(57)【要約】【課題】類似番組情報間の差異を考慮して重要単語を特定して番組情報を表示する。【解決手段】番組情報表示装置（１０）は、番組情報受信部（１１）と、番組情報記録部（１２）と、番組情報における単語の係り受け関係を解析する係り受け解析部（１３２）、および番組情報における単語の重要度を計算する重要単語評価部（１３４）を有する番組情報解析部（１３）と、計算された単語の重要度を反映させて番組情報を表示する番組情報表示部（１４）とを備えている。重要単語評価部（１３４）は、単語ｐをｎ個含む番組情報ｑについて、番組情報記録部（１２）に記録されている番組情報のうち類似番組の番組情報を全文書とする単語ｐのｉｄｆ値に、番組情報ｑにおけるｊ番目の単語ｐおよびそれと係り受け関係にある単語の各ｔｆｉｄｆ値を乗じてｎ個の単語ｐのすべてについて総和した値を、番組情報ｑにおける単語ｐの重要度として計算する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
配信された番組情報を受信する番組情報受信部と、
前記受信した番組情報を記録する番組情報記録部と、
番組情報における単語の係り受け関係を解析する係り受け解析部、および番組情報における単語の重要度を計算する重要単語評価部を有する番組情報解析部と、
前記計算された単語の重要度を反映させて番組情報を表示する番組情報表示部とを備え、
前記重要単語評価部が、単語ｐをｎ個含む番組情報ｑについて、前記番組情報記録部に記録されている番組情報のうち類似番組の番組情報を全文書とする単語ｐのｉｄｆ値に、番組情報ｑにおけるｊ番目の単語ｐおよびそれと係り受け関係にある単語の各ｔｆｉｄｆ値を乗じてｎ個の単語ｐのすべてについて総和した値を、番組情報ｑにおける単語ｐの重要度として計算する
ことを特徴とする番組情報表示装置。
【請求項２】
前記重要単語評価部が、前記全文書が一つしかないときの単語ｐのｉｄｆ値として相対的に大きい値を使用する、請求項１に記載の番組情報表示装置。
【請求項３】
前記重要単語評価部が、各単語のｔｆｉｄｆ値に当該各単語が属する各文節の重要度を乗じる、請求項１および２のいずれか一つに記載の番組情報表示装置。
【請求項４】
前記係り受け解析部が、文単位で、文節をノードとする文節の係り受け関係を表す木構造を生成するものであり、
前記番組情報解析部が、一般性が高い単語を格納する一般語辞書を参照して、前記生成された木構造から一般性が高い単語を含むノードを除去して木構造を修正する係り受けノード修正部を有する、請求項１から３のいずれか一つに記載の番組情報表示装置。
【請求項５】
前記番組情報解析部が、番組情報の形態素解析を行う形態素解析部を有し、
前記係り受け解析部が、前記形態素解析部による解析処理後の単語について係り受け関係を解析する、請求項４に記載の番組情報表示装置。
【請求項６】
前記重要単語評価部が、前記番組情報記録部に記録されている番組情報のうち類似番組の番組情報を全文書とする各単語のｉｄｆ値またはその算出に必要な頻度情報を保持する類似文書単語出現頻度リストと、前記番組情報記録部に記録されている各番組情報における各単語のｔｆ値またはその算出に必要な頻度情報および前記番組情報記録部に記録されている全番組情報を全文書とする各単語のｉｄｆ値またはその算出に必要な頻度情報を保持する全文書単語出現頻度リストとを参照して、番組情報ｑにおける単語ｐの重要度を計算するものであり、
前記番組情報解析部が、前記番組情報記録部に／から番組情報が追加／削除されたとき、前記類似文書単語出現頻度リストおよび前記全文書単語出現頻度リストを更新する単語出現頻度更新部を有する、請求項１から５のいずれか一つに記載の番組情報表示装置。
【請求項７】
前記番組情報表示部が、重要度が高い単語をハイライト表示する、請求項１から６のいずれか一つに記載の番組情報表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビやラジオなどで配信される番組コンテンツに関する情報である番組情報を表示する装置に関し、特に、シリーズ番組などの類似番組の番組情報を、ユーザーが容易に把握できるように表示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビやラジオなどのコンテンツ配信では、毎週同じ番組が少し違った内容で放送されることが多い。ユーザーは、前回との放送内容の違いや、どの放送分に興味があるのかを明らかにするためには、それらを見比べる必要がある。また、そのようなシリーズものを保存した結果を閲覧するとき、保存数の増大に伴い、類似番組の差異を発見することは難しくなる。そこで、情報の差異を考慮した要約技術が求められている。
