(57)【要約】  オブジェクトに関連する文章からそのオブジェクトの特性を表すキーワードを抽出すること。  キーワード抽出システムは、オブジェクトに関する文章を取得し、取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別し、前記識別された前記複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出し、前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトに関する文章を取得する取得手段と、
取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別する識別手段と、
前記識別された前記複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出するスコア算出手段と、
前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択する特性選択手段と、
を含むことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項２】
請求項１に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれと、識別された複数の形容詞の単語との相対位置に基づいて、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項３】
請求項２に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれとの距離が所定の値より小さい形容詞の単語に基づいて、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項４】
請求項３に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれとの距離が所定の値より小さい形容詞の単語と前記名詞の単語との距離に基づいて、前記スコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項５】
請求項４に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれとの距離が所定の値より小さい形容詞の単語と前記名詞の単語との距離と、前記距離が所定の値より小さい形容詞の単語が前記名詞の単語の後ろにあるか否かと、に基づいて、前記スコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項６】
請求項４に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記それぞれの名詞の単語とともに用いられる形容詞の単語が属するグループにさらに基づいて、前記スコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれかに記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記オブジェクトを説明する他の文を取得し、前記取得された他の文に含まれない、前記選択された単語を検出する解析手段をさらに含む、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項８】
オブジェクトに関する文章を取得するステップと、
取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別するステップと、
前記識別された前記複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出するステップと、
前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択するステップと、
を含むことを特徴とするキーワード抽出方法。
【請求項９】
オブジェクトに関する文章を取得する取得手段、
取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別する識別手段、
前記識別された前記複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出するスコア算出手段、
前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択する特性選択手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はキーワード抽出システム、キーワード抽出方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
あるテーマについて記載された文章から、その文章における単語の出現頻度に基づいて、そのテーマと相関を有する単語を抽出する技術がある。【０００３】
