手段を参照して形態素解析した結果から知識キーワード候補を抽出する知識キーワード候補抽出ステップと、
知識キーワード候補抽出ステップで抽出された知識キーワード候補に基づいて、知識キーワード重要度記憶手段を検索し、第１の重要度の高い順に知識キーワードを抽出する重要度決定ステップと、
重要度決定ステップで決定された知識キーワードを出力する出力ステップと、を行う。
【００１５】
また、本発明（請求項８）は、請求項７の知識キーワード抽出方法において、
知識キーワード候補抽出手段で抽出された知識キーワード候補の入力された文書中の出現頻度を用いて該知識キーワード候補の第２の重要度を算出する出現頻度重要度算出ステップを更に行い、
重要度決定ステップにおいて、
知識キーワード候補に基づいて知識キーワード重要度記憶手段から取得した第１の重要度と、出現頻度重要度算出手段で求められた第２の重要度とを乗算して最終的な知識キーワード重要度を求める最終重要度算出ステップを更に行う。
【００１６】
本発明（請求項９）は、請求項１乃至４に記載の知識キーワード抽出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための知識キーワード抽出プログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
上記のように本発明によれば、ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイト及びシステムとそのページビュー数があれば、汎用的に適用可能な手法のため、社内独自の知識獲得サイトのキーワードを対象としたり、獲得したい知識キーワードの選択が可能となる。
【００１８】
また、出現期間を指定することにより、時事的に調べられるキーワードの抽出が可能であり、また、出現期間の指定が任意に指定可能である。
【００１９】
さらに、知識獲得サイトに掲載されているキーワードのみを対象とするため、重要な複合語の絞込みが可能である。
【００２０】
このように、知識キーワードを文書から自動抽出することで、調べられやすいキーワードの自動判別が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における知識キーワード抽出装置の構成図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における知識獲得サイトＤＢ例である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における知識獲得サイトログＤＢ例である。
【図６】本発明の第１の実施の形態における知識キーワード候補辞書ＤＢ例である。
【図７】本発明の第１の実施の形態における知識キーワード重要度ＤＢ例である。
【図８】本発明の第１の実施の形態における知識キーワード抽出装置の動作のフローチャートである。
【図９】本発明の第１の実施の形態における知識獲得サイトのページビューを用いた重要度算出例である。
【図１０】本発明の第１の実施の形態における知識獲得サイトのページビューを用いた重要度算出処理（Ｓ１１０）のフローチャートである。
【図１１】本発明の第１の実施の形態における最終的な知識キーワード重要度の算出処理（Ｓ１５０）のフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施の形態における知識キーワード抽出装置の構成図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態における知識キーワードの抽出装置の動作のフローチャートである。
【図１４】本発明の第２の実施の形態における期間に応じて減衰する重要度算出例である。
【図１５】本発明の第２の実施の形態における期間に応じて減衰する重要度算出処理（Ｓ２２０）のフローチャートである。
【図１６】本発明の第２の実施の形態における最終的な知識キーワード重要度の算出処理（Ｓ２６０）のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２３】