【０００３】
従来、辞書を参照したり、ユーザーがデバイスに入力した単語履歴を参照したりして文中の単語の重要度を判定し、重要と判定した単語を強調表示する携帯電話機が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００８／０２８２１５３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の情報要約技術では、同様のコンテンツ説明情報を要約しても、似たような要約文となることが多かった。これは、大きく分けて二つの文書要約技術が文書間の差分を考慮した要約文の作成を目的としていないことに起因する。例えば、単文書要約技術は、対象となる文書を解析するだけで他の文書の内容を参照しない。また、複数文書要約技術は、複数の文書から一つの要約文の作成を目的としているため、文書間の差分は除去される傾向にある。したがって、類似番組間の差異を考慮して、文書中の重要個所を発見する技術の実現には、類似文書のクラスタリング方法と、単文書内での重要単語の発見手法の両立が必要とされる。
【０００６】
従来、文書解析における単語の統計的な出現率は、類似文書の検索などに活用されてきた。しかし、類似文書同士が、どの観点で違いがあるかについて解析する手法についてはこれまでのところ存在しない。これは、文書中の単語の統計的な解析では、重複単語を見つけ出すことが容易であるが、重複していない単語が文書中でどれくらいの重要性を持っているか評価できないからである。
【０００７】
上記問題に鑑み、本発明は、類似番組情報間の差異を考慮して重要単語を特定して番組情報を表示することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一局面に従った番組情報表示装置は、配信された番組情報を受信する番組情報受信部と、前記受信した番組情報を記録する番組情報記録部と、番組情報における単語の係り受け関係を解析する係り受け解析部、および番組情報における単語の重要度を計算する重要単語評価部を有する番組情報解析部と、前記計算された単語の重要度を反映させて番組情報を表示する番組情報表示部とを備え、前記重要単語評価部が、単語ｐをｎ個含む番組情報ｑについて、前記番組情報記録部に記録されている番組情報のうち類似番組の番組情報を全文書とする単語ｐのｉｄｆ値に、番組情報ｑにおけるｊ番目の単語ｐおよびそれと係り受け関係にある単語の各ｔｆｉｄｆ値を乗じてｎ個の単語ｐのすべてについて総和した値を、番組情報ｑにおける単語ｐの重要度として計算するものである。
【０００９】
これによると、ある番組情報における単語の重要度を、類似文書間の差異とその単語の一般性の両方を合わせて評価することができることに加えて、係り受け関係も考慮して評価することができる。
【００１０】
前記重要単語評価部が、前記全文書が一つしかないときの単語ｐのｉｄｆ値として相対的に大きい値を使用してもよい。
【００１１】
前記重要単語評価部が、各単語のｔｆｉｄｆ値に当該各単語が属する各文節の重要度を乗じてもよい。
【００１２】
前記係り受け解析部が、文単位で、文節をノードとする文節の係り受け関係を表す木構造を生成するものであってもよい。この場合、前記番組情報解析部が、一般性が高い単語を格納する一般語辞書を参照して、前記生成された木構造から一般性が高い単語を含むノードを除去して木構造を修正する係り受けノード修正部を有する。
【００１３】
前記番組情報解析部が、番組情報の形態素解析を行う形態素解析部を有していてもよい。この場合、前記係り受け解析部が、前記形態素解析部による解析処理後の単語について係り受け関係を解析する。
【００１４】
前記重要単語評価部が、前記番組情報記録部に記録されている番組情報のうち類似番組の番組情報を全文書とする各単語のｉｄｆ値またはその算出に必要な頻度情報を保持する類似文書単語出現頻度リストと、前記番組情報記録部に記録されている各番組情報における各単語のｔｆ値またはその算出に必要な頻度情報および前記番組情報記録部に記録されている全番組情報を全文書とする各単語のｉｄｆ値またはその算出に必要な頻度情報を保持する全文書単語出現頻度リストとを参照して、番組情報ｑにおける単語ｐの重要度を計算するものであってもよい。この場合、前記番組情報解析部が、前記番組情報記録部に／から番組情報が追加／削除されたとき、前記類似文書単語出現頻度リストおよび前記全文書単語出現頻度リストを更新する単語出現頻度更新部を有する。
