(57)【要約】【課題】コミュニティ内のメンバーの発言をもとに、一般用語を除外して個人を特徴づけるキーワードを抽出する。【解決手段】専門用語抽出装置１は、投稿者の操作に応じて入力された文書を形態素解析する形態素解析部２０と、文書に含まれる単語間、単語と投稿者との間、単語と該投稿者が属する投稿先グループとの間の偏りスコアを計算する偏りスコア計算部３０と、偏りスコアの値応じて、文書に含まれている一般用語を抽出する一般用語抽出部４０と、一般用語抽出部４０により抽出された一般用語を文書から除いて、個人の特徴を示すキーワードを抽出するインデックス抽出部５０と、を備える。【選択図】図１
2011103059.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
投稿者の操作に応じて入力された文書を形態素解析する形態素解析部と、
前記文書に含まれる単語間、単語と投稿者との間、単語と該投稿者が属する投稿先グループとの間の偏りスコアを計算する偏りスコア計算部と、
前記偏りスコアの値に応じて、前記文書に含まれている一般用語を抽出する一般用語抽出部と、
前記一般用語抽出部により抽出された前記一般用語を前記文書から除いて、個人の特徴を示すキーワードを抽出するインデックス抽出部と、
を備えることを特徴とする、専門用語抽出装置。
【請求項２】
投稿者の操作に応じて入力された文書と、投稿者と、投稿者の属する投稿先グループとを関連付けて記憶している記憶部を備えることを特徴とする、請求項１に記載の専門用語抽出装置。
【請求項３】
前記偏りスコア計算部は、
前記偏りスコアをカイ二乗値によって計算することを特徴とする、請求項１に記載の専門用語抽出装置。
【請求項４】
前記一般用語抽出部は、
投稿者と単語または該投稿者が属する投稿先グループと単語との組み合わせのうち、前記偏りスコアの値が所定の値以下であり、複数の投稿者または複数の投稿先グループと関連がある単語を一般用語として抽出することを特徴とする、請求項１に記載の専門用語抽出装置。
【請求項５】
前記偏りスコア計算部は、
前記一般用語として抽出された単語を除いて、前記偏りスコアを再度計算し、
前記一般用語抽出部は、
投稿者と単語または該投稿者が属する投稿先グループと単語との組み合わせのうち、該偏りスコアの値が所定の値以下であり、複数の投稿者または複数の投稿先グループと関連がある単語を一般用語として再度抽出することを特徴とする、請求項４に記載の専門用語抽出装置。
【請求項６】
前記インデックス抽出部は、
投稿者と単語との間の偏りスコアの値が所定の値以上である単語を、個人の特徴を示すキーワードとして抽出することを特徴とする、請求項１に記載の専門用語抽出装置。
【請求項７】
前記インデックス抽出部は、
前記投稿先グループの特徴を示す単語を抽出し、投稿者と該投稿者の属する投稿先グループとの間の偏りスコアの値が所定の値以上の投稿先グループの特徴を示す単語を、個人の特徴を示すキーワードとして抽出することを特徴とする、請求項１に記載の専門用語抽出装置。
【請求項８】
前記インデックス抽出部は、
前記抽出した投稿先グループの特徴を示す単語のうち、該単語を含む文書が投稿された期間と、投稿者が前記投稿先グループで投稿した期間とが対応する場合に、該単語を個人の特徴を示すキーワードとして抽出することを特徴とする、請求項７に記載の専門用語抽出装置。
【請求項９】
コンピュータを、
投稿者の操作に応じて入力された文書を形態素解析する形態素解析部と、
前記文書に含まれる単語間、単語と投稿者との間、単語と該投稿者が属する投稿先グループとの間の偏りスコアを計算する偏りスコア計算部と、
前記偏りスコアの値応じて、前記文書に含まれている一般用語を抽出する一般用語抽出部と、
前記一般用語抽出部により抽出された前記一般用語を前記文書から除いて、個人の特徴を示すキーワードを抽出するインデックス抽出部と、
を備えることを特徴とする、専門用語抽出装置として機能させるための、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、専門用語抽出装置プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、ソーシャルネットワークサービスやニュースグループにおけるコミュニティでは、様々な話題が議論されており、発言者の間で活発なコミュニケーションがなされている。その中で、特定の分野に詳しい専門家が発言している場合もあり、個々人が何の分野に詳しいのかという情報は、コミュニケーションを円滑に行う上で重要な情報である。ソーシャルネットワークサービスでは、自分が所属しているコミュニティが公表されていることが多い。しかし、所属しているコミュニティの情報だけでは十分ではなく、個々人が実際にどのような話題に関心があるのかを知ることが望まれる。
【０００３】
個々人がどの分野に詳しいのかを知るための機能としては、Ｋｎｏｗ−ｗｈｏ機能（専門家検索機能）が挙げられる。Ｋｎｏｗ−ｗｈｏ機能の実現には、２つのアプローチがある。一つは、特定のキーワードで検索された文書群のなかで、文書の著書として最も重みが高い人を専門家と判断する方法である。もう一つは、個人を特徴づけるキーワードを明示的に抽出する方法である。
【０００４】
例えば、特許文献１では、カテゴリ付き文書集合から、専門用語を抽出する専門用語抽出装置が開示されている。また、特許文献１では、文書内容に、部門名、人名、メールアドレスなどが付与された文書を、カテゴリ付き文書とし、カテゴリと関連が深い用語を抽出する方法が開示されている。特に、複数のカテゴリが付与された文書集合から、専門用語を抽出する方法が開示されている。
【０００５】
特許文献１では、１つの文書に複数のカテゴリが付与されることで、カテゴリごとに出現する単語の偏りの度合いが低下し、一定の閾値以上を専門用語と判断する場合などに専門用語から漏れてしまうことを防止している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−７９９４８号公報