非特許文献１には、２つの政党に関連する文書における単語の出現頻度を統計的に処理することにより、政党と相関を有する単語を抽出することが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Monroe et. al, “Fightin’ Words: Lexical Feature Selection and Evaluation for Identifying the Content of Political Conflict”, political analysis (2008) 16:372-403
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、オブジェクト（例えば「お菓子」）のレビューの文章からそのオブジェクトの特性を表すキーワード（例えば「味」「食感」）を抽出することが考えられる。単に出現頻度を用いてキーワードを抽出すると、オブジェクトの特性を表さないキーワード（例えば「発送」）も抽出されてしまい、効果的でなかった。【０００６】
本発明は上記課題を鑑みてなされたものであって、その目的は、あるオブジェクトに関連する文章からそのオブジェクトの特性を表すキーワードを抽出することが可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明にかかるキーワード抽出システムは、オブジェクトに関する文章を取得する取得手段と、取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別する識別手段と、前記識別された前記複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出するスコア算出手段と、前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択する特性選択手段と、を含む。【０００８】
また、本発明にかかるキーワード抽出方法は、オブジェクトに関する文章を取得するステップと、取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別するステップと、前記識別された前記複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出するステップと、前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択するステップと、を含む。【０００９】
また、本発明にかかるプログラムは、オブジェクトに関する文章を取得する取得手段、取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別する識別手段、前記識別された前記複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出するスコア算出手段、前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択する特性選択手段、としてコンピュータを機能させる。【００１０】
本発明によれば、あるオブジェクトに関連する文章から、そのオブジェクトの特性を表すキーワードを抽出することができる。【００１１】
本発明の一態様では、前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれと、識別された複数の形容詞の単語との相対位置に基づいて、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出してもよい。【００１２】
本発明の一態様では、前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれとの距離が所定の値より小さい形容詞の単語に基づいて、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出してもよい。【００１３】
本発明の一態様では、前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれとの距離が所定の値より小さい形容詞の単語と前記名詞の単語との距離に基づいて、前記スコアを算出してもよい。【００１４】
本発明の一態様では、前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれとの距離が所定の値より小さい形容詞の単語と前記名詞の単語との距離と、前記距離が所定の値より小さい形容詞の単語が前記名詞の単語の後ろにあるか否かとに基づいて、前記スコアを算出してもよい。【００１５】
本発明の一態様では、前記スコア算出手段は、前記それぞれの名詞の単語とともに用いられる形容詞の単語が属するグループにさらに基づいて、前記スコアを算出してもよい。【００１６】
本発明の一態様では、キーワード抽出システムは、前記オブジェクトを説明する他の文を取得し、前記取得された他の文に含まれない、前記選択された単語を検出する解析手段をさらに含んでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態にかかる分析システムの一例を示す図である。