【００１５】
前記番組情報表示部が、重要度が高い単語をハイライト表示してもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によると、類似番組情報間の差異を考慮して重要単語を特定して番組情報を表示することができる。これにより、ユーザーは番組情報における重要な単語をすばやく閲覧できる。また、以前の番組情報との差分を考慮して、冗長な情報提示とならないような単語選択が行われるため、シリーズ番組において、ユーザーは前回の放送内容と比較をせずとも、前回からの内容の変化も容易に理解できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施形態に係る番組情報表示装置の構成図
【図２】全文書単語出現頻度リストおよび類似文書単語出現頻度リストの実装例を説明する図
【図３】ある番組情報（文書Ａ）中の単語の係り受け解析結果を説明する図
【図４】文書Ａ中のある単語（“遺跡”）の重要度の計算処理を説明する図
【図５】文書Ａの重要単語をハイライト表示した番組情報の表示例を示す図
【図６】類似番組の別の番組情報（文書Ｂ）中の単語の係り受け解析結果を説明する図
【図７】文書Ｂ中のある単語（“遺跡”）の重要度の計算処理を説明する図
【図８】文書Ｂ中の別の単語（“古代民族”）の重要度の計算処理を説明する図
【図９】文書Ｂの重要単語をハイライト表示した番組情報の表示例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照しながら本発明を実施するための形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態に限定されるものではない。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態に係る番組情報表示装置の構成を示す。本実施形態に係る番組情報表示装置１０は、番組情報受信部１１、番組情報記録部１２、番組情報解析部１３、および番組情報表示部１４を備えている。
【００２０】
番組情報表示装置１０は、コンテンツ配信会社の送信するテレビやラジオなどに関する番組情報を受信して表示するものである。番組情報表示装置１０は、例えば、ＴＶ装置、携帯電話機、パーソナルコンピュータ、タブレット端末などである。番組情報の配信方法は、地上波、衛星波、インターネット配信などである。
【００２１】
番組情報表示装置１０は、番組情報受信部１１を通じて番組情報を受信する。例えば、地上波であればチューナーが、インターネット配信であればネットワークアダプタや携帯端末が番組情報受信部１１に該当する。受信した番組情報は、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される番組情報記録部１２に記録される。
【００２２】
番組情報解析部１３は、番組情報記録部１２に記録された番組情報を解析し、番組情報中の単語の重要度を計算する。番組情報表示部１４は、番組情報解析部１３で計算された単語の重要度を反映させて番組情報を表示する。例えば、番組情報表示部１４は、重要度の高い単語をハイライト表示により強調して番組情報を表示する。
【００２３】
番組情報表示部１４は、番組情報解析部１３で番組情報を解析した結果を用いて、番組で重要となる単語を強調表示して番組情報を表示する。これにより、その番組の内容の要点をわかりやすくユーザーに伝えることができる。
【００２４】
以下、番組情報解析部１３の詳細について説明する。番組情報解析部１３は、形態素解析部１３１、係り受け解析部１３２、係り受けノード修正部１３３、重要単語評価部１３４、および単語出現頻度更新部１３５を備えている。
【００２５】
番組情報記録部１２で新たに記録された文書（以下、番組情報のことを文書と称することがある）は、形態素解析部１３１で形態素解析が行われる。単語出現頻度更新部１３５は、解析によって原型に正規化された単語群の文書中の出現頻度をカウントし、全文書単語出現頻度リスト２１と類似文書単語出現頻度リスト２２を更新する。
【００２６】
また、形態素解析結果は、係り受け解析部１３１において、係り受け解析が行われる。係り受け解析によってノード関係が付与された文節群は、係り受けノード修正部１３２において、一般性が高い単語を格納する一般語辞書２３を用いて、不必要な文節が除去される。その後、除去された文節に接続していた係り元の文節のノードを修正し、正しい木構造となった文節群が算出される。
