(57)【要約】【課題】辞書の収録単語の使用率の向上と共に収録単語数の抑制を図る。【解決手段】通信ネットワーク上での話題の単語を収集するテキストデータ収集部１１及び話題単語抽出部１２と、収集された話題単語を辞書ＤＢ２と照合する話題単語登録確認部１３と、辞書ＤＢ２に登録されていない話題単語のうちから辞書ＤＢ２の特定の利用者に適した単語を選択する話題単語登録判定部１４と、選択された単語を辞書ＤＢ２に登録する辞書登録部１５と、を備える。【選択図】図１
2011123656.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信ネットワーク上での話題の単語を収集する単語収集部と、
前記収集された単語を特定の辞書と照合する単語登録確認部と、
前記辞書に登録されていない前記収集された単語のうちから、前記辞書の特定の利用者に適した単語を選択する単語登録判定部と、
前記選択された単語を前記辞書に登録する辞書登録部と、
を備えたことを特徴とする未知語登録装置。
【請求項２】
前記単語登録判定部は、
前記辞書に登録されていない前記収集された単語を含むテキストデータに含まれる単語と、前記利用者が過去に発した又は受けたテキストデータに含まれる単語との相関関係を表す関係度を計算する関係度計算部を有し、
前記関係度に基づいて前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする請求項１に記載の未知語登録装置。
【請求項３】
前記辞書に登録されていない前記収集された単語に係る通信ネットワーク上での話題度を取得する話題度取得部を設け、
前記単語登録判定部は、前記関係度と前記話題度とに基づいて前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする請求項２に記載の未知語登録装置。
【請求項４】
前記関係度と前記話題度との間の重み付け係数を前記利用者ごとに設けたことを特徴とする請求項３に記載の未知語登録装置。
【請求項５】
前記単語収集部は、
通信ネットワーク上での話題の単語を含むテキストデータを収集するテキストデータ収集部と、
前記テキストデータ収集部により収集されたテキストデータから、通信ネットワーク上での話題の単語を抽出する話題単語抽出部と、
を有することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の未知語登録装置。
【請求項６】
前記テキストデータ収集部は、さらに、通信ネットワーク上での話題の単語を含むテキストデータの本文の内容を特徴的に表すキーワードを収集し、
前記単語登録判定部は、該収集されたキーワードに基づいて前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする請求項５に記載の未知語登録装置。
【請求項７】
前記テキストデータ収集部は、さらに、通信ネットワーク上での話題の単語を含むテキストデータの属する分野の種別を収集し、
前記単語登録判定部は、該収集されたテキストデータの属する分野の種別ごとに、前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の未知語登録装置。
【請求項８】
前記テキストデータ収集部は、さらに、通信ネットワーク上での話題の単語を含むテキストデータの作成又は掲載の日時を収集し、
前記単語登録判定部は、該収集されたテキストデータの作成又は掲載の日時ごとに、前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする請求項５から６のいずれか１項に記載の未知語登録装置。
【請求項９】
通信ネットワーク上の話題になっている単語を収集するステップと、
前記収集された単語を特定の辞書と照合するステップと、
前記辞書に登録されていない前記収集された単語のうちから、前記辞書の特定の利用者に適した単語を選択するステップと、
前記選択された単語を前記辞書に登録するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、未知語登録装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般にワードプロセッサ等の文章入力装置は、利用者が入力した文字に対応する単語を辞書から読み出して入力候補の単語に用いる。このため、辞書の収録単語数が文章入力装置の性能に影響を与えることになる。そこで、辞書の収録単語数を上げるべく、辞書に未知語を登録する技術が、例えば特許文献１、２に記載されている。特許文献１に記載の従来技術では、入力された日本語文章を言語解析した結果、辞書に存在しない語を未知語として保存する。特許文献２に記載の従来技術では、ネットワークを介してサーバから供給されるテキストデータから抽出した単語の単語データを辞書サーバに要求し、取得した単語データを辞書データに登録する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−１２４５３号公報