【図２】分析サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】分析サーバが実現する機能を示すブロック図である。
【図４】オブジェクト説明部およびユーザテキスト収集部の処理の一例を示すフロー図である。
【図５】オブジェクト情報格納部に格納される情報の一例を示す図である。
【図６】ユーザテキスト入力画面の一例を示す図である。
【図７】ユーザテキスト格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図８】ユーザテキスト読出部、ユーザテキスト解析部、説明文分析部の処理の一例を示すフロー図である。
【図９】テキストから分割され品詞が識別された単語の例を示す図である。
【図１０】スコア算出部の処理の一例を示すフロー図である。
【図１１】スコア算出部の処理の他の一例を示すフロー図である。
【図１２】あるオブジェクトについてのテキストに含まれ特性選択部により選択された名詞の単語の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下では、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。同じ符号を付された構成に対しては、重複する説明を省略する。本実施形態においては、キーワード抽出システムとして、ユーザから商品などのオブジェクトについてのレビューのテキストを受信し、受信されたテキストを分析してオブジェクトの特性（属性）を示すキーワードを抽出する分析システムについて説明する。なお、オブジェクトとして、商品の代わりに、組織やサービスの提供者といったものを処理の対象としてもよい。
【００１９】
図１は、本発明の実施形態にかかる分析システムの一例を示す図である。この分析システムは、分析サーバ１と、ユーザ端末２とを含む。これらは、ネットワーク３を介して接続されている。ネットワーク３は、例えばローカルエリアネットワークやインターネットである。
【００２０】
分析サーバ１は、サーバコンピュータである。分析サーバ１は、ウェブサーバプログラム（ｈｔｔｐｄなど）を実行し、ブラウザプログラムを実行するユーザ端末２からインターネットを介して情報を受信し、ユーザ端末２にボタンや文字列を含む画像（画面）を表示させる情報等を出力する。また、分析サーバ１は、ユーザから入力されたオブジェクトに関するテキストを受信し、データベースに記憶させる。分析サーバ１は、受信されたテキストを分析してオブジェクトの特性を示す単語を抽出する。
【００２１】
ユーザ端末２は、例えばパーソナルコンピュータやスマートフォンであり、ユーザが入力した情報を分析サーバ１等に送信し、分析サーバ１等から情報を受信し、その情報に応じた画像を表示出力デバイスが表示するよう制御する。
【００２２】
図２は、分析サーバ１のハードウェア構成の一例を示す図である。分析サーバ１、ユーザ端末２のそれぞれは、プロセッサ１１、記憶部１２、通信部１３、入出力部１４を含む。
【００２３】
プロセッサ１１は、記憶部１２に格納されているプログラムに従って動作する。またプロセッサ１１は通信部１３、入出力部１４を制御する。なお、上記プログラムは、インターネット等を介して提供されるものであってもよいし、フラッシュメモリやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであってもよい。
【００２４】
記憶部１２は、ＲＡＭおよびフラッシュメモリ等のメモリ素子とハードディスクドライブのような外部記憶装置とによって構成されている。記憶部１２は、上記プログラムを格納する。また、記憶部１２は、各部から入力される情報や演算結果を格納する。
【００２５】
通信部１３は、他の装置と通信する機能を実現するものであり、例えば有線ＬＡＮの集積回路などにより構成されている。通信部１３は、プロセッサ１１の制御に基づいて、他の装置から受信した情報をプロセッサ１１や記憶部１２に入力し、他の装置に情報を送信する。
【００２６】
入出力部１４は、表示出力デバイスをコントロールするビデオコントローラや、入力デバイスからのデータを取得するコントローラなどにより構成される。入力デバイスとしては、キーボード、マウス、タッチパネルなどがある。入出力部１４は、プロセッサ１１の制御に基づいて、表示出力デバイスに表示データを出力し、入力デバイスをユーザが操作することにより入力されるデータを取得する。表示出力デバイスは例えば外部に接続されるディスプレイ装置である。
【００２７】
ユーザ端末２は、分析サーバ１と同様にプロセッサ１１、記憶部１２、通信部１３、入出力部１４等を含む。ユーザ端末２は分析サーバ１等から受信したデータに基づいて画面を提示する機能や、その画面についてユーザが入力したテキスト等の情報を分析サーバ１に送信する機能を実現する。これらの機能は、例えばユーザ端末２に含まれるプロセッサ１１等がブラウザなどのプログラムを実行し、分析サーバ１等から受信したデータに応じた処理をすることで実現される。またブラウザではなく、ユーザ端末２にインストールされた専用のアプリケーションプログラムによりこれらの機能が実現されてもよい。