【００２７】
重要単語評価部１３４は、これらの文節群について、全文書単語出現頻度リスト２１と類似文書単語出現頻度リスト２２を用いて重要度の順位付けをする。重要単語評価部１３４で算出された順位結果が番組情報解析部１３の計算結果となり、番組情報表示部１４に出力される。
【００２８】
次に、上記の二つの単語出現頻度リストについて説明する。ここで扱う文書は、コンテンツの番組情報のことを指す。番組情報は、シリーズ放送されるものについては、番組内容に類似性が多くある。また、シリーズ放送される番組は、番組タイトルなどから類似番組であることを特定することは容易である。そのため、すべての番組情報文書から特定のシリーズ番組の文書集合を抽出できる。このとき、すべての番組情報を全文書と呼び、抽出された類似番組の情報を類似文書と呼ぶ。
【００２９】
類似文書は、全文書数をＮ個としたとき、Ｎ個以下のｍ種類存在する。それぞれの文書集合について、ある単語がいくつの文書で出現するかをカウントする。これを単語の出現頻度と呼ぶ。全文書の中で出現頻度の高い単語は、一般性の高い単語とみなすことができ、類似文書の中で出現頻度の高い単語は、類似文書の中でよく使われる単語とみなすことができる。
【００３０】
次に、重要単語評価部１３４での計算方法について説明する。ある文書において、単語ｐに関する重要度をＩ（ｐ）とする。このとき、Ｉ（ｐ）は（１）式で与えられる。
【００３１】
【数１】
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【００３２】
ここで、ｎはある文書中に存在する単語ｐの数である。単語ｐは文中の位置によって根ノードまでの総係り受けの構造が異なる。したがって、すべての単語ｐについての係り受けの評価値の総和を重要度とする。ｍ（ｊ）は、ｊ番目に出現した単語ｐから根ノードまでの係り先総数である。ｗ（ｋ）は、ｋ番目の係り先の文節に含まれる単語である。
【００３３】
ｔｆｉｄｆｐは、ある文書（文書ｑ）における特定の単語（単語ｐ）の重要度を表す指標である。具体的には、ｔｆｉｄｆｐは（２）式で表される。
【００３４】
【数２】
2014225074.tif 000004
【００３５】
ｔｆ（term frequency）は、ある文書で頻出する単語はその文書の主題をよく表しているという考えに基づき、その文書で特定の単語が出現した回数（出現頻度または確率）を表す。具体的には、文書ｑにおける単語ｐのｔｆｐ，ｑは（３）式で表される。
【００３６】
【数３】
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【００３７】
ここで、ｎｐ，ｑは文書ｑにおける単語ｐの出現回数を指す。なお、ｔｆｐ，ｑは文書ｑに存在するすべての単語出現回数の総和で正規化される。
【００３８】
ｉｄｆ（inverse document frequency）は、多くの文書で頻出する単語はあまり重要ではないという考えに基づき、全文書中で特定の単語が出現する文書の数の逆数を表す。具体的には、単語ｐのｉｄｆｐは（４）式で表される。
【００３９】
【数４】
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【００４０】
ただし、Ｄは総文書数であり、ｄｆ（ｐ）は文書全体で単語ｐを含む文書の数である。
【００４１】
さらに、本実施形態ではｉｄｆｐ’を使用する。ｉｄｆｐ’はｉｄｆｐの例に倣って定義したものであり、類似文書中で特定の単語が出現する文書の数の逆数を表す。具体的には、単語ｐのｉｄｆｐ’は（５）式で表される。
【００４２】
【数５】
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【００４３】
ただし、ｄは総文書数の部分集合である類似文書の総数であり、ｄｆ’（ｐ）は類似文書で単語ｐを含む文書の数である。ｄ＝ｄｆ’（ｐ）のときにｉｄｆｐ’がゼロとならないように、すなわち、単語ｐのｉｄｆｐ’はなからずゼロよりも大きくなるように、（５）式中でｄ＋１を採用している。
【００４４】
（１）式において、ｔｆｉｄｆｗ（ｋ）に乗じられているＰｉｍｐ（ｓ）は文節の役割ｓによって経験的に定義された重要度であり、Ｂ（ｋ）はｋ番目の文節の役割（格など）である。文節の役割とは、主格、目的格、述語節、連体節、接続語などの、文書解析によって得られる格や節などの性質を指す。文節の役割の重要度は、対象とする文書によっても異なってくる。そのため、文書群における単語の重要性を、被験者により評価された訓練データを用いて決定するとよい。機械学習では、遺伝的アルゴリズムを用いて、訓練データの正答率がもっとも高くなるようなＰｉｍｐの集合を発見する。学習処理では、文書同士が類似しているかどうかの事前知識は与えないために、（１）式よりｉｄｆｐ’を除いた式で重要度の計算処理を進めるとよい。