本明細書では、「今話題となっているキーワードや百科事典等でよく調べられるキーワード」を「知識キーワード」と定義する。また、「知識キーワード」を抽出する文書はテキスト部分を抽出されているものとし、Ｗｅｂ文書の場合は広告やナビゲーションリンクなど本文とは関係のないノイズテキストの除去を行ったものとする。そして、本発明では、ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイト及びシステムとそのページビュー数を用いて知識キーワードを抽出するものとする。
【００２４】
また、本実施の形態では、知識獲得サイト及びシステムの例として「Wikipedia（登録商標）」を用いる。
【００２５】
［第１の実施の形態］
図３は、本発明の第１の実施の形態における知識キーワード抽出装置の構成を示す。
【００２６】
同図に示す知識キーワード抽出装置１００は、知識キーワード候補辞書作成部１１０、知識獲得サイト重要度算出部１２０、文書入力部１３０、知識キーワード候補抽出部１４０、重要度算出部１５０、知識キーワード重要度算出部１６０、知識キーワード出力部１７０、知識獲得サイトＤＢ３１０，知識キーワード候補辞書ＤＢ３２０、知識キーワード重要度ＤＢ３３０、知識獲得サイトログＤＢ３５０から構成される。
【００２７】
上記の知識獲得サイトＤＢ３１０、知識キーワード候補辞書ＤＢ３２０，知識キーワード重要度ＤＢ３３０は、ハードディスク装置やメモリ等の記憶媒体であり、本実施の形態ではハードディスクを想定している。
【００２８】
知識獲得サイトＤＢ３１０は、Wikipedia（登録商標）のような知識獲得サイトが登録されているＤＢである。Wikipedia（登録商標）のような一般的な知識獲得サイトは、事典として体系的にまとめられており、また知識獲得サイトの分野における重要な知識キーワードを多く所有している。そのため、知識獲得サイトの見出し語のみを知識キーワードとして抽出することで、重要なキーワードの絞込みを実現できる。当該ＤＢ３１０は、ＤＢ形式及びテキスト形式で当該装置において読み込めるように設定されるものとする。
【００２９】
図４に示す知識獲得サイトＤＢ３１０には、コンテンツＩＤ、見出し語、ページ内容が格納されている。
【００３０】
知識獲得サイトログＤＢ３５０は、知識獲得サイトにアクセスしたログ情報を格納するＤＢであり、図５に示すように、コンテンツＩＤとアクセスユーザ名、アクセス日時の項目からなる。
【００３１】
知識キーワード候補辞書ＤＢ３２０は、知識キーワード候補辞書作成部１１０により生成されるＤＢである。図６に示す知識キーワード候補辞書ＤＢ３２０には、見出し語、当該見出し語の文字数、重みが設定される。
【００３２】
知識キーワード重要度ＤＢ３３０は、知識獲得サイト重要度算出部１２０により生成されるＤＢである。図７に示す知識キーワード重要度ＤＢ３３０には、見出し語、キーワード重要度、期間種別が設定される。
【００３３】
上記の構成のうち、知識キーワード候補辞書作成部１１０、知識獲得サイト重要度算出部１２０、知識獲得サイトＤＢ３１０、知識キーワード候補辞書ＤＢ３２０、知識キーワード重要度ＤＢ３３０、知識獲得サイトログＤＢ３５０からなる構成を事前計算処理部と呼ぶこととする。
【００３４】
図８は、本発明の第１の実施の形態における知識キーワード抽出装置の動作のフローチャートである。
【００３５】
ステップ１００）  知識キーワード候補辞書作成部１１０は、知識獲得サイトＤＢ３１０から見出し語を読み出して、形態素解析し、最も長い知識キーワードが抽出できるように重み付けを行って知識キーワード候補辞書ＤＢ３２０に登録する。
【００３６】
ステップ１１０）  知識獲得サイト重要度算出部１２０は、知識キーワード候補ＤＢ３２０から知識キーワード候補となる見出し語を読み出し、知識獲得サイトＤＢ３１０から当該見出し語に対応するコンテンツＩＤを取得し、当該コンテンツＩＤで知識獲得サイトログＤＢ３５０を参照して、当該コンテンツＩＤのアクセス日時からアクセス数をカウントし、これをページビュー数とする。当該ページビュー数を用いて当該知識キーワード候補の重要度を算出することで、知識キーワード候補の絞込みを行う。求められた重要度と知識キーワード候補（見出し語）を知識キーワード重要度ＤＢ３３０に格納する。
【００３７】
