(57)【要約】【課題】ある時期において一般的に話題になっているワードの中から関連性の高いキーワードを精度よく抽出する。【解決手段】実施形態の関連単語抽出装置は、通信ネットワークを介してユーザがエントリしたコンテンツの集合であるストリームデータからコンテンツを収集する収集部と、収集されたコンテンツに含まれる単語を抽出する単語抽出部と、抽出された単語の出現頻度を集計する集計部と、抽出された単語同士で集計された出現頻度の時系列的な変化を比較し、所定の単語に対して集計された出現頻度の時系列的な変化が類似する単語を、所定の単語と関連する関連単語として抽出する関連単語抽出部と、抽出された関連単語を出力する出力部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信ネットワークを介してユーザがエントリしたコンテンツの集合であるストリームデータから前記コンテンツを収集する収集部と、
前記収集されたコンテンツに含まれる単語を抽出する単語抽出部と、
前記抽出された単語の出現頻度を集計する集計部と、
前記抽出された単語同士で前記集計された出現頻度の時系列的な変化を比較し、所定の単語に対して前記集計された出現頻度の時系列的な変化が類似する単語を、前記所定の単語と関連する関連単語として抽出する関連単語抽出部と、
前記抽出された関連単語を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする関連単語抽出装置。
【請求項２】
前記集計部は、予め設定された時間単位ごとに前記抽出された単語の出現頻度を集計し、
前記時間単位ごとに集計された単語の出現頻度を記憶部に逐次記憶させる蓄積部を更に備え、
前記関連単語抽出部は、前記蓄積部により前記記憶部に逐次記憶された、前記時間単位ごとに集計された単語の出現頻度を参照し、所定の時間枠において前記抽出された単語同士で前記集計された出現頻度の時系列的な変化を比較することを特徴とする、
請求項１に記載の関連単語抽出装置。
【請求項３】
前記関連単語抽出部は、前記抽出された単語同士で前記集計された出現頻度の差分を前記所定の時間枠内で足し合わせて前記抽出された単語同士の類似度合いを示す指標値を算出し、前記所定の単語に対する前記指標値がより小さくなる単語を前記関連単語として抽出することを特徴とする、
請求項２に記載の関連単語抽出装置。
【請求項４】
前記関連単語抽出部は、前記関連単語について、前記所定の時間枠を過去又は現在に向かって逐次推移させた場合の前記所定の単語に対する前記指標値を算出し、
前記出力部は、前記算出された指標値を出力することを特徴とする、
請求項３に記載の関連単語抽出装置。
【請求項５】
前記収集部は、ソーシャル・ネットワーキング・サービスにエントリされたコンテンツを収集することを特徴とする、
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の関連単語抽出装置。
【請求項６】
関連単語抽出装置が実行する関連語抽出方法であって、
通信ネットワークを介してユーザがエントリしたコンテンツの集合であるストリームデータから前記コンテンツを収集する収集工程と、
前記収集されたコンテンツに含まれる単語を抽出する単語抽出工程と、
前記抽出された単語の出現頻度を集計する集計工程と、
前記抽出された単語同士で前記集計された出現頻度の時系列的な変化を比較し、所定の単語に対して前記集計された出現頻度の時系列的な変化が類似する単語を、前記所定の単語と関連する関連単語として抽出する関連単語抽出工程と、
前記抽出された関連単語を出力する出力工程と、
を備えることを特徴とする関連単語抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関連単語抽出装置及び関連単語抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及により数多くのＷｅｂページが日々作成・更新されており、市場調査などにおいて、あるキーワードと関連性のあるキーワードを調査する際も、インターネット上にあるＷｅｂページの検索結果を活用している。