【００２８】
次に、本発明の実施形態にかかる分析サーバ１が実現する機能や処理について説明する。図３は、分析サーバ１が実現する機能を示すブロック図である。分析サーバ１は機能的に、オブジェクト説明部５１、ユーザテキスト収集部５２、ユーザテキスト読出部５３、ユーザテキスト解析部５４、説明文分析部５５、オブジェクト情報格納部７１、ユーザテキスト格納部７２を含む。また、ユーザテキスト解析部５４は、機能的に品詞識別部５７、スコア算出部５８、特性選択部５９を含む。これらの機能は、分析サーバ１に含まれるプロセッサ１１が、記憶部１２に格納されたプログラムを実行し通信部１３等を制御することにより実現される。
【００２９】
オブジェクト情報格納部７１は、主に記憶部１２により実現される。オブジェクト情報格納部７１は、商品などのオブジェクトのそれぞれについて、オブジェクトＩＤ、名前、オブジェクトが含まれるカテゴリ、店舗などの管理者により入力された紹介文の情報を格納する。
【００３０】
ユーザテキスト格納部７２は、主に記憶部１２により実現される。ユーザテキスト格納部７２は、ユーザにより入力された、オブジェクトについてのテキストを格納する。ここでは、ユーザテキスト格納部７２は、ユーザにより入力されたテキストとして、オブジェクトである商品についてのレビューを格納する。ここで、オブジェクト情報格納部７１およびユーザテキスト格納部７２は、分析サーバ１と異なるサーバに配置されてもよい。例えば、他のサーバにインストールされたデータベース管理システムにオブジェクト情報格納部７１およびユーザテキスト格納部７２が配置されていてもよい。
【００３１】
オブジェクト説明部５１は、主にプロセッサ１１がプログラムを実行し、記憶部１２および通信部１３を制御することにより実現される。オブジェクト説明部５１は、オブジェクト情報格納部７１からオブジェクトを説明するテキストを取得し、通信部１３を用いてテキストを含むデータをユーザ端末２へ送信する。
【００３２】
ユーザテキスト収集部５２は、主にプロセッサ１１がプログラムを実行し、記憶部１２および通信部１３を制御することにより実現される。ユーザテキスト収集部５２は、あるオブジェクトについてユーザが入力した文を取得し、ユーザテキスト格納部７２に格納する。
【００３３】
ユーザテキスト読出部５３は、主にプロセッサ１１がプログラムを実行し、記憶部１２を制御することにより実現される。ユーザテキスト読出部５３は、ユーザテキスト格納部７２に格納され、かつオブジェクトに関連するテキストを取得する。
【００３４】
ユーザテキスト解析部５４は、取得されたテキストを解析し、オブジェクトの特性（属性）を示す単語を抽出する。
【００３５】
品詞識別部５７は、主にプロセッサ１１がプログラムを実行し、記憶部１２を制御することにより実現される。品詞識別部５７は、ユーザテキスト読出部５３により取得されたテキストから、複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別する。
【００３６】
スコア算出部５８は、主にプロセッサ１１がプログラムを実行し、記憶部１２を制御することにより実現される。スコア算出部５８は、識別された複数の名詞の単語のそれぞれに対し、そのそれぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコア値を算出する。
【００３７】
特性選択部５９は、主にプロセッサ１１がプログラムを実行し、記憶部１２を制御することにより実現される。特性選択部５９は、算出されたスコアに基づいて、複数の名詞の単語のうち１または複数を、オブジェクトの特性（属性）を表す単語として選択する。
【００３８】
説明文分析部５５は、ユーザテキスト読出部５３により読み出され、解析されたテキストと異なるテキストを取得する。このテキストはオブジェクトについて説明する説明文である。そして、説明文分析部５５は、そのオブジェクトの特性を表す単語のうち、そのテキストに含まれない単語を検出する。
【００３９】
次に、オブジェクト説明部５１およびユーザテキスト収集部５２の処理について説明する。図４は、オブジェクト説明部５１およびユーザテキスト収集部５２の処理の一例を示すフロー図である。
【００４０】
はじめに、オブジェクト説明部５１は、オブジェクトの情報をオブジェクト情報格納部７１から取得する（ステップＳ１０１）。情報の取得の対象となるオブジェクトは、予めユーザにより選択されたオブジェクトであって、通信部１３がユーザ端末２から受信したオブジェクトであってよい。
【００４１】
図５は、オブジェクト情報格納部７１に格納される情報の一例を示す図である。オブジェクト情報格納部７１には複数のオブジェクトのそれぞれについてオブジェクト情報が格納されている。１つのオブジェクトについてのオブジェクト情報は、オブジェクトを識別するためのオブジェクトＩＤ、名前、オブジェクトが属するカテゴリ、紹介文、紹介文を入力した入力者を示す管理者ＩＤを含む。紹介文は、主にオブジェクトを管理する管理者（例えばそのオブジェクトを販売する店舗の管理者）により入力される。その管理者は複数であってよく、管理者ＩＤにより識別される。オブジェクト情報は、日本語と英語とが混在していてもよい。