【特許文献２】特開２００７−７９９４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記特許文献１では、専門用語らしくない単語が上位にランキングされる場合を考慮していない。ここで、専門用語らしくない単語とは、複数のカテゴリについて専門用語らしさを示すスコアが閾値以上の単語である。また、特許文献１では、カテゴリが人名か組織かなどカテゴリの性質に特化した違いを考慮していないという問題があった。
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、コミュニティ内のメンバーの発言をもとに、一般用語を除外して個人を特徴づけるキーワードを抽出することが可能な、新規かつ改良された専門用語抽出装置および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に、本発明のある観点によれば、投稿者の操作に応じて入力された文書を形態素解析する形態素解析部と、前記文書に含まれる単語間、単語と投稿者との間、単語と該投稿者が属する投稿先グループとの間の偏りスコアを計算する偏りスコア計算部と、前記偏りスコアの値に応じて、前記文書に含まれている一般用語を抽出する一般用語抽出部と、前記一般用語抽出部により抽出された前記一般用語を前記文書から除いて、個人の特徴を示すキーワードを抽出するインデックス抽出部と、を備えることを特徴とする、専門用語抽出装置が提供される。
【０００９】
また、専門用語抽出装置は、投稿者の操作に応じて入力された文書と、投稿者と、投稿者の属する投稿先グループとを関連付けて記憶している記憶部を備えてもよい。
【００１０】
また、前記偏りスコア計算部は、前記偏りスコアをカイ二乗値によって計算してもよい。
【００１１】
また、前記一般用語抽出部は、投稿者と単語または該投稿者が属する投稿先グループと単語との組み合わせのうち、前記偏りスコアの値が所定の値以下であり、複数の投稿者または複数の投稿先グループと関連がある単語を一般用語として抽出してもよい。
【００１２】
また、前記偏りスコア計算部は、前記一般用語として抽出された単語を除いて、前記偏りスコアを再度計算し、前記一般用語抽出部は、投稿者と単語または該投稿者が属する投稿先グループと単語との組み合わせのうち、該偏りスコアの値が所定の値以下であり、複数の投稿者または複数の投稿先グループと関連がある単語を一般用語として再度抽出してもよい。
【００１３】
また、前記インデックス抽出部は、投稿者と単語との間の偏りスコアの値が所定の値以上である単語を、個人の特徴を示すキーワードとして抽出してもよい。
【００１４】
また、前記インデックス抽出部は、前記投稿先グループの特徴を示す単語を抽出し、投稿者と該投稿者の属する投稿先グループとの間の偏りスコアの値が所定の値以上の投稿先グループの特徴を示す単語を、個人の特徴を示すキーワードとして抽出してもよい。
【００１５】
また、前記インデックス抽出部は、前記抽出した投稿先グループの特徴を示す単語のうち、該単語を含む文書が投稿された期間と、投稿者が前記投稿先グループで投稿した期間とが対応する場合に、該単語を個人の特徴を示すキーワードとして抽出してもよい。
【００１６】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、投稿者の操作に応じて入力された文書を形態素解析する形態素解析部と、前記文書に含まれる単語間、単語と投稿者との間、単語と該投稿者が属する投稿先グループとの間の偏りスコアを計算する偏りスコア計算部と、前記偏りスコアの値応じて、前記文書に含まれている一般用語を抽出する一般用語抽出部と、前記一般用語抽出部により抽出された前記一般用語を前記文書から除いて、個人の特徴を示すキーワードを抽出するインデックス抽出部と、を備えることを特徴とする、専門用語抽出装置として機能させるための、プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように本発明によれば、コミュニティ内のメンバーの発言をもとに、一般用語を除外して個人を特徴づけるキーワードを抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかる専門用語抽出装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態にかかるカテゴリ付き文書記憶部の記憶内容について説明する説明図である。
【図３】同実施形態にかかる形態素一時記憶部の記憶内容について説明する説明図である。
【図４】同実施形態にかかる一般用語一時記憶部の記憶内容について説明する説明図である。
【図５】同実施形態にかかるインデックス格納部の記憶内容について説明する説明図である。
【図６】同実施形態にかかるインデックスの確認画面の一例を説明する説明図である。
【図７】同実施形態にかかる専門用語抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図８】同実施形態にかかる各組み合わせの出現数を計算する処理の詳細を示すフローチャートである。
【図９】同実施形態にかかる共起リスト一時記憶部の記憶内容について説明する説明図である。
【図１０】同実施形態にかかる出現数一時記憶部の記憶内容について説明する説明図である。
【図１１】同実施形態にかかる偏りスコア一時記憶部の記憶内容について説明する説明図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態にかかるコミュニティの専門用語の抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２０】
また、以下に示す順序に従って、当該「発明を実施するための形態」を説明する。
〔１〕本実施形態の目的
〔２〕第１実施形態
〔２−１〕専門用語抽出装置の機能構成
〔２−２〕専門用語抽出処理の詳細
〔３〕第２実施形態
〔３−１〕専門用語抽出装置の機能構成
〔３−２〕専門用語抽出処理の詳細
【００２１】
〔１〕本実施形態の目的
まず、本発明の実施形態の目的について説明する。昨今、ソーシャルネットワークサービスやニュースグループにおけるコミュニティでは、様々な話題が議論されており、発言者の間で活発なコミュニケーションがなされている。その中で、特定の分野に詳しい専門家が発言している場合もあり、個々人が何の分野に詳しいのかという情報は、コミュニケーションを円滑に行う上で重要な情報である。ソーシャルネットワークサービスでは、自分が所属しているコミュニティが公表されていることが多い。しかし、所属しているコミュニティの情報だけでは十分ではなく、個々人が実際にどのような話題に関心があるのかを知ることが望まれる。
