(57)【要約】【課題】対象オブジェクトと定性的特徴が類似している他のオブジェクトを簡易に抽出できること。【解決手段】一つの態様では、特徴抽出方法は、対象オブジェクト名を含む投稿情報に高頻度で出現した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、オブジェクトごとに記憶する順位情報データベースから順位情報を参照する。更に、特徴抽出方法は、複数のオブジェクトの中から、調査対象のオブジェクトの順位情報と類似する順位情報を有するオブジェクトを抽出する処理を実行する。【選択図】図２１
2018088186.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特徴抽出装置が、
対象オブジェクト名を含む投稿情報に高頻度で出現した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、オブジェクトごとに記憶する順位情報データベースから、前記順位情報を参照し、複数の比較対象オブジェクトの中から、調査対象のオブジェクトの順位情報と類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出する
処理を実行することを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項２】
前記特徴抽出装置が、
文書データベースから、特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報を抽出し、
抽出した投稿情報から、高頻度で出現した形容詞を抽出し、
前記抽出した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、前記特徴情報作成対象のオブジェクトの特徴情報として作成し、前記順位情報データベースに格納する
処理をさらに実行することを特徴とする請求項１に記載の特徴抽出方法。
【請求項３】
前記類似オブジェクトを抽出する処理は、前記複数の比較対象オブジェクトのそれぞれのオブジェクトごとに、前記調査対象のオブジェクトの順位情報との類似度を、出現頻度順位に重みづけをして定量的に求め、求めた類似度を基に前記複数の比較対象オブジェクトの中から前記類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の特徴抽出方法。
【請求項４】
前記類似オブジェクトを抽出する処理は、前記調査対象のオブジェクトの順位情報と前記複数のオブジェクトのうちの比較対象のオブジェクトの順位情報との類似度を、前記調査対象のオブジェクトの順位情報と前記比較対象のオブジェクトの順位情報との乖離度の逆数と定義し、式（１）により計算した乖離度が低いほど類似度が高いと判断することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の特徴抽出方法。
【数１】
2018088186.tif 000007
【請求項５】
前記文書データベースは、一定期間に投稿された投稿情報を格納することを特徴とする請求項２〜４のいずれか一つに記載の特徴抽出方法。
【請求項６】
前記投稿情報を抽出する処理は、前記文書データベースから、前記特徴情報作成対象のオブジェクト名が記載されている投稿情報であって、３０日間以上、望ましくは１年間以上５年間以下の間に投稿された投稿情報を抽出することを特徴とする請求項５に記載の特徴抽出方法。
【請求項７】
前記投稿情報を抽出する処理は、前記文書データベースから、前記特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報のうち、１日あたりの投稿件数が所定数よりも多い日である特異日の投稿情報を削除した投稿情報を抽出することを特徴とする請求項５または６に記載の特徴抽出方法。
【請求項８】
前記特異日は、投稿件数が、投稿件数の中央値の２倍以上投稿された日であることを特徴とする請求項７に記載の特徴抽出方法。
【請求項９】
前記作成する処理は、出現度頻度順に５個以上配列した形容詞をオブジェクトごとに対応付けた順位情報を作成することを特徴とする請求項２〜８のいずれか一つに記載の特徴抽出方法。
【請求項１０】
前記作成する処理は、５個以上５０個以下の数の形容詞を配列した前記順位情報を作成することを特徴とする請求項９に記載の特徴抽出方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
対象オブジェクト名を含む投稿情報に高頻度で出現した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、オブジェクトごとに記憶する順位情報データベースから、前記順位情報を参照し、複数のオブジェクトの中から、調査対象のオブジェクトの順位情報と類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出する
処理を実行させることを特徴とする特徴抽出プログラム。
【請求項１２】
対象オブジェクト名を含む投稿情報に高頻度で出現した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、オブジェクトごとに記憶する順位情報データベースと、
前記順位情報データベースから前記順位情報を参照し、複数のオブジェクトの中から、調査対象のオブジェクトの順位情報と類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出する類似オブジェクト抽出部と、
を有することを特徴とする特徴抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴抽出方法、特徴抽出プログラム及び特徴抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、CASBEE（登録商標）−都市やEvaCva等の指標を適用することによって、環境、経済、社会の観点から、複数の評価項目で自治体の特性を定量的に評価し、見える化を実現することが可能となっている。
【０００３】
一方、自治体では、自治体における課題を抽出後、具体的な施策案を作成する際に、他の自治体の施策例を参考にしたいと考えている。このため、自治体からは、希望の分野で類似自治体を抽出し、類似自治体の施策例を参考にしたいという要望が強くなっている。このように、近年では、類似自治体の抽出方法の実現に対する要望が大きくなっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１１−５３０７２９号公報
【特許文献２】特表２０１０−５０８５８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
これまでに、類似自治体を抽出する方法として、既にある統計データを基に、人口、面積、森林面積率、財政力指数、１次産業割合などの定量的観点から類似自治体を抽出する方法は既に実現されている。
【０００６】
しかしながら、人々の対象自治体に対するイメージの内容などの定性的な観点については統計データがなく、自治体を定性的に評価することは難しい。このため、定性的観点から類似自治体を抽出する方法については、実現が困難であった。
【０００７】
また、アンケートによって自治体に対するイメージを自治体ごとに調査できるため、アンケートから定性的特徴を抽出することはできる。しかしながら、アンケートから定性的特徴を抽出するまでには、非常に大きな工数が発生するという問題があった。
【０００８】
本発明は、対象オブジェクトと定性的特徴が類似している他のオブジェクトを簡易に抽出できる特徴抽出方法、特徴抽出プログラム及び特徴抽出装置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】
