(57)【要約】【課題】参照数が少ないコンテンツでも、将来参照される可能性を含むコンテンツを抽出できる抽出プログラム、抽出方法および抽出装置を提供する。【解決手段】抽出プログラムは、複数のコンテンツのそれぞれにつき参照された数となる参照数をそれぞれ取得する処理をコンピュータに実行させる。抽出プログラムは、参照数に基づいて、複数のコンテンツを複数のグループに分類する処理をコンピュータに実行させる。抽出プログラムは、コンテンツに含まれる単語の出現頻度に基づいた、コンテンツの主要語句を、複数のグループそれぞれから抽出する処理をコンピュータに実行させる。抽出プログラムは、複数のグループに共通して出現する主要語句を含むコンテンツを抽出する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１
2019003524.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテンツのそれぞれにつき参照された数となる参照数をそれぞれ取得し、
前記参照数に基づいて、複数の前記コンテンツを複数のグループに分類し、
前記コンテンツに含まれる単語の出現頻度に基づいた、前記コンテンツの主要語句を、複数の前記グループそれぞれから抽出し、
複数の前記グループに共通して出現する前記主要語句を含む前記コンテンツを抽出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。
【請求項２】
前記分類する処理は、被評価コンテンツと異なる複数のコンテンツを複数の前記グループに分類し、
前記コンテンツを抽出する処理は、前記被評価コンテンツが、複数の前記グループに共通して出現する前記主要語句を含む場合に、前記被評価コンテンツを抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の抽出プログラム。
【請求項３】
前記分類する処理は、複数の前記コンテンツを、前記参照数が少ない側の第１グループと、前記参照数が多い側の第２グループとに分類する、
ことを特徴とする請求項２に記載の抽出プログラム。
【請求項４】
複数の前記グループそれぞれから抽出した前記主要語句を、前記第１グループのみに出現する第１の主要語句、前記第１グループおよび前記第２グループに共通して出現する第２の主要語句、ならびに、前記第２グループのみに出現する第３の主要語句に分類する処理をコンピュータに実行させ、
前記コンテンツを抽出する処理は、前記第１の主要語句、前記第２の主要語句および前記第３の主要語句の各出現頻度に基づいて、前記コンテンツを抽出する、
ことを特徴とする請求項３に記載の抽出プログラム。
【請求項５】
前記主要語句を分類する処理は、前記被評価コンテンツから抽出した前記主要語句のうち、前記第１の主要語句、前記第２の主要語句および前記第３の主要語句のいずれにも該当しない主要語句である第４の主要語句を記憶部に記憶し、次に前記コンテンツを抽出する際に、前記被評価コンテンツから抽出した第４の主要語句が、前記記憶部に記憶された第４の主要語句と一致する場合に、前記抽出した第４の主要語句を前記第１の主要語句に分類する、
ことを特徴とする請求項４に記載の抽出プログラム。
【請求項６】
前記コンテンツを抽出する処理は、予め設定された第５の主要語句を記憶する記憶部を参照して、前記第１の主要語句、前記第２の主要語句、前記第３の主要語句および前記第５の主要語句の各出現頻度に基づいて、前記コンテンツを抽出する、
ことを特徴とする請求項４または５に記載の抽出プログラム。
【請求項７】
複数の前記コンテンツのうち、抽出されなかった前記コンテンツにおける前記第１の主要語句、前記第２の主要語句、前記第３の主要語句および前記第５の主要語句の各出現頻度に基づいて、前記コンテンツを抽出するための前記各出現頻度の設定値を更新する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項６に記載の抽出プログラム。
【請求項８】
前記更新する処理は、前記抽出されなかった前記コンテンツに含まれる前記第１の主要語句が前記第５の主要語句を記憶する記憶部に含まれる場合に、前記第１の主要語句と一致する前記第５の主要語句を、前記第５の主要語句を記憶する記憶部から削除する、
ことを特徴とする請求項７に記載の抽出プログラム。
【請求項９】
前記更新する処理は、抽出された前記コンテンツに含まれる前記第３の主要語句を、追加する第５の主要語句として、前記第５の主要語句を記憶する記憶部に記憶する、
ことを特徴とする請求項７または８に記載の抽出プログラム。
【請求項１０】
前記複数のコンテンツの参照数の取得元に対して、抽出されなかった前記被評価コンテンツのうち、所定の条件を満たす前記被評価コンテンツについて削除を指示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２〜９のいずれか１つに記載の抽出プログラム。
【請求項１１】
複数のコンテンツのそれぞれにつき参照された数となる参照数をそれぞれ取得し、
前記参照数に基づいて、複数の前記コンテンツを複数のグループに分類し、
前記コンテンツに含まれる単語の出現頻度に基づいた、前記コンテンツの主要語句を、複数の前記グループそれぞれから抽出し、
複数の前記グループに共通して出現する前記主要語句を含む前記コンテンツを抽出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする抽出方法。
【請求項１２】
複数のコンテンツのそれぞれにつき参照された数となる参照数をそれぞれ取得する取得部と、
前記参照数に基づいて、複数の前記コンテンツを複数のグループに分類する分類部と、
前記コンテンツに含まれる単語の出現頻度に基づいた、前記コンテンツの主要語句を、複数の前記グループそれぞれから抽出する第１抽出部と、
複数の前記グループに共通して出現する前記主要語句を含む前記コンテンツを抽出する第２抽出部と、
を有することを特徴とする抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、抽出プログラム、抽出方法および抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
Ｗｅｂサイトには、様々なコンテンツが公開されているが、例えば陳腐化した技術に関する情報等のユーザが閲覧しないコンテンツも含まれていることがある。この様な閲覧されないコンテンツは、Ｗｅｂサイトのメンテナンス時に削除することが望まれる。コンテンツの評価方法としては、例えば、コンテンツへのアクセスログに基づいて、アクセス数の移動平均値を算出し、移動平均値の推移に基づいてコンテンツの有用性が継続しているか否かを判定することが提案されている。また、Ｗｅｂ文書から主要コンテンツを抽出し、抽出した主要コンテンツから知名度や話題性の高いキーワードを抽出することが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１５４４８７号公報
【特許文献２】特開２０１０−２０４８６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
閲覧されないコンテンツを削除する際に、例えば、単純にアクセス数が少ないコンテンツを削除対象のコンテンツとすると、アクセス数は少ないが将来参照される可能性を含むコンテンツも削除されてしまう場合がある。このため、将来参照される可能性を含むコンテンツについて、削除対象とならないように予め抽出することが求められる。しかしながら、Ｗｅｂサイトの管理者が各コンテンツについて、それぞれ内容を確認しながら抽出することは、多大な手間がかかり困難である。
【０００５】
一つの側面では、参照数が少ないコンテンツでも、将来参照される可能性を含むコンテンツを抽出できる抽出プログラム、抽出方法および抽出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの態様では、抽出プログラムは、複数のコンテンツのそれぞれにつき参照された数となる参照数をそれぞれ取得する処理をコンピュータに実行させる。抽出プログラムは、前記参照数に基づいて、複数の前記コンテンツを複数のグループに分類する処理をコンピュータに実行させる。抽出プログラムは、前記コンテンツに含まれる単語の出現頻度に基づいた、前記コンテンツの主要語句を、複数の前記グループそれぞれから抽出する処理をコンピュータに実行させる。抽出プログラムは、複数の前記グループに共通して出現する前記主要語句を含む前記コンテンツを抽出する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
参照数が少ないコンテンツでも、将来参照される可能性を含むコンテンツを抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例の抽出システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、キーフレーズ記憶部の一例を示す図である。
【図３】図３は、不明キーフレーズ記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、ユーザ辞書記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、削除候補記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、条件記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、被評価コンテンツとキーフレーズの抽出対象との関係の一例を示す図である。
【図８】図８は、キーフレーズの抽出の一例を示す図である。
