(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ショートメッセージのトピックを識別する方法であって、
コンピュータが、ソースサーバから取得した１つまたは複数のショートメッセージからトークンを抽出するステップと、
前記コンピュータが、前記ショートメッセージのトピックを識別するステップであって、
前記抽出されたトークンを使用してクエリを生成し、前記クエリを１組のドキュメントに適用し、
前記１組のドキュメントのうち前記クエリと一致するドキュメントを検索結果として識別し、
前記検索結果のそれぞれの中の顕著用語を識別し、
前記ショートメッセージ中に現れる前記検索結果中の１つまたは複数の顕著用語を識別し、その識別した顕著用語毎に求めた当該検索結果に関する尺度が第１しきい値を満たす場合、当該顕著用語を前記ショートメッセージのトピックとして決定し、
前記ショートメッセージ中に存在しない前記検索結果中の１つまたは複数の顕著用語を識別し、その識別した顕著用語毎に求めた当該検索結果に関する尺度が前記第１しきい値より大きい第２しきい値を満たす場合、当該顕著用語を前記ショートメッセージのトピックとして決定する、トピックを識別するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記抽出するステップは、ショートメッセージに含まれる語をトークンとして識別する際に、当該ショートメッセージを提供するソースに関連する文法を解析して、ショートメッセージに含まれる略語の削除を行う、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンピュータが、前記トピックを他のトピックと共に表示装置に提示するステップと、
前記コンピュータが、前記提示されたトピックの１つまたは複数に基づいて１組のショートメッセージをフィルタリングするステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記トピックを識別するステップは、
それぞれの顕著用語に、その顕著用語が前記検索結果のうちの１つに現われたときに投票するステップと、
各顕著用語の前記投票を合計し、前記総投票数を前記検索結果に関する尺度として前記第１しきい値に適用するステップと、
前記第１しきい値を満たす前記顕著用語を前記トピックとして決定するステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、ドキュメントのトピックの生成に関し、詳細にはショートテキスト通信のトピックを識別するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ショートテキスト更新による通信は、ユーザがオンラインコミュニティを介して対話することを可能にするソシアルネットワークの人気の高まりによって大幅に増加した。「投稿」や「ツイート」などのソシアルネットワークで使用されるショートテキスト更新は、論文、出版物、報告書を含む標準的なドキュメントと異なる。たとえば、ショートテキスト更新は、一般に、文字または単語によって計られる特定のサイズに限定される。さらに、ショートテキスト更新は、通常、サイズ制限に従うために略語や頭文字などのショートカットを含む構造化されていないテキストである。
【０００３】
一般に、各ユーザは、ユーザによってユーザに投稿されるショートテキスト更新のライブストリームを含むソシアルネットワークプロファイルを有する。ストリームで受け取ったショートテキスト更新は、急速に蓄積し、その結果、興味深く重要な更新の識別が困難になることがある。現在、ユーザは、表示できるショートテキスト更新をほとんど制御できない。多くのユーザはしばしば、ユーザがログインしている特定の時間に表示されるショートテキスト更新の表示を含む一時的サンプリングを使用する。しかしながら、このサンプリング法は信頼性が低く、しばしば重要な更新が見つからない。
【０００４】
ショートテキスト更新のトピックによるフィルタリングは、ユーザがレビューしなければならない更新の数を減らすのに役立つことがある。しかしながら、ショートテキスト更新とより大きなドキュメントとの違いにより、ショートテキスト更新のトピックを識別する従来の方法は不適当である。たとえば、トピックを識別する従来の技法には、潜在意味解析などの単語反復検出および共起行列がある。用語出現頻度逆出現頻度法（「ｔｆ−ｉｄｆ：term frequency-inverse document frequency」）のような単語反復検出技術は、一般に、用語の頻度または人気がその用語の重要性をモデル化すると仮定する。たとえば、用語の重要性は、その用語がドキュメント内で識別された回数が多いほど高くなる。しかしながら、ショートテキスト更新では、通常、スペースを節約するために用語は繰り返されず、ショートテキスト更新のトピックが、テキストに全く含まれない場合がある。さらに、従来の技法は、統計パターンを見つけるために多数のドキュメントを必要とし、このため、単一のショートテキスト更新またはドキュメントのトピックの識別は実際的でない。
