(57)【要約】【課題】教師付き学習を用いるが、自動的なデータのラベル付けを行うことで、短時間でかつ安価に、コンテンツに関連した投稿と関連しない投稿を正確に分類する。【解決手段】コンテンツに関する投稿を抽出する装置は、マイクロブログが提供するＡＰＩを用いて投稿を収集するマイクロブログ収集手段と、コンテンツのタイトルを、多義的意味を持つタイトルと多義的意味を持たないタイトルとに分類する分類手段と、コンテンツのタイトルが多義的意味をもつかどうかによって投稿の関連性を判定するマイクロブログ関連性判定手段とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
マイクロブログが提供するＡＰＩを用いて投稿を収集するマイクロブログ収集手段と、
コンテンツのタイトルを、多義的意味を持つタイトルと多義的意味を持たないタイトルとに分類する分類手段と、
コンテンツのタイトルが多義的意味をもつかどうかによって投稿の関連性を判定するマイクロブログ関連性判定手段と、
を備えていることを特徴とするコンテンツに関する投稿を抽出する装置。
【請求項２】
前記マイクロブログ関連性判定手段は、
前記多義的意味を持たないタイトルを用いて、投稿から、コンテンツに関連した集合およびコンテンツに関連しない集合を抽出し、ラベル付けされたトレーニングデータを作成するトレーニングデータラベル手段と、
投稿がコンテンツに関連するかを評価する分類器のための特徴を抽出する基本特徴抽出手段と、
前記トレーニングデータで評価することにより前記特徴から、基本分類器を構築する基本分類器構築手段と、
を備えていることを特徴する請求項１に記載のコンテンツに関する投稿を抽出する装置。
【請求項３】
コンテンツに関連する可能性が高いことを示す拡張特徴を抽出する拡張特徴抽出手段と、
前記基本分類器により構築されたトレーニングデータを評価することにより前記拡張特徴から、拡張分類器を構築する拡張分類器構築手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツに関する投稿を抽出する装置。
【請求項４】
前記拡張特徴抽出手段は、コンテンツのタイトルが他の文章内に使用される可能性が高いことを示す拡張特徴をさらに抽出することを特徴とする請求項３に記載のコンテンツに関する投稿を抽出する装置。
【請求項５】
前記多義的意味を持つタイトルは、
タイトル内の単語が辞書に存在し、かつ３語より短く、
ネットワーク上の百科事典で該タイトルを含む項目が存在する、
タイトルであることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のコンテンツに関する投稿を抽出する装置。
【請求項６】
前記コンテンツに関連した集合は、前記多義的意味を持たないタイトルを有する投稿の集合であり、
前記コンテンツに関連しない集合は、ランダムに抽出された投稿の集合から、前記多義的意味を持たないタイトルおよびコンテンツに関連した語句を含んでいる投稿を除外した集合であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のコンテンツに関する投稿を抽出する装置。
【請求項７】
前記基本分類器構築手段は、前記トレーニングデータを複数に分割し、分割された１つをテストデータとし、他をトレーニングデータとすることで交差検証し、前記トレーニングデータの洗練を行った後、洗練されたトレーニングデータを評価することにより前記特徴から基本分類器を再構築する手段であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のコンテンツに関する投稿を抽出する装置。
【請求項８】
マイクロブログが提供するＡＰＩを用いて投稿を収集するマイクロブログ収集ステップと、
コンテンツのタイトルを、多義的意味を持つタイトルと多義的意味を持たないタイトルとに分類する分類ステップと、
コンテンツのタイトルが多義的意味をもつかどうかによって投稿の関連性を判定するマイクロブログ関連性判定ステップと、
を有することを特徴するコンテンツに関する投稿を抽出する方法。
【請求項９】
コンテンツに関する投稿を抽出するコンピュータを、
マイクロブログが提供するＡＰＩを用いて投稿を収集するマイクロブログ収集手段と、