【００２２】
個々人がどの分野に詳しいのかを知るための機能としては、Ｋｎｏｗ−ｗｈｏ機能（専門家検索機能）が挙げられる。Ｋｎｏｗ−ｗｈｏ機能の実現には、２つのアプローチがある。一つは、特定のキーワードで検索された文書群のなかで、文書の著書として最も重みが高い人を専門家と判断する方法である。もう一つは、個人を特徴づけるキーワードを明示的に抽出する方法である。
【００２３】
例えば、カテゴリ付き文書集合から、専門用語を抽出する専門用語抽出装置が開示されている。また、当該装置では、文書内容に、部門名、人名、メールアドレスなどが付与された文書を、カテゴリ付き文書とし、カテゴリと関連が深い用語を抽出する方法が開示されている。特に、複数のカテゴリが付与された文書集合から、専門用語を抽出する方法が開示されている。
【００２４】
上記装置では、１つの文書に複数のカテゴリが付与されることで、カテゴリごとに出現する単語の偏りの度合いが低下し、一定の閾値以上を専門用語と判断する場合などに専門用語から漏れてしまうことを防止している。しかし、上記装置では、専門用語らしくない単語が上位にランキングされる場合を考慮していない。ここで、専門用語らしくない単語とは、複数のカテゴリについて専門用語らしさを示すスコアが閾値以上の単語である。また、上記装置では、カテゴリが人名か組織かなどカテゴリの性質に特化した違いを考慮していないという問題があった。
【００２５】
そこで、上記のような事情を一着眼点として本発明の実施形態にかかる専門用語抽出装置１が創作されるに至った。本実施形態にかかる専門用語抽出装置１によれば、コミュニティ内のメンバーの発言をもとに、一般用語を除外して個人を特徴づけるキーワードを抽出することが可能となる。本実施形態では、コミュニティとは、投稿者が属する投稿先のグループを意味する。例えば、ソーシャルネットワークや掲示板においては、メンバーはコミュニティに所属しているため、コミュニティの専門用語は、コミュニティに所属しているメンバーの専門を示すといえる。そこで、コミュニティとメンバーの発言などに含まれる単語、メンバーと単語、単語間の関係を考慮して、一般用語を除外して個人を特徴付けるキーワードの拡張を行っている。
【００２６】
〔２〕第１実施形態
以上、本発明の実施形態の目的について説明した。次に、図１を参照して、本実施形態にかかる専門用語抽出装置１の機能構成について説明する。なお、専門用語抽出装置１の機能構成を説明するに際し、適宜、図２〜図９を参照する。専門用語抽出装置１としては、例えば、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置（ノート型、デスクトップ型を問わない。）を例示できるが、かかる例に限定されず、携帯電話やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などで構成してもよい。
【００２７】
〔２−１〕専門用語抽出装置の機能構成
図１の機能構成を説明する前に、専門用語抽出装置１のハードウェア構成の一例について説明する。専門用語抽出装置１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、入力装置と、出力装置と、ストレージ装置（ＨＤＤ）などを備える。
【００２８】
ＣＰＵは、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って専門用語抽出装置１の動作全般を制御する。また、ＣＰＵは、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭは、ＣＰＵが使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭは、ＣＰＵの実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一次記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバスにより相互に接続されている。
【００２９】
入力装置は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイク、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵに出力する入力制御回路などから構成されている。
【００３０】
出力装置は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｓｐｌａｙ）装置およびランプなどの表示装置と、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置で構成される。
【００３１】
ストレージ装置は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ストレージ装置は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）で構成される。このストレージ装置は、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵが実行するプログラムや各種データを格納する。
【００３２】
以上、専門用語抽出装置１のハードウェア構成について説明した。次に、図１を参照して、専門用語抽出装置１の機能構成について説明する。図１に示したように、専門用語抽出装置１は、入力部１０、形態素解析部２０、偏りスコア計算部３０、一般用語抽出部４０、インデックス抽出部５０、確認表示部６０、カテゴリ付き文書記憶部７０、形態素一時記憶部８０、共起リスト一時記憶部９０、出現数一時記憶部１００、偏りスコア一時記憶部１１０、一般用語一時記憶部１２０、インデックス格納部１３０などを備える。
【００３３】
