(57)【要約】【課題】  利用者が指定したキーワードを含む情報だけでなく、そのキーワードの周辺に位置する情報も取得することができるような情報検索のフィルタリング技術を提供することを目的とする。【解決手段】  同一のテキスト情報に含まれる任意の２つのキーワード間の出現頻度の相関を求めてキーワードネットワークを生成する。利用者による注目キーワード及び重みの入力を受け付ける。利用者が入力した注目キーワードと重みをキーワードリストに登録し、さらにキーワードネットワークから該注目キーワードに関連するキーワードを取得してキーワードリストに登録する。その重みは注目キーワードの重みとキーワードネットワークの相関から求める。これにより、利用者が直接指定したキーワードだけでなくその周辺のキーワードに対してもその距離に応じた選別を行うことで、利用者が欲する情報を提供する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のテキスト情報を収集する情報収集手段と、
収集した複数のテキスト情報をそれぞれ解析して、各テキスト情報中のキーワードと出現頻度を求める情報解析手段と、
同一のテキスト情報に含まれる任意の２つのキーワード間の出現頻度の相関を求め、キーワードネットワーク記憶手段に記憶するキーワードネットワーク登録手段と、
利用者による注目キーワード及びその重みの入力を受け付ける利用者毎注目語登録手段と、
前記利用者により入力された注目キーワード及びその重みを当該利用者のキーワードリストに登録するとともに、前記利用者により入力された注目キーワードに関連するキーワードを前記キーワードネットワーク記憶手段から取得し、取得したキーワードの重みを前記注目キーワードの重みと前記キーワードネットワーク記憶手段に記憶されている相関から求め、該取得したキーワードと重みを前記キーワードリストに登録するキーワード重み付け手段と、
前記キーワードリストに登録されているキーワードと重みを用いて、収集した情報のスコア値を求め、該スコア値に基づいて選別した情報を当該利用者に提示する情報フィルタリング手段と
を備えることを特徴とする情報フィルタリングシステム。
【請求項２】
請求項１に記載の情報フィルタリングシステムにおいて、
前記キーワードネットワーク登録手段は、前記相関が所定の閾値を超える場合にその２つのキーワードと相関をキーワードネットワーク記憶手段に記憶することを特徴とする情報フィルタリングシステム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の情報フィルタリングシステムにおいて、
前記キーワード重み付け手段は、前記取得したキーワードの重みが所定の閾値を超える場合にその取得したキーワードと求めた重みを前記キーワードリストに登録することを特徴とする情報フィルタリングシステム。
【請求項４】
請求項１から３の何れか１つに記載の情報フィルタリングシステムにおいて、
前記情報フィルタリング手段は、収集した１つの情報中から前記キーワードリストに含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードの出現頻度を求め、その出現頻度に前記キーワードリスト中の当該キーワードの重みを乗算し、前記キーワードリスト中の全キーワードについての前記乗算結果の和を求めて前記情報のスコア値とし、該スコア値が所定の閾値を超えているとき、前記情報を利用者に提示することを特徴とする情報フィルタリングシステム。
【請求項５】
請求項１から４の何れか１つに記載の情報フィルタリングシステムにおいて、
前記利用者毎注目語登録手段は、注目キーワードと該注目キーワードに関する負値の重みの入力を許容するものであることを特徴とする情報フィルタリングシステム。
【請求項６】
コンピュータを、
複数のテキスト情報を収集する情報収集手段と、
収集した複数のテキスト情報をそれぞれ解析して、各テキスト情報中のキーワードと出現頻度を求める情報解析手段と、
