(57)【要約】      （修正有）【課題】キーワード情報同士の関連度を高精度で算出する算出装置、算出方法及び算出プログラムを提供する。【解決手段】本算出装置は、取得部と、算出部とを有する。取得部は、ユーザによって投稿される投稿情報を取得する。算出部は、取得部によって取得された投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と、第１キーワード情報と関連する第２キーワード情報との関連度を算出する。より具体的には、算出部は、取得部によって取得された投稿情報のうち、第１キーワード情報と第２キーワード情報との双方が含まれる投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と第２キーワード情報との関連度を算出する。また、算出部は、取得部によって取得された投稿情報のうち、第１キーワード情報を含む第１投稿情報と第２キーワード情報を含む第２投稿情報とに基づいて、第１キーワード情報と第２キーワード情報との関連度を算出する。【選択図】図３
2019046016.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって投稿される投稿情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と、前記第１キーワード情報と関連する第２キーワード情報との関連度を算出する算出部と、
を備えたことを特徴とする算出装置。
【請求項２】
前記算出部は、
前記取得部によって取得された投稿情報のうち、前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との双方が含まれる投稿情報に基づいて、前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
【請求項３】
前記算出部は、
前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との双方が含まれる投稿情報のうち、前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との位置の近さに基づいて選択された投稿情報に基づいて、前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項２に記載の算出装置。
【請求項４】
前記算出部は、
前記取得部によって取得された投稿情報のうち、前記第１キーワード情報を含む第１投稿情報と前記第２キーワード情報を含む第２投稿情報とに基づいて、前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の算出装置。
【請求項５】
前記算出部は、
前記第１投稿情報のうち文字数に基づいて選択された第１投稿情報と、前記第２投稿情報のうち文字数に基づいて選択された第２投稿情報とに基づいて、前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項４に記載の算出装置。
【請求項６】
前記算出部は、
前記第１投稿情報のうち前記第１キーワード情報が出現する頻度に基づいて選択された第１投稿情報と、前記第２投稿情報のうち前記第２キーワード情報が出現する頻度に基づいて選択された第２投稿情報とに基づいて、前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の算出装置。
【請求項７】
前記算出部は、
前記第１キーワード情報および前記第２キーワード情報以外の第３キーワード情報がともに出現する前記第１投稿情報と前記第２投稿情報とに基づいて、前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との関連度を算出する、
ことを特徴とする請求項４〜６のいずれか１つに記載の算出装置。
【請求項８】
前記取得部によって取得された投稿情報のうち、所定の基準によって選択された投稿情報に基づいて要約を生成する生成部をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
【請求項９】
前記生成部は、
前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との双方が含まれる投稿情報のうち、前記第１キーワード情報と前記第２キーワード情報との位置の近さに基づいて選択された投稿情報に基づいて、要約を生成する、
ことを特徴とする請求項８に記載の算出装置。
【請求項１０】
前記生成部は、
前記第１投稿情報のうち文字数に基づいて選択された第１投稿情報と、前記第２投稿情報のうち文字数に基づいて選択された第２投稿情報とに基づいて、要約を生成する、
ことを特徴とする請求項８に記載の算出装置。
【請求項１１】
前記生成部は、
前記第１投稿情報のうち前記第１キーワード情報が出現する頻度に基づいて選択された第１投稿情報と、前記第２投稿情報のうち前記第２キーワード情報が出現する頻度に基づいて選択された第２投稿情報とに基づいて、要約を生成する、
ことを特徴とする請求項８に記載の算出装置。
【請求項１２】
ユーザによって投稿される投稿情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と、前記第１キーワード情報と関連する第２キーワード情報とを含む要約を生成する生成部と、
を備えたことを特徴とする算出装置。
【請求項１３】
コンピュータが実行する算出方法であって、
ユーザによって投稿される投稿情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と、前記第１キーワード情報と関連する第２キーワード情報との関連度を算出する算出工程と、
を備えたことを特徴とする算出方法。
【請求項１４】
ユーザによって投稿される投稿情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と、前記第１キーワード情報と関連する第２キーワード情報との関連度を算出する算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、算出装置、算出方法及び算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザから入力されたクエリを集計して出力する情報処理装置によって、他のユーザが入力したクエリを参考に検索したいユーザのために、検索頻度が急上昇している注目のクエリをかかるユーザへ出力することが行われている。
【０００３】
注目のクエリを抽出する方法として、例えば、検索頻度が急上昇したクエリを抽出するとともに、何故、検索頻度が急上昇したか、その理由をあわせて抽出できる技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−３７４０４号公報