【特許文献２】特開２００４−３３４６３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上述した従来技術では、辞書の利用者があまり使用しない未知語までも辞書に登録するため、辞書の収録単語数が増えても収録単語の使用率はあまり上がらないことが予想される。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、辞書の収録単語の使用率の向上と共に収録単語数の抑制を図ることのできる未知語登録装置及びコンピュータプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明に係る未知語登録装置は、通信ネットワーク上での話題の単語を収集する単語収集部と、前記収集された単語を特定の辞書と照合する単語登録確認部と、前記辞書に登録されていない前記収集された単語のうちから、前記辞書の特定の利用者に適した単語を選択する単語登録判定部と、前記選択された単語を前記辞書に登録する辞書登録部と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る未知語登録装置において、前記単語登録判定部は、前記辞書に登録されていない前記収集された単語を含むテキストデータに含まれる単語と、前記利用者が過去に発した又は受けたテキストデータに含まれる単語との相関関係を表す関係度を計算する関係度計算部を有し、前記関係度に基づいて前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る未知語登録装置においては、前記辞書に登録されていない前記収集された単語に係る通信ネットワーク上での話題度を取得する話題度取得部を設け、前記単語登録判定部は、前記関係度と前記話題度とに基づいて前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る未知語登録装置においては、前記関係度と前記話題度との間の重み付け係数を前記利用者ごとに設けたことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る未知語登録装置において、前記単語収集部は、通信ネットワーク上での話題の単語を含むテキストデータを収集するテキストデータ収集部と、前記テキストデータ収集部により収集されたテキストデータから、通信ネットワーク上での話題の単語を抽出する話題単語抽出部と、を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る未知語登録装置において、前記テキストデータ収集部は、さらに、通信ネットワーク上での話題の単語を含むテキストデータの本文の内容を特徴的に表すキーワードを収集し、前記単語登録判定部は、該収集されたキーワードに基づいて前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る未知語登録装置において、前記テキストデータ収集部は、さらに、通信ネットワーク上での話題の単語を含むテキストデータの属する分野の種別を収集し、前記単語登録判定部は、該収集されたテキストデータの属する分野の種別ごとに、前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る未知語登録装置において、前記テキストデータ収集部は、さらに、通信ネットワーク上での話題の単語を含むテキストデータの作成又は掲載の日時を収集し、前記単語登録判定部は、該収集されたテキストデータの作成又は掲載の日時ごとに、前記利用者に適した単語を選択することを特徴とする。
【００１４】
本発明に係るコンピュータプログラムは、通信ネットワーク上の話題になっている単語を収集するステップと、前記収集された単語を特定の辞書と照合するステップと、前記辞書に登録されていない前記収集された単語のうちから、前記辞書の特定の利用者に適した単語を選択するステップと、前記選択された単語を前記辞書に登録するステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。
これにより、前述の未知語登録装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、辞書の収録単語の使用率の向上と共に収録単語数の抑制を図ることができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る未知語登録装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態に係る未知語登録装置１の実施例である。
