(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザによって投稿された投稿情報の主な話題を特定する。【解決手段】話題特定装置１００は、ユーザによって投稿された文章情報を蓄積した投稿情報に含まれる単語を抽出し、投稿情報内における出現頻度に基づいて、出現頻度が上位でとなる所定数の単語を上位頻出単語として特定し、当該上位頻出単語に含まれる他の単語との間のつながりの強さを示す２単語間のつながり強度を算出し、当該つながり強度があらかじめ設定された所定の閾値以上の上位頻出単語の組み合わせを上位頻出単語ペアとして抽出する。当該上位頻出単語ペアのうち、つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を、投稿情報に含まれる話題を構成するコア単語として特定し、つながり強度が所定の閾値以上の上位頻出単語をコア単語に関連する関連単語として特定し、２つのコア単語と、関連単語とを、話題を構成する１組の話題構成単語群として特定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザによって投稿された文章情報を蓄積した投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、
前記投稿情報取得手段によって取得された前記投稿情報を解析して、前記投稿情報に含まれる単語を抽出する単語抽出手段と、
前記単語抽出手段によって抽出された各単語に対して、前記投稿情報内における出現頻度を算出する出現頻度算出手段と、
前記出現頻度算出手段によって算出された各単語ごとの出現頻度に基づいて、前記出現頻度が上位となるあらかじめ設定された所定数の単語を上位頻出単語として特定する上位頻出単語特定手段と、
前記上位頻出単語特定手段によって特定された前記上位頻出単語のそれぞれについて、前記上位頻出単語に含まれる他の単語との間のつながりの強さを示す２単語間のつながり強度を算出するつながり強度算出手段と、
前記つながり強度算出手段によって算出された前記つながり強度があらかじめ設定された所定の閾値以上の上位頻出単語の組み合わせを、上位頻出単語ペアとして抽出する上位頻出単語ペア抽出手段と、
前記上位頻出単語ペア抽出手段によって抽出された前記上位頻出単語ペアのうち、前記つながり強度が最も大きい前記上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を、前記投稿情報に含まれる話題を構成するコアとなる単語（以下「コア単語」と呼ぶ）として特定するコア単語特定手段と、
前記コア単語特定手段によって特定された２つの前記コア単語のそれぞれについて、前記つながり強度算出手段で算出された前記つながり強度が所定の閾値以上の前記上位頻出単語を前記コア単語に関連する関連単語として特定する関連単語特定手段と、
前記コア単語特定手段によって特定された２つの前記コア単語と、前記関連単語特定手段によって特定された前記関連単語とを、前記話題を構成する１組の話題構成単語群として特定する話題構成単語群特定手段とを備えることを特徴とする話題特定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の話題特定装置において、
前記コア単語特定手段は、既に前記コア単語または前記関連単語として特定された単語を含む前記上位頻出単語ペアを除いて、残った前記上位頻出単語ペアのうち、前記つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を、前記コア単語として特定し、これを前記コア単語を特定可能な前記上位頻出単語ペアがなくなるまで繰り返すことを特徴とする話題特定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の話題特定装置において、
前記関連単語特定手段は、既に前記コア単語として特定された単語を除いた前記上位頻出単語の中から前記関連単語を特定することを特徴とする話題特定装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の話題特定装置において、
前記単語抽出手段は、前記投稿情報に含まれる名詞、形容詞、形容動詞を選択して前記投稿情報から単語を抽出することを特徴とする話題特定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の話題特定装置において、
前記単語抽出手段は、前記投稿情報から抽出した単語から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去することを特徴とする話題特定装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の話題特定装置において、
前記投稿情報の中から、前記話題構成単語群特定手段によって特定された前記話題構成単語群に含まれる前記コア単語と前記関連単語とに基づいて、前記話題構成単語群に対応する前記話題にマッチする文章情報を話題文章情報として抽出する話題文章情報抽出手段をさらに備えることを特徴とする話題特定装置。
【請求項７】
請求項６に記載の話題特定装置において、
前記話題文章情報抽出手段は、前記話題構成単語群特定手段によって特定された前記話題構成単語群に含まれる前記コア単語の数と前記関連単語の数の合計に対する、前記文章情報に含まれる重複を排除した前記コア単語の数と前記関連単語の数の合計の割合を話題構成単語の網羅率として算出し、前記網羅率が高い所定数の前記文章情報を前記話題文章情報として抽出することを特徴とする話題特定装置。
【請求項８】
請求項６または７に記載の話題特定装置において、
前記話題文章情報抽出手段は、前記話題構成単語群特定手段によって特定された前記話題構成単語群に含まれる前記コア単語と前記関連単語のうちの少なくとも１つの単語を含む文章情報を対象文章情報とし、前記対象文章情報に含まれる各単語の出現頻度に基づいて、各単語に対して重み値を設定し、前記対象文章情報に含まれる単語に設定された重み値を加算することによって単語頻度スコアを算出し、前記対象文章情報に含まれる単語の数に対する前記対象文章情報に含まれる名詞の数に基づいて、前記対象文章情報における名詞含有率スコアを算出し、前記対象文章情報に含まれる文字数に対する前記対象文章情報に含まれるひらがなの数に基づいて、前記対象文章情報におけるひらがな含有率スコアを算出し、前記単語頻度スコア、前記名詞含有率スコア、前記ひらがな含有率スコアに基づいて文章情報抽出用スコアを算出し、前記文章情報抽出用スコアが高い所定数の前記文章情報を前記話題文章情報として抽出することを特徴とする話題特定装置。
【請求項９】
請求項８に記載の話題特定装置において、
前記話題文章情報抽出手段は、前記対象文章情報に含まれる名詞、形容詞、形容動詞を対象として、前記単語頻度スコアを算出することを特徴とする話題特定装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の話題特定装置において、
前記話題文章情報抽出手段は、前記対象文章情報に含まれる名詞、形容詞、形容動詞から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去した後に、前記単語頻度スコアを算出することを特徴とする話題特定装置。
【請求項１１】
請求項６〜１０のいずれか一項に記載の話題特定装置において、