【特許文献２】国際公開第２０１２／１２７９６８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述の従来技術では、キーワード情報同士の関連度を高精度で算出できるとは限らない。例えば、上述の従来技術では、検索頻度が急上昇したクエリを抽出するとともに、何故、検索頻度が急上昇したか、その理由をあわせて抽出しているに過ぎず、キーワード情報同士の関連度を高精度で算出できるとは限らない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、キーワード情報同士の関連度を高精度で算出できる算出装置、算出方法及び算出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】
【０００７】
本願に係る算出装置は、ユーザによって投稿される投稿情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と、前記第１キーワード情報と関連する第２キーワード情報との関連度を算出する算出部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、キーワード情報同士の関連度を高精度で算出できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る算出処理における人名と関連語との位置関係を例示する概念図である。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る算出装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態に係る投稿情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態に係る関連度情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る要約情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る算出装置による算出処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、第２の実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。
【図９】図９は、第２の実施形態に係る算出装置の構成例を示す図である。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に係る投稿情報記憶部の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、第２の実施形態に係る算出装置による算出処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、変形例に係る算出処理における投稿情報を選択する処理の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、算出装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願に係る算出装置、算出方法及び算出プログラムの実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る算出装置、算出方法及び算出プログラムが限定されるものではない。
【００１１】
〔１．第１の実施形態〕
〔１−１．算出装置の情報処理の一例〕
図１を用いて、第１の実施形態に係る算出処理の一例について説明する。図１は、第１の実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。図１では、算出装置１００により算出処理が実行される例を示す。
【００１２】
図１に示すように、算出システム１は、外部装置１０と、端末装置２０と、算出装置１００とを含む。外部装置１０、端末装置２０及び算出装置１００は、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す算出システム１には、複数台の外部装置１０や、複数台の端末装置２０や、複数台の算出装置１００が含まれてもよい。
【００１３】
第１の実施形態に係る外部装置１０は、ＳＮＳサーバであり、例えば、会員登録されているユーザから記事やプロフィール画像等を投稿された投稿情報を受け付け、受け付けた投稿情報を記憶する。そして、外部装置１０は、ユーザによって投稿された投稿情報を算出装置１００へ提供する。図１に示す例において、外部装置１０は、ユーザによって投稿された投稿情報を提供するＳＮＳサーバ装置である場合を例として説明する。また、図１に示す例において、外部装置１０の記憶部は、ユーザによって投稿された投稿情報を記憶するものとする。
【００１４】
第１の実施形態に係る端末装置２０は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリに表示されるコンテンツ等のウェブコンテンツにアクセスするユーザによって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置２０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。
【００１５】
第１の実施形態に係る算出装置１００は、例えば、ニュース記事やブログ等で注目されるキーワードであるバズワードを第１キーワード情報として抽出し、ニュース記事やブログ等で第１キーワード情報と共起されるキーワードや高頻度で登場するキーワードを第１キーワード情報に関連する第２キーワード情報（以下、関連語と表記する）として抽出する。そして、算出装置１００は、ユーザによって投稿された投稿情報のうち、第１キーワード情報と関連語との位置の近さに基づいて、投稿情報を選択する。そして、算出装置１００は、かかる投稿情報を要約として生成する。以下、算出装置１００により、人名である第１キーワード情報と、サ変名詞である関連語との関連度の算出処理が実行される一例を説明する。
【００１６】
具体的には、算出装置１００は、ユーザによって投稿された投稿情報を外部装置１０から取得する。そして、算出装置１００は、外部装置１０から取得された投稿情報に人名と人名に関連する関連語とが含まれる場合に、人名と関連語との位置の近さに基づいて投稿情報を選択する。続いて、算出装置１００は、人名と関連語との位置が最も近い投稿情報における人名と関連語との関連度を算出する。そして、算出装置１００は、人名と関連語との位置が最も近い投稿情報を要約として生成する。