同一のテキスト情報に含まれる任意の２つのキーワード間の出現頻度の相関を求め、キーワードネットワーク記憶手段に記憶するキーワードネットワーク登録手段と、
利用者による注目キーワード及びその重みの入力を受け付ける利用者毎注目語登録手段と、
前記利用者により入力された注目キーワード及びその重みを当該利用者のキーワードリストに登録するとともに、前記利用者により入力された注目キーワードに関連するキーワードを前記キーワードネットワーク記憶手段から取得し、取得したキーワードの重みを前記注目キーワードの重みと前記キーワードネットワーク記憶手段に記憶されている相関から求め、該取得したキーワードと重みを前記キーワードリストに登録するキーワード重み付け手段と、
前記キーワードリストに登録されているキーワードと重みを用いて、収集した情報のスコア値を求め、該スコア値に基づいて選別した情報を当該利用者に提示する情報フィルタリング手段と
を備える情報フィルタリングシステムとして機能させることを特徴とする情報フィルタリングプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者が望む情報を選別して提示するフィルタリング技術に関し、特に、利用者が望む情報を選別するためのキーワードの指定を行うことに対して負担を軽減することを可能とする技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
日々発信される膨大な情報の中から利用者にとって必要な情報を抽出するために、従来のフィルタリング技術では、利用者自身によって利用者が欲する情報をキーワードという形で指定する方法が知られている。しかし、この方法では、指定されたキーワードを含んでいる情報だけが抽出され、それ以外の情報は抽出されないため、利用者にとって必要とする情報が漏れてしまうことがある。利用者にとって必要とする情報に漏れが生じないようにするためには、利用者が、必要な情報を得るために大量のキーワードの登録や、定期的なキーワードの更新を行なっていく必要がある。
【０００３】
この点に関し、下記特許文献１には、用語間の共起性に基づき、検索語と関連の深い用語を抽出可能な検索システムが開示されている。これは、各文書データから複数のキーワードを抽出し、それらのキーワード間の共起性に基づく関連度を算出してキーワード関連度表に記録しておき、検索語が入力された場合、そのキーワード関連度表を参照し、当該検索語に対して所定の関連度を有するキーワードのリストを作成して出力するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１１７３５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した利用者がキーワード指定する方法では、指定したキーワードが含まれる情報のみが選別されることになる。そのため、そのキーワードとは異なる表記が為されていた場合や、表記方法が異なる場合には、その情報が選別から外れることがあり、利用者が欲する情報を取得することができないことがあった。
【０００６】
また、上記特許文献１に記載の技術では、共起性に基づくキーワードの提供を行うため、文書の中で同時に使用されるキーワードのみが関連語として抽出される。そのため、同一の事物を示す異なる表現が行われている情報は、利用者に提供する情報として選別されないことになる。
【０００７】
本発明は、上記問題を解決し、利用者が指定したキーワードを含む情報だけでなく、そのキーワードの周辺に位置する情報も取得することができるような情報検索のフィルタリング技術を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、請求項１に係る情報フィルタリングシステムは、複数のテキスト情報を収集する情報収集手段と、収集した複数のテキスト情報をそれぞれ解析して、各テキスト情報中のキーワードと出現頻度を求める情報解析手段と、同一のテキスト情報に含まれる任意の２つのキーワード間の出現頻度の相関を求め、キーワードネットワーク記憶手段に記憶するキーワードネットワーク登録手段と、