(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書が格納された文書データベースと、
前記文書データベースに格納された各文書を、ユーザの特性を表すプロフィール語を有したプロフィール文書と、少なくともユーザの投稿文書又はハッシュタグ文書とに分割し、ユーザ毎の、プロフィール文書集合と、少なくとも投稿文書集合又はハッシュタグ文書集合のいずれかの文書集合とを取得する情報源分割手段と、
前記情報源分割手段によって取得された各文書を形態素解析して単語群に分割し、その各単語の出現頻度をカウントして、プロフィール文書単語出現頻度情報と、少なくとも投稿文書単語出現頻度情報又はハッシュタグ文書単語出現頻度情報のいずれかの情報とを取得する単語出現頻度カウント手段と、
前記単語出現頻度カウント手段によって取得された各単語出現頻度情報を用いて、プロフィール文書単語出現頻度と、少なくとも投稿文書単語出現頻度又はハッシュタグ文書単語出現頻度のいずれかの単語出現頻度とのオッズ比を計算し、該オッズ比が、設定した抽出条件に適合するか否かを判定し、適合すると判定された単語をプロフィール語として抽出するプロフィール語抽出手段と、
を備えたことを特徴とするプロフィール語抽出装置。
【請求項２】
前記プロフィール語抽出手段における前記抽出条件に適合するか否かの判定は、前記計算されたオッズ比が統計的に有意であるか否かの判定を、予め設定した検定条件に基づく信頼区間の検定を行うことにより実施することを特徴とする請求項１に記載のプロフィール語抽出装置。
【請求項３】
情報源分割手段が、文書データベースに格納された複数の文書を、ユーザの特性を表すプロフィール語を有したプロフィール文書と、少なくともユーザの投稿文書又はハッシュタグ文書とに分割し、ユーザ毎の、プロフィール文書集合と、少なくとも投稿文書集合又はハッシュタグ文書集合のいずれかの文書集合とを取得する情報源分割ステップと、
単語出現頻度カウント手段が、前記情報源分割手段によって取得された各文書を形態素解析して単語群に分割し、その各単語の出現頻度をカウントして、プロフィール文書単語出現頻度情報と、少なくとも投稿文書単語出現頻度情報又はハッシュタグ文書単語出現頻度情報のいずれかの情報とを取得する単語出現頻度カウントステップと、
プロフィール語抽出手段が、前記単語出現頻度カウント手段によって取得された各単語出現頻度情報を用いて、プロフィール文書単語出現頻度と、少なくとも投稿文書単語出現頻度又はハッシュタグ文書単語出現頻度のいずれかの単語出現頻度とのオッズ比を計算し、該オッズ比が、設定した抽出条件に適合するか否かを判定し、適合すると判定された単語をプロフィール語として抽出するプロフィール語抽出ステップと、
を備えたことを特徴とするプロフィール語抽出方法。
【請求項４】
前記プロフィール語抽出ステップにおける前記抽出条件に適合するか否かの判定は、前記計算されたオッズ比が統計的に有意であるか否かの判定を、予め設定した検定条件に基づく信頼区間の検定を行うことにより実施することを特徴とする請求項３に記載のプロフィール語抽出方法。
【請求項５】
コンピュータを請求項１又は２に記載の各手段として機能させるプロフィール語抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報抽出技術の分野に関わり、特に、マイクロブログにおけるプロフィール語抽出装置、方法およびプログラムに関する．
【背景技術】
【０００２】
Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）に代表されるマイクロブログは、短い文書の投稿によって情報を発信したり、コミュニケーションをとったりする、ブログの一種となるメディアである。マイクロブログを利用しているユーザは、自由記述形式で自己紹介のための文書（プロフィール文書）を掲載することができる。プロフィール文書の中で特徴的に出現する、ユーザの特性を良く表すような単語（例えば、ユーザの興味をよく表している、スターウォーズ、嵐、猫などの単語）をプロフィール語という。マイクロブログデータからプロフィール語を抽出する装置が、プロフィール語抽出装置である。
【０００３】