【０００９】
一つの態様では、特徴抽出方法は、対象オブジェクト名を含む投稿情報に高頻度で出現した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、オブジェクトごとに記憶する順位情報データベースから順位情報を参照し、複数の比較対象オブジェクトの中から、調査対象のオブジェクトの順位情報と類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出する処理を実行する。
【発明の効果】
【００１０】
一つの側面として、特徴抽出装置が、対象オブジェクトと定性的特徴が類似している他のオブジェクトを簡易に抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施例に係る特徴抽出装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、Ｙ県Ａ市に関して収集された投稿情報の一例を示す図である。
【図３】図３は、形容詞情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、順位情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、順位情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、順位情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、順位情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、投稿件数の変化の一例を示す図である。
【図９】図９は、順位情報の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、順位情報の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、Ｙ県Ａ市に関して収集された投稿情報の一例と順位情報の一例とを示す図である。
【図１２】図１２は、順位情報の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、順位情報の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、順位情報の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、出力画面の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、出力画面の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、出力画面の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、出力画面の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、出力画面の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、実施例に係る順位情報作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、実施例に係る類似自治体抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、鉄道路線に対する形容詞の出現頻度順位の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、大学に対する形容詞の出現頻度順位の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、特徴抽出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本願の開示する特徴抽出方法、特徴抽出プログラム及び特徴抽出装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は一例であり、構成等は限定しない。
【実施例１】
【００１３】
［特徴抽出装置の一例］
本実施例に係る特徴抽出装置として、複数の自治体の中から、調査対象の自治体と定性的特徴が類似する自治体を抽出する特徴抽出装置を例に説明する。実施の形態に係る特徴抽出装置は、自治体名を含む投稿情報から形容詞を抽出して、高頻度で出現した形容詞を特定し、高頻度で出現する形容詞が類似する他の自治体、定性的特徴が類似する自治体として抽出する。言い換えると、本実施例に係る特徴抽出装置は、形容詞を、定性的特徴を示す言葉として、類似自治体の抽出処理を行っている。
【００１４】
図１は、実施例に係る特徴抽出装置の機能構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施例に係る特徴抽出装置１０は、入力部１１、出力部１２、記憶部１３、制御部１４及び通信部１５を有する。
【００１５】
入力部１１は、各種情報を制御部１４に入力する。例えば、入力部１１は、特徴抽出装置１０のユーザから、類似抽出処理を実行するための指示を受け付けて、受け付けた指示を制御部１４に入力する。入力部１１は、順位情報（特徴情報）（後述）の作成対象の自治体を示す情報を受け付けて、受け付けた情報を制御部１４に入力する。また、入力部１１は、ユーザから調査対象の自治体を示す情報を受け付けて、受け付けた調査対象の自治体を示す情報を制御部１４に入力する。入力部１１のデバイスの一例としては、マウスやキーボードなどが挙げられる。
【００１６】
出力部１２は、各種の情報を出力する。例えば、出力部１２は、後述の制御部１４の制御により、調査対象の自治体と定性的特徴が類似する自治体を抽出した結果を表示出力する。出力部１２のデバイスの一例としては、液晶ディスプレイ、プリンター、スピーカーなどが挙げられる。
【００１７】
記憶部１３は、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部１３は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００１８】
記憶部１３は、制御部１４で実行されるＯＳ（Operating  System）や受信される要求を処理する各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部１３は、制御部１４で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部１３は、文書データベース（ＤＢ）１３１、形容詞情報１３２及び順位情報ＤＢ１３３を有する。
【００１９】
文書ＤＢ１３１は、一定期間に投稿された投稿情報を格納する。投稿情報は、例えば、ツイッター（twitter）（登録商標）やフェイスブック（Facebook）（登録商標）等のソーシャルメディアを利用して、ネットワーク上に投稿された情報である。一定期間は、文書抽出部１４１（後述）の文書抽出対象期間を少なくとも含む期間であればよい。図２を参照して、文書ＤＢ１３１が格納する投稿情報について説明する。
【００２０】
図２は、Ｙ県Ａ市に関して収集された投稿情報の一例を示す図である。文書ＤＢ１３１は、図２に例示する各投稿情報を、それぞれの投稿時間に対応付けて記憶する。なお、文書ＤＢ１３１は、通信部１５及びネットワークを介して、特徴抽出装置１０と、通信可能に接続される構成を有してもよい。
【００２１】