【００１７】
例えば、人名が「ＸＸＸＸ」であり、かかる人名に関連する関連語としてサ変名詞である「当選」であるとする。この場合、算出装置１００は、ユーザによって投稿された投稿情報を外部装置１０から取得する。そして、算出装置１００は、外部装置１０から取得された投稿情報に「ＸＸＸＸ」と「当選」とが含まれる場合に、「ＸＸＸＸ」と「当選」との位置の近さが最も近い投稿情報を選択する。続いて、算出装置１００は、「ＸＸＸＸ」と「当選」との位置が近い投稿情報における「ＸＸＸＸ」と「当選」との関連度を算出する。そして、算出装置１００は、「ＸＸＸＸ」と「当選」との位置の近さが最も近い投稿情報を要約として生成する。
【００１８】
以下、図１を用いて、算出装置１００によるユーザによって投稿された投稿情報に基づいて人名と関連語との関連度の算出処理の一例を流れに沿って説明する。
【００１９】
まず、図１に示すように、算出装置１００は、ユーザによって投稿された投稿情報ＳＴ１１〜ＳＴ１６を外部装置１０から取得する（ステップＳ１）。そして、算出装置１００は、ユーザによって投稿された投稿情報に人名と関連語とが含まれる場合に、人名と関連語との位置の近さに基づいて、投稿情報ＳＴ１４を選択する（ステップＳ２）。
【００２０】
ここで、図２を用いて、ユーザに投稿された投稿情報ＳＴ２１〜ＳＴ２４から、人名と関連語との位置の近さに基づいて、投稿情報ＳＴ２２を選択する処理について説明する。図２は、第１の実施形態に係る算出処理における人名と関連語との位置関係を例示する概念図である。図２に示すように、投稿情報ＳＴ２１「ＸＸＸＸＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡＡ当選」では、人名「ＸＸＸＸ」と関連語「当選」との間が「Ａ」という任意の文字によって占められており、このときの「Ａ」の文字数は２０文字である。そして、投稿情報ＳＴ２２では人名と関連語との間の「Ａ」の文字数は５文字であり、投稿情報ＳＴ２３では人名と関連語との間の「Ａ」の文字数は７文字であり、投稿情報ＳＴ２４では人名と関連語との間の「Ａ」の文字数は９文字である。そして、算出装置１００は、投稿情報ＳＴ２１〜ＳＴ２４の中から人名と関連語との間の「Ａ」の文字数が最も小さい投稿情報ＳＴ２２を選択する。すなわち、算出装置１００は、人名と関連語との位置の近さが最も近い投稿情報ＳＴ２２を選択する。
【００２１】
図１に戻り、第１の実施形態に係る算出処理の一例を説明する。算出装置１００は、人名と関連語との位置が最も近い投稿情報ＳＴ１４における人名と関連語との関連度を算出する（ステップＳ３）。例えば、算出装置１００は、ＫＮＰやＣａｂｏＣｈａ（カボチャ）等の係り受け解析を用いて、投稿情報ＳＴ１４「ＸＸＸＸが大統領選に当選」における人名「ＸＸＸＸ」と関連語「当選」との関連度を９０％として算出する。
【００２２】
続いて、算出装置１００は、投稿情報ＳＴ１４を要約としてユーザに提供する（ステップＳ４）。例えば、算出装置１００は、プッシュ通知やリアルタイム検索等の技術により要約をユーザに提供する。なお、算出装置１００は、関連度が所定の閾値以上である場合に、投稿情報ＳＴ１４を要約としてユーザに提供してもよい。
【００２３】
このように、第１の実施形態に係る算出装置１００は、外部装置１０から取得された投稿情報に含まれる人名と関連語との位置の近さに基づいて、人名と関連語との位置が最も近い投稿情報を選択する。そして、算出装置１００は、投稿情報に含まれる人名と関連語との関連度を算出する。これにより、第１の実施形態に係る算出装置１００は、人名と関連語との位置の近さに基づいて選択された投稿情報に含まれる人名と関連語との関連度を算出するため、キーワード情報同士の関連度を高精度で算出することができる。
【００２４】
〔１−２．算出装置の構成〕
次に、図３を用いて、第１の実施形態に係る算出装置１００の構成について説明する。図３は、第１の実施形態に係る算出装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、算出装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００２５】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、外部装置１０と端末装置２０との間で情報の送受信を行う。
【００２６】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、投稿情報記憶部１２１と、関連度情報記憶部１２２と、要約情報記憶部１２３とを有する。
【００２７】
第１の実施形態に係る投稿情報記憶部１２１は、ユーザによって投稿された投稿情報を記憶する。ここで、図４に、第１の実施形態に係る投稿情報記憶部１２１の一例を示す。図４に示した例では、投稿情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「投稿情報ＩＤ」、「投稿情報」といった項目を有する。
【００２８】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「投稿情報ＩＤ」は、ユーザによって投稿される投稿情報を識別するための識別情報を示す。「投稿情報」は、ユーザによって投稿される投稿内容を示す。例えば、図４では、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザが、投稿情報ＩＤ「ＰＯ１」によって識別される投稿情報である「ＸＸＸＸがＹＹＹを下し、大統領に当選」を投稿したことを示す。なお、以下では、投稿情報ＩＤ「ＰＯＮ（Ｎは任意の数）」により識別される投稿情報を「投稿情報ＰＯＮ」と表記する場合がある。
【００２９】
第１の実施形態に係る関連度情報記憶部１２２は、ユーザによって投稿される投稿内容に含まれる人名と人名に関連する関連語とに関する情報を記憶する。ここで、図５に、第１の実施形態に係る関連度情報記憶部１２２の一例を示す。図５に示した例では、関連度情報記憶部１２２は、「投稿情報ＩＤ」、「人名」、「関連語」、「関連度」といった項目を有する。
【００３０】
「投稿情報ＩＤ」は、ユーザによって投稿される投稿情報を識別するための識別情報を示す。「人名」は、ユーザによって投稿される投稿情報に含まれる人名を示す。「関連語」は、ユーザによって投稿される投稿情報に含まれる人名に関連する関連語を示す。「関連度」は、ユーザによって投稿される投稿情報に含まれる人名と関連語との関連度（例えば、単位は％）を示す。例えば、図５では、投稿情報ＰＯ１における人名は、「ＸＸＸＸ」であり、かかる人名「ＸＸＸＸ」に関連する関連語は、「当選」であり、人名「ＸＸＸＸ」と関連語「当選」との関連度は、９０％であることを示す。
