(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められた各単語について、入力されたストリームデータに当該単語が出現する出現頻度を所定時間ごとに集計する集計部と、
前記集計された各単語の所定時間ごとの出現頻度を蓄積し、各単語における現在までの出現頻度を記録する出現頻度記録部と、
前記集計された各単語の所定時間ごとの出現頻度と、前記記録された各単語における現在までの出現頻度とに基づいて、前記所定時間における前記単語のバーストを検出するバースト検出部と、
前記バーストが検出された単語ごとに、前記所定時間における出現頻度を含むバースト特徴量情報を記録するバースト特徴量情報記録部と、
抽出条件とする期間と、基準単語とを受け付けて、前記期間内の前記バースト特徴量情報における各単語の出現頻度を正規化し、正規化後の出現頻度が前記基準単語の正規化後の出現頻度と類似する単語を関連単語として抽出する関連単語抽出部と、
を備えることを特徴とする抽出装置。
【請求項２】
前記関連単語抽出部は、前記正規化後の出現頻度の時系列順の推移が前記基準単語の正規化後の出現頻度の時系列順の推移と類似する単語を関連単語として抽出することを特徴とする請求項１に記載の抽出装置。
【請求項３】
前記関連単語抽出部は、前記抽出された関連単語を、前記基準単語と類似する順位に基づいてソートして出力することを特徴とする請求項１又は２に記載の抽出装置。
【請求項４】
抽出装置によって実行される抽出方法であって、
予め定められた各単語について、入力されたストリームデータに当該単語が出現する出現頻度を所定時間ごとに集計する集計ステップと、
前記集計された各単語の所定時間ごとの出現頻度を蓄積し、各単語における現在までの出現頻度を記録する出現頻度記録ステップと、
前記集計された各単語の所定時間ごとの出現頻度と、前記記録された各単語における現在までの出現頻度とに基づいて、前記所定時間における前記単語のバーストを検出するバースト検出ステップと、
前記バーストが検出された単語ごとに、前記所定時間における出現頻度を含むバースト特徴量情報を記録するバースト特徴量情報記録ステップと、
抽出条件とする期間と、基準単語とを受け付けて、前記期間内の前記バースト特徴量情報における各単語の出現頻度を正規化し、正規化後の出現頻度が前記基準単語の正規化後の出現頻度と類似する単語を関連単語として抽出する関連単語抽出ステップと、
を含むことを特徴とする抽出方法。
【請求項５】
抽出装置のコンピュータに、
予め定められた各単語について、入力されたストリームデータに当該単語が出現する出現頻度を所定時間ごとに集計する集計ステップと、
前記集計された各単語の所定時間ごとの出現頻度を蓄積し、各単語における現在までの出現頻度を記録する出現頻度記録ステップと、
前記集計された各単語の所定時間ごとの出現頻度と、前記記録された各単語における現在までの出現頻度とに基づいて、前記所定時間における前記単語のバーストを検出するバースト検出ステップと、
前記バーストが検出された単語ごとに、前記所定時間における出現頻度を含むバースト特徴量情報を記録するバースト特徴量情報記録ステップと、
抽出条件とする期間と、基準単語とを受け付けて、前記期間内の前記バースト特徴量情報における各単語の出現頻度を正規化し、正規化後の出現頻度が前記基準単語の正規化後の出現頻度と類似する単語を関連単語として抽出する関連単語抽出ステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、抽出装置、抽出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スマートフォン等の携帯型情報機器の普及により、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（以降、ＳＮＳ）を介してのコミュニケーションが人々の日常生活に浸透し、爆発的に普及している。このＳＮＳにおいては、ユーザが自分の近況や感じたことなどを、携帯型情報機器を介して気軽に投稿し共有する。したがって、ＳＮＳからは一般大衆の意見がタイムリーに得られるため、マーケティング施策への活用が注目されている。
【０００３】
例えば、ＳＮＳでは、投稿されたデータを取得するＡＰＩ（Application  Programming  Interface）が公開されており、ＳＮＳで投稿されたデータを用いての分析や予測が行われ始めている。このＳＮＳで投稿されたデータは、多数のユーザが書き込むため、全体のデータ量が膨大であり、その内容は書き込む対象のユーザによって異なった時系列データの集合（以下、ストリームデータと呼ぶ）となる。そして、ストリームデータのデータ量、ストリームデータの内容（ストリームデータに含まれるキーワード（単語））は、ユーザのライフサイクルや、世間一般のイベント・トピック等によって変化する。