前記話題構成単語群特定手段によって特定された前記話題構成単語群ごとに、前記話題文章情報抽出手段によって抽出された前記話題文章情報を一覧表示した話題文章抽出結果情報を生成する話題文章抽出結果情報生成手段と、
前記話題文章抽出結果情報生成手段によって生成された前記話題文章抽出結果情報を記録装置に記録する話題文章抽出結果情報記録手段をさらに備えることを特徴とする話題特定装置。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の話題特定装置において、
前記投稿情報から前記話題構成単語群の特定に必要のない前記文章情報を除去するためのフィルタリング処理を実行するフィルタリング手段をさらに備えることを特徴とする話題特定装置。
【請求項１３】
ユーザによって投稿された文章情報を蓄積した投稿情報を取得する投稿情報取得手順と、
前記投稿情報取得手順で取得した前記投稿情報を解析して、前記投稿情報に含まれる単語を抽出する単語抽出手順と、
前記単語抽出手順で抽出した各単語に対して、前記投稿情報内における出現頻度を算出する出現頻度算出手順と、
前記出現頻度算出手順で算出した各単語ごとの出現頻度に基づいて、前記出現頻度が上位となるあらかじめ設定された所定数の単語を上位頻出単語として特定する上位頻出単語特定手順と、
前記上位頻出単語特定手順で特定した前記上位頻出単語のそれぞれについて、前記上位頻出単語に含まれる他の単語との間のつながりの強さを示す２単語間のつながり強度を算出するつながり強度算出手順と、
前記つながり強度算出手順で算出した前記つながり強度があらかじめ設定された所定の閾値以上の上位頻出単語の組み合わせを、上位頻出単語ペアとして抽出する上位頻出単語ペア抽出手順と、
前記上位頻出単語ペア抽出手順で抽出した前記上位頻出単語ペアのうち、前記つながり強度が最も大きい前記上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を、前記投稿情報に含まれる話題を構成するコアとなる単語（以下「コア単語」と呼ぶ）として特定するコア単語特定手順と、
前記コア単語特定手順で特定した２つの前記コア単語のそれぞれについて、前記つながり強度算出手順で算出した前記つながり強度が所定の閾値以上の前記上位頻出単語を前記コア単語に関連する関連単語として特定する関連単語特定手順と、
前記コア単語特定手順で特定した２つの前記コア単語と、前記関連単語特定手順で特定した前記関連単語とを、前記話題を構成する１組の話題構成単語群として特定する話題構成単語群特定手順とをコンピュータに実行させるための話題特定方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の話題特定方法において、
前記コア単語特定手順は、既に前記コア単語または前記関連単語として特定された単語を含む前記上位頻出単語ペアを除いて、残った前記上位頻出単語ペアのうち、前記つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を、前記コア単語として特定し、これを前記コア単語を特定可能な前記上位頻出単語ペアがなくなるまで繰り返すことを特徴とする話題特定方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の話題特定方法において、
前記関連単語特定手順は、既に前記コア単語として特定された単語を除いた前記上位頻出単語の中から前記関連単語を特定することを特徴とする話題特定方法。
【請求項１６】
請求項１３〜１５のいずれか一項に記載の話題特定方法において、
前記単語抽出手順は、前記投稿情報に含まれる名詞、形容詞、形容動詞を選択して前記投稿情報から単語を抽出することを特徴とする話題特定方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の話題特定方法において、
前記単語抽出手順は、前記投稿情報から抽出した単語から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去することを特徴とする話題特定方法。
【請求項１８】
請求項１３〜１７のいずれか一項に記載の話題特定方法において、
前記投稿情報の中から、前記話題構成単語群特定手順で特定した前記話題構成単語群に含まれる前記コア単語と前記関連単語とに基づいて、前記話題構成単語群に対応する前記話題にマッチする文章情報を話題文章情報として抽出する話題文章情報抽出手順をさらに有することを特徴とする話題特定方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の話題特定方法において、
前記話題文章情報抽出手順は、前記話題構成単語群特定手順で特定した前記話題構成単語群に含まれる前記コア単語の数と前記関連単語の数の合計に対する、前記文章情報に含まれる重複を排除した前記コア単語の数と前記関連単語の数の合計の割合を話題構成単語の網羅率として算出し、前記網羅率が高い所定数の前記文章情報を前記話題文章情報として抽出することを特徴とする話題特定方法。
【請求項２０】
請求項１８または１９に記載の話題特定方法において、
前記話題文章情報抽出手順は、前記話題構成単語群特定手順で特定した前記話題構成単語群に含まれる前記コア単語と前記関連単語のうちの少なくとも１つの単語を含む文章情報を対象文章情報とし、前記対象文章情報に含まれる各単語の出現頻度に基づいて、各単語に対して重み値を設定し、前記対象文章情報に含まれる単語に設定された重み値を加算することによって単語頻度スコアを算出し、前記対象文章情報に含まれる単語の数に対する前記対象文章情報に含まれる名詞の数に基づいて、前記対象文章情報における名詞含有率スコアを算出し、前記対象文章情報に含まれる文字数に対する前記対象文章情報に含まれるひらがなの数に基づいて、前記対象文章情報におけるひらがな含有率スコアを算出し、前記単語頻度スコア、前記名詞含有率スコア、前記ひらがな含有率スコアに基づいて文章情報抽出用スコアを算出し、前記文章情報抽出用スコアが高い所定数の前記文章情報を前記話題文章情報として抽出することを特徴とする話題特定方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の話題特定方法において、
前記話題文章情報抽出手順は、前記対象文章情報に含まれる名詞、形容詞、形容動詞を対象として、前記単語頻度スコアを算出することを特徴とする話題特定方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の話題特定方法において、
前記話題文章情報抽出手順は、前記対象文章情報に含まれる名詞、形容詞、形容動詞から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去した後に、前記単語頻度スコアを算出することを特徴とする話題特定方法。
【請求項２３】
請求項１８〜２２のいずれか一項に記載の話題特定方法において、
前記話題構成単語群特定手順で特定した前記話題構成単語群ごとに、前記話題文章情報抽出手順で抽出した前記話題文章情報を一覧表示した話題文章抽出結果情報を生成する話題文章抽出結果情報生成手順と、
前記話題文章抽出結果情報生成手順で生成した前記話題文章抽出結果情報を記録装置に記録する話題文章抽出結果情報記録手順をさらに有することを特徴とする話題特定方法。
【請求項２４】
請求項１３〜２３のいずれか一項に記載の話題特定方法において、