利用者による注目キーワード及びその重みの入力を受け付ける利用者毎注目語登録手段と、前記利用者により入力された注目キーワード及びその重みを当該利用者のキーワードリストに登録するとともに、前記利用者により入力された注目キーワードに関連するキーワードを前記キーワードネットワーク記憶手段から取得し、取得したキーワードの重みを前記注目キーワードの重みと前記キーワードネットワーク記憶手段に記憶されている相関から求め、該取得したキーワードと重みを前記キーワードリストに登録するキーワード重み付け手段と、前記キーワードリストに登録されているキーワードと重みを用いて、収集した情報のスコア値を求め、該スコア値に基づいて選別した情報を当該利用者に提示する情報フィルタリング手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の情報フィルタリングシステムにおいて、前記キーワードネットワーク登録手段は、前記相関が所定の閾値を超える場合にその２つのキーワードと相関をキーワードネットワーク記憶手段に記憶することを特徴とする。
【００１０】
請求項３に係る発明は、請求項１または２に記載の情報フィルタリングシステムにおいて、前記キーワード重み付け手段は、前記取得したキーワードの重みが所定の閾値を超える場合にその取得したキーワードと求めた重みを前記キーワードリストに登録することを特徴とする。
【００１１】
請求項４に係る発明は、請求項１から３の何れか１つに記載の情報フィルタリングシステムにおいて、前記情報フィルタリング手段は、収集した１つの情報中から前記キーワードリストに含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードの出現頻度を求め、その出現頻度に前記キーワードリスト中の当該キーワードの重みを乗算し、前記キーワードリスト中の全キーワードについての前記乗算結果の和を求めて前記情報のスコア値とし、該スコア値が所定の閾値を超えているとき、前記情報を利用者に提示することを特徴とする。
【００１２】
請求項５に係る発明は、請求項１から４の何れか１つに記載の情報フィルタリングシステムにおいて、前記利用者毎注目語登録手段は、注目キーワードと該注目キーワードに関する負値の重みの入力を許容するものであることを特徴とする。
【００１３】
請求項６に係る情報フィルタリングプログラムは、コンピュータを、複数のテキスト情報を収集する情報収集手段と、収集した複数のテキスト情報をそれぞれ解析して、各テキスト情報中のキーワードと出現頻度を求める情報解析手段と、同一のテキスト情報に含まれる任意の２つのキーワード間の出現頻度の相関を求め、キーワードネットワーク記憶手段に記憶するキーワードネットワーク登録手段と、利用者による注目キーワード及びその重みの入力を受け付ける利用者毎注目語登録手段と、前記利用者により入力された注目キーワード及びその重みを当該利用者のキーワードリストに登録するとともに、前記利用者により入力された注目キーワードに関連するキーワードを前記キーワードネットワーク記憶手段から取得し、取得したキーワードの重みを前記注目キーワードの重みと前記キーワードネットワーク記憶手段に記憶されている相関から求め、該取得したキーワードと重みを前記キーワードリストに登録するキーワード重み付け手段と、前記キーワードリストに登録されているキーワードと重みを用いて、収集した情報のスコア値を求め、該スコア値に基づいて選別した情報を当該利用者に提示する情報フィルタリング手段とを備える情報フィルタリングシステムとして機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、利用者が望む情報の抽出を行うために最小限のキーワードで指定することができ、そのキーワードが含まれていない情報であっても、利用者に提示することができるようになる。従って、利用者は大量のキーワードの登録や定期的なキーワードの更新を行なう必要がない。また、利用者に対して提示する情報の漏れをなくすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態のシステムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】情報解析装置の処理フロー図である。