【０００４】
これらの膨大なストリームデータに含まれるキーワード（単語）の出現頻度の時間推移や時系列の変化幅を計算・検出することで、注目度の高いキーワードを抽出する抽出方法（特許文献１参照）や、潜在的なキーワードを抽出する抽出方法（特許文献２参照）がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３１６８９９号公報
【特許文献２】特開２００８−１５２６３４号公報
【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、上述した従来の抽出方法では、長期的には無関係であっても、何らかのトリガー（要因）によって特定期間内に強い関連性が生じるキーワードが存在する場合に、そのキーワードを潜在的なキーワードとしても抽出することができなかった。そして、このようなキーワードの抽出もれにより、マーケティング施策における解析精度が低下することがあった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ストリームデータから関連性のあるキーワードを精度よく抽出することを可能とする抽出装置、抽出方法及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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態にかかる抽出装置は、予め定められた各単語について、入力されたストリームデータに当該単語が出現する出現頻度を所定時間ごとに集計する集計部と、前記集計された各単語の所定時間ごとの出現頻度を蓄積し、各単語における現在までの出現頻度を記録する出現頻度記録部と、前記集計された各単語の所定時間ごとの出現頻度と、前記記録された各単語における現在までの出現頻度とに基づいて、前記所定時間における前記単語のバーストを検出するバースト検出部と、前記バーストが検出された単語ごとに、前記所定時間における出現頻度を含むバースト特徴量情報を記憶するバースト特徴量情報記録部と、抽出条件とする期間と、基準単語とを受け付けて、前記期間内の前記バースト特徴量情報における各単語の出現頻度を正規化し、正規化後の出現頻度が前記基準単語の正規化後の出現頻度と類似する単語を関連単語として抽出する関連単語抽出部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態にかかる抽出装置によれば、ストリームデータから関連性のある単語を精度よく抽出することを可能とする、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態にかかる抽出装置の機能構成を例示するブロック図である。
【図２】図２は、ストリームデータのデータ構造を説明する図である。
【図３】図３は、辞書情報のデータ構造を説明する図である。
【図４】図４は、長時間頻度情報のデータ構造を説明する図である。
【図５】図５は、短時間頻度情報のデータ構造を説明する図である。
【図６】図６は、バースト特徴量情報のデータ構造を説明する図である。
【図７】図７は、実施形態にかかる抽出装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施形態にかかる抽出装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施形態にかかる抽出装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態にかかる抽出装置における処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して実施形態にかかる抽出装置、抽出方法及びプログラムを詳細に説明する。なお、以下の説明において、同様の構成要素には共通の符号を付与するとともに、重複する説明を省略する。
【００１２】
以下で説明する実施形態にかかる抽出装置では、ＳＮＳなどで絶え間なくエントリされるデータの集合であるストリームデータに対して、そのストリームデータに出現する各単語の短時間の出現頻度を集計し、その集計結果に基づいて単語毎の最新の長時間の出現頻度を更新し記録する。そして、長時間の出現頻度と短時間毎の出現頻度に基づいて、その短時間において所定の単語の出現頻度が急激に増加するという現象である、単語のバーストを検出する。そして、検出したバーストの発生時刻と出現頻度とを含むバースト特徴量情報を記録する。そして、抽出条件とする期間と、基準単語とを受け付けて、その期間内で出現頻度を正規化したバースト特徴量情報をベースに、基準単語との関連性（正規化後の出現頻度が基準単語の正規化後の出現頻度と類似する単語）を分析し、関連単語を抽出する。