例えば、検索対象とする検索キーワードについてＷｅｂページの検索を行い、その検索結果のＷｅｂページのメタ・タグに記述されているキーワードを関連性のあるキーワードとして抽出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１１８６５２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、Ｗｅｂページの製作者は広く一般の中でもごく限られた人達であることから、関連性のあるキーワードとして抽出できる単語が限られてしまう場合があった。また、Ｗｅｂページのメタ・タグは頻繁には更新されないことから、ある時期でトレンドとなったワードの中から関連性のあるキーワードを精度よく抽出することは困難であり、例えば新しい話題に関するキーワードに対応することが困難であった。したがって、上述した従来技術では、ある時期において一般的に話題となったワードの中から関連性の高いキーワードを精度よく抽出することは困難であった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ある時期において一般的に話題になっているワードの中から関連性の高いキーワードを精度よく抽出することを可能とする関連単語抽出装置及び関連単語抽出方法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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態にかかる関連単語抽出装置は、通信ネットワークを介してユーザがエントリしたコンテンツの集合であるストリームデータから前記コンテンツを収集する収集部と、前記収集されたコンテンツに含まれる単語を抽出する単語抽出部と、前記抽出された単語の出現頻度を集計する集計部と、前記抽出された単語同士で前記集計された出現頻度の時系列的な変化を比較し、所定の単語に対して前記集計された出現頻度の時系列的な変化が類似する単語を、前記所定の単語と関連する関連単語として抽出する関連単語抽出部と、前記抽出された関連単語を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態にかかる関連単語抽出装置によれば、ある時期において一般的に話題になっているワードの中から関連性の高いキーワードを精度よく抽出することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１の実施形態にかかる関連単語抽出装置を有するシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態にかかる関連単語抽出装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、関連単語抽出処理を説明する説明図である。
【図４】図４は、第２の実施形態にかかる関連単語抽出装置を有するシステムの構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、第２の実施形態にかかる関連単語抽出装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、関連単語抽出装置における処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して実施形態にかかる関連単語抽出装置及び関連単語抽出方法を詳細に説明する。なお、以下の説明において、同様の構成要素には共通の符号を付与するとともに、重複する説明を省略する。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態にかかる関連単語抽出装置１０を有するシステム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、システム１は、インターネット等の通信ネットワークＮを介して関連単語抽出装置１０と、ユーザ端末２０と、サーバ装置３０とを互いに通信可能に接続する。
【００１１】
ユーザ端末２０は、ユーザによって利用される端末である。例えば、ユーザ端末２０は、ＰＣ（Personal  Computer）、携帯電話機、スマートフォン、タブレット型携帯端末装置等である。ユーザは、ユーザ端末２０を介してサーバ装置３０が提供するソーシャル・ネットワーキング・サービス、ブログポータル、ＢＢＳ（Bulletin  Board  System）ポータル、口コミサイト、インターネットニュース等の消費者生成メディア（Consumer  Generated  Media）へユーザ生成コンテンツ（以下、コンテンツ）を投稿（エントリ）する。