【００４２】
次に、オブジェクト説明部５１は、オブジェクトを説明する情報と、ユーザにオブジェクトに関連するテキスト（文章）を入力させるための情報とをユーザ端末２に向けて送信する（ステップＳ１０２）。オブジェクトを説明する情報はオブジェクトの名前、説明文を含み、テキストを入力させるための情報は例えば入力フィールドを示すＨＴＭＬを含む。
【００４３】
図６は、ユーザテキスト入力画面の一例を示す図である。ユーザテキスト入力画面は、オブジェクト説明部５１から送信される情報を受信したユーザ端末２が生成する画面である。ユーザテキスト入力画面には、オブジェクト説明部５１から送信される説明文が配置される説明文領域３１と、ユーザがレビューのテキストを入力する入力領域３２と、入力ボタン３３とを含む。ユーザがテキストを入力し入力ボタン３３を押下すると、ユーザ端末２は入力されたテキストを分析サーバ１に向けて送信する。
【００４４】
ユーザ端末２からテキストが送信されると、ユーザテキスト収集部５２はユーザ端末２からそのオブジェクトについてのテキストを受信する（ステップＳ１０３）。そして、ユーザテキスト収集部５２は受信されたテキストをオブジェクトに関連付けて、ユーザテキスト格納部７２に格納する（ステップＳ１０４）。
【００４５】
図７は、ユーザテキスト格納部７２に格納されるデータの一例を示す図である。ユーザテキスト格納部７２には、複数のレコードが格納されており、各レコードは、テキストと、テキストの対象となるオブジェクトのオブジェクトＩＤと、テキストを入力したユーザのユーザＩＤとを含む。１つのレコードはユーザが入力する１つのレビューに対応する。
【００４６】
ここで、ユーザテキスト読出部５３、ユーザテキスト解析部５４、説明文分析部５５の処理について説明する。図８は、ユーザテキスト読出部５３、ユーザテキスト解析部５４、説明文分析部５５の処理の一例を示すフロー図である。図８に示す処理は、予め定められたオブジェクトについて行われてもよいし、オブジェクトごとに繰り返し実行されてもよい。図８に示す処理では、あるオブジェクトについて特性を表す単語を抽出しているが、あるカテゴリに属する複数のオブジェクトについて特性を表す単語を抽出してもよい。
【００４７】
図８に示す処理では、はじめに、ユーザテキスト読出部５３は、ユーザテキスト格納部７２から処理対象となるオブジェクトに関連付けられたテキストのデータを取得する（ステップＳ２０１）。より具体的には、ユーザテキスト読出部５３は、記憶部１２に格納されたユーザテキストのレコードのうち処理対象となるオブジェクトのオブジェクトＩＤを有するレコードを抽出し、それらのレコードに含まれるテキストを取得する。ここで、ユーザテキストのレコードがデータベース管理システムにより格納されている場合には、データベース管理システムに格納されているレコードをオブジェクトＩＤを検索キーとして検索することによりレコードが抽出される。
【００４８】
オブジェクトに関連付けられたテキストのデータが取得されると、品詞識別部５７は、テキストを複数の単語に分解し、分解された単語のそれぞれの品詞を識別する（ステップＳ２０２）。テキストを単語に分解しその単語の品詞を識別する具体的な手法については形態素解析などとして一般に知られているので説明を省略する。この処理により、テキストに含まれる名詞の単語および形容詞の単語が識別される。ここで、品詞識別部５７は、分割された単語にシーケンス番号を付与する。文書の初めに位置する単語のシーケンス番号は１である。
【００４９】
図９は、テキストから分割され品詞が識別された単語の例を示す図である。上側は日本語の文が分解された単語の例を示し、下側は英語の文が分解された単語の例を示す。それぞれの例について、１行目は先頭から付与される単語のシーケンス番号、２行目は、分割される単語を示している。図９の例では、文章を「/」で分割することにより単語を示している。３行目のマークは直上にある単語の品詞を示しており、「ｎ」が名詞、「ａｄｊ」が形容詞に対応する。
【００５０】
単語の品詞が識別されると、スコア算出部５８は、名詞の単語ごとに、その名詞の単語が形容詞とともに用いられる頻度を示すスコア値を算出する（ステップＳ２０３）。
【００５１】
スコア算出部５８がスコア値を算出する処理についてさらに詳細に説明する。図１０は、スコア算出部５８の処理の一例を示すフロー図である。
【００５２】
図１０の処理において、スコア算出部５８ははじめに、テキスト中に存在する名詞の単語のリストを作成する（ステップＳ３０１）。より具体的には、品詞識別部５７により識別された名詞の単語の重複を取り除いたリストを作成し、スコア値の算出の対象となる名詞の単語を特定する。そして、スコア算出部５８はリストに含まれる名詞の単語のそれぞれのスコア値に０を設定する（ステップＳ３０２）。