形容詞情報１３２は、定性的特徴を示す言葉である各形容詞の一覧を示す情報である。図３は、形容詞情報の一例を示す図である。図３の表Ｔ１に示すように、形容詞情報１３２は、各形容詞を配列したものである。なお、表Ｔ１では、２０個の形容詞を配列しているが、実際の形容詞情報１３２は、表Ｔ１に例示した形容詞以外の各種形容詞、各形容詞のそれぞれの活用形、及び、形容動詞を含んでもよい。
【００２２】
順位情報ＤＢ１３３は、順位情報作成部１４３（後述）によって作成された順位情報を格納する。順位情報は、自治体ごとに作成されたものであり、自治体名を含む投稿情報における出現頻度順に、形容詞を配列したものである。図４は、順位情報の一例を示す図である。図４の順位情報Ｔ２は、任意の自治体に対応する順位情報であり、この自治体名を含む投稿情報における出頻頻度順に、形容詞を配列したものである。順位情報Ｔ２は、番号「Ｎｏ．１」欄には、出現頻度順位「１」位の形容詞「よい」を示し、番号「Ｎｏ．２」欄には、出現頻度順位「２」位の形容詞「楽しい」を示す。
【００２３】
図１に戻り、制御部１４について説明する。制御部１４は、特徴抽出装置１０を制御するデバイスである。制御部１４としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路を採用できる。制御部１４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１４は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。
【００２４】
制御部１４は、複数の自治体のうち、調査対象の自治体と定性的特徴が類似する自治体を抽出する。制御部１４は、文書抽出部１４１、形容詞抽出部１４２、順位情報作成部１４３、類似度計算部１４４及び類似自治体抽出部１４５を有する。
【００２５】
文書抽出部１４１は、文書ＤＢ１３１から、特徴情報作成対象の自治体名を含む投稿情報を抽出する。
【００２６】
形容詞抽出部１４２は、文書抽出部１４１が抽出した投稿情報から、高頻度で出現した形容詞を抽出する。例えば、形容詞抽出部１４２は、記憶部１３の形容詞情報１３２を参照して、投稿情報から形容詞を抽出する。形容詞抽出部１４２は、形態素解析、テキストマイニング等を行い、投稿情報から形容詞を抽出する。
【００２７】
順位情報作成部１４３は、形容詞抽出部１４２が抽出した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、特徴情報作成対象の自治体の特徴情報として作成する。そして、順位情報作成部１４３は、作成した順位情報を、自治体の識別情報と対応付けて、順位情報ＤＢ１３３に格納する。順位情報作成部１４３は、少なくとも５個以上の形容詞を出現頻度順に対応付けた順位情報を作成する。順位情報作成部１４３は、５個以上５０個以下の数の形容詞を配列した順位情報を作成することが望ましい。
【００２８】
類似度計算部１４４は、調査対象の自治体の順位情報と、複数の自治体のうちの比較対象の自治体の順位情報との類似度を計算する。類似度計算部１４４は、類似度を、出現頻度順位に重みづけをして定量的に求める。類似度計算部１４４は、調査対象の自治体の順位情報と複数の自治体のうちの比較対象の自治体の順位情報との類似度を、調査対象の自治体の順位情報と比較対象の自治体の順位情報との乖離度の逆数と定義し、乖離度が低いほど類似度が高いと判断する。
【００２９】
類似自治体抽出部１４５は、複数の自治体の中から、調査対象の自治体の順位情報と類似する順位情報を有する自治体を抽出する。類似自治体抽出部１４５は、類似度計算部１４４が求めた類似度を基に、複数の自治体の中から類似する順位情報を有する自治体を、調査対象の自治体と類似する自治体として抽出する。
【００３０】
通信部１５は、他の装置との間で通信処理を行う通信インタフェースである。通信部１５は、ネットワークを介して他の装置と各種の情報を送受信する。このネットワークの形態としては、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの任意の通信網が挙げられる。通信部１５としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードが挙げられる。次に、制御部１４の各部の処理について、詳細に説明する。
【００３１】
［文書抽出部の処理］
まず、文書抽出部１４１の処理について説明する。文書抽出部１４１は、文書ＤＢ１３１から、特徴情報作成対象の自治体名を含む投稿情報を抽出する。ここで、文書抽出部１４１は、文書ＤＢ１３１から、特徴情報作成対象の自治体名を含む投稿情報であって、３０日間以上、望ましくは１年間以上５年間以下の間に投稿された投稿情報を抽出する。
【００３２】
これは、投稿期間が３０日間未満の場合、投稿情報内の形容詞が季節要因等で偏るおそれがあるためである。例えば、季節により、「暑い」或いは「寒い」の言葉が多くなり、調査対象自治体の真の定性的特徴が得られなくなる。そこで、実際に求めた順位データを参照して、投稿情報の抽出期間について説明する。
【００３３】
図５〜図７は、順位情報の一例を示す図である。いずれの順位情報も、「Ａ」市を調査対象自治体とし、文書ＤＢ１３１から「Ａ」が記載された投稿情報を入手後、形態素解析を行って形容詞を抽出し、出現頻度順に形容詞を所定数配列したものである。図５は、一年分（2015.3.1〜2016.2.28）の投稿情報から抽出した形容詞を出現頻度順に５０個配列した順位情報Ｔ３を示す。図６は、１ヶ月分（2015.9.1〜2019.9.30）の投稿情報から抽出した形容詞を出現頻度順に２０個配列した順位情報Ｔ４を示す。図７は、１週間分の投稿情報から抽出した形容詞を出現頻度順に１０個配列した順位情報Ｔ５を示す。
【００３４】
図５に示す順位情報Ｔ３と図６に示す順位情報Ｔ４とを比較した場合、出現頻度が３位までは全く同じ形容詞が配列している。また、順位情報Ｔ３と順位情報Ｔ４とでは、出現頻度が２０位までは、ほぼ同じ形容詞が配列している。
【００３５】
これに対し、図６に示す順位情報Ｔ４と図７に示す順位情報Ｔ５とを比較した場合、形容詞の頻度順位が全く異なっていた。このため、１週間の投稿情報では自治体の特徴を把握するのが困難であると考える。
【００３６】
したがって、文書抽出部１４１は、文書ＤＢ１３１から、特徴情報作成対象の自治体名を含む投稿情報であって、３０日間以上の間に投稿された投稿情報を抽出するように設定される。
【００３７】
また、文書抽出部１４１は、文書ＤＢ１３１から、１年以上５年以下の間に投稿された投稿情報を抽出することが望ましい。これは、１年間ごとに投稿情報を抽出することによって、自治体の定性的特徴の経年変化を把握することが可能になるためである。そして、５年を超えた期間の投稿情報を抽出した場合には、後述の各処理工数が大きくなり、かつ、自治体の定性的特徴が現状の自治体と乖離するおそれがあるためである。なお、文書抽出部１４１は、抽出する一定期間の最終日を今日にすることにより、最新の自治体の定性的特徴を把握できる。
【００３８】
さらに、文書抽出部１４１は、文書ＤＢ１３１から、特徴情報作成対象の自治体名を含む投稿情報のうち、特異日の投稿情報を削除した文書を抽出する。特異日は、１日あたりの投稿件数が所定数よりも多い日である。具体的には、特異日は、投稿件数が、投稿件数の中央値の２倍以上投稿された日である。例えば、特異日とは、調査対象自治体において、お祭りなどのイベント、事件、事故等が発生した日である。そこで、図８〜図１０を参照して、特異日について説明する。
【００３９】
図８は、投稿件数の変化の一例を示す図である。図９及び図１０は、順位情報の一例を示す図である。図８は、１年にわたって投稿された投稿情報の投稿件数の変化を示す図であり、縦軸は、一日あたりの「Ａ」市が記載された投稿情報の投稿件数であり、横軸は、日である。図８に示すように、通常は１００件程度の投稿件数が２０００件を超える特異日が１７７日目近傍にある。なお、この日は、「Ａ」市において事故が発生した日である。