【００１３】
なお、上述した「短時間」は、装置において適切な値として設定される所定時間であればよく、本実施形態では１０分として設定されるものとする。また、「長時間」は、「短時間」よりも長い一定期間の時間帯という意味ではなく、抽出を行う抽出時点である現在までに記録していた単語の時間の合計を意味するものである。また、「抽出条件とする期間」、「基準単語」については、装置のメモリなどに事前に設定された値、又はキーボード、マウスなどの操作装置を介してユーザが指定した値などであってよい。
【００１４】
図１は、実施形態にかかる抽出装置の機能構成を例示するブロック図である。図１に示すように、抽出装置１００は、コンピュータを用いて実現される機能構成として（詳細は後述する）、短時間頻度集計部１０１と、バースト検出・判定部１０２と、長時間頻度情報記録部１０３と、長時間頻度計算・更新部１０４と、バースト特徴量情報記録部１０５と、関連単語抽出部１０６とを備える。
【００１５】
短時間頻度集計部１０１は、辞書情報３００に予め定められた各単語について、入力されたストリームデータ２００にその単語が出現する出現頻度を短時間ごとに集計する。短時間頻度集計部１０１は、各単語について集計した出現頻度を、短時間頻度情報５００としてバースト検出・判定部１０２へ出力する。
【００１６】
バースト検出・判定部１０２は、短時間頻度集計部１０１で集計された短時間頻度情報５００と、長時間頻度情報記録部１０３に記録された長時間頻度情報４００とに基づいて、短時間における単語のバーストを検出する。バースト検出・判定部１０２は、バーストが検出された単語ごとの出現頻度を含むバースト特徴量情報５１０をバースト特徴量情報記録部１０５へ出力する。
【００１７】
長時間頻度情報記録部１０３は、集計された各単語の短時間毎の出現頻度（短時間毎の頻度情報）を蓄積した長時間頻度情報４００を記録する。長時間頻度計算・更新部１０４は、各単語の短時間毎の出現頻度（短時間毎の頻度情報）と、長時間頻度情報記録部１０３が現時点までに記録しているカレントの長時間頻度情報４００とをもとに、各単語における現在までの出現頻度を計算し、長時間頻度情報記録部１０３が記録する長時間頻度情報４００を更新する。
【００１８】
バースト特徴量情報記録部１０５は、バースト検出・判定部１０２より出力されたバースト特徴量情報５１０を記録する。関連単語抽出部１０６は、抽出条件（期間、基準単語）とを受け付けて、バースト特徴量情報記録部１０５が記録するバースト特徴量情報５１０の中から期間内の全てのバースト特徴量情報を取得する。次いで、関連単語抽出部１０６は、期間内のバースト特徴量情報における各単語の出現頻度を正規化し、正規化後の出現頻度が基準単語の正規化後の出現頻度と類似する単語を関連単語として抽出する。
【００１９】
図２は、ストリームデータ２００のデータ構造を説明する図である。図２に示すように、ストリームデータ２００は、文書を識別するためにユニークに割り当てられた文書ＩＤ２０１と、ＳＮＳなどにエントリされた期間である文書発表期間２０２と、エントリされた文書内容２０３とを有する。
【００２０】
図３は、辞書情報３００のデータ構造を説明する図である。図３に示すように、辞書情報３００には、大量の単語３０２が事前に登録されている。具体的には、辞書情報３００は、ユニークに割り当てられた単語ＩＤ３０１ごとに、単語３０２を有する。
【００２１】
図４は、長時間頻度情報４００のデータ構造を説明する図である。図４に示すように、長時間頻度情報４００は、ユニークに割り当てられた単語ＩＤ４０１ごとに、単語４０２と、短時間毎の出現頻度を集計した平均頻度４０３と、単語４０２についての集計を行った期間を示す観察時間４０４とを有する。
【００２２】
図５は、短時間頻度情報５００のデータ構造を説明する図である。図５に示すように、短時間頻度情報５００は、ユニークに割り当てられた単語ＩＤ５０１ごとに、単語５０２と、期間５０３と、出現頻度である出現回数５０４と、正規化値５０５とを有する。なお、正規化値５０５は空欄（Ｎ／Ａ（Not  Available））とされている。
【００２３】
図６は、バースト特徴量情報５１０のデータ構造を説明する図である。図６に示すように、バースト特徴量情報５１０は、ユニークに割り当てられた単語ＩＤ５１１ごとに、単語５１２と、期間５１３と、出現頻度である出現回数５１４と、正規化値５１５とを有する。なお、正規化値５１５には、関連単語抽出部１０６により正規化された際の値が記述される。
【００２４】
ここで、上述した機能構成による抽出装置１００の動作について図７〜９を参照して詳細に説明する。図７〜９は、実施形態にかかる抽出装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【００２５】