【図３】情報解析結果データベースの構成図である。
【図４】キーワードネットワーク登録装置の処理フロー図である。
【図５】キーワードネットワーク登録装置の処理中に生成するデータの構成図である。
【図６】キーワードネットワークデータベースの構成図である。
【図７】キーワード重み付け装置の処理フロー図である。
【図８】注目キーワードＤＢの構成図である。
【図９】キーワード重み付け装置における重み付けの概念図である。
【図１０】情報フィルタリング装置の処理フロー図である。
【図１１】本実施形態のシステムによりどのような情報が抽出され提示されるかを説明するための概念図である。
【図１２】本実施形態のシステムによる情報の抽出例を示す図である。
【図１３】キーワードネットワークの概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１７】
図１は、本発明の情報フィルタリング技術に係わる実施形態のシステムの概略構成を示すブロック図である。情報収集装置１０は、インターネット上のＷｅｂページ等のネットワークを介して得られるテキスト情報の収集を行う装置である。収集した情報は、情報収集装置１０から情報解析装置１１に渡される。情報解析装置１１は、収集した情報を解析し、該収集した情報に含まれるキーワード及びその出現頻度を出力する。情報解析結果データベース（ＤＢ）１２は、それらの収集した情報とそれに含まれるキーワード及び出現頻度を格納する。なお、本実施形態では「情報」という語を、情報収集装置１０が収集し解析する、文書やＷｅｂページ等のテキスト情報を示す用語として使用する。一般的な広義の情報を示す場合は、その旨をその都度説明する。
【００１８】
キーワードネットワーク登録装置１３は、情報解析結果ＤＢ１２に格納された情報とそれに含まれるキーワード及び出現頻度を解析し、任意の２つのキーワードの相関を求める。２つのキーワードの相関とは、それら２つのキーワードが１つの情報（文書やＷｅｂページ等）に常に同時に出現する場合に１をとり、１つの情報に同時に出現することが皆無である場合に０をとる係数であり、それら２つのキーワードが１つの情報内に同時に出現しやすい度合いを示す係数である。その計算方法については、後述する。求めた２つのキーワードの相関は、キーワードネットワークＤＢ１４に格納する。
【００１９】
利用者毎注目語登録装置１５は、各利用者が、自分が注目しているキーワードを登録するために利用する装置である。各利用者は、自分が収集したいＷｅｂページや文書などの情報に関連する注目キーワードを利用者毎注目語登録装置１５を利用して登録する。各利用者が登録した注目キーワードは、注目キーワードＤＢ１６に格納される。キーワード重み付け装置１７は、注目キーワードＤＢ１６に登録された注目キーワードを取り出し、さらに、その注目キーワードを含むキーワードネットワークのレコードをキーワードネットワークＤＢ１４から取り出し、キーワードの重み付けの処理を行う。この重み付け処理については後に詳述するが、この重み付け処理によって、当該ユーザが登録した注目キーワードに加え、該注目キーワードと関連が強い他のキーワードを含み、かつそれらの各キーワードの重みを含むキーワードリストが生成され、情報フィルタリング装置１８に渡される。
【００２０】
情報フィルタリング装置１８は、上記キーワード重み付け装置１７から渡されたキーワードリストを用いて、情報解析結果ＤＢ１２に格納されている各情報のスコア値（スコア値については後に詳述する）を算出し、スコア値が所定の閾値以上の情報については、抽出する価値のある情報として抽出する。抽出した情報は、情報表示装置１９にて表示され、当該利用者に提示される。情報フィルタリング装置１８は、情報の価値が閾値以上である場合に、情報表示装置１９にて情報を表示する機能を有しているが、これらの構成要素に加え、情報フィルタリング以外の他の機能を実行するための他の構成要素を有していても構わない。
