(57)【要約】【課題】ローカルな話題に関する情報を抽出する。【解決手段】地理バースト判定部１３が文書データから地点名称／地名を抽出して所定の期間毎の出現頻度を集計し、出現頻度の増加割合の大きな地点名称／地名をバースト地点／バースト地域として判定し、話題語抽出部１４がバースト地点／バースト地域を含む文書データからバースト地点／バースト地域で話題の事柄に関連する語を話題語として抽出する。これにより、全国的には注目度が高くないが、特定の地域では注目度が高まっているローカルな話題に関連した話題語を抽出できる。【選択図】図１
2015225492.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時刻情報が付与された文書データを蓄積する蓄積手段と、
前記文書データから場所情報を抽出し、前記蓄積手段に蓄積された文書データにおける前記場所情報の出現頻度を時系列で集計し、出現頻度の増加割合または増加量が閾値以上の前記場所情報をバースト場所情報として判定する判定手段と、
前記バースト場所情報を含む前記文書データに含まれる特有の語を話題語として抽出する話題語抽出手段と、
を有することを特徴とするローカル話題語抽出装置。
【請求項２】
前記話題語抽出手段は、直近の一定期間中の時刻情報が付与された文書データ中に出現する単語を話題語の候補として抽出し、話題語の候補それぞれについて直近の文書データ中の当該話題語の候補の出現の有無と前記バースト場所情報の出現の有無の関連性についてカイ２乗値を算出してスコアを求め、算出したスコアが上位の前記話題語の候補を前記話題語として抽出することを特徴とする請求項１記載のローカル話題語抽出装置。
【請求項３】
蓄積手段に蓄積された時刻情報が付与された文書データから場所情報を抽出するステップと、
前記蓄積手段に蓄積された文書データにおける前記場所情報の出現頻度を時系列で集計するステップと、
出現頻度の増加割合または増加量が閾値以上の前記場所情報をバースト場所情報として判定するステップと、
前記バースト場所情報を含む前記文書データに含まれる特有の語を話題語として抽出するステップと、
を有することを特徴とするローカル話題語抽出方法。
【請求項４】
前記話題語として抽出するステップは、
直近の一定期間中の時刻情報が付与された文書データ中に出現する単語を話題語の候補として抽出するステップと、
前記話題語の候補それぞれについて直近の文書データ中の当該話題語の候補の出現の有無と前記バースト場所情報の出現の有無の関連性についてカイ２乗値を算出してスコアを求めるステップと、
算出したスコアが上位の前記話題語の候補を前記話題語として抽出するステップと、
を有することを特徴とする請求項３記載のローカル話題語抽出方法。
【請求項５】
請求項１又は２記載のローカル話題語抽出装置の各手段としてコンピュータを動作させることを特徴とするローカル話題語抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書中から話題の語句を抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、ソーシャルメディアが広く利用されている。ソーシャルメディア上の発言で急激に出現頻度が高くなった語は、最近盛り上がっている話題に関連する語であると考えられる。
【０００３】
文書中に出現する語や検索クエリとして入力される語の出現頻度傾向から話題となっている語を抽出する方法は多々知られている（特許文献１，２、非特許文献１など）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１８３９０３号公報
【特許文献２】特開２００５−２７６１１５号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】「Ｔｗｉｔｔｅｒ全量分析サービス、ＢｕｚｚＦｉｎｄｅｒの提供と実現」、ＮＴＴ技術ジャーナル、日本電信電話株式会社、２０１３年、第２５巻、第８号、pp.24-27
【非特許文献２】河野稔、“健康統計学 - 独立性の検定”、［online］、兵庫大学、［平成26年4月15日検索］、インターネット〈URL：http://hs-www.hyogo-dai.ac.jp/~kawano/HStat/?2010%2F15th%2FIndependence〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、全国的にブームになっている語は話題となっている語として抽出されるが、全国的には一般的であったり、全国的には出現頻度が下降トレンドにある語は、たとえ特定の地域で急激に話題として盛り上がっていても、話題となっている語として抽出されにくいという問題があった。
【０００７】