【００４０】
特異日を含む状態で１か月間に投稿された投稿件数は、一日当たりの平均が１８８件となり、中央値が１０６件となる。これに対し、特異日を除外した状態で１か月間に投稿された投稿件数は、一日当たりの平均が１１７件となり、中央値は１０２件となる。前述したように、特異日の投稿件数は、通常日の２０倍以上になることがある。このため、特異日を含めた状態で一日当たりの平均値を算出すると、上記のように、通常日の投稿件数からかけ離れた値になる。
【００４１】
実際に、図９及び図１０を参照して、特異日の有無により順位情報にどのような差異が生じるかについて説明する。図９は、図８に示す特異日を含む１ヶ月分（2015.8.1〜2019.8.31）の投稿情報から抽出した形容詞を出現頻度順に１０個配列した順位情報Ｔ６を示す。図１０は、図８に示すうち投稿件数の中央値（１０６件）の２倍以上の件数が投稿された特異日を除外したこと以外は、図８と同様に作成されたものであり、出現頻度順に形容詞を１０個配列した順位情報Ｔ７を示す。
【００４２】
まず、順位情報Ｔ６では、３，７，９，１０位に、順位情報Ｔ３（図５参照）の１０位までに示された形容詞とは異なる形容詞「すごい」、「こわい」、「大きい」及び「赤い」が新たに示されており、順位情報Ｔ３に示す年間の調査結果とは異なる傾向を示す。したがって、順位情報Ｔ６は、通常日と異なり、自治体に関する言葉ではなく、事故に関する言葉が多くなる傾向を示す。そして、特異日は、通常日に比べ、投稿件数が多くなり、出現頻度の高い形容詞が、特異日に出現した形容詞に偏ってしまう。したがって、特異日を含んだままでは、自治体の定性的特徴を示す形容詞を正しく求めることが難しい。
【００４３】
これに対し、特異日を除外した場合における順位情報Ｔ７は、順位情報Ｔ３（図５参照）の１位から１０位までの形容詞とほぼ同様の形容詞を示す。したがって、投稿情報から、特異日を除外することによって、自治体の定性的特徴を示す形容詞を正しく求めることができるといえる。
【００４４】
ここで、１００個の自治体を調査した結果、特異日は、投稿件数が通常日の投稿件数の２倍以上の日が相当することがわかっている。また、特異日は、年間で２０日以下であることが明らかになった。
【００４５】
このため、文書抽出部１４１は、自治体に関する形容詞を出現頻度順に正しく求めるために、投稿件数が、投稿件数の中央値の２倍以上投稿された日である特異日の投稿情報を、抽出対象外とするよう設定される。
【００４６】
なお、文書抽出部１４１は、通常日の投稿件数として、平均値よりも中央値を採る方が望ましい。これは、図８でも示したように、特異日の投稿件数が、通常の２０倍以上になることがあり、この場合に特異日を含めて平均値を算出すると、通常日の投稿件数とかけ離れた値となる可能性がある。これに対し、中央値は、特異日を除外した場合には１０２件であるのに対し、特異日を含む場合であっても１０６件と大きく差はない。このため、文書抽出部１４１は、通常日の投稿件数として中央値を採用することが望ましい。
【００４７】
［形容詞抽出部の処理］
次に、図１１を参照して、形容詞抽出部の処理について説明する。図１１は、Ｙ県Ａ市に関して収集された投稿情報の一例と順位情報の一例とを示す図である。
【００４８】
形容詞抽出部１４２は、形態素解析を行い、投稿情報から形容詞を抽出する。形容詞抽出部１４２は、例えば、図１１の１行目に示す投稿情報「ほんとですか−！いいなぁ。Ａとかですか−？」から、「いい（よい）」を抽出する。また、形容詞抽出部１４２は、図１１の２行目に示す投稿情報「ＳＣＡは本当は強いの？（なお、「ＳＣＡ」は「Ａ」市のサッカーチームの名前である。）」から、「強い」を抽出する。このように、形容詞抽出部１４２は、文書抽出部１４１が抽出した投稿情報から形容詞を抽出して、順位情報作成部１４３に出力する。
【００４９】
［順位情報作成部の処理］
続いて、順位情報作成部１４３の処理について説明する。順位情報作成部１４３は、形容詞抽出部１４２が抽出した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を作成し、順位情報ＤＢ１３３に格納する。順位情報作成部１４３は、形容詞抽出部１４２が抽出した形容詞を基に、例えば図１１の中央列に示すように、「よい」、「強い」、「楽しい」、「近い」等の形容詞を、左列の出現頻度順位に対応付けて配列する。このような手順で、順位情報作成部１４３は、形容詞抽出部１４２が抽出した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を作成し、自治体の識別情報と対応付ける。
【００５０】
次に、順位情報作成部１４３が実際に作成する順位情報について説明する。図１２〜図１４は、順位情報の一例を示す図である。図１２は、「Ａ」市についての順位情報Ｔ２ａを示し、図１３は、「Ｂ」市についての順位情報Ｔ２ｂを示し、図１４は、「Ｃ」市についての順位情報Ｔ２ｃを示す。いずれの順位情報Ｔ２ａ〜Ｔ２ｃについても、一年分（2015.3.1〜2016.2.28）の投稿情報から抽出された形容詞が、出現頻度順に２０個配列する。また、順位情報Ｔ２ａ〜Ｔ２ｃでは、左列に出現頻度の順位、中央列に形容詞、右列に、中央列に示す形容詞の順位情報Ｔ２ａでの順位を示す。
【００５１】
この順位情報Ｔ２ａ〜Ｔ２ｃに示すように、上位５位以内の出現頻度の形容詞は、いずれの自治体「Ａ」〜「Ｃ」市間で大きな差はない。これに対し、１０位から２０位までの間に、自治体特有の形容詞が多く現れることがわかった。例えば、順位情報Ｔ２ａでは、１４位に「Ａ」市特有の形容詞「黄色い」が示されており、順位情報Ｔ２ｂでは、１４位に「Ｂ」市特有の形容詞「幼い」が示されており、順位情報Ｔ２ｃでは、１０位に「Ｃ」市特有の形容詞「激しい」が示されている。
【００５２】
このため、順位情報作成部１４３が出現頻度順に配列する形容詞の数は、５個以上であることが望ましい。また、順位情報作成部１４３が出現頻度順に配列する形容詞の数は、５０個以下であることが望ましい。このように、順位情報から５１位以下を除外するのは、５０位までに自治体の違いが現れることが多いためである。本実施例では、特に上位２０位までの形容詞だけでも、精度高く、自治体の特徴を抽出できることが分かっている。このため、順位情報作成部１４３が出現頻度順に配列する形容詞の数は、各自治体特有の形容詞を含むことが多い１０個以上２０個以下であることがさらに望ましい。
【００５３】
上述した、特徴情報作成対象の自治体ごとに、文書抽出部１４１、形容詞抽出部１４２及び順位情報作成部１４３による各処理が実行されることによって、各自治体の順位情報が格納された順位情報ＤＢ１３３を構築することができる。
【００５４】
［類似度抽出部の処理］
次に、順位情報ＤＢ１３３に格納された各自治体の順位情報を用いる類似度計算部１４４の処理について説明する。類似度計算部１４４は、複数の自治体ごとに、調査対象の自治体の順位情報との類似度を、出現頻度順位に重みづけをして定量的に求める。
【００５５】
ここで、自治体の定性的特徴を表す形容詞の出現頻度の「順位」も、自治体の特徴を表す。例えば、調査対象の自治体の順位情報と比較対象の自治体の順位情報とを比較した場合、２０位以内に同じ形容詞「Ｅ」があった場合でも、形容詞「Ｅ」が１位の調査対象の自治体と、同一形容詞「Ｅ」が２０位の比較対象の自治体とでは、定性的特徴が異なる。したがって、調査対象の自治体の順位情報と比較対象の自治体の順位情報との類似度を求めるためには、形容詞の出現頻度の順位に対しての重みづけが必要になる。
【００５６】