【０００５】
非特許文献１によるショートテキスト断片の類似性の決定のようなショートテキスト更新の解析が行われてきた。各ショートテキスト断片のテキストは、ドキュメントを識別するために探索エンジンに提供されるクエリを構成する。識別されたドキュメントからの用語を使用して、ショートテキスト断片のコンテキストベクトルが生成される。各ショートテキスト断片のコンテキストベクトルを比較することにより、２つ以上のショートテキスト断片の類似性が決定される。しかしながら、多数決法によるショートテキスト断片のトピックの識別は提供されない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】サハミ（Sahami）とヘイルマン（Heilman）の「A Web-Based Kernel Function for Measuring the Similarity of Short Text Snippets」In Proceedings of the 15th International Conference of World Wide Web (Edinburgh, Scotland, May 23-26,2006)」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、１つまたは複数のショートテキスト通信のトピックを正確に識別するためのシステムおよび方法が必要とされている。
【０００８】
ショートテキスト通信のトピックが、ショートテキスト通信に関連したドキュメントに適用されるしきい値によって識別される。ショートテキスト通信から名詞句などのトークンが識別され抽出されて、クエリが生成される。クエリは、関連ドキュメントを識別するために１組のドキュメントに適用される。識別した後で、関連ドキュメントのそれぞれの顕著用語が決定され、ショートテキスト通信のトピックとして１つまたは複数の顕著用語を識別するしきい値が適用される。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一実施形態は、ショートテキスト通信のトピックを識別するためのシステムおよび方法を提供する。ショートテキスト通信からトークンが抽出される。抽出されたトークンを使用してクエリが生成される。クエリは、１組のドキュメントに適用される。１組のドキュメントのうちのクエリと一致するドキュメントが、検索結果として識別される。各検索結果と関連付けられた顕著用語が識別される。識別された顕著用語にしきい値が適用される。しきい値を満たす顕著用語が、ショートテキスト通信のトピックとして選択される。
【００１０】
本発明のさらに他の実施形態は、以下の詳細な説明から当業者に容易に明白になり、本発明の実施形態は、本発明を実施するように意図された最良の形態を示すことによって説明される。本発明は、実現されるとき、他の異なる実施形態が可能であり、そのいくつかの詳細は、様々な自明な点において、本発明の趣旨と範囲から逸脱することなく修正することができる。したがって、図面と詳細な説明は、本質的に限定ではなく例示として見なされるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態によるショートテキスト通信のトピックを識別するシステムを示すブロック図である。
【図２】一実施形態によるショートテキスト通信のトピックを識別する方法をそれぞれ示す流れ図である。
【図３】図２の方法にしたがってトピックを識別するための解析の流れを例として示すブロック図である。
【図４】ショートテキスト通信用のユーザ選択可能なフィルタを有するユーザインタフェースの一例であるスクリーンショットを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
ソシアルネットワークウェブサイトの使用の増加によって、ショートテキスト通信などのショートメッセージのストリームによる通信が、たちまち取り扱いにくくなる可能性がある。ユーザは、通常、新しい通信のストリームが常に入ってくるため、受信したショートテキスト通信のすべてを見ることができるわけではない。各メッセージ内の最低限量の内容に基づいて特定のショートテキスト通信を識別することは困難なことがある。単語反復検出などの従来のトピック識別方法は、トピックがテキストにトークンとして含まれない場合があるため、ショートテキスト通信の場合には信頼性が低く、多くの場合不正確である。同様に、従来の方法は、一般に、トピックを識別するために大量の通信またはドキュメントを必要とする。