映画、音楽などの専用の入力欄ごとに具体的な映画名、アーティスト名などを記載できるＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）などのソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）と異なり、マイクロブログは専用の入力欄がないため、どのようにプロフィール文を記述するかはユーザによって異なる。そのため、ルールベースで自動的にプロフィール語を抽出することが難しい。
【０００４】
そこで、従来技術では、例えばＬａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ（非特許文献１参照）などのトピックモデルを用いて、プロフィール文書に出現する単語のクラスタリングを行い、トピック確率の高い単語をプロフィール語として抽出している。トピック確率の低い単語は、あらゆるトピックに出現する汎用的な単語なので、プロフィール語として適切ではないと判断し、抽出しない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｄ．  Ｂｌｅｉ，Ａ．  Ｎｇ，ａｎｄ  Ｍ．  Ｊｏｒｄａｎ．“Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ”．  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，  ３，Ｊａｎｕａｒｙ  ２００３，ｐｐ．９９３−１０２２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
プロフィール文書は自由記述形式であるため、プロフィール文書の中にはプロフィール語の他に、プロフィール文書以外の文書（投稿文書など）にも出現するようなプロフィール語として好ましくない単語（ツイート、フォローミーなど）も含まれている。従来技術のように、プロフィール文書のみを情報源としてプロフィール語の抽出を行うのでは、そのような好ましくない単語であるかを判断することができない。そのため、好ましくない単語をプロフィール語として誤抽出し、プロフィール語の抽出精度が低下するおそれがあった。
【０００７】
本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、プロフィール語を精度よく抽出することができるプロフィール語抽出装置、方法、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するための本発明のプロフィール語抽出装置は、複数の文書が格納された文書データベースと、前記文書データベースに格納された各文書を、ユーザの特性を表すプロフィール語を有したプロフィール文書と、少なくともユーザの投稿文書又はハッシュタグ文書とに分割し、ユーザ毎の、プロフィール文書集合と、少なくとも投稿文書集合又はハッシュタグ文書集合のいずれかの文書集合とを取得する情報源分割手段と、前記情報源分割手段によって取得された各文書を形態素解析して単語群に分割し、その各単語の出現頻度をカウントして、プロフィール文書単語出現頻度情報と、少なくとも投稿文書単語出現頻度情報又はハッシュタグ文書単語出現頻度情報のいずれかの情報とを取得する単語出現頻度カウント手段と、前記単語出現頻度カウント手段によって取得された各単語出現頻度情報を用いて、プロフィール文書単語出現頻度と、少なくとも投稿文書単語出現頻度又はハッシュタグ文書単語出現頻度のいずれかの単語出現頻度とのオッズ比を計算し、該オッズ比が、設定した抽出条件に適合するか否かを判定し、適合すると判定された単語をプロフィール語として抽出するプロフィール語抽出手段と、を備えたことを特徴としている。
【０００９】
上記構成によれば、文書から分割した複数の情報源における単語の出現頻度を比較することで、プロフィール文書において特徴的に出現した単語を判断することが可能となる。これによって、プロフィール文書以外にも出現するプロフィール語として不適切な単語の誤抽出を防ぐことができ、プロフィール語を精度よく抽出することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、プロフィール文書以外にも出現するプロフィール語として不適切な単語の誤抽出を防ぐことができ、プロフィール語を精度よく抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態例によるプロフィール語抽出装置の構成図。