詳しくは、ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイトＤＢ３１０の見出し語を読み出して、当該見出し語を含むコンテンツＩＤを得る。次に、当該コンテンツＩＤで知識獲得サイトログＤＢ３５０を参照し、指定された期間内における当該コンテンツＩＤに対応するコンテンツへのアクセス数をカウントする。指定ページビュー数とページビュー期間を用いて、知識キーワードの重要度算出を行う。一般的に、ページビューの高いページは注目度の高い見出し語のページである場合が多く、本発明では、知識獲得サイトログＤＢ３５０中の全知識獲得サイト中におけるコンテンツＩＤに対するアクセス数を求め、そのアクセス数の順位を算出し、その順位、ページビュー期間におけるページビュー数を用いた知識キーワードの重要度ＰＳ（ｋ，ｔ）の算出を行う。以下にその算出式を示す。
【００３８】
【数１】
0005389683.tif 000002
ここで、ｙ１はページビューを用いた知識キーワードｋの重要度の上界であり、ｙ０は知識獲得サイトログＤＢ３５０から取得したページビューを用いた知識キーワードｋのページビュー数（アクセス数）における順位、そしてＫｔは、指定されたページビュー期間ｔにおける知識獲得サイトログＤＢ３５０から取得した全ページビュー数である。ａはスコアの勾配係数で、ａの値が大きくなればなるほどスコアの勾配が急になる。ｙ１，ｙ０の推奨値は、それぞれ１，0.1で、勾配係数の推奨値は４〜８である。また、ページビュー期間ｔは、一定期間中におけるページビュー数の大小や知識キーワードの用途に応じて定めるとよい。
【００３９】
例えば、Wikipedia（登録商標）のページビュー数は１日単位でもよいが、瞬間的にアクセスを集めたキーワードではなく、やや長期的にアクセスがあるキーワードを抽出したい場合には、２ヶ月や３ヶ月といった長期の期間を設定するとよい。
【００４０】
上記の知識獲得サイトのページビュー数を用いた重要度算出例を図９に示す。同図において、実線は、勾配係数ａ＝４を示し、例えば、ｙ＝0.5であるとき、ページビューによる順位が550位の知識キーワードのスコアであることを示す。点線は勾配係数ａ＝８を示している。
【００４１】
次に、本関数（知識キーワードの重要度）の特徴について述べる。本関数はキーワードの候補数（ｘ軸の要素数）に左右されることなく、また上界と下界を設定でき、また、キーワードの候補数の上位１０％以内において、最大値と最小値の差が３０％〜７０％以内に収まる減衰曲線を描き、そしてパラメータ係数にて減衰度合いを、整数値を用いることで小数点を考慮した細かい数値設定を考慮することなく容易に設定できるスコア関数である。勿論、減衰度合いの設定は実数値でも設定可能である。
【００４２】
上記のようにして求められた知識キーワード重要度は、知識キーワード重要度ＤＢ３３０に格納する。
【００４３】
当該ステップの詳細な処理を以下に説明する。
【００４４】
図１０は、本発明の第１の実施の形態における知識獲得サイトのページビューを用いた重要度算出（Ｓ１１０）のフローチャートである。
【００４５】
ステップ１１１）  知識獲得サイト重要度算出部１２０は、入力装置（図示せず）から入力された知識キーワード重要度の算出に必要となる、対象とするページビューの期間ｔの値、重要度算出の勾配係数ａ、重要度上限ｙ１と下限値ｙ０を設定する。
【００４６】
ステップ１１２）  知識獲得のページビューに関するログを知識獲得サイトＤＢ３１０から読み込む。
【００４７】
ステップ１１３）  読み込んだページビューのログから、タイトル（知識キーワード）毎にページビュー数をカウントする。
【００４８】
ステップ１１４）  カウントしたページビュー数から知識キーワードの順位を算出する。
【００４９】
ステップ１１５）  知識キーワード毎に算出した順位から上記の式（１）を用いて知識キーワードの重要度を算出する。
【００５０】
ステップ１１６）  知識キーワード重要度を知識キーワード重要度ＤＢ３３０に格納する。
【００５１】
上記までの処理が知識キーワード候補辞書作成部１１０と知識獲得サイト重要度算出部１２０で行われる処理である。以下では、外部から文書（文書群）が入力された場合の処理を説明する。
【００５２】
ステップ１２０）  文書入力部１３０は、キーワード抽出対象の文書（文書群）が入力されると、当該文書を文書入力部１３０内のメモリ（図示せず）に格納する。
【００５３】