【図３】本発明の一実施形態に係る未知語登録処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】図１に示す収集ＤＢ１６の構成例である。
【図５】図１に示す文章ＤＢ１７の構成例である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る未知語登録装置１の構成を示すブロック図である。図２は、同実施形態に係る未知語登録装置１の実施例である。
【００１８】
図２において、未知語登録装置１は情報端末１００に具備される。情報端末１００は辞書データベース（辞書ＤＢ）２を有する。辞書ＤＢ２はワードプロセッサ等の文章入力機能で利用される。未知語登録装置１は、辞書ＤＢ２に対して未知語を登録する。
【００１９】
情報端末１００はインターネット３に接続する。なお、情報端末１００は、移動通信ネットワークを介してインターネット３に接続するものであってもよい。例えば、情報端末１００は、移動通信ネットワークに加入する携帯端末であってもよい。
【００２０】
インターネット３には、ウェブサイト４、ランキングサイト５、ＡＰＩ・ＲＳＳ提供サイト６などの各種サイトが接続されている。情報端末１００は、インターネット３を介して、ウェブサイト４及びランキングサイト５を含む各種サイトにアクセスすることができる。
【００２１】
図１において、未知語登録装置１は、テキストデータ収集部１１と話題単語抽出部１２と話題単語登録確認部１３と話題単語登録判定部１４と辞書登録部１５と収集データベース（収集ＤＢ）１６と文章データベース（文章ＤＢ）１７とを有する。
【００２２】
テキストデータ収集部１１は、インターネット３上で話題になっている単語（以下、話題単語と称する）を含むテキストデータを収集する。テキストデータ収集部１１は、収集したテキストデータを収集ＤＢ１６に格納する。話題単語抽出部１２は、テキストデータ収集部１１により収集されたテキストデータから話題単語を抽出する。話題単語抽出部１２は、抽出した話題単語を収集ＤＢ１６に格納する。話題単語登録確認部１３は、話題単語抽出部１２により抽出された話題単語が辞書ＤＢ２に登録済みであるかを確認する。話題単語登録確認部１３は、既に辞書ＤＢ２に登録済みである話題単語を収集ＤＢ１６から削除する。
【００２３】
話題単語登録判定部１４は、話題単語登録確認部１３により辞書ＤＢ２に登録されていないと確認された話題単語（つまり、収集ＤＢ１６に残っている話題単語）のうちから、辞書ＤＢ２に登録する話題単語を選択する。このとき、話題単語登録判定部１４は、情報端末１００の利用者に適した話題単語を選択する。情報端末１００の利用者は、辞書ＤＢ２の特定の利用者である。
【００２４】
文章ＤＢ１７は、情報端末１００の利用者（以下、単に利用者と称する）が過去に発したり又は受けたりした文章（テキストデータ）を格納する。本実施形態では、文章ＤＢ１７は、利用者が過去に情報端末１００で入力又は出力した文章を格納する。文章の入力方法は、利用者の手入力であってもよく、又は、音声入力であってもよい。例えば、利用者が入力デバイス（キーボード、テンキーなど）を操作して文章を入力してもよく、又は、利用者が電話の通話時に話した音声（マイク入力の音声）を音声認識してテキストデータにしてもよい。文章の出力方法は、画面表示であってもよく、又は、音声出力であってもよい。例えば、情報端末１００の表示画面上に文章を表示してもよく、又は、利用者が電話の通話時に聞いた音声（スピーカ出力の音声）を音声認識してテキストデータにしてもよい。
【００２５】
辞書登録部１５は、話題単語登録判定部１４により選択された話題単語を辞書ＤＢ２に登録する。
【００２６】
次に、図３を参照して、図１に示す未知語登録装置１の動作を説明する。図３は、本実施形態に係る未知語登録処理の手順を示すフローチャートである。図３において、ステップＳ１では、テキストデータ収集部１１が、話題単語を含むテキストデータを収集する。このテキストデータ収集方法の実施例を以下に示す。
【００２７】
（テキストデータ収集方法の実施例１）
インターネット３上には、ワードランキングデータを提供するランキングサイト５が存在する。ワードランキングデータとしては、例えば、インターネット３上の検索サイトで検索に使用されたキーワードのうち検索回数が急激に上昇したキーワードのランキングの一覧、多くのブログ内で記載されているキーワードのランキングの一覧、などが挙げられる。テキストデータ収集部１１は、インターネット３を介して、特定のランキングサイト５からワードランキングデータを取得する。次いで、テキストデータ収集部１１は、ワードランキングデータでランキングされている単語を含むテキストデータを、インターネット上のウェブサイト４をクローリング（crawling）することにより収集する。
【００２８】
（テキストデータ収集方法の実施例２）