【００１３】
１つまたは複数のショートテキスト通信のトピックは、検索クエリによって識別された関連ドキュメントを使用して識別することができる。図１は、一実施形態によるショートテキスト通信のトピックを識別するシステムを示すブロック図である。ユーザ装置１２〜１４は、インターネットなどのインターネットワーク１１を介して１つまたは複数のサーバ１５、１７、１９に接続される。ユーザ装置１２〜１４は、コンピュータ１２、ラップトップ１３、または電話１４や携帯情報端末（図示せず）などのモバイル装置１４を含むことができる。一般に、各ユーザ装置１２〜１４は、サーバ１５、１７、１９との接続、情報交換および検索を支援するウェブブラウザまたは類似のアプリケーションを実行するウェブ対応装置である。ユーザ装置１２〜１４とサーバ１５、１７、１９は両方とも、中央処理装置、メモリ、入出力ポート、ネットワークインタフェース、不揮発性記憶装置など、汎用プログラマブル計算処理装置に見られる構成要素を含むが、他の構成要素も可能である。さらに、サーバの代わりまたは追加の他の情報源、およびユーザ装置の代わりまたは追加の他の情報消費者が可能である。
【００１４】
ショートテキスト通信は、ユーザ装置１２〜１４を介してソースサーバ１９から得ることができる電子的な更新、投稿、メッセージまたはドキュメントを含むことができる。他のタイプのショートテキスト通信が可能である。ソースサーバ１９は、ショートテキスト通信２４を記憶するデータベース２０に結合される。ショートテキスト通信と関連したドキュメントを検索サーバ１７によって識別することができ、この検索サーバ１７は、関連ドキュメントを含むウェブコンテンツ２３を記憶するデータベース１８に結合されている。関連ドキュメントは、トピックサーバ１５に結合されたデータベース１６に記憶されたしきい値２１を適用することにより解析することができる。データベース１６は、さらに、ショートテキスト通信２４のための識別されたトピック２２を記憶し、ユーザ装置１２〜１４は、トピック２２に、特定のショートテキスト通信を編成し識別するためのフィルタとしてアクセスすることができる。
【００１５】
ユーザ装置１２〜１４は、本明細書に示された実施形態を実行するための１つまたは複数のモジュールを含むことができる。さらに、トピックサーバ１５は、実施形態を実行するための１つまたは複数のモジュールを含むことができる。モジュールは、従来のプログラミング言語でソースコードとして記述されたコンピュータプログラムまたは手続きとして実現されてもよく、中央処理装置によってオブジェクトまたはバイトコードとして実行されるように提供される。あるいは、モジュールは、集積回路などのハードウェアで実現されてもよく、読み出し専用メモリ構成要素に焼き込まれてもよい。ソースコード、オブジェクトコードおよびバイトコードの様々なインプリメンテーションは、フロッピディスク、ハードディスク、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）および類似の記憶媒体などのコンピュータ可読記憶媒体に保持することができる。他のタイプのモジュールとモジュール機能ならびに他の物理的ハードウェア構成要素が可能である。
【００１６】
トピックの識別のために各ショートテキスト通信を解析することができる。図２は、一実施形態によりショートテキスト通信のトピックを識別する方法３０をそれぞれ示す流れ図である。ショートテキスト通信の内容から、名詞、名詞句および語幹（root stem）などのトークンを識別し抽出することができる（ブロック３１）。他のトークンが可能である。次に、抽出したトークンを使用して、１組のドキュメントに適用する検索クエリを構成することができる（ブロック３２）。１組のドキュメントは、ウェブベースドキュメント、またはリモートもしくはローカルに記憶された電子ドキュメントを含むことができる。トークンの抽出については、図３を参照して後でさらに詳しく述べる。検索クエリは、Ｙａｈｏｏ（登録商標）やＧｏｏｇｌｅ（登録商標）などの既知の検索エンジンならびに内部検索エンジンによって実行することができる。検索クエリの１つまたは複数のトークンと一致するドキュメントが、検索結果として識別される（ブロック３３）。検索結果は、結果しきい値またはランクを使用して決定することができる。検索結果を決定するための他の手段が可能である。しきい値を使用した検索結果の識別については、図３と関連して後でさらに詳しく述べる。検索結果を得た後で、ドキュメントの特徴を顕著に表す主要な語（「顕著用語」）（salient term）が各検索結果ごとに識別される（ブロック３４）。顕著用語は、探索エンジンによって自動的に決定されてもよく、ｔｆ−ｉｄｆを使用して計算されてもよい。他の用語識別法が可能である。顕著用語の識別については、図３と関連して後でさらに詳しく述べる。すべての検索結果の顕著用語にトピックしきい値を適用して（ブロック３５）、ショートテキスト通信の１つまたは複数のトピックを識別する（ブロック３６）。トピックの識別については、図３と関連して後でさらに詳しく述べる。
