(57)【要約】【課題】ランキングなどに用いられる適切なキーワード・セットの生成を省力化する。【解決手段】本方法は、関連語格納部から、シード語と当該シード語に対するユーザ支持の有無を表すフラグとを格納するシード語格納部に格納されている各シード語に対応する関連語を抽出し、シード語毎に、各抽出関連語について、当該シード語に対する近さ度合いを表し且つフラグ状態から算出されるユーザ支持率に応じて調整される近さスコアを算出し、各抽出関連語について、各シード語に対する近さスコアと当該シード語のフラグに応じて特定される係数との積の総和である関連度を算出し、算出関連度に応じて関連語を抽出して候補語としてユーザに提示し、各候補語についてユーザ支持の有無を表すデータを受信し、候補語の全てにユーザ支持がある場合候補語を辞書に登録し、１つでも候補語にユーザ支持がない場合、それら候補語をシード語としてシード語格納部に格納する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各ワードについて当該ワードに近い順に関連語が登録されている関連語データ格納部から、辞書生成のためのシードとなるシードワードと当該シードワードに対するユーザ支持の有無を表すフラグとを格納するシードワード格納部に格納されている各前記シードワードに対応付けられている関連語を抽出し、前記シードワードに対応付けて関連語リストデータ格納部に格納するステップと、
前記シードワード格納部に格納されている前記シードワード毎に、前記関連語リストデータ格納部に対応付けて格納されている各前記関連語及び前記シードワードについて、当該シードワードに対する近さ度合いを表し且つ前記フラグに応じて算出される全シードワードのユーザ支持率に応じて調整される近さスコアを算出し、関連度データ格納部に格納するステップと、
前記関連語リストデータ格納部に格納されている各前記関連語及び前記シードワードについて、各前記シードワードに対する近さスコアと当該シードワードの前記フラグに応じて特定される係数との積の総和に応じた関連度を算出し、前記関連度データ格納部に格納するステップと、
前記関連度データ格納部に格納されている前記関連度に応じて前記関連語又は前記シードワードを抽出し、候補ワードとしてユーザに提示する提示ステップと、
各前記候補ワードについてユーザ支持の有無を表すデータを受信し、前記候補ワードの全てにユーザ支持がある場合には前記候補ワードを辞書データ格納部に格納し、いずれかの前記候補ワードにユーザ支持がない場合には、前記候補ワードを前記シードワードとして且つ前記ユーザ支持の有無を表すデータを前記ユーザ支持の有無を表すフラグとして前記シードワード格納部に格納する後処理ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される辞書生成処理方法。
【請求項２】
前記提示ステップが、
各前記候補ワードについて、所定のデータ群における出現頻度データを取得するステップと、
前記候補ワードと当該候補ワードの出現頻度データとを又は当該出現頻度データでソートされた後の候補ワード列を前記ユーザに提示するステップと、
を含む請求項１記載の辞書生成処理方法。
【請求項３】
前記後処理ステップが、
前記ユーザ支持がない前記候補ワードを除外ワードとしてブラックリストデータ格納部に格納するステップ
を含み、
前記提示ステップにおいて、前記ブラックリストデータ格納部に格納されている前記除外ワードを前記候補ワードから除外する
請求項１又は２記載の辞書生成処理方法。
【請求項４】
前記近さスコアは、
前記シードワードに対する近さの順番ｉである関連語について、
ｅｘｐ｛（−ｉ＋１）／（α・β・Ｕｒ＋β・（１−α））｝
（α及びβは所定の係数であり、Ｕｒは前記ユーザ支持率である）
として算出される
請求項１乃至３のいずれか１つ記載の辞書生成処理方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１つ記載の辞書生成処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項６】
各ワードについて当該ワードに近い順に関連語が登録されている関連語データ格納部と、
辞書生成のためのシードとなるシードワードと当該シードワードに対するユーザ支持の有無を表すフラグとを格納するシードワード格納部と、
前記関連語データ格納部から、前記シードワード格納部に格納されている各前記シードワードに対応付けられている関連語を抽出し、前記シードワードに対応付けて関連語リストデータ格納部に格納する関連語抽出手段と、
前記シードワード格納部に格納されている前記シードワード毎に、前記関連語リストデータ格納部に対応付けて格納されている各前記関連語及び前記シードワードについて、当該シードワードに対する近さ度合いを表し且つ前記フラグに応じて算出される全シードワードのユーザ支持率に応じて調整される近さスコアを算出し、関連度データ格納部に格納する手段と、
前記関連語リストデータ格納部に格納されている各前記関連語及び前記シードワードについて、各前記シードワードに対する近さスコアと当該シードワードの前記フラグに応じて特定される係数との積の総和に応じた関連度を算出し、前記関連度データ格納部に格納する手段と、
前記関連度データ格納部に格納されている前記関連度に応じて前記関連語又は前記シードワードを抽出し、候補ワードとしてユーザに提示する提示手段と、
各前記候補ワードについてユーザ支持の有無を表すデータを受信し、前記候補ワードの全てにユーザ支持がある場合には前記候補ワードを辞書データ格納部に格納し、いずれかの前記候補ワードにユーザ支持がない場合には、前記候補ワードを前記シードワードとして且つ前記ユーザ支持の有無を表すデータを前記ユーザ支持の有無を表すフラグとして前記シードワード格納部に格納し、前記関連語抽出手段を動作させる手段と、
を有する辞書生成処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ランキングなどに用いられるキーワード・セットの生成技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば現在良く用いられているワード（商品名等、社名、人名などを含む）を利用頻度順に並べたランキングが、様々な場面で生成され、活用されている。特にインターネットでは、ブログやウェブ（Ｗｅｂ）等の特定のＷｅｂデータ群においてどのようなキーワードが頻繁に使用されているかを表すため、出現頻度順にキーワードを並べたランキングが生成され、様々なところで利用されている。
【０００３】
このようなランキングについては、例えばアンケート調査などを実施して、特定の対象（例えば飲料）について特定の母集団（例えば２０歳代）で最も興味のあるものなどを調査することによって作成する場合もある。また、人手で適切なキーワード・セットを用意して、キーワード毎に検索を行うことによって出現頻度を計数し、出現頻度順にキーワードを並べればランキングが生成される。前者のような方法を採用する場合には時間と手間がかかる。後者のような方法を採用する場合には辞書さえ適切に作成できれば、ランキング作成に必要な時間自体は短時間で済む。
【０００４】
但し、ランキング作成に必要な辞書は、ジャンル毎に作成する必要があり、なるべく偏りを無くし、世の中の情勢を反映させた形で作成する必要があるため、そのジャンルに関する豊富で専門的な知識が必要であり、誰にでもできることではない。
【０００５】