より具体的には、図７は、リアルタイムでの単語のバースト特徴量の算出を示すフローチャートである。図８は、抽出条件（期間、基準単語）による関連単語の抽出処理を示すフローチャートである。図９は、バースト特徴量情報における各単語の出現頻度の正規化を示すフローチャートである。
【００２６】
図７に示すように、リアルタイムでの単語のバースト特徴量の算出を行う処理が開始されると、短時間頻度集計部１０１はストリームデータ２００を読み込む（Ｓ１１）。次いで、短時間頻度集計部１０１は、読み込んだストリームデータ２００を形態素解析し、ストリームデータ２００内の単語リストを抽出する（Ｓ１２）。
【００２７】
例えば、図２の例では、文書ＩＤ「０００１」の文書内容２０３において「明日」、「金環」、「日食」、「期待」などの単語リストが抽出される。
【００２８】
なお、図７〜９に例示する本処理は時間がかかることを考慮し、リアルタイムでの分散処理が可能なフレームワーク（例えば、Ｊｕｂａｔｕｓ（登録商標））の利用を想定している。
【００２９】
次いで、Ｓ１２で抽出された単語リストの個々の単語に対して、Ｓ１３〜Ｓ２１のループ処理が行われる。
【００３０】
ループ処理が開始されると（Ｓ１３）、短時間頻度集計部１０１は、辞書情報３００を読み出し、単語リスト内でループ処理における処理対象となっている単語が辞書に存在するか否かを判定する（Ｓ１４）。単語が辞書に存在しない場合（Ｓ１４：ＮＯ）、短時間頻度集計部１０１は、Ｓ２１へ処理を進め、次の単語のループ処理に移行する。
【００３１】
単語が辞書に存在する場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、短時間頻度集計部１０１は、指定された短時間内の単語の出現回数を計算し、その単語の単語ＩＤ、単語、指定された短時間、計算した出現回数を、短時間頻度情報５００としてメモリに保持する（Ｓ１５）。
【００３２】
なお、本実施形態では、短時間を１０分の部分期間とし、ストリームデータ２００の文書発表期間２０２が単語の短時間頻度情報５００の期間５０３と一致する場合、その単語の短時間の出現頻度に追加する。例えば、文書ＩＤ「０００１」のストリームデータ２００において、その文書発表期間２０２は「２０１２／０５／２０  １８：３１：０１〜２０１２／０５／２０  １８：４０：００」であるため（図２参照）、単語の短時間頻度情報５００内の単語「日食」の「２０１２／０５／２０  １８：３１：０１〜２０１２／０５／２０  １８：４０：００」の出現回数５０４を１増やす。なお、本実施例で短時間の値を１０分にしているが、これは短時間の指定の一例であり、適用先システムにより適切な値を選択可能である。
【００３３】
次いで、長時間頻度計算・更新部１０４は、長時間頻度情報記録部１０３に記録された長時間頻度情報４００から該当単語のカレントの長時間頻度情報を取得する（Ｓ１６）。具体的には、単語が「日食」である場合には、単語ＩＤ「０００１」の「日食」についての平均頻度４０３、観察時間４０４が取得される（図４参照）。
【００３４】
次いで、長時間頻度計算・更新部１０４は、Ｓ１５で計算された短時間の出現回数と、Ｓ１６で取得した長時間頻度情報とに基づいて、次の式（１）、（２）を用いて、該当単語の最新の長時間の出現頻度及び最新の観測時間（最新の長時間頻度情報）を計算する（Ｓ１７）。
【００３５】
【数１】
0005955817.tif 000002
【００３６】
【数２】
0005955817.tif 000003
【００３７】
次いで、長時間頻度計算・更新部１０４は、Ｓ１７で計算した最新の長時間頻度情報を長時間頻度情報記録部１０３へ出力し、長時間頻度情報記録部１０３は最新の長時間頻度情報を長時間頻度情報４００として保管する（Ｓ１８）。
【００３８】
次いで、バースト検出・判定部１０２は、単語について、短時間の出現回数と、カレントの長時間の出現頻度（出現回数）とを用いて、短時間における単語のバーストを検出する。具体的には、バースト検出・判定部１０２は、次の式（３）を満たすか否かを判定することで（Ｓ１９）、その短時間の出現回数が単語のバーストであるかどうかを判断する。ここで、式（３）を満たし、短時間の出現回数が単語のバーストである場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）は、Ｓ２０に進む。式（３）を満たさない場合（Ｓ１９：ＮＯ）は、Ｓ２１に進む。
【００３９】
【数３】
0005955817.tif 000004
【００４０】
なお、式（３）内のαは、本実施形態では「２」としているが、適用先システムにより適切な値を選択可能である。