【００２１】
図２は、図１の情報解析装置１１の処理の流れを示すフローチャートである。情報解析装置１１では、まず情報収集装置１０によって収集したＷｅｂページや文書等の各情報内に含まれている文章から単語（キーワード）の抽出を行い（ステップＳ２１）、それらの各情報内に含まれているキーワードとそのキーワードの出現頻度を求める（ステップＳ２２）。そして、出現頻度が一定の閾値以上であるキーワードを、情報解析結果ＤＢ１２に格納する（ステップＳ２３）。
【００２２】
出現頻度は、１つの情報の中でキーワードが出現する回数を他の全情報の中の当該キーワードの出現回数で割った値（１００を掛けて％値とする）である。このため、どの情報にも含まれるようなキーワードの出現頻度は小さくなり、特徴の無いキーワードが登録されることがないようにしている。
【００２３】
図３は、図２の処理により情報解析結果ＤＢ１２に格納される内容例を示す。「情報ＩＤ」は、Ｗｅｂページや文書等の各情報を特定するＩＤである。「キーワード」は当該情報に含まれているキーワードであり、「出現頻度」は当該情報に含まれる当該キーワードの出現頻度の値である。なお、上述したように、図３のように情報解析結果ＤＢ１２に格納されるのは、出現頻度が所定の閾値以上のキーワードである。
【００２４】
図４は、図１のキーワードネットワーク登録装置１３の処理の流れを示すフローチャートである。キーワードネットワーク登録装置１３は、まず情報解析結果ＤＢ１２から同一の情報に含まれる任意の２つのキーワードの間で出現頻度の組を抽出する（ステップＳ４１）。図５に、抽出した出現頻度の組のデータ５１の例を示す。例えば、情報ＩＤが「Ｉｎｆｏ−１」である１つの情報は「文書管理」と「ＳＮＳ」という２つのキーワードを含み、それぞれの出現頻度が「１５」と「１０」であることが記録されている。
【００２５】
再び図４に戻って、キーワードネットワーク登録装置１３は、各キーワード間での出現頻度の相関を算出する（ステップＳ４２）。相関の算出方法については、例えば http://mjin.doshisha.ac.jp/R/68/68.html に示すピアソン相関係数やコサイン類似度を利用することができる。算出した相関が所定の閾値以上であれば、そのレコードをキーワードネットワークＤＢ１４に登録する（ステップＳ４３）。
【００２６】
図６は、キーワードネットワークＤＢ１４に登録されるレコードの内容例を示す。キーワード１とキーワード２との相関が登録されている。相関とは、２つのキーワードが同時に出現しやすい度合いを表す値であり、ここでは０から１の値を取るものとする。２つのキーワードが１つの情報中にいつも同時に出現する場合（すなわち、任意の１つの情報が一方のキーワードを含む場合必ず他方のキーワードも含むとき）は相関が「１」となる。２つのキーワードが１つの情報中に同時に出現することが全くない場合は相関が「０」となる。相関の値が大きいほど、それら２つのキーワードが１つの情報中に同時に出現する度合いが高いことになる。
【００２７】
図７は、キーワード重み付け装置１７の処理の流れを示すフローチャートである。キーワード重み付け装置１７は、注目キーワードＤＢ１６から、１人の利用者の注目キーワードを全て取り出す（ステップＳ７１）。図８は、注目キーワードＤＢ１６に登録された利用者毎の注目キーワードの内容例を示す。利用者は、自己を特定する「利用者ＩＤ」と注目する「キーワード」を登録するとともに、そのキーワードの「重み」を登録する。「重み」はそのキーワードの重要度を示す値であり、「１００」から「−１００」の範囲の値を指定するものとする。重み「１００」は、当該キーワードを最も重要なものとして情報のフィルタリングを行うことを示す。逆に、重み「−１００」は、当該キーワードを含む情報は最大限回避する（抽出しない）ように情報のフィルタリングを行うことを示す。
【００２８】