【００５３】
スコア値の算出は単語の名称ごとに行われるので、同じ名称の複数の単語が存在する場合は、それぞれの単語について算出されたスコア要素の和がスコア値となる。
【００５４】
次に、スコア算出部５８は、テキストに含まれる複数の単語のうち最初の名詞の単語を取得し、その名詞の単語のシーケンス番号（位置）を変数iに設定する（ステップＳ３０３）。そして、スコア算出部５８はその名詞の単語との距離が所定の値より小さい形容詞の単語を検出する。より具体的には、スコア算出部５８は、（i−２）番目から（i＋２）番目までの単語から、形容詞の単語を検出する（ステップＳ３０４）。なお、取得される単語の範囲は実験結果等に基づいて変化させてもよい。
【００５５】
そして、スコア算出部５８は、選択された形容詞の単語のそれぞれについて、スコア要素を算出し（ステップＳ３０５）、取得された名詞の単語についてのスコア値にそのスコア要素を加算する（ステップＳ３０６）。
【００５６】
ここで、１つの名詞の単語についてのスコア要素をＶａｒｉｅｔｙとして、ステップＳ３０４およびステップＳ３０５の処理を数式で表すと、以下のようになる。
【００５７】
【数１】
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【００５８】
ここで、ａｄｊｅｃｔｉｖｅはすべての形容詞について計算することを示しており、その他の品詞の単語については計算対象としていない。ｄｉｓｔは名詞の位置を基準とした形容詞の相対位置を示す。図１０の例では、ｄｉｓｔの値として−２，−１，１，２をとり、その範囲を超える形容詞については処理の対象にしていない。名詞の後ろに形容詞の単語がある場合、ｄｉｓｔは正、名詞の前に形容詞の単語がある場合、ｄｉｓｔは負になる。関数ｆは単調増加の関数である。
【００５９】
この数式によれば、形容詞の単語と名詞の単語との相対位置に応じた重みづけがされた値がスコア要素になり、その合計であるスコア値も相対位置を反映したものになる。この重みは名詞の単語と形容詞の単語との距離に応じたものであり、さらに、名詞の単語の前に形容詞の単語がある場合より、名詞の単語の後に形容詞の単語がある方が、その名詞の単語についての重みが大きくなる。重みが大きいと、スコア値も大きくなる。
【００６０】
例えば、図９の上段の例にしめされるような文において、５番目の単語（名詞）は、７番目の単語（形容詞）により修飾されているが、３番目の単語（形容詞）は１番目の単語（名詞）の説明に用いられており、５番目の単語（名詞）の説明には用いられていない。例えば日本語では、確率的に形容詞はその前の名詞の説明に用いられることが多いので、この式により名詞とともに用いられない形容詞がスコアに過剰に反映されてしまう問題を抑えることができる。なお、スコア算出部５８は、指数関数の代わりに線形的な単調増加関数を用いてスコア要素を計算してもよい。
【００６１】
スコア要素が計算されると、スコア算出部５８はテキスト内かつ現在取得されている名詞の単語より後ろに次の名詞の単語が存在するか判定する（ステップＳ３０７）。テキスト中に次の名詞の単語が存在する場合には（ステップＳ３０７のＹ）、次の名詞の単語を取得し、テキストにおけるその名詞の単語のシーケンス番号（位置）を変数iに設定し（ステップＳ３０８）、ステップＳ３０４からの処理を繰り返す。テキスト中に次の名詞の単語が存在しない場合には（ステップＳ３０７のＮ）、名詞の単語の名称ごとに求められたスコア値を計算結果として記憶部１２へ出力する（ステップＳ３０９）。
【００６２】
なお、スコア算出部５８は、名詞の前にある形容詞の単語も後にある形容詞の単語も同じ重みでスコア要素を計算してもよい。また単に名詞の周囲にある形容詞の単語の数をカウントされる。また、句点などで文の終わりが明示されている場合、スコア算出部５８は名詞の単語が存在する文の隣の文に含まれる単語をスコア値の計算対象から外してもよい。
【００６３】
さらに、スコア算出部５８は、名詞の単語のそばにある形容詞の単語がポジティブな意味をもつ単語のグループに属するかネガティブな意味をもつ単語のグループに属するかにさらに基づいてスコア要素を計算してもよい。例えば、ポジティブな良い意味をもつ単語の場合にプラスのスコア要素となり、ネガティブな悪い意味をもつ単語の場合にマイナスのスコア要素となるように計算してよい。これによれば、データを解析する者がスコア値が高い名詞からオブジェクトの一種である商品の購買理由を推測することや、スコア値の低い名詞からオブジェクトの改良が必要な項目を推測することが可能になる。またスコア算出部５８は名詞およびグループの組み合わせごとにスコア値を計算してもよい。
【００６４】
図１０の処理においては名詞の単語についてループ処理を行っているが、形容詞の単語についてループ処理を行ってもよい。図１１は、スコア算出部５８の処理の他の一例を示すフロー図である。
【００６５】
図１１の処理において、スコア算出部５８ははじめに、テキスト中に存在する名詞の単語のリストを作成し（ステップＳ４０１）、リストに含まれる名詞の単語のそれぞれのスコア値に０を設定する（ステップＳ４０２）。これらの処理は図１０の例と同様である。