【００４１】
Ｓ２０において、バースト検出・判定部１０２は、バーストとして判定された単語の短時間の出現回数をバースト特徴量とするバースト特徴量情報５１０をバースト特徴量情報記録部１０５へ出力し、バースト特徴量情報記録部１０５は出力されたバースト特徴量情報５１０を保管する。
【００４２】
図８に示すように、抽出条件（期間、基準単語）による関連単語の抽出処理が開始されると、関連単語抽出部１０６は、抽出装置１００の利用者（他のシステムまたはユーザ）によって抽出条件として指定された期間と基準単語とを取得する（Ｓ３１）。
【００４３】
本実施形態では、対象とする期間を「２０１２／０５／１９  ００：００：００〜２０１２／０６／０９  ２４：００：００」、基準単語を「サングラス」として抽出条件を指定したものとして、処理を説明する。
【００４４】
次いで、関連単語抽出部１０６は、バースト特徴量情報記録部１０５のバースト特徴量情報５１０から抽出条件として指定された該当期間内の全ての単語のバースト特徴量情報（レコード）を取得する（Ｓ３２）。次いで、関連単語抽出部１０６は、該当期間内における単語毎のバースト特徴量を正規化する（Ｓ３３）。
【００４５】
具体的には、図９に示すように、Ｓ３３において処理が開始されると、単語毎にＳ４１〜Ｓ４８の第１のループ処理が行われる。
【００４６】
第１のループ処理が開始されると（Ｓ４１）、関連単語抽出部１０６は、該当単語の全てのレコードの中から、期間５１３の最小値であるレコードを基準レコードとする（Ｓ４２）。例えば、図６の例では、単語ＩＤ「０００１」の単語「日食」について、期間「２０１２／０５／１９  ００：００：００〜２０１２／０６／０９  ２４：００：００」として指定された期間内の最小値が１番目のレコードであることから、単語「日食」についてはバースト特徴量情報５１０の１番目のレコードを基準レコードとする。なお、「月食」、「金星」、「サングラス」なども同様に基準レコードが定められる。
【００４７】
次いで、関連単語抽出部１０６は、基準レコードの正規化値５１５を「１」にする（Ｓ４３）。例えば、単語「日食」についてはバースト特徴量情報５１０の１番目のレコードの正規化値５１５を「１」にする。
【００４８】
次いで、関連単語抽出部１０６は、基準レコードを「１」とした場合の出現回数を正規化するため、基準レコード以外のレコード毎に、Ｓ４４〜Ｓ４７の第２のループ処理を行う。
【００４９】
具体的には、関連単語抽出部１０６は、「現在レコードの出現回数/基準レコードの出現回数」の割り算を計算する（Ｓ４５）。例えば、図６の例では、バースト特徴量情報５１０の２番目レコードの出現回数５１４は「２５０」であり、基準レコード（１番目）の出現回数５１４は「２３０」である。この現在レコードの「２５０」と基準レコードの「２３０」とで割り算を計算し、２５０／２３０  ＝  １．０８７と算出する。
【００５０】
次いで、関連単語抽出部１０６は、Ｓ４５の計算結果を、現在のレコードの正規化値５１５に設定する（Ｓ４６）。よって、上述した例では、バースト特徴量情報５１０の２番目レコードの正規化値５１５に「１．０８７」を設定する。
【００５１】
図８に戻り、Ｓ３３に次いで、関連単語抽出部１０６は、基準単語以外の単語（以降、非基準単語）に対して、各単語の短時間毎のバースト特徴量の正規化値を用いて、次の式（４）に基づいて、非基準単語と基準単語の類似度を計算する（Ｓ３４）。
【００５２】
【数４】
0005955817.tif 000005
【００５３】
具体的には、上述した式（４）に示すように、短時間を示す変数ｋを１〜ｎとし、非基準単語の短時間ｋの正規化値と、基準単語の短時間ｋの正規化値とを時系列順に比較して、非基準単語と基準単語との時系列的な推移の類似度を算出する。
【００５４】
次いで、関連単語抽出部１０６は、Ｓ３４で計算した類似度に基づいて、類似度の高い順で単語をソートする（Ｓ３５）。次いで、関連単語抽出部１０６は、ソート後の単語を抽出した関連単語として返す（Ｓ３６）。具体的には、ソートされた単語リストから、先頭から一定個数（例えば、３０個）の単語を抽出条件とした期間内の基準単語と関連のある関連単語として返す。なお、本実施形態では、ソートされた単語リストの先頭３０個の単語を関連単語として出力する設定としているが、これは指定の一例であり、適用先システムにより適切な値を選択可能である。Ｓ３６により関連単語がシステムに返されることで、返された関連単語がシステム上に表示されるなどしてユーザに通知されることとなる。
【００５５】