なお、特開２００６−３４３９２５号公報には、ユーザ固有の関連語辞書の生成、更新処理を効率的に実行可能とする技術が開示されている。より具体的には、質問応答システムにおいてユーザの質問から重要語として抽出されたキーワードと、キーワードに基づく検索処理の結果から抽出された回答候補と回答候補の適正情報を、関連語辞書修正手段に入力し、これらの入力情報に基づいて関連語辞書の修正処理を実行する。例えば、回答候補の適正情報に基づいて、キーワードと適正な回答各々に対応する語相互の関連度を上昇させ、キーワードと不適正な回答各々に対応する語相互の関連度を低下させる処理などを実行する。このような関連語辞書修正処理により、質問応答システムを利用したユーザの興味、関心分野に特化したユーザ固有の関連語辞書が生成または更新される。本公報の技術は、ユーザ固有の関連語辞書を生成・更新するものであって、この関連語辞書は、ランキングといったような、例えば世間の情勢を一般的に表すデータを生成するために使用されるキーワード・セットとは異なる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−３４３９２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、本発明の目的は、ランキングなどに用いられる適切なキーワード・セットの生成を省力化するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本辞書生成処理方法は、（Ａ）各ワードについて当該ワードに近い順に関連語が登録されている関連語データ格納部から、辞書生成のためのシードとなるシードワードと当該シードワードに対するユーザ支持の有無を表すフラグとを格納するシードワード格納部に格納されている各シードワードに対応付けられている関連語を抽出し、シードワードに対応付けて関連語リストデータ格納部に格納するステップと、（Ｂ）シードワード格納部に格納されているシードワード毎に、関連語リストデータ格納部に対応付けて格納されている各関連語及びシードワードについて、当該シードワードに対する近さ度合いを表し且つフラグに応じて算出される全シードワードのユーザ支持率に応じて調整される近さスコアを算出し、関連度データ格納部に格納するステップと、（Ｃ）関連語リストデータ格納部に格納されている各関連語及びシードワードについて、各シードワードに対する近さスコアと当該シードワードのフラグに応じて特定される係数との積の総和に応じた関連度（例えば上記総和そのもの又は総和に比例した値など）を算出し、関連度データ格納部に格納するステップと、（Ｄ）関連度データ格納部に格納されている関連度に応じて関連語又はシードワードを抽出し、候補ワードとしてユーザに提示する提示ステップと、（Ｅ）各候補ワードについてユーザ支持の有無を表すデータを受信し、候補ワードの全てにユーザ支持がある場合には候補ワードを辞書データ格納部に格納し、いずれかの候補ワードにユーザ支持がない場合には、候補ワードをシードワードとして且つユーザ支持の有無を表すデータをユーザ支持の有無を表すフラグとしてシードワード格納部に格納する後処理ステップとを含む。
【０００９】
このような処理を実施することによって、ユーザは少数のシードワードを設定すると共に、候補ワードの適否を判断して支持するか否かを入力するだけで済む。すなわち、ユーザの手間を削減でき、ユーザも専門的な知識無く辞書を生成することができるようになる。
【００１０】
また、上で述べた提示ステップが、各候補ワードについて、所定のデータ群における出現頻度データを取得するステップと、候補ワードと当該候補ワードの出現頻度データとを又は当該出現頻度データに応じてソートされた後の候補ワード列をユーザに提示するステップとを含むようにしてもよい。このようにすれば、ユーザは辞書生成途中においてもランキングを参照でき、現在の候補ワードの適切さを確認することができるようになる。なお、出現頻度が所定レベル以下である候補ワードをユーザ提示対象から除外するようにしてもよい。これによって、シードワードとの関連度は高くてもランキング対象としては価値の低いワードについては、ユーザの手間を掛けずに済むようになる。
【００１１】
なお、上で述べたフラグに応じて特定される係数については、ユーザ支持がなければ相対的に低い値又は関連度を下げるように作用する値となり、ユーザ支持があれば相対的に高い値又は関連度を上げるように作用する値となる。
【００１２】
さらに、上で述べた後処理ステップが、ユーザ支持がない候補ワードを除外ワードとしてブラックリストデータ格納部に格納するステップを含むようにしてもよい。その際、提示ステップにおいて、ブラックリストデータ格納部に格納されている除外ワードを候補ワードから除外するようにしてもよい。このようにすることによって、ユーザの手間をより削減することができるようになる。
【００１３】
また、上で述べた近さスコアは、シードワードに対する近さの順番ｉである関連語について、ｅｘｐ｛（−ｉ＋１）／（α・β・Ｕｒ＋β・（１−α））｝（α及びβは所定の係数であり、Ｕｒはユーザ支持率である）として算出されるようにしてもよい。このようにすれば、ユーザ判定の影響度を調整したり、関連語リストにおける順位に応じた減衰の度合いを、容易に調整できるようになる。
【００１４】
本発明に係る方法は、コンピュータ・ハードウエアとプログラムとの組み合わせにより実施される場合があり、本発明に係るプログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ランキングなどに用いられる適切なキーワード・セットの生成を省力化できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係るコンピュータシステムの一例を示す図である。
【図２】図２は、辞書生成処理サーバの機能ブロック図である。
【図３】図３は、関連語辞書格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図５】図５は、シードワード格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図６】図６は、関連語展開処理の処理フローを示す図である。
【図７】図７は、関連語リストデータ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図８】図８は、関連度算出処理の処理フローを示す図である。
【図９】図９は、近さスコアと関連語の順位との関係を表すグラフを示す図である。
【図１０】図１０は、関連度データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、関連度データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、関連度データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、ランキングデータ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の第１の実施の形態に係る確認ページの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、本発明の第１の実施の形態における処理フローを示す図である。
【図１６】図１６は、シードワード格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、関連度データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、関連語展開の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、本発明の第２の実施の形態に係る辞書生成処理サーバの機能ブロック図である。
【図２０】図２０は、本発明の第２の実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図２１】図２１は、本発明の第２の実施の形態における確認ページの一例を示す図である。
【図２２】図２２は、本発明の第２の実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図２３】図２３は、本発明の第３の実施の形態における辞書生成処理サーバの機能ブロック図である。
【図２４】図２４は、本発明の第３の実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図２５】図２５は、本発明の第３の実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図２６】図２６は、ブラックリストデータ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図２７】図２７は、本発明の第４の実施の形態における辞書生成処理サーバの機能ブロック図である。
【図２８】図２８は、本発明の第４の実施の形態に係る処理フローを示す図である。
【図２９】図２９は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１に、本発明の実施の形態に係るシステム概要を示す。例えば、インターネットや社内ＬＡＮ（Local Area Network）であるネットワーク１には、辞書作成者が操作し且つＷｅｂブラウザを実行するパーソナルコンピュータなどである１又は複数の辞書作成者端末７と、例えば特定のブログやＷｅｂページなどにおける語句の出現頻度のデータなどを格納する出現頻度格納部３１を管理・利用するランキング生成サーバ３と、本実施の形態に係る主要な処理を実施する辞書生成処理サーバ５とが接続されている。このほか、ネットワーク１には、ランキング生成サーバ３から出力されるランキングデータを利用する様々なコンピュータが接続されているが、ここでは省略している。