また、店舗名など、特定の地域との結び付きが強い語を対象として話題となっている語を抽出することで、ある地域で話題になっている店舗名を抽出することもできるが、店舗名（固有名詞）からは店のジャンルすら判断が付かない場合もあり、店舗名を話題となっている語として提示されたユーザにとっては、話題の内容を直感的には認識しづらいという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、ローカルな話題に関する情報を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の本発明に係るローカル話題語抽出装置は、時刻情報が付与された文書データを蓄積する蓄積手段と、前記文書データから場所情報を抽出し、前記蓄積手段に蓄積された文書データにおける前記場所情報の出現頻度を時系列で集計し、出現頻度の増加割合または増加量が閾値以上の前記場所情報をバースト場所情報として判定する判定手段と、前記バースト場所情報を含む前記文書データに含まれる特有の語を話題語として抽出する話題語抽出手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
上記ローカル話題語抽出装置において、前記話題語抽出手段は、直近の一定期間中の時刻情報が付与された文書データ中に出現する単語を話題語の候補として抽出し、話題語の候補それぞれについて直近の文書データ中の当該話題語の候補の出現の有無と前記バースト場所情報の出現の有無の関連性についてカイ２乗値を算出してスコアを求め、算出したスコアが上位の前記話題語の候補を前記話題語として抽出することを特徴とする。
【００１１】
第２の本発明に係るローカル話題語抽出方法は、蓄積手段に蓄積された時刻情報が付与された文書データから場所情報を抽出するステップと、前記蓄積手段に蓄積された文書データにおける前記場所情報の出現頻度を時系列で集計するステップと、出現頻度の増加割合または増加量が閾値以上の前記場所情報をバースト場所情報として判定するステップと、前記バースト場所情報を含む前記文書データに含まれる特有の語を話題語として抽出するステップと、を有することを特徴とするローカル話題語抽出方法。
【００１２】
上記ローカル話題語抽出方法において、前記話題語として抽出するステップは、直近の一定期間中の時刻情報が付与された文書データ中に出現する単語を話題語の候補として抽出するステップと、前記話題語の候補それぞれについて直近の文書データ中の当該話題語の候補の出現の有無と前記バースト場所情報の出現の有無の関連性についてカイ２乗値を算出してスコアを求めるステップと、算出したスコアが上位の前記話題語の候補を前記話題語として抽出するステップと、を有することを特徴とする。
【００１３】
第３の本発明に係るローカル話題語抽出プログラムは、上記ローカル話題語抽出装置の各手段としてコンピュータを動作させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ローカルな話題に関する情報を抽出することができる。特に、全国的には注目度が高くないが、特定の地域では注目度が高まっているローカルな話題に関連した話題語を抽出できる。これを利用して、該当地域内や近辺に所在する利用者に対し、行動を促すような有用な話題語を提示する情報案内サービスを実現できる。また、店舗名などの固有名詞のように地域との結び付きが強い話題語のみに偏らず、他の地域でも使用されうる一般性の高い話題語を抽出できる。このように抽出した話題語を提示することで、土地勘がない利用者であっても、どのような話題であるのかを一般的な話題語から容易に理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態におけるローカル話題語抽出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】ローカル話題抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】バースト判定処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１７】
図１は、本実施の形態におけるローカル話題語抽出装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すローカル話題語抽出装置は、文書入力部１１、文書蓄積部１２、地理バースト判定部１３、話題語抽出部１４、表示部１５、および地点名称／地名辞書データベース（ＤＢ）１６を備える。ローカル話題語抽出装置が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムはローカル話題語抽出装置が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。以下、各部について説明する。
【００１８】
文書入力部１１は、インターネット１００からタイムスタンプ付きの文書データを取得して文書蓄積部１２に記録する。インターネット１００から取得する文書データとしては、例えばソーシャルメディアに投稿された文書がある。