前記投稿情報から前記話題構成単語群の特定に必要のない前記文章情報を除去するためのフィルタリング処理を実行するフィルタリング手順をさらに有することを特徴とする話題特定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、話題特定装置、および話題特定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
次のような話題語抽出装置が知られている。この話題語抽出装置では、ソーシャル・メディアサーバから取得した書き込み情報から、指示代名詞、挨拶に用いられる単語、時節に関連する単語を排除して重要単語を抽出し、抽出した重要単語ごとに算出した重要度に基づいて話題語を抽出する（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−６９２４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、書き込み情報のような文章には、複数の単語が含まれており、これらの単語が関連して１つの話題を構成していることが多い。このため、文章内の重要単語を抽出しただけでは、文章の話題を特定するための話題語を精度高く抽出できない可能性があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による話題特定装置は、ユーザによって投稿された文章情報を蓄積した投稿情報を取得する投稿情報取得手段と、投稿情報取得手段によって取得された投稿情報を解析して、投稿情報に含まれる単語を抽出する単語抽出手段と、単語抽出手段によって抽出された各単語に対して、投稿情報内における出現頻度を算出する出現頻度算出手段と、出現頻度算出手段によって算出された各単語ごとの出現頻度に基づいて、出現頻度が上位となるあらかじめ設定された所定数の単語を上位頻出単語として特定する上位頻出単語特定手段と、上位頻出単語特定手段によって特定された上位頻出単語のそれぞれについて、上位頻出単語に含まれる他の単語との間のつながりの強さを示す２単語間のつながり強度を算出するつながり強度算出手段と、つながり強度算出手段によって算出されたつながり強度があらかじめ設定された所定の閾値以上の上位頻出単語の組み合わせを、上位頻出単語ペアとして抽出する上位頻出単語ペア抽出手段と、上位頻出単語ペア抽出手段によって抽出された上位頻出単語ペアのうち、つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を、投稿情報に含まれる話題を構成するコアとなる単語（以下「コア単語」と呼ぶ）として特定するコア単語特定手段と、コア単語特定手段によって特定された２つのコア単語のそれぞれについて、つながり強度算出手段で算出されたつながり強度が所定の閾値以上の上位頻出単語をコア単語に関連する関連単語として特定する関連単語特定手段と、コア単語特定手段によって特定された２つのコア単語と、関連単語特定手段によって特定された関連単語とを、話題を構成する１組の話題構成単語群として特定する話題構成単語群特定手段とを備えることを特徴とする。
本発明による話題特定方法は、ユーザによって投稿された文章情報を蓄積した投稿情報を取得する投稿情報取得手順と、投稿情報取得手順で取得した投稿情報を解析して、投稿情報に含まれる単語を抽出する単語抽出手順と、単語抽出手順で抽出した各単語に対して、投稿情報内における出現頻度を算出する出現頻度算出手順と、出現頻度算出手順で算出した各単語ごとの出現頻度に基づいて、出現頻度が上位となるあらかじめ設定された所定数の単語を上位頻出単語として特定する上位頻出単語特定手順と、上位頻出単語特定手順で特定した上位頻出単語のそれぞれについて、上位頻出単語に含まれる他の単語との間のつながりの強さを示す２単語間のつながり強度を算出するつながり強度算出手順と、つながり強度算出手順で算出したつながり強度があらかじめ設定された所定の閾値以上の上位頻出単語の組み合わせを、上位頻出単語ペアとして抽出する上位頻出単語ペア抽出手順と、上位頻出単語ペア抽出手順で抽出した上位頻出単語ペアのうち、つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を、投稿情報に含まれる話題を構成するコアとなる単語（以下「コア単語」と呼ぶ）として特定するコア単語特定手順と、コア単語特定手順で特定した２つのコア単語のそれぞれについて、つながり強度算出手順で算出したつながり強度が所定の閾値以上の上位頻出単語をコア単語に関連する関連単語として特定する関連単語特定手順と、コア単語特定手順で特定した２つのコア単語と、関連単語特定手順で特定した関連単語とを、話題を構成する１組の話題構成単語群として特定する話題構成単語群特定手順とをコンピュータに実行させるための方法である。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、２単語間のつながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を、コア単語として特定するとともに、コア単語のそれぞれについて、つながり強度が所定の閾値以上の上位頻出単語を関連単語として特定して、特定した２つのコア単語と関連単語とを話題を構成する１組の話題構成単語群として特定するようにしたので、ユーザによって投稿された文章に含まれる複数の単語のつながり強度を加味して、精度高く話題を特定するための単語を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】話題特定装置１００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】２単語間のつながり強度の算出例を示す図である。
【図３】話題文章抽出結果情報の具体例を示す図である。
【図４】話題特定装置１００で実行される処理の流れを示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、本実施の形態における話題特定装置１００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。話題特定装置１００としては、例えば、サーバ装置やパソコン等の情報処理装置が用いられ、図１は、話題特定装置１００としてサーバ装置を用いた場合の一実施の形態の構成を示している。話題特定装置１００は、操作部材１０１と、接続ＩＦ（インターフェース）１０２と、制御装置１０３と、記録装置１０４とを備えている。
【０００９】
操作部材１０１は、話題特定装置１００の操作者によって操作される種々の装置、例えばキーボードやマウスを含む。
【００１０】
接続ＩＦ１０２は、話題特定装置１００をＬＡＮやインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースであり、例えば、ＬＡＮに有線で接続するための有線ＬＡＮモジュールや、ＬＡＮに無線で接続するための無線ＬＡＮモジュールなどが用いられる。
【００１１】
制御装置１０３は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、話題特定装置１００の全体を制御する。なお、制御装置１０３を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。
【００１２】