【図２】図１の装置の各部で用いられるデータの構造を示す説明図。
【図３】図１の装置の各部が実行する処理のフローチャート。
【図４】図１の装置のプロフィール語抽出部の処理の例を表し、（ａ）はプロフィール文書で出現した単語の頻度を示すグラフ、（ｂ）は投稿文書で出現した単語の頻度を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。本発明の一実施形態例の構成図を図１に示す。図１は、マイクロブログ文書が複数格納されているマイクロブログデータベース（ＤＢ）を入力とし、プロフィール語集合を出力するプロフィール語抽出装置である。
【００１３】
図１において、１０１はマイクロブログ文書が格納されたマイクロブログＤＢである。
【００１４】
１０２は、前記マイクロブログＤＢ１０１に格納された各文書を、ユーザの特性を表すプロフィール語を有したプロフィール文書と、ユーザの投稿文書と、ハッシュタグ文書とに分割し、ユーザ毎の、プロフィール文書集合１０３と、投稿文書集合１０４と、ハッシュタグ文書集合１０５とを取得する情報源分割手段としての情報源分割部である。
【００１５】
１０６は、前記情報源分割部１０２によって取得された各文書集合１０３、１０４、１０５の各文書を形態素解析して単語群に分割し、その各単語の出現頻度をカウントして、プロフィール文書単語出現頻度情報１０７と、投稿文書単語出現頻度情報１０８と、ハッシュタグ文書単語出現頻度情報１０９とを取得する単語出現頻度カウント手段としての単語出現頻度カウント部である。
【００１６】
１１０は、前記単語出現頻度カウント部１０６によって取得された各単語出現頻度情報１０７〜１０９を用いて、プロフィール文書単語出現頻度と投稿文書単語出現頻度とのオッズ比、プロフィール文書単語出現頻度とハッシュタグ文書単語出現頻度とのオッズ比を計算し、該オッズ比が、設定した抽出条件に適合するか否かを判定し、適合すると判定された単語をプロフィール語集合１１１として抽出するプロフィール語抽出手段としてのプロフィール語抽出部である。
【００１７】
図１のプロフィール語抽出装置は、例えばコンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ、入力装置、出力装置、通信インターフェース、ハードディスク、記録媒体およびその駆動装置を備えている。
【００１８】
このハードウェアリソースとソフトウェアリソース（ＯＳ、アプリケーションなど）との協働の結果、プロフィール語抽出装置は、図１に示すように、マイクロブログＤＢ１０１、情報源分割部１０２、単語出現頻度カウント部１０６およびプロフィール語抽出部１１０を実装する。
【００１９】
前記マイクロブログＤＢ１０１はハードディスクあるいはＲＡＭなどの保存手段・記憶手段に構築され、情報源分割部１０２によって取得されたプロフィール語文書集合１０３、投稿文書集合１０４、ハッシュタグ文書集合１０５、および単語出現頻度カウンタ部１０６により取得されたプロフィール文書単語出現頻度情報１０７、投稿文書単語出現頻度情報１０８、ハッシュタグ文書単語出現頻度情報１０９はＲＡＭなどの保存手段・記憶手段に保存される。
【００２０】
前記プロフィール語抽出部１１０により抽出されたプロフィール語集合１１１はＲＡＭなどの保存手段・記憶手段に保存されるか、又は外部に出力される。
【００２１】
ここで、本実施形態例で用いるデータの構造を図２に示す。マイクロブログＤＢ１０１には複数ユーザのマイクロブログ文書（図２（ａ），（ｂ））が格納されており、１人のユーザあたり複数のマイクロブログ文書が格納されている。１つのマイクロブログ文書は、ｉｄ、ｔｅｘｔ、ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ、ｈａｓｈｔａｇｓを含んでいる。ｉｄはユーザを識別するためのユニークな識別番号である。ｔｅｘｔはユーザが投稿した文書であり、投稿文書とハッシュタグ（ｈａｓｈｔａｇｓを構成する個々の単語とハッシュタグを示す＃の文字で構成されたもの）の組み合わせにより構成されている。ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎはプロフィール文書である。ｈａｓｈｔａｇｓはｔｅｘｔに含まれるハッシュタグのリストである。