【図９】図９は、削除条件の更新の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例の抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、不明キーフレーズ処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、削除処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、更新処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、コンテンツの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、コンテンツＤ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、コンテンツＥ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、コンテンツＦ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、コンテンツＧ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、コンテンツＨ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、コンテンツＩ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、コンテンツＪ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、コンテンツの評価結果の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、抽出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて、本願の開示する抽出プログラム、抽出方法および抽出装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組みあわせてもよい。
【実施例】
【００１０】
図１は、実施例の抽出システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示す抽出システム１は、Ｗｅｂサーバ１０と、抽出装置１００とを有する。なお、Ｗｅｂサーバ１０の数は限定されず、任意の数のＷｅｂサーバ１０を有してもよい。Ｗｅｂサーバ１０と、抽出装置１００との間は、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワークＮには、有線または無線を問わず、インターネットを始め、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。
【００１１】
Ｗｅｂサーバ１０は、例えば、ある製品群について顧客やサービスマン等に情報を提供するＷｅｂサイト（以下、サイトともいう。）を運用するための情報処理装置である。Ｗｅｂサーバ１０は、提供するサイト内に複数のコンテンツ、例えば、ＨＴＭＬ（HyperText  Markup  Language）で記述されたＷｅｂページを有する。また、Ｗｅｂサーバ１０は、各コンテンツに対するアクセス数（以下、参照数ともいう。）やアクセス日時等を含むアクセスログを記録する。また、Ｗｅｂサーバ１０は、抽出装置１００から受信した削除情報に基づいて、削除情報に対応するコンテンツを削除する。なお、本実施例では、１つのＷｅｂサーバ１０が１つのサイトを提供する例を用いて説明するが、これに限定されず、１つのＷｅｂサーバ１０が複数のサイトを提供するようにしてもよい。
【００１２】
抽出装置１００は、ネットワークＮを介して、Ｗｅｂサーバ１０から複数のコンテンツのそれぞれにつき参照された数となる参照数をそれぞれ取得する。抽出装置１００は、参照数に基づいて、複数のコンテンツを複数のグループに分類する。抽出装置１００は、コンテンツに含まれる単語の出現頻度に基づいた、コンテンツの主要語句を、複数のグループそれぞれから抽出する。抽出装置１００は、複数のグループに共通して出現する主要語句を含むコンテンツを抽出する。これにより、抽出装置１００は、参照数が少ないコンテンツでも、将来参照される可能性を含むコンテンツを抽出できる。
【００１３】
次に、抽出装置１００の構成について説明する。図１に示すように、抽出装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、抽出装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。
【００１４】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮを介してＷｅｂサーバ１０と有線または無線で接続され、Ｗｅｂサーバ１０との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。通信部１１０は、Ｗｅｂサーバ１０から受信したアクセスログを制御部１３０に出力する。また、通信部１１０は、制御部１３０から入力された削除情報をＷｅｂサーバ１０に送信する。
【００１５】
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、ハードディスクや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、キーフレーズ記憶部１２１と、不明キーフレーズ記憶部１２２と、ユーザ辞書記憶部１２３と、削除候補記憶部１２４と、条件記憶部１２５とを有する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。
【００１６】
キーフレーズ記憶部１２１は、キーフレーズの抽出対象のコンテンツから抽出したキーフレーズを、コンテンツ内における出現頻度に分類して記憶する。なお、キーフレーズは、コンテンツの主要語句でありキーワードを含む。キーフレーズは、例えば、名詞のみの単語、複数の名詞を有する語句、形容詞と名詞とを組み合わせた語句等である。図２は、キーフレーズ記憶部の一例を示す図である。図２に示すように、キーフレーズ記憶部１２１は、被評価コンテンツごとに、キーフレーズの抽出対象コンテンツから抽出したキーフレーズを出現頻度に応じて分類するための「陳腐化」、「普遍」、「トレンド」といった項目を有する。
【００１７】
「陳腐化」は、アクセス数に応じて２つのグループに分類された各コンテンツから抽出されたキーフレーズのうち、アクセス数の少ないグループのみに出現するキーフレーズを示す情報である。「普遍」は、アクセス数に応じて２つのグループに分類された各コンテンツから抽出されたキーフレーズのうち、どちらのグループにも出現するキーフレーズを示す情報である。「トレンド」は、アクセス数に応じて２つのグループに分類された各コンテンツから抽出されたキーフレーズのうち、アクセス数の多いグループのみに出現するキーフレーズを示す情報である。
【００１８】
図２のコンテンツＡ−１の例では、陳腐化に分類されたキーフレーズは、「Windows（登録商標）  Server  2000」、「Windows95」、「Windows98」、「ご案内」、「対象ＯＳ」である。また、普遍に分類されたキーフレーズは、「インストール」、「Ｆ通」、「マニュアル」、「Windows8」である。また、トレンドに分類されたキーフレーズは、「Windows  Server  2016」、「Windows10」、「Windows7」、「アップデート」である。なお、以下の説明では、これら分類されたキーフレーズについて、それぞれ陳腐化キーフレーズ、普遍キーフレーズ、および、トレンドキーフレーズと表現する場合がある。
【００１９】
図１の説明に戻って、不明キーフレーズ記憶部１２２は、被評価コンテンツから抽出したキーフレーズのうち、陳腐化、普遍、トレンドのいずれにも分類されず、かつ、ユーザ辞書にも存在しないキーフレーズを記憶する。図３は、不明キーフレーズ記憶部の一例を示す図である。図３に示すように、不明キーフレーズ記憶部１２２は、「Ｎｏ．」、「検出日」、「検出コンテンツ」、「不明キーフレーズ」、「状況」といった項目を有する。不明キーフレーズ記憶部１２２は、例えば、不明キーフレーズごとに１レコードとして記憶する。
【００２０】
「Ｎｏ．」は、不明キーフレーズを識別する識別子である。「検出日」は、被評価コンテンツを評価した際に、当該不明キーフレーズを初めて検出した日を示す情報である。「検出コンテンツ」は、不明キーフレーズを検出したコンテンツを示す情報である。「不明キーフレーズ」は、被評価コンテンツから抽出したキーフレーズのうち、陳腐化、普遍、トレンドのいずれにも分類されず、かつ、ユーザ辞書にも存在しないキーフレーズを示す情報である。「状況」は、当該不明キーフレーズの状況を示す情報である。「状況」は、例えば、保留状態を「ＷＡＩＴ」で示し、当該不明キーフレーズを含むコンテンツが削除された状態を「ＤＥＬ」で示す。図３の１行目の例では、不明キーフレーズ「ＦＭ−８」は、「２０１６年０１月０１日」にコンテンツ「/manual/computer/fm-8/fm-8.html」から検出され、当該コンテンツは既に削除されていることを示す。
【００２１】
図１の説明に戻って、ユーザ辞書記憶部１２３は、被評価コンテンツを削除対象から除外するためのキーフレーズをユーザ辞書として記憶する。図４は、ユーザ辞書記憶部の一例を示す図である。図４に示すように、ユーザ辞書記憶部１２３は、「ユーザ辞書」といった項目を有する。「ユーザ辞書」には、削除対象から除外したいコンテンツに含まれるキーフレーズが予め記憶されるが、キーフレーズの追加および削除が可能である。図４の例では、「サポート終了」、「重要障害案内」といったキーフレーズが登録されている。
【００２２】
図１の説明に戻って、削除候補記憶部１２４は、被評価コンテンツの評価結果に基づいて、削除条件を満たす被評価コンテンツを削除候補コンテンツとして記憶する。図５は、削除候補記憶部の一例を示す図である。図５に示すように、削除候補記憶部１２４は、「削除候補コンテンツ」といった項目を有する。「削除候補コンテンツ」には、削除条件を満たす被評価コンテンツの識別子が記憶される。図５の例では、コンテンツＡ−１およびＡ−２が削除候補コンテンツとして設定されている。
【００２３】
図１の説明に戻って、条件記憶部１２５は、被評価コンテンツを削除候補コンテンツと判定するための削除条件と、被評価コンテンツの更新に関する条件とを記憶する。図６は、条件記憶部の一例を示す図である。図６に示すように、条件記憶部１２５は、「ユーザ辞書」、「陳腐化キーフレーズ」、「普遍キーフレーズ」、「トレンドキーフレーズ」、「最終更新日からの経過日数」といった項目を有する。なお、削除条件は、「ユーザ辞書」、「陳腐化キーフレーズ」、「普遍キーフレーズ」および「トレンドキーフレーズ」である。また、更新に関する条件は、「最終更新日からの経過日数」である。