【００１９】
地理バースト判定部１３は、地点名称／地名抽出部１３１、頻度集計部１３２、およびバースト判定部１３３を備え、短い時間の間に出現文書数が増えた地点名称／地名をバースト地点／バースト地域として判定する。地点名称／地名抽出部１３１は、地点名称や地名が記載された地点名称／地名辞書ＤＢ１６を参照し、文書蓄積部１２に蓄積された文書データから地点名称／地名を抽出する。頻度集計部１３２は、地点名称／地名ごとに所定の期間ごとの出現頻度を集計する。バースト判定部１３３は、出現頻度の時間的な増加割合が閾値以上の地点名称／地名をバースト地点／バースト地域として判定する。
【００２０】
話題語抽出部１４は、バースト地点／バースト地域ごとに、その地点名称／地名を含む文書データから話題語を抽出する。話題語とは、話題となっている事柄に関連した語である。バースト地点／バースト地域とともに話題語をユーザに提示することで、話題の根拠の把握を容易にする。例えば、新規開店して注目度が高まっているラーメン店の名称がバースト地点として判定された場合において、「ラーメン」「魚介スープ」などのように、該ラーメン店が提供するメニューに関連する語が該当する。バースト地点の情報としてラーメン店の店名とともに、「ラーメン」「魚介スープ」などの話題語をユーザに提示することで、ユーザは、仮に該ラーメン店の名称を知らない場合であっても、提示された店名がラーメンに関係することを把握できる。話題語の抽出には、カイ２乗値など既存の特徴度評価手法を用いて、地点名称／地名を含む文書データ群中に特有の語を選択する。
【００２１】
表示部１５は、バースト地点／バースト地域と、そのバースト地点／バースト地域に関連する話題語を出力する。
【００２２】
次に、本実施の形態におけるローカル話題抽出装置の動作について説明する。
【００２３】
図２は、本実施の形態におけるローカル話題抽出装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【００２４】
まず、文書入力部１１がインターネット１００から文書データを取得して文書蓄積部１２に記録する（ステップＳ１１）。
【００２５】
そして、地理バースト判定部１３が地点名称／地名辞書ＤＢ１６を参照して文書蓄積部１２に蓄積された文書データから地点名称／地名を抽出し、所定の期間毎に地点名称／地名の出現頻度を集計して、バースト地点／バースト地域を抽出する（ステップＳ１２）。抽出したバースト地点／バースト地域はローカル話題抽出装置が備える記憶手段に記憶する。なお、バースト地点／バースト地域を抽出するバースト判定処理の詳細は後述する。
【００２６】
そして、話題語抽出部１４が各バースト地点／バースト地域について、該当のバースト地点／バースト地域の名称を含む文書データを文書蓄積部１２から読み出して、文書データに含まれる特有の語を話題語として抽出する（ステップＳ１３）。抽出した話題語はバースト地点／バースト地域に関連付けてローカル話題抽出装置が備える記憶手段に記憶する。なお、話題語を抽出する処理の詳細は後述する。
【００２７】
最後に、表示部１５が記憶手段からバースト地点／バースト地域と対応する話題語を読み出し、バースト地点／バースト地域と話題語のセットを表示する（ステップＳ１４）。
【００２８】
次に、本実施の形態におけるバースト判定処理について説明する。
【００２９】
図３は、本実施の形態におけるバースト判定処理の流れを示すフローチャートであり、図２のステップＳ１２の処理を詳細にしたフローチャートである。
【００３０】
まず、地点名称／地名抽出部１３１が文書蓄積部１２に蓄積された文書データを地点名称／地名辞書ＤＢ１６と照合して文書データ中の地点名称／地名表現を抽出する（ステップＳ１２１）。
【００３１】
そして、頻度集計部１３２が各地点名称／地名が出現する文書データ数を時系列頻度データとして集計する（ステップＳ１２２）。集計は文書データに付与されたタイムスタンプにもとづいて行う。例えば３０分毎など、一定の期間内のタイムスタンプを有する文書データ群の中での出現文書データ数をカウントすることで地点名称／地名の出現頻度を集計する。
【００３２】
そして、バースト判定部１３３が各地点名称／地名の時系列頻度データに対して、定常的な出現頻度に比べた直近の出現頻度の増加割合が閾値以上の場合に該当の地点名称／地名をバースト地点／バースト地域と判定する（ステップＳ１２３）。定常的な出現頻度には、直近Ｎ期間（Ｎ＞０）の出現頻度の平均を用いる。Ｎの値には、例えば４を用いる。また、定常的な出現頻度は、現在時刻に近いほど高い重みを与えた加重平均としても良い。重みの与え方は、例えば、減衰係数をλとして、Ｍ期間前（Ｍ＞０）の頻度にλのＭ乗の重みを与える。λの値には、例えば０．９を用いる。