【００１７】
識別されたトピックは、ショートテキスト通信で最初に識別されたトークンか、ショートテキスト通信ではなく関連ドキュメント内で識別された顕著用語を含むことができる。図３は、図２の方法によりトピックを識別するための解析の流れを例として示すブロック図である。１つまたは複数のショートテキスト通信４１が得られる。ショートテキスト通信において、品詞タガー（part-of-speech tagger）を使用して、名詞と名詞句を含むトークンが識別される。たとえば、ショートテキスト通信は、メッセージ「awesome article on some SIGGRAPH user interface work:http://bit.ly/30MJY」を含む。トークンとして「記事」、「SIGGRAPH」、「ユーザインターフェース」、「作品」がタガーにより識別される。トークンを識別する他の方法が可能である。さらに、特にショートテキスト通信のソースと関連した文法が解析される。たとえば、ツイッタでは、リツイートのための「ＲＴ」などの略語を削除することができ、「＠名」を大文字固有名詞に変換することができる。他の例が可能である。
【００１８】
識別された後で、トークンのうちの１つまたは複数を使用して検索クエリ４２を生成することができる。一実施形態では、識別されたトークンをすべてクエリに使用することができ、さらに他の実施形態では、探索エンジンがトークンのサブセットを選択してクエリを生成することができる。検索トークンのサブセットを識別する他の方法が可能である。検索クエリ４２は、探索エンジンに送信されるトークンを連結することによって生成される。
【００１９】
検索を行なう前に、探索エンジンは、クエリ変換、言い換え、または検索クエリから用語のドロッピングを行って、ショートテキスト通信とより密接に関連した結果を提供することができる。検索を開始するために、探索エンジンは、検索クエリを１組のドキュメントに適用する。ドキュメントのうちトークンの少なくとも１つと一致する１つまたは複数のドキュメントが、検索結果と識別される。あるいは、各検索結果が、クエリ内のトークンとすべて一致しなければならない。検索結果として返されるドキュメントの数は、自動的に決定されるかユーザによって指定された結果しきい値に基づくことができる。結果しきい値は、無名数、百分率、ランク、スコアまたは関連性、ならびにしきい値の組み合わせを含むことができる。検索結果を決定するための他の手段が可能である。前の例に戻ると、１０個のドキュメントの結果しきい値に検索クエリを適用して検索結果４３を識別する。したがって、最大で１０個の検索結果４３を返すことができる。選択された検索結果４３は、ショートテキスト通信に最も関連性の高いドキュメントを含むことができ、そのようなドキュメントは、トークンとの類似性の高いランク、スコアまたは百分率によって示すことができる。
【００２０】
検索結果はそれぞれ、所定の顕著用語のリストと共に返されてもよく、次にｔｆ−ｉｄｆを使用して顕著用語を識別することができる。各検索結果に関して１つまたは複数の顕著用語が識別される。ｔｆ−ｉｄｆを適用した場合は、最も高いｔｆ−ｉｄｆ値を有する検索結果ドキュメントに現われる用語を、顕著用語として選択することができる。トピックを識別するために顕著用語にトピックしきい値が適用される。一実施形態では、トピックしきい値は、各顕著用語に投票が行われる多数決方式を含み、しきい値を満たすそのような顕著用語が、トピックとして指定される。
【００２１】
前の例に戻ると、顕著用語をトピックとして識別するためのトピックしきい値は、５票以上である。表１に示したように、関連した顕著用語（「ＳＴ」）と共に１０個の検索結果４３が得られる。
【表１】
0005647508.tif 000002
【００２２】
各顕著用語には、顕著用語がある検索結果の数に基づいて投票数が割り当てられる。さらに具体的には、顕著用語は、その顕著用語を含む各文書に１つの投票が割り当てられる。例えば、顕著用語「コンピュータグラフィックス」は、検索結果Ａ，Ｂ，Ｃ，ＦおよびＨ中に現れる。したがって、用語「コンピュータグラフィックス」には投票数５が割り当てられる。５票はトピックしきい値を満たすので、顕著用語「コンピュータグラフィックス」は、ショートテキスト通信のトピックとして識別される。しきい値を満たさない顕著用語は、ショートテキスト通信のトピックの提案として記憶されてもよい。あるいは、しきい値を満たさない顕著用語は、廃棄されてもよい。