ステップ１３０）  知識キーワード候補抽出部１４０は、ステップ１００で生成された知識キーワード候補辞書ＤＢ３２０を参照して文書を形態素解析し、分割された単語（キーワード）毎に当該文書における出現頻度を求め、単語を知識キーワード候補とし、当該出現頻度と共に当該知識キーワード候補抽出部１４０のメモリ（図示せず）に格納する。なお、文書の文書長、平均文書長、総文書数は、文書入力部１３０で当該文書を読み込んだ時点で判定し、知識キーワード候補抽出部１４０のメモリ（図示せず）に格納するものとする。
【００５４】
ステップ１４０）  重要度算出部１５０は、知識キーワード候補抽出部１４０のメモリ（図示せず）から知識キーワード候補と当該知識キーワード候補の文書中における出現頻度を読み出して、重要度を算出することにより、知識キーワードの絞込みを行う。
【００５５】
本ステップでは、重要度算出手法として文書内の出現頻度を用いるものとする。重み付けに既存の手法であるＢＭ25を用いる。まず、最初に、文書単体ではなく文書集合が文書入力部１３０から入力された場合の算出式について述べる。
【００５６】
【数２】
0005389683.tif 000003
ここで、ｄは文書であり、ｋは文書に含まれるキーワードである。そしてtf(d,k)は文書ｄ内のキーワードｋの出現頻度、dlは文書長、avdlは文書集合内における平均文書長、Ｎは総文書数である。ｋ１とｂは自由パラメータで、ｋ１はtf(d,k)に関するパラメータ、ｂはdlに関するパラメータである。なお、これらのパラメータは、入力装置（図示せず）から入力する、または、予めメモリ（図示せず）に格納しておき、BM25を求める際に読み出しても良い。
【００５７】
また、文書入力部１３０から文書集合ではなく、文書１件が入力された場合は、当該文書からキーワードを抽出する場合には、以下の算出式を用いる。
【００５８】
【数３】
0005389683.tif 000004
なお、式に関するアノテーションは上記の（３）式と同様である。
【００５９】
上記のようにして求められた重要度は、当該重要度算出部１５０内のメモリ（図示せず）に格納する。
【００６０】
ステップ１５０）  次に、知識キーワード重要度算出部１６０は、重要度算出部１５０のメモリに格納されている上記の式（２）または式（３）で求められた重要度BM25(d,k)と、ステップ１１０で構築された知識キーワード重要度ＤＢ３３０の重要度ＰＳ（ｋｔ，ｔ）を、知識キーワード候補をキーとして取得し、以下の式により最終的な知識キーワード重要度ＦＳ（ｋ）を算出する。
【００６１】
以下にその式を示す。
【００６２】
【数４】
0005389683.tif 000005
以下に、当該ステップの詳細な処理を示す。
【００６３】
図１１は、本発明の第１の実施の形態における最終的な知識キーワード重要度の算出処理（Ｓ１５０）のフローチャートである。
【００６４】
ステップ１５１）  処理対象となる知識キーワード候補に対してステップ１４０で算出された出現頻度による知識キーワード重要度を、重要度算出部１５０のメモリ（図示せず）から読み込む。
【００６５】
ステップ１５２）  知識キーワードをキーにして知識キーワード重要度ＤＢ３３０の値を取得する。
【００６６】
ステップ１５３）  出現頻度による知識キーワード重要度（BM25(ｄ，ｋ)）と、知識キーワード重要度ＤＢ３３０の（ＰＳ(ｋt，ｔ)）とを乗算して、最終的な知識キーワード重要度を算出する。
【００６７】
ステップ１５４）  知識キーワード重要度算出部１６０のメモリ（図示せず）内に処理すべき残りの知識キーワード候補があるかを判断し、ない場合は処理を終了し、ある場合は、ステップ１５１に戻り、知識キーワード候補がなくなるまで繰り返す。
【００６８】
ステップ１６０）  知識重要度算出部１６０は、知識キーワードと最終的な知識キーワード重要度を知識キーワード出力部１７０に渡す。これにより、知識キーワード出力部１７０は、重要度の高い順からＮ件の知識キーワードを出力する。なお、出力の方法は、表示装置に表示する、または、記憶媒体に出力する等のいずれの方法でもよい。また、知識キーワードを出力する際に、キーワードに特定の検索エンジンへのアンカーリンクを付与することでクリックだけでそのキーワードの情報を調べることができ、効率的な知識獲得が実現できる。
【００６９】