なお、バーストの判定に特許文献１の技術を用いてもよい。特許文献１の技術を用いる場合、地点名称／地名が出現する文書データ数を所定の期間単位に集計し、文書データ数の増減量または増減量の差分をトレンド値として順位付けを行う。そして、順位の高い地点名称／地名をバーストしていると判定する。あるいは、バーストの判定に特許文献２の技術を用いてもよい。特許文献２の技術を用いる場合、地点名称／地名の出現頻度を、文書データに付与されたタイムスタンプが現在時刻に近い（新しい文書データ中に出現する）ほど高い重みを与え、現在時刻から遠い（古い文書データ中に出現する）ほど低い重みを与えて集計し、各地点名称／地名の重み付き出現頻度を算出する。時刻と重みの関係を変えた２種類の重み付き出現頻度を計算しておき、これらの差を各地点名称／地名の話題度とする。そして、話題度の高い地点名称／地名をバーストしていると判定する。
【００３３】
全ての地点名称／地名を処理したか否か判定し（ステップＳ１２４）、処理していない地点名称／地名がある場合はステップＳ１２３に戻り、全て処理した場合はバースト判定処理を終了する。
【００３４】
本実施の形態では、話題語抽出処理の前にバースト判定処理を行うことで、定常的な状態と比べて注目度が高まっている地点名称や地域名称を地理的に絞り込むことができ、その後、バースト地点／バースト地域の名称を含む文書データのみから話題語を抽出するため、結果として全国的な知名度の高い支配的なトピックの影響を排除することができる。
【００３５】
次に、話題語の抽出処理について説明する。
【００３６】
話題語の抽出は、バースト地点／バースト地域ごとに以下の手順で行う。
【００３７】
処理対象のバースト地点／バースト地域の表現が含まれ、直近の一定期間中のタイムスタンプが付与された文書データ中に出現する単語を話題語の候補として抽出し、話題語の候補として抽出した単語ｗそれぞれについて以下の方法でスコアを算出する。
【００３８】
直近の文書データ中で、バースト地点／バースト地域の表現を含み、単語ｗを含む文書データ数をａ、単語ｗを含まない文書データ数をｂとする。直近の文書データ中で、バースト地点／バースト地域の表現を含まず、単語ｗを含む文書データ数をｃ、単語ｗを含まない文書データ数をｄとする。文書データ数ａ〜ｄをまとめると次表のようになる。
【００３９】
【表１】
2015225492.tif 000003
なお、ｎは直近の一定期間中のタイムスタンプが付与された文書データ数である。
【００４０】
文書データ数ａ〜ｄ，ｎを次式（１）に代入してカイ２乗値を計算し、単語ｗのスコアとする。
【００４１】
【数１】
2015225492.tif 000004
【００４２】
スコアが高い単語ｗを該当のバースト地点／バースト地域に対応する話題語として抽出する。上記の、単語ｗの出現の有無とバースト地点／バースト地域の出現の有無の関連性についてカイ２乗値を算出してスコアをもとめる話題語抽出処理により、直近の文書データに出現し、バースト地点／バースト地域で話題の事柄に関連する語が話題語として抽出される。例えば、ラーメン店の名称である「○○屋」という地点名称がバースト地点と判定された場合、直近の文書データから「ラーメン」「魚介スープ」など、「○○屋」に関連する語が抽出される。あるいは、「川崎」地域において街ぐるみでジャズイベントを開催しており、「川崎」がバースト地域と判定された場合、直近の文書データから「ジャズ」など、川崎のジャズイベントに関連する語が抽出される。
【００４３】
話題語抽出処理において、バースト地点／バースト地域の表現を含む文書データ中から話題語を抽出するため、地理に関係なく特定のコミュニティ内で注目度が高い話題を排除することが可能となり、バースト地点／バースト地域での話題に直接関係のある語を話題語として抽出することができる。また、「ラーメン」のように、他の地点名称や地名と同時に使用されやすい一般的な語であっても、特定のバースト地点／バースト地域における話題語として抽出される可能性が高まるので、利用者が認識しやすい話題語を提供できる。
【００４４】
以上説明したように、本実施の形態によれば、地理バースト判定部１３が文書データから地点名称／地名を抽出して所定の期間毎の出現頻度を集計し、出現頻度の増加割合の大きな地点名称／地名をバースト地点／バースト地域として判定し、話題語抽出部１４がバースト地点／バースト地域を含む文書データからバースト地点／バースト地域で話題の事柄に関連する語を話題語として抽出することにより、全国的には注目度が高くないが、特定の地域では注目度が高まっているローカルな話題に関連した話題語を抽出できる。これを利用して、該当地域内や近辺に所在する利用者に対し、行動を促すような有用な話題語を提示する情報案内サービスを実現できる。
【００４５】