記録装置１０４は、話題特定装置１００が蓄える種々のデータや、制御装置１０３が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記録装置であり、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等が用いられる。なお、記録装置１０４に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供されたり、ネットワークを介して提供され、操作者が取得したプログラムのデータを記録装置１０４にインストールすることによって、制御装置１０３がプログラムを実行できるようになる。
【００１３】
本実施の形態における話題特定装置１００では、ＷＥＢ上で文章を入力して公開することができるサービスを利用して、ユーザが投稿し、公開した文章を対象として解析を行い、現在、どのような内容が主な話題として投稿されているかを特定するための処理を実行する。ＷＥＢ上で文章を入力して公開することができるサービスとしては、例えばＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のような、ユーザが短文を投稿してＷＥＢ上に公開することができるサービスを想定する。
【００１４】
ユーザが投稿した文章を対象とした解析を行うために、本実施の形態では、制御装置１０３は、あらかじめ上記のようなサービスを提供するサービス事業者が運営する外部サーバから、ユーザによって投稿された文章情報を蓄積した投稿情報を取得する。例えば、話題特定装置１００には、サービス事業者が運営する外部サーバから投稿情報を取得するためのＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）が実装されており、制御装置１０３は、あらかじめ設定された所定時間間隔でＡＰＩを起動し、接続ＩＦ１０２を介して外部サーバから投稿情報を取得して、記録装置１０４に記録する。
【００１５】
制御装置１０３は、記録装置１０４に記録されている投稿情報を対象として、投稿情報から、後述する処理で特定する話題構成単語群の特定に必要のない文章情報を除去するためのフィルタリング処理を実行する。これによって、投稿情報から話題の特定とは関係がない可能性が高い文章情報が除去される。なお、本実施の形態では、フィルタリング処理として、以下のような判定処理を行って、投稿内容がニュースであるもの、広告であるもの、リツイートされたもの、機械的に大量に投稿されたもの（ｂｏｔ）、話題特定目的に適さないもの、内容が他の文章と重複するもの、ひらがな率が所定値以下であるものを不要な文章情報として除去するものとする。
【００１６】
投稿内容がニュースであるか否かの判定処理は、投稿内容がニュースである場合の文章パターンをリスト化したニュースパターンリストをあらかじめ用意しておき、制御装置１０３は、ニュースパターンリストを参照して、投稿情報に含まれる各文章情報に対して正規表現によるパターンマッチングを行い、文章情報にマッチした文字列があれば、その文章情報はニュースであると判定して、投稿情報から除去する。また、ニュースを投稿する投稿者のアカウントをリスト化したニュースアカウントリストをあらかじめ用意しておき、制御装置１０３は、ニュースアカウントリストを参照して、投稿情報内にニュースアカウントリストに含まれるアカウントが投稿した文章情報があれば、その文章情報はニュースであると判定して、投稿情報から除去する。
【００１７】
投稿内容が広告であるか否かの判定処理は、投稿内容が広告である場合の文章パターンをリスト化した広告パターンリストをあらかじめ用意しておき、制御装置１０３は、広告パターンリストを参照して、投稿情報に含まれる各文章情報に対して正規表現によるパターンマッチングを行い、文章情報にマッチした文字列があれば、その文章情報は広告であると判定して、投稿情報から除去する。また、広告を投稿する投稿者のアカウントをリスト化した広告アカウントリストをあらかじめ用意しておき、制御装置１０３は、広告アカウントリストを参照して、投稿情報内に広告カウントリストに含まれるアカウントが投稿した文章情報があれば、その文章情報は広告であると判定して、投稿情報から除去する。
【００１８】
投稿内容がリツイートされたものであるか否かの判定処理は、各文章情報について、本文が「ＲＴ」から始まっていれば、その文章情報はリツイートされたものであると判定して、投稿情報から除去する。
【００１９】
投稿内容が機械的に大量に投稿されたもの（ｂｏｔ）であるか否かの判定処理は、投稿内容がｂｏｔである場合の文章パターンをリスト化したｂｏｔパターンリストをあらかじめ用意しておき、制御装置１０３は、ｂｏｔパターンリストを参照して、投稿情報に含まれる各文章情報に対して正規表現によるパターンマッチングを行い、文章情報にマッチした文字列があれば、その文章情報はｂｏｔであると判定して、投稿情報から除去する。また、ｂｏｔを投稿する投稿者のアカウントをリスト化したｂｏｔアカウントリストをあらかじめ用意しておき、制御装置１０３は、ｂｏｔアカウントリストを参照して、投稿情報内にｂｏｔアカウントリストに含まれるアカウントが投稿した文章情報があれば、その文章情報はｂｏｔであると判定して、投稿情報から除去する。また、ｂｏｔを投稿する投稿者のプロフィール文として使用される可能性が高い文章パターンをリスト化したｂｏｔプロフィール文リストをあらかじめ用意しておき、制御装置１０３は、ｂｏｔプロフィール文リストを参照して、投稿者のプロフィール文に対して正規表現によるパターンマッチングを行い、プロフィール文にマッチした文字列があれば、その投稿者が投稿した文章情報はｂｏｔであると判定して、投稿情報から除去する。また、制御装置１０３は、投稿者のアカウント名の別名として設定されたスクリーンネームに「ｂｏｔ」という文字列が含まれている場合には、その投稿者が投稿した文章情報はｂｏｔであると判定して、投稿情報から除去する。
【００２０】
投稿内容が本実施の形態における話題特定目的に適さないものであるか否かの判定処理は、制御装置１０３は、各文章情報に対して、本文からＵＲＬ、スクリーンネーム、メールアドレスを除去し、残った本文にあらかじめ設定されたキーワードが含まれていなければ、その文章情報は話題特定目的に適さないものであると判定して、投稿情報から除去する。
【００２１】
投稿内容が他の文章と重複するものであるか否かの判定処理は、制御装置１０３は、各文章情報ごとに本文内容をハッシュ値に逐一変換し、同一のハッシュ値を持つものは文面が重複する文章情報とみなし、１件を残し他の文章情報は投稿情報から除去する。
【００２２】
投稿内容がひらがな率が所定値以下であるものであるか否かの判定処理は、制御装置１０３は、各文章情報に対して、本文全体の文字数に対する本文に含まれるひらがな文字数の割合を算出し、算出した割合が所定割合以下、例えば１０％以下である場合には、その文章情報はひらがな率が所定値以下であると判定して、投稿情報から除去する。
【００２３】
制御装置１０３は、上述したようにフィルタリング処理を施した後の投稿情報を対象として、以下のように処理を行う。
【００２４】
制御装置１０３は、投稿情報に含まれる文章情報を対象として、形態素解析処理を行い、特定の品詞の単語のみを抽出するとともに、抽出した特定の品詞の単語の中からあらかじめ設定された除去対象の文字または文字列を除去する。本実施の形態では、制御装置１０３は、公知の形態素解析エンジンを利用して、投稿情報から名詞、形容詞、形容動詞を抽出した上で、抽出した単語の中から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去対象語として特定して除去する。なお、形態素解析処理によって抽出した単語が自立した自立語であるか非自立語であるかは、形態素解析処理において判断され、抽出された各単語には、それぞれが自立語であるか非自立語であるかを示す情報が付されていて、制御装置１０３は、該情報に基づいて非自立語を特定して除去するものとする。