【００３１】
第１の実施形態に係る要約情報記憶部１２３は、ユーザによって投稿される投稿内容を要約した要約に関する情報を記憶する。ここで、図６に、第１の実施形態に係る要約情報記憶部１２３の一例を示す。図６に示した例では、要約情報記憶部１２３は、「要約情報ＩＤ」、「投稿情報ＩＤ」、「要約情報」といった項目を有する。
【００３２】
「要約情報ＩＤ」は、ユーザによって投稿される投稿情報を要約した要約情報を識別するための識別情報を示す。「投稿情報ＩＤ」は、ユーザによって投稿される投稿情報を識別するための識別情報を示す。「要約情報」は、ユーザによって投稿される投稿情報を要約した要約内容を示す。例えば、図６では、要約情報ＩＤ「ＳＵ１」は、投稿情報ＰＯ１に対応した要約であり、かかる要約内容は要約情報「ＸＸＸＸが大統領選に当選」であることを示す。
【００３３】
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、算出装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（算出プログラムの一例）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００３４】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、選択部１３２と、算出部１３３と、生成部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００３５】
取得部１３１は、ユーザによって投稿される投稿情報を外部装置１０から取得する。例えば、取得部１３１は、人名と関連語とを含む投稿情報を取得する。そして、取得部１３１は、投稿情報を投稿情報記憶部１２１に格納する。
【００３６】
選択部１３２は、取得部１３１によって取得された第１キーワード情報（人名に相当）と第２キーワード情報（関連語に相当）との双方が含まれる投稿情報のうち、人名と関連語との位置の近さに基づいて投稿情報を選択する。
【００３７】
例えば、人名が「ＸＸＸＸ」であり、かかる人名に関連する関連語としてサ変名詞である「当選」であるとする。この場合、図４の例では、選択部１３２は、取得部１３１によって取得された投稿情報に「ＸＸＸＸ」と「当選」とが含まれる場合に、「ＸＸＸＸ」と「当選」との位置の近さに基づいて投稿情報ＰＯ５を選択する。
【００３８】
算出部１３３は、取得部１３１によって取得された投稿情報に基づいて、人名と、人名と関連する関連語との関連度を算出する。具体的には、算出部１３３は、取得部１３１によって取得された投稿情報のうち、人名と関連語との双方が含まれる投稿情報に基づいて、人名と関連語との関連度を算出する。例えば、図５の例では、算出部１３３は、選択部１３２によって選択された人名と関連語とを含む投稿情報において、ＫＮＰやＣａｂｏＣｈａ等の係り受け解析を用いて、人名「ＸＸＸＸ」と関連語「当選」との関連度を９０％として算出する。そして、算出部１３３は、関連度を関連度情報記憶部１２２に格納する。
【００３９】
生成部１３４は、取得部１３１によって取得された投稿情報のうち、所定の基準によって選択された投稿情報に基づいて要約を生成する。具体的には、生成部１３４は、選択部１３２によって選択された投稿情報を要約として生成する。例えば、図６の例では、生成部１３４は、選択部１３２によって選択された投稿情報「ＸＸＸＸが大統領選に当選」を要約として生成する。なお、生成部１３４は、選択部１３２によって選択された投稿情報を適宜編集することで、要約を生成してもよい。例えば、人名「ＸＸＸＸ」と関連語「当選」を残し、他の文字を短縮する。
【００４０】
提供部１３５は、生成部１３４によって生成された要約をユーザに提供する。例えば、提供部１３５は、算出部１３３によって算出された関連度が所定の閾値以上である場合に、プッシュ通知やリアルタイム検索等の技術により生成部１３４によって生成された要約をユーザに提供する。また、提供部１３５は、生成部１３４によって生成された要約のうち、算出部１３３によって算出された関連度が最も大きい要約をユーザに提供してもよい。なお、提供部１３５は、算出部１３３によって算出された関連度が所定の閾値以上である場合に、生成部１３４によって生成された要約をユーザに提供してもよい。
【００４１】
〔１−３．算出装置による算出処理手順の一例を示すフローチャート〕
次に、図７を用いて、第１の実施形態に係る算出装置１００による算出処理手順の一例の手順について説明する。図７は、第１の実施形態に係る実施形態に係る算出装置１００による算出処理手順を示すフローチャートである。
【００４２】
図７に示すように、取得部１３１は、外部装置１０から、ユーザによって投稿された投稿情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、選択部１３２は、取得部１３１によって取得された投稿情報に人名と関連語とがともに含まれる場合に、人名と関連語との位置の近さに基づいて投稿情報を選択する（ステップＳ１０２）。そして、算出部１３３は、選択部１３２によって選択された投稿情報において人名と関連語との関連度を算出する（ステップＳ１０３）。そして、生成部１３４は、選択部１３２によって選択された人名と関連語との位置が最も近い投稿情報を要約として生成する（ステップＳ１０４）。そして、提供部１３５は、算出部１３３によって算出された関連度が所定の閾値以上である場合に（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、生成部１３４によって生成された要約をユーザに提供する（ステップＳ１０６）。一方、提供部１３５は、算出部１３３によって算出された関連度が所定の閾値より小さい場合に（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、ステップＳ１０２の処理の前まで戻る。
【００４３】
このように、第１の実施形態に係る算出装置１００は、外部装置１０から取得された投稿情報に含まれる人名と関連語との位置の近さに基づいて、人名と関連語との位置が最も近い投稿情報を選択する。そして、算出装置１００は、投稿情報に含まれる人名と関連語との関連度を算出する。これにより、第１の実施形態に係る算出装置１００は、人名と関連語との位置の近さに基づいて選択された投稿情報に含まれる人名と関連語との関連度を算出するため、キーワード情報同士の関連度を高精度で算出することができる。
【００４４】
〔２．第２の実施形態〕
〔２−１．算出装置の情報処理の一例〕