【００６６】
そして、スコア算出部５８は、テキストに含まれる複数の単語のうち最初の形容詞の単語を取得し、その形容詞の単語のシーケンス番号（位置）を変数iに設定する（ステップＳ４０３）。そして、スコア算出部５８は（i−２）番目から（i＋２）番目までの単語から、名詞の単語を検出する（ステップＳ４０４）。そして、スコア算出部５８は、選択された名詞の単語のそれぞれについて、スコア要素を算出し（ステップＳ４０５）、その名詞のそれぞれについて、スコア値にそのスコア要素を加算する（ステップＳ４０６）。スコア算出部５８は、前後にある名詞の単語と１つの形容詞についてのスコア要素を名詞の単語と形容詞の単語との相対位置に応じた重みづけにより計算する。この計算式は、ステップＳ３０４のように指数関数を用いたものであってもよい。またスコア要素として重みづけをせず単に固定値を設定してもよい。この場合、名詞の周囲にある形容詞がカウントされる。
【００６７】
スコア要素が計算されると、スコア算出部５８はテキスト内かつ現在取得されている形容詞の単語より後ろに次の名詞の単語が存在するか判定する（ステップＳ４０７）。テキスト中に次の形容詞の単語が存在する場合には（ステップＳ４０７のＹ）、次の形容詞の単語を取得し、テキストにおけるその形容詞の単語のシーケンス番号（位置）を変数iに設定し（ステップＳ４０８）、ステップＳ４０４からの処理を繰り返す。テキスト中に次の名詞の単語が存在しない場合には（ステップＳ４０７のＮ）、名詞の単語の名称ごとに求められたスコア値を計算結果として記憶部１２へ出力する（ステップＳ４０９）。
【００６８】
このように順に形容詞の単語を取得することでスコア値を計算しても、名詞の単語におけるスコア値を取得することができる。また、一般的に形容詞の単語は名詞の単語より少ないので、計算の負荷を軽減することもできる。
【００６９】
テキスト中の名詞の単語のスコア値が算出された後の処理について説明する。テキスト中の名詞の単語のスコア値が算出されると、特性選択部５９は、算出されたスコア値に基づいて、処理対象となるオブジェクトの特性を示す単語を選択する。ここで選択される単語は名詞である。特性選択部５９は、例えば、スコア値が所定の閾値より高い単語や、ソートにより決まる順位が所定の閾値より高い単語を、オブジェクトの特性を示す単語として選択する。なお、本実施形態では、スコア値が大きいほど形容詞と名詞とがセットで用いられる頻度が大きい。
【００７０】
オブジェクトの特性を示す単語は、オブジェクトの属性を示す単語であり、オブジェクトの評価項目に相当する。ここまでに説明した処理により、オブジェクトについてのユーザのレビューなどからそのオブジェクトの評価で重要となる項目を取得することができる。
【００７１】
図１２は、あるオブジェクトについてのテキストに含まれ特性選択部５９により選択された名詞の単語の一例を示す図である。図１２は、オブジェクトが「シャツ」である場合の例を示す。本図の例では、オブジェクトの特性を示す単語として、シャツの説明に用いられ、かつ属性を示す単語が選択されている。形容詞とともに用いられる名詞の単語を抽出するため、「荷物」や「発送」といった、オブジェクトの属性と関係がない単語が抽出される現象の発生も抑えられている。
【００７２】
オブジェクトの特性を示す単語が選択されると、説明文分析部５５は、そのオブジェクトについての他のテキストを取得する。この他のテキストは具体的には、オブジェクト情報に含まれる説明文である。そして、説明文分析部５５は、オブジェクトの特性を表すものとして選択された単語のうち、そのオブジェクトの説明文に含まれない単語を検出する（ステップＳ２０５）。
【００７３】
説明文分析部５５は、上記の処理により、オブジェクトの特性のうち説明がされていない特性を検出することができる。この説明文分析部５５により検出された単語（特性）について説明文を修正することにより、ユーザにとってよりわかりやすい説明文を作成することができる。
【００７４】
なお、これまでに説明した実施形態では分析サーバ１がオブジェクト説明部５１から説明文分析部５５までの機能を有することとしているが、その一部の機能が他のコンピュータに実装されていてもよい。例えば、オブジェクト説明部５１とユーザテキスト収集部５２の機能が別のサーバに実装されてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１  分析サーバ、２  ユーザ端末、３  ネットワーク、１１  プロセッサ、１２  記憶部、１３  通信部、１４  入出力部、３１  説明文領域、３２  入力領域、３３  入力ボタン、５１  オブジェクト説明部、５２  ユーザテキスト収集部、５３  ユーザテキスト読出部、５４  ユーザテキスト解析部、５５  説明文分析部、５７  品詞識別部、５８  スコア算出部、５９  特性選択部、７１  オブジェクト情報格納部、７２  ユーザテキスト格納部。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年3月28日(2018.3.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトに関する文章を取得する取得手段と、