【００２５】
「ゴールは近いようだ」という文章情報を例に、本実施の形態における特定の品詞の抽出処理と、除去対象語の除去処理について説明する。例えば、「ゴールは近いようだ」の文章情報は、形態素解析処理により、「ゴール」、「は」、「近い」、「よう」、「だ」の５つの単語に分割された上で、「ゴール」は名詞、「は」は助詞、係助詞、「近い」は形容詞、「よう」は名詞、「だ」は助動詞と解析され、処理結果として名詞、形容詞、形容動詞である「ゴール」、「近い」、「よう」が抽出される。抽出された各単語には、「ゴール」と「近い」は自立語、「よう」は非自立語を示す情報が付されており、制御装置１０３は、非自立語である「よう」を除去する。これによって、「ゴールは近いようだ」という文章情報からは、最終的に「ゴール」と「近い」の２単語が以下に説明する話題構成単語を特定するための処理で処理対象となる単語として抽出される。
【００２６】
制御装置１０３は、投稿情報から上記処理で処理対象として抽出した各単語の出現頻度を算出し、出現頻度が上位のものから１０件を、すなわち出願頻度が上位の１０単語を上位頻出単語として特定する。
【００２７】
制御装置１０３は、特定した上位頻出単語のそれぞれについて、上位頻出単語に含まれる他の単語との間のつながりの強さを示す２単語間のつながり強度を算出する。具体的には、制御装置１０３は、次式（１）により、単語Ａと単語Ｂの２単語間のつながりの強さを示す指標値Ｒ（Ａ,Ｂ）を算出する。これにより、上位頻出単語である１０単語のそれぞれにつき、全ての２単語間の組み合わせについて、計４５通りのつながり指標値Ｒ（Ａ,Ｂ）が算出される。なお、次式（１）において、Ｕは投稿情報に含まれる文章情報の数を表す変数であり、ｄｆ（Ａ）は単語Ａを含む文章情報の数を表す変数であり、ｄｆ（Ｂ）は単語Ｂを含む文章情報の数を表す変数であり、ｄｆ（Ａ∩Ｂ）は単語Ａと単語Ｂの両方を含む文章情報の数を表す変数である。
【数１】
2015169969.tif 000003
【００２８】
制御装置１０３は、式（１）により算出した４５通りの指標値Ｒ（Ａ,Ｂ）を偏差値に変換することによって、２単語間のつながり強度を算出する。
【００２９】
制御装置１０３は、２単語間のつながり強度があらかじめ設定された閾値以上の上位頻出単語の組み合わせを、上位頻出単語ペアとして抽出する。そして、抽出した上位頻出単語ペアのうち、つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を、投稿情報に含まれる主な話題を構成するコアとなる単語（以下「コア単語」と呼ぶ）として特定する。さらに、特定した２つのコア単語のそれぞれについて、つながり強度が所定の閾値以上の上位頻出単語を、コア単語に関連する関連単語として特定する。制御装置１０３は、このようにして特定した２つのコア単語と、それらに関連する関連単語とを、話題を構成する１組の話題構成単語群として特定する。
【００３０】
制御装置１０３は、１組の話題構成単語群を特定した後は、既にコア単語として特定した上位頻出単語と既に関連単語として特定された単語を除いて、残った上位頻出単語ペアのうち、つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語を新たなコア単語として特定するとともに、既にコア単語として特定した上位頻出単語を除いた上位頻出単語の中から上記新たなコア単語に対する関連単語を特定することにより、二組目以降の話題構成単語群を特定していく。制御装置１０３は、この話題構成単語群を特定するための処理を、上位頻出単語ペアが特定できなくなるまで繰り返す。
【００３１】
２単語間のつながり強度の算出例と、それに基づく話題構成単語群の特定例について、図２を用いて説明する。図２に示す例では、「日本」、「政党」、「国民」、「秘密保護法」、「議員」、「首相」、「政権」、「政治」、「反対」、「法案」の１０単語が上位頻出単語として特定され、それぞれ２単語間のつながり強度として、式（１）で算出した指標値の偏差値が算出されている。ここでは、上位頻出単語ペアを抽出するための閾値、および関連単語を特定するための閾値として、いずれも偏差値４９．０が設定されている場合を例に、話題構成単語群の特定方法について説明する。
【００３２】
この図２に示す例においては、２単語間のつながり強度が閾値である４９．０以上であって、つながり強度が最も大きい上位頻出単語の組み合わせは、符号２ａで示す「政党」と「政権」の組み合わせとなる。制御装置１０３は、この「政党」と「政権」の組み合わせを１つ目の上位頻出単語ペアとして抽出し、「政党」と「政権」をコア単語として特定する。
【００３３】
制御装置１０３は、コア単語として特定した「政党」と「政権」のそれぞれについて、つながり強度が閾値である４９．０以上の関連単語を特定する。図２の例では、「政党」に対しては、つながり強度が５５，１である「首相」が関連単語として特定され、「政権」に対しては、つながり強度が５５，２である「国民」が関連単語として特定される。制御装置１０３は、この結果に基づき、「政党」、「政権」、「首相」、「国民」の４つの単語を１組目の話題構成単語群として特定する。
【００３４】
次に、既にコア単語、関連単語として特定した「政党」、「政権」、「首相」、「国民」を除いた上位頻出単語のうち、２単語間のつながり強度が閾値である４９．０以上であって、つながり強度が最も大きい上位頻出単語の組み合わせは、符号２ｂで示す「秘密保護法」と「反対」の組み合わせとなる。制御装置１０３は、この「秘密保護法」と「反対」の組み合わせを２つ目の上位頻出単語ペアとして抽出し、「秘密保護法」と「反対」をコア単語として特定する。
【００３５】
制御装置１０３は、コア単語として特定した「秘密保護法」と「反対」のそれぞれについて、既にコア単語として特定した「政党」、「政権」、「秘密保護法」、「反対」を除いた上位頻出単語以外の中から、つながり強度が閾値である４９．０以上の関連単語を特定する。図２の例では、「秘密保護法」に対しては、つながり強度が５１，３である「首相」と４９．０である「法案」が関連単語として特定され、「反対」に対しては、つながり強度が４９．８である「国民」と４９．３である「法案」が関連単語として特定される。制御装置１０３は、この結果に基づき、「秘密保護法」、「反対」、「首相」、「法案」、「国民」の５つの単語を２組目の話題構成単語群として特定する。
【００３６】
図２に示す例では、この段階で更なる上位頻出単語ペアの抽出ができないため、制御装置１０３は、話題構成単語群の特定を終了する。これにより、１組目の話題構成単語群により、「政党」、「政権」、「首相」、「国民」の４つの単語が投稿情報に含まれる文章情報で主に話題となっている１つ目の単語群であることが特定される。また、２組目の話題構成単語群により、「秘密保護法」、「反対」、「首相」、「法案」、「国民」の５つの単語が投稿情報に含まれる文章情報で主に話題となっている２つ目の単語群であることが特定される。
【００３７】
制御装置１０３は、記録装置１０４に記録されている投稿情報の中から、上述した処理によって特定した話題構成単語群に含まれるコア単語と関連単語とに基づいて、話題構成単語群に対応する話題にマッチする文章情報を話題文章情報として抽出する。以下、制御装置１０３によって実行される話題文章情報を抽出するための処理について説明する。