【００２２】
マイクロブログ文書は１ユーザあたり複数存在するため、情報源分割部１０２で処理されたプロフィール文書、投稿文書、ハッシュタグ文書は、図２（ｃ），（ｄ），（ｅ）のように個々のマイクロブログ文書に含まれていたプロフィール文書、投稿文書、ハッシュタグを改行によって連結し、それぞれ１つの文書にユーザごとにまとめることによって得られる。なお、ハッシュタグが複数存在する場合は、図２（ｅ）のようにそれぞれが半角スペースによって連結される。
【００２３】
単語出現頻度カウンタ部１０６で処理された各文書集合の単語出現頻度情報の例を図２（ｆ），（ｇ），（ｈ）に示す。同じ単語が複数出現しても、同じユーザの文書であれば１としてカウントする。なお、その出現回数分だけカウント（例えば、図２（ｆ）のプロフィール文書単語出現頻度におけるラーメンと愛好家を２としてカウント）するとしても良い。前者の場合は、特異なユーザが存在するような状況においてもロバストになり（例えば、同じ単語を大量に記述しているようなスパム的なユーザの影響を抑えられる）、後者の場合は高出現頻度の単語がより重要視されるようになる。
【００２４】
次に、上記のように構成された装置の動作を図３のフローチャートとともに説明する。
【００２５】
まず、情報源分割部１０３は次のステップｓ１−１からｓ１−６の処理を実行する。
【００２６】
［ステップｓ１−１］  入力であるマイクロブログＤＢ１０１に含まれるユーザ（ｉｄ）毎に繰り返しステップｓ１−２〜ステップｓ１−６の処理を行う。
【００２７】
［ｓ１−２］  ステップｓ１−１で選択されたｉｄのユーザが生成したマイクロブログ文書集合をマイクロブログＤＢ１０１から取得する。
【００２８】
［ステップｓ１−３］  ステップｓ１−２で取得したマイクロブログ文書集合に含まれるマイクロブログ文書毎に、ステップｓ１−４〜ステップｓ１−５の処理を行う。
【００２９】
［ステップｓ１−４］  ステップｓ１−３で選択されたマイクロブログ文書を処理する。プロフィール文書としてｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎを、投稿文書としてｔｅｘｔからハッシュタグを除いたものを、ハッシュタグ文書としてｈａｓｈｔａｇｓを抽出し個々のハッシュタグを半角スペースによって連結したものを、それぞれ抽出する。ユーザ毎にそれぞれ１文書になるように、プロフィール文書、投稿文書、ハッシュタグ文書はステップｓ１−３の繰り返し毎に改行で連結して保存する（例えば図２（ｃ），（ｄ），（ｅ））。プロフィール文書、投稿文書、ハッシュタグ文書はユーザ毎に１文書それぞれ存在するので、全ユーザに対して処理が完了すると、プロフィール文書集合１０３、投稿文書集合１０４、ハッシュタグ文書集合１０５として保存される。
【００３０】
［ステップｓ１−５］  ステップｓ１−３で始まる繰り返しの終了判定を行う。
【００３１】
［ステップｓ１−６］  ステップｓ１−６で始まる繰り返しの終了判定を行う。
【００３２】
次に単語出現頻度カウント部１０６は、以下のステップｓ２−１〜ステップｓ２−７の処理を実行する。
【００３３】
［ステップｓ２−１］  プロフィール文書集合１０３、投稿文書集合１０４、ハッシュタグ文書集合１０５毎に、ステップｓ２−２〜ステップｓ２−７の処理を繰り返す。
【００３４】
［ステップｓ２−２］  ステップｓ２−１で選択された、対象文書集合に含まれる文書毎に、ステップｓ２−３〜ステップｓ２−６の処理を繰り返す。
【００３５】
［ステップｓ２−３］  対象文書を形態素解析し、文書を品詞つき単語群に分割する。形態素解析器は、例えばＭｅＣａｂ（ｈｔｔｐ：／／ｍｅｃａｂ．ｇｏｏｇｌｅｃｏｄｅ．ｃｏｍ／ｓｖｎ／ｔｒｕｎｋ／ｍｅｃａｂ／ｄｏｃ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ）など、従来製品を用いることができる。
【００３６】
［ステップｓ２−４］  ステップｓ２−３で得られた品詞つき単語群から、事前に定義されたストップワードに該当する単語、および事前に定義された抽出対象品詞（名詞など）に該当しない単語を除外する。