入力部１０は、上記した入力装置により構成される。専門用語抽出装置１のユーザは、該入力部１０を操作することにより、専門用語抽出装置１に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。具体的には、ユーザ操作に応じて、個人を特徴付けるキーワードの抽出要求を受け付ける機能を有する。
【００３４】
形態素解析部２０は、入力部１０を介してユーザから専門用語抽出の要求を受け付けると、カテゴリ付き文書記憶部７０に記憶されているテキスト情報を形態素解析する機能を有する。カテゴリとしては、文書を投稿した作成者、文書が投稿されたコミュニティやトピックなどが存在する。ここで、図２を参照して、カテゴリ付き文書記憶部７０の記憶内容について説明する。図２は、カテゴリ付き文書記憶部７０の記憶内容について説明する説明図である。
【００３５】
図２に示したように、カテゴリ付き文書記憶部７０は、文書ＩＤ、コミュニティＩＤ、トピックＩＤ、投稿者ＩＤ、投稿時刻、投稿内容の各項目を保有する。ニュースグループやソーシャルネットワークシステムに対する投稿は、コミュニティ内のトピックに対して行われる。トピックとは、各コミュニティ（またはニュースグループ）に投稿された個々の話題に対応し、一つの話題に対して複数の発言を投稿することができるものである。個々のトピックは、トピックＩＤによって識別される。また、各投稿は、文書ＩＤによって識別される。
【００３６】
各投稿は、文書ＩＤによって識別される。投稿者ＩＤは投稿者を識別する投稿者のＩＤ、投稿時刻は投稿が行われた時刻を格納する。投稿内容項目は、投稿されたテキスト情報を格納する。例えば、図３のＲ７１（文書ＩＤ＝ｄ１）は、投稿者ｍ１がトピックｔ１に「（特集）プログラミング言語．．」という内容の投稿を、「２００８年１２月１１日１２：００」に行ったことを示す。
【００３７】
図１に戻り、形態素解析部２０は、投稿された文書のテキスト情報に対して形態素解析を行う機能を有する。形態素解析部２０は、テキスト情報を形態素解析した結果を形態素一時記憶部８０に記憶する。形態素解析部２０は、形態素解析結果のうち、一般名詞、サ変名詞を形態素一時記憶部８０に格納する。
【００３８】
ここで、図３を参照して、形態素一時記憶部８０の記憶内容について説明する。図３は、形態素一時記憶部８０の記憶内容について説明する説明図である。図３に示したように、形態素解析した結果８０５は、文書ＩＤ８０１、コミュニティＩＤ８０２、トピックＩＤ８０３、投稿者ＩＤ８０４に関連付けて記憶される。図２に示したカテゴリ付き文書記憶部７０に記憶されているレコードＲ７１を形態素解析した結果が、図３に示した形態素一時記憶部８０に記憶されているレコードＲ８１である。形態素解析部２０は、形態素解析した結果を偏りスコア計算部３０に提供する。
【００３９】
図１に戻り、偏りスコア計算部３０は、形態素解析部２０において処理された形態素解析結果を用いて、各文書においてどのような単語が出現したかを、共起リスト一時記憶部９０および出現数一時記憶部１００に格納する。さらに、単語間や、単語とカテゴリとの間のカイ二乗値やシンプソン値を偏りスコアとして計算する。共起リスト一時記憶部９０および出現数一時記憶部１００の記憶内容については、後で詳細に説明する。
【００４０】
偏りスコア計算部３０は、単語の組み合わせや、投稿者ＩＤと単語の組み合わせや、コミュニティＩＤと単語の組み合わせについて、カイ二乗値を計算するために、各組み合わせについて出現数を計算する。出現数の計算については、後で詳細に説明する。偏りスコア計算部３０は、共起リスト一時記憶部９０および出現数一時記憶部１００の記憶内容を用いて単語の組み合わせ、投稿者と単語の組み合わせ、コミュニティＩＤと単語の組み合わせについてカイ二乗値を計算する。
【００４１】
カイ二乗値の計算方法については、後で詳細に説明する。偏りスコア計算部３０は、計算された偏りスコアを偏りスコア一時記憶部１１０に格納する。偏りスコア一時記憶部１１０に格納される内容については、後で詳細に説明する。また、偏りスコア計算部３０は、計算した結果を一般用語抽出部４０に提供する。
【００４２】
一般用語抽出部４０は、偏りスコア計算部３０で計算された結果を用いて、偏りが少ない単語を一般用語として抽出する。一般用語抽出部４０は、偏りスコア一時記憶部１１０に記憶されたレコードについて、所定の条件を満たすレコードを抽出する。一般用語抽出部４０によるレコードの抽出処理については後で詳細に説明する。一般用語抽出部４０は、抽出した一般用語を、一般用語一時記憶部１２０に格納する。図４に示したように、一般用語一時記憶部１２０には、例えば、「特集」という単語が一般用語として格納される。また、一般用語抽出部４０は、抽出した一般用語をインデックス抽出部５０に提供する。
【００４３】
図１に戻り、インデックス抽出部５０は、偏りスコア計算部３０で計算された偏りスコア値をもとに、カテゴリと単語の間の偏りスコアと、単語間の偏りスコアから、各カテゴリのインデックスを抽出する。インデックス抽出部５０により抽出されるインデックスが、個人の特徴を特徴づけるキーワードとなる。さらに、インデックス格納部１３０は、インデックス格納部１３０に抽出したインデックスを格納する。
【００４４】
図５に示したように、インデックス格納部１３０には、投稿者ＩＤ１３０１と、専門用語１３０２とスコア１３０４が関連付けて記憶される。これにより、個人（各投稿者１３０１）を特徴付ける単語（専門用語１３０２）が抽出される。さらに、スコア１３０４により、個人と単語とがどれくらい関連が深いのかがわかる。また、インデックス格納部１３０に格納されたインデックス（専門用語１３０２）が、インデックスを付与された当人に承認されているのか否かを示す承認有無１３０５も格納される。
【００４５】
図１に戻り、確認表示部６０は、インデックス格納部１３０に格納されたインデックスが正しいか否かを、インデックスが付与された当人に表示画面を介して確認する機能を有する。例えば、図６に示したように、表示画面に当人を特徴付けるインデックスとして、「○○言語」や「Ｃ＋＋」のインデックス（専門用語）を承認するか否かを確認画面に表示して、確認を求める。
【００４６】
ユーザの入力に応じて、「承認」が選択された場合には、上記したインデックス格納部１３０の承認有無項目が「未承認」から「承認」に更新される。一方、ユーザの入力に応じて、「拒否」が選択された場合には、上記したインデックス格納部１３０の承認有無項目が「未承認」から「拒否」に更新される。