そして、類似度計算部１４４は、調査対象の自治体の順位情報と比較対象の自治体の順位情報との類似度を、調査対象の自治体の順位情報と比較対象の自治体の順位情報との乖離度の逆数と定義し、乖離度が低いほど類似度が高いと判断する。具体的には、以下の式（１）を用いて、調査対象の自治体の順位情報と比較対象の自治体の順位情報との乖離度を計算することによって、類似度の定量評価を行う。
【００５７】
【数１】
2018088186.tif 000003
【００５８】
なお、式（１）において、抽出する形容詞の個数を２０とした場合、各形容詞の順位ａ，ｂ，・・・，ｓ，ｔにおいて、Ｙ自治体の順位情報で２０番目以内に入っていない場合には、２１とする。
【００５９】
具体的に、「Ａ」市、「Ｂ」市及び「Ｃ」市を、調査対象自治体として、乖離度を計算した例について説明する。類似度計算部１４４は、「Ａ」市と「Ｂ」市、「Ａ」市と「Ｃ」市、及び、「Ｂ」市と「Ｃ」市の組み合わせごとに、各自治体の順位情報の類似度を計算した。具体的には、類似度計算部１４４は、「Ａ」市、「Ｂ」市及び「Ｃ」市の順位情報Ｔ２ａ〜Ｔ２ｃ（図１２〜図１４参照）を用い、「Ａ」市と「Ｂ」市、「Ａ」市と「Ｃ」市」、及び、「Ｂ」市と「Ｃ」市の組み合わせごとに、式（１）から乖離度を計算した。
【００６０】
この結果、類似度計算部１４４は、「Ａ」市と「Ｂ」市との乖離度として１６．１を取得し、「Ａ」市と「Ｃ」市との乖離度として２２．７を取得し、「Ｂ」市と「Ｃ」市との乖離度として２６．５を取得した。前述のように、乖離度は類似度の逆数と定義するため、類似度計算部１４４は、乖離度が低いほど類似度が高いと判断する。したがって、類似度計算部１４４は、「Ａ」市、「Ｂ」市及び「Ｃ」市における各組み合わせのうち、乖離度が最も低い「Ａ」市と「Ｂ」市との組み合わせが、最も類似度が高い組み合わせであると判断する。
【００６１】
類似度計算部１４４は、式（１）を用いて各自治体間の順位情報の乖離度を計算することによって、定性的特徴に関する自治体間の類似度を定量的に示すことができる。そして、類似自治体抽出部１４５は、この類似度計算部１４４が計算した類似度を基に、複数の自治体の中から、調査対象の自治体の順位情報と類似する順位情報を有する自治体を抽出する。
【００６２】
［類似自治体抽出部の処理］
続いて、類似自治体抽出部１４５の処理について説明する。前述の例では、「Ａ」市、「Ｂ」市及び「Ｃ」市における各組み合わせのうち、乖離度が最も低い「Ａ」市と「Ｂ」市との組み合わせが、最も類似度が高い組み合わせである。このため、類似自治体抽出部１４５は、「Ａ」市、「Ｂ」市及び「Ｃ」市における各組み合わせのうち、類似度１位の組み合わせとして「Ａ」市と「Ｂ」市との組み合わせを抽出する。
【００６３】
そして、類似自治体抽出部１４５は、「Ａ」市と「Ｂ」市との組み合わせの次に乖離度が高い「Ａ」市と「Ｃ」市との組み合わせを類似度２位の組み合わせとして抽出する。続いて、類似自治体抽出部１４５は、「Ａ」市と「Ｃ」市との組み合わせの次に乖離度が高い「Ｂ」市と「Ｃ」市との組み合わせを類似度３位の組み合わせとして抽出する。
【００６４】
続いて、類似自治体抽出部１４５は、抽出結果を、出力部１２を介して出力する。例えば、出力部１２が液晶ディスプレイである場合について、抽出結果の出力例を説明する。図１５〜図１８は、出力画面の一例を示す図である。類似自治体抽出部１４５は、出力部１２に、図１５に例示する画面Ｍ１を表示出力させることによって、「Ａ」市、「Ｂ」市及び「Ｃ」市における各組み合わせの類似度を出力する。
【００６５】
画面Ｍ１は、調査対象の「Ａ」市、「Ｂ」市及び「Ｃ」市について、類似度１位が「Ａ」市と「Ｂ」市との組み合わせ、２位が「Ａ」市と「Ｃ」市との組み合わせ、３位が「Ｂ」市と「Ｃ」市との組み合わせであることをランキング形式で示す。そして、画面Ｍ１は、各組み合わせの右側に、それぞれ詳細ボタンＡ１〜Ａ３を示す。ユーザは、類似度の詳細を確認したい場合、マウス等の入力デバイスを操作し、確認したい自治体の組み合わせの詳細ボタンＡ１〜Ａ３を選択すればよい。
【００６６】
例えば、「Ａ」市と「Ｂ」市との組み合わせの詳細ボタンＡ１が選択された場合について、図１６を参照して、説明する。図１６は、詳細ボタンＡ１が選択されたときに、次に液晶ディスプレイに表示出力される画面の一例である。
【００６７】
図１６に示すように、画面Ｍ２は、左側に「Ａ」市の順位情報Ｔ２ａ´、右側に「Ｂ」市の順位情報Ｔ２ｂ´、中央に、「Ａ」市と「Ｂ」市とについての乖離度計算表Ｔ９ａを示す。順位情報Ｔ２ａ´，Ｔ２ｂ´では、左列に出現頻度の順位、中央列に形容詞、右列に、中央列に示す形容詞の順位情報Ｔ２ａ´での順位を示す。乖離度計算表Ｔ９ａでは、順位ごとに、「Ａ」市における形容詞の「Ｂ」市での順位、「Ａ」市の順位と「Ｂ」市との順位の差、この順位の差の２乗が対応付けられている。そして、乖離度計算表Ｔ９ａの最下欄Ｃ１には、順位の差の２乗の総和の平方根として計算された乖離度「１６．１」が示される。
【００６８】
また、「Ａ」市と「Ｃ」市との組み合わせの詳細ボタンＡ２が選択された場合には、図１７に示す画面Ｍ３が表示される。画面Ｍ３は、左側に「Ａ」市の順位情報Ｔ２ａ´、右側に「Ｃ」市の順位情報Ｔ２ｃ´、中央に、「Ａ」市と「Ｃ」市とについての乖離度計算表Ｔ９ｂを示す。順位情報Ｔ２ｃ´では、左列に出現頻度の順位、中央列に形容詞、右列に、中央列に示す形容詞の順位情報Ｔ２ａ´での順位を示す。そして、乖離度計算表Ｔ９ｂの最下欄Ｃ２には、「Ａ」市と「Ｃ」市との乖離度「２２．７」が示される。
【００６９】
また、「Ｂ」市と「Ｃ」市との組み合わせの詳細ボタンＡ３が選択された場合には、図１８に示す画面Ｍ４が表示される。画面Ｍ４は、左側に「Ｂ」市の順位情報Ｔ２ｂ´、右側に「Ｃ」市の順位情報Ｔ２ｃ´、中央に、「Ｂ」市と「Ｃ」市とについての乖離度計算表Ｔ９ｃを示す。順位情報Ｔ２ｃ´では、左列に出現頻度の順位、中央列に形容詞、右列に、中央列に示す形容詞の順位情報Ｔ２ｂ´での順位を示す。そして、乖離度計算表Ｔ９ｃの最下欄Ｃ３には、「Ｂ」市と「Ｃ」市との乖離度「２６．５」が示される。ユーザは、組み合わせとなる各自治体の順位情報及び乖離度計算表を視認することによって、各自治体の順位情報や乖離度が計算されるまでの詳細を確認することができる。
【００７０】
なお、類似度計算部１４４及び類似自治体抽出部１４５が、調査対象自治体である「Ａ」〜「Ｃ」市の組み合わせごとに、各自治体の順位情報の類似度を求めた例について説明したが、これに限らない。例えば、「Ａ」市が調査対象自治体として入力された場合には、類似度計算部１４４は、順位情報ＤＢ１３３に格納された複数の自治体の順位情報を参照して、複数の自治体の順位情報ごとに、調査対象の「Ａ」市の順位情報との乖離度を計算する。そして、類似自治体抽出部１４５は、類似度計算部１４４が計算した乖離度のうち、最も乖離度が低い自治体、すなわち、最も類似度が高い自治体を複数の自治体から抽出し、抽出結果を出力部１２から出力させてもよい。
【００７１】
図１９は、出力画面の一例を示す図である。類似自治体抽出部１４５は、調査対象の「Ａ」市に対して類似度が高い順に「Ｂ」市及び「Ｃ」市を抽出する。そして、類似自治体抽出部１４５は、「Ｂ」市を１位とし、「Ｃ」市を２位とした画面Ｍ５を、出力部１２に出力させてもよい。この場合、ユーザは、類似度の詳細を確認したい場合、確認したい自治体の組み合わせの詳細ボタンＡ１１，Ａ１２を選択すればよい。詳細ボタンＡ１１が選択されたときには、「Ａ」市と「Ｂ」市との乖離度の詳細比較を示す画面Ｍ２（図１６参照）が表示される。また、詳細ボタンＡ１２が選択されたときには、「Ａ」市と「Ｃ」市との乖離度の詳細比較を示す画面Ｍ３（図１７参照）が表示される。
【００７２】
また、特徴抽出装置１０は、人口、面積などの定量的観点から所定数の類似自治体を抽出した後に、これらの類似自治体の順位情報間の類似度を求め、これらの自治体の中から定性的特徴が類似する自治体を抽出してもよい。
【００７３】
［順位情報作成処理の処理手順］