【００３７】
［ステップｓ２−５］  ステップｓ２−４の処理後に残っている単語の出現頻度をカウントする。図２の本発明で用いるデータの構造の説明にて述べたように、同じ単語が複数回出現しても１としてカウントしても良いし、登場した回数分だけカウントしても良い。カウントした情報は、プロフィール文書単語出現頻度情報１０７、投稿文書単語出現頻度情報１０８、ハッシュタグ文書単語出現頻度情報１０９として各々保存される。
【００３８】
［ステップｓ２−６］  ステップｓ２−２で始まる繰り返しの終了判定を行う。
【００３９】
［ステップｓ２−７］  ステップｓ２−１で始まる繰り返しの終了判定を行う。
【００４０】
次にプロフィール語抽出部１１０は、以下のステップｓ３−１〜ステップｓ３−７の処理を実行する。
【００４１】
［ステップｓ３−１］  プロフィール文書集合においてカウントされた単語毎に、ステップｓ３−２〜ステップｓ３−６の処理を繰り返す。
【００４２】
［ステップｓ３−２］  ステップｓ３−１において選択された単語をｗとする。プロフィール文書単語出現頻度情報１０７と投稿文書単語出現頻度情報１０８を用いてオッズ比（Ｏｄｄｓ  ｒａｔｉｏ）ＯＲtを計算する。プロフィール文書で出現した単語頻度の総和をｎp*，ｗの単語頻度をｎpwとする。同様に、投稿文書で出現した単語頻度の総和をｎt*，ｗの単語頻度をｎtwとする。このとき、ＯＲtは次の式（１）のように計算される。
【００４３】
【数１】
0006042789.tif 000002
【００４４】
［ステップｓ３−３］  プロフィール文書単語出現頻度情報１０７とハッシュタグ文書単語出現頻度情報１０９を用いて、オッズ比ＯＲhを計算する。ハッシュタグ文書で出現した単語頻度の総和をｎh*，ｗの単語頻度をｎhwとする。このとき、ＯＲhは次のように計算される。
【００４５】
【数２】
0006042789.tif 000003
【００４６】
［ステップｓ３−４］  前記オッズ比が事前に定義された抽出条件に適合するか否かの判定を行う。まず、事前定義の条件適合判断の前に、オッズ比ＯＲtとＯＲhが共に閾値より大きいかどうかを確認する。そうでない場合は、判定結果Ｎｏとしてステップｓ３−６へ進む。そうである場合、事前定義の条件適合判断をする。なお、閾値には通常１を用いるが、それ以外の値でも良い。事前定義では、少なくとも１つのオッズ比が統計的に有意、または全てのオッズ比が統計的に有意、のどちらかが設定されているものとする。オッズ比が統計的に有意であるかは、オッズ比の９５％信頼区間（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｉｎｔｅｒｖａｌ）における検定で求める。オッズ比ＯＲtの信頼区間は、
【００４７】
【数３】
0006042789.tif 000004
【００４８】
で求める。
【００４９】
同様にして、オッズ比ＯＲhの信頼区間は、
【００５０】
【数４】
0006042789.tif 000005
【００５１】
で求める。
【００５２】
なお、上記式（３）、式（４）のｑの値は９５％信頼区間においては１．９６となる（正規分布表から読みとった値）。９９％信頼区間など、検定の条件を変更する場合はそれに応じてｑの値も変化する。例えば９９％信頼区間の場合は２．５８となる。なお、検定の条件は事前に設定されているものとする。信頼区間に１を含まないとき（信頼区間が１を挟まないとき）、そのオッズ比は有意として判断される。事前定義で少なくとも１つのオッズ比が統計的に有意であれば良いとされていた場合は、どちらか一方が有意であればＹｅｓとしてステップｓ３−５へ進み、それ以外はＮｏとしてステップｓ３−６へ進む。事前定義で全てのオッズ比が統計的に有意であれば良いとされていた場合は、両方が有意であればＹｅｓとしてステップｓ３−５へ進み、それ以外はＮｏとしてステップｓ３−６へ進む。
【００５３】
図４にステップｓ３−４における処理の例を示す。図４の例では、少なくとも１つのオッズ比が統計的に有意であれば良いという事前定義の条件のもと、「学生」という単語がプロフィール語として抽出される様子を表している。
【００５４】