再び図７に戻って、キーワード重み付け装置１７は、それらの注目キーワードを含むキーワードネットワークのレコードをキーワードネットワークＤＢ１４（図６）から全て取り出す（ステップＳ７２）。取り出したキーワードネットワークのレコードは、一方のキーワードが注目キーワードで他方のキーワードがそれ以外のキーワードであるようなレコードである。
【００２９】
キーワード重み付け装置１７は、取り出したキーワードネットワークのレコードを用いて、当該利用者に提示する情報を情報フィルタリング装置１８で抽出する際に利用するキーワードリストを生成する（ステップＳ７３）。具体的には、まずキーワードリストに、ステップＳ７１で取得した注目キーワードとその重み（利用者が指定した重み）を全て登録し、さらにステップＳ７２で取得したキーワードネットワークのレコードのキーワード２を全て登録する。キーワード２のキーワードリストへの登録の際には、対応するキーワード１（注目キーワード）の重み（利用者が指定した重み）に、当該キーワード１とキーワード２との相関（図６のキーワードネットワークＤＢ１４から取得する）を乗算して求めた重みを、該キーワード２の実際の重みとして登録する（ステップＳ７３）。
【００３０】
なお、注目キーワードが複数指定されていた場合、上記キーワードリストに、同一のキーワードが別々の重みで複数回登録される可能性がある。例えば、第１の注目キーワードが、別の第２の注目キーワードに関連するキーワードとしてキーワードネットワークのレコードのキーワード２の欄に出現する場合である。また、注目キーワードではなくても、同じキーワードがキーワードネットワークの複数のレコードのキーワード２の欄に出現する場合もある。このような場合、その重複登録されようとしたキーワードについては、キーワードリスト中で絶対値が１番大きい重みのデータのみを有効とし、それ以外はキーワードリストに登録しないようにする。
【００３１】
次に、キーワードリスト中で重みの絶対値が所定の閾値を超えているデータのみ残し、後は削除する。最終的に生成されたキーワードリストを、当該利用者についての情報フィルタリング処理に利用するキーワードリストとして、情報フィルタリング装置１８へ引き渡す（ステップＳ７４）。
【００３２】
図９は、図７の処理によりキーワード重み付け装置１７で実行されるキーワードリスト生成の例を示す。ここでは利用者ＩＤがＵｓｅｒ−１の利用者について処理を行うものとする。９１は、キーワード重み付け装置１７がステップＳ７１で注目キーワードＤＢ１６から取得したＵｓｅｒ−１の注目キーワードと重みである。９２は、キーワード重み付け装置１７がステップＳ７２でキーワードネットワークＤＢ１４から取得したキーワードネットワークのレコードである。Ｕｓｅｒ−１の注目キーワードをキーワード１に持ち、該キーワード１に関連するキーワード２と相関が取得されている。９３は、キーワード重み付け装置１７がステップＳ７３，Ｓ７４で生成する当該利用者のキーワードリストである。
【００３３】
点線の矢印９４に示すように、まず付番９１に示す注目キーワードと重みがそのままキーワードリスト９３に登録される。注目キーワードに関連するキーワードについては、点線の矢印９５に示すように、付番９２に示すキーワードネットワークから取得した注目キーワード（キーワード１）に対応するキーワード２を、当該利用者の注目キーワードに関連するキーワードとしてキーワードリスト９３に登録する。その際、重みは当該利用者の注目キーワードであるキーワード１の重み（当該利用者が指定した重み）に相関を乗算して算出する。
【００３４】
例えば、Ｋｅｙｗｏｒｄ−１は注目キーワードでその重みは１００と指定されているが、キーワードネットワークのレコードによればＫｅｙｗｏｒｄ−１とＫｅｙｗｏｒｄ−３の相関は０．５であるので、その注目キーワードの重み１００にその相関０．５を掛けて１００×０．５＝５０を当該Ｋｅｙｗｏｒｄ−３の重みとして付番９６に示すように登録する。同様に、注目キーワードＫｅｙｗｏｒｄ−３に関連するＫｅｙｗｏｒｄ−４は重み４２（＝６０×０．７）で、注目キーワードＫｅｙｗｏｒｄ−３、Ｋｅｙｗｏｒｄ−６に関連するＫｅｙｗｏｒｄ−５は重み−１２（＝６０×０．８−１００×０．６）で、それぞれ登録する。ただし、Ｋｅｙｗｏｒｄ−３については、既に付番９７に示す登録が存在するので、重みの絶対値が比較され、それが大きい付番９７の登録が残され、付番９６の登録は削除される。