次に、実施例に係る順位情報作成処理について説明する。図２０は、実施例に係る順位情報作成処理の一例を示すフローチャートである。
【００７４】
図２０に示すように、制御部１４では、順位情報の作成対象の自治体名が入力部１１を介して入力されると、文書抽出部１４１が、文書ＤＢ１３１から、順位情報の作成対象の自治体名を含む投稿情報を抽出する（ステップＳ１）。続いて、形容詞抽出部１４２は、形態素解析等を行い、文書抽出部１４１が抽出した投稿情報に出現した形容詞を抽出する（ステップＳ２）。そして、順位情報作成部１４３は、形容詞抽出部１４２が抽出した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を作成し（ステップＳ３）、順位情報ＤＢ１３３に格納する（ステップＳ４）。
【００７５】
続いて、制御部１４は、他に、順位情報の作成対象の自治体があるか否かを判断する（ステップＳ５）。制御部１４は、順位情報の作成対象の自治体があると判断した場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、この自治体の順位情報を作成するために、ステップＳ１に戻る。一方、制御部１４は、順位情報の作成対象の自治体がないと判断した場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、順位情報作成処理を終了する。特徴抽出装置１０は、類似自治体の抽出指示を受けた場合に、次に示す類似自治体抽出処理に進む。
【００７６】
［類似自治体抽出処理の処理手順］
次に、実施例に係る類似自治体抽出処理について説明する。図２１は、実施例に係る類似自治体抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【００７７】
まず、制御部１４では、調査対象の自治体名が入力部１１を介して入力されると（ステップＳ１１）、類似度計算部１４４は、調査対象の自治体の順位情報と、複数の自治体のうちの比較対象の自治体の順位情報との類似度を計算する（ステップＳ１２）。この場合、類似度計算部１４４は、調査対象の自治体の順位情報と複数の自治体のうちの比較対象の自治体の順位情報との乖離度を計算し、乖離度から類似度を判断する。
【００７８】
そして、類似自治体抽出部１４５は、類似度計算部１４４が求めた類似度を基に、複数の自治体の中から、調査対象の自治体の順位情報と類似する順位情報を有する自治体を抽出する（ステップＳ１３）。続いて、類似自治体抽出部１４５は、抽出した類似自治体名を、出力部１２から出力して（ステップＳ１４）、処理を終了する。
【００７９】
［実施例の効果］
このように、本実施例に係る特徴抽出装置１０は、文書ＤＢ１３１から、順位情報の作成対象の自治体名を含む投稿情報を抽出する。そして、特徴抽出装置１０は、抽出した投稿情報から、高頻度で出現した形容詞を抽出し、該抽出した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を作成する。この文書ＤＢ１３１は、投稿情報を記憶する。したがって、特徴抽出装置１０は、文書ＤＢ１３１から、対象となる自治体名が記載されている投稿情報を抽出して使用するため、統計データを必要としない。また、特徴抽出装置１０は、対象となる自治体名を含む投稿情報から、定性的特徴を示す言葉である形容詞を、形態素解析等を用いて機械的に抽出しているため、大きな工数を必要としない。
【００８０】
そして、特徴抽出装置１０は、複数の自治体の中から、調査対象の自治体の順位情報と類似する順位情報を有する自治体を抽出する。すなわち、特徴抽出装置１０は、調査対象の自治体と定性的特徴が類似する自治体を抽出するために、それぞれの自治体の順位情報を用いる。順位情報は、文書から抽出した形容詞を出現頻度順に配列したデータである。したがって、特徴抽出装置１０は、簡易なデータ構成の順位情報を用いて、自治体間の類似性を判断しているため、対象自治体と定性的特徴が類似している他の自治体を簡易に抽出できる。
【００８１】
さらに、類似度計算部１４４は、調査対象の自治体の順位情報と、複数の自治体のうちの比較対象の自治体の順位情報との類似度を、出現頻度順位に重みづけをして定量的に求める。具体的には、類似度計算部１４４は、調査対象の自治体の順位情報と比較対象の自治体の順位情報との類似度を、調査対象の自治体の順位情報と比較対象の自治体の順位情報との乖離度の逆数と定義し、乖離度が低いほど類似度が高いと判断する。したがって、特徴抽出装置１０は、定性的特徴に関する自治体間の類似度を定量的に示すことができる。
【００８２】
そして、類似自治体抽出部１４５は、類似度計算部１４４が求めた類似度を基に、複数の自治体の中から類似する順位情報を有する自治体を、調査対象の自治体と類似する自治体として抽出している。このため、本実施例によれば、自治体の定性的特徴に関する類似度を定量的に示すことによって、対象自治体と定性的特徴が類似している他の自治体を簡易に抽出できる。
【実施例２】
【００８３】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【００８４】
例えば、実施例１においては、定性的特徴の判別対象を自治体として説明した。本実施例では、判別対象を自治体とすることが効果的であるものの、必ずしも対象は自治体に限るものではない。例えば、本実施例は、鉄道路線や大学等についても対象とすることができる。実際に、文書ＤＢ１３１から抽出した各鉄道路線或いは各大学が記載された所定期間分の投稿情報から形容詞を抽出し、各形容詞の出現頻度順位を求めてみた。
【００８５】
図２２は、鉄道路線に対する形容詞の出現頻度順位の一例を示す図である。図２２に示す表は、「Ｅ本線」、「Ｆ新幹線」、「Ｇ本線」及び「Ｈ新幹線」について、形容詞「よい」、「やすい」〜「速い」と、各形容詞の出現頻度順位とを対応付けたものである。図２２に示すように、鉄道路線の場合には、出現頻度順位のうち上位５位までが路線ごとに異なるという傾向を示す。すなわち、出現頻度順位が上位５位までに、鉄道路線特有の形容詞が多く現れる。
【００８６】
また、図２３は、大学に対する形容詞の出現頻度順位の一例を示す図である。図２３に示す表は、「Ｉ大学」、「Ｊ大学」、「Ｋ大学」、「Ｌ大学」について、形容詞「よい」、「古い」〜「深い」と、各形容詞の出現頻度順位とを対応付けたものである。図２３に示すように、大学の場合には、出現頻度順位のうち上位５位までが大学ごとに異なるという傾向を示す。すなわち、出現頻度順位が上位５位までに、大学特有の形容詞が多く現れる。
【００８７】
これに対し、対象が自治体の場合には、前述したように、出現頻度順位が上位５位までの形容詞が「Ａ」市、「Ｂ」市及び「Ｃ」市の３つの自治体とも４つ以上あり、出現頻度の順位が１０位から２０位までの間で形容詞の違いが大きくなる傾向を示す。したがって、対象が鉄道路線や大学の場合には、対象が自治体の場合と異なる傾向を示した。このように、各対象によって形容詞の出現頻度の傾向が異なるため、この出現頻度の傾向に合わせて、計算時の重みづけを行い、乖離度を計算してもよい。
【００８８】
例えば、自治体が対象である場合には、１０位から２０位までの間で違いが大きくなるため、１０位から２０位までの形容詞については、さらに所定倍数で重みづけを行ってもよい。また、鉄道路線が対象である場合には、１位から５位までの間で違いが大きくなるため、１位から５位までの形容詞については、さらに所定倍数で重みづけを行ってもよい。
【００８９】
［各装置の各構成要素］
なお、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、特徴抽出装置１０の制御部１４の各処理部が適宜統合されてもよい。また、各処理部の処理が適宜複数の処理部の処理に分離されてもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００９０】