【００２４】
「ユーザ辞書」は、被評価コンテンツ内の全キーフレーズに対するユーザ辞書に登録されたキーフレーズの出現率の閾値を示す情報である。なお、キーフレーズの出現率は、キーフレーズの出現頻度を百分率で表したものである。「陳腐化キーフレーズ」は、被評価コンテンツ内の全キーフレーズに対する陳腐化キーフレーズの出現率の閾値を示す情報である。「普遍キーフレーズ」は、被評価コンテンツ内の全キーフレーズに対する普遍キーフレーズの出現率の閾値を示す情報である。「トレンドキーフレーズ」は、被評価コンテンツ内の全キーフレーズに対するトレンドキーフレーズの出現率の閾値を示す情報である。「最終更新日からの経過日数」は、被評価コンテンツの最終更新日からの経過日数の閾値を示す情報である。「最終更新日からの経過日数」は、例えば３０日とすることができる。
【００２５】
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムが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１３０は、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ようにしてもよい。
【００２６】
制御部１３０は、取得部１３１と、第１分類部１３２と、第１抽出部１３３と、第２分類部１３４と、第２抽出部１３５と、更新部１３６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。すなわち、制御部１３０の各処理部は、抽出処理を実行する。また、抽出処理は、例えば、毎月、３ヶ月ごと、半年ごと、１年ごと等のように、所定の間隔で実行される。なお、制御部１３０の内部構成は、図１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。
【００２７】
取得部１３１は、例えばＷｅｂサーバ１０の管理者によって図示しない端末装置からサイト内の各コンテンツの評価が指示されると、被評価コンテンツとキーフレーズの抽出対象コンテンツ（以下、抽出対象コンテンツともいう。）とを設定する。取得部１３１は、通信部１１０およびネットワークＮを介して、被評価コンテンツと抽出対象コンテンツとを、対応するＷｅｂサーバ１０から取得する。また、取得部１３１は、通信部１１０およびネットワークＮを介して、設定した抽出対象コンテンツのアクセスログを、対応するＷｅｂサーバ１０から取得する。すなわち、取得部１３１は、複数のコンテンツのそれぞれにつき参照された数となる参照数をそれぞれ取得する。取得部１３１は、取得した抽出対象コンテンツ、および、抽出対象コンテンツのアクセスログを第１分類部１３２に出力する。また、取得部１３１は、取得した被評価コンテンツを第１抽出部１３３に出力する。
【００２８】
ここで、図７を用いて被評価コンテンツとキーフレーズの抽出対象との関係について説明する。図７は、被評価コンテンツとキーフレーズの抽出対象との関係の一例を示す図である。図７の例では、サイトＡは、ある製品群について顧客向けに情報が提供されているサイトである。また、図７の例では、サイトＢおよびサイトＣは、ある製品群についてサービスマンや営業職、システムエンジニア等の製品を提供する企業の社内向けに情報が提供されているサイトである。図７の例では、この様な場合に、顧客向けのサイトであるサイトＡの情報をメンテナンスするために、社内向けのサイトであるサイトＢおよびサイトＣのコンテンツをキーフレーズの抽出対象として、ユーザ辞書とともに利用する。
【００２９】
図７の例では、サイトＡの「Ａ−１．ｈｔｍｌ」が被評価コンテンツに設定された場合、キーフレーズの抽出対象２１に含まれるコンテンツおよびユーザ辞書が、キーフレーズの抽出対象となる。すなわち、取得部１３１は、サイトＡの「Ａ−１．ｈｔｍｌ」を被評価コンテンツとして取得する。また、取得部１３１は、サイトＢの「Ｂ−１．ｈｔｍｌ」〜「Ｂ−３．ｈｔｍｌ」と、サイトＣの「Ｃ−１．ｈｔｍｌ」〜「Ｃ−６．ｈｔｍｌ」とをキーフレーズの抽出対象コンテンツとして取得する。また、取得部１３１は、取得するキーフレーズの抽出対象コンテンツに対応するアクセスログを取得する。なお、抽出装置１００は、「Ａ−１．ｈｔｍｌ」の評価が完了すると、サイトＡの残りのコンテンツについても順次評価を行って、削除するコンテンツを決定する。言い換えると、抽出装置１００は、削除しないコンテンツを抽出する。
【００３０】
また、取得部１３１では、このように被評価コンテンツを含むサイトを、キーフレーズの抽出対象としないことで、より客観的な評価ができる。つまり、同サイト内のコンテンツには、似通ったキーフレーズが散在する可能性が高いと考えられるため、他サイトのコンテンツからキーフレーズを抽出して評価することで、より客観的な評価ができる。
【００３１】
図１の説明に戻って、第１分類部１３２には、取得部１３１から取得した抽出対象コンテンツ、および、抽出対象コンテンツのアクセスログが入力される。第１分類部１３２は、取得したアクセスログに基づいて、抽出対象コンテンツを第１グループおよび第２グループに分類する。つまり、第１分類部１３２は、抽出対象コンテンツを、アクセスログにおける参照数が少ない側の第１グループと、参照数が多い側の第２グループとに分類する。第１分類部１３２は、抽出対象コンテンツを分類したグループに関する分類情報とともに、第１抽出部１３３に出力する。
【００３２】
すなわち、第１分類部１３２は、参照数に基づいて、複数のコンテンツを複数のグループに分類する。また、第１分類部１３２は、被評価コンテンツと異なる複数のコンテンツ（抽出対象コンテンツ）を複数のグループに分類する。
【００３３】
第１抽出部１３３は、第１分類部１３２から抽出対象コンテンツと、分類情報とが入力されると、分類したグループごとにキーフレーズを抽出する。つまり、第１抽出部１３３は、第１グループおよび第２グループのそれぞれについて、キーフレーズを抽出する。すなわち、第１抽出部１３３は、コンテンツに含まれる単語の出現頻度に基づいた、コンテンツの主要語句（キーフレーズ）を、複数のグループそれぞれから抽出する。第１抽出部１３３は、抽出したグループごとのキーフレーズを第２分類部１３４に出力する。
【００３４】
また、第１抽出部１３３は、取得部１３１から被評価コンテンツが入力されると、被評価コンテンツからキーフレーズを抽出する。第１抽出部１３３は、抽出した被評価コンテンツのキーフレーズを第２分類部１３４に出力する。また、第１抽出部１３３は、被評価コンテンツのタイムスタンプを参照し、被評価コンテンツの最終更新日時を取得する。第１抽出部１３３は、取得した最終更新日時を第２抽出部１３５に出力する。なお、被評価コンテンツのタイムスタンプは、例えば、ＯＳ（Operating  System）のファイルシステムが保持している作成日時や最終更新日時等の情報である。
【００３５】
ここで、図８を用いてキーフレーズの抽出について説明する。図８は、キーフレーズの抽出の一例を示す図である。図８に示すように、キーフレーズは、名詞を対象とし、連続する名詞、および、形容詞が付いた名詞は１つのキーフレーズとして扱う。また、助詞でつながれた単語は、別のフレーズとして扱う。なお、キーフレーズの最小単位は、名詞１つとする。図８の例では、「東京」は、名詞のみであるのでキーフレーズは「東京」となる。「東京タワー」は、名詞が２つ連続するのでキーフレーズは「東京タワー」となる。「東京のタワー」は、名詞と助詞と名詞との組み合わせであるので、キーフレーズは「東京」と「タワー」の２つとなる。「赤い東京タワー」は、形容詞が付いた名詞と名詞とが連続するので、キーフレーズは「赤い東京タワー」となる。なお、形容詞は、名詞を修飾して指定対象を限定する役割を持つため、名詞と合わせて１つのキーフレーズとする。「東京タワーは赤い」は、２つの連続する名詞と、助詞と、形容詞との組み合わせであるので、キーフレーズは「東京タワー」となる。
【００３６】
図１の説明に戻って、第２分類部１３４は、第１抽出部１３３からグループごとのキーフレーズが入力されると、各キーフレーズを陳腐化キーフレーズ、普遍キーフレーズおよびトレンドキーフレーズに分類する。第２分類部１３４は、第１グループのみに出現するキーフレーズを陳腐化キーフレーズ、つまり第１の主要語句に分類する。また、第２分類部１３４は、第１グループおよび第２グループに共通して出現するキーフレーズを普遍キーフレーズ、つまり第２の主要語句に分類する。また、第２分類部１３４は、第２グループのみに出現するキーフレーズをトレンドキーフレーズ、つまり第３の主要語句に分類する。第２分類部１３４は、分類した各キーフレーズをキーフレーズ記憶部１２１に記憶する。
【００３７】
すなわち、第２分類部１３４は、複数のグループそれぞれから抽出した主要語句を、第１グループのみに出現する第１の主要語句、第１グループおよび第２グループに共通して出現する第２の主要語句、ならびに、第２グループのみに出現する第３の主要語句に分類する。
【００３８】
また、第２分類部１３４は、第１抽出部１３３から被評価コンテンツのキーフレーズが入力されると、キーフレーズ記憶部１２１およびユーザ辞書記憶部１２３を参照して、入力されたキーフレーズを分類する。すなわち、第２分類部１３４は、被評価コンテンツから抽出したキーフレーズをユーザ辞書キーフレーズ、陳腐化キーフレーズ、普遍キーフレーズ、トレンドキーフレーズおよび不明キーフレーズに分類する。
【００３９】
第２分類部１３４は、被評価コンテンツから抽出したキーフレーズのうち、ユーザ辞書に登録されているキーフレーズを、ユーザ辞書キーフレーズに分類する。第２分類部１３４は、被評価コンテンツから抽出したキーフレーズのうち、キーフレーズ記憶部１２１の「陳腐化」欄のキーフレーズと一致するキーフレーズを、陳腐化キーフレーズに分類する。第２分類部１３４は、被評価コンテンツから抽出したキーフレーズのうち、キーフレーズ記憶部１２１の「普遍」欄のキーフレーズと一致するキーフレーズを、普遍キーフレーズに分類する。第２分類部１３４は、被評価コンテンツから抽出したキーフレーズのうち、キーフレーズ記憶部１２１の「トレンド」欄のキーフレーズと一致するキーフレーズを、トレンドキーフレーズに分類する。第２分類部１３４は、被評価コンテンツから抽出したキーフレーズのうち、ユーザ辞書キーフレーズ、陳腐化キーフレーズ、普遍キーフレーズおよびトレンドキーフレーズのいずれにも分類されなかったキーフレーズを、不明キーフレーズに分類する。