【００１８】
［実施の形態１］
次に、本発明の第１の実施の形態に係る辞書生成処理サーバ５について図２を用いて説明する。本実施の形態に係る辞書生成処理サーバ５は、（Ａ）クエリ受信部５１と、（Ｂ）クエリ受信部５１が受信したクエリに含まれるシードワードを格納するシードワード格納部５２と、（Ｃ）各語句に対応付けて近い順に関連語リストが登録されている関連語辞書を格納する関連語辞書格納部５３と、（Ｄ）シードワード格納部５２と関連語辞書格納部５３とに格納されているデータを用いて処理を行う関連語展開部５４と、（Ｅ）関連語展開部５４により生成されたデータを格納する関連語リストデータ格納部５５と、（Ｆ）シードワード格納部５２と関連語リストデータ格納部５５とに格納されたデータを用いて処理を行う関連度算出部５６と、（Ｇ）関連度算出部５６により生成されたデータを格納する関連度データ格納部５７と、（Ｈ）関連度データ格納部５７に格納されているデータを用いて処理を行う候補ワード処理部５８と、（Ｉ）候補ワード処理部５８の処理結果を格納する候補ワード格納部５９と、（Ｊ）候補ワード格納部５９に格納されているデータを用いてランキング生成サーバ３からランキングデータを取得する処理を行うランキングデータ取得処理部６０と、（Ｋ）ランキングデータ取得処理部６０により取得されたデータを格納するランキングデータ格納部６１と、（Ｌ）ランキングデータ格納部６１に格納されているデータを用いて辞書作成者に候補ワードの適否について判定を依頼して判定結果を受け取り、場合によってはシードワード格納部５２を更新するなどの処理を実施する判定結果取得部６２と、（Ｍ）判定結果取得部６２が取得した判定結果が所定の条件を満たす場合には、ランキングデータ格納部６１に格納されている候補ワードを辞書データ格納部６３に格納する辞書データ格納部６３と、（Ｎ）辞書データ格納部６３に格納されているデータを例えばランキング生成サーバ３に出力する出力部６４とを有する。
【００１９】
関連語辞書格納部５３は、例えば、風間淳一,Stijn De Saeger,鳥澤健太郎,村田真樹，「係り受けの確率的クラスタリングを用いた大規模類似語リストの作成」，言語処理学会第15回年次大会，2009年3月2日で示されている手法を用いて自動的に生成される関連語辞書を格納する。この関連語辞書は、図３に示すように、特定の語（又は語句）に対応付けて関連語リストが登録されている。なお、関連語は類似語とも呼ばれ、関連語リストでは特定の語に近い（例えば類似する）順番に関連語が並べられているものとする。なお、上で述べた論文に開示されている手法以外にもこのような関連語辞書を作成できるのであればそのような手法を採用しても良い。
【００２０】
次に、図４乃至図１８を用いて図１及び図２に示したシステムの処理内容について説明する。辞書作成者は、辞書作成者端末７を操作して、辞書生成処理サーバ５にアクセスさせる。辞書生成処理サーバ５は、アクセスに応じて、シードワード（すなわち種となるワード）の入力のためのＷｅｂページ・データを辞書作成者端末７に送信する。辞書作成者端末７のＷｅｂブラウザは、シードワード入力のためのＷｅｂページ・データを受信し、表示装置に表示する。そうすると、辞書作成者は、今回辞書を作成するジャンルにおけるシードワードを入力する。辞書作成者端末７は、辞書作成者からのシードワードの入力を受け付け、シードワードを含むクエリを辞書生成処理サーバ５に送信する（図４：ステップＳ１）。
【００２１】
辞書生成処理サーバ５のクエリ受信部５１は、辞書作成者端末７から、シードワードを含むクエリを受信し、シードワードをシードワード格納部５２に格納する（ステップＳ３）。この際、各シードワードについて、ユーザ支持の有無を示すフラグをオンに設定する。シードワード格納部５２には、例えば図５に示すようなデータが格納される。図５の例では、シードワードと対応するフラグとが登録されるようになっている。フラグは、ユーザ支持、すなわち辞書作成者が適切であると判定した場合にはＯＮがセットされ、辞書作成者が不適切であると判断した場合にはＯＦＦがセットされる。最初のシードワードについては、辞書作成者が自ら入力した語であり、不適切ということはあり得ないので自動的にＯＮがセットされる。
【００２２】
次に、関連語展開部５４は、シードワード格納部５２及び関連語辞書格納部５３に格納されているデータを用いて、関連語展開処理を実施する（ステップＳ５）。この関連語展開処理については、図６を用いて説明する。
【００２３】
まず、関連語展開部５４は、シードワード格納部５２に登録されているシードワードの集合Ｗから未処理のシードワードを１つ特定する（ステップＳ２３）。そして、関連語辞書格納部５３に格納されている関連語辞書から処理対象シードワードに対応付けられている関連語リストを読み出し、関連語リストデータ格納部５５において処理対象シードワードに対応付けて関連語リストを登録する（ステップＳ２５）。関連語リストデータ格納部５５には、図７に示すようなデータが格納される。図７の例では、シードワードに対応付けて、関連語辞書から読み出された関連語リストが登録されるようになっている。なお、関連語辞書でも、対象語に近い順に関連語が並べられているが、関連語リストデータ格納部５５に登録される関連語リストにおいても関連語の並びについては維持される。
【００２４】
そして、関連語展開部５４は、シードワード集合Ｗに未処理のシードワードが存在するか判断する（ステップＳ２７）。未処理のシードワードが存在する場合にはステップＳ２３に戻る。一方、未処理のシードワードが存在しない場合には、元の処理に戻る。
【００２５】
このようにしてシードワードが関連語に展開される。関連語辞書が適切に作成されていれば、必要な語が自動的に抽出されるようになる。但し、関連語辞書に登録されているからといって今回作成する辞書に適切であるかどうかは不明である。
【００２６】
図４の処理の説明に戻って、次に、関連度算出部５６は、シードワード格納部５２及び関連語リストデータ格納部５５に格納されているデータを用いて関連度算出処理を実施する（ステップＳ７）。この関連度算出処理については、図８を用いて説明する。
【００２７】
まず、関連度算出部５６は、関連語リストデータ格納部５５に格納されている未処理のシードワードを１つ特定する（図８：ステップＳ３１）。そして、関連度算出部５６は、特定されたシードワードの関連語リストに含まれる各関連語について、シードワードに対する近さを表す近さスコアを算出し、関連度データ格納部５７に格納する（ステップＳ３３）。近さスコアＮについては、以下の式で算出する。
【００２８】
【数１】
2011128737.tif 000003
【００２９】
ここで、ｗsはシードワードを表し、ｗiは関連語リストのｉ番目のワードを表す。そしてＣは、以下のように定義される。
Ｃ＝α（β・Ｕｒ）＋β（１−α）      （２）
【００３０】
この（２）式において、Ｕｒは、全シードワードについてのフラグのＯＮの割合を表す。すなわち、ＯＮとなっているフラグの数を全フラグの数で除した値を採用する。０＜Ｕｒ≦１が成立する。初回の処理は、クエリからシードワードを取り出しているので、必ずＵｒ＝１となる。また、αは、Ｃに対するユーザ判定の影響率（０以上１以下）を表し、管理者が適切に設定する。また、βは、関連語の順位が下がる際における、近さスコアの減衰の度合いを表すパラメータである。
【００３１】
近さスコアは、展開された関連語をどの順位まで使用するかについての指標である。図９に示すように、関連語の近さスコアは、順位が下がるにつれて下がるようになっている。図９では、横軸が関連語リストにおける関連語の順位を表し、縦軸が近さスコアの値を表す。なお、最も減衰するカーブｃを採用すれば、４番目の順位の関連語で０．１を下回り、中程度の減衰カーブｂを採用すれば、１３番目の順位の関連語で０．１を下回り、２５最も減衰しないカーブａを採用すれば２５番目の順位の関連語で０．１を下回ることになる。このように、どの順位までの関連語が以下の処理で実質的には利用されるが決定されることになる。なお、図９では、曲線ｃはα＝１、β＝１０、及びＵｒが０．１である場合のカーブである。一方、曲線ｂはα＝１、β＝１０、及びＵｒが０．５である場合のカーブである。さらに、曲線ａはα＝１、β=１０及びＵｒが１．０である場合のカーブである。
【００３２】
また、αは、減衰パラメータＣに対してユーザ判定によるフラグの設定状態をどの程度考慮するのか指定するためのパラメータであり、α＝０では、ユーザ判定によるフラグの設定状態は無視されることになる。
【００３３】