【００３５】
以上のようにして生成されたキーワードリスト９３が、ステップＳ７４で、情報フィルタリング装置１８に渡される。図１３は、図９のキーワードリスト生成例のためのキーワードネットワークの概念図であり、各キーワードの重みがどのように決定されるかを示す具体例である。簡略化のためキーワードの関連は１次元での表示となっている。Ｋｅｙｗｏｒｄ−４は、Ｋｅｙｗｏｒｄ３によって重みを引き上げられている。Ｋｅｙｗｏｒｄ−５は、Ｋｅｙｗｏｒｄ−３とＫｅｙｗｏｒｄ−６の両方から影響を受け、重みは、Ｋｅｙｗｏｒｄ−３によって＋４８引き上げられ、またＫｅｙｗｏｒｄ−６によって−６０引き下げられ、結果として重みが−１２となっている。最終的に、重みが所定のしきい値を超えるＫｅｙｗｏｒｄ−１、Ｋｅｙｗｏｒｄ−３、Ｋｅｙｗｏｒｄ−４がキーワードリストとして選択されている事がわかる。このように本実施形態では、ユーザが特に指定したいキーワードごとに重みをつけ、その重みによって、指定していない他のキーワードの重みも変化させることで、ユーザに合った検索語を抽出し検索を行うことができる。また、文書の追加に従って、キーワードネットワークは変化していくので、ユーザがキーワードを追加しなくても関連するキーワードが自動的に追加される。マイナスの重みが付いたキーワードとの相関があるキーワードがあれば、その分相関するキーワードの重みを下げることができる。
【００３６】
図１０は、情報フィルタリング装置１８の処理の流れを示すフローチャートである。前提として、本処理で情報を提供する利用者が特定されており、その利用者のキーワードリスト（例えば図９の９３）が予め取得されているものとする。
【００３７】
まず情報フィルタリング装置１８は、情報解析結果ＤＢ１２に格納されているフィルタリング対象となる情報に含まれるキーワードを取り出す（ステップＳ１０１）。次に、キーワード重み付け装置１７から取得した当該利用者のキーワードリストに含まれているキーワードがフィルタリング対象となる情報に含まれているか否かを判定し、含まれている場合は、当該キーワードの当該情報における出現頻度を求め、重みの演算を行う（ステップＳ１０２）。この重みの演算は、求めた出現頻度に、キーワードリストの当該キーワードの重みを乗算すればよい。この演算は、当該情報内に存在するキーワードリストのキーワードの全てに対して実行する。そして、それらの全キーワードについての演算結果の和を求め、当該情報の価値を表すスコア値とする（ステップＳ１０３）。そのスコア値が所定の閾値以上である場合に、その情報を情報表示装置１９に渡し、当該利用者に対して当該情報の提供を行う（ステップＳ１０４）。
【００３８】
図１１は、上述した本実施形態のシステムにより、どのような情報が抽出され提示されるかを説明するための概念図である。Ｗｅｂページや文書などの各情報には一般に複数のキーワードが含まれている。それら複数の情報の中には共通のキーワードを持っているものがある。例えば、情報１１１はＫｅｙｗｏｒｄ−１，Ｋｅｙｗｏｒｄ−３，Ｋｅｙｗｏｒｄ−４，Ｋｅｙｗｏｒｄ−５を含み、情報１１２はＫｅｙｗｏｒｄ−２，Ｋｅｙｗｏｒｄ−３，Ｋｅｙｗｏｒｄ−４，Ｋｅｙｗｏｒｄ−５を含んでいるので、これらの情報１１１と１１２に共通のキーワードはＫｅｙｗｏｒｄ−３，Ｋｅｙｗｏｒｄ−４，Ｋｅｙｗｏｒｄ−５である。このように共通のキーワードを含む複数の情報は、内容も似てくることが予想されるので、関連が深いと考えられる。また、このとき、共通のキーワード間の相関も高いことが予想される。
【００３９】
図１１のキーワードネットワーク１１３は、各キーワード間の関連度を示す相関の値の例を示す。例えば、Ｋｅｙｗｏｒｄ−１とＫｅｙｗｏｒｄ−３とが実線でつながれ０．５の値が記載されているが、これはＫｅｙｗｏｒｄ−１とＫｅｙｗｏｒｄ−３との相関が０．５であることを示している。他の実線と数値も同様である。このようなキーワードネットワーク１１３が、図６等で説明したキーワードネットワークＤＢ１４に取得されている。
