(57)【要約】【課題】収集数および精度を考慮し、最適なクエリ数を発見し、大規模なマイクロブログの収集を行なう。【解決手段】キーワードを含む複数の文書群を収集する関連マイクロブログ収集部１と、収集した各文書群から重要語を抽出する重要語抽出部２と、収集した複数の文書群から、抽出した重要語を含む文書群を抽出し、抽出した文書群と連続する少なくとも一つの文書群を抽出して作成した仮想ファイルから、共起する単語を出現頻度が高い順にクエリとして抽出するクエリ抽出部３と、抽出したクエリに関連する複数の文書群を収集するマイクロブログ収集部４と、収集された複数の文書群を第１および第２の識別情報に基づいて分類する関連マイクロブログ識別部５と、収集された文書群の数と、第２の識別情報に基づいて分類された文書群の数との割合に応じて、出現頻度が高い順にクエリを決定するクエリ確定部６と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバにテキストデータとして蓄積され、少なくとも一文を含む複数の文書群から、ユーザが入力したキーワードに関連する文書群を抽出する検索装置であって、
ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として前記サーバから収集する関連投稿文収集部と、
前記関連投稿文から共起頻度の高い語をクエリとし、前記サーバから関連文書を検索する関連文書群収集部と、
前記関連投稿文としての複数の文書群に第１の識別情報を付与すると共に、前記関連文書として収集した複数の文書群に対して第２の識別情報を付与し、前記関連投稿文としての複数の文書群を前記第１および第２の識別情報に基づいて分類する関連投稿文識別部と、
前記関連投稿文としての文書群の数と、前記第１の識別情報に基づいて分類された投稿文の数が一定の閾値を超えるまで、前記関連文書群収集部に対し追加クエリを要求するクエリ確定部と、を備えることを特徴とする検索装置。
【請求項２】
前記関連文書群収集部は、
前記検索した関連文書について形態素解析を行ない、重要語を抽出する重要語抽出部と、
前記関連投稿文として収集した複数の文書群から、前記抽出した重要語を含む文書群を抽出し、前記抽出した文書群と連続する少なくとも一つの文書群を抽出し、共起する単語を出現頻度が高い順にクエリとして抽出するクエリ抽出部と、
前記抽出したクエリに関連する複数の文書群を関連文書として前記サーバから収集する投稿文収集部と、を備えることを特徴とする請求項１記載の検索装置。
【請求項３】
前記第１の識別情報は、前記関連投稿文として前記サーバから収集した複数の文書群が正例であることを示し、前記第２の識別情報は、前記関連文書として収集した複数の文書群が負例であることを示すことを特徴とする請求項１または請求項２記載の検索装置。
【請求項４】
前記クエリ抽出部は、同一の投稿者が作成した文書群の前後の少なくとも一つの文書群を抽出することを特徴とする請求項２記載の検索装置。
【請求項５】
前記重要語抽出部は、前記関連投稿文として収集した各文書群について形態素解析を行なって単語を抽出し、さらにＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）によって重要語を抽出することを特徴とする請求項２記載の検索装置。
【請求項６】
前記文書は、マイクロブログであることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の検索装置。
【請求項７】
ユーザから文字の入力を受け付ける入力部と、前記クエリ確定部の出力を表示する表示部と、を更に備えることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の検索装置。
【請求項８】
ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として蓄積する投稿文蓄積部を更に備えることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の検索装置。
【請求項９】
サーバにテキストデータとして蓄積され、少なくとも一文を含む複数の文書群から、ユーザが入力したキーワードに関連する文書群を抽出する検索プログラムであって、
ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として前記サーバから収集する処理と、
前記関連投稿文から共起頻度の高い語をクエリとし、前記サーバから関連文書を検索する処理と、