また、βは、減衰の度合いを直接的に設定するためのパラメータであり、０より大きい値を設定する。Ｕｒが１であれば、β＝関連語の順位となる近辺で近さスコアは０．４となる。
【００３４】
さらに、Ｕｒが高い値を有する場合には、ユーザ判定で支持を得られなかった候補ワードが少なかったということであり、より順位の低い関連語を使用しても問題が発生しにくい。従って、Ｕｒは、減衰が発生しにくくＣの値を増やすように作用する。一方、Ｕｒが低い値を有する場合には、ユーザ判定で支持を得られなかった候補ワードが多かったということであり、順位の低い関連語の影響を低くする必要がある。従って、Ｕｒは、減衰がより多く発生するようにＣの値を減らすように採用する。図９に示したように、Ｕｒが高くなると矢印Ａ方向にカーブが変化する。一方、Ｕｒが低くなると矢印Ｂ方向にカーブが変化する。このように、減衰の度合いが変化することが分かる。
【００３５】
なお、本実施の形態では、シードワード自体の近さスコアを算出しておく。この場合には、（１）式の下段の式から、関連語リストの１番目の関連語と同等の近さスコアが与えられる。
【００３６】
このような処理を実施することによって、関連度データ格納部５７には、図１０に示すようなデータが格納される。図１０の例では、シードワード毎に、関連語リストが登録されており、シードワード及び関連語リストに含まれる関連語のそれぞれについて近さスコアが登録されている。図１０のデータ構造は一例であり、他のデータ構造を採用するようにしても良い。
【００３７】
図８の処理の説明に戻って、次に、関連度算出部５６は、シードワード集合Ｗにおいて全てのシードワードを処理したか判断する（ステップＳ３５）。未処理のシードワードが存在する場合にはステップＳ３１に戻る。一方、全てのシードワードを処理した場合には、関連度算出部５６は、関連度データ格納部５７に格納されている近さスコアを含む、関連語リストの転置表を生成し、関連度データ格納部５７に格納する（ステップＳ３７）。関連語リストの転置表は、例えば図１１に示すような表である。図１１の例では、シードワードを列に設定し、関連語を行に設定したテーブルが採用されている。なお、行にはシードワードも登録されている。このような転置表を生成する場合には、シードワードを１つ取り出して列に設定すると共に、当該シードワードの関連語リストを取り出して行に未登録の関連語については行を新設すると共に近さスコアを設定する。行に登録済みの関連語については該当行に近さスコアを設定する。これを全てのシードワードについて実施すればよい。なお、シードワードと関連語との全ての組み合わせについて近さスコアが算出されているわけではないので、転置表で空欄となる組み合わせも出てくる。以下の処理では、空欄については近さスコア＝０として取り扱う。
【００３８】
そして、関連度算出部５６は、関連語リストの転置表を用いて候補ワードの関連度を算出し、関連度データ格納部５７に格納する（ステップＳ３９）。関連度は、以下のような式にて算出される。
【００３９】
【数２】
2011128737.tif 000004
【００４０】
ここでＷは、シードワード集合を表す。Ｒ（ｗt）は、関連語ｗtの関連度を表す。関連度は、シードワード又は関連語と辞書生成対象ジャンルとの関連度合い又は近さを表す。Ｕ（ｗs）は、シードワードｗsについてフラグに応じた係数である。フラグがＯＮすなわちユーザの支持がある場合には例えば「１」であり、フラグがＯＦＦすなわちユーザの支持がない場合には「−１」である。本実施の形態では、辞書作成者の支持を得られなかったシードワードについては、その関連語についても支持を得られない可能性が高いので、関連度を下げるように係数Ｕ（ｗs）を負の値に設定している。但し、より絶対値の小さい値にするようにしてもよいし、負の値でもっと小さくしても良い。
【００４１】
転置表を既に作成しているので、（３）式の計算は簡単に行うことができる。すなわち、シードワード格納部５２から各シードワードのフラグを読み出してＯＮであればＵ（ｗs）＝１と設定し、ＯＦＦであればＵ（ｗs）＝−１と設定した上で、行毎に、登録されている近さスコアＮ（ｗs，ｗt）と対応するＵ（ｗs）との積を全てのシードワードについて算出した上で総和を算出する。なお、このような総和に比例するような値を採用するようにしても良い。
【００４２】
例えば、シードワードに「コーラ」と「コーヒー」とが含まれ、Ｎ（コーラ，コーヒー）＝０．３、Ｎ（コーヒー，コーヒー）＝１で、Ｕ（コーヒー）＝−１（「コーヒー」については支持が得られなかった）、Ｕ（コーラ）＝１であれば、Ｒ（コーヒー）は以下のように算出される。
Ｒ（コーヒー）＝Ｕ（コーラ）・Ｎ（コーラ，コーヒー）＋Ｕ（コーヒー）・Ｎ（コーヒー，コーヒー）＝１・０．３＋（−１）・１＝０．３−１＝−０．７
このように「コーヒー」の関連度は、ユーザ支持がないので小さな値になってしまう。
【００４３】
このような処理を実施することによって、例えば図１２に示すようなデータが関連度データ格納部５７に格納される。図１２の例では、転置表の関連語（シードワードも含まれる）は候補ワードとして登録され、候補ワードに対応付けて関連度が登録されるようになっている。
【００４４】
このようにすれば、各候補ワードについて辞書生成対象ジャンルとの関連度合いが把握できたことになる。そして処理は図４の処理に戻る。
【００４５】
図４の処理の説明に戻って、候補ワード処理部５８は、関連度データ格納部５７に格納されている候補ワードを関連度の降順にソートして、上位Ｎ件（Ｎは予め設定されている正の整数）を抽出し、候補ワード格納部５９に格納する（ステップＳ９）。候補ワード格納部５９には、Ｎ個の候補ワードが格納された状態になる。
【００４６】
そして、ランキングデータ取得処理部６０は、ランキング生成サーバ３に、候補ワード格納部５９に格納されている候補ワードを含むランキングデータ取得要求を送信し、ランキング生成サーバ３から各候補ワードの出現頻度の値を受信し、候補ワードに対応付けてランキングデータ格納部６１に格納する（ステップＳ１１）。ランキングデータ格納部６１には、例えば図１３に示すようなデータが格納される。図１３の例では、候補ワードに対応付けて出現頻度が登録されるようになっている。
【００４７】
なお、ランキング生成サーバ３は、候補ワードを含むランキングデータ取得要求を受信すると、候補ワードで出現頻度格納部３１を検索して対応する出現頻度の値を読み出し、返信する。なお、出現頻度格納部３１ではなく、ブログやＷｅｂページのデータを蓄積したデータベースを検索して、その都度出現頻度を計数するようにしてもよい。
【００４８】
次に、ランキングデータ取得処理部６０は、ランキングデータ格納部６１に格納されている候補ワードを、その出現頻度の降順でソートし、ソート結果をランキングデータ格納部６１に格納する（ステップＳ１３）。なお、この処理の際には、極端に少ない出現頻度しかない候補ワードを削除する処理を併せて実施するようにしても良い。例えば、ある閾値未満の出現頻度しかない候補ワードはランキング作成には寄与しないものとして自動的に不適候補ワードとして取り扱うものである。
【００４９】
その後、判定結果取得部６２は、ランキングデータ格納部６１に格納されているデータを用いて、ランキングを含み且つ個々の候補ワードの適否を辞書作成者に判定してもらうための確認ページ・データを生成し、辞書作成者端末７に送信する（ステップＳ１５）。辞書作成者端末７のＷｅｂブラウザは、確認ページ・データを受信し、表示装置に表示する（ステップＳ１７）。例えば図１４に示すような表示がなされる。図１４の例では、候補ワード、出現頻度及び適切な場合にチェックを付すためのチェックボックスが含まれた表示画面を示している。辞書作成者は、適切と思われる候補ワードの行のチェックボックスにチェックを付す。そして、送信ボタンをクリックする。なお、出現頻度自体は表示させなくても良い。
【００５０】
辞書作成者端末７は、ユーザから候補ワードの選択指示及び送信指示を受け付けると、各候補ワードの選択の有無（すなわちユーザ支持の有無）を表す判定結果を辞書生成処理サーバ５に送信する（ステップＳ１９）。辞書生成処理サーバ５の判定結果取得部６２は、辞書作成者端末７から、判定結果を受信し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ２１）。処理は端子Ａを介して図１５の処理に移行する。
【００５１】