【００４０】
すなわち、不明キーフレーズは、キーフレーズの抽出対象コンテンツおよびユーザ辞書に存在しないキーフレーズであるため、このままでは評価に用いることができない。そこで、第２分類部１３４は、分類された不明キーフレーズが、過去の被評価コンテンツの評価時にも不明キーフレーズに分類されているか否かに基づいて、陳腐化キーフレーズであるかトレンドキーフレーズであるかを判定する不明キーフレーズ処理を実行する。
【００４１】
第２分類部１３４は、分類したキーフレーズに不明キーフレーズがあるか否かを判定する。第２分類部１３４は、不明キーフレーズがない場合には、不明キーフレーズ処理を終了する。第２分類部１３４は、不明キーフレーズがある場合には、不明キーフレーズ記憶部１２２を参照し、不明キーフレーズごとに過去の発生有無を確認する。
【００４２】
第２分類部１３４は、確認した不明キーフレーズが過去に発生している場合には、当該不明キーフレーズを陳腐化キーフレーズに分類する。第２分類部１３４は、確認した不明キーフレーズが過去に発生していない場合には、当該不明キーフレーズを不明キーフレーズ記憶部１２２に記憶する。第２分類部１３４は、全ての不明キーフレーズについて過去の発生有無に基づく処理が終了すると、不明キーフレーズ処理を終了する。第２分類部１３４は、不明キーフレーズ処理が終了すると、被評価コンテンツの分類済みの各キーフレーズを第２抽出部１３５に出力する。
【００４３】
つまり、第２分類部１３４は、確認した不明キーフレーズが過去に発生している場合には、過去の評価時から現在までで、評価基準とする他のサイト（サイトＢおよびサイトＣ）で使用されなかったキーフレーズであるので、陳腐化キーフレーズに分類する。つまり、当該不明キーフレーズは、キーフレーズの抽出対象のコンテンツにて使用されなかった（追加されなかった）キーフレーズである。これに対し、不明キーフレーズがトレンドとなるキーフレーズであれば、他サイトでも追加される可能性が高く、その場合には、トレンドキーフレーズに分類される。すなわち、確認した不明キーフレーズが過去に発生していない場合には、当該不明キーフレーズは、評価基準とする他のサイト（サイトＢおよびサイトＣ）に存在しないキーフレーズであることから、極めて陳腐化またはトレンドであると考えられる。このため、第２分類部１３４は、今後の傾向を確認するために、次回の評価時まで保留とし、当該不明キーフレーズを不明キーフレーズ記憶部１２２に記憶する。
【００４４】
言い換えると、第２分類部１３４は、被評価コンテンツから抽出した主要語句のうち、第１の主要語句、第２の主要語句および第３の主要語句のいずれにも該当しない主要語句である第４の主要語句（不明キーフレーズ）を不明キーフレーズ記憶部１２２に記憶する。第２分類部１３４は、次にコンテンツを抽出する際に、被評価コンテンツから抽出した第４の主要語句が、不明キーフレーズ記憶部１２２に記憶された第４の主要語句と一致する場合に、抽出した第４の主要語句を第１の主要語句（陳腐化キーフレーズ）に分類する。
【００４５】
ここで、不明キーフレーズ記憶部１２２の記憶内容が空の状態から図３に示す不明キーフレーズ記憶部１２２の状態になるまでの遷移について説明する。まず、コンテンツ「/manual/computer/fm-8/fm-8.html」から抽出されたキーフレーズ「ＦＭ−８」が不明キーフレーズに分類される。すると、不明キーフレーズ記憶部１２２には、識別子「００００１」、検出日「２０１６年０１月０１日」、検出コンテンツ「/manual/computer/fm-8/fm-8.html」、不明キーフレーズ「ＦＭ−８」、状況「ＷＡＩＴ」が記憶される。これは、図３の１行目において状況が「ＷＡＩＴ」となった状態である。次に、トレンドとなる「Ｗｉｎｄｏｗｓ２０１６」を含むコンテンツ「/portal/windows/news/news.html」が初登場すると、抽出されたキーフレーズ「Ｗｉｎｄｏｗｓ２０１６」が不明キーフレーズに分類される。すると、不明キーフレーズ記憶部１２２には、識別子「００００２」、検出日「２０１６年０２月０１日」、検出コンテンツ「/portal/windows/news/news.html」、不明キーフレーズ「Ｗｉｎｄｏｗｓ２０１６」、状況「ＷＡＩＴ」が記憶される（図３の２行目の状態）。
【００４６】
続いて、次回の走査時に、不明キーフレーズ「ＦＭ−８」を含む他のコンテンツが登場しなかった場合には、不明キーフレーズ「ＦＭ−８」を陳腐化キーフレーズとする。しかし、例えば、ユーザ辞書キーフレーズがコンテンツ「/manual/computer/fm-8/fm-8.html」に含まれる場合等には、当該コンテンツは削除対象のコンテンツとはならなかったとすると、不明キーフレーズ記憶部１２２の内容は変化しない。一方、当該コンテンツが削除対象のコンテンツとなった場合には、不明キーフレーズ記憶部１２２の不明キーフレーズ「ＦＭ−８」の状況が「ＷＡＩＴ」から「ＤＥＬ」に更新される（図３の１行目の状態）。これで、不明キーフレーズ記憶部１２２の記憶内容が空の状態から、図３に示す不明キーフレーズ記憶部１２２の状態となる。
【００４７】
なお、次回の走査時に、不明キーフレーズ「Ｗｉｎｄｏｗｓ２０１６」を含む他のコンテンツが登場した場合には、当該不明キーフレーズはトレンドキーフレーズとして、キーフレーズ記憶部１２１に記憶される。この場合には、不明キーフレーズ記憶部１２２の不明キーフレーズ「Ｗｉｎｄｏｗｓ２０１６」のレコードは削除するが、そのままレコードを保持してメンテナンス時に削除するようにしてもよい。なお、メンテナンスは、レコード数が膨大になった場合などに行い、状況が「ＤＥＬ」であるレコードや、状況が「ＷＡＩＴ」のまま、所定日数（例えば３６５日）経過したレコードを削除することができる。
【００４８】
第２抽出部１３５は、第２分類部１３４から被評価コンテンツの分類済みの各キーフレーズが入力されると、被評価コンテンツを評価する。すなわち、第２抽出部１３５は、被評価コンテンツの分類済みの各キーフレーズに基づいて、キーフレーズの分類ごとに、被評価コンテンツにおける出現頻度、つまり出現率を算出する。具体的には、第２抽出部１３５は、被評価コンテンツから抽出された全てのキーフレーズのうち、ユーザ辞書キーフレーズの出現率、陳腐化キーフレーズの出現率、普遍キーフレーズの出現率、および、トレンドキーフレーズの出現率を、それぞれ算出する。
【００４９】
第２抽出部１３５は、条件記憶部１２５を参照し、算出した分類済みのキーフレーズごとの出現率に基づいて、被評価コンテンツが削除条件を満たすか否かを判定する。第２抽出部１３５は、被評価コンテンツが削除条件を満たさない場合には、被評価コンテンツを保持するコンテンツであるとして抽出する。第２抽出部１３５は、被評価コンテンツのトレンドキーフレーズを含む更新情報を生成し更新部１３６に出力する。
【００５０】
第２抽出部１３５は、被評価コンテンツが削除条件を満たす場合には、被評価コンテンツを削除候補コンテンツに設定し、設定した削除候補コンテンツの識別子を削除候補記憶部１２４に記憶する。
【００５１】
続いて、第２抽出部１３５は、削除処理を実行する。第２抽出部１３５は、第１抽出部１３３から入力された被評価コンテンツの最終更新日時、および、条件記憶部１２５の更新に関する条件に基づいて、最終更新日から所定日数が経過しているか否かを判定する。すなわち、所定日数は、条件記憶部１２５の「最終更新日からの経過日数」欄の日数となる。
【００５２】
第２抽出部１３５は、最終更新日から所定日数が経過していると判定した場合には、削除候補記憶部１２４を参照して、削除候補コンテンツの識別子に基づく削除情報を生成する。第２抽出部１３５は、通信部１１０およびネットワークＮを介して、対応するＷｅｂサーバ１０に生成した削除情報を送信する。第２抽出部１３５は、削除情報を送信すると、削除条件およびユーザ辞書を更新するための更新情報を生成し更新部１３６に出力する。なお、更新情報には、例えば、算出した分類済みのキーフレーズごとの出現率、削除情報を送信したコンテンツに含まれる陳腐化キーフレーズが含まれる。
【００５３】
第２抽出部１３５は、最終更新日から所定日数が経過していないと判定した場合には、判定対象の削除候補コンテンツの識別子を削除候補記憶部１２４から削除して、削除候補コンテンツの設定を解除する。第２抽出部１３５は、削除候補コンテンツの設定が解除された被評価コンテンツのトレンドキーフレーズを含む更新情報を更新部１３６に出力する。
【００５４】
第２抽出部１３５は、被評価コンテンツの属するサイトに未評価のコンテンツがあるか否かを判定する。第２抽出部１３５は、被評価コンテンツの属するサイトに未評価のコンテンツがあると判定した場合には、次の被評価コンテンツを指定し、指定した被評価コンテンツをＷｅｂサーバ１０から取得する指示を取得部１３１に出力する。
【００５５】
第２抽出部１３５は、被評価コンテンツの属するサイトに未評価のコンテンツがないと判定した場合には、削除条件およびユーザ辞書の更新処理を実行させる更新指示を更新部１３６に出力する。
【００５６】
言い換えると、第２抽出部１３５は、複数のグループに共通して出現する主要語句を含むコンテンツを抽出する。また、第２抽出部１３５は、被評価コンテンツが、複数のグループに共通して出現する主要語句を含む場合に、被評価コンテンツを抽出する。また、第２抽出部１３５は、第１の主要語句（陳腐化キーフレーズ）、第２の主要語句（普遍キーフレーズ）および第３の主要語句（トレンドキーフレーズ）の各出現頻度に基づいて、コンテンツを抽出する。また、第２抽出部１３５は、予め設定された第５の主要語句（ユーザ辞書キーフレーズ）を記憶する記憶部を参照して、第１の主要語句、第２の主要語句、第３の主要語句および第５の主要語句の各出現頻度に基づいて、コンテンツを抽出する。また、第２抽出部１３５は、複数のコンテンツの参照数の取得元（Ｗｅｂサーバ１０）に対して、抽出されなかった被評価コンテンツのうち、所定の条件を満たす被評価コンテンツについて削除を指示する。
【００５７】
更新部１３６には、第２抽出部１３５から被評価コンテンツごとの更新情報が入力される。更新部１３６は、第２抽出部１３５から更新指示が入力されると、更新処理を実行する。更新部１３６は、入力された被評価コンテンツの更新情報に基づいて、削除したコンテンツがあるか否かを判定する。