【００４７】
なお、上記した形態素解析部２０、偏りスコア計算部３０、一般用語抽出部４０、インデックス抽出部５０は、コンピュータにより構成され、その動作は、上記したＲＯＭに記憶されたプログラムをもとに、ＣＰＵで実行される。また、インデックス格納部１３０は、上記したストレージ装置（ＨＤＤ）により構成され、カテゴリ付き文書記憶部７０、形態素一時記憶部８０、共起リスト一時記憶部９０、出現数一時記憶部１００、偏りスコア一時記憶部１１０、一般用語一時記憶部１２０は、上記したストレージ装置（ＨＤＤ）またはＲＡＭにより構成される。
【００４８】
〔２−２〕専門用語抽出処理の詳細
以上、本実施形態にかかる専門用語抽出装置１の機能構成について説明した。次に、図７および図８を参照して、専門用語抽出装置１における専門用語抽出処理の詳細について説明する。なお、専門用語抽出処理の詳細を説明するに際して、適宜、図９〜図１１を参照する。図７は、専門用語抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【００４９】
図７に示したように、まず、入力部１０は、インデックスの作成要求を受け付ける（Ｓ１００）。そして、ステップＳ１００において、入力部１０によりインデックスの作成要求が受け付けられると、形態素解析部２０は、上記した図２のカテゴリ付き文書記憶部７０のテキストデータに対して形態素解析を実行する（Ｓ１１０）。
【００５０】
形態素解析部２０は、カテゴリ付き文書記憶部７０の投稿内容項目に対して形態素解析を行う。形態素解析結果のうち、一般名詞、サ変名詞を図３に示した形態素一時記憶部８０に格納する。上記したように、図２に示したカテゴリ付き文書記憶部７０に記憶されているレコードＲ７１を形態素解析した結果が、図３に示した形態素一時記憶部８０に記憶されているレコードＲ８１である。
【００５１】
偏りスコア計算部３０は、単語の組み合わせ、投稿者ＩＤと単語の組み合わせ、投稿者ＩＤと単語の組み合わせ、コミュニティＩＤと単語の組み合わせについて、カイ二乗値を計算する。そのためにまず、各組み合わせの出現数を計算する。ここで、図８を参照して、各組み合わせの出現数を計算する処理について説明する。図８は、各組み合わせの出現数を計算する処理の詳細を示すフローチャートである。
【００５２】
図８に示したように、偏りスコア計算部３０は、形態素一時記憶部８０に記憶されている各レコードについて、共起数を計算する対象となる集合を形成する（Ｓ１２００）。集合の要素は、コミュニティＩＤ、投稿者ＩＤ、単語とする。例えば、図３のレコードＲ８１では、｛ｃ１、ｍ１、特集、プログラミング、言語｝を要素とする。
【００５３】
そして、ステップＳ１２００で形成された集合の要素について、要素数２の冪集合を作成する（Ｓ１２１０）。例えば、図３のレコードＲ８１においては、{{ｃ１、ｍ１}、{ｃ１、特集}、{ｃ１、プログラミング}、{ｃ１、言語}、{ｍ１、特集}、{ｍ１、プログラミング}、{ｍ１、言語}、{特集、プログラミング}、{特集、言語}、{言語、プログラミング}}が要素となる。
【００５４】
そして、ステップＳ１２１０で計算された要素について、出現数を加算する（Ｓ１２２０）。具体的には、ステップＳ１２１０で計算された要素について、出現する毎に、図９に示した共起リスト一時記憶部９０の対応するレコードに出現数を加算する。同時に、図１０に示した出現数一時記憶部１００の対応するレコードにも出現数を加算する。
【００５５】
図９に示したように、共起リスト一時記憶部９０には、コミュニティＩＤ９０１、投稿者ＩＤ９０２、単語１９０３、単語２９０４の各項目のうち、２つの項目に値が入っており、その２つの値から組み合わせが構成されている。出現数９０５は、各項目の出現数を示す。
【００５６】
また、図１０に示したように、出現数一時記憶部１００には、コミュニティＩＤ１００１、投稿者ＩＤ１００２、単語１１００３の各項目が、対応する要素名を示している。また、出現数１００４は、各要素の出現数を示す。
【００５７】
例えば、図９に示した共起リスト一時記憶部９０のレコードＲ７０１は、全文書中に対して、ステップＳ１２１０で冪集合を作成した際、（コミュニティｃ１、プログラミング）の組み合わせを持つ冪集合が２回出現したことを示す。以上、各組み合わせの出現数を計算する処理について説明した。
【００５８】
図７に戻り、専門用語抽出処理の説明を続ける。ステップＳ１２０において組み合わせ数を計算した後、偏りスコア計算部３０は、単語の組み合わせ、コミュニティＩＤと単語の組み合わせについて、カイ二乗値を計算する。単語Ｘ（またはコミュニティＸ、または投稿者Ｘ）と単語Ｙのカイ二乗値は次の数式１により計算される。
【００５９】
2011103059.tif 000003
【００６０】
ここで、Ｎは全要素数であり、本実施形態では、図９の共起リスト一時記憶部９０の全レコード数である。また、Ｏ１１、Ｏ１２、Ｏ２１、Ｏ２２は、次の通りである。
【００６１】
Ｏ１１：〔単語Ｘと単語Ｙとが共起した要素数〕（または、〔コミュニティＸと単語Ｙが共起した要素数〕、または、〔投稿者Ｘと単語Ｙが共起した要素数〕）
図９の共起リスト一時記憶部９０の各レコードの出現数が対応している。
Ｏ２２：〔単語Ｘも単語Ｙもどちらも出現しない要素数〕（または、〔コミュニティＸ以外の文書で、単語Ｙが出現しない要素数〕、または、〔投稿者Ｘによって投稿されなかった文書のうち、単語Ｙが出現しない要素数〕）
（すなわち、Ｏ２２＝Ｎ−Ｏ１１−Ｏ１２−Ｏ２１）
Ｏ１２：〔単語Ｘのみ出現し、単語Ｘが出現しない要素数〕（または、〔コミュニティＸの文書のうち、単語Ｙが出現しなかった要素数〕、または、〔投稿者Ｘによって投稿された文書数のうち、単語Ｙが出現しなかった要素数〕）
Ｏ２１：〔単語Ｙのみ出現し、単語Ｘが出現しない要素数〕（または、〔コミュニティＸ以外の文書のうち、単語Ｙが出現した要素数〕、または、〔投稿者Ｘによって投稿されなかった文書数のうち、単語Ｙが出現した要素数〕）
【００６２】
また、コミュニティＸと投稿者Ｙとのカイ二乗値も同様に計算される。この場合、