図４（ａ）において、プロフィール文書Ａにおいて「学生」という単語が出現するオッズＯｄｄｓ（Ａ，学生）は、Ｏｄｄｓ（Ａ，学生）＝ａ／ｂ＝１００／（１０００−１００）＝０．１１であり、プロフィール文書Ａにおいて「ツイート」という単語が出現するオッズＯｄｄｓ（Ａ，ツイート）は、Ｏｄｄｓ（Ａ，ツイート）＝ａ／ｂ＝５０／（１０００−５０）＝０．０５３である（ａはプロフィール文書における処理対象として選択された単語の出現頻度、ｂはプロフィール文書で出現した単語頻度の総和からａを差し引いた値）。
【００５５】
また図４（ｂ）において、投稿文書Ｂにおいて「学生」という単語が出現するオッズＯｄｄｓ（Ｂ，学生）は、Ｏｄｄｓ（Ｂ，学生）＝ｃ／ｄ＝１００／（１００００−１００）＝０．０１であり、投稿文書Ｂにおいて「ツイート」という単語が出現するオッズＯｄｄｓ（Ｂ，ツイート）は、Ｏｄｄｓ（Ｂ，ツイート）＝ｃ／ｄ＝１０００／（１００００−１０００）＝０．１１である（ｃは投稿文書における処理対象として選択された単語の出現頻度、ｄは投稿文書で出現した単語頻度の総和からｃを差し引いた値）。
【００５６】
このため、処理対象単語が「学生」である場合のプロフィール文書単語出現頻度と投稿文書単語出現頻度とのオッズ比Ｏｄｄｓ（Ａ，学生）／Ｏｄｄｓ（Ｂ，学生）は、０．１１／０．０１＝１１＞１となり、１より大きいため特有な可能性がある。
【００５７】
これに対して処理対象単語が「ツイート」である場合のプロフィール文書単語出現頻度と投稿文書単語出現頻度とのオッズ比Ｏｄｄｓ（Ａ，ツイート）／Ｏｄｄｓ（Ｂ，ツイート）は、０．０５３／０．１１＝０．４８＜１となり、１より小さいため特有でない。
【００５８】
そして特有な可能性がある単語「学生」について、９５％信頼区間における前記オッズ比の検定を前記式（３）と同様の式（５）を用いて行う（ｑ＝１．９６、ＯＲ＝１１、ａ＝１００、ｂ＝９００、ｃ＝１００、ｄ＝９９００）。
【００５９】
【数５】
0006042789.tif 000006
【００６０】
式（５）で求められたオッズ比ＯＲの９５％信頼区間は[８．２９，１４．６３]となり、信頼区間に１を含まないので有意である（抽出条件に適合する）と判定されるものである。
【００６１】
［ステップｓ３−５］  単語ｗをプロフィール語として抽出する。
【００６２】
［ステップｓ３−６］  ステップｓ３−１で始まる繰り返しの終了判定を行う。
【００６３】
［ステップｓ３−７］  抽出された全プロフィール語をプロフィール語集合１１１として出力する。
【００６４】
上記のように本実施形態例では、プロフィール文書以外の情報源（投稿文書やハッシュタグ文書）を用いて、プロフィール文書に特徴的に出現しているかどうかを、それぞれの情報源における単語出現頻度情報を比較することで判断している。これにより、プロフィール文書以外にも出現するプロフィール語として不適切な単語の誤抽出を防ぐことができ、プロフィール語を精度よく抽出することができる。
【００６５】
尚、本実施形態例では３つの情報源としたが、投稿文書またはハッシュタグ文書のどちらか１つを用いた２つの情報源でも構わない。また、３つ以上でも構わない。さらに、追加する情報源はマイクロブログだけでなく、新聞やＷｅｂページなどの他メディアから得た文書でも構わない。プロフィール文書と他の文書における単語の出現頻度や共起情報の比較ができさえすれば良い。
【００６６】
また、本実施形態のプロフィール語抽出装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態のプロフィール語抽出方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＨＤＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１０１…マイクロブログＤＢ
１０２…情報源分割部
１０３…プロフィール文書集合
１０４…投稿文書集合
１０５…ハッシュタグ文書集合
１０６…単語出現頻度カウント部
１０７…プロフィール文書単語出現頻度情報
１０８…投稿文書単語出現頻度情報
１０９…ハッシュタグ文書単語出現頻度情報
１１０…プロフィール語抽出部
１１１…プロフィール語集合
【図１】
0006042789.tif 000007
【図２】
0006042789.tif 000008
【図３】
0006042789.tif 000009
【図４】
0006042789.tif 000010