コンテンツのタイトルを、多義的意味を持つタイトルと多義的意味を持たないタイトルとに分類する分類手段と、
コンテンツのタイトルが多義的意味をもつかどうかによって投稿の関連性を判定するマイクロブログ関連性判定手段と、
して機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マイクロブログの投稿から、タイトルを有するコンテンツ（例えばテレビ番組や書籍、映画）に関する投稿を、無関係な投稿を排除して、抽出する装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ツィッター（Twitter）のようなマイクロブログは、タイトルを有するコンテンツ（例えばテレビ番組や書籍、映画）に対する情報および意見を共有するための人気のある媒体である。コンテンツに関連したマイクロブログの投稿を解析することは、コンテンツに対する人気を評価するため、コンテンツの制作者および配信社にとって非常に価値がある。同様に、コンテンツ視聴者に対しても、彼らの興味に適応するコンテンツの提案を得るため、非常に価値がある。
【０００３】
しかしながら、コンテンツのタイトルを含む全てのマイクロブログの投稿を抽出することは、コンテンツのタイトルの多くが、"Supernatural"、"Once upon a time"または"The Big Bang Theory"のように曖昧である（つまり、多義的意味を持つ）という事実のため、多くの関係のない投稿も抽出することになる。例えば、コンテンツのタイトルが"Lost"であった場合、コンテンツに関連する投稿として、"I am watching Lost"があり、コンテンツに関連しない投稿として、"I think lost my wallet"がある
【０００４】
このため、コンテンツに関する投稿の抽出の正確さを増加させるため、手動でラベル付けされた投稿の集合から特徴を抽出する教師付き機械学習を使用することが提案された（非特許文献１から３）。これらのいくつかは、会社名（例えば、"Apple"、"Target"）を抽出することを実際には目的とする。しかし、これらは容易にコンテンツに適用することができる。
【０００５】
そのほかに、教師無し機械学習を使用することも提案された（非特許文献４および５）。これらは、投稿を、関連した投稿または関連していない投稿に分類するため、Ｗｅｂページのような外部リソースから特徴を抽出する。そのほかの手段として、投稿を分類するため、機械学習よりむしろ手動で計算した閾値を用いる方法がある（非特許文献６）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】O. Dan, J. Feng, B. Davison: A Bootstrapping Approach to Identifying Relevant Tweets for Social TV, ICWSM Poster, 2011
【非特許文献２】S. Zhang, J. Wu, D. Zheng, Y. Meng, Y. Xia, H. Yu: Two Stages Based Organization Name Disambiguity, CICLing, 2012
【非特許文献３】S. R. Yerva, Z. Miklos, K. Aberer: Entity-based Classification of Twitter Messages, IJCSA Journal, 2012
【非特許文献４】F. Perez-Tellez, D. Pinto, J. Cardiff, P. Rosso: On the Difficulty of Clustering Microblogging Texts for Online Reputation Management, ACL-HLT Workshop, 2011
【非特許文献５】M. Yoshida, S. Matsushima, S. Ono, I. Sato, H. Nakagawa: ITC-UT: Tweet Categorization by Query Categorization for On-line Reputation Management, CLEF Workshop, 2010