Ｏ１１：〔コミュニティＸの文書のうち、投稿者Ｙの要素数〕
Ｏ２２：〔コミュニティＸ以外の文書で、投稿者Ｙ以外の要素数〕
Ｏ１２：〔コミュニティＸの文書のうち、投稿者Ｙ以外の要素数〕
Ｏ２１：〔コミュニティＸ以外の文書で、投稿者Ｙの要素数〕
となる。
【００６３】
Ｏ１１、Ｏ１２、Ｏ２１、Ｏ２２は、図９および図１０の共起リスト一時記憶部９０および出現数一時記憶部１００を用いて計算することができる。例えば、図１０では、単語「プログラミング」の要素数は「２２」である。また、コミュニティ「ｃ１」の要素数は「８０」である。コミュニティ「ｃ１」と単語「プログラミング」のカイ二乗値を計算するための、Ｏ１１、Ｏ１２、Ｏ２１、Ｏ２２は、次の通りになる。ただし、全要素数を１０００とする。
【００６４】
Ｏ１１：２（図９のレコードＲ９１の出現数）
Ｏ１２：７８（コミュニティ「ｃ１」の文書のうち「プログラミング」を含まない要素数：図１０のレコードＲ１０１の出現数−図９のレコードＲ９１の出現数＝８０−２）
Ｏ２１：２０（コミュニティ「ｃ１」以外の文書のうち「プログラミング」を含む要素数：図１０のレコードＲ１０２の出現数−図９のレコードＲ９１の出現数＝２２−２）
Ｏ２２：９００（Ｏ１１、Ｏ１２、Ｏ２１以外の文書＝１０００−２−７８−２０）
【００６５】
したがって、カイ二乗値は、
{１０００×（２×９００−７８×２０）２}／{（２＋７８）×（２＋２０）×（７８＋９００）×（２０＋９００）}≒０．０３６
となる。
【００６６】
上記カイ二乗値の計算を、単語間の組み合わせ、単語と投稿者との組み合わせ、単語とコミュニティの組み合わせ、コミュニティと投稿者との組み合わせで実行する。ただし、Ｏ１１が１以下の場合は、ほとんど共起が起こらないため、計算の対象外とする。結果として、偏りスコアとしてのカイ二乗値を取得できるため、図１１に示した偏りスコア一時記憶部１１０にカイ二乗値を格納する。
【００６７】
そして、ステップＳ１３０において偏りスコアを計算した後、一般用語抽出部４０は、ステップＳ１３０で計算されたカイ二乗値に基づいて、一般用語を抽出する（Ｓ１４０）。まず、偏りスコア一時記憶部１１０から、次の２つの条件を満たすレコードを、一般用語を示すレコードとして抽出する。
（条件１）カイ二乗値が１．０以下、かつ、単語１項目に値が存在している、かつ、コミュニティＩＤ項目または投稿者ＩＤに値があること
（条件２）条件１を満たすレコードについて、単語１項目をキーとして集約した際に、単語１項目が同一値のレコードが３レコード以上存在すること
【００６８】
上記条件を満たすレコードは、例えば、次のＳＱＬにより得ることができる。
ｓｅｌｅｃｔ  単語１，ｃｏｕｎｔ（＊）  ｆｒｏｍ  偏りスコア一時記憶部  
ｗｈｅｒｅ  カイ二乗値  ≦  １．０  ＡＮＤ  （コミュニティＩＤ  ｉｓ  ｎｏｔ  
ｎｕｌｌ  ＯＲ  投稿者ＩＤ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｎｕｌｌ）ＡＮＤ  単語１  ｉｓ  ｎｏｔ  ｎｕｌｌ  ｇｒｏｕｐ  ｂｙ  単語１  ｈａｖｉｎｇ  ｃｏｕｎｔ（＊）  ≧  ３；
【００６９】
例えば、図１１には、条件１を満たすレコードとして、レコードＲ１１１、Ｒ１１２、１１３が該当する。条件２も満たすので、一般用語として単語「特集」が得られる。そして、得られた単語を、上記した図４に示す一般用語一時記憶部１２０に記憶する。
【００７０】
次に、ステップＳ１４０において抽出した一般用語を排除して、偏りスコアを再度計算するために、偏りスコア一時記憶部１１０をクリアする（Ｓ１５０）。そして、偏りスコア計算部３０は、ステップＳ１４０において抽出した一般用語を除いて、カイ二乗値の計算を再度実行する（Ｓ１６０）。ステップＳ１６０における偏りスコアの再計算処理は、ステップＳ１２０およびステップＳ１３０において実行した処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。ただし、ステップＳ１２０において、共起リスト一時記憶部９０および出現数一時記憶部１００を作成する際に、単語１項目または単語２項目に、一般用語一時記憶部１２０と同じ単語が含まれている場合には、その要素については作成しない。
【００７１】
ステップＳ１６０においてカイ二乗値を再計算した結果を、偏りスコア一時記憶部１１０に格納する。例えば、単語「特集」が一般用語と判断されているため、図１１のＲ１１４の（ｃ１、特集）の組み合わせは格納されないこととなる。
【００７２】
次に、一般用語抽出部４０は、ステップＳ１４０と同様の条件により、一般用語を抽出する（Ｓ１７０）。そして、ステップＳ１７０で得られた一般用語を一般用語一時記憶部１２０に追加する。そして、偏りスコアを再計算するか否かを判断する（Ｓ１８０）。ステップＳ１８０においては、例えば、「偏りスコアを１回だけ再計算すること」との条件としていたとする。ステップＳ１８０において、「偏りスコアを１回だけ再計算すること」の条件を満たす場合にはステップＳ１９０を実行する。一方、ステップＳ１８０において、「偏りスコアを１回だけ再計算すること」の条件を満たさない場合には、ステップＳ１５０からステップＳ１７０の処理を繰り返す。
【００７３】
ステップＳ１９０において、インデックス抽出部５０は、コミュニティの専門用語を抽出する（Ｓ１９０）。インデックス抽出部５０は、コミュニティの専門用語を抽出するため、偏りスコア一時記憶部１１０のデータについて、コミュニティごとに偏りスコアが大きい順にソートする。これは、例えば、次のＳＱＬにより得ることができる。
【００７４】
ｓｅｌｅｃｔ  コミュニティＩＤ，単語１，カイ二乗値  ｆｒｏｍ  偏りスコア一時記憶部  ｗｈｅｒｅ  カイ二乗値  ＞  １．０  ＡＮＤ  コミュニティＩＤ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｎｕｌｌ  ＡＮＤ  単語１  ｉｓ  ｎｏｔ  ｎｕｌｌ  ｏｒｄｅｒ  ｂｙ  コミュニティＩＤ，カイ二乗値  ｄｅｓｃ； 
【００７５】
例えば、図１１に格納されたデータでは、コミュニティＩＤ、単語１、カイ二乗値の順で、
ｃ１，○○言語，１００
ｃ３，検索システム，８０