次に、第２の実施形態について説明する。上述してきた第１の実施形態では、算出装置１００は、人名と関連語とがともに含まれる投稿情報に対する算出処理の一例を説明した。第２の実施形態では、算出装置２００が、人名と関連語とがともに含まれない投稿情報に対する算出処理の例を示す。なお、第２の実施形態では、第１の実施形態と同様の構成について同一の符号を付して説明を省略する。
【００４５】
図８を用いて、第２の実施形態に係る算出処理の一例について説明する。図８は、第２の実施形態に係る算出処理の一例を示す図である。図８では、算出装置２００により算出処理が実行される例を示す。
【００４６】
図８に示すように、算出システム２は、外部装置１０と、端末装置２０と、算出装置２００とを含む。外部装置１０、端末装置２０及び算出装置２００は、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図８に示す算出システム２には、複数台の外部装置１０や、複数台の端末装置２０や、複数台の算出装置２００が含まれてもよい。
【００４７】
第２の実施形態に係る外部装置１０は、第１の実施形態に係る外部装置１０と同様の構成であるため、説明を省略する。
【００４８】
第２の実施形態に係る端末装置２０は、第１の実施形態に係る端末装置２０と同様の構成であるため、説明を省略する。
【００４９】
第２の実施形態に係る算出装置２００は、外部装置１０から取得された投稿情報に人名と関連語とが含まれない場合に、文長情報と出現頻度とに基づいて人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを選択する。そして、算出装置２００は、人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報における人名と関連語との関連度を算出する。そして、算出装置２００は、人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報を要約として生成する。
【００５０】
例えば、人名が「ＸＸＸＸ」であり、かかる人名に関連する関連語としてサ変名詞である「当選」であるとする。この場合、算出装置２００は、外部装置１０から取得された投稿情報に「ＸＸＸＸ」と「当選」とが含まれない場合に、文長情報と出現頻度とに基づいて「ＸＸＸＸ」のみを含む投稿情報と「当選」のみを含む投稿情報とを選択する。続いて、算出装置２００は、「ＸＸＸＸ」のみを含む投稿情報と「当選」のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報における「ＸＸＸＸ」と「当選」との関連度を算出する。そして、算出装置２００は、「ＸＸＸＸ」のみを含む投稿情報と「当選」のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報を要約として生成する。
【００５１】
以下、図８を用いて、算出装置２００によるユーザによって投稿された投稿情報における文長情報と出現頻度に基づいて、人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報を要約として生成する算出処理の一例を流れに沿って説明する。
【００５２】
まず、図８に示すように、算出装置２００は、ユーザによって投稿された投稿情報を外部装置１０から取得する（ステップＳ２１）。そして、算出装置２００は、ユーザによって投稿された投稿情報に人名と関連語とが含まれない場合に、文長情報と出現頻度とに基づいて人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを選択する（ステップＳ２２）。
【００５３】
例えば、図８の例では、投稿情報ＳＴ３４の文長情報は１１文字であり、投稿情報ＳＴ３５の文長情報は１２文字であり、投稿情報ＳＴ３６の文長情報は２０文字である。そして、投稿情報ＳＴ３４の人名「ＸＸＸＸ」の出現頻度は１回であり、投稿情報ＳＴ３５の人名「ＸＸＸＸ」の出現頻度は１回であり、投稿情報ＳＴ３６の人名「ＸＸＸＸ」の出現頻度は１回である。これより、算出装置２００は、以下のような式（１）によりスコアＳＣを算出する。
【００５４】
スコアＳＣ  ＝  ｗ１＊ｘ＋ｗ２＊ｙ  ・・・  （１）
【００５５】
上記式（１）では、「ｗ１」は、任意の重みを示し、「ｘ」は、文長情報に関する関数を示し、「ｗ２」は、任意の重みを示し、「ｙ」は、出現頻度に関する関数を示す。そして、算出装置２００は、スコアＳＣが最も大きい投稿情報ＳＴ３６を人名のみを含む投稿情報として選択する。
【００５６】
算出装置２００は、人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報における人名と関連語との関連度を算出する（ステップＳ２３）。例えば、算出装置２００は、ＫＮＰやＣａｂｏＣｈａ等の係り受け解析を用いて、投稿情報ＳＴ３６「ＸＸＸＸがＡＡ党から出馬し、大統領に勝利」と投稿情報ＳＴ３３「ＺＺＺ国の大統領に当選」を組み合わせた投稿情報「ＸＸＸＸがＡＡ党から出馬、大統領に勝利し、ＺＺＺ国の大統領に当選」における人名「ＸＸＸＸ」と関連語「当選」との関連度を９０％として算出する。
【００５７】
そして、算出装置２００は、関連度が所定の閾値以上である場合に、人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報を要約としてユーザに提供する（ステップＳ２４）。
【００５８】
このように、算出装置２００は、文長情報と出現頻度とに基づいて、人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とを選択する。そして、算出装置２００は、人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報における人名と関連語との関連度を算出する。これにより、算出装置２００は、文長情報と出現頻度とに基づいて選択された投稿情報を組み合わせた投稿情報に含まれる人名と関連語との関連度を算出するため、キーワード情報同士の関連度を高精度で算出することができる。
【００５９】
〔２−２．決定装置の構成〕
次に、図９を用いて、第２の実施形態に係る算出装置２００の構成について説明する。図９は、第２の実施形態に係る算出装置２００の構成例を示す図である。図９に示すように、算出装置２００は、通信部１１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。
【００６０】
記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部２２０は、投稿情報記憶部２２１と、関連度情報記憶部１２２と、要約情報記憶部１２３とを有する。
【００６１】