本実施の形態によれば、話題語抽出部１４がバースト地点／バースト地域を含む文書データから抽出した単語ｗについて、文書データ内の単語ｗの有無とバースト地点／バースト地域の有無の関連性についてカイ２乗値を求めてスコアを算出し、スコアの高い単語ｗを話題語として抽出することにより、店舗名などの固有名詞のように地域との結び付きが強い話題語のみに偏らず、他の地域でも抽出されうる一般性の高い話題語を抽出できる。このように抽出した話題語を提示することで、土地勘がない利用者であっても、どのような話題であるのかを一般的な話題語から容易に理解することができ、バースト地点／バースト地域で話題となっている事柄に対する興味を喚起しやすく、利用者をより誘引しやすい情報案内サービスを実現できる。
【符号の説明】
【００４６】
１１…文書入力部
１２…文書蓄積部
１３…地理バースト判定部
１３１…地点名称／地名抽出部
１３２…頻度集計部
１３３…バースト判定部
１４…話題語抽出部
１５…表示部
１６…地点名称／地名辞書データベース
１００…インターネット
【図１】
2015225492.tif 000005
【図２】
2015225492.tif 000006
【図３】
2015225492.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成27年9月1日(2015.9.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時刻情報が付与された文書データを蓄積する蓄積手段と、
前記文書データから場所情報を抽出し、前記蓄積手段に蓄積された文書データにおける前記場所情報の出現頻度を時系列で集計し、出現頻度の増加割合または増加量が閾値以上の前記場所情報をバースト場所情報として判定する判定手段と、
直近の一定期間中の時刻情報が付与された文書データ中に出現する単語を話題語の候補として抽出し、前記話題語の候補それぞれについて直近の文書データ中の当該話題語の候補の出現の有無と前記バースト場所情報の出現の有無の関連性についてカイ２乗値を算出してスコアを求め、算出したスコアが上位の前記話題語の候補を話題語として抽出する話題語抽出手段と、
を有することを特徴とするローカル話題語抽出装置。
【請求項２】
蓄積手段に蓄積された時刻情報が付与された文書データから場所情報を抽出するステップと、
前記蓄積手段に蓄積された文書データにおける前記場所情報の出現頻度を時系列で集計するステップと、
出現頻度の増加割合または増加量が閾値以上の前記場所情報をバースト場所情報として判定するステップと、
直近の一定期間中の時刻情報が付与された文書データ中に出現する単語を話題語の候補として抽出するステップと、
前記話題語の候補それぞれについて直近の文書データ中の当該話題語の候補の出現の有無と前記バースト場所情報の出現の有無の関連性についてカイ２乗値を算出してスコアを求めるステップと、
算出したスコアが上位の前記話題語の候補を話題語として抽出するステップと、
を有することを特徴とするローカル話題語抽出方法。
【請求項３】
請求項１記載のローカル話題語抽出装置の各手段としてコンピュータを動作させることを特徴とするローカル話題語抽出プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
第１の本発明に係るローカル話題語抽出装置は、時刻情報が付与された文書データを蓄積する蓄積手段と、前記文書データから場所情報を抽出し、前記蓄積手段に蓄積された文書データにおける前記場所情報の出現頻度を時系列で集計し、出現頻度の増加割合または増加量が閾値以上の前記場所情報をバースト場所情報として判定する判定手段と、直近の一定期間中の時刻情報が付与された文書データ中に出現する単語を話題語の候補として抽出し、前記話題語の候補それぞれについて直近の文書データ中の当該話題語の候補の出現の有無と前記バースト場所情報の出現の有無の関連性についてカイ２乗値を算出してスコアを求め、算出したスコアが上位の前記話題語の候補を話題語として抽出する話題語抽出手段と、を有することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
第２の本発明に係るローカル話題語抽出方法は、蓄積手段に蓄積された時刻情報が付与された文書データから場所情報を抽出するステップと、前記蓄積手段に蓄積された文書データにおける前記場所情報の出現頻度を時系列で集計するステップと、出現頻度の増加割合または増加量が閾値以上の前記場所情報をバースト場所情報として判定するステップと、直近の一定期間中の時刻情報が付与された文書データ中に出現する単語を話題語の候補として抽出するステップと、前記話題語の候補それぞれについて直近の文書データ中の当該話題語の候補の出現の有無と前記バースト場所情報の出現の有無の関連性についてカイ２乗値を算出してスコアを求めるステップと、算出したスコアが上位の前記話題語の候補を話題語として抽出するステップと、を有することを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】削除
【補正の内容】