【非特許文献６】S. Wakamiya, R. Lee, K. Sumiya: Towards Better TV Viewing Rates: Exploiting Crowd’s Media Life Logs over Twitter for TV Rating, ICUIMC, 2011
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、非特許文献１から３に記載された教師付き学習は、関連した投稿と関連しない投稿をかなり正確に分類することができるが、手動のデータのラベル付けは非常に時間を消費し高価になるという課題を有する。さらに、制限された数のコンテンツから生成された分類器が異なったコンテンツのタイトルの投稿に適用できるかどうかは明確でない。
【０００８】
また、非特許文献４および５に記載された教師無し学習、および非特許文献６に記載された閾値に基づいた方法は、両方とも教師付き機械学習より正確さが低いという課題を有する。さらに、これらの方法は非常に複雑であり、さまざまな外部リソースからデータを集めて処理する必要がある。
【０００９】
したがって、本発明は、教師付き学習を用いるが、自動的なデータのラベル付けを行うことで、短時間でかつ安価に、コンテンツに関連した投稿と関連しない投稿を正確に分類することを可能とするコンテンツに関する投稿を抽出する装置、方法およ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】
【００１０】
上記課題を解決するため本発明のコンテンツに関する投稿を抽出する装置は、マイクロブログが提供するＡＰＩを用いて投稿を収集するマイクロブログ収集手段と、コンテンツのタイトルを、多義的意味を持つタイトルと多義的意味を持たないタイトルとに分類する分類手段と、コンテンツのタイトルが多義的意味をもつかどうかによって投稿の関連性を判定するマイクロブログ関連性判定手段を有する。
【００１１】
また、前記マイクロブログ関連性判定手段は、前記多義的意味を持たないタイトルを用いて、投稿から、コンテンツに関連した集合およびコンテンツに関連しない集合を抽出し、ラベル付けされたトレーニングデータを作成するトレーニングデータラベル手段と、投稿がコンテンツに関連するかを評価する分類器のための特徴を抽出する基本特徴抽出手段と、前記トレーニングデータで評価することにより前記特徴から、基本分類器を構築する基本分類器構築手段とを備えることも好ましい。
【００１２】
また、コンテンツに関連する可能性が高いことを示す拡張特徴を抽出する拡張特徴抽出手段と、前記基本分類器により構築されたトレーニングデータを評価することにより前記拡張特徴から、拡張分類器を構築する拡張分類器構築手段とをさらに備えることも好ましい。
【００１３】
また、前記拡張特徴抽出手段は、コンテンツのタイトルが他の文章内に使用される可能性が高いことを示す拡張特徴をさらに抽出することも好ましい。
【００１４】
また、前記多義的意味を持つタイトルは、タイトル内の単語が辞書に存在し、かつ３語より短く、ネットワーク上の百科事典で該タイトルを含む項目が存在するタイトルであることも好ましい。
【００１５】
また、前記コンテンツに関連した集合は、前記多義的意味を持たないタイトルを有する投稿の集合であり、前記コンテンツに関連しない集合は、ランダムに抽出された投稿の集合から、前記多義的意味を持たないタイトルおよびコンテンツに関連した語句を含んでいる投稿を除外した集合であることも好ましい。
【００１６】
また、前記基本分類器構築手段は、前記トレーニングデータを複数に分割し、分割された１つをテストデータとし、他をトレーニングデータとすることで交差検証し、前記トレーニングデータの洗練を行った後、洗練されたトレーニングデータを評価することにより前記特徴から基本分類器を再構築する手段であることも好ましい。
【００１７】
上記課題を解決するため本発明のコンテンツに関する投稿を抽出する方法は、マイクロブログが提供するＡＰＩを用いて投稿を収集するマイクロブログ収集ステップと、コンテンツのタイトルを、多義的意味を持つタイトルと多義的意味を持たないタイトルとに分類する分類ステップと、コンテンツのタイトルが多義的意味をもつかどうかによって投稿の関連性を判定するマイクロブログ関連性判定ステップとを有する。