第２の実施形態に係る投稿情報記憶部２２１は、ユーザによって投稿された投稿情報を記憶する。ここで、図１０に、第２の実施形態に係る投稿情報記憶部２２１の一例を示す。図１０に示した例では、投稿情報記憶部２２１は、「順位」、「投稿情報」、「文長情報」、「出現頻度」、「スコア」といった項目を有する。
【００６２】
「順位」は、文長情報と出現頻度とに基づいて順位付される投稿情報の順位を示す。「投稿情報」は、ユーザによって投稿される投稿内容を示す。「文長情報」は、投稿情報の文字数の長さを示す。「出現頻度」は、人名あるいは関連語が投稿情報中に出現する頻度を示す。「スコア」は、式（１）により文長情報と出現頻度とに基づいて算出されるスコアを示す。例えば、図１０の例では、「ＸＸＸＸ」のみを含む投稿情報の順位を示す。図１０に示すように、ユーザＵ１が投稿した投稿情報ＰＯ１である「ＸＸＸＸがＡＡ党から出馬し、大統領に勝利」は、式（１）により算出されたスコアが９２と最も大きい値を示すため、順位が「１」であることを示す。
【００６３】
制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、算出装置２００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【００６４】
図９に示すように、制御部２３０は、取得部１３１と、選択部２３２と、算出部２３３と、生成部２３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部２３０の内部構成は、図９に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部２３０が有する各処理部の接続関係は、図９に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００６５】
選択部２３２は、取得部１３１によって取得された第１投稿情報（人名を含む投稿情報に相当）のうち文字数に基づいて人名を含む投稿情報を選択し、第２投稿情報（関連語を含む投稿情報に相当）のうち文字数に基づいて関連語を含む投稿情報を選択する。また、選択部２３２は、取得部１３１によって取得された人名を含む投稿情報のうち人名が出現する頻度に基づいて人名を含む投稿情報を選択し、関連語を含む投稿情報のうち関連語が出現する頻度に基づいて関連語を含む投稿情報を選択する。具体的には、選択部２３２は取得部１３１によって取得された投稿情報に人名のみあるいは関連語のみが含まれる場合に、文長情報と出現頻度に基づいて人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを選択する。
【００６６】
例えば、図１０の例では、選択部２３２は、取得部１３１によって取得された投稿情報に「ＸＸＸＸ」のみが含まれる場合に、文長情報と出現頻度とに基づいて「ＸＸＸＸ」のみを含む投稿情報として投稿情報「ＸＸＸＸがＡＡ党から出馬し、大統領に勝利」を選択する。
【００６７】
算出部２３３は、取得部１３１によって取得された投稿情報に基づいて、人名と、人名と関連する関連語との関連度を算出する。具体的には、算出部２３３は、取得部１３１によって取得された投稿情報のうち、人名と関連語とが含まれない場合に、人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報における人名と関連語との関連度を算出する。例えば、図８の例では、算出部２３３は、選択部２３２によって選択された人名と関連語とを含む投稿情報を組み合わせた投稿情報において、ＫＮＰやＣａｂｏＣｈａ等の係り受け解析を用いて、人名「ＸＸＸＸ」と関連語「当選」との関連度を９０％として算出する。
【００６８】
生成部２３４は、選択部２３２によって選択された人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報を要約として生成する。例えば、図８の例では、生成部２３４は、選択部２３２によって選択された投稿情報「ＸＸＸＸがＡＡ党から出馬し、大統領に勝利」と投稿情報「ＺＺＺ国の大統領に当選」を組み合わせた投稿情報「ＸＸＸＸがＡＡ党から出馬し、大統領に勝利し、ＺＺＺ国の大統領に当選」を要約として生成する。なお、生成部２３４は、選択部２３２によって選択された人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報を適宜編集することで、要約を生成してもよい。
【００６９】
〔２−３．算出装置による算出処理手順の一例を示すフローチャート〕
次に、図１１を用いて、第２の実施形態に係る算出装置２００による算出処理手順の一例の手順について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る算出装置２００による算出処理手順を示すフローチャートである。
【００７０】
図１１に示すように、取得部１３１は、外部装置１０から、ユーザによって投稿された投稿情報を取得する（ステップＳ２０１）。選択部２３２は、取得部１３１によって取得された投稿情報に人名と関連語とが含まれない場合に、文長情報と出現頻度とに基づいて人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを選択する（ステップＳ２０２）。そして、算出部２３３は、選択部２３２によって選択された人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報における人名と関連語との関連度を算出する（ステップＳ２０３）。そして、生成部２３４は、選択部２３２によって選択された人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報を要約として生成する（ステップＳ２０４）。そして、提供部１３５は、算出部２３３によって算出された関連度が所定の閾値以上である場合に（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、生成部２３４によって生成された要約をユーザに提供する（ステップＳ２０６）。一方、提供部１３５は、算出部２３３によって算出された関連度が所定の閾値より小さい場合に（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、ステップＳ２０２の処理の前まで戻る。
【００７１】
このように、算出装置２００は、文長情報と出現頻度とに基づいて、人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とを選択する。そして、算出装置２００は、人名のみを含む投稿情報と関連語のみを含む投稿情報とを組み合わせた投稿情報における人名と関連語との関連度を算出する。これにより、算出装置２００は、文長情報と出現頻度とに基づいて選択された投稿情報を組み合わせた投稿情報に含まれる人名と関連語との関連度を算出するため、キーワード情報同士の関連度を高精度で算出することができる。