【００４５】
次に、（１）式の計算を行うための単語出現頻度リストの実装例について図２を参照して説明する。図２は、全文書単語出現頻度リスト２１および類似文書単語出現頻度リスト２２の実装例を説明する図である。全文書単語出現頻度リスト２１は、番組情報ごとの各単語の出現数を表すリスト２１ａ、２１ｂ、２１ｃ…と、全番組情報について各単語の出現確率を表すリスト２１０とを含む。リスト２１ａ、２１ｂ、２１ｃ…から、各番組情報における各単語のｔｆ値、すなわち、（３）式のｔｆｐ，ｑを算出することができる。また、リスト２１０はリスト２１ａ、２１ｂ、２１ｃ…を集計することで得られ、出現確率は、例えば（４）式の各単語のｉｄｆ値である。
【００４６】
類似文書単語出現頻度リスト２２は、全番組情報をシリーズ番組などでクラスタリングした場合における類似番組ごとの番組情報の各単語の出現確率を表すリスト２２ａ，２２ｂ，２２ｃ…を含む。リスト２２ａ，２２ｂ，２２ｃ…はリスト２１ａ、２１ｂ、２１ｃ…を類似番組ごとに集計することで得られ、出現確率は、例えば（５）式の各単語のｉｄｆ値（ｉｄｆ’）である。
【００４７】
全文書単語出現頻度リスト２１および類似文書単語出現頻度リスト２２は、番組情報記録部１２または図示しない別の記憶装置で保持されるが、メモリ容量の制限から、受信したすべての番組情報に関するリストを保持することは現実的でない。そこで、番組情報記録部１２から番組情報が削除された場合、単語出現頻度更新部１３５は、全文書単語出現頻度リスト２１から当該削除された番組情報の各単語の出現数を表すリストを削除し、全番組情報について各単語の出現確率を表すリスト２１０および類似番組ごとの番組情報の各単語の出現確率を表すリスト２２ａ，２２ｂ，２２ｃ…を更新する。逆に、番組情報記録部１２に新たな番組情報が追加された場合、単語出現頻度更新部１３５は、全文書単語出現頻度リスト２１に当該追加された番組情報の各単語の出現数を表すリストを追加し、全番組情報について各単語の出現確率を表すリスト２１０および類似番組ごとの番組情報の各単語の出現確率を表すリスト２２ａ，２２ｂ，２２ｃ…を更新する。
【００４８】
このように、全文書単語出現頻度リスト２１および類似文書単語出現頻度リスト２２を実装することで、同じ文書に対して何度も形態素解析を行う必要がなく、計算コストを下げることができる。さらに、番組情報記録部１２へ／からの番組情報の追加／削除に応じて全文書単語出現頻度リスト２１および類似文書単語出現頻度リスト２２を更新することで、限られたメモリ容量の範囲内で、単語の重要度の計算に必要な頻度情報を効率よく保持することができる。
【００４９】
次に、番組情報解析部１３による単語の重要度計算の具体例について説明する。いま、番組情報記録部１２に次のような文書Ａが記録されており、これを解析対象の文書とする。
【００５０】
［文書Ａ］
最近、インドで石造りの遺跡が発見された。
この遺跡は、古代文明のものだと判明した。
調査員は、博士と遺跡を訪ねた。
【００５１】
まず、係り受け解析部１３２の係り受け解析機能を用いて文書Ａのすべての文について、係り受けを解析する。図３は、文書Ａ中の単語の係り受け解析結果を説明する図である。結果は図３（ａ）のような木構造となる。このとき、分割された文の文節をノードと呼ぶ。日本語は、一般的に右方向へ文節が係っていくため、右端のノードが根ノード（末端ノード）となる。ただし、文書には一般的に使用される明らかに重要度の低い文節も多くあるため、係り受けノード修正部１３３は、一般語辞書２３を参照して、これらの文節を削除する処理をする。その結果、図３（ｂ）のような木構造となる。そして、無くなった文節を係り先として接続していたノードは、無くなった文節が係っていたノードを係り先として新たに接続し直す。最終的に、図３（ｃ）のような木構造が得られる。
【００５２】
次に、文節によって区切られた各単語の重要度を、重要単語評価部１３４において（１）式を用いて計算する。図４は、文書Ａ中の単語“遺跡”の重要度の計算処理を説明する図である。文書Ａでは単語“遺跡”が３か所に出現している。したがって、（１）式でｎ＝３として、“遺跡”が含まれる３つの文節について図４（ａ）（ｂ）（ｃ）に示したような計算がそれぞれ行われる。このとき、文書Ａ以外の類似文書は存在しないため、文書Ａ中のすべての単語はｉｄｆ’＝１として高い重要度が与えられる。また、（１）式により、一般的に根ノードから近い距離にある文節ほど重要度が高く計算され、文書構造的に重要な文節に接続している文節ほど重要度が高く計算される。