【００１８】
上記課題を解決するため本発明のプログラムは、コンテンツに関する投稿を抽出するコンピュータを、マイクロブログが提供するＡＰＩを用いて投稿を収集するマイクロブログ収集手段と、コンテンツのタイトルを、多義的意味を持つタイトルと多義的意味を持たないタイトルとに分類する分類手段と、コンテンツのタイトルが多義的意味をもつかどうかによって投稿の関連性を判定するマイクロブログ関連性判定手段として機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明により、コンテンツのタイトルが曖昧である場合でさえ、コンテンツに関連したマイクロブログの投稿を、短時間でかつ安価に、関連しない投稿と区別することが容易に可能になる。関連した投稿は、視聴者が与えられたコンテンツについて何を考えているかを正確に解析するために使用されることができる。このデータは、視聴者の必要に反応したいと欲する場合、コンテンツの制作者および配信社にとって価値がある。これとは別に、このデータは視聴者にコンテンツを推薦する際にも使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の装置の機能構成図を示す。
【図２】本発明の装置がコンテンツに関する投稿を抽出する処理フローチャートを示す。
【図３】コンテンツタイトル分類部の処理フローチャートを示す。
【図４】マイクロブログの関連性判定部の処理フローチャートを示す。
【図５】本発明の装置が分類器を構築する処理フローチャートを示す。
【図６】基本の分類器を構築する処理フローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明を実施するための最良の実施形態について、以下では図面を用いて詳細に説明する。なおここでは、テレビ番組に関する投稿の抽出に準ずる実施形態を説明するが、本発明はテレビ番組に限らず、映画や書籍等、タイトルを有するコンテンツ全般に適用可能である。図１は、本発明の装置の機能構成図を示す。本装置は、コンテンツ関連投稿抽出部１と分類器構築処理部２を備え、コンテンツ関連投稿抽出部１は、マイクロブログ収集部１１、コンテンツタイトル分類部１２、およびマイクロブログの関連性判定部１３を備え、分類器構築処理部２は、トレーニングデータラベル部２１、基本特徴抽出部２２、基本分類器構築部２３、拡張特徴抽出部２４、および拡張分類器構築部２５から構成される。分類器構築処理部２で構築された基本分類器または拡張分類器により、コンテンツ関連投稿抽出部１で投稿がテレビ番組に関連した投稿およびテレビ番組に関連しない投稿に分類される。本実施形態では、教師付き学習を使用する。しかし、ＳＮＳ（マイクロブログ）の投稿を自動的にラベル付けすることによって、ラベル付けにかかるコストを削減する。
【００２２】
コンテンツ関連投稿抽出部１は、コンテンツのタイトルを入力し、該タイトルに関する投稿を抽出する部分である。マイクロブログ収集部１１は、マイクロブログ等が提供するＡＰＩ等を用いて投稿を収集し、コンテンツタイトル分類部１２は、タイトルを曖昧なタイトル（多義的意味を持つタイトル）と曖昧でないタイトル（多義的意味を持たないタイトル）とに分類する。マイクロブログの関連性判定部１３は、分類器構築処理部２で構築された分類器を用い、コンテンツのタイトルが多義的意味を持つかどうかによって投稿はコンテンツに関連するかどうかを判定する。
【００２３】
分類器構築処理部２は、分類器を構築する。トレーニングデータラベル部１２は、多義的意味を持たないタイトルを用いて、分類器構築のため投稿を２つの集合、テレビ番組に関連した集合とテレビ番組に関連しない集合とに自動的にラベル付けし、トレーニングデータを作成する。基本特徴抽出部２２は、基本の分類器のための特徴を抽出する。基本分類器構築部２３は、基本特徴抽出部２２で抽出された特徴から、基本分類器を構築する。拡張特徴抽出部２４は、拡張分類器のため、多義的意味を持つタイトルに関連する特徴を抽出する。拡張分類器構築部２５は、拡張特徴抽出部２４で抽出された特徴から、拡張分類器を構築する。