ステップ１７０）  未解析の文書が文書入力部１３０内のメモリ（図示せず）にある場合はステップ１２０に移行し、ない場合は処理を終了する。
【００７０】
上記のように、本実施の形態によれば、ページの見出し語がキーワードになっている知識獲得サイト及びシステムとそのページビュー数があれば、汎用的に適用可能な手法であるため、社内独自の知識獲得サイトのキーワードを対象としたり、獲得したい知識キーワードの選択が可能である。
【００７１】
また、知識獲得サイトに掲載されているキーワードのみを対象とするため、重要な複合語の絞込みが可能である。
【００７２】
［第２の実施の形態］
前述の第１の実施の形態では、知識キーワード重要度を求める際に、知識獲得サイトのページビュー数のみを用いた例を説明したが、本実施の形態では知識獲得サイトのページビュー数と期間に応じて減衰する重要度を用いる例を説明する。
【００７３】
図１２は、本発明の第２の実施の形態における知識キーワード抽出装置の構成を示す。
【００７４】
同図に示す知識キーワード抽出装置２００は、図３に示す構成に減衰重要度算出部２１０を加えた構成である。但し、知識キーワード重要度ＤＢ３４０は、第１の実施の形態と異なり減衰重要度算出部２１０で求められた重要度が格納される。また、知識キーワード重要度算出部２２０は、減衰重要度算出部２１０により構築された知識キーワード重要度ＤＢ３４０を用いて最終的な知識キーワードの重要度を算出する。
【００７５】
他の構成要素は第１の実施の形態であるので詳細な説明は省略する。
【００７６】
図１３は、本発明の第２の実施の形態における知識キーワード抽出装置の動作のフローチャートである。
【００７７】
ステップ２００）  知識キーワード候補辞書作成部１１０は、知識獲得サイトＤＢ３１０から見出し語を読み出して、形態素解析し、最も長い知識キーワードが抽出できるように重み付けを行って知識キーワード候補辞書ＤＢ３２０に登録する。当該処理は第１の実施の形態と同様であるので詳細な説明は省略する。
【００７８】
ステップ２１０）  知識獲得サイト重要度算出部１２０は、知識キーワード候補ＤＢ３２０から知識キーワード候補を読み出して、当該知識キーワード候補の重要度を算出することで、知識キーワードの絞込みを行う。当該処理は第１の実施の形態と同様であるので詳細な説明は省略する。
【００７９】
ステップ２２０）  減衰重要度算出部２１０は、入力装置（図示せず）から入力された期間に応じて重要度を減衰させることで、長いページビュー期間を用いて最近のアクセス数が多い知識キーワードを重要とさせる期間に応じて減衰する重要度TS(ｔu)を算出する。以下にその算出式を示す。なお、以下で求められる重要度は知識キーワード重要度算出部２２０から参照される。
【００８０】
【数５】
0005389683.tif 000006
ここで、ｙ１は期間に応じて減衰する重要度の上界であり、ｙ０は期間に応じて減衰する重要度の下界である。そして、ｔｕは一番新しい日付から数えたページビュー期間の時間単位数（例：ページビュー期間の時間単位が１時間の場合、１時間ごとにページビュー数を知識獲得サイトログＤＢ３５０を参照してカウントする。この場合、期間ｔｕは過去とある時間における１時間のページビュー数になる）。そして、Ｔｕはページビュー期間単位ｔｕにおける全ページビュー期間単位数である。ａはスコアの勾配係数で、ａの値が大きくなればなるほどスコアの勾配が急になる。ｙ１、ｙ０の推奨値はそれぞれ、1，0.1で、勾配係数の推奨値は４〜８である。また、ページビュー数の大小や知識キーワードの用途に応じて定めるとよい。例えば、Wikipedia（登録商標）のページビュー単位数は0.5日単位でもよいが、瞬間的にアクセスを集めたキーワードではなくやや長期的にアクセスがあるキーワードを抽出したい場合には１日や一週間といった比較的長期の期間を設定するとよい。
【００８１】
上記の知識獲得サイトのページビューを用いた重要度算出例を図１４に示す。同図において、実線は、勾配係数ａ＝４を示し、例えば、ｙ＝0.5であるとき、ページビュー期間の時間単位で一番新しい日付から５５番目の期間におけるスコアを示している。また、点線は勾配係数ａ＝８を示している。
【００８２】