図１５の処理の説明に移行して、判定結果取得部６２は、受信した判定結果に、不適（ＮＧ）とされた候補ワードが存在している判断する（ステップＳ４１）。全ての候補ワードが「適切」と判断された場合には、この候補ワードのセットが、今回作成しようとしているジャンルの辞書に適切な語句であることになる。従って、判定結果取得部６２は、ランキング対象となった候補ワードを全て辞書データ格納部６３に格納する（ステップＳ４３）。そして、出力部６４は、指定のコンピュータなどに辞書データ格納部６３に格納されている辞書登録語のデータを指定ジャンル（例えば辞書作成者からクエリと共に又はそれより前に指定されたジャンル）と共に送信する（ステップＳ４４）。なお、辞書作成者端末７に送信するようにしても良いし、例えばランキング生成サーバ３に送信しても良い。例えば、ランキング生成サーバ３に送信されると、ランキング生成サーバ３は、辞書登録語のデータを受信して、指定ジャンルに対応付けて辞書データ格納部に格納する。そして、ランキング生成サーバ３は、他のコンピュータからジャンル指定を含むランキングデータ要求を受信すると、当該指定ジャンルの辞書登録語により出現頻度格納部３１から対応する出現頻度を読み出して（ステップＳ４５）、出現頻度の降順で辞書登録語をソートした上で、要求元のコンピュータに送信する（ステップＳ４７）。これによって、適切な網羅性とジャンルに対する適合性とを有する辞書によって自動的に生成されるランキングのデータが提供されるようになる。
【００５２】
一方、受信した判定結果に不適とされた候補ワードが存在する場合には、判定結果取得部６２は、適切（ＯＫ）とされた候補ワードが存在するか判断する（ステップＳ４９）。適切とされた候補ワードが１つも存在しない場合には、ユーザ入力のシードワードさえも不適とされたことになるので、異常な状態であるから、辞書作成者端末７に対してエラー通知を行って、処理を終了する（ステップＳ５１）。
【００５３】
一方、適切とされた候補ワードが１つでも含まれる場合には、判定結果取得部６２は、ランキング対象の候補ワードを新たにシードワードとして取り扱い、判定結果に従ってフラグをセットした上で、シードワード格納部５２に登録する（ステップＳ５３）。上書き登録するか、最新版のシードワードとして追加登録する。そして、処理は端子Ｂを介してステップＳ５に戻る。
【００５４】
図１４に示したように「コーヒー」が不適とされた場合には、次の繰り返し処理において、シードワード格納部５２には、例えば図１６に示すようなデータが格納される。すなわち、「コーヒー」についてはフラグが「ＯＦＦ」になる。そうすると、次の繰り返し処理におけるステップＳ５の関連語展開処理では、「コーヒー」の関連語リストも関連語辞書格納部５３から読み出されるが、図１７に模式的に示すように、「コーヒー」及びその関連語（例えばカフェラテやエスプレッソなど）については関連度が低い値になって、結果としてステップＳ９で抽出されなくなる。
【００５５】
以上のような処理を行うことによって、シードワードから関連語に自動展開してゆくが、ユーザからの支持が得られなかった２回目以降のシードワード及びその関連語については、関連度が下げられるので、結果としてランキング対象の候補ワードにはならなくなる。そして、最終的に全ての候補ワードが適切と判定されれば、ステップＳ４３において辞書に登録されて処理が完了する。
【００５６】
このようにすれば、辞書作成対象ジャンルについて知識が少ない場合においても、関連語を自動展開させてその適否を判定すればよいので、専門家でなくても対処でき且つ辞書作成の手間を削減することができる。
【００５７】
さらに、本実施の形態によれば、繰り返し毎に、候補ワード自体の適否と共にランキングへの寄与についても確認の上、候補ワードの絞り込みを行ってゆくので、適切なワード選択が可能となる。
【００５８】
なお、図１８に、ジャンルが電車の路線名で、「山手線」「東海道線」をシードワードとして投入した場合に、どのように候補ワードが展開されるかを表す実験例を示す。図１８の例では、１回目の展開で１５個の候補ワードに展開されており、そのうち点線で囲まれた候補ワードが不適とされたとする。そうすると、２回目の展開では１回目の展開で不適とされた「在来線」及び「ＪＲ線」が比較的上位に残っているが、その他は除去されており、他は路線名となっている。αの値を大きくすることによって、不適とされた候補ワードを再度提示しないようにすることも可能であり、十分実用性がある。
【００５９】
上で述べた例では、繰り返し処理のそれぞれについて候補ワードが抽出されて全てユーザに提示される。しかしながら、同じ候補ワードについて都度都度チェックを付すのは面倒であるから、例えば判定結果取得部６２が、シードワード格納部５２において同一のワードについてフラグがセットされているか否かを判断して、フラグがオンになっている場合には、図１４のような表示例においてチェックボックスにチェックを付した状態で提示し、フラグがオフになっている場合にはチェックボックスにチェックを付さない状態で提示するようにしても良い。
【００６０】
さらに、既にシードワード格納部５２に登録済みの候補ワードについては確認ページに含めないようにしても良い。そうすれば、辞書作成者の手間がさらに削減される。なお、ランキングデータ格納部６１に格納されており且つシードワード格納部５２にも格納されている候補ワードについては、次の繰り返し処理においてもシードワード格納部５２に登録される必要があるので、ステップＳ５３で破棄せずにそのまま残すようにする。
【００６１】
［実施の形態２］
次に、本発明の第２の実施の形態に係る辞書生成処理サーバ５について図１９を用いて説明する。本実施の形態に係る辞書生成処理サーバ５は、（Ａ）クエリ受信部５１と、（Ｂ）クエリ受信部５１が受信したクエリに含まれるシードワードを格納するシードワード格納部５２と、（Ｃ）各語句に対応付けて近い順に関連語リストが登録されている関連語辞書を格納する関連語辞書格納部５３と、（Ｄ）シードワード格納部５２と関連語辞書格納部５３とに格納されているデータを用いて処理を行う関連語展開部５４と、（Ｅ）関連語展開部５４により生成されたデータを格納する関連語リストデータ格納部５５と、（Ｆ）シードワード格納部５２と関連語リストデータ格納部５５とに格納されたデータを用いて処理を行う関連度算出部５６と、（Ｇ）関連度算出部５６により生成されたデータを格納する関連度データ格納部５７と、（Ｈ）関連度データ格納部５７に格納されているデータを用いて処理を行う候補ワード処理部５８と、（Ｉ）候補ワード処理部５８の処理結果を格納する候補ワード格納部５９と、（Ｊ）候補ワード格納部５９に格納されているデータを用いて辞書作成者に候補ワードの適否について判定を依頼して判定結果を受け取り、場合によってはシードワード格納部５２を更新するなどの処理を実施する判定結果取得部６５と、（Ｋ）判定結果取得部６５が取得した判定結果が所定の条件を満たす場合には、候補ワード格納部５９に格納されている候補ワードを辞書データ格納部６３に格納する辞書データ格納部６３と、（Ｌ）辞書データ格納部６３に格納されているデータを例えばランキング生成サーバ３に出力する出力部６４とを有する。
【００６２】
第１の実施の形態と比較するとランキングデータ取得処理部６０及びランキングデータ格納部６１が除去され、判定結果取得部６２が判定処理取得部６５に置換されている。
【００６３】
関連語辞書格納部５３に格納されている関連語辞書については第１の実施の形態と同様である。
【００６４】
次に、図２０を用いて図１及び図１９に示したシステムの処理内容について説明する。辞書作成者は、辞書作成者端末７を操作して、辞書生成処理サーバ５にアクセスさせる。辞書生成処理サーバ５は、アクセスに応じて、シードワードの入力のためのＷｅｂページ・データを辞書作成者端末７に送信する。辞書作成者端末７のＷｅｂブラウザは、シードワード入力のためのＷｅｂページ・データを受信し、表示装置に表示する。そうすると、辞書作成者は、今回辞書を作成するジャンルにおけるシードワードを入力する。辞書作成者端末７は、辞書作成者からのシードワードの入力を受け付け、シードワードを含むクエリを辞書生成処理サーバ５に送信する（図２０：ステップＳ６１）。
【００６５】
辞書生成処理サーバ５のクエリ受信部５１は、辞書作成者端末７から、シードワードを含むクエリを受信し、シードワードをシードワード格納部５２に格納する（ステップＳ６３）。この際、各シードワードについて、ユーザ支持の有無を示すフラグをオンに設定する。シードワード格納部５２には、例えば図５に示すようなデータが格納される。
【００６６】
次に、関連語展開部５４は、シードワード格納部５２及び関連語辞書格納部５３に格納されているデータを用いて、関連語展開処理を実施する（ステップＳ６５）。この関連語展開処理については、図６と同じなので詳細な説明は省略する。関連語リストデータ格納部５５には、図７に示すようなデータが格納される。
【００６７】