【００２４】
図２は、本発明の装置がコンテンツに関する投稿を抽出する処理フローチャートを示す。以下、本フローチャートに従って、コンテンツ関連投稿抽出部１を詳細に説明する。
【００２５】
ステップ１：関連マイクロブログ候補の収集。マイクロブログ等が提供するＡＰＩ等を用いて投稿を収集する。
ステップ２：コンテンツタイトル分類。タイトルを曖昧なタイトル（多義的意味を持つタイトル）と曖昧でないタイトル（多義的意味を持たないタイトル）とに分類する。テレビ番組のタイトルの多義的意味の有無は、図３のフローチャートで示されるように、３つのステップで決定される。本フローチャートにより、テレビ番組タイトルが多義的意味を持つタイトルであるか、多義的意味を持たないタイトルであるか分類される。
【００２６】
ステップ２１：テレビ番組のタイトルの中の各単語が辞書（例えば、スペルチェック辞書）の中に含まれるかどうか確認する。もし含まれている場合、このタイトルは多義的意味を持つタイトルと認識する。しかしながら、タイトルが３以上の単語で構成された場合、たとえ、全ての単語が辞書に含まれてとしても、このタイトルは多義的意味を持つタイトルと認識しない。これは、単語数が増加するにしたがって、全体の文字列が異なった文脈で使用される可能性が減少するためである。例えば、"Attack of the show"および"How I met your mother"のようなテレビ番組のタイトルが該当する。
【００２７】
ステップ２２：ウィキペディア（Wikipedia）（利用者により項目の追加、内容の追加が可能であるネットワーク上の百科事典）でタイトル（Ｘ）の形の項目が存在するかどうか確認する。例えば、"Herors(comics)"および"Glee(music)"である。もし、このような形の項目が存在しない場合、多義的意味を持たないタイトルと認識する。存在する場合、ステップ２３に進む。この場合、このテレビ番組のタイトルは、本のタイトルまたは音楽名のような、異なった意味を有していると仮定することができるため、このままでは多義的意味を持たないタイトルと認識できないためである。
【００２８】
ステップ２３：ウィキペディアで、ＸタイトルＸまたはＸ（タイトル）の形の項目が存在するかどうか確認する。前者の例としては、"List of Glee episodes"または"Characters of Supernatural"、後者の例としては"Mark Sloan (Grey’s Anatomy)"や"If Tomorrow Never Comes(Grey’s Anatomy)"である。これらの項目がウィキペディアから見つかった場合、このテレビ番組のタイトルは多義的意味を持たないと認識される。
【００２９】
以上のように、タイトルが辞書にもなく短くもなく（ステップ２１）、ウィキペディアからも多義的でない（ステップ２２および２３）と判断されるときのみ、タイトルは多義的意味を持たないと判断される。
【００３０】
ステップ３：マイクロブログの関連性判定。図４はマイクロブログの関連性判定部の処理フローチャートを示す。本フローチャートにより、マイクロブログがコンテンツのタイトルと関連する投稿であるか関連しない投稿であるか判定される。
ステップ３１：投稿の内容にＸタイトルＸを含むか。投稿の中にコンテンツのタイトルを含まない場合、コンテンツに無関係な投稿であることが判定される。含む場合、ステップ３２に進む。
ステップ３２：多義性があるタイトルか？。タイトルが多義的意味を持たない場合、投稿の中にタイトルを含むことにより、コンテンツに関係する投稿であることが判定される。タイトルが多義的意味を持つ場合、ステップ３３に進む。
ステップ３３：特徴量を投稿内容とメタデータから抽出する。
ステップ３４：抽出した特徴量を入力として分類器で判定。ステップ３３で抽出された特徴量を入力し、分類器構築処理部で構築された分類器を用いて、コンテンツに関係する投稿であるか判定する。判定結果が「関連」の場合、コンテンツに関係する投稿であり、判定結果が「無関連」の場合、コンテンツに関係しない投稿である。
【００３１】
図５は、本発明の装置が分類器を構築する処理フローチャートを示す。