前記関連投稿文としての複数の文書群に第１の識別情報を付与すると共に、前記関連文書として収集した複数の文書群に対して第２の識別情報を付与し、前記関連投稿文としての複数の文書群を前記第１および第２の識別情報に基づいて分類する処理と、
前記関連投稿文としての文書群の数と、前記第１の識別情報に基づいて分類された投稿文の数が一定の閾値を超えるまで、追加クエリを要求する処理と、の一連の処理を、コンピュータに実行させることを特徴とする検索プログラム。
【請求項１０】
サーバにテキストデータとして蓄積され、少なくとも一文を含む複数の文書群から、ユーザが入力したキーワードに関連する文書群を抽出する検索方法であって、
ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として前記サーバから収集するステップと、
前記関連投稿文から共起頻度の高い語をクエリとし、前記サーバから関連文書を検索するステップと、
前記関連投稿文としての複数の文書群に第１の識別情報を付与すると共に、前記関連文書として収集した複数の文書群に対して第２の識別情報を付与し、前記関連投稿文としての複数の文書群を前記第１および第２の識別情報に基づいて分類するステップと、
前記関連投稿文としての文書群の数と、前記第１の識別情報に基づいて分類された投稿文の数が一定の閾値を超えるまで、追加クエリを要求するステップと、を少なくとも含むことを特徴とする検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、最適なクエリ数を決定し電子文書を検索する検索装置、検索プログラムおよび検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、電子文書の検索の際に、クエリを拡張するための様々な方法が提案されている。例えば、特許文献１記載の技術は、ユーザによって入力されたクエリを含む要求を作成し、その要求を出力し、出力された要求に含まれるクエリに応じて、重みで順序付けられた拡張語候補リストを生成し、その拡張語候補リストに基づいて拡張語を選択する。その選択された拡張語に基づいて、クエリ拡張された検索式の生成を行なう。生成された検索式に基づいて検索を実行し、ネットワークを検索し、検索結果を取得する。取得された検索結果に示される文書のボディに対して、クエリを中心とする特定の形態素数分の近傍を抽出し、その近傍に拡張語を含む場合、拡張語候補リスト中の拡張語候補に対応する重みで得点付けをしてゆき、その得点に基づいて並べ替えられた検索結果を出力する。これにより、ランキング精度を向上させようとしている。
【０００３】
また、非特許文献１に記載されている技術は、クリック数が多い電子文書（人気がある電子文書）に誘導するように拡張し、また、非特許文献２に記載されている技術は、Wikipediaから関連語を抽出して拡張する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１１０２３１号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】“検索結果中のアクセス集中サイトを利用したクエリ拡張法の提案”DBSJ Letters Vol.6, No.4
【非特許文献２】“Wikipediaからの拡張クエリ生成によるWeb検索とその評価”人工知能学会研究会資料  SIG-SWO-A803-13
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、クエリ数を増やすと多くのデータを収集できるが、その分ノイズが増えてしまう。すなわち、収集数（Recall）は増えるが、精度（Precision）は減るというトレードオフの関係が存在する。このため、最適なクエリ数を見つけることが容易ではない。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、収集数（Recall）および精度（Precision）を考慮し、最適なクエリ数を発見し、大規模な投稿文の収集を行なうことができる検索装置、検索プログラムおよび検索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】
【０００８】