【００１２】
サーバ装置３０は、ソーシャル・ネットワーキング・サービス、ブログポータル、ＢＢＳポータル、口コミサイト、インターネットニュース等の消費者生成メディアにかかるサービスを提供する。具体的には、サーバ装置３０は、通信ネットワークＮを介してユーザ端末２０より逐次投稿されるコンテンツを、ユーザＩＤやスレッドごとに、コンテンツの集合であるストリームデータとして蓄積する。そして、サーバ装置３０は、蓄積したストリームデータを、通信ネットワークＮを介したユーザ端末２０からの要求に応じて公開する。これにより、ユーザは、消費者生成メディアにおいて不特定多数のユーザが投稿したコンテンツを共有することができる。本実施形態では、サーバ装置３０は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等のソーシャル・ネットワーキング・サービスを提供するものとする。
【００１３】
関連単語抽出装置１０は、通信ネットワークＮを介してユーザが投稿したコンテンツの集合であるストリームデータをサーバ装置３０より収集し、各コンテンツに含まれる単語の出現頻度を単語ごとに集計して、所定の単語と出現頻度の類似する関連性の高い単語を抽出する。例えば、関連単語抽出装置１０は、ＰＣやＷＳ（Work  Station）等の情報処理装置であってよい。具体的には、関連単語抽出装置１０は、コンピュータを用いて実現される機能構成として（詳細は後述する）、通信処理部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを有する。
【００１４】
通信処理部１１は、制御部１２の制御のもと、通信ネットワークＮを介したデータの送受信を行う。例えば、通信処理部１１は、通信制御を行う電子回路や、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。関連単語抽出装置１０は、通信処理部１１により通信ネットワークＮを介して接続するユーザ端末２０、サーバ装置３０との間でデータの送受信を行う。
【００１５】
制御部１２は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）が内部メモリに格納されたプログラムを順次実行することで、関連単語抽出装置１０の動作を制御する。具体的には、ＣＰＵが実現する機能構成として、制御部１２は、収集部１２ａ、単語抽出部１２ｂ、集計部１２ｃ、蓄積部１２ｄ、関連単語抽出部１２ｅ、出力部１２ｆを有する。
【００１６】
収集部１２ａは、通信ネットワークＮを介してサーバ装置３０が提供するソーシャル・ネットワーキング・サービスよりユーザが投稿したコンテンツを収集する。例えば、収集部１２ａは、運用元が提供するＡＰＩ（Application  Programming  Interface）を用いることで、ソーシャル・ネットワーキング・サービスにおいてユーザが投稿したコンテンツを収集する。一例として、Ｔｗｉｔｔｅｒの場合には、Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ  ＡＰＩ、Ｓｅａｒｃｈ  ＡＰＩなどが運用元より提供されており、全てのＴｗｅｅｔ（コンテンツ）から一部を取得したり、ユーザが事前に定めたキーワードやＴｗｉｔｔｅｒにおけるユーザＩＤに基づき、その条件に当てはまるＴｗｅｅｔを取得できる。Ｔｗｉｔｔｅｒ以外のブログやインターネットニュース等も同様に、コンテンツの取得が可能である。
【００１７】
単語抽出部１２ｂは、収集部１２ａが収集したコンテンツから単語を抽出する。具体的には、収集部１２ａは、日本語であれば形態素解析を行うことで、単語を抽出する。この形態素解析には、例えばオープンソースのＭｅｃａｂ等のライブラリを用いてもよい。また、英語のように空白で区切られた言語については、空白によって単語を区切り、単語を抽出してもよい。
【００１８】
また、単語抽出部１２ｂは、形態素解析により単語を抽出した後に、抽出した単語について言語特有の処理を行ってもよい。例えば英語の場合は変化形のある単語を原型に戻してもよい（例：ｇｏｅｓ、ｗｅｎｔ→ｇｏ）。また、特定のグループの単語を集約してもよい（例：スマホ、スマートフォン、ガラケー、ケータイ→携帯電話）。
【００１９】