【００３８】
制御装置１０３は、話題構成単語群に含まれるコア単語の数と関連単語の数の合計に対する、文章情報に含まれる重複を排除したコア単語の数と関連単語の数の合計の割合を話題構成単語の網羅率として算出する。具体的には、投稿情報に含まれる「秘密保護法が成立した。この法案は国民の多くが反対している」という文章情報と、「秘密保護法には反対だ。これだけ多くの国民が判定しているのに可決されるのはおかしい。もっと国民の意見を尊重すべきだ。」という文章情報を例に、網羅率の算出例について説明する。
【００３９】
１組目の話題構成単語群についてみると、「秘密保護法が成立した。この法案は国民の多くが反対している」という文章情報には、「政党」、「政権」、「首相」、「国民」の４つの単語のうち「国民」が１つ含まれる。この場合、１／４＝０．２５となり、網羅率は２５％と算出される。また、「秘密保護法には反対だ。これだけ多くの国民が判定しているのに可決されるのはおかしい。もっと国民の意見を尊重すべきだ。」という文章情報には、「国民」が２つ含まれる。この場合、「国民」は重複しているため、重複を排除して１つとし、１／４＝０．２５となり、網羅率は２５％と算出される。
【００４０】
次に２組目の話題構成単語群についてみると、「秘密保護法が成立した。この法案は国民の多くが反対している」という文章情報には、「秘密保護法」、「反対」、「首相」、「法案」、「国民」の５つの単語のうち「秘密保護法」、「反対」、「法案」、「国民」の４つが各１つずつ含まれる。この場合、４／５＝０．８となり、網羅率は８０％と算出される。また、「秘密保護法には反対だ。これだけ多くの国民が判定しているのに可決されるのはおかしい。もっと国民の意見を尊重すべきだ。」という文章情報には、「秘密保護法」、「反対」が各１つずつ含まれ、「国民」が２つ含まれる。この場合、「国民」は重複しているため、重複を排除して１つとし、３／５＝０．６となり、網羅率は６０％と算出される。
【００４１】
制御装置１０３は、また、話題構成単語群に含まれるコア単語と関連単語のうちの少なくとも１つの単語を含む文章情報を対象として、以下に示すように各文章情報にスコア付けを行う。本実施の形態では、制御装置１０３は、各文章情報を対象として単語頻度スコア、名詞含有率スコア、ひらがな含有率スコアの３つのスコアを算出し、これら３つのスコアに基づいて文章情報にスコア付けを行う。
【００４２】
まず、単語頻度スコアの算出方法について説明する。制御装置１０３は、投稿情報内の話題構成単語群に含まれるコア単語と関連単語のうちの少なくとも１つの単語を含む文章情報を対象文章情報として、上述した処理と同様に、対象文章情報から名詞、形容詞、形容動詞を抽出し、抽出した単語の中から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去した後の単語について、全ての対象文章情報に含まれる各単語の出現頻度を算出し、出願頻度が高い単語ほど重みが高くなるように、各単語に対して重み値を設定する。制御装置１０３は、対象文章情報のそれぞれについて、各対象文章情報に含まれる単語に設定された重み値を加算することによって単語頻度スコアを算出する。
【００４３】
次に、名詞含有率スコアについて説明する。制御装置１０３は、対象文章情報のそれぞれについて、各対象文章情報に含まれる単語の数と、各対象文章情報に含まれる名詞の数とに基づいて、次式（２）により各対象文章情報の名詞含有率を算出する。
名詞含有率＝名詞の数／全単語数  ・・・（２）
制御装置１０３は、次式（３）に示すように、式（２）で算出した名刺含有率の逆数を名詞含有率スコアとして算出する。
名詞含有率スコア＝１／名詞含有率  ・・・（３）
【００４４】
次に、ひらがな含有率スコアについて説明する。制御装置１０３は、対象文章情報のそれぞれについて、各対象文章情報に含まれる文字数と、各対象文章情報に含まれるひらがなの数とに基づいて、次式（４）により各対象文章情報のひらがな含有率スコアを算出する。
ひらがな含有率スコア＝ひらがなの文字数／全文字数  ・・・（４）
【００４５】
制御装置１０３は、上述した処理で算出した単語頻度スコア、名詞含有率スコア、ひらがな含有率スコアに基づいて、次式（５）により各文章情報のスコアＳｃｏｒｅ（ｄｉ）を算出する。なお、次式（５）において、Ｓｃｏｒｅｆｒｅｑ（ｄｉ）は単語頻度スコアを示す変数であり、Ｓｃｏｒｅｎｏｕｎ（ｄｉ）は名詞含有率スコアを示す変数であり、Ｓｃｏｒｅｈｉｒａ（ｄｉ）はひらがな含有率スコアを示す変数である。また、α、β、γは、それぞれ混合比であり、ここではα＝β＝γ＝１／３として、単語頻度スコア、名詞含有率スコア、ひらがな含有率スコアを同じ比率で掛けあわせることとする。
Ｓｃｏｒｅ（ｄｉ）＝Ｓｃｏｒｅｆｒｅｑ（ｄｉ）α・Ｓｃｏｒｅｎｏｕｎ（ｄｉ）β・Ｓｃｏｒｅｈｉｒａ（ｄｉ）γ  ・・・（５）
【００４６】
制御装置１０３は、上述した網羅率とスコアとに基づいて、それぞれの話題構成単語群ごとに、その話題構成単語群が表す話題にマッチした文章情報を投稿情報から抽出する。なお、ここでの文章情報の抽出数はあらかじめ設定されており、例えば、各話題構成単語群ごとに３つずつの文章情報を抽出するものとする。
【００４７】
投稿情報からそれぞれの話題構成単語群が表す話題にマッチした文章情報を抽出するために、制御装置１０３は、まず網羅率があらかじめ設定された閾値よりも高い文章情報を抽出数を満たすように抽出する。この段階で、設定された抽出数分の文章情報が抽出できた場合には、抽出を完了する。
【００４８】
制御装置１０３は、抽出した文章情報が設定された抽出数を満たない場合には、さらに式（５）により算出したスコアがあらかじめ設定された閾値よりも高い文章情報を抽出数を満たすように抽出する。
【００４９】
制御装置１０３は、それぞれの話題構成単語群ごとに、網羅率とスコアとに基づいて文章情報を抽出した場合には、話題構成単語群ごとに、抽出した話題文章情報を一覧表示した話題文章抽出結果情報を生成する。話題文章抽出結果情報は、例えば、図３に示すように、話題構成単語群に含まれる各単語を列挙した上で、これらの単語によって表される話題に沿った文章情報として抽出した話題文章情報を表示したテキストファイルとして生成される。図３においては、１つ目の話題（話題１）として、政党／政権／首相／国民の話題構成単語群が列挙され、その下に話題１にマッチする３つの話題文章情報が表示されている。また、２つ目の話題（話題２）として、秘密保護法／反対／首相／法案／国民の話題構成単語群が列挙され、その下に話題２にマッチする３つの話題文章情報が表示されている例を示している。なお、制御装置１０３は、話題構成単語群を抽出できない場合や、網羅率とスコアとに基づく文章情報を１件も抽出できないときは、投稿情報には主な話題が存在しなかったことを示すテキストメッセージを表示して、話題文章抽出結果情報を生成すればよい。
【００５０】
上述した処理によって生成された話題文章抽出結果情報を、現在、どのような話題が投稿されているかを把握したい企業や人物に対して提供するようにすれば、本実施の形態における話題特定装置１００で生成した話題文章抽出結果情報を有効に活用することができる。また、制御装置１０３は、所定時間間隔で話題文章抽出結果情報を作成して、あらかじめ登録されているメールアドレスに対して送信するようにすれば、常に、どのような話題が投稿されているかに関する最新の情報を希望者に配信することができる。
【００５１】