（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、本発明の検索装置は、サーバにテキストデータとして蓄積され、少なくとも一文を含む複数の文書群から、ユーザが入力したキーワードに関連する文書群を抽出する検索装置であって、ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として前記サーバから収集する関連投稿文収集部と、前記関連投稿文から共起頻度の高い語をクエリとし、前記サーバから関連文書を検索する関連文書群収集部と、前記関連投稿文としての複数の文書群に第１の識別情報を付与すると共に、前記関連文書として収集した複数の文書群に対して第２の識別情報を付与し、前記関連投稿文としての複数の文書群を前記第１および第２の識別情報に基づいて分類する関連投稿文識別部と、前記関連投稿文としての文書群の数と、前記第１の識別情報に基づいて分類された投稿文の数が一定の閾値を超えるまで、前記関連文書群収集部に対し追加クエリを要求するクエリ確定部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
（２）また、本発明の検索装置において、前記関連文書群収集部は、前記検索した関連文書について形態素解析を行ない、重要語を抽出する重要語抽出部と、前記関連投稿文として収集した複数の文書群から、前記抽出した重要語を含む文書群を抽出し、前記抽出した文書群と連続する少なくとも一つの文書群を抽出し、共起する単語を出現頻度が高い順にクエリとして抽出するクエリ抽出部と、前記抽出したクエリに関連する複数の文書群を関連文書として前記サーバから収集する投稿文収集部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
（３）また、本発明の検索装置において、前記第１の識別情報は、前記関連投稿文として前記サーバから収集した複数の文書群が正例であることを示し、前記第２の識別情報は、前記関連文書として収集した複数の文書群が負例であることを示すことを特徴とする。
【００１１】
（４）また、本発明の検索装置において、前記クエリ抽出部は、同一の投稿者が作成した文書群の前後の少なくとも一つの文書群を抽出することを特徴とする。
【００１２】
（５）また、本発明の検索装置において、前記重要語抽出部は、前記関連投稿文として収集した各文書群について形態素解析を行なって単語を抽出し、さらにＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）によって重要語を抽出することを特徴とする。
【００１３】
（６）また、本発明の検索装置において、前記文書は、マイクロブログであることを特徴とする。
【００１４】
（７）また、本発明の検索装置は、ユーザから文字の入力を受け付ける入力部と、前記クエリ確定部の出力を表示する表示部と、を更に備えることを特徴とする。
【００１５】
（８）また、本発明の検索装置は、ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として蓄積する投稿文蓄積部を更に備えることを特徴とする。
【００１６】
（９）また、本発明のプログラムは、サーバにテキストデータとして蓄積され、少なくとも一文を含む複数の文書群から、ユーザが入力したキーワードに関連する文書群を抽出する検索プログラムであって、ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として前記サーバから収集する処理と、前記関連投稿文から共起頻度の高い語をクエリとし、前記サーバから関連文書を検索する処理と、前記関連投稿文としての複数の文書群に第１の識別情報を付与すると共に、前記関連文書として収集した複数の文書群に対して第２の識別情報を付与し、前記関連投稿文としての複数の文書群を前記第１および第２の識別情報に基づいて分類する処理と、前記関連投稿文としての文書群の数と、前記第１の識別情報に基づいて分類された投稿文の数が一定の閾値を超えるまで、追加クエリを要求する処理と、の一連の処理を、コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１７】
（１０）また、本発明の検索方法は、サーバにテキストデータとして蓄積され、少なくとも一文を含む複数の文書群から、ユーザが入力したキーワードに関連する文書群を抽出する検索方法であって、ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として前記サーバから収集するステップと、前記関連投稿文から共起頻度の高い語をクエリとし、前記サーバから関連文書を検索するステップと、前記関連投稿文としての複数の文書群に第１の識別情報を付与すると共に、前記関連文書として収集した複数の文書群に対して第２の識別情報を付与し、前記関連投稿文としての複数の文書群を前記第１および第２の識別情報に基づいて分類するステップと、前記関連投稿文としての文書群の数と、前記第１の識別情報に基づいて分類された投稿文の数が一定の閾値を超えるまで、追加クエリを要求するステップと、を少なくとも含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、収集数（Recall）および精度（Precision）を考慮し、最適なクエリ数を発見し、大規模な投稿文の収集を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態に係るマイクロブログ収集装置の概略構成を示す図である。