【００５３】
図５は、文書Ａの重要単語をハイライト表示した番組情報の表示例を示す。図中の四角で囲んだ単語がハイライト表示されている。文書中に重要度上位の単語が複数存在する場合、番組情報表示部１４は、（１）式でもっとも高い重要度が計算されたｊ番目の単語位置をハイライト表示する。
【００５４】
上記の文書Ａに、さらに、次のような新たな類似文書Ｂが追加された場合の、文書Ｂの計算処理について説明する。
【００５５】
［文書Ｂ］
調査員は、地中海にあるスペインの島を訪ねた。
島の聖堂は、有名な建築家に建てられた。
調査員は、さらに別の島も訪ねた。
ここには、古代民族の遺跡が数多く残る。
【００５６】
文書Ａと同様に、係り受け解析部１３２の係り受け解析機能を用いて文書Ｂのすべての文について、係り受けを解析する。図６は、文書Ｂ中の単語の係り受け解析結果を説明する図である。結果は図６（ａ）のような木構造となる。係り受けノード修正部１３３は、一般語辞書２３を参照して、一般的な使用される単語を含む不要な文節を削除する処理をする。その結果、図６（ｂ）のような木構造となる。そして、無くなった文節を係り先として接続していたノードは、無くなった文節が係っていたノードを係り先として新たに接続し直す。最終的に、図６（ｃ）のような木構造が得られる。
【００５７】
文書Ｂについても、文節によって区切られた各単語の重要度を、重要単語評価部１３４において（１）式を用いて計算する。図４と同様に単語“遺跡”を例に説明する。図７は、文書Ｂ中の単語“遺跡”の重要度の計算処理を説明する図である。文書Ｂでは１か所に単語“遺跡”が出現している。したがって、（１）式でｎ＝１として、“遺跡”が含まれる一つの文節について図７に示したような計算が行われる。このとき、文書Ｂの類似文書として文書Ａが存在し、なおかつどちらにも“遺跡”が出現しているため、文書Ｂ中の単語“遺跡”についてｉｄｆ’＝ｌｏｇ（３／２）として低い重要度が与えられる。このように、（１）式では文書構造としての重要度評価のほかに、類似文書中での出現頻度の低さも単語としての重要性として評価される。
【００５８】
一方、文書Ｂにおいて“遺跡”を係り先として持つ単語“古代民族”は出現頻度の低い特徴的な単語であるので高い重要度が期待される。図８は、文書Ｂ中の単語“古代民族”の重要度の計算処理を説明する図である。図７において“遺跡”について低い重要度を与えたｉｄｆ’が、“古代民族”における（１）式には出てこない。これは、係り先の文節の類似文書中での出現頻度が、係り元の文節へ影響を与えないことを意味している。これによって、類似文書中の出現頻度が高く重要度が低い“遺跡”に係っている“古代民族”については、一般的なｔｆｉｄｆ法の計算によってその重要度が計算される。
【００５９】
図９は、文書Ｂの重要単語をハイライト表示した番組情報の表示例を示す。図中の四角で囲んだ単語がハイライト表示されている。文書Ｂでは、文書Ａにも出現している単語“調査員”や“遺跡”などの重要度が下がり、他の単語が重要度上位になりやすくなる。この結果、文書Ａにはない、文書Ｂにおいて特徴的な単語がハイライト表示される。
【００６０】
以上のように本実施形態によると、ユーザーは番組情報における重要な単語をすばやく閲覧できる。また、以前の番組情報との差分を考慮して、冗長な情報提示とならないような単語選択が行われるため、ユーザーは前回の放送内容と比較をせずとも、前回からの内容の変化も容易に理解できる。
【符号の説明】
【００６１】
１０    番組情報表示装置
１１    番組情報受信部
１２    番組情報記録部
１３    番組情報解析部
１３１  形態素解析部
１３２  係り受け解析部
１３３  係り受けノード修正部
１３４  重要単語評価部
１３５  単語出現頻度更新部
１４    番組情報表示部
２１    全文書単語出現頻度リスト
２２    類似文書単語出現頻度リスト
２３    一般語辞書
【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図９】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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