集計部１２ｃは、単語抽出部１２ｂが抽出した単語の出現頻度を、予め定めた時間単位（毎分、毎時間等）ごとに集計する。具体的には、集計部１２ｃは、予め定めた時間単位内において、ユーザが投稿したコンテンツから抽出された同一単語の出現数をカウントすることで、その時間単位における単語の出現頻度を集計する。この単語の出現頻度の集計を、コンテンツから抽出された全ての単語について実施する。これにより、ソーシャル・ネットワーキング・サービスに逐次投稿されたコンテンツに含まれる単語について、予め定めた時間単位ごとの出現頻度が集計されることとなる。
【００２０】
蓄積部１２ｄは、集計部１２ｃにより集計された各単語の出現頻度を記憶部１３の集計ファイル１３ａに記憶させる。具体的には、蓄積部１２ｄは、集計された単語、時間単位で集計した際の時刻（集計開始時刻、集計終了時刻）、出現頻度（カウントされた出現数）の情報を集計ファイル１３ａに書き出して記憶させる。なお、集計ファイル１３ａへの書き出しは一例であり、各単語の出現頻度を逐次記憶して蓄積する構成であればデータベースなどを用いる構成であってもよい。
【００２１】
関連単語抽出部１２ｅは、蓄積部１２ｄにより集計ファイル１３ａに記憶された情報を参照し、抽出された単語同士で集計された出現頻度の時系列的な変化を比較する。次いで、関連単語抽出部１２ｅは、所定の単語に対して集計された出現頻度の時系列的な変化が類似する単語を、所定の単語と関連する関連単語として抽出する。なお、関連単語の抽出にかかる所定の単語については、関連単語抽出装置１０のコンソール（図示しない）からの指示や、通信ネットワークＮを介したユーザ端末２０からの要求により指定されるものであってよい。
【００２２】
出力部１２ｆは、関連単語抽出部１２ｅにより抽出された関連単語を、関連単語抽出装置１０のディスプレイ（図示しない）等に出力する。また、出力部１２ｆは、ユーザ端末２０からの要求に応じたＷｅｂページの出力等を行う、Ｗｅｂサーバとしてのサービスを提供する機能を有し、ユーザ端末２０からの要求に応じて、関連単語抽出部１２ｅにより抽出された関連単語をＷｅｂページに記述してユーザ端末２０に出力してもよい。これにより、ユーザは、ユーザ端末２０のブラウザ等により関連単語抽出装置１０へアクセスすることで、関連単語抽出部１２ｅにより抽出された関連単語を閲覧できる。
【００２３】
記憶部１３は、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。記憶部１３は、制御部１２による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する。具体的には、記憶部１３は、蓄積部１２ｄにより書き出される集計ファイル１３ａを記憶する。
【００２４】
集計ファイル１３ａは、集計部１２ｃにより集計された単語、時間単位で集計した際の時刻（集計開始時刻、集計終了時刻）、出現頻度（カウントされた出現数）の情報、すなわち単語ごとの出現頻度の推移を示す情報を記憶するファイルである。
【００２５】
次に、関連単語抽出装置１０の動作の詳細について説明する。図２は、第１の実施形態にかかる関連単語抽出装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００２６】
図２に示すように、処理が開始されると、収集部１２ａは、データ収集、すなわちサーバ装置３０が提供するソーシャル・ネットワーキング・サービスよりユーザが投稿したコンテンツを収集する（Ｓ１）。
【００２７】
次いで、単語抽出部１２ｂは、Ｓ１において収集部１２ａが収集したコンテンツから単語を抽出する（Ｓ２）。次いで、集計部１２ｃ、蓄積部１２ｄは、単語抽出部１２ｂが抽出した単語の出現頻度を、予め定めた時間単位（毎分、毎時間等）ごとに集計して集計ファイル１３ａに記憶させる、集計・蓄積の処理を行う（Ｓ３）。
【００２８】
次いで、関連単語抽出部１２ｅは、集計ファイル１３ａに記憶された情報を参照し、所定の単語に対して集計された出現頻度の時系列的な変化が類似する単語を、所定の単語と関連する関連単語として抽出する処理を行う（Ｓ４）。
【００２９】
具体的には、関連単語抽出部１２ｅは、集計ファイル１３ａを参照して出現頻度の時系列的な変化を比較する２つの単語（単語ｉ、単語ｊ）の情報を読み出す（Ｓ４０）。次いで、関連単語抽出部１２ｅは、比較を行う対象とする時間枠（Ｔ）を、コンソールなどにより設定する（Ｓ４１）。この時間枠の開始時刻は、集計ファイル１３ａに記憶された範囲において任意の時刻であってよいが、単語ｉ、単語ｊについて同一の時刻を設定ものとする。また、時間枠の大きさについては任意に定めるものであってよい。例えば、月、週単位の長期間の時間枠を設定してもよく、日時分単位の短時間の時間枠を設定してもよい。