【００５８】
更新部１３６は、削除したコンテンツがあると判定した場合には、更新情報に基づいて、条件記憶部１２５の削除条件、および、ユーザ辞書記憶部１２３のユーザ辞書を更新する。すなわち、更新部１３６は、削除情報を送信したコンテンツの更新情報に含まれる分類済みのキーフレーズごとの出現率に基づいて、条件記憶部１２５の削除条件を更新する。また、更新部１３６は、削除情報を送信したコンテンツに含まれる陳腐化キーフレーズと一致するキーフレーズを、ユーザ辞書記憶部１２３から削除する。
【００５９】
更新部１３６は、削除したコンテンツがないと判定した場合には、更新情報に基づいて、ユーザ辞書記憶部１２３のユーザ辞書を更新する。すなわち、更新部１３６は、保持するコンテンツであるとして抽出した被評価コンテンツの更新情報に含まれるトレンドキーフレーズを、ユーザ辞書記憶部１２３に追加する。更新部１３６は、入力された全ての更新情報の処理が完了すると、更新処理を終了する。
【００６０】
ここで、図９を用いて削除条件の更新について説明する。図９は、削除条件の更新の一例を示す図である。図９に示す表２２は、例えば、初期値として条件記憶部１２５に記憶されている削除条件および更新に関する条件である。抽出装置１００は、表２２の削除条件および更新に関する条件に基づいて、コンテンツを評価する。表２２の削除条件および更新に関する条件は、例えば、ユーザ辞書が「３０％未満」、陳腐化キーフレーズが「１０％以上」、普遍キーフレーズが「４０％未満」、トレンドキーフレーズが「２０％未満」、最終更新日からの経過日数が「３０日」となっている。
【００６１】
表２３は、例えば、サイトＡのコンテンツ「Ａ−１．ｈｔｍｌ」〜「Ａ−５．ｈｔｍｌ」の５つのコンテンツについての評価結果である。抽出装置１００は、表２３の各評価結果を表２２の削除条件および更新に関する条件と比較して、削除対象のコンテンツを抽出する。表２４は、抽出された削除対象のコンテンツであり、「Ａ−１．ｈｔｍｌ」と「Ａ−３．ｈｔｍｌ」とが削除対象となっている。
【００６２】
更新部１３６は、表２４の各項目に基づいて、表２２の削除条件および更新に関する条件を更新する。更新部１３６は、削除条件の「ユーザ辞書」について、例えば、削除対象の出現率の最大値に所定の係数（例えば、１．２）を乗算した値を、新たな削除条件とする。図９の例では、「Ａ−３．ｈｔｍｌ」の「１５」％に係数「１．２」を乗算して新たな削除条件「１８％未満」を求める。更新部１３６は、削除条件の「陳腐化キーフレーズ」について、例えば、削除対象の出現率の最小値に所定の係数（例えば、０．８）を乗算した値を、新たな削除条件とする。図９の例では、「Ａ−１．ｈｔｍｌ」の「２０」％に係数「０．８」を乗算して新たな削除条件「１６％以上」を求める。
【００６３】
更新部１３６は、削除条件の「普遍キーフレーズ」について、例えば、削除対象の出現率の最大値に所定の係数（例えば、１．２）を乗算した値を、新たな削除条件とする。図９の例では、「Ａ−１．ｈｔｍｌ」の「３５」％に係数「１．２」を乗算して新たな削除条件「４２％未満」を求める。更新部１３６は、削除条件の「トレンドキーフレーズ」について、例えば、削除対象の出現率の最大値に所定の係数（例えば、１．２）を乗算した値を、新たな削除条件とする。図９の例では、「Ａ−１．ｈｔｍｌ」の「１５」％に係数「１．２」を乗算して新たな削除条件「１８％未満」を求める。なお、更新に関する条件である最終更新日からの経過日数については、更新しないものとする。表２５は、更新の式および更新後の削除条件と、更新に関する条件とをまとめたものである。
【００６４】
言い換えると、更新部１３６は、複数のコンテンツのうち、抽出されなかったコンテンツにおける第１の主要語句、第２の主要語句、第３の主要語句および第５の主要語句の各出現頻度に基づいて、コンテンツを抽出するための各出現頻度の設定値を更新する。また、更新部１３６は、抽出されなかったコンテンツに含まれる第１の主要語句が第５の主要語句を記憶するユーザ辞書記憶部１２３に含まれる場合に、第１の主要語句と一致する第５の主要語句を、第５の主要語句を記憶するユーザ辞書記憶部１２３から削除する。また、更新部１３６は、抽出されたコンテンツに含まれる第３の主要語句（トレンドキーフレーズ）を、追加する第５の主要語句（ユーザ辞書キーフレーズ）として、第５の主要語句を記憶するユーザ辞書記憶部１２３に記憶する。
【００６５】
次に、実施例の抽出装置１００の動作について説明する。図１０は、実施例の抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【００６６】
抽出装置１００の取得部１３１は、例えばＷｅｂサーバ１０の管理者によって各コンテンツの評価が指示されると、被評価コンテンツとキーフレーズの抽出対象コンテンツとを設定する（ステップＳ１）。取得部１３１は、被評価コンテンツと抽出対象コンテンツとを、対応するＷｅｂサーバ１０から取得する。また、取得部１３１は、設定した抽出対象コンテンツのアクセスログを、対応するＷｅｂサーバ１０から取得する（ステップＳ２）。取得部１３１は、取得した抽出対象コンテンツ、および、抽出対象コンテンツのアクセスログを第１分類部１３２に出力する。また、取得部１３１は、取得した被評価コンテンツを第１抽出部１３３に出力する。
【００６７】
第１分類部１３２は、取得したアクセスログに基づいて、キーフレーズの抽出対象コンテンツを第１グループおよび第２グループに分類する（ステップＳ３）。第１分類部１３２は、抽出対象コンテンツを分類したグループに関する分類情報とともに、第１抽出部１３３に出力する。
【００６８】
第１抽出部１３３は、第１分類部１３２から抽出対象コンテンツと、分類情報とが入力されると、分類したグループごとにキーフレーズを抽出する（ステップＳ４）。第１抽出部１３３は、抽出したグループごとのキーフレーズを第２分類部１３４に出力する。
【００６９】
第２分類部１３４は、第１抽出部１３３からグループごとのキーフレーズが入力されると、各キーフレーズを陳腐化キーフレーズ、普遍キーフレーズおよびトレンドキーフレーズに分類する（ステップＳ５）。第２分類部１３４は、分類した各キーフレーズをキーフレーズ記憶部１２１に記憶する。
【００７０】
第１抽出部１３３は、取得部１３１から被評価コンテンツが入力されると、被評価コンテンツからキーフレーズを抽出する（ステップＳ６）。第１抽出部１３３は、抽出した被評価コンテンツのキーフレーズを第２分類部１３４に出力する。また、第１抽出部１３３は、被評価コンテンツのタイムスタンプを参照し、被評価コンテンツの最終更新日時を取得する。第１抽出部１３３は、取得した最終更新日時を第２抽出部１３５に出力する。
【００７１】
第２分類部１３４は、第１抽出部１３３から被評価コンテンツのキーフレーズが入力されると、キーフレーズ記憶部１２１およびユーザ辞書記憶部１２３を参照して、入力されたキーフレーズを分類する。すなわち、第２分類部１３４は、被評価コンテンツから抽出したキーフレーズをユーザ辞書キーフレーズ、陳腐化キーフレーズ、普遍キーフレーズ、トレンドキーフレーズおよび不明キーフレーズに分類する（ステップＳ７）。
【００７２】
第２分類部１３４は、不明キーフレーズ処理を実行する（ステップＳ８）。ここで、図１１を用いて不明キーフレーズ処理について説明する。図１１は、不明キーフレーズ処理の一例を示すフローチャートである。
【００７３】
第２分類部１３４は、分類したキーフレーズに不明キーフレーズがあるか否かを判定する（ステップＳ８１）。第２分類部１３４は、不明キーフレーズがない場合には（ステップＳ８１：否定）、不明キーフレーズ処理を終了して元の処理に戻る。第２分類部１３４は、不明キーフレーズがある場合には（ステップＳ８１：肯定）、不明キーフレーズ記憶部１２２を参照し、不明キーフレーズごとに過去の発生有無を確認する（ステップＳ８２）。
【００７４】
第２分類部１３４は、確認した不明キーフレーズが過去に発生しているか否かを判定する（ステップＳ８３）。第２分類部１３４は、確認した不明キーフレーズが過去に発生している場合には（ステップＳ８３：肯定）、当該不明キーフレーズを陳腐化キーフレーズに分類する（ステップＳ８４）。第２分類部１３４は、確認した不明キーフレーズが過去に発生していない場合には（ステップＳ８３：否定）、当該不明キーフレーズを不明キーフレーズ記憶部１２２に記憶する（ステップＳ８５）。第２分類部１３４は、全ての不明キーフレーズについて過去の発生有無に基づく処理が終了すると、不明キーフレーズ処理を終了し、元の処理に戻る。これにより、第２分類部１３４は、不明キーフレーズがいつまでも不明キーフレーズに分類され続けることを抑止できる。
【００７５】
図１０の説明に戻って、第２分類部１３４は、不明キーフレーズ処理が終了すると、被評価コンテンツの分類済みの各キーフレーズを第２抽出部１３５に出力する。
【００７６】
第２抽出部１３５は、第２分類部１３４から被評価コンテンツの分類済みの各キーフレーズが入力されると、被評価コンテンツを評価する（ステップＳ９）。すなわち、第２抽出部１３５は、被評価コンテンツから抽出された全てのキーフレーズのうち、ユーザ辞書キーフレーズの出現率、陳腐化キーフレーズの出現率、普遍キーフレーズの出現率、および、トレンドキーフレーズの出現率を、それぞれ算出する。
【００７７】
第２抽出部１３５は、条件記憶部１２５を参照し、算出した分類済みのキーフレーズごとの出現率に基づいて、被評価コンテンツが削除条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０）。第２抽出部１３５は、被評価コンテンツが削除条件を満たさない場合には（ステップＳ１０：否定）、被評価コンテンツを保持するコンテンツであるとして抽出する。また、第２抽出部１３５は、被評価コンテンツのトレンドキーフレーズを含む更新情報を生成して更新部１３６に出力し、ステップＳ１３に進む。
【００７８】
第２抽出部１３５は、被評価コンテンツが削除条件を満たす場合には（ステップＳ１０：肯定）、被評価コンテンツを削除候補コンテンツに設定し（ステップＳ１１）、設定した削除候補コンテンツの識別子を削除候補記憶部１２４に記憶する。
【００７９】
第２抽出部１３５は、削除処理を実行する（ステップＳ１２）。ここで、図１２を用いて削除処理について説明する。図１２は、削除処理の一例を示すフローチャートである。