インターネット３上には、ワードランキングデータでランキングされている単語を含むテキストデータを取得するためのＡＰＩ（Application Program Interface）又はＲＳＳ（RDF Site Summary）を提供するＡＰＩ・ＲＳＳ提供サイト６が存在する。テキストデータ収集部１１は、インターネット３を介し、特定のＡＰＩ・ＲＳＳ提供サイト６のＡＰＩ又はＲＳＳを利用して、ワードランキングデータでランキングされている単語を含むテキストデータを取得する。
【００２９】
（テキストデータ収集方法の実施例３）
テキストデータ収集部１１は、インターネット３上のウェブサイト４をクローリングすることにより、ウェブページやブログなどで使用される単語の出現頻度を取得し、出現頻度の比較的高い単語を含むテキストデータを取得する。このとき、クローリングする範囲を限定してもよい。例えば、限定したコミュニティやカテゴリに関するウェブページのみを対象にすることで、一般的なランキングサイト５が提供する広く一般的なランキングではなく、狭く特殊的なランキングの情報を収集することができる。
【００３０】
以上がテキストデータ収集方法の実施例の説明である。テキストデータ収集部１１は、収集したテキストデータを収集ＤＢ１６に格納する。さらに、テキストデータ収集部１１は、話題単語に関連するメタデータを収集する。話題単語に関連するメタデータとしては、例えば、話題単語を含むテキストデータの作成又は掲載の日時、話題単語を含むテキストデータの属する分野の種別（例えば、掲載されたウェブページのカテゴリなど）、話題単語を含むテキストデータの本文の内容を特徴的に表すキーワード（例えば、テキストデータの表題に使用された単語など）、などが挙げられる。話題単語に関連するメタデータは、ＡＰＩ又はＲＳＳを用いて収集したり、又は、話題単語を検索キーワードとして検索ポータルサイトに入力し得られたウェブページのデータ（ソースコード）から取得したりすることができる。なお、話題単語を含むテキストデータの内容を特徴的に表すキーワードは、テキストデータの本文の内容の要旨を示す別途定義されたキーワードであってもよいし、又は、テキストデータの本文を形態素解析して得られる全ての単語であってもよい。テキストデータ収集部１１は、収集したメタデータを収集ＤＢ１６に格納する。
【００３１】
次いで、ステップＳ２では、話題単語抽出部１２が、収集ＤＢ１６に格納されたテキストデータを解析して話題単語を抽出する。このとき、ワードランキングデータ又は単語の出現頻度でランキング１位から規定の順位までにランキングされた話題単語のみを抽出するようにしてもよい。話題単語抽出部１２は、抽出した話題単語を収集ＤＢ１６に格納する。
【００３２】
次いで、ステップＳ３〜Ｓ８では、話題単語抽出部１２により抽出された話題単語の全てについて、ステップＳ４からＳ８の処理を実行する。ステップＳ３では、話題単語抽出部１２により抽出された話題単語の全てについての処理が終了したか否かを判定する。まだ処理していない話題単語が残っている場合にはステップＳ４に進み、全話題単語の処理が終了した場合には図３の処理を終了する。
【００３３】
ステップＳ４では、話題単語登録確認部１３が、収集ＤＢ１６に格納された話題単語のうちから未処理の話題単語を一つ選択し、選択した話題単語（以下、対象話題単語と称する）が辞書ＤＢ２に登録済みであるかを確認する。この確認の結果、対象話題単語が辞書ＤＢ２に登録済みである場合にはステップＳ３に戻る（ステップＳ５、ＹＥＳ）。一方、対象話題単語が辞書ＤＢ２に未登録である場合にはステップＳ６に進む（ステップＳ５、ＮＯ）。
【００３４】
ステップＳ６では、話題単語登録判定部１４が、対象話題単語を辞書ＤＢ２に登録するか否かを判定する。この結果、対象話題単語を辞書ＤＢ２に登録すると判定した場合にはステップＳ８に進む（ステップＳ７、ＹＥＳ）。一方、対象話題単語を辞書ＤＢ２に登録しないと判定した場合には、対象話題単語を辞書ＤＢ２に登録しないで、ステップＳ３に戻る（ステップＳ７、ＮＯ）。
【００３５】
ステップＳ８では、辞書登録部１５が、対象話題単語を辞書ＤＢ２に登録する。このとき、辞書登録部１５は、対象話題単語の読み仮名を取得して対象話題単語と共に辞書ＤＢ２に登録する。この後、ステップＳ３に戻る。なお、対象話題単語の読み仮名は、利用者が入力してもよく、又は、対象話題単語に関連するメタデータとして取得してもよく、又は、インターネット３上の問合せサイトへ問合せて回答を得てもよい。
【００３６】
次に、上記ステップＳ６における対象話題単語の辞書登録判定処理を説明する。ここでは、図４及び図５に示す具体例を用いて説明する。図４は、収集ＤＢ１６の構成例である。図５は、文章ＤＢ１７の構成例である。
【００３７】