次に、本関数（減衰する重要度）の特徴について述べる。当該重要度はキーワードの候補数（ｘ軸の要素数）に左右されることなく、また、上界と下界を設定でき、また、キーワードの候補数の上位１０％以内において、最大値と最小値との差が３０％〜７０％以内に収まる減衰曲線を描き、そしてパラメータ係数にて減衰度合いを整数値を用いることで小数点を考慮した細かい数値設定を考慮することなく容易に設定できる特徴を持つスコア関数である。勿論、減衰度合いの設定は実数値でも設定可能である。また、ページビュー期間単位数ｔｕを変更することで、期間に応じて減衰する重要度の減衰を大きく左右することが可能である。
【００８３】
当該減衰重要度算出部２１０で作成した知識キーワード重要度は、期間に応じて減衰させた知識キーワード重要度ＤＢ３４０に格納する。
【００８４】
当該ステップの詳細な動作を示す。
【００８５】
図１５は、本発明の第２の実施の形態における期間に応じて減衰する重要度算出処理（Ｓ２２０）のフローチャートである。
【００８６】
ステップ２２１）  減衰重要度算出部２１０は、入力手段（図示せず）からページビュー期間の時間単位数と勾配係数ａ、重要度ＴＳ（ｔu）の上界ｙ１、下界ｙ０の設定を受け付ける。
【００８７】
ステップ２２２）  上記の式（５）を用いて期間ｔｕにおける減衰する重要度ＴＳ（ｔｕ）を算出する。
【００８８】
ステップ２２３）  未処理の期間ｔｕが存在するかを判定し、存在する場合にはステップ２２２に移行し、存在しない場合はステップ２２４に移行する。
【００８９】
ステップ２２４）  算出した全期間における知識キーワード重要度を知識キーワード重要度ＤＢ３４０に格納する。
【００９０】
ステップ２３０）  以下では、外部から文書（文書群）が入力された場合の処理を説明する。文書入力部１３０は、キーワード抽出対象の文書（文書群）が入力されると、当該文書を文書入力部１３０内のメモリ（図示せず）に格納する。
【００９１】
ステップ２４０）  知識キーワード候補抽出部１４０は、第１の実施の形態のステップ１３０と同様の処理を行う。
【００９２】
ステップ２５０）  重要度算出部１５０は、第１の実施の形態のステップ１４０と同様の処理を行うことにより、知識キーワードの絞込みを行う。
【００９３】
ステップ２６０）  知識キーワード重要度算出部２２０は、出現頻度を用いた重要度算出部１５０で算出されたスコアと、知識キーワード重要度ＤＢ３３０、または、期間に応じて減衰させて知識キーワード重要度ＤＢ３４０に含まれる重要度を用いて最終的な重要度を算出する。
【００９４】
この方法は、第１の実施の形態の重要度算出式（１）と、重要度算出式（５）を用いて知識キーワード重要度ＫＳ（ｋ）を算出し、式（３）の出現頻度を用いた重要度と乗算することで最終的な知識キーワード重要度ＦＳ（ｋ）を算出する。
【００９５】
【数６】
0005389683.tif 000007
上記の式（６）によって算出されるＫＳ（ｋ）は、期間を指定し、算出した各知識キーワードの重要度ＰＳ（ｋtu，ｔ）に期間に応じて減衰する重要度ＴＳ（ｔｕ）を乗算し、その総和を全ページビュー期間単位数Ｔｕで割ることで算出される。そのため、当該手法で算出する知識キーワードの特徴として、ページビューの期間単位ｔｕのサイズを柔軟に変更することで、過去の日付のページビューの重要度を柔軟に変更でき、また長期間に及ぶページビューログを用いたとしても、古い知識キーワードの重要度が非常に高くなることを防止することができる。
【００９６】
上記の処理の詳細を以下に示す。
【００９７】
図１６は、本発明の第２の実施の形態における最終的な知識キーワード重要度の算出処理（Ｓ２６０）のフローチャートである。
【００９８】
ステップ２６１）  処理対象となる知識キーワード候補に対してステップ２５０で算出された出現頻度による知識キーワード重要度を、重要度算出部１５０のメモリ（図示せず）から読み込む。
【００９９】
ステップ２６２）  知識キーワードをキーにして知識キーワード重要度ＤＢ３４０の値を取得する。
【０１００】
ステップ２６３）  ページビュー期間単位ｔｕにおける減衰する重要度ＴＳ（ｔｕ）と知識キーワードｋの重要度の値を乗算する。
【０１０１】
ステップ２６４）  他のページビュー期間で知識キーワードｋが出現しているかを判定し、出現している場合にはステップ２６５に移行し、出現していない場合はステップ２６２に移行する。
【０１０２】