【００８０】
第２抽出部１３５は、第１抽出部１３３から入力された被評価コンテンツの最終更新日時、および、条件記憶部１２５の更新に関する条件に基づいて、最終更新日から所定日数が経過しているか否かを判定する（ステップＳ１２１）。第２抽出部１３５は、最終更新日から所定日数が経過していると判定した場合には（ステップＳ１２１：肯定）、削除候補記憶部１２４を参照して、削除候補コンテンツの識別子に基づく削除情報を生成する。第２抽出部１３５は、対応するＷｅｂサーバ１０に生成した削除情報を送信し、削除候補コンテンツを削除させ（ステップＳ１２２）、ステップＳ１２３に進む。
【００８１】
第２抽出部１３５は、最終更新日から所定日数が経過していないと判定した場合には（ステップＳ１２１：否定）、判定対象の削除候補コンテンツの識別子を削除候補記憶部１２４から削除して、削除候補コンテンツの設定を解除し、ステップＳ１２３に進む。
【００８２】
第２抽出部１３５は、削除情報を送信した場合には、削除条件およびユーザ辞書を更新するための更新情報を生成し更新部１３６に出力する。また、第２抽出部１３５は、削除候補コンテンツの設定を解除した場合には、削除候補コンテンツの設定が解除された被評価コンテンツのトレンドキーフレーズを含む更新情報を生成し更新部１３６に出力する（ステップＳ１２３）。第２抽出部１３５は、更新情報を更新部１３６に出力すると、削除処理を終了し、元の処理に戻る。これにより、第２抽出部１３５は、最終更新日からの経過日数に応じて、削除候補コンテンツの削除を制御できる。
【００８３】
図１０の説明に戻って、第２抽出部１３５は、被評価コンテンツの属するサイトに未評価のコンテンツがあるか否かを判定する（ステップＳ１３）。第２抽出部１３５は、未評価のコンテンツがあると判定した場合には（ステップＳ１３：肯定）、次の被評価コンテンツを指定する（ステップＳ１４）。第２抽出部１３５は、指定した被評価コンテンツをＷｅｂサーバ１０から取得する指示を取得部１３１に出力し、ステップＳ１に戻る。第２抽出部１３５は、未評価のコンテンツがないと判定した場合には（ステップＳ１３：否定）、更新指示を更新部１３６に出力する。
【００８４】
更新部１３６は、第２抽出部１３５から更新指示が入力されると、更新処理を実行する（ステップＳ１５）。ここで、図１３を用いて更新処理について説明する。図１３は、更新処理の一例を示すフローチャートである。
【００８５】
更新部１３６は、被評価コンテンツの更新情報に基づいて、削除したコンテンツがあるか否かを判定する（ステップＳ１５１）。更新部１３６は、削除したコンテンツがあると判定した場合には（ステップＳ１５１：肯定）、更新情報に基づいて、条件記憶部１２５の削除条件、および、ユーザ辞書記憶部１２３のユーザ辞書を更新する（ステップＳ１５２）。
【００８６】
更新部１３６は、削除したコンテンツがないと判定した場合には（ステップＳ１５１：否定）、更新情報に基づいて、ユーザ辞書記憶部１２３のユーザ辞書を更新する（ステップＳ１５３）。更新部１３６は、入力された全ての更新情報の処理が完了すると、更新処理を終了し、元の処理に戻る。これにより、更新部１３６は、削除したコンテンツの有無に応じて、削除条件やユーザ辞書を更新できる。
【００８７】
図１０の説明に戻って、抽出装置１００は、更新部１３６における更新処理が終了すると、抽出処理を終了する。これにより、抽出装置１００は、参照数が少ないコンテンツでも、将来参照される可能性を含むコンテンツを抽出できる。また、抽出装置１００は、将来参照される可能性を含むコンテンツを検索する際における、検索負荷を低減できる。
【００８８】
次に、図１４から図２２を用いて、複数のコンテンツを評価し、保持するコンテンツを抽出する具体例について説明する。
【００８９】
図１４は、コンテンツの一例を示す図である。図１４の例では、サイトＤからサイトＪまでの７つのサイトに、それぞれコンテンツＤ−１からコンテンツＪ−１が１つずつあるものとして説明する。また、図１４では、説明のためにコンテンツの内容に代えて、各コンテンツから抽出されたキーフレーズを列挙している。また、図１４には、コンテンツＤ−１からコンテンツＪ−１のそれぞれのアクセス数をキーフレーズの下部に表している。なお、アクセス数は、前回評価時からのアクセス数である。
【００９０】
抽出装置１００は、まず、コンテンツＤ−１を被評価コンテンツに設定し、コンテンツＥ−１からコンテンツＪ−１までをキーフレーズの抽出対象コンテンツに設定する。抽出装置１００は、被評価コンテンツと抽出対象コンテンツとを、対応するＷｅｂサーバ１０から取得する。また、抽出装置１００は、設定した抽出対象コンテンツのアクセスログ（アクセス数を含む）を、対応するＷｅｂサーバ１０から取得する。
【００９１】
抽出装置１００は、アクセス数に基づいて、アクセス数が少ない側の第１グループにコンテンツＥ−１からコンテンツＧ−１を分類する。また、抽出装置１００は、アクセス数が多い側の第２グループにコンテンツＨ−１からコンテンツＪ−１を分類する。抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのそれぞれについて、キーフレーズを抽出する。
【００９２】
図１５は、コンテンツＤ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。図１５には、コンテンツＤ−１を評価する場合における、アクセス少（第１グループ）、および、アクセス多（第２グループ）に分類したキーフレーズを示す。
【００９３】
抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのキーフレーズについて、陳腐化、普遍およびトレンドの各キーフレーズに分類する。なお、図１５から図２１では、ユーザ辞書に登録されているキーフレーズも併せて示している。抽出装置１００は、被評価コンテンツであるコンテンツＤ−１から抽出されたキーフレーズが、ユーザ辞書、陳腐化、普遍、トレンド、不明の各キーフレーズのうち、いずれのキーフレーズであるかを分類する。つまり、抽出装置１００は、コンテンツを評価する。図１５の例では、「Windows95」は、陳腐化キーフレーズに分類され、「インストール」、「マニュアル」および「Ｆ通」は、普遍キーフレーズに分類される。
【００９４】
次に、抽出装置１００は、コンテンツＥ−１を被評価コンテンツに設定し、コンテンツＤ−１、および、コンテンツＦ−１からコンテンツＪ−１までをキーフレーズの抽出対象コンテンツに設定する。なお、コンテンツおよびアクセスログの取得については、コンテンツＤ−１の場合と同様に取得してもよいし、コンテンツＤ−１で取得済みのコンテンツおよびアクセスログを用いてもよく、残りのコンテンツＦ−１からコンテンツＪ−１の説明では省略する。
【００９５】
抽出装置１００は、第１グループ（アクセス少）に、コンテンツＤ−１、Ｆ−１、Ｇ−１を分類する。また、抽出装置１００は、第２グループ（アクセス多）に、コンテンツＨ−１からコンテンツＪ−１を分類する。抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのそれぞれについて、キーフレーズを抽出する。
【００９６】
図１６は、コンテンツＥ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。図１６には、コンテンツＥ−１を評価する場合における、アクセス少（第１グループ）、および、アクセス多（第２グループ）に分類したキーフレーズを示す。
【００９７】
抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのキーフレーズについて、陳腐化、普遍およびトレンドの各キーフレーズに分類する。抽出装置１００は、被評価コンテンツであるコンテンツＥ−１から抽出されたキーフレーズが、ユーザ辞書、陳腐化、普遍、トレンド、不明の各キーフレーズのうち、いずれのキーフレーズであるかを分類する。つまり、抽出装置１００は、コンテンツを評価する。図１６の例では、「Windows  Server  2000」は、陳腐化キーフレーズに分類され、「インストール」、「マニュアル」および「Ｆ通」は、普遍キーフレーズに分類される。
【００９８】
次に、抽出装置１００は、コンテンツＦ−１を被評価コンテンツに設定し、コンテンツＤ−１、コンテンツＥ−１、および、コンテンツＧ−１からコンテンツＪ−１までをキーフレーズの抽出対象コンテンツに設定する。
【００９９】
抽出装置１００は、第１グループ（アクセス少）に、コンテンツＤ−１、Ｅ−１、Ｇ−１を分類する。また、抽出装置１００は、第２グループ（アクセス多）に、コンテンツＨ−１からコンテンツＪ−１を分類する。抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのそれぞれについて、キーフレーズを抽出する。
【０１００】
図１７は、コンテンツＦ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。図１７には、コンテンツＦ−１を評価する場合における、アクセス少（第１グループ）、および、アクセス多（第２グループ）に分類したキーフレーズを示す。
【０１０１】
抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのキーフレーズについて、陳腐化、普遍およびトレンドの各キーフレーズに分類する。抽出装置１００は、被評価コンテンツであるコンテンツＦ−１から抽出されたキーフレーズが、ユーザ辞書、陳腐化、普遍、トレンド、不明の各キーフレーズのうち、いずれのキーフレーズであるかを分類する。つまり、抽出装置１００は、コンテンツを評価する。図１７の例では、「Windows  Server  2000」は、陳腐化キーフレーズに分類され、「サポート終了」は、ユーザ辞書キーフレーズに分類され、「ご案内」は、不明キーフレーズに分類され、「Ｆ通」は、普遍キーフレーズに分類される。
【０１０２】
次に、抽出装置１００は、コンテンツＧ−１を被評価コンテンツに設定し、コンテンツＤ−１からコンテンツＦ−１、および、コンテンツＨ−１からコンテンツＪ−１までをキーフレーズの抽出対象コンテンツに設定する。
【０１０３】