図４において、収集ＤＢ１６は、テキストデータ収集部１１が収集したテキストデータ毎に、データ識別子と話題単語とデータ作成日時とランクとデータ種別とキーワードとを有する。データ識別子は、テキストデータの識別子であり、テキストデータを格納する際に収集ＤＢ１６により付与される。話題単語は、話題単語抽出部１２によりテキストデータから抽出される。データ作成日時は、テキストデータの作成日時であり、話題単語に関連するメタデータとして取得される。ランクは、テキストデータから抽出された話題単語の話題度の順位であり、ワードランキングデータ又は単語の出現頻度でランキングされる。データ種別は、テキストデータの属する分野の種別であり、話題単語に関連するメタデータとして取得される。キーワードは、テキストデータの内容を特徴的に表すキーワードであり、話題単語に関連するメタデータとして取得される。
【００３８】
図５において、文章ＤＢ１７は、文章ＤＢ１７に格納される文章（テキストデータ）毎に、データ識別子とデータ作成日時とデータ種別とキーワードとを有する。以下、説明の便宜上、収集ＤＢ１６に格納されるテキストデータと文章ＤＢ１７に格納される文章（テキストデータ）とを区別するために、文章ＤＢ１７に格納される文章（テキストデータ）をユーザ文章と称する。データ識別子は、ユーザ文章の識別子であり、ユーザ文章を格納する際に文章ＤＢ１７により付与される。データ作成日時は、ユーザ文章の作成日時であり、利用者が情報端末１００でユーザ文章を入力又は出力した日時が記録される。データ種別は、ユーザ文章の属する分野の種別であり、ユーザ文章の利用先に応じた種別が記録される。キーワードは、ユーザ文章の内容を特徴的に表すキーワードである。このキーワードは、ユーザ文章の内容の要旨を示す別途定義されたキーワードであってもよいし、又は、ユーザ文章を形態素解析して得られる全ての単語であってもよい。
【００３９】
図４に示す収集ＤＢ１６には話題単語Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが格納されているが、話題単語Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの中から辞書に登録する単語を選ぶ基準として、各話題単語を含むテキストデータとユーザ文章との関係度、および、話題単語自体の話題度を利用する。以下、話題単語Ａを例に挙げて辞書登録判定処理を説明する。
【００４０】
まず、話題単語登録判定部１４は、話題単語Ａを含むテキストデータと、ユーザ文章との関係度を計算する。この関係度について実施例１，２を以下に示す。
（関係度の実施例１）
話題単語Ａを含むテキストデータに含まれるキーワードが、ユーザ文章中にも含まれるか否かを求める。具体的には、話題単語Ａを含むテキストデータからρ個のキーワードを抽出し、それらρ個のキーワードのうち、全ユーザ文章中に含まれるキーワードの個数σを算出する。σ値の大きい話題単語が、より高い関係度を示す。
（関係度の実施例２）
話題単語Ａを含むテキストデータに含まれるキーワード群と、ユーザ文章中に含まれるキーワード群との共起度を求める。具体的には、話題単語Ａを含むテキストデータに含まれるｋ個のキーワード群と、ユーザ文章中に含まれるｈ個のキーワード群とのセットを、検索キーワードとして検索エンジンへ送り、インターネット上に存在するウェブページの中で、該キーワード群のセットが含まれるウェブページの個数γを算出する。γ値の大きい話題単語が、より高い関係度を示す。
【００４１】
次いで、話題単語登録判定部１４は、話題単語Ａ自体の話題度を計算する。この話題度について実施例１，２，３，４を以下に示す。
（話題度の実施例１）
収集ＤＢ１６に格納される話題単語の「データ作成日時」の情報を用いる。具体的には、話題単語Ａについて、１／｛（現在の日時）−（データ作成日時）｝を求め、η値とする。η値の大きい話題単語が、より高い話題度を示す。
（話題度の実施例２）
収集ＤＢ１６に格納される話題単語の「ランク」の情報を用いる。具体的には、話題単語Ａについて、１／（ランク）を求め、μ値とする。μ値の大きい話題単語が、より高い話題度を示す。
（話題度の実施例３）
収集ＤＢ１６に格納される話題単語の「データ種別」の情報を用いる。具体的には、利用者の好みに近いデータ種別から順番にデータ種別順位を付け、話題単語Ａについて、１／（データ種別順位）を求め、λ値とする。λ値の大きい話題単語が、より高い話題度を示す。
（話題度の実施例４）
話題単語Ａを検索キーワードとして検索エンジンに送り、インターネット上に存在するウェブページの中で、話題単語Ａが含まれるウェブページの個数νを算出する。ν値の大きい話題単語が、より高い話題度を示す。
【００４２】
次いで、話題単語登録判定部１４は、話題単語Ａに関して算出された関係度及び話題度を用いて、話題単語Ａとユーザ文章との統合的な優先度Ｆを次式により計算する。
Ｆ＝（１−α）×（関係度）＋α×（話題度）
ただし、αは定数（０≦α≦１）である。定数αは、利用者ごとに設定される。話題単語のランクは、インターネット上での話題度を示すが、必ずしも利用者による重要度に適合するとは限らない。そのため、利用者ごとに定数αを設け、関係度と話題度との間の重み付けを調整することができるようにする。