【００４０】
本実施形態のシステムでは、図７〜９で説明したように、利用者が注目キーワードＤＢ１６に登録した注目キーワード及びその重み（図８）を利用するとともに、キーワードネットワークＤＢ１４に格納されているキーワードネットワーク１１３を利用して、当該利用者が注目キーワードとしなかったキーワードをキーワードリストに追加することができる。また、キーワードリストに追加するキーワードの重みは、対応する注目キーワードの重みと相関（追加するキーワードとそれに対応する注目キーワードとの相関）の値から算出しており、元の注目キーワードの重みが大きく、また相関が大きいほど、当該追加するキーワードの重みも大きくなる。この追加キーワードは、利用者が注目していなかったキーワードであるが、注目キーワードに関連性のあるキーワードといえる。従って、あるキーワードでは望む情報が抽出できないときでも、それ以外の追加されたキーワードで別の関連のある情報を抽出することができる。
【００４１】
図１１では、ある利用者が注目キーワードとしてＫｅｙｗｏｒｄ−１を登録していたとする。この場合、情報１１１はＫｅｙｗｏｒｄ−１を含む文書であるので抽出され利用者に提示される可能性が高い。一方、情報１１２はＫｅｙｗｏｒｄ−１を含まない文書であるので従来技術では抽出されない可能性が高い。また、Ｋｅｙｗｏｒｄ−１とＫｅｙｗｏｒｄ−２とが同一文書内に同時に含まれるようなものでなかったとすると、共起性に基づく関連度を利用しても情報１１２は抽出されない。
【００４２】
一方、本実施形態のシステムによれば、注目キーワードＫｅｙｗｏｒｄ−１と相関するキーワードとしてＫｅｙｗｏｒｄ−３とＫｅｙｗｏｒｄ−５がキーワードネットワークに登録されているので、Ｋｅｙｗｏｒｄ−３とＫｅｙｗｏｒｄ−５がキーワードリストに追加される。そのため、注目キーワードＫｅｙｗｏｒｄ−１を含まない情報１１２でも、Ｋｅｙｗｏｒｄ−３とＫｅｙｗｏｒｄ−５を含んでいるので、スコア値が高くなり抽出され利用者に提示される。
【００４３】
図１２は、上述した本実施形態のシステムによる情報の抽出例であり、特に、マイナス値の重みを設定することでそのキーワードを含む情報を抽出しないようにする例を示す。いま注目キーワードとして「文書管理、情報共有、履歴、検索、画像」が登録されているとする。このうち「文書管理、情報共有、履歴、検索」の重みは正値が指定されており、「画像」の重みは負値が指定されている。図１０のステップ１０３で算出しステップ１０４で所定の閾値と比較するスコア値は、図１２の情報１２１や情報１２２では、情報内に正値の重みを持つキーワードしか含まないので、ある程度大きな値のスコア値となる。従って、抽出され利用者に提示される可能性が高い。一方、情報１２３は、正値の重みを持つキーワードを含むものの、負値の重みを持つキーワード「画像」を含んでいるので、スコア値が下がり、抽出されない可能性が高くなる。
【００４４】
以上説明したように、本実施形態によれば、利用者が直接指定した注目キーワードだけでなく、注目しているキーワードが直接含まれていない情報についても、利用者に対して提示を行うことが可能となる。また、注目キーワードに負値の重みを指定することで、その注目キーワードを含む情報を意図的に抽出しないようにすることができる。
【符号の説明】
【００４５】
１０…情報収集装置、１１…情報解析装置、１２…情報解析結果ＤＢ、１３…キーワードネットワーク登録装置、１４…キーワードネットワークＤＢ、１５…利用者毎注目語登録装置、１６…注目キーワードＤＢ、１７…キーワード重み付け装置、１８…情報フィルタリング装置、１９…情報表示装置。
【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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