以上のように、抽出装置１００は、予め定められた各単語について、入力されたストリームデータ２００にその単語が出現する出現頻度を短時間ごとに集計する。そして、集計された各単語の短時間ごとの出現頻度を蓄積し、各単語における現在までの長時間頻度情報４００を記録する。そして、集計された各単語の短時間ごとの出現頻度と、記録された各単語における現在までの出現頻度とに基づいて、短時間における単語のバーストを検出し、バーストが検出された単語ごとに、短時間における出現頻度を含むバースト特徴量情報５１０を記録する。そして、抽出条件とする期間と、基準単語とを受け付けて、受け付けた期間内のバースト特徴量情報５１０における各単語の出現頻度を正規化し、正規化後の出現頻度が基準単語の正規化後の出現頻度と類似する単語を関連単語として抽出する。
【００５６】
このため、抽出装置１００では、抽出装置１００から基準単語と関連性のあるキーワード（単語）を精度よく抽出することができる。また、ストリームデータ２００は大容量のデータであることから、ストリームデータ２００に含まれる単語に対して、観察している期間内の時系列の変化情報を全て記録する場合は、関連単語の発見の際に時間がかかり、時系列解析処理のボトルネックとなることがある。しかしながら、短時間における単語の出現頻度をバースト特徴量情報５１０として記録していることから、潜在的な関連単語を効率的に発見することが可能である。
【００５７】
また、抽出装置１００では、正規化後の出現頻度の時系列順の推移が基準単語の正規化後の出現頻度の時系列順の推移と類似する単語を関連単語として抽出することから、ストリームデータ２００に含まれる単語の出現頻度の時系列の変化率を分析することにより、たくさんの単語が存在している場合にも、一時的な関連のある単語の中の、言語上の関連性がないために通常は埋もれてしまう関連単語を効果的に抽出することができる。
【００５８】
例えば、世間一般のイベント・トピック等の一例として「日食」、「月食」、「金星の太陽面通過」が３ヶ月などの一期間にあるものとする。この場合、従来の抽出方法では、「日食」に直接的に関連する「月食」については関連単語として抽出できる。しかしながら、直接的には関連しないものの、「日食」と同様に「サングラス」を用いて観測するという「金星の太陽面通過」にかかる「金星」を関連単語として抽出することはできなかった。
【００５９】
これに対し、上述した実施形態では、「サングラス」を用いて観測する「日食」の出現回数と、同じく「サングラス」を用いて観測する「金星」の出現回数とに生じている時系列的な類似性をもとに、「金星」を関連単語として抽出することが可能である。
【００６０】
図１０は、実施形態にかかる抽出装置１００における処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。図１０に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
【００６１】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１０５１、キーボード１０５２に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１０６１に接続される。
【００６２】
ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記のプログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。例えば、図１に例示した機能構成と同様の情報処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【００６３】
また、上述した実施形態での処理に必要な設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。
【００６４】
なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１００…抽出装置、１０１…短時間頻度集計部、１０２…バースト検出・判定部、１０３…長時間頻度情報記録部、１０４…長時間頻度計算・更新部、１０５…バースト特徴量情報記録部、１０６…関連単語抽出部、２００…ストリームデータ、２０１…文書ＩＤ、２０２…文書発表期間、２０３…文書内容、３００…辞書情報、３０１、４０１、５０１、５１１…単語ＩＤ、３０２、４０２、５０２、５１２…単語、４００…長時間頻度情報、４０３…平均頻度、４０４…観察時間、５００…短時間頻度情報、５０３、５１３…期間、５０４、５１４…出現回数、５０５、５１５…正規化値、５１０…バースト特徴量情報、１０００…コンピュータ。
【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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