【００２３】
さらに他の実施形態では、ショートテキスト通信に現われる顕著用語とショートテキスト通信にない顕著用語に、異なるトピックしきい値を適用することができる。ショートテキスト通信において識別された顕著用語は、トークンに対して逐語的にでもよく、ショートテキスト通信におけるトークンの語幹でもよい。識別された顕著用語の他の変形が可能である。より具体的には、ショートテキスト通信で識別された顕著用語に関してトピックしきい値がもっと低くされるか緩和されてもよい。他のトピックしきい値手段が可能である。
【００２４】
前の例に戻ると、ショートテキスト通信において識別されない顕著用語のトピックしきい値は５票以上であり、ショートテキスト通信における顕著用語のトピックしきい値は３票以上である。ショートテキスト通信において顕著用語「ＳＩＧＧＲＡＰＨ」があり、したがって、３票のより低いトピックしきい値が適用される。「ＳＩＧＧＲＡＰＨ」は、ドキュメントＢ、Ｄ、ＧおよびＩを含む４つの検索結果において識別される。顕著用語「ＳＩＧＧＲＡＰＨ」には、３つのドキュメントの緩和されたしきい値を満たす投票数４が割り当てられる。したがって、「ＳＩＧＧＲＡＰＨ」は、ショートテキスト通信のトピックとして指定される。
【００２５】
検索クエリが、検索結果として関連ドキュメントを返さないときがある。検索結果が返されないときは、検索クエリを修正することができる。まず、一般的なウェブドキュメントセットのようなドキュメントセットのうちで最も出現が少ないクエリ内のトークンは、１つまたは複数の結果が得られるまで削除される。次に、十分なクエリが再び得られ、一般的なウェブドキュメントセットのうちで最も出現の多い用語は、１つまたは複数の結果が得られるまで削除される。他のタイプのドキュメントセットが可能である。最後に、両方の組の検索結果に関する顕著用語が識別され、トピックを識別するために各顕著用語に投票数が割り当てられる。
【００２６】
トピックを識別した後、ショートテキスト通信をトピックによって表示することができる。多くの場合、各ショートテキスト通信ごとに複数のトピックが識別される。表現する際、ショートテキスト通信をトピックのサブセットと関連付け、そのトピックのサブセットによって表現することができ、トピックのサブセットは、欲張りアルゴリズム（greedy algorithm）を使用してトピックから選択することができる。たとえば、最大グループのショートテキスト通信と関連付けられたトピックが表現に割り当てられる。次に、２番目に大きいグループのショートテキスト通信と関連付けられたトピックが割り当てられ、以下同様に続く。表現のためのトピックの割り当てに表現しきい値を適用することができ、それによりトピックの一部分だけが、ショートテキスト通信の表現と関連付けられる。しきい値は、トピックの無名数でもよく、すべてのトピックのうちの百分率でもよい。最後に、しきい値を満たさないトピックが廃棄される。表現トピックを識別するための他の方法およびしきい値が可能である。
【００２７】
トピックのサブセットを使用して、ショートテキスト通信および同じトピックと関連した内容を有する他のショートテキスト通信を探し、表示することができる。図４は、ショートテキスト通信のユーザ選択可能なフィルタを有するユーザインタフェース５１を例として示すスクリーンショット５０である。ユーザインタフェース５１は、ウェブブラウザなどのウェブ形式で実施されてもよく、他のタイプのソフトウェアインタフェースで実施されてもよい。ユーザインタフェース５１は、１つまたは複数のショートテキスト通信５７をユーザに対してまたはユーザによって表示する情報ストリームフィードリスト５２を含むことができる。ショートテキスト通信５７は、最も最近受信した通信で始まる時系列で表示されてもよく、あるいは最初に受信したショートテキスト通信から始まる時系列で表示されてもよい。ユーザインタフェース５１上には、フィードリスト５２をフィルタリングする１つまたは複数のユーザ対話型フィルタ５３〜５６も提供される。フィルタ５３〜５６は、ショートテキスト通信の内容から抽出された情報に基づいてフィードリスト５２を編成しフィルタリングするために使用される作成者フィルタ５３、ソースフィルタ５４、時間フィルタ５６およびトピックフィルタ５５を含むことができる。他のフィルタが可能である。
【００２８】