抽出装置１００は、第１グループ（アクセス少）に、コンテンツＤ−１からコンテンツＦ−１を分類する。また、抽出装置１００は、第２グループ（アクセス多）に、コンテンツＨ−１からコンテンツＪ−１を分類する。抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのそれぞれについて、キーフレーズを抽出する。
【０１０４】
図１８は、コンテンツＧ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。図１８には、コンテンツＧ−１を評価する場合における、アクセス少（第１グループ）、および、アクセス多（第２グループ）に分類したキーフレーズを示す。
【０１０５】
抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのキーフレーズについて、陳腐化、普遍およびトレンドの各キーフレーズに分類する。抽出装置１００は、被評価コンテンツであるコンテンツＧ−１から抽出されたキーフレーズが、ユーザ辞書、陳腐化、普遍、トレンド、不明の各キーフレーズのうち、いずれのキーフレーズであるかを分類する。つまり、抽出装置１００は、コンテンツを評価する。図１８の例では、「重要障害案内」は、ユーザ辞書キーフレーズに分類され、「対象ＯＳ」は、不明キーフレーズに分類され、「Windows95」は、陳腐化キーフレーズに分類される。また、「Windows98」は、不明キーフレーズに分類され、「Windows8」は、トレンドキーフレーズに分類される。
【０１０６】
次に、抽出装置１００は、コンテンツＨ−１を被評価コンテンツに設定し、コンテンツＤ−１からコンテンツＧ−１、コンテンツＩ−１、および、コンテンツＪ−１をキーフレーズの抽出対象コンテンツに設定する。
【０１０７】
抽出装置１００は、第１グループ（アクセス少）に、コンテンツＤ−１からコンテンツＦ−１を分類する。また、抽出装置１００は、第２グループ（アクセス多）に、コンテンツＧ−１、Ｉ−１、Ｊ−１を分類する。抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのそれぞれについて、キーフレーズを抽出する。
【０１０８】
図１９は、コンテンツＨ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。図１９には、コンテンツＨ−１を評価する場合における、アクセス少（第１グループ）、および、アクセス多（第２グループ）に分類したキーフレーズを示す。
【０１０９】
抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのキーフレーズについて、陳腐化、普遍およびトレンドの各キーフレーズに分類する。抽出装置１００は、被評価コンテンツであるコンテンツＨ−１から抽出されたキーフレーズが、ユーザ辞書、陳腐化、普遍、トレンド、不明の各キーフレーズのうち、いずれのキーフレーズであるかを分類する。つまり、抽出装置１００は、コンテンツを評価する。図１９の例では、「Windows7」および「アップデート」は、不明キーフレーズに分類され、「Windows8」は、トレンドキーフレーズに分類され、「マニュアル」、「Ｆ通」および「インストール」は、普遍キーフレーズに分類される。
【０１１０】
次に、抽出装置１００は、コンテンツＩ−１を被評価コンテンツに設定し、コンテンツＤ−１からコンテンツＨ−１、および、コンテンツＪ−１をキーフレーズの抽出対象コンテンツに設定する。
【０１１１】
抽出装置１００は、第１グループ（アクセス少）に、コンテンツＤ−１からコンテンツＦ−１を分類する。また、抽出装置１００は、第２グループ（アクセス多）に、コンテンツＧ−１、Ｈ−１、Ｊ−１を分類する。抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのそれぞれについて、キーフレーズを抽出する。
【０１１２】
図２０は、コンテンツＩ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。図２０には、コンテンツＩ−１を評価する場合における、アクセス少（第１グループ）、および、アクセス多（第２グループ）に分類したキーフレーズを示す。
【０１１３】
抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのキーフレーズについて、陳腐化、普遍およびトレンドの各キーフレーズに分類する。抽出装置１００は、被評価コンテンツであるコンテンツＩ−１から抽出されたキーフレーズが、ユーザ辞書、陳腐化、普遍、トレンド、不明の各キーフレーズのうち、いずれのキーフレーズであるかを分類する。つまり、抽出装置１００は、コンテンツを評価する。図２０の例では、「Windows10」は、不明キーフレーズに分類され、「インストール」、「マニュアル」および「Ｆ通」は、普遍キーフレーズに分類される。
【０１１４】
次に、抽出装置１００は、コンテンツＪ−１を被評価コンテンツに設定し、コンテンツＤ−１からコンテンツＩ−１をキーフレーズの抽出対象コンテンツに設定する。
【０１１５】
抽出装置１００は、第１グループ（アクセス少）に、コンテンツＤ−１からコンテンツＦ−１を分類する。また、抽出装置１００は、第２グループ（アクセス多）に、コンテンツＧ−１からコンテンツＩ−１を分類する。抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのそれぞれについて、キーフレーズを抽出する。
【０１１６】
図２１は、コンテンツＪ−１を評価する場合におけるキーフレーズの抽出および分類の一例を示す図である。図２１には、コンテンツＪ−１を評価する場合における、アクセス少（第１グループ）、および、アクセス多（第２グループ）に分類したキーフレーズを示す。
【０１１７】
抽出装置１００は、第１グループおよび第２グループのキーフレーズについて、陳腐化、普遍およびトレンドの各キーフレーズに分類する。抽出装置１００は、被評価コンテンツであるコンテンツＪ−１から抽出されたキーフレーズが、ユーザ辞書、陳腐化、普遍、トレンド、不明の各キーフレーズのうち、いずれのキーフレーズであるかを分類する。つまり、抽出装置１００は、コンテンツを評価する。図２１の例では、「Windows  Server  2016」は、不明キーフレーズに分類され、「インストール」、「マニュアル」および「Ｆ通」は、普遍キーフレーズに分類される。
【０１１８】
図２２は、コンテンツの評価結果の一例を示す図である。図２２は、図１５から図２１までのコンテンツの評価結果を纏めたものである。また、図２２には、各コンテンツのキーフレーズの分類ごとの出現頻度、つまり出現率を示す。抽出装置１００は、この出現頻度と削除条件とを比較して、各コンテンツが削除対象であるか保持対象であるかを判定する。図２２の例では、削除条件として、出現頻度「陳腐化：０．２以上、普遍：０．８未満、トレンド：０以下、ユーザ辞書：０以下」を用いるものとする。
【０１１９】
コンテンツＤ−１の出現頻度は、陳腐化が「０．２５」、普遍が「０．７５」、トレンドが「０」、ユーザ辞書が「０」である。従って、コンテンツＤ−１は、削除条件を満たし、削除対象となる。
【０１２０】
コンテンツＥ−１の出現頻度は、陳腐化が「０．２５」、普遍が「０．７５」、トレンドが「０」、ユーザ辞書が「０」である。従って、コンテンツＥ−１は、削除条件を満たし、削除対象となる。
【０１２１】
コンテンツＦ−１の出現頻度は、陳腐化が「０．２５」、普遍が「０．２５」、トレンドが「０」、ユーザ辞書が「０．２５」である。従って、コンテンツＦ−１は、削除条件を満たさず、保持対象となる。
【０１２２】
コンテンツＧ−１の出現頻度は、陳腐化が「０．２」、普遍が「０」、トレンドが「０．２」、ユーザ辞書が「０．２」である。従って、コンテンツＧ−１は、削除条件を満たさず、保持対象となる。
【０１２３】
コンテンツＨ−１の出現頻度は、陳腐化が「０」、普遍が「０．５」、トレンドが「０．１７」、ユーザ辞書が「０」である。従って、コンテンツＨ−１は、削除条件を満たさず、保持対象となる。
【０１２４】
コンテンツＩ−１の出現頻度は、陳腐化が「０」、普遍が「０．７５」、トレンドが「０」、ユーザ辞書が「０」である。従って、コンテンツＩ−１は、削除条件を満たさず、保持対象となる。
【０１２５】
コンテンツＪ−１の出現頻度は、陳腐化が「０」、普遍が「０．７５」、トレンドが「０」、ユーザ辞書が「０」である。従って、コンテンツＪ−１は、削除条件を満たさず、保持対象となる。
【０１２６】
上述のように、コンテンツＤ−１からコンテンツＪ−１の評価結果は、コンテンツＤ−１、Ｅ−１が削除対象となり、コンテンツＦ−１からコンテンツＪ−１が保持対象となる。例えば、保持対象のコンテンツＦ−１は、アクセス数が削除対象のコンテンツＥ−１と同じ「５」であるが、ユーザ辞書キーフレーズが含まれるので削除条件を満たさず、保持される。すなわち、抽出装置１００は、参照数が少ないコンテンツでも、将来参照される可能性を含むコンテンツを抽出できる。つまり、抽出装置１００では、アクセス数が少ないことが削除条件になる訳ではなく、他サイトのコンテンツとの比較による評価とするため、単純にアクセス数が少ないコンテンツが削除されるものではない。
【０１２７】
このように、抽出装置１００は、複数のコンテンツのそれぞれにつき参照された数となる参照数をそれぞれ取得する。また、抽出装置１００は、参照数に基づいて、複数のコンテンツを複数のグループに分類する。また、抽出装置１００は、コンテンツに含まれる単語の出現頻度に基づいた、コンテンツの主要語句を、複数のグループそれぞれから抽出する。また、抽出装置１００は、複数のグループに共通して出現する主要語句を含むコンテンツを抽出する。その結果、抽出装置１００は、参照数が少ないコンテンツでも、将来参照される可能性を含むコンテンツを抽出できる。また、抽出装置１００は、将来参照される可能性を含むコンテンツを検索する際における、検索負荷を低減できる。
【０１２８】
また、抽出装置１００は、被評価コンテンツと異なる複数のコンテンツを複数のグループに分類する。また、抽出装置１００は、被評価コンテンツが、複数のグループに共通して出現する主要語句を含む場合に、被評価コンテンツを抽出する。その結果、抽出装置１００は、より適切なキーフレーズを抽出できる。
【０１２９】
また、抽出装置１００は、複数のコンテンツを、参照数が少ない側の第１グループと、参照数が多い側の第２グループとに分類する。その結果、抽出装置１００は、参照数に対して普遍的なキーフレーズを抽出できる。