【００４３】
次いで、話題単語登録判定部１４は、話題単語Ａに関する優先度Ｆと規定値とを比較する。話題単語登録判定部１４は、その比較の結果、話題単語Ａに関する優先度Ｆが規定値以上である場合に、話題単語Ａを辞書ＤＢ２に登録すると判定する。これにより、話題単語Ａは、図３のステップＳ８で辞書ＤＢ２に登録される。一方、話題単語Ａに関する優先度Ｆが規定値未満である場合には、話題単語Ａを辞書ＤＢ２に登録しないと判定する。これにより、話題単語Ａは辞書ＤＢ２に登録されない。
【００４４】
上述の話題単語Ａに関する辞書登録判定処理と同様に、他の話題単語Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅに対しても辞書登録判定処理が行われ、話題単語ごとに辞書登録の可否が判定される。
【００４５】
なお、上記図３に示す未知語登録処理の手順では、話題単語を一つずつ辞書登録判定処理したが、ステップＳ４で辞書ＤＢ２に未登録と確認された全話題単語についての優先度Ｆを計算し、優先度Ｆの大きいほうから規定数だけの話題単語を辞書ＤＢ２に登録すると判定してもよい。
【００４６】
上述した実施形態によれば、インターネット３上の話題単語のうちから、辞書ＤＢ２に未登録の話題単語を辞書ＤＢ２に登録することができる。ここで、インターネット３上の話題単語は、利用者が使用する可能性が高いと予想される。これにより、辞書ＤＢ２の収録単語の使用率の向上が期待できる。さらには、インターネット３上の話題単語のうちから、辞書ＤＢ２に未登録であり且つ利用者に適した話題単語のみを辞書ＤＢ２に登録することができる。これにより、辞書ＤＢ２の収録単語の使用率の向上を図りつつ収録単語数を抑制することが可能となる。この結果、辞書ＤＢ２のデータ量が最適化されることとなり、辞書検索時間の短縮や辞書データ用の記憶容量の効率向上などの効果が得られる。これは、特にスペックの低い情報端末に対して非常に有効となる。
【００４７】
又、本実施形態によれば、以下に示すような効果が得られる。
（１）情報端末１００に搭載された、辞書ＤＢ２を利用する日本語入力インタフェースにおいて、利用者の文字入力操作の手間を軽減することができる。これは、本実施形態によれば、辞書ＤＢ２内に利用者の使用する単語が含まれる確率が高くなるので、比較的少ない文字入力数によって所望の単語を得ることができるようになるからである。
【００４８】
（２）利用者に対して辞書ＤＢ２をカスタマイズすることができるので、利用者がほとんど使用しないような単語が文章作成時に入力候補として提示されることが低減され、文章作成効率の向上が期待できる。
【００４９】
（３）近年、利用者が、インターネット上での検索ポータルサイトやブログなどのウェブサイトを閲覧し、そこで話題になっている事柄を、友人などとのコミュニケーションのための話題とすることが多いと予想される。しかしながら、一般的な辞書ＤＢには、インターネット上で話題になる単語が登録されていないことが多いと考えられる。このような場合、本実施形態によれば辞書ＤＢ２を非常に充実させることができるので、利用者の文章入力作業にかかる負担を軽減することに大きく貢献することができる。
【００５０】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、上述の実施形態では、情報端末１００内に未知語登録装置１及び辞書ＤＢ２が備えられているが、未知語登録装置１と辞書ＤＢ２とが別々に設けられていてもよい。例えば、通信ネットワーク上に辞書ＤＢ２が設けられ、通信により未知語登録装置１と辞書ＤＢ２との間のデータ転送を行うようにしてもよい。
【００５１】
又、未知語登録装置１において、テキストデータ収集部１１、話題単語抽出部１２及び収集ＤＢ１６を通信ネットワーク上に設け、通信により各部間のデータ転送を行うようにしてもよい。
【００５２】
又、図３に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、未知語登録処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００５３】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００５４】
１…未知語登録装置、２…辞書データベース、１１…テキストデータ収集部、１２…話題単語抽出部、１３…話題単語登録確認部、１４…話題単語登録判定部、１５…辞書登録部、１６…収集データベース、１７…文章データベース
【図１】
2011123656.tif 000003
【図２】
2011123656.tif 000004
【図３】
2011123656.tif 000005
【図４】
2011123656.tif 000006
【図５】
2011123656.tif 000007