フィルタ５３〜５６はそれぞれ、フィルタ、テキストまたは数の特徴を表わすアイコンなどの１つまたは複数のユーザ選択可能な要素によって表わされ、そのような特徴は、それぞれのユーザ選択可能な要素と関連したフィード数と関連付けられる。要素は個々に選択可能である。フィルタと関連付けられた要素のうちの１つをユーザが選択することにより、ニュースフィード５２内のそのフィルタ用の選択された要素と一致する全てのショートテキスト通信を、識別し表示することができる。特定のショートテキスト通信の検索の精度を高めるために、フィルタは、個別に使用されてもよく他のフィルタと組み合わせで使用されてもよい。
【００２９】
トピックフィルタ５５は、フィードリスト５２に表示されたショートテキスト通信の内容の概略を提供する。したがって、全てのショートテキスト通信が表示されたとき、トピックの数が多くてもよく、対象とする内容を変更することができる。フィードリスト５２に表示されるショートテキスト通信がフィルタリングされるので、トピックの数と内容を狭くし、もっと絞り込むことができる。トピックは、タグクラウド５８内にテキスト要素によって表示されてもよい。リストやテーブルなどの他のタイプのトピック表示が可能である。トピックフィルタ５５内の各トピックは、トピックの名前を含むユーザ選択可能な要素によって表わされる。トピック要素を選択することにより、選択されたトピックと関連付けられていないショートテキスト通信を削除することによってフィードリスト５２内の選択されたトピックと関連した通信だけを表示するように、ショートテキスト通信がフィルタリングされる。トピックの識別とショートテキスト通信への割り当てについては、図２と図３とに関連して前に述べた。
【００３０】
フィルタリングした後で、タグクラウド５８を更新して、フィードリスト５２に表示されたショートテキスト通信と関連付けられたトピックを表示することができる。トピックの追加選択により、フィードリスト５２に表示されるショートテキスト通信が更にフィルタリングされる。複数のトピックの選択は、選択されたトピックのうちのどれかを含むフィード項目を表示するＯＲクエリとして機能することができ、または全ての選択されたトピックがフィード項目内になければならないＡＮＤクエリとして機能することができる。その結果、他のフィルタ５３、５４、５６が更新される。
【００３１】
トピック識別により、ユーザは、前述のように、関心のあるショートテキスト通信を容易かつ効率的に探すことができる。トピックの使い方に関するさらに他の例には、特定のトピックの更新の表示、時間の経過によるトピックの追跡、ユーザが関心を持っているが一般に人気のないショートテキスト通信の発見、および受信した新しいショートテキスト通信のレビューの実行がある。
【００３２】
一方、作成者フィルタ５３、ソースフィルタ５４、時間フィルタ５６を使用してショートテキスト通信をフィルタリングすることもできる。作成者フィルタ５３は、個人、企業体、または他の作成者を含むことができる。アイコンの隣りには、特定の作成者がフィードリスト５２にもたらしたフィード項目の数を示す数が配置されてもよい。アイコンのうちの１つを選択すると、関連した作成者から受信したショートテキスト通信だけを表示するようにフィードリスト５２が動的に更新される。
【００３３】
ソースフィルタ５４は、表示されたショートテキスト通信が生成されたソース要素のリストを含む。各ソース要素は、単一ソースを名前で表わす。ソースの例には、フェイスブックとツイッタならびに他のソシアルネットワークおよびニュースソースがある。ソース要素５４を選択することにより、選択されたソースからのショートテキスト通信だけが表示される。時間フィルタ５６は、ショートテキスト通信が作成された時間期間と関連付けられた情報を集約し表示する。時間期間を選択すると、ユーザは、ショートテキスト通信を年、月または日レベルなどの時間量に基づいて表示させることができ、これは、棒グラフ、時系列グラフ、または別の形式として表示することができる。さらに他の実施形態では、時間フィルタは、ショートテキスト通信を受信した時間期間に基づくことができる。トピックによるショートテキスト通信の表現とフィルタリングは、同一出願人により２００９年１２月２３日に出願された米国特許出願番号１２／６４６，８４６に関連して更に詳しく説明される。
【００３４】
トピックの識別について、ソシアルネットワークウェブサイトおよびサービスからのショートテキスト通信に関して述べたが、要約、電子メール、テキストメッセージなどの他のショートテキスト断片が可能である。
【符号の説明】
【００３５】
１１  インターネットワーク、１２〜１４  ユーザ装置、１５  トピックサーバ、１６，２０  データベース、１７  検索サーバ、１９  ソースサーバ、２３  ウェブコンテンツ。
【図１】
0005647508.tif 000003
【図２】
0005647508.tif 000004
【図３】
0005647508.tif 000005
【図４】
0005647508.tif 000006