【０１３０】
また、抽出装置１００は、複数のグループそれぞれから抽出した主要語句を、第１グループのみに出現する第１の主要語句、第１グループおよび第２グループに共通して出現する第２の主要語句、ならびに、第２グループのみに出現する第３の主要語句に分類する。また、抽出装置１００は、第１の主要語句、第２の主要語句および第３の主要語句の各出現頻度に基づいて、コンテンツを抽出する。その結果、抽出装置１００は、参照数に応じたキーフレーズを用いてコンテンツを抽出できる。
【０１３１】
また、抽出装置１００は、被評価コンテンツから抽出した主要語句のうち、第１の主要語句、第２の主要語句および第３の主要語句のいずれにも該当しない主要語句である第４の主要語句を記憶部に記憶する。また、抽出装置１００は、次にコンテンツを抽出する際に、被評価コンテンツから抽出した第４の主要語句が、記憶部に記憶された第４の主要語句と一致する場合に、抽出した第４の主要語句を第１の主要語句に分類する。その結果、抽出装置１００は、被評価コンテンツのみに出現するキーフレーズを陳腐化キーフレーズに分類できる。
【０１３２】
また、抽出装置１００は、予め設定された第５の主要語句を記憶する記憶部を参照して、第１の主要語句、第２の主要語句、第３の主要語句および第５の主要語句の各出現頻度に基づいて、コンテンツを抽出する。その結果、抽出装置１００は、保持したいコンテンツに含まれるキーフレーズを指定することで、コンテンツが誤って削除されることを防止できる。
【０１３３】
また、抽出装置１００は、複数のコンテンツのうち、抽出されなかったコンテンツにおける第１の主要語句、第２の主要語句、第３の主要語句および第５の主要語句の各出現頻度に基づいて、コンテンツを抽出するための各出現頻度の設定値を更新する。その結果、抽出装置１００は、より適切に保持したいコンテンツを抽出できる。
【０１３４】
また、抽出装置１００は、抽出されなかったコンテンツに含まれる第１の主要語句が第５の主要語句を記憶する記憶部に含まれる場合に、第１の主要語句と一致する第５の主要語句を、第５の主要語句を記憶する記憶部から削除する。その結果、抽出装置１００は、陳腐化キーフレーズをユーザ辞書から削除できる。
【０１３５】
また、抽出装置１００は、抽出されたコンテンツに含まれる第３の主要語句を、追加する第５の主要語句として、第５の主要語句を記憶する記憶部に記憶する。その結果、抽出装置１００は、トレンドキーフレーズをユーザ辞書に登録できる。
【０１３６】
また、抽出装置１００は、複数のコンテンツの参照数の取得元に対して、抽出されなかった被評価コンテンツのうち、所定の条件を満たす被評価コンテンツについて削除を指示する。その結果、抽出装置１００は、陳腐化したコンテンツをＷｅｂサーバ１０から削除できる。
【０１３７】
なお、上記実施例では、削除候補コンテンツが最終更新日から所定日数を経過している場合に、対応するＷｅｂサーバ１０に対して削除情報を送信して、削除候補コンテンツを削除させたが、これに限定されない。例えば、削除情報をＷｅｂサーバ１０の管理者が用いる図示しない端末装置に送信し、管理者の承認を得てからＷｅｂサーバ１０が削除候補コンテンツを削除するようにしてもよい。
【０１３８】
また、上記実施例では、被評価コンテンツとして、対象のサイト内のコンテンツを全て評価するようにしたが、これに限定されない。例えば、あるコンテンツからリンクが張られた配下のコンテンツについては、他の上位のコンテンツからのリンクがない場合に、リンク元のコンテンツと併せて削除するようにしてもよい。
【０１３９】
また、上記実施例では、キーフレーズの抽出対象コンテンツを２つのグループに分類したが、これに限定されない。例えば、コンテンツに対するアクセス数に応じて、３つ以上のグループに分類してもよい。
【０１４０】
また、上記実施例では、Ｗｅｂサーバ１０の各コンテンツに対するアクセスログに基づいて、アクセス数（参照数）を取得したが、これに限定されない。例えば、各コンテンツにアクセスカウンタを設置してアクセス数を集計するようにしてもよい。
【０１４１】
また、図示した各部の各構成要素は、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、各部の分散・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等に応じて、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２抽出部１３５の削除処理を分離した機能部としてもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものでなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。
【０１４２】
さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。
【０１４３】
ところで、上記の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の各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の一例を説明する。図２３は、抽出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【０１４４】
図２３に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、データ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置２０５と、他の情報処理装置等と有線または無線により接続するための通信装置２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。また、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。
【０１４５】
ハードディスク装置２０８には、図１に示した取得部１３１、第１分類部１３２、第１抽出部１３３、第２分類部１３４、第２抽出部１３５および更新部１３６の各処理部と同様の機能を有する抽出プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置２０８には、キーフレーズ記憶部１２１、不明キーフレーズ記憶部１２２、ユーザ辞書記憶部１２３、削除候補記憶部１２４、条件記憶部１２５、および、抽出プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置２０２は、例えば、コンピュータ２００の管理者から操作情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ２０３は、例えば、コンピュータ２００の管理者に対して表示画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置２０５は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置２０６は、例えば、図１に示した通信部１１０と同様の機能を有しネットワークＮと接続され、Ｗｅｂサーバ１０や他の情報処理装置等と各種情報をやりとりする。
【０１４６】
ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ２００を図１に示した取得部１３１、第１分類部１３２、第１抽出部１３３、第２分類部１３４、第２抽出部１３５および更新部１３６として機能させることができる。
【０１４７】
なお、上記の抽出プログラムは、必ずしもハードディスク装置２０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ２００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこの抽出プログラムを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらから抽出プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１４８】
１  抽出システム
１０  Ｗｅｂサーバ
１００  抽出装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  キーフレーズ記憶部
１２２  不明キーフレーズ記憶部
１２３  ユーザ辞書記憶部
１２４  削除候補記憶部
１２５  条件記憶部
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  第１分類部
１３３  第１抽出部
１３４  第２分類部
１３５  第２抽出部
１３６  更新部
Ｎ  ネットワーク
【図１】
2019003524.tif 000003
【図２】
2019003524.tif 000004
【図３】
2019003524.tif 000005
【図４】
2019003524.tif 000006
【図５】
2019003524.tif 000007
【図６】
2019003524.tif 000008
【図７】
2019003524.tif 000009
【図８】
2019003524.tif 000010
【図９】
2019003524.tif 000011
【図１０】
2019003524.tif 000012
【図１１】
2019003524.tif 000013
【図１２】
2019003524.tif 000014
【図１３】
2019003524.tif 000015
【図１４】
2019003524.tif 000016
【図１５】
2019003524.tif 000017
【図１６】
2019003524.tif 000018
【図１７】
2019003524.tif 000019
【図１８】
2019003524.tif 000020
【図１９】
2019003524.tif 000021
【図２０】
2019003524.tif 000022
【図２１】
2019003524.tif 000023
【図２２】
2019003524.tif 000024
【図２３】
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