ステップ５１：トレーニングデータラベル付け。ここでは、分類器のため、多くの数の投稿からラベル付けされた２つの集合、テレビ番組に関連した集合（正の例）およびテレビ番組に関連しない集合（負の例）を抽出する。
【００３２】
正の例として、多義的意味を持たないテレビ番組のタイトルを有する投稿を抽出する。しかしながら、もし、これらの文字列がウィキペディアの項目である場合、ＸタイトルＸの形の文字列を含むテレビ番組のタイトルは除外する。なぜなら、投稿の中のタイトルがより長いタイトルの部分文字列である場合、これは短いタイトルより長いタイトルに関連する可能性が高いためである。例えば、"Lost"と"The Lost World"である。
【００３３】
次に、負の例として、マイクロブログから投稿をランダムに抽出する。しかしながら、多義的意味を持たないテレビ番組のタイトルおよび他の典型的なキーワードのようなテレビに関連した語句（例えば、watching）を含んでいる投稿を除外する。これはテレビに関連した投稿が含まれないことを確実にするためである。
【００３４】
ステップ５２：基本特徴抽出。非特許文献１から３に記載された方法により、投稿がテレビ番組に関連するかを評価する分類器のためのさまざまな特徴を抽出する。例えば、以下の特徴１と特徴２が投稿毎に抽出される。
【００３５】
特徴１：投稿のテキストは、テレビに関連した語句および表現を含んでいるか。なお、語句および表現は、上記の正の例に含まれる投稿から抽出された語句および表現のリストである。これは、テレビに関連した語句および表現を含んでいる投稿は、よりテレビ番組に関連する可能性が高いためである。
【００３６】
特徴２：投稿のテキストと、テレビ番組ガイドまたはウィキペディアのような外部リソースの中で見つかった情報（例えば、テレビ番組の記述、俳優のリスト、登場人物のリスト）との間にどのくらい多くの語が重複するか。これは、投稿の中の語と外部リソースの語と間に、多くの重複がある場合、この投稿は、よりテレビ番組に関連する可能性が高いためである。
【００３７】
ステップ５３：基本分類器構築。全ての特徴を抽出した後、ステップ５１で作成されたトレーニングデータを交差検証することによって、データの洗練を行い、信頼性の低いデータを除く。洗練されたトレーニングデータから基本分類器を構築する。図６は、基本の分類器を構築する処理フローチャートを示す。
ステップ６１：データ分割。トレーニングデータをｎ個に分割する。ｎは、２以上の整数で、例えば１０から２０とする。
ステップ６２：ｉ＝１。
ステップ６３：分類器構築。ｉ番目の以外のデータをトレーニングデータとして、機械学習（例えば、ＳＶＭ）を用いて分類器を構築する。
ステップ６４：分類器検証：ｉ番目のデータをテストデータとして、このデータの特徴をステップ６３で作成された分類器に入力し、ｉ番目のデータに対する結果（推定ラベルと信頼度）を取得する。
ステップ６５：ｉをインクリメントして、ｉ＝ｎまで、ステップ６３とステップ６４を繰り返す。
ステップ６６：データ削除。上記ｎ回の交差検証により、ｎ個のデータに対する結果が取得される。これらのデータから低信頼度のデータを削除し、データを洗練する。
ステップ６７：分類器再構築。残ったデータを統合し、トレーニングデータを構築する。このトレーニングデータから機械学習（例えば、ＳＶＭ）を用いて分類器を再構築する。
【００３８】
この後、多義的な意味を有するテレビ番組を含むラベル付けされていない投稿を新たに用意し、この投稿に基本の分類器でラベル付けのテストを行い、この投稿から低い信頼性のデータを削除した後、拡張分類器用のトレーニングデータを構築する。
【００３９】
ステップ５４：拡張特徴抽出。このステップで、多義的意味を持つテレビ番組のタイトルに対する分類結果が解析され、より多くの特徴を抽出するために使用される。非特許文献１から３に記載された方法により、分類器のさまざまな基準の特徴を抽出する。例えば、以下の特徴３から特徴６が投稿毎に抽出される。
【００４０】
特徴３：投稿の中でテレビ番組のタイトルは大文字になっているか。これは、テレビ番組のタイトルが大文字になっている場合、この投稿はテレビ番組に関連する可能性が高いためである。
特徴４：投稿の中に他のテレビ番組のタイトルが存在するか。これは、投稿の中に他のテレビ番組のタイトルが存在する場合、この投稿はテレビ番組に関連する可能性が高いためである。