図４は、本実施の形態における話題特定装置１００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図４に示す処理は、話題文章抽出結果情報の作成タイミングになると起動するプログラムとして、制御装置１０３によって実行される。なお、図４に示す処理において、上述した投稿情報のフィルタリング処理は既に完了しており、記録装置１０４には、フィルタリング後の投稿情報が記録されているものとする。
【００５２】
ステップＳ１０において、制御装置１０３は、投稿情報に含まれる文章情報を対象として、形態素解析処理を行い、投稿情報から名詞、形容詞、形容動詞を抽出し、さらに上述した除去対象語を除去して処理対象とする単語を抽出する。その後、ステップＳ２０へ進む。
【００５３】
ステップＳ２０では、制御装置１０３は、投稿情報から抽出した各単語の出現頻度を算出し、出現頻度が上位の１０件を上位頻出単語として特定する。その後、ステップＳ３０へ進む。
【００５４】
ステップＳ３０では、制御装置１０３は、ステップＳ２０で特定した上位頻出単語のそれぞれについて、上位頻出単語に含まれる他の単語との間のつながりの強さを示す２単語間のつながり強度を算出する。その後、ステップＳ４０へ進む。
【００５５】
ステップＳ４０では、制御装置１０３は、２単語間のつながり強度があらかじめ設定された閾値以上の上位頻出単語の組み合わせを、上位頻出単語ペアとして抽出する。その後、ステップＳ５０へ進む。
【００５６】
ステップＳ５０では、制御装置１０３は、ステップＳ４０で抽出した上位頻出単語ペアのうち、つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語をコア単語として特定するとともに、特定した２つのコア単語のそれぞれについて、つながり強度が所定の閾値以上の上位頻出単語を、コア単語に関連する関連単語として特定して、特定した２つのコア単語と、それらに関連する関連単語とを、話題を構成する１組の話題構成単語群として特定する。その後、ステップＳ６０へ進む。
【００５７】
ステップＳ６０では、制御装置１０３は、上述したように、既にコア単語として特定した上位頻出単語を除いて、さらに上位頻出単語ペアが特定できるか否かを判定する。ステップＳ６０で肯定判断した場合には、ステップＳ４０へ戻る。これに対して、ステップＳ６０で否定判断した場合には、ステップＳ７０へ進む。
【００５８】
ステップＳ７０では、制御装置１０３は、上述したように、話題構成単語群ごとに、話題構成単語群に含まれるコア単語の数と関連単語の数の合計に対する、文章情報に含まれる重複を排除したコア単語の数と関連単語の数の合計の割合を話題構成単語の網羅率として算出する。その後、ステップＳ８０へ進む。
【００５９】
ステップＳ８０では、制御装置１０３は、上述したように、話題構成単語群ごとに、話題構成単語群に含まれるコア単語と関連単語のうちの少なくとも１つの単語を含む文章情報を対象として、単語頻度スコア、名詞含有率スコア、ひらがな含有率スコアを算出し、式（５）により各文章情報のスコアＳｃｏｒｅ（ｄｉ）を算出する。その後、ステップＳ９０へ進む。
【００６０】
ステップＳ９０では、制御装置１０３は、上述したように、算出した網羅率とスコアとに基づいて、それぞれの話題構成単語群ごとに、その話題構成単語群が表す話題にマッチした文章情報を投稿情報から抽出する。その後、ステップＳ１００へ進む。
【００６１】
ステップＳ１００では、制御装置１０３は、話題構成単語群ごとに、抽出した話題文章情報を一覧表示した話題文章抽出結果情報を生成して、記録装置１０４に記録する。その後、処理を終了する。
【００６２】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）制御装置１０３は、ユーザによって投稿された文章情報を蓄積した投稿情報を取得し、取得した投稿情報を解析して投稿情報に含まれる単語を抽出し、抽出した各単語に対して、投稿情報内における出現頻度を算出し、算出した各単語ごとの出現頻度に基づいて、出現頻度が上位となるあらかじめ設定された所定数の単語を上位頻出単語として特定するようにした。そして、制御装置１０３は、特定した上位頻出単語のそれぞれについて、上位頻出単語に含まれる他の単語との間のつながりの強さを示す２単語間のつながり強度を算出し、算出したつながり強度があらかじめ設定された所定の閾値以上の上位頻出単語の組み合わせを、上位頻出単語ペアとして抽出し、抽出した上位頻出単語ペアのうち、つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語をコア単語として特定し、特定した２つのコア単語のそれぞれについて、つながり強度が所定の閾値以上の上位頻出単語をコア単語に関連する関連単語として特定し、特定した２つのコア単語と関連単語とを、話題を構成する１組の話題構成単語群として特定するようにした。これによって、ユーザによって投稿された文章情報に含まれる複数の単語のつながり強度を加味して、精度高く、ユーザが投稿した主な話題を特定するための単語を抽出することができる。
【００６３】
（２）制御装置１０３は、既にコア単語、関連単語として特定された単語を除いて、残った上位頻出単語ペアのうち、つながり強度が最も大きい上位頻出単語ペアを構成する２つの単語をコア単語として特定し、これをコア単語を特定可能な上位頻出単語ペアがなくなるまで繰り返すようにした。これによって、投稿情報に複数の話題に関する文章情報が含まれている場合に、それら複数の話題に対して、それぞれコア単語を特定することができる。
【００６４】
（３）制御装置１０３は、既にコア単語として特定されたコア単語を除いた上位頻出単語の中から関連単語を特定するようにした。これによって、既にコア単語として特定された上位頻出単語が、他の話題の関連単語として重複して特定されることを防ぐことができる。
【００６５】
（４）制御装置１０３は、投稿情報に含まれる名詞、形容詞、形容動詞を選択して投稿情報から単語を抽出するようにした。これによって、話題を構成する可能性が高い品詞の単語に限定して、話題構成単語群の特定を行うことができる。
【００６６】
（５）制御装置１０３は、投稿情報から名詞、形容詞、形容動詞を抽出した上で、抽出した単語の中から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去対象語として特定して除去するようにした。これによって、処理対象とする単語を話題を構成する可能性が高い単語に絞り込んで、話題を構成する単語の抽出精度を向上させることができる。また、処理対象とする単語を絞り込むことで、制御装置１０３の処理負荷を低減させるとともに、処理速度を向上させることができる。
【００６７】
（６）制御装置１０３は、特定した話題構成単語群に含まれるコア単語と関連単語とに基づいて、投稿情報の中から、話題構成単語群に対応する話題にマッチする文章情報を話題文章情報として抽出するようにした。これによって、ユーザによって投稿された文章情報の中から、多くのユーザが投稿した主な話題にマッチする文章情報を特定することができる。
【００６８】
（７）制御装置１０３は、話題構成単語群に含まれるコア単語の数と関連単語の数の合計に対する、文章情報に含まれる重複を排除したコア単語の数と関連単語の数の合計の割合を話題構成単語の網羅率として算出し、網羅率が高い所定数の文章情報を話題文章情報として抽出するようにした。これによって、文章中におけるコア単語と関連単語の網羅率が高い文章情報は、より話題構成単語群によって表される話題を反映した文章情報であることを加味して、投稿情報の中から、多くのユーザが投稿した主な話題にマッチする文章情報を精度高く抽出することができる。