【００７２】
〔３．変形例〕
上述した算出装置１００又２００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、算出装置１００又２００の他の実施形態について説明する。
【００７３】
〔３−１．算出装置〕
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・統合の具体的形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、第１の実施形態に係る算出装置１００は、第２の実施形態で説明した算出処理を行い、第２の実施形態に係る算出装置２００は、第１の実施形態で説明した算出処理を行ってもよい。
【００７４】
〔３−２．キーワード情報〕
上記実施形態において、算出装置１００又２００の選択部１３２又２３２は、上述では人名と人名に関連する関連語とを含む投稿情報を選択すると説明してきたが、人名に限らず、他の名詞を選択してもよい。例えば、選択部１３２又２３２は、人名ではない固有名詞（例えば、ゲームの名前やスポーツの名前など）とかかる固有名詞に関連する関連語とを含む投稿情報を選択してもよい。
【００７５】
〔３−３．関連語〕
上記実施形態において、算出装置１００又２００の選択部１３２又２３２は、上述では人名と人名に関連する関連語としてサ変名詞とを含む投稿情報を選択すると説明してきたが、サ変名詞に限らず、名詞等を選択してもよい。例えば、選択部１３２又２３２は、人名とサ変名詞ではない動詞（例えば、行うや選ぶなど）とを含む投稿情報を選択してもよい。
【００７６】
〔３−４．選択処理〕
上記実施形態において、算出装置２００の選択部２３２は、取得部１３１によって取得された人名および関連語以外の第３キーワード情報（共通語に相当）がともに出現する人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とに基づいて、人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とを選択してもよい。具体的には、算出装置２００の選択部２３２は、取得部１３１によって取得された人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報において文長情報と出現頻度と人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とに共通に含まれるキーワード情報を示す共通語とに基づいて、人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とを選択してもよい。
【００７７】
例えば、人名が「ＸＸＸＸ」であり、かかる人名に関連する関連語としてサ変名詞である「勝利」であるとする。この場合、選択部２３２は、文長情報と出現頻度と共通語とに基づいて、人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とを選択する。図１２の例では、投稿情報テーブルＴ１には、人名「ＸＸＸＸ」のみを含む投稿情報において、文長情報と出現頻度とに基づいて順位付された投稿情報が示されている。また、投稿情報テーブルＴ２には、関連語「勝利」のみを含む投稿情報において、文長情報と出現頻度とに基づいて順位付された投稿情報が示されている。図１２に示すように、選択部２３２は、人名を含む投稿情報として、投稿情報テーブルＴ１から共通語である「ＡＡ党」を含む投稿情報「ＸＸＸＸがＡＡ党から大統領選に出馬」を選択する。また、選択部２３２は、関連語を含む投稿情報として、投稿情報テーブルＴ２から投稿情報「ＡＡ党が大統領選に勝利」を選択する。
【００７８】
このように、選択部２３２は、文長情報と出現頻度と共通語とに基づいて、人名を含む投稿情報と関連語を含む投稿情報とを選択する。これにより、算出装置２００は、文長情報と出現頻度と共通語とに基づいて選択された投稿情報を組み合わせた投稿情報に含まれる人名と関連語との関連度を算出するため、人名と関連語とが同一の投稿情報に含まれていない場合であっても、キーワード情報同士の関連度を高精度で算出することができる。
【００７９】
〔４．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る外部装置１０、端末装置２０、算出装置１００又は２００は、例えば図１３に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、算出装置１００を例に挙げて説明する。図１３は、算出装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【００８０】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００８１】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００がネットワークＮを介して生成したデータを他の機器へ送信する。
【００８２】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【００８３】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００８４】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る算出装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００８５】
〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る算出装置１００は、取得部１３１と、算出部１３３とを有する。取得部１３１は、ユーザによって投稿される投稿情報を取得する。算出部１３３は、取得部１３１によって取得された投稿情報に基づいて、第１キーワード情報（人名に相当）と、第１キーワード情報と関連する第２キーワード情報（関連語に相当）との関連度を算出する。
【００８６】
これにより、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザによって投稿される投稿情報に基づいて注目の人名とかかる人名と関連する関連語との関連度を高精度で算出できる。
【００８７】
また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３３は、取得部１３１によって取得された投稿情報のうち、第１キーワード情報と第２キーワード情報との双方が含まれる投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と第２キーワード情報との関連度を算出する。