取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別する識別手段と、
前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出するスコア算出手段と、
前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択する特性選択手段と、
を含み、
前記特性選択手段は、前記識別された複数の形容詞の単語を選択しない、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項２】
請求項１に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれと、前記識別された複数の形容詞の単語との相対位置に基づいて、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項３】
請求項２に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれに対し、当該名詞の単語との相対位置に基づいて、前記識別された複数の形容詞の単語のそれぞれに対してスコア要素を算出し、前記算出されたスコア要素に基づいて、前記名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項４】
請求項２または３に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれとの距離が所定の値より小さい形容詞の単語に基づいて、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項５】
請求項４に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれとの距離が所定の値より小さい形容詞の単語と前記名詞の単語との距離に基づいて、前記スコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項６】
請求項５に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記識別された複数の名詞の単語のそれぞれとの距離が所定の値より小さい形容詞の単語と前記名詞の単語との距離と、前記距離が所定の値より小さい形容詞の単語が前記名詞の単語の後ろにあるか否かと、に基づいて、前記スコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項７】
請求項５に記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記スコア算出手段は、前記それぞれの名詞の単語とともに用いられる形容詞の単語が属するグループにさらに基づいて、前記スコアを算出する、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項８】
請求項１から７のいずれかに記載のキーワード抽出システムにおいて、
前記オブジェクトを説明する他の文を取得し、前記取得された他の文に含まれない、前記選択された単語を検出する解析手段をさらに含む、
ことを特徴とするキーワード抽出システム。
【請求項９】
オブジェクトに関する文章を取得するステップと、
取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別するステップと、
前記識別された前記複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出するステップと、
前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択するステップと、
を含み、
前記選択するステップでは、前記識別された複数の形容詞の単語を選択しない、
ことを特徴とするキーワード抽出方法。
【請求項１０】
オブジェクトに関する文章を取得する取得手段、
取得された文章から複数の形容詞の単語と、複数の名詞の単語とを識別する識別手段、
前記識別された前記複数の名詞の単語のそれぞれに対し、前記それぞれの名詞の単語が形容詞の単語とともに用いられる頻度を示すスコアを算出するスコア算出手段、および、
前記算出されたスコアに基づいて、前記複数の名詞の単語のうち１または複数を、前記オブジェクトの特性を表す単語として選択する特性選択手段としてコンピュータを機能させ、
前記特性選択手段は、前記識別された複数の形容詞の単語を選択しない、
ことを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
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