【００６９】
（８）制御装置１０３は、話題構成単語群に含まれるコア単語と関連単語のうちの少なくとも１つの単語を含む文章情報を対象文章情報とし、対象文章情報に含まれる各単語の出現頻度に基づいて、各単語に対して重み値を設定し、対象文章情報に含まれる単語に設定された重み値を加算することによって単語頻度スコアを算出し、対象文章情報に含まれる単語の数に対する対象文章情報に含まれる名詞の数に基づいて、対象文章情報における名詞含有率スコアを算出し、対象文章情報に含まれる文字数に対する対象文章情報に含まれるひらがなの数に基づいて、対象文章情報におけるひらがな含有率スコアを算出し、単語頻度スコア、名詞含有率スコア、ひらがな含有率スコアに基づいてスコアを算出し、スコアが高い所定数の文章情報を話題文章情報として抽出するようにした。これによって、文章内における単語の出現頻度に基づく重み付け、文章内における名詞の含有率、文章内におけるひらがなの含有率を加味して、主な話題にマッチする文章情報の抽出精度を向上させることができる。
【００７０】
（９）制御装置１０３は、対象文章情報に含まれる名詞、形容詞、形容動詞から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去した後の単語を対象として、単語頻度スコアを算出するようにした。これによって、話題を構成する可能性が高い品詞の単語に限定して、単語頻度スコアを算出することができる。また、単語頻度スコアの算出対象とする単語を絞り込むことで、制御装置１０３の処理負荷を低減させるとともに、処理速度を向上させることができる。
【００７１】
（１０）制御装置１０３は、話題構成単語群ごとに、話題文章情報を一覧表示した話題文章抽出結果情報を生成して、記録装置１０４に記録するようにした。これによって、話題構成単語群ごとに、それらの単語群に基づいて特定される話題に沿ったものとして、どのような文章情報が投稿されているかを一覧表示して記録することができる。
【００７２】
（１１）制御装置１０３は、投稿情報から話題構成単語群の特定に必要のない文章情報を除去するためのフィルタリング処理を実行し、フィルタリング後の投稿情報を対象として話題構成単語群を特定するようにした。このように、あらかじめ投稿情報から話題構成単語群の特定に必要のない文章情報を除去しておくことにより、話題構成単語群の特定精度を向上させることができる。
【００７３】
―変形例―
なお、上述した実施の形態の話題特定装置１００は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、制御装置１０３は、外部サーバから取得した投稿情報に対してフィルタリング処理を実行し、投稿内容がニュースであるもの、広告であるもの、リツイートされたもの、機械的に大量に投稿されたもの（ｂｏｔ）、話題特定目的に適さないもの、内容が他の文章と重複するもの、ひらがな率が所定値以下であるものを不要な文章情報として除去する例について説明した。しかしながら、これらのフィルタリング処理による除去対象は一例であって、話題構成単語群の特定に必要のない文章情報として、その他の文章情報も存在する場合には、それらもフィルタリング処理の対象とすればよい。
【００７４】
（２）上述した実施の形態では、制御装置１０３は、投稿情報から話題構成単語群の特定に必要のない文章情報を除去するためのフィルタリング処理を実行し、フィルタリング後の投稿情報を対象として話題構成単語群を特定する例について説明した。しかしながら、フィルタリング処理を行わずに、外部サーバから取得した投稿情報をそのまま用いて話題構成単語群を特定するようにしてもよい。
【００７５】
（３）上述した実施の形態では、制御御装置１０３は、投稿情報から抽出した各単語の出現頻度を算出し、出現頻度が上位のものから１０件を上位頻出単語として特定する例について説明した。しかしながら、上位頻出単語の特定件数は１０件に限定されず、この件数は話題特定装置１００の運営者が任意に変更できるようにしてもよい。
【００７６】
（４）上述した実施の形態では、制御装置１０３は、式（１）により算出した４５通りの指標値Ｒ（Ａ,Ｂ）を偏差値に変換することによって、２単語間のつながり強度を算出する例について説明した。しかしながら、式（１）により算出した指標値Ｒ（Ａ,Ｂ）をそのまま２単語間のつながり強度として用いてもよいし、式（１）により算出した指標値Ｒ（Ａ,Ｂ）に対して、偏差値以外の評価値を算出して、その算出結果を２単語間のつながり強度として用いてもよい。
【００７７】
（５）上述した実施の形態では、上位頻出単語ペアを抽出するための偏差値の閾値、および関連単語を抽出するための偏差値の閾値は、いずれも４９．０である例について説明した。しかしながら、この閾値は、４９．０に限定されるものではなく、実験結果や運用結果に基づいて、上位頻出単語ペアや関連単語の抽出精度を上げるための閾値が見つかった場合には、その数値を閾値として設定すればよい。また、上位頻出単語ペアを抽出するための偏差値の閾値と関連単語を抽出するための偏差値の閾値は、共通の値であってもよいし、それぞれ個別に設定できるようにしてもよい。
【００７８】
（６）上述した実施の形態では、制御装置１０３は、網羅率とスコアとに基づいて、それぞれの話題構成単語群ごとに、その話題構成単語群が表す話題にマッチした文章情報を投稿情報から抽出する例について説明した。しかしながら、制御装置１０３は、網羅率とスコアのいずれか一方のみに基づいて、それぞれの話題構成単語群ごとに、その話題構成単語群が表す話題にマッチした文章情報を投稿情報から抽出するようにしてもよい。
【００７９】
（７）上述した実施の形態では、制御装置１０３は、投稿情報に含まれる文章情報を対象として形態素解析処理を行い、投稿情報から名詞、形容詞、形容動詞を抽出した上で、抽出した単語の中から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去対象語として特定して除去することにより、話題構成単語を特定するための処理で処理対象とする単語を抽出するようにした。また、制御装置１０３は、単語頻度スコアを算出するに当たって、投稿情報内の話題構成単語群に含まれるコア単語と関連単語のうちの少なくとも１つの単語を含む文章情報を対象文章情報として、対象文章情報から名詞、形容詞、形容動詞を抽出し、抽出した単語の中から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去した後の単語を対象として、全ての対象文章情報に含まれる各単語の出現頻度を算出するようにした。しかしながら、制御装置１０３は、これらの処理において、名詞、形容詞、形容動詞のみを抽出するのみで、抽出した単語の中から非自立語、数字１文字、アルファベット１文字を除去する処理は行わなくてもよい。
【００８０】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。
【符号の説明】
【００８１】
１００  話題特定装置
１０１  操作部材
１０２  接続ＩＦ
１０３  制御装置
１０４  記録装置
【図１】
2015169969.tif 000004
【図２】
2015169969.tif 000005
【図３】
2015169969.tif 000006
【図４】
2015169969.tif 000007