【図２】ＴＶ番組タイトル「How I Met Your Mother」を含むツイート収集を行なった一例を示す図である。
【図３】重要語のＴＯＰ２５を示す図である。
【図４】クエリ抽出部の抽出結果を示す図である。
【図５】特徴ベクトルの作成方法と具体例を示す図である
【図６】関連マイクロブログ識別部の処理結果を示す図である。
【図７】クエリ確定部による処理結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１は、本発明の実施形態に係るマイクロブログ収集装置の概略構成を示す図である。このマイクロブログ収集装置１０は、ユーザが目的とするマイクロブログを大量に抽出するための装置であり、関連マイクロブログ収集部１と、重要語抽出部２と、クエリ抽出部３と、追加マイクロブログ収集部４と、関連マイクロブログ識別部５と、クエリ確定部６とを有する。マイクロブログ収集装置１０は、マクロブログサーバ７およびマイクロブログ蓄積部８と接続されている。マイクロブログサーバ７は、マイクロブログを大量に蓄積しているサーバである。マイクロブログ蓄積部８は、関連マイクロブログ収集部１が収集したマイクロブログを蓄積する。なお、重要語抽出部２と、クエリ抽出部３と、追加マイクロブログ収集部は、関連候補マイクロブログ収集部１１を構成する。
【００２１】
クエリ数（Ｋ）を増やすと多くのデータが収集できるが、ノイズが増えるというトレードオフの関係がある。（Recall増、Precision減）。本実施形態では、Ｋを増やした際に識別器により削除されるツイートの割合の増加をみることで、最適なＫを設定する。
【００２２】
本明細書では、マイクロブログは、“ツイッター”とし、ある話題についてのツイートを大規模に収集することを目的とする。ここでは、「How I Met Your Mother」というテレビ番組について、本実施形態に係るマイクロブログ収集装置を適用した場合の事例を示す。
【００２３】
関連マイクロブログ収集部１は、図２に示すように、話題名Ｘにより、マイクロブログサーバ７から目的のツイート（ツイート（Ｘ））を収集し、マイクロブログ蓄積部８に蓄積する。ここでは、「How I Met Your Mother」をTwitterのSearch APIによりHow I Met Your Motherという文字を含むツイートを収集する。
【００２４】
重要語抽出部２は、関連マイクロブログ収集部１が収集したツイートから重要なキーワード（重要語Ｗｔ）を抽出する。重要なキーワードを抽出する際、収集したツイートを形態素解析器により単語に区切り、ＴＦ−ＩＤＦ等を利用して各単語の重要度順にリストアップする。図３は、重要語のＴＯＰ２５を示す。
【００２５】
クエリ抽出部３は、
（１）Ｗｔを含むツイートをツイート（Ｘ）から検出する。
（２）そのツイート投稿したユーザの前後の数ツイートを抽出し仮想ファイルを作成する。ここでは、前後の数ツイートは同じ対象についてのコメントであると想定している。
（３）作成した仮想ファイルから、共起する単語を抽出し（クエリＱ）、単体で出現するのに比べ、共起する頻度が高い順にランキングする。図４は、クエリ抽出部３の抽出結果を示している。
【００２６】
追加マイクロブログ収集部４は、クエリ抽出部３が抽出したクエリを利用して関連ツイートを収集する。TwitterのSearch APIを利用して各クエリを含むツイートを収集する。ここでは、上記の新たなクエリを利用することで、６２２ツイートが追加収集できた。しかし、ここには番組とは関連しないツイートも含まれている。
【００２７】
関連マイクロブログ識別部５は、
（１）関連マイクロブログ収集部１が収集したツイートを正例、Twitterからランダムに収集したツイートを負例として特徴ベクトルを作成する。特徴ベクトルとは、各ツイートに含まれる単語の出現回数を要素とし、正例もしくは負例のラベルを付与したものである。収集したツイートを形態素解析し、その結果得られる単語を全要素とする。各ツイートに含まれる単語の出現回数をカウントし、ラベルを付与して特徴ベクトルを作成する。
【００２８】