ステップ２６５）  他のページビュー期間で算出した知識キーワードｋの重要度の値に積算する。例えば、他のページビュー期間（１ヶ月〜２ヶ月前）の知識キーワードの重要度が「５」であり、今回計算されたページビュー期間（現在〜１ヶ月前）では「１０」であった場合には、最終的な知識キーワードの重要度は「１５」となる。
【０１０３】
ステップ２６６）  知識キーワード重要度算出部２２０のメモリ（図示せず）に未処理のページビュー期間単位ｔｕが存在するかを判定し、存在する場合はステップ２６２に移行し、存在しない場合はステップ２６７に移行する。
【０１０４】
ステップ２６７）  重要度算出部１５０のメモリ（図示せず）から読み出した出現頻度による知識キーワード重要度とステップ２６５で計算した知識キーワード重要度の値を乗算して、最終的な知識キーワード重要度を算出する。
【０１０５】
ステップ２６８）  処理すべき残りの知識キーワード候補が重要度算出部１５０のメモリ（図示せず）にある場合はステップ２６１に移行し、無い場合は当該処理を終了する。
【０１０６】
ステップ２７０）  知識重要度算出部２２０は、知識キーワードと最終的な知識キーワード重要度を知識キーワード出力部１７０に渡す。これにより、知識キーワード出力部１７０は、重要度の高い順からＮ件の知識キーワードを出力する。なお、出力の方法は、表示装置に表示する、または、記憶媒体に出力する、いずれの方法でもよい。また、知識キーワードを出力する際に、知識キーワードにアンカーリンクを付与することで、ユーザは当該アンカーリンクをクリック可能となる。
【０１０７】
ステップ２８０）  未解析の文書が文書入力部１３０内のメモリ（図示せず）にある場合はステップ２３０に移行し、ない場合は処理を終了する。
【０１０８】
上記のように本実施の形態によれば、前述の第１の実施の形態に加えて、出現期間を指定することにより、時事的に調べられるキーワードの抽出が可能であり、また、出現期間の指定が任意に指定可能である。
【０１０９】
なお、上記の第1、第２の実施の形態における知識キーワード抽出装置の動作をプログラムとして構築し、知識キーワード抽出装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【０１１０】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【０１１１】
なお、本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【０１１２】
１００  知識キーワード抽出装置
１１０  知識キーワード候補辞書作成手段、知識キーワード候補辞書作成部
１２０  知識獲得サイト重要度算出手段、知識獲得サイト重要度算出部
１３０  文書入力部
１４０  知識キーワード候補抽出手段、知識キーワード候補抽出部
１５０  重要度算出部
１６０  重要度決定手段、知識キーワード重要度算出部
１７０  出力手段、知識キーワード出力部
２１０  減衰重要度算出部
２２０  知識キーワード重要度算出部
３１０  知識獲得サイトＤＢ
３２０  知識キーワード候補辞書記憶手段、知識キーワード候補辞書ＤＢ
３３０  知識キーワード重要度記憶手段、知識キーワード重要度ＤＢ
３４０  知識キーワード重要度ＤＢ
３５０  知識獲得サイトログＤＢ
【図１】
0005389683.tif 000008
【図２】
0005389683.tif 000009
【図３】
0005389683.tif 000010
【図４】
0005389683.tif 000011
【図５】
0005389683.tif 000012
【図６】
0005389683.tif 000013
【図７】
0005389683.tif 000014
【図８】
0005389683.tif 000015
【図９】
0005389683.tif 000016
【図１０】
0005389683.tif 000017
【図１１】
0005389683.tif 000018
【図１２】
0005389683.tif 000019
【図１３】
0005389683.tif 000020
【図１４】
0005389683.tif 000021
【図１５】
0005389683.tif 000022
【図１６】
0005389683.tif 000023