などのデータを得ることができる。このデータから、コミュニティｃ１の専門用語は、「○○言語」、コミュニティｃ３の専門用語は「検索システム」であることがわかる。
【００７６】
次に、インデックス抽出部５０は、メンバーの専門用語を抽出する（Ｓ２００）。ステップＳ２００においては、偏りスコア一時記憶部１１０のデータについて、投稿者ＩＤごとに、偏りスコアが大きい順にソートする。これは、例えば次のＳＱＬにより得ることができる。
【００７７】
ｓｅｌｅｃｔ  投稿者ＩＤ，単語１，カイ二乗値  ｆｒｏｍ  偏りスコア一時記憶部  ｗｈｅｒｅ  カイ二乗値  ＞  １．０  ＡＮＤ  投稿者ＩＤ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｎｕｌｌ  ＡＮＤ  単語１  ｉｓ  ｎｏｔ  ｎｕｌｌ  ｏｒｄｅｒ  ｂｙ  投稿者ＩＤ，カイ二乗値  ｄｅｓｃ； 
【００７８】
例えば、図１１に格納されたデータでは、投稿者ＩＤ、単語１、カイ二乗値の順で、
ｍ１、○○言語、１００
などのデータが得られる。したがって、メンバーｍ１の専門用語は、「○○言語」であることがわかる。インデックス抽出部５０は、上記の得られたデータを、インデックス格納部１３０に格納する。インデックス格納部１３０は、上記したように、図５に示したデータを格納している。図５のスコア１３０４には、カイ二乗値が格納される。例えば、図１１に示したデータでは、図５のレコードＲ１３１が追加されることとなる。
【００７９】
そして、インデックス抽出部５０は、メンバーとコミュニティの関連度を判断する（Ｓ２１０）。ステップＳ２１０において、偏りスコア一時記憶部１１０のデータについて、コミュニティＩＤと投稿者ＩＤごとに、偏りスコアが大きい順にソートする。これは、例えば、次のＳＱＬにより得ることができる。
【００８０】
ｓｅｌｅｃｔ  コミュニティＩＤ，投稿者ＩＤ，カイ二乗値  ｆｒｏｍ  偏りスコア一時記憶部  ｗｈｅｒｅ  カイ二乗値  ＞  １．０  ＡＮＤ  コミュニティＩＤ  ｉｓ      ｎｏｔ  ｎｕｌｌ  ＡＮＤ  投稿者ＩＤ  ｉｓ  ｎｏｔ  ｎｕｌｌ  ｏｒｄｅｒ  ｂｙ  投稿者ＩＤ，コミュニティＩＤ，カイ二乗値  ｄｅｓｃ； 
【００８１】
例えば、図１１に格納されたデータでは、コミュニティＩＤ、投稿者ＩＤ、カイ二乗値の順で、
ｃ１、ｍ９、７０
などのデータが得られる。したがって、コミュニティｃ１とメンバーｍ９とは関係が深いと判断することができる。
【００８２】
インデックス抽出部５０は、ステップＳ２１０において関係が深いと判断されたコミュニティについて、ステップＳ１９０で得られたコミュニティの専門用語を、インデックス格納部１３０に格納する（Ｓ２２０）。
【００８３】
例えば、上記したように、コミュニティｃ１とメンバーｍ９とは関連が深いので、ステップＳ２００で抽出されたコミュニティｃ１の専門用語「○○言語」を、メンバーｍ９の専門用語として格納する。ここで追加されたデータは、図５のレコードＲ１３２となる。スコア１３０４には、コミュニティｃ１とメンバーｍ９の間のカイ二乗値が格納される。
【００８４】
インデックス抽出部５０は、ステップＳ２２０までに追加されたデータについて、単語間の関連が強い組み合わせを抽出してインデックス格納部１３０に追加する（Ｓ２３０）。単語間の関連が強い組み合わせについては、例えば、次のＳＱＬにより得られる。以下の例では、カイ二乗値の閾値は５０としているが、かかる例に限定されない。
【００８５】
ｓｅｌｅｃｔ  単語１，単語２，カイ二乗値  ｆｒｏｍ  偏りスコア一時記憶部  
ｗｈｅｒｅ  カイ二乗値  ＞  ５０  ＡＮＤ  単語  ｉｓ  ｎｏｔ  ｎｕｌｌ  ＡＮＤ  単語１  ｉｓ  ｎｏｔ  ｎｕｌｌ  ａｎｄ  （単語１  ｉｎ  （‘○○言語’）  ｏｒ  単語２  ｉｎ  （‘○○言語’）  ｏｒｄｅｒ  ｂｙ  カイ二乗値  ｄｅｓｃ； 
【００８６】
上記ＳＱＬにより得られた結果として、図１１のレコードＲ１１５が抽出され、関連語として「Ｃ＋＋」を得ることができる。得られた関連語を、図５のレコードＲ１３３、Ｒ１３４に示すようにインデックス格納部１３０に格納する。
【００８７】
以上、インデックス格納部１３０へのインデックスの登録処理について説明した。上記したように、図５に示したインデックス格納部１３０には、登録されたデータ毎に承認有無１３０５の項目を設けている。承認有無１３０５の項目が「未承認」の場合には、メンバーに確認入力を要求する。例えば、該当メンバーがソーシャルネットワークシステムにログインした際などに、確認表示部６０に図６に示すインデックスの確認画面を表示して、メンバーに確認入力を要求する。
【００８８】
以上、専門用語抽出処理の詳細について説明した。本実施形態では、コミュニティと単語、メンバーと単語、単語間の関係を表す値として、カイ二乗値を計算する。そして、複数のコミュニティやメンバーにおいて専門用語であると判断された単語でも所定の条件をもとに専門用語らしくない（一般用語）と判断して、再度、コミュニティと単語、メンバーと単語、単語間の関係を計算することにより、高精度に専門用語を抽出することが可能となる。
【００８９】
また、メンバーと単語との関係の強さによって専門用語を抽出するのみでなく、コミュニティとメンバーとの関係、コミュニティと単語との関係を考慮することによりメンバーの専門用語を抽出することも可能となる。すなわち、自身で投稿した文書などに含まれていない専門用語も、コミュニティとの関係で自身の専門用語とすることができるため、個人を特徴付ける複数の専門用語を関連付けることが可能となる。
【００９０】
〔３〕第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態について説明する。第１実施形態では、コミュニティと関連の深い単語を、コミュニティと関連が深いメンバーを特徴付ける単語として設定した。しかし、第１実施形態では、その単語がいつ出現したかという時間的な条件を考慮していない。例えば、第１実施形態では、メンバーが投稿した期間内において、関連付けられた単語が一度も出現しなかった場合でも、メンバーを特徴付ける単語として設定されてしまう。そこで、本実施形態では、メンバーがコミュニティにおいて投稿した時期も考慮して、メンバーを特徴付ける単語の抽出を行っている点で第１実施形態と異なっている。以下では、第１実施形態と異なる点について特に説明し、第１実施形態と同様な点については詳細な説明は省略する。