［特徴抽出プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図２４は、特徴抽出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００９１】
図２４に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３１０、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）３２０、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）３３０、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３４０を有する。これら３１０〜３４０の各部は、バス３５０を介して接続される。
【００９２】
ＨＤＤ３３０には上記の特徴抽出装置１０の制御部１４と同様の機能を発揮する特徴抽出プログラム３３０ａが予め記憶される。すなわち、特徴抽出プログラム３３０ａは、特徴抽出装置１０と同様の機能を発揮するプログラムとを有する。なお、特徴抽出装置プログラム３３０ａについては、適宜分離してもよい。また、特徴抽出プログラム３３０ａは、特徴抽出装置１０の通信機能部及び記憶部１３と同様の機能を発揮するプログラムをさらに有してもよい。
【００９３】
また、ＨＤＤ３３０は、各種情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ３３０は、ＯＳや範囲選択の要求分散に用いる各種データを記憶する。
【００９４】
そして、ＣＰＵ３１０が、特徴抽出プログラム３３０ａをＨＤＤ３３０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、特徴抽出プログラム３３０ａは、特徴抽出装置１０の制御部１４と同様の動作を実行する。
【００９５】
なお、上記した特徴抽出プログラム３３０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３３０に記憶させることを要しない。
【００９６】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００９７】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ（World  Area  Network）などを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００９８】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００９９】
（付記１）特徴抽出装置が、
対象オブジェクト名を含む投稿情報に高頻度で出現した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、各オブジェクトごとに記憶する順位情報データベースから前記順位情報を参照し、複数の比較対象オブジェクトの中から、調査対象オブジェクトの順位情報と類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出する
処理を実行することを特徴とする特徴抽出方法。
【０１００】
（付記２）前記特徴抽出装置が、
文書データベースから、特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報を抽出し、
抽出した投稿情報から、高頻度で出現した形容詞を抽出し、
前記抽出した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、前記特徴情報作成対象のオブジェクトの特徴情報として作成し、前記順位情報データベースに格納する
処理をさらに実行することを特徴とする付記１に記載の特徴抽出方法。
【０１０１】
（付記３）前記類似オブジェクトを抽出する処理は、前記複数の比較対象オブジェクトごとに、前記調査対象オブジェクトの順位情報との類似度を、出現頻度順位に重みづけをして定量的に求め、求めた類似度を基に前記複数の比較対象オブジェクトの中から前記類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出することを特徴とする付記１または２に記載の特徴抽出方法。
【０１０２】
（付記４）前記類似オブジェクトを抽出する処理は、前記調査対象のオブジェクトの順位情報と前記複数のオブジェクトのうちの比較対象のオブジェクトの順位情報との類似度を、前記調査対象のオブジェクトの順位情報と前記比較対象のオブジェクトの順位情報との乖離度の逆数と定義し、式（１）により計算した乖離度が低いほど類似度が高いと判断することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の特徴抽出方法。
【数１】
2018088186.tif 000004
【０１０３】
（付記５）前記文書データベースは、一定期間に投稿された投稿情報を格納することを特徴とする付記２〜４のいずれか一つに記載の特徴抽出方法。
【０１０４】
（付記６）前記投稿情報を抽出する処理は、前記文書データベースから、前記特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報であって、３０日間以上５年間以下の間に投稿された投稿情報を抽出することを特徴とする付記５に記載の特徴抽出方法。
【０１０５】
（付記７）前記投稿情報を抽出する処理は、前記文書データベースから、前記特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報のうち、１日あたりの投稿件数が所定数よりも多い日である特異日の投稿情報を削除した投稿情報を抽出することを特徴とする付記５または６に記載の特徴抽出方法。
【０１０６】
（付記８）前記特異日は、投稿件数が、投稿件数の中央値の２倍以上投稿された日であることを特徴とする付記７に記載の特徴抽出方法。
【０１０７】
（付記９）前記作成する処理は、出現度頻度順に５個以上配列した形容詞をオブジェクトごとに対応付けた順位情報を作成することを特徴とする付記２〜８のいずれか一つに記載の特徴抽出方法。
【０１０８】
（付記１０）前記作成する処理は、５個以上５０個以下の数の形容詞を配列した前記順位情報を作成することを特徴とする付記９に記載の特徴抽出方法。
【０１０９】
（付記１１）コンピュータに、
対象オブジェクト名を含む投稿情報に高頻度で出現した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、オブジェクトごとに記憶する順位情報データベースから前記順位情報を参照し、複数のオブジェクトの中から、調査対象のオブジェクトの順位情報と類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出する
処理を実行させることを特徴とする特徴抽出プログラム。
【０１１０】
（付記１２）前記コンピュータに、
文書データベースから、特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報を抽出し、
抽出した投稿情報から、高頻度で出現した形容詞を抽出し、
前記抽出した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、前記特徴情報作成対象のオブジェクトの特徴情報として作成する
各処理をさらに実行させることを特徴とする付記１１に記載の特徴抽出プログラム。
【０１１１】