次に、関連度算出部５６は、シードワード格納部５２及び関連語リストデータ格納部５５に格納されているデータを用いて関連度算出処理を実施する（ステップＳ６７）。この関連度算出処理については、図８と同じなので詳細な説明は省略する。本ステップによれば、関連度データ格納部５７には、図１０に示すような近さスコアのデータが格納され、さらに例えば図１２に示すようなデータが格納される。このようにすれば、各候補ワードについて辞書生成対象ジャンルとの関連度合いが把握できたことになる。
【００６８】
また、候補ワード処理部５８は、関連度データ格納部５７に格納されている候補ワードを関連度の降順にソートして、上位Ｎ件（Ｎは予め設定されている正の整数）を抽出し、候補ワード格納部５９に格納する（ステップＳ６９）。候補ワード格納部５９には、Ｎ個の候補ワードが格納された状態になる。さらに、Ｎ個の候補ワードのそれぞれの関連度についても、候補ワード格納部５９に格納するようにしても良い。
【００６９】
そして、判定結果取得部６５は、候補ワード格納部５９に格納されているデータを用いて、上位Ｎ個の候補ワードの個々の候補ワードの適否を辞書作成者に判定してもらうための確認ページ・データを生成し、辞書作成者端末７に送信する（ステップＳ７１）。辞書作成者端末７のＷｅｂブラウザは、確認ページ・データを受信し、表示装置に表示する（ステップＳ７３）。
【００７０】
例えば図２１に示すような表示がなされる。図２１の例では、候補ワード、関連度及び適切な場合にチェックを付すためのチェックボックスが含まれた表示画面を示している。辞書作成者は、適切と思われる候補ワードの行のチェックボックスにチェックを付す。そして、送信ボタンをクリックする。なお、関連度自体は表示させなくても良い。
【００７１】
辞書作成者端末７は、ユーザから候補ワードの選択指示及び送信指示を受け付けると、各候補ワードの選択の有無（すなわちユーザ支持の有無）を表す判定結果を辞書生成処理サーバ５に送信する（ステップＳ７５）。辞書生成処理サーバ５の判定結果取得部６５は、辞書作成者端末７から、判定結果を受信し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ７７）。処理は端子Ｃを介して図２２の処理に移行する。
【００７２】
図２２の処理の説明に移行して、判定結果取得部６５は、受信した判定結果に、不適（ＮＧ）とされた候補ワードが存在している判断する（ステップＳ７９）。全ての候補ワードが「適切」と判断された場合には、この候補ワードのセットが、今回作成しようとしているジャンルの辞書に適切な語句であることになる。従って、判定結果取得部６２は、ランキング対象となった候補ワードを全て辞書データ格納部６３に格納する（ステップＳ８１）。そして、出力部６４は、指定のコンピュータなどに辞書データ格納部６３に格納されている辞書登録語のデータを指定ジャンル（例えば辞書作成者からクエリと共に又はそれより前に指定されたジャンル）と共に送信する（ステップＳ８３）。なお、辞書作成者端末７に送信するようにしても良いし、例えばランキング生成サーバ３に送信しても良い。例えば、ランキング生成サーバ３は、辞書登録語のデータを取得すると、指定ジャンルに対応付けて辞書データ格納部に格納する。そして、他のコンピュータからジャンル指定を含むランキングデータ要求を受信すると、当該指定ジャンルの辞書登録語により出現頻度格納部３１から対応する出現頻度を読み出して（ステップＳ８５）、出現頻度の降順で辞書登録語をソートした上で、要求元のコンピュータに送信する（ステップＳ８７）。これによって、適切な網羅性とジャンルに対する適合性とを有する辞書によって自動的に生成されるランキングのデータが提供されるようになる。
【００７３】
一方、受信した判定結果に不適とされた候補ワードが存在する場合には、判定結果取得部６５は、適切（ＯＫ）とされた候補ワードが存在するか判断する（ステップＳ８９）。適切とされた候補ワードが１つも存在しない場合には、ユーザ入力のシードワードさえも不適とされたことになるので、異常な状態であるから、辞書作成者端末７に対してエラー通知を行って、処理を終了する（ステップＳ９１）。
【００７４】
一方、適切とされた候補ワードが１つでも含まれる場合には、判定結果取得部６５は、ランキング対象の候補ワードを新たにシードワードとして取り扱い、判定結果に従ってフラグをセットした上で、シードワード格納部５２に登録する（ステップＳ９３）。上書き登録するか、最新版のシードワードとして追加登録する。そして、処理は端子Ｄを介してステップＳ６５に戻る。
【００７５】
以上のような処理を行うことによって、シードワードから関連語に自動展開してゆくが、ユーザからの支持が得られなかった２回目以降のシードワード及びその関連語については、関連度が下げられるので、結果としてランキング対象の候補ワードにはならなくなる。そして最終的に全ての候補ワードが適切と判定されれば、ステップＳ８１において辞書に登録されて処理が完了する。
【００７６】
このようにすれば、辞書作成対象ジャンルについて知識が少ない場合においても、関連語から自動展開させてその適否を判定すればよいので、専門家でなくても対処でき且つ辞書作成の手間を削減することができる。
【００７７】
なお、本実施例はランキング生成サーバ３と直接連携しにくい環境の場合に有効である。また、ランキング生成サーバ３を利用しないのでその分処理時間を短縮することができる。
【００７８】
第１の実施の形態について述べたバリエーションについては本実施の形態でも適用可能である。
【００７９】
［実施の形態３］
次に、本発明の第３の実施の形態に係る辞書生成処理サーバ５の構成について図２３を用いて説明する。なお、本実施の形態は第１の実施の形態の変形例である。
【００８０】
本実施の形態に係る辞書生成処理サーバ５は、（Ａ）クエリ受信部５１と、（Ｂ）クエリ受信部５１が受信したクエリに含まれるシードワードを格納するシードワード格納部５２と、（Ｃ）各語句に対応付けて近い順に関連語リストが登録されている関連語辞書を格納する関連語辞書格納部５３と、（Ｄ）シードワード格納部５２と関連語辞書格納部５３とに格納されているデータを用いて処理を行う関連語展開部５４と、（Ｅ）関連語展開部５４により生成されたデータを格納する関連語リストデータ格納部５５と、（Ｆ）シードワード格納部５２と関連語リストデータ格納部５５とに格納されたデータを用いて処理を行う関連度算出部５６と、（Ｇ）関連度算出部５６により生成されたデータを格納する関連度データ格納部５７と、（Ｈ）関連度データ格納部５７に格納されているデータを用いて処理を行う候補ワード処理部７１と、（Ｉ）候補ワード処理部５８の処理結果を格納する候補ワード格納部５９と、（Ｊ）候補ワード格納部５９に格納されているデータを用いてランキング生成サーバ３からランキングデータを取得する処理を行うランキングデータ取得処理部６０と、（Ｋ）ランキングデータ取得処理部６０により取得されたデータを格納するランキングデータ格納部６１と、（Ｌ）ランキングデータ格納部６１に格納されているデータを用いて辞書作成者に候補ワードの適否について判定を依頼して判定結果を受け取り、場合によってはシードワード格納部５２を更新するなどの処理を実施する判定結果取得部７２と、（Ｍ）判定結果取得部７２が取得した判定結果が所定の条件を満たす場合には、ランキングデータ格納部６１に格納されている候補ワードを辞書データ格納部６３に格納する辞書データ格納部６３と、（Ｎ）辞書データ格納部６３に格納されているデータを例えばランキング生成サーバ３に出力する出力部６４と、（Ｐ）判定結果取得部７２の処理結果を格納するブラックリストデータ格納部７３とを有する。
【００８１】
候補ワード処理部７１は、ブラックリストデータ格納部７３に格納されているブラックリストをも用いて処理を行う。また、関連語辞書格納部５３に格納されている関連語辞書については第１の実施の形態と同様である。
【００８２】
次に、図２４を用いて図１及び図２３に示したシステムの処理内容について説明する。辞書作成者は、辞書作成者端末７を操作して、辞書生成処理サーバ５にアクセスさせる。辞書生成処理サーバ５は、アクセスに応じて、シードワード（すなわち種となるワード）の入力のためのＷｅｂページ・データを辞書作成者端末７に送信する。辞書作成者端末７のＷｅｂブラウザは、シードワード入力のためのＷｅｂページ・データを受信し、表示装置に表示する。そうすると、辞書作成者は、今回辞書を作成するジャンルにおけるシードワードを入力する。辞書作成者端末７は、辞書作成者からのシードワードの入力を受け付け、シードワードを含むクエリを辞書生成処理サーバ５に送信する（図２４：ステップＳ１０１）。
【００８３】