図５は、特徴ベクトルの作成方法と具体例を示す図である。図５に示すように、「#IveAlwaysWantedTo meet someone like Barney from the show How I Met Your Mother.」というツイートを特徴ベクトルで表わすとする。ここで、次の単語の出現回数をカウントする。この単語は、収集したツイートに含まれる全単語とする。
“met, mother, barney, #himym, ted, @himymcbs, how, I, your, #howimetyourmother, robin, @actuallynph,・・・”
そして、このツイートは正例であるため、ラベルに「１」を付与する。得られた特徴ベクトルは、図５に示すように、「１：1 1 1 0 0 0 1 1…」となる。
【００２９】
（２）上記のツイートを学習し、追加マイクロブログ収集部４が収集した各ツイートの正負を予測することによって、関連ツイートのみを抽出する。例えば、正例として、テレビテレビ番組「How I Met Your Mother」に関連するツイート、負例として、テレビ番組「How I Met Your Mother」に関係のないツイート、である。負例はノイズとみなす。図６は、関連マイクロブログ識別部５の処理結果を示す。
【００３０】
クエリ確定部６は、各クエリにおいて、正例に分類されたツイート数や、収集した全ツイートにおけるノイズの割合等の目標値を満たす最適なクエリ数Ｋを決定する。図７は、クエリ確定部６による処理結果を示している。全クエリを検索すると時間がかかると共に、無駄なクエリが存在する。また、Twitterの検索回数に制限があるといった問題がある。このため、本実施形態では、重要度の高いクエリから順に検索していき、目標値を満たすクエリ数Kで処理を停止する。Kとは、目的に応じて変更される。例えば、１００件以上ツイートが必要である場合、１００件の関連ツイートが収集できた時点で検索を終了する。その際に実施した検索回数がKとなる。例えば、図７では、２つ目のクエリ検索で終了することとなり、Kは２となる。また、クエリを検索して収集したツイートに対し、５０％以上が関連ツイートであるクエリのみを検索に利用することもできる。重要度の高いクエリ順に検索していき、関連ツイートが５０％以下になったとき、検索した回数がKとなる。なお、クエリ確定部６により確定されたK個のクエリは表示部９に表示される。
【００３１】
本発明は、次の（A）〜（J）のような態様を採ることが可能である。すなわち、
（Ａ）本発明の検索装置は、サーバにテキストデータとして蓄積され、少なくとも一文を含む複数の文書群から、ユーザが入力したキーワードに関連する文書群を抽出する検索装置であって、ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として前記サーバから収集する関連投稿文収集部と、前記関連投稿文から共起頻度の高い語をクエリとし、前記サーバから関連文書を検索する関連文書群収集部と、前記関連投稿文としての複数の文書群に第１の識別情報を付与すると共に、前記関連文書として収集した複数の文書群に対して第２の識別情報を付与し、前記関連投稿文としての複数の文書群を前記第１および第２の識別情報に基づいて分類する関連投稿文識別部と、前記関連投稿文としての文書群の数と、前記第１の識別情報に基づいて分類された投稿文の数が一定の閾値を超えるまで、前記関連文書群収集部に対し追加クエリを要求するクエリ確定部と、を備えることを特徴とする。
【００３２】
この構成により、収集数（Recall）および精度（Precision）を考慮し、最適なクエリ数を発見し、大規模な投稿文の収集を行なうことが可能となる。
【００３３】
（Ｂ）また、本発明の検索装置において、前記関連文書群収集部は、前記検索した関連文書について形態素解析を行ない、重要語を抽出する重要語抽出部と、前記関連投稿文として収集した複数の文書群から、前記抽出した重要語を含む文書群を抽出し、前記抽出した文書群と連続する少なくとも一つの文書群を抽出し、共起する単語を出現頻度が高い順にクエリとして抽出するクエリ抽出部と、前記抽出したクエリに関連する複数の文書群を関連文書として前記サーバから収集する投稿文収集部と、を備えることを特徴とする。
【００３４】
この構成により、収集数（Recall）および精度（Precision）を考慮し、最適なクエリ数を発見し、大規模な投稿文の収集を行なうことが可能となる。
【００３５】
（Ｃ）また、本発明の検索装置において、前記第１の識別情報は、前記関連投稿文として前記サーバから収集した複数の文書群が正例であることを示し、前記第２の識別情報は、前記関連文書として収集した複数の文書群が負例であることを示すことを特徴とする。