【００８８】
また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３３は、第１キーワード情報と第２キーワード情報との双方が含まれる投稿情報のうち、第１キーワード情報と第２キーワード情報との位置の近さに基づいて選択された投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と第２キーワード情報との関連度を算出する。
【００８９】
これにより、実施形態に係る算出装置１００は、人名と関連語との双方が含まれている投稿情報において、注目の人名とかかる人名と関連する関連語との関連度を高精度で算出できる。
【００９０】
また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３３は、取得部１３１によって取得された投稿情報のうち、第１キーワード情報を含む第１投稿情報（人名のみを含む投稿情報）と第２キーワード情報を含む第２投稿情報（関連語のみを含む投稿情報）とに基づいて、第１キーワード情報と第２キーワード情報との関連度を算出する。
【００９１】
また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３３は、第１投稿情報のうち文字数に基づいて選択された第１投稿情報と、第２投稿情報のうち文字数に基づいて選択された第２投稿情報とに基づいて、第１キーワード情報と第２キーワード情報との関連度を算出する。
【００９２】
また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３３は、第１投稿情報のうち第１キーワード情報が出現する頻度に基づいて選択された第１投稿情報と、第２投稿情報のうち第２キーワード情報が出現する頻度に基づいて選択された第２投稿情報とに基づいて、第１キーワード情報と第２キーワード情報との関連度を算出する。
【００９３】
また、実施形態に係る算出装置１００において、算出部１３３は、第１キーワード情報および第２キーワード情報以外の第３キーワード情報がともに出現する第１投稿情報と第２投稿情報とに基づいて、第１キーワード情報と第２キーワード情報との関連度を算出する。
【００９４】
これにより、実施形態に係る算出装置１００は、人名と関連語との双方が含まれていない投稿情報において、注目の人名とかかる人名と関連する関連語との関連度を高精度で算出できる。
【００９５】
また、実施形態に係る算出装置１００は、取得部１３１によって取得された投稿情報のうち、所定の基準によって選択された投稿情報に基づいて要約を生成する生成部１３４をさらに備える。
【００９６】
これにより、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザによって投稿される投稿情報のうち、所定の基準によって選択された投稿情報に基づいて要約を生成することで、注目の人名が上昇した理由をユーザに的確に提供することができる。
【００９７】
また、実施形態に係る算出装置１００において、生成部１３４は、第１キーワード情報と第２キーワード情報との双方が含まれる投稿情報のうち、第１キーワード情報と第２キーワード情報との位置の近さに基づいて選択された投稿情報に基づいて、要約を生成する。
【００９８】
これにより、実施形態に係る算出装置１００は、人名と関連語との双方が含まれている投稿情報において、注目の人名とかかる人名と関連する関連語とを含む要約を生成することで、注目の人名が上昇した理由をユーザに的確に提供することができる。
【００９９】
また、実施形態に係る算出装置１００において、生成部１３４は、第１投稿情報のうち文字数に基づいて選択された第１投稿情報と、第２投稿情報のうち文字数に基づいて選択された第２投稿情報とに基づいて、要約を生成する。
【０１００】
また、実施形態に係る算出装置１００において、生成部１３４は、第１投稿情報のうち第１キーワード情報が出現する頻度に基づいて選択された第１投稿情報と、第２投稿情報のうち第２キーワード情報が出現する頻度に基づいて選択された第２投稿情報とに基づいて、要約を生成する。
【０１０１】
これにより、実施形態に係る算出装置１００は、人名と関連語との双方が含まれていない投稿情報において、注目の人名とかかる人名と関連する関連語とを含む要約を生成することで、注目の人名が上昇した理由をユーザに的確に提供することができる。
【０１０２】
上述してきたように、実施形態に係る算出装置１００は、取得部１３１と、生成部１３４とを有する。取得部１３１は、ユーザによって投稿される投稿情報を取得する。算出部１３３は、取得部１３１によって取得された投稿情報に基づいて、第１キーワード情報と、第１キーワード情報と関連する第２キーワード情報とを含む要約を生成する。
【０１０３】
これにより、実施形態に係る算出装置１００は、ユーザによって投稿される投稿情報に基づいて注目の人名とかかる人名と関連する関連語とを含む要約を生成することで、注目の人名が上昇した理由をユーザに的確に提供することができる。
【０１０４】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【符号の説明】
【０１０５】
１  算出システム
２  算出システム
１０  外部装置
２０  端末装置
１００  算出装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  投稿情報記憶部
１２２  関連度情報記憶部
１２３  要約情報記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  選択部
１３３  算出部
１３４  生成部
１３５  提供部
２００  算出装置
２２０  記憶部
２２１  投稿情報記憶部
２３０  制御部
２３２  選択部
２３３  算出部
２３４  生成部
【図１】
2019046016.tif 000003
【図２】
2019046016.tif 000004
【図３】
2019046016.tif 000005
【図４】
2019046016.tif 000006
【図５】
2019046016.tif 000007
【図６】
2019046016.tif 000008
【図７】
2019046016.tif 000009
【図８】
2019046016.tif 000010
【図９】
2019046016.tif 000011
【図１０】
2019046016.tif 000012
【図１１】
2019046016.tif 000013
【図１２】
2019046016.tif 000014
【図１３】
2019046016.tif 000015