辞書生成処理サーバ５のクエリ受信部５１は、辞書作成者端末７から、シードワードを含むクエリを受信し、シードワードをシードワード格納部５２に格納する（ステップＳ１０３）。この際、各シードワードについて、ユーザ支持の有無を示すフラグをオンに設定する。シードワード格納部５２には、例えば図５に示すようなデータが格納される。
【００８４】
次に、関連語展開部５４は、シードワード格納部５２及び関連語辞書格納部５３に格納されているデータを用いて、関連語展開処理を実施する（ステップＳ１０５）。この関連語展開処理については、図６と同じなので詳細な説明は省略する。関連語リストデータ格納部５５には、図７に示すようなデータが格納される。
【００８５】
次に、関連度算出部５６は、シードワード格納部５２及び関連語リストデータ格納部５５に格納されているデータを用いて関連度算出処理を実施する（ステップＳ１０７）。この関連度算出処理については、図８と同じなので詳細な説明は省略する。本ステップによれば、関連度データ格納部５７には、図１０に示すような近さスコアのデータが格納され、さらに例えば図１２に示すようなデータが格納される。このようにすれば、各候補ワードについて辞書生成対象ジャンルとの関連度合いが把握できたことになる。ここまでの処理は第１の実施の形態と同じである。
【００８６】
次に、候補ワード処理部７１は、関連度データ格納部５７に格納されている候補ワードのうちブラックリストデータ格納部７３に登録されてしまっているワードと同一の候補ワードを除いたものをその関連度の降順にソートして、上位Ｎ件（Ｎは予め設定されている正の整数）を抽出し、候補ワード格納部５９に格納する（ステップＳ１０９）。ブラックリストデータ格納部７３には、初回の処理であれば何も入っておらず、除外される候補ワードは存在しないが、一度辞書作成者によって不適とされた候補ワードがブラックリストに登録されると、本ステップにおいて除外処理が実施されて、２度と辞書作成者に対して提示されなくなる。不適とされた候補ワードは、不適とされた直後にはシードワード格納部５２に格納されるので、関連度算出などで影響が残るが、辞書作成者に提示されなくなった後の繰り返し処理においてはシードワード格納部５２に登録されなくなるので、関連度算出にも影響が無くなる。ブラックリストデータ格納部７３を用いるようになっても、候補ワード格納部５９には、Ｎ個の候補ワードが格納された状態になる。
【００８７】
そして、ランキングデータ取得処理部６０は、ランキング生成サーバ３に、候補ワード格納部５９に格納されている候補ワードを含むランキングデータ取得要求を送信し、ランキング生成サーバ３からは各候補ワードの出現頻度の値を受信し、候補ワードに対応付けてランキングデータ格納部６１に格納する（ステップＳ１１１）。ランキングデータ格納部６１には、例えば図１３に示すようなデータが格納される。図１３の例では、候補ワードに対応付けて出現頻度が登録されるようになっている。
【００８８】
次に、ランキングデータ取得処理部６０は、ランキングデータ格納部６１に格納されている候補ワードを、その出現頻度の降順でソートし、ソート結果をランキングデータ格納部６１に格納する（ステップＳ１１３）。なお、この処理の際には、極端に少ない出現頻度しかない候補ワードを削除する処理を併せて実施するようにしても良い。例えば、ある閾値未満の出現頻度しかない候補ワードはランキング作成には寄与しないものとして自動的に不適候補ワードとして取り扱うものである。
【００８９】
その後、判定結果取得部７２は、ランキングデータ格納部６１に格納されているデータを用いて、ランキングを含み且つ個々の候補ワードの適否を辞書作成者に判定してもらうための確認ページ・データを生成し、辞書作成者端末７に送信する（ステップＳ１１５）。辞書作成者端末７のＷｅｂブラウザは、確認ページ・データを受信し、表示装置に表示する（ステップＳ１１７）。例えば図１４に示すような表示がなされる。
【００９０】
辞書作成者端末７は、辞書作成者から候補ワードの選択指示及び送信指示を受け付けると、各候補ワードの選択の有無（すなわちユーザ支持の有無）を表す判定結果を辞書生成処理サーバ５に送信する（ステップＳ１１９）。辞書生成処理サーバ５の判定結果取得部７２は、辞書作成者端末７から、判定結果を受信し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１２１）。処理は端子Ｅを介して図２５の処理に移行する。
【００９１】
図２５の処理の説明に移行して、判定結果取得部７２は、受信した判定結果に、不適（ＮＧ）とされた候補ワードが存在している判断する（ステップＳ１２３）。全ての候補ワードが「適切」と判断された場合には、この候補ワードのセットが、今回作成しようとしているジャンルの辞書に適切な語句であることになる。従って、判定結果取得部７２は、ランキング対象となった候補ワードを全て辞書データ格納部６３に格納する（ステップＳ１２５）。そして、出力部６４は、指定のコンピュータなどに辞書データ格納部６３に格納されている辞書登録語のデータを指定ジャンルと共に送信する（ステップＳ１２７）。なお、辞書作成者端末７に送信するようにしても良いし、例えばランキング生成サーバ３に送信しても良い。例えば、ランキング生成サーバ３に送信されると、ランキング生成サーバ３は、辞書登録語のデータを受信して、指定ジャンルに対応付けて辞書データ格納部に格納する。そして、ランキング生成サーバ３は、他のコンピュータからジャンル指定を含むランキングデータ要求を受信すると、当該指定ジャンルの辞書登録語により出現頻度格納部３１から対応する出現頻度を読み出して（ステップＳ１２９）、出現頻度の降順で辞書登録語をソートした上で、要求元のコンピュータに送信する（ステップＳ１３１）。これによって、適切な網羅性とジャンルに対する適合性とを有する辞書によって自動的に生成されるランキングのデータが提供されるようになる。
【００９２】
一方、受信した判定結果に不適とされた候補ワードが存在する場合には、判定結果取得部７２は、適切（ＯＫ）とされた候補ワードが存在するか判断する（ステップＳ１３３）。適切とされた候補ワードが１つも存在しない場合には、ユーザ入力のシードワードさえも不適とされたことになるので、異常な状態であるから、辞書作成者端末７に対してエラー通知を行って、処理を終了する（ステップＳ１３５）。
【００９３】
一方、適切とされた候補ワードが１つでも含まれる場合には、判定結果取得部７２は、不適と判定された候補ワードをブラックリストデータ格納部７３に追加登録する（ステップＳ１３７）。これによって、次回の繰り返し処理におけるステップＳ１０９において用いられて、候補ワードから除外されるようになる。
【００９４】
そして、判定結果取得部７２は、ランキング対象の候補ワードを新たにシードワードとして取り扱い、判定結果に従ってフラグをセットした上で、シードワード格納部５２に登録する（ステップＳ１３９）。上書き登録するか、最新版のシードワードとして追加登録する。そして、処理は端子Ｆを介してステップＳ１０５に戻る。
【００９５】
図１４に示したように「コーヒー」について不適とされた場合には、図２６に示すように「コーヒー」がブラックリストデータ格納部７３に格納される。そうすると、次の繰り返し処理におけるステップＳ１０９で「コーヒー」は候補ワードから除外され、ステップＳ１１１以降の処理では、用いられないようになる。
【００９６】
以上のような処理を行うことによって、シードワードから関連語に自動展開してゆくが、ユーザからの支持が得られなかった２回目以降のシードワード及びその関連語については、関連度が下げられ、さらに不適と判定されたシードワードはブラックリストデータ格納部７３に登録されるので、辞書作成者には二度と提示されなくなる。すなわち、ユーザは再度不適を指示する必要が無く、手間が削減される。
【００９７】
上で述べた例では、繰り返し処理のそれぞれについて候補ワードが抽出されて全てユーザに提示される。しかしながら、同じ候補ワードについて都度都度チェックを付すのは面倒であるから、例えば判定結果取得部７２が、シードワード格納部５２において同一のワードについてフラグがセットされているか否かを判断して、フラグがオンになっている場合には、図１４のような表示例においてチェックボックスにチェックを付した状態で提示するようにしてもよい。
【００９８】
さらに、既にシードワード格納部５２に登録済みの候補ワードについては確認ページに含めないようにしても良い。そうすれば、辞書作成者の手間がさらに削減される。なお、ランキングデータ格納部６１に格納されており且つシードワード格納部５２にも格納されている候補ワードについては、次の繰り返し処理においてもシードワード格納部５２に登録される必要があるので、ステップＳ５３で破棄せずにそのまま残すようにする。
【００９９】
［実施の形態４］