【００９１】
〔３−１〕専門用語抽出装置の機能構成
本実施形態にかかる専門用語抽出装置２の機能構成は、第１実施形態にかかる専門用語抽出装置１の機能構成とほぼ同様なため、詳細な説明は省略する。本実施形態では、インデックス抽出部５０が、コミュニティの専門用語を抽出する際に、メンバーの当該コミュニティにおける投稿期間を考慮する点で第１実施形態と異なっている。インデックス抽出部５０によるコミュニティの専門用語抽出処理については、後述する専門用語抽出処理の説明で詳細に説明する。
【００９２】
〔３−２〕専門用語抽出処理の詳細
本実施形態における専門用語抽出処理は、第１実施形態とはコミュニティの専門用語の抽出方法が異なっているため、異なる点について特に詳細に説明し、第１実施形態と同様の処理については詳細な説明を省略する。
【００９３】
本実施形態における専門用語抽出処理では、第１実施形態における図７のステップ１９０のコミュニティの専門用語の抽出処理に代えて、図１２に示した処理が実行される。図１２には、本実施形態におけるコミュニティの専門用語の抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【００９４】
図１２に示したように、インデックス抽出部５０は、ステップＳ２１０で関係が深いと判断されたコミュニティについて、次の条件によりステップＳ１９０で得られたコミュニティの専門用語をインデックス格納部１３０に格納する。
（条件）コミュニティにおいて、当該専門用語が出現した期間と、メンバーの当該コミュニティでの投稿期間が重なっていること
【００９５】
上記条件を満たすために、インデックス抽出部５０は、まず、コミュニティ専門用語の出現期間を計算する（Ｓ２０００）。例えば、コミュニティｃ１の専門用語「○○言語」は、図３の形態素一時記憶部８０において、文書ｄ３、ｄ４のレコードに出現している。図３の形態素一時記憶部８０の文書ＩＤと、図２のカテゴリ付き文書記憶部７０の文書ＩＤとが対応しているため、図２の投稿時刻「２００８年１２月１１日」から「２００８年１２月１４日」までが出現期間となる。
【００９６】
そして、メンバー（投稿者）のコミュニティにおける投稿期間を算出する（Ｓ２０１０）。図２のカテゴリ付き文書記憶部７０において、投稿者ｍ１は、コミュニティｃ１で、「２００８年１２月１１日」（文書ｄ１）から「２００８年１２月１４日」（文書ｄ４）まで投稿していることがわかる。
【００９７】
ステップＳ２０００において取得した期間と、ステップ２０１０において取得した期間が重なっている場合には、当該コミュニティの専門用語を、インデックス格納部１３０に格納する。上記した例では、コミュニティの専門用語の出現期間とメンバーの投稿期間とが重複しているため、専門用語「○○言語」は、インデックス格納部１３０に格納される。
【００９８】
以上、第２実施形態について説明した。本実施形態では、第１実施形態では考慮されなかった単語の出現期間という時間的な条件が考慮されている。これにより、コミュニティと関連の深い単語を、コミュニティと関連の強いメンバーを特徴付ける単語として設定する際の精度をより向上させることが可能となる。
【００９９】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１００】
例えば、上記実施形態では、コミュニティとメンバー、メンバーと単語、単語間の関係を示す値としてカイ二乗値を用いているが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、      単語関の関連の強さを算出するために、相互情報量などを用いてもよい。
【０１０１】
また、一般用語を除いて偏りスコアを再計算する際に、閾値や出現頻度などについても再度計算するようにしてもよい。
【０１０２】
また、コミュニティごとにコミュニティを特徴付ける単語を抽出しているが、かかる例に限定されず、関連のある複数のコミュニティについて、該コミュニティを特徴付ける単語を抽出するようにしてもよい。
【０１０３】
また、例えば、本明細書の専門用語抽出装置１の処理における各ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。すなわち、専門用語抽出装置１の処理における各ステップは、異なる処理であっても並列的に実行されてもよい。
【０１０４】
また、専門用語抽出装置１などに内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアを、上述した専門用語抽出装置１の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。
【符号の説明】
【０１０５】
１、２    専門用語抽出装置
１０      入力部
２０      形態素解析部
３０      偏りスコア計算部
４０      一般用語抽出部
５０      インデックス抽出部
６０      確認表示部
７０      カテゴリ付き文書記憶部
８０      形態素一時記憶部
９０      共起リスト一時記憶部
１００    出現数一時記憶部
１１０    偏りスコア一時記憶部
１２０    一般用語一時記憶部
１３０    インデックス格納部
【図１】
2011103059.tif 000004
【図２】
2011103059.tif 000005
【図３】
2011103059.tif 000006
【図４】
2011103059.tif 000007
【図５】
2011103059.tif 000008
【図６】
2011103059.tif 000009
【図７】
2011103059.tif 000010
【図８】
2011103059.tif 000011
【図９】
2011103059.tif 000012
【図１０】
2011103059.tif 000013
【図１１】
2011103059.tif 000014
【図１２】
2011103059.tif 000015