【００３６】
この構成により、ノイズを極力除去し、関連する文章群のみを抽出することが可能となる。
【００３７】
（Ｄ）また、本発明の検索装置において、前記クエリ抽出部は、同一の投稿者が作成した文書群の前後の少なくとも一つの文書群を抽出することを特徴とする。
【００３８】
この構成により、同一の投稿者の文章群を収集することが可能となる。
【００３９】
（Ｅ）また、本発明の検索装置において、前記重要語抽出部は、前記関連投稿文候補として収集した各文書群について形態要素解析を行なって単語を抽出し、さらにＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）によって重要語を抽出することを特徴とする。
【００４０】
この構成により、効率的に重要語を抽出することが可能となる。
【００４１】
（Ｆ）また、本発明の検索装置において、前記文書は、マイクロブログであることを特徴とする。
【００４２】
この構成により、ユーザが入力したキーワードに関連するツイートを大規模に収集することが可能となる。
【００４３】
（Ｇ）また、本発明の検索装置は、ユーザから文字の入力を受け付ける入力部と、前記クエリ確定部の出力を表示する表示部と、を更に備えることを特徴とする。
【００４４】
この構成により、ユーザが入力したキーワードに関連するツイートを大規模に収集し、表示することが可能となる。
【００４５】
（Ｈ）また、本発明の検索装置は、ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文候補として蓄積する投稿文蓄積部を更に備えることを特徴とする。
【００４６】
この構成により、収集した文書群を保持することが可能となる。
【００４７】
（Ｉ）また、本発明の検索プログラムは、サーバにテキストデータとして蓄積され、少なくとも一文を含む複数の文書群から、ユーザが入力したキーワードに関連する文書群を抽出する検索プログラムであって、ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として前記サーバから収集する処理と、前記関連投稿文から共起頻度の高い語をクエリとし、前記サーバから関連文書を検索する処理と、前記関連投稿文としての複数の文書群に第１の識別情報を付与すると共に、前記関連文書として収集した複数の文書群に対して第２の識別情報を付与し、前記関連投稿文としての複数の文書群を前記第１および第２の識別情報に基づいて分類する処理と、前記関連投稿文としての文書群の数と、前記第１の識別情報に基づいて分類された投稿文の数が一定の閾値を超えるまで、追加クエリを要求する処理と、の一連の処理を、コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００４８】
この構成により、収集数（Recall）および精度（Precision）を考慮し、最適なクエリ数を発見し、大規模な投稿文の収集を行なうことが可能となる。
【００４９】
（Ｊ）また、本発明の検索方法は、サーバにテキストデータとして蓄積され、少なくとも一文を含む複数の文書群から、ユーザが入力したキーワードに関連する文書群を抽出する検索方法であって、ユーザにより入力されたキーワードを含む複数の文書群を関連投稿文として前記サーバから収集するステップと、前記関連投稿文から共起頻度の高い語をクエリとし、前記サーバから関連文書を検索するステップと、前記関連投稿文としての複数の文書群に第１の識別情報を付与すると共に、前記関連文書として収集した複数の文書群に対して第２の識別情報を付与し、前記関連投稿文としての複数の文書群を前記第１および第２の識別情報に基づいて分類するステップと、前記関連投稿文としての文書群の数と、前記第１の識別情報に基づいて分類された投稿文の数が一定の閾値を超えるまで、追加クエリを要求するステップと、を少なくとも含むことを特徴とする。
【００５０】
この構成により、収集数（Recall）および精度（Precision）を考慮し、最適なクエリ数を発見し、大規模な投稿文の収集を行なうことが可能となる。
【符号の説明】
【００５１】
１  関連マイクロブログ収集部
２  重要語抽出部
３  クエリ抽出部
４  追加マイクロブログ収集部
５  関連マイクロブログ識別部
６  クエリ確定部
７  マイクロブログサーバ
８  マイクロブログ蓄積部
９  表示部
１０  マイクロブログ収集装置
【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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