次に、本発明の第４の実施の形態に係る辞書生成処理サーバ５について図２７を用いて説明する。なお、本実施の形態は、第２の実施の形態の変形例である。
【０１００】
本実施の形態に係る辞書生成処理サーバ５は、（Ａ）クエリ受信部５１と、（Ｂ）クエリ受信部５１が受信したクエリに含まれるシードワードを格納するシードワード格納部５２と、（Ｃ）各語句に対応付けて近い順に関連語リストが登録されている関連語辞書を格納する関連語辞書格納部５３と、（Ｄ）シードワード格納部５２と関連語辞書格納部５３とに格納されているデータを用いて処理を行う関連語展開部５４と、（Ｅ）関連語展開部５４により生成されたデータを格納する関連語リストデータ格納部５５と、（Ｆ）シードワード格納部５２と関連語リストデータ格納部５５とに格納されたデータを用いて処理を行う関連度算出部５６と、（Ｇ）関連度算出部５６により生成されたデータを格納する関連度データ格納部５７と、（Ｈ）関連度データ格納部５７に格納されているデータを用いて処理を行う候補ワード処理部８１と、（Ｉ）候補ワード処理部５８の処理結果を格納する候補ワード格納部５９と、（Ｊ）候補ワード格納部５９に格納されているデータを用いて辞書作成者に候補ワードの適否について判定を依頼して判定結果を受け取り、場合によってはシードワード格納部５２を更新するなどの処理を実施する判定結果取得部８２と、（Ｋ）判定結果取得部６５が取得した判定結果が所定の条件を満たす場合には、候補ワード格納部５９に格納されている候補ワードを辞書データ格納部６３に格納する辞書データ格納部６３と、（Ｌ）辞書データ格納部６３に格納されているデータを例えばランキング生成サーバ３に出力する出力部６４と、（Ｍ）判定結果取得部８２の処理結果を格納するブラックリストデータ格納部８３とを有する。
【０１０１】
候補ワード処理部８１は、ブラックリストデータ格納部８３に格納されているブラックリストをも用いて処理を行う。また、関連語辞書格納部５３に格納されている関連語辞書については第１の実施の形態と同様である。
【０１０２】
次に、図２８を用いて図１及び図２７に示したシステムの処理内容について説明する。辞書作成者は、辞書作成者端末７を操作して、辞書生成処理サーバ５にアクセスさせる。辞書生成処理サーバ５は、アクセスに応じて、シードワードの入力のためのＷｅｂページ・データを辞書作成者端末７に送信する。辞書作成者端末７のＷｅｂブラウザは、シードワード入力のためのＷｅｂページ・データを受信し、表示装置に表示する。そうすると、辞書作成者は、今回辞書を作成するジャンルにおけるシードワードを入力する。辞書作成者端末７は、辞書作成者からのシードワードの入力を受け付け、シードワードを含むクエリを辞書生成処理サーバ５に送信する（図２８：ステップＳ１４１）。
【０１０３】
辞書生成処理サーバ５のクエリ受信部５１は、辞書作成者端末７から、シードワードを含むクエリを受信し、シードワードをシードワード格納部５２に格納する（ステップＳ１４３）。この際、各シードワードについて、ユーザ支持の有無を示すフラグをオンに設定する。シードワード格納部５２には、例えば図５に示すようなデータが格納される。
【０１０４】
次に、関連語展開部５４は、シードワード格納部５２及び関連語辞書格納部５３に格納されているデータを用いて、関連語展開処理を実施する（ステップＳ１４５）。この関連語展開処理については、図６と同じなので詳細な説明は省略する。関連語リストデータ格納部５５には、図７に示すようなデータが格納される。
【０１０５】
次に、関連度算出部５６は、シードワード格納部５２及び関連語リストデータ格納部５５に格納されているデータを用いて関連度算出処理を実施する（ステップＳ１４７）。この関連度算出処理については、図８と同じなので詳細な説明は省略する。本ステップによれば、関連度データ格納部５７には、図１０に示すような近さスコアのデータが格納され、さらに例えば図１２に示すようなデータが格納される。このようにすれば、各候補ワードについて辞書生成対象ジャンルとの関連度合いが把握できたことになる。
【０１０６】
次に、候補ワード処理部８１は、関連度データ格納部５７に格納されている候補ワードのうちブラックリストデータ格納部７３に登録されてしまっているワードと同一の候補ワードを除いたものをその関連度の降順にソートして、上位Ｎ件（Ｎは予め設定されている正の整数）を抽出し、候補ワード格納部５９に格納する（ステップＳ１４９）。ブラックリストデータ格納部８３には、初回の処理であれば何も入っておらず、除外される候補ワードは存在しないが、一度辞書作成者によって不適とされた候補ワードがブラックリストに登録されると、本ステップにおいて除外処理が実施されて、２度と辞書作成者に対して提示されなくなる。不適とされた候補ワードは、不適とされた直後にはシードワード格納部５２に格納されるので、関連度算出などで影響が残るが、辞書作成者に提示されなくなった後の繰り返し処理においてはシードワード格納部５２に登録されなくなるので、関連度算出にも影響が無くなる。ブラックリストデータ格納部７３を用いるようになっても、候補ワード格納部５９には、Ｎ個の候補ワードが格納された状態になる。
【０１０７】
そして、判定結果取得部８２は、候補ワード格納部５９に格納されているデータを用いて、上位Ｎ個の候補ワードの個々の候補ワードの適否を辞書作成者に判定してもらうための確認ページ・データを生成し、辞書作成者端末７に送信する（ステップＳ１５１）。辞書作成者端末７のＷｅｂブラウザは、確認ページ・データを受信し、表示装置に表示する（ステップＳ１５３）。例えば図２１に示すような表示がなされる。
【０１０８】
辞書作成者端末７は、ユーザから候補ワードの選択指示及び送信指示を受け付けると、各候補ワードの選択の有無（すなわちユーザ支持の有無）を表す判定結果を辞書生成処理サーバ５に送信する（ステップＳ１５５）。辞書生成処理サーバ５の判定結果取得部６５は、辞書作成者端末７から、判定結果を受信し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１５７）。処理は端子Ｅを介して図２５の処理に移行する。図２５の処理は同じなので、詳細な説明は省略する。
【０１０９】
以上のような処理を行うことによって、シードワードから関連語に自動展開してゆくが、ユーザからの支持が得られなかった２回目以降のシードワード及びその関連語については、関連度が下げられ、さらに不適と判定されたシードワードはブラックリストデータ格納部８３に登録されるので、辞書作成者には二度と提示されなくなる。すなわち、ユーザは再度不適を指示する必要が無く、手間が削減される。
【０１１０】
また、第３の実施の形態について述べたバリエーションについては本実施の形態でも適用可能である。
【０１１１】
以上本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、辞書生成処理サーバ５の機能ブロック図は一例であって、実際のプログラムモジュール構成と一致しない場合もある。
【０１１２】
また、処理結果が変わらない限り、処理ステップの順番を入れ替えたり、並列実行しても良い。
【０１１３】
さらに、サーバ構成も一例であって、例えば辞書生成処理サーバ５とランキング生成サーバ３とが一台のコンピュータで実施するようにしてもよい。さらに、複数台のコンピュータで実施するようにしてもよい。
【０１１４】
また、上で述べた近さスコアや関連度の計算式については、上記のような趣旨を反映できる他の形式の式に変更することも可能である。
【０１１５】
なお、辞書生成処理サーバ５と、辞書作成者端末７と、ランキング生成サーバ３とは、コンピュータ装置であって、図２９に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【符号の説明】
【０１１６】
１  ネットワーク    ３  ランキング生成サーバ
５  辞書生成処理サーバ    ７  辞書作成者端末
５１  クエリ受信部    ５２  シードワード格納部
５３  関連語辞書格納部    ５４  関連語展開部
５５  関連語リストデータ格納部    ５６  関連度算出部
５７  関連度データ格納部    ５８，７１，８１  候補ワード処理部
５９  候補ワード格納部    ６０  ランキングデータ取得処理部
６１  ランキングデータ格納部    ６２，６５，７２，８２  判定結果取得部
６３  辞書データ格納部    ６４  出力部
７３，８３  ブラックリストデータ格納部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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