（付記１３）前記類似オブジェクトを抽出する処理は、前記複数のオブジェクトごとに、前記調査対象のオブジェクトの順位情報との類似度を、出現頻度順位に重みづけをして定量的に求め、求めた類似度を基に前記複数のオブジェクトの中から前記類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出することを特徴とする付記１１または１２に記載の特徴抽出プログラム。
【０１１２】
（付記１４）前記類似オブジェクトを抽出する処理は、前記調査対象のオブジェクトの順位情報と前記複数のオブジェクトのうちの比較対象のオブジェクトの順位情報との類似度を、前記調査対象のオブジェクトの順位情報と前記比較対象のオブジェクトの順位情報との乖離度の逆数と定義し、式（１）により計算した乖離度が低いほど類似度が高いと判断することを特徴とする付記１１〜１３のいずれか一つに記載の特徴抽出プログラム。
【数１】
2018088186.tif 000005
【０１１３】
（付記１５）前記文書データベースは、一定期間に投稿された投稿情報を格納することを特徴とする付記１２〜１４のいずれか一つに記載の特徴抽出プログラム。
【０１１４】
（付記１６）前記投稿情報を抽出する処理は、前記文書データベースから、前記特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報であって、３０日間以上５年間以下の間に投稿された投稿情報を抽出することを特徴とする付記１５に記載の特徴抽出プログラム。
【０１１５】
（付記１７）前記投稿情報を抽出する処理は、前記文書データベースから、前記特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報のうち、１日あたりの投稿件数が所定数よりも多い日である特異日の投稿情報を削除した投稿情報を抽出することを特徴とする付記１５または１６に記載の特徴抽出プログラム。
【０１１６】
（付記１８）前記特異日は、投稿件数が、投稿件数の中央値の２倍以上投稿された日であることを特徴とする付記１７に記載の特徴抽出プログラム。
【０１１７】
（付記１９）前記作成する処理は、出現度頻度順に５個以上配列した形容詞をオブジェクトごとに対応付けた順位情報を作成することを特徴とする付記１２〜１８のいずれか一つに記載の特徴抽出プログラム。
【０１１８】
（付記２０）前記作成する処理は、５個以上５０個以下の数の形容詞を配列した前記順位情報を作成することを特徴とする付記１９に記載の特徴抽出プログラム。
【０１１９】
（付記２１）対象オブジェクト名を含む投稿情報に高頻度で出現した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、オブジェクトごとに記憶する順位情報データベースと、
前記順位情報データベースから前記順位情報を参照し、複数のオブジェクトの中から、調査対象のオブジェクトの順位情報と類似する順位情報を有する類似オブジェクトを抽出する類似オブジェクト抽出部と、
を有することを特徴とする特徴抽出装置。
【０１２０】
（付記２２）文書データベースから、特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報を抽出する投稿情報抽出部と、
前記投稿情報抽出部が抽出した投稿情報から、高頻度で出現した形容詞を抽出する形容詞抽出部と、
前記形容詞抽出部が抽出した形容詞を出現頻度順に配列した順位情報を、前記特徴情報作成対象のオブジェクトの特徴情報として作成し、前記順位情報データベースに格納する順位情報作成部と、
をさらに有することを特徴とする付記２１に記載の特徴抽出装置。
【０１２１】
（付記２３）前記複数のオブジェクトごとに、前記調査対象のオブジェクトの順位情報との類似度を、出現頻度順位に重みづけをして定量的に求める類似度計算部をさらに有し、
類似オブジェクト抽出部は、前記類似度計算部が求めた類似度を基に前記複数のオブジェクトの中から前記類似する順位情報を有するオブジェクトを抽出することを特徴とする付記２１または２２に記載の特徴抽出装置。
【０１２２】
（付記２４）前記類似度計算部は、前記調査対象のオブジェクトの順位情報と前記複数のオブジェクトのうちの比較対象のオブジェクトの順位情報との類似度を、前記調査対象のオブジェクトの順位情報と前記比較対象のオブジェクトの順位情報との乖離度の逆数と定義し、式（１）により計算した乖離度が低いほど類似度が高いと判断することを特徴とする付記２３に記載の特徴抽出装置。
【数１】
2018088186.tif 000006
【０１２３】
（付記２５）前記文書データベースは、一定期間に投稿された投稿情報を格納することを特徴とする付記２２〜２４のいずれか一つに記載の特徴抽出装置。
【０１２４】
（付記２６）前記投稿情報抽出部は、前記文書データベースから、前記特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報であって、３０日間以上５年間以下の間に投稿された投稿情報を抽出することを特徴とする付記２５に記載の特徴抽出装置。
【０１２５】
（付記２７）前記投稿情報抽出部は、前記文書データベースから、前記特徴情報作成対象のオブジェクト名を含む投稿情報のうち、１日あたりの投稿件数が所定数よりも多い日である特異日の投稿情報を削除した投稿情報を抽出することを特徴とする付記２５または２６に記載の特徴抽出装置。
【０１２６】
（付記２８）前記特異日は、投稿件数が、投稿件数の中央値の２倍以上投稿された日であることを特徴とする付記２７に記載の特徴抽出装置。
【０１２７】
（付記２９）前記順位情報作成部は、出現度頻度順に５個以上配列した形容詞をオブジェクトごとに対応付けた順位情報を作成することを特徴とする付記２２〜２８のいずれか一つに記載の特徴抽出装置。
【０１２８】
（付記３０）前記順位情報作成部は、５個以上５０個以下の数の形容詞を配列した前記順位情報を作成することを特徴とする付記２９に記載の特徴抽出装置。
【符号の説明】
【０１２９】
１０  特徴抽出装置
１１  入力部
１２  出力部
１３  記憶部
１４  制御部
１３１  文書データベース（ＤＢ）
１３２  形容詞情報
１３３  順位情報ＤＢ
１４１  文書抽出部
１４２  形容詞抽出部
１４３  順位情報作成部
１４４  類似度計算部
１４５  類似自治体抽出部
【図１】
2018088186.tif 000008
【図２】
2018088186.tif 000009
【図３】
2018088186.tif 000010
【図４】
2018088186.tif 000011
【図５】
2018088186.tif 000012
【図６】
2018088186.tif 000013
【図７】
2018088186.tif 000014
【図８】
2018088186.tif 000015
【図９】
2018088186.tif 000016
【図１０】
2018088186.tif 000017
【図１１】
2018088186.tif 000018
【図１２】
2018088186.tif 000019
【図１３】
2018088186.tif 000020
【図１４】
2018088186.tif 000021
【図１５】
2018088186.tif 000022
【図１６】
2018088186.tif 000023
【図１７】
2018088186.tif 000024
【図１８】
2018088186.tif 000025
【図１９】
2018088186.tif 000026
【図２０】
2018088186.tif 000027
【図２１】
2018088186.tif 000028
【図２２】
2018088186.tif 000029
【図２３】
2018088186.tif 000030
【図２４】
2018088186.tif 000031