特徴５：投稿のテキストは、テレビに関連する語句と表現（関連した投稿から抽出された語句と表現のリスト）を含むか。これは、投稿がテレビに関連する語句を含む場合、この投稿はテレビ番組に関連する可能性が高いためである。
特徴６：投稿のテキストは、関連していない投稿で典型的な語句と表現（関連しない投稿から抽出された語句と表現のリスト）を含むか。これは、投稿がより多くの典型的な関連していない語句を含む場合、この投稿はテレビ番組に関連しない可能性が高いためである。
【００４１】
さらに、以下の特徴７から特徴１２を加える。これらの特徴を加えることによって、特徴が関連した投稿である可能性が高いと指示する場合、投稿を関連するとラベル付けするバイアスを行うことができる。逆に関連した投稿である可能性が低いと指示する場合、投稿を関連しないとラベル付けするバイアスを行うことができる。これらの特徴は、非特許文献１から３で使用された特徴とは異なり、同じテレビ番組のタイトルのために抽出された全ての投稿に対して同じである。
【００４２】
特徴７：テレビ番組のタイトルの語の何パーセントが辞書の中で見つかるか。これは、辞書の中に見つかった語が多いほど、テレビ番組のタイトルは他の文章内に使用される可能性が高いためである。
特徴８：テレビ番組のタイトルは何文字か。これは多くの語を含むテレビ番組のタイトルは他の文章内に使用される可能性が低いためである。
特徴９：どのくらい頻繁に日常で使用される語がテレビ番組のタイトルにあるか。なお、語句頻度リストに基づいて行われる。これは、テレビ番組のタイトルに日常語で頻繁に使用される語がある場合、テレビ番組のタイトルは他の文章内に使用される可能性が高いためである。
特徴１０：どのくらい多くのＸ（タイトル）の形のウィキペディアの項目と一致するか。これは、Ｘ（タイトル）の形のウィキペディアの項目と多く一致するテレビ番組のタイトルは、異なった文章内に使用される可能性が高いためである。
特徴１１：どのくらい多くのＸタイトルＸの形のウィキペディアの項目と一致するか。これは、ＸタイトルＸの形のウィキペディアの項目と多く一致するテレビ番組のタイトルは、異なった文章内に使用される可能性が高いためである。
特徴１２：テレビ番組のタイトルを含んでいる全てのウィキペディアの項目におけるリンクの何パーセントは、テレビ番組のタイトルに関する項目を導くか。これは、テレビ番組のタイトルを含んでいるが、テレビ番組を記載していない項目へのリンクのパーセントが大きい場合、テレビ番組のタイトルは異なった文章内に使用される可能性が高いためである。
【００４３】
ステップ５５：拡張分類器構築。上記の特徴を追加することにより、トレーニングデータから拡張分類器が構築される。さらに必要な場合、低い分類信頼性を有するトレーニングデータを除去するステップ、ラベル付けされないトレーニングデータをさらに追加するステップ、より多くの特徴を抽出するステップ、分類器を再構築するステップを数回繰り返すことができる。
【００４４】
また、以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様および変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲およびその均等範囲によってのみ規定されるものである。
【符号の説明】
【００４５】
１  コンテンツ関連投稿抽出部
２  分類器構築処理部
１１  マイクロブログ収集部
１２  コンテンツタイトル分類部
１３  マイクロブログの関連性判定部
２１  トレーニングデータラベル部
２２  基本特徴抽出部
２３  基本分類器構築部
２４  拡張特徴抽出部
２５  拡張分類器構築部
【図１】
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【図２】
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【図３】
2014035625.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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