【００３０】
次いで、関連単語抽出部１２ｅは、単語ｉ、単語ｊの出現頻度の値を、時間枠（Ｔ）内での最大値で割って正規化する（Ｓ４２）。次いで、関連単語抽出部１２ｅは、正規化後の単語ｉ、単語ｊの出現頻度（Ｆｉ（ｔ）：単語ｉの時刻ｔにおける出現頻度、Ｆｊ（ｔ）：単語ｊの時刻ｔにおける出現頻度）の差の絶対値（｜Ｆｉ（ｔ）−Ｆｊ（ｔ）｜）を時間枠（Ｔ）において足し合わせる差分計算を行う（Ｓ４３）。
【００３１】
図３は、関連単語抽出処理を説明する説明図である。図３に示すように、単語ｉ、単語ｊの出現頻度の値は時刻によって推移（変化）している。この出現頻度の時系列的な変化が類似している単語同士は、時間枠（Ｔ）において共通の話題に一般的に用いられる単語同士であると推認されることから、関連性の高い単語同士ということになる。よって、単語ｉ、単語ｊについては、上述した差分計算の結果値が出現頻度の時系列的な変化における類似度合いを示す指標値である。そして、その指標値がより小さければ、出現頻度の時系列的な変化が類似しており、関連性の高い単語同士ということになる。
【００３２】
ここで、単語ｉと、単語ｊとの出現数には、日常よりよく用いられる単語と、そうでない単語との相違があるように、大きく違う場合があることから、正規化を行って出現頻度の比較ができるようにする。次いで、時刻ｔにおける出現頻度の値の差の絶対値を時間枠Ｔにおいて足し合わせる（積分）する。なお、集計された単語の出現頻度は、実際には連続値ではなく、毎分といった離散値であることから、積分ではなく総和で計算する。また、出現頻度の時系列的な変化における類似度合いを示す指標値は、上述した差の絶対値の総和以外に、差の二乗の総和など他の計算手法によって算出してもよい。
【００３３】
次いで、関連単語抽出部１２ｅは、集計ファイル１３ａに記憶された単語について、差分計算を行った組み合わせ（単語ｉ、単語ｊ）以外の、他の組み合わせがあるか否かを判定する（Ｓ４４）。ここで、他の組み合わせがある場合（Ｓ４４：ＹＥＳ）関連単語抽出部１２ｅは、他の組み合わせの単語同士の比較を行うために、Ｓ４０へ処理を戻す。
【００３４】
他の組み合わせがない場合（Ｓ４４：ＮＯ）、集計ファイル１３ａに記憶された単語について、全ての組み合わせでの比較が行われたことから、関連単語抽出部１２ｅは、所定の単語と他の単語とを比較した組み合わせの中で、より関連性の高い（差分計算の結果値の小さい）単語を関連単語として抽出する（Ｓ４５）。次いで、出力部１２ｆは、関連単語抽出部１２ｅにより抽出された関連単語を、関連単語抽出装置１０のディスプレイ等に出力し（Ｓ５）、処理を終了する。
【００３５】
なお、Ｓ４５における関連単語の抽出は、結果値が所定の閾値以内の全ての単語を抽出してもよく、抽出した複数の単語を関連性の高い順にソートしてもよい。
【００３６】
以上のように、関連単語抽出装置１０は、通信ネットワークＮを介してユーザがソーシャル・ネットワーキング・サービスにエントリしたコンテンツを収集し、収集されたコンテンツに含まれる単語を抽出する。そして、関連単語抽出装置１０は、抽出された単語の出現頻度を集計し、抽出された単語同士で前記集計された出現頻度の時系列的な変化を比較する。そして、関連単語抽出装置１０は、所定の単語に対して集計された出現頻度の時系列的な変化が類似する単語を、所定の単語と関連する関連単語として抽出し、抽出された関連単語を出力する。よって、関連単語抽出装置１０では、Ｗｅｂページを情報源とする場合と比較して、より一般的なユーザが利用するソーシャル・ネットワーキング・サービスを情報源としており、ある時期において一般的に話題になっているワードの中から関連性の高いキーワードを精度よく抽出することが可能となる。
【００３７】
（第２の実施形態）
図４は、第２の実施形態にかかる関連単語抽出装置１０ａを有するシステム１ａの構成を示すブロック図である。図４に示すように、システム１ａにおける関連単語抽出装置１０ａは、関連単語抽出部１２ｅに関連度変化傾向分析部１２ｇを備えている点が第１の実施形態と異なっている。
【００３８】
関連度変化傾向分析部１２ｇは、予め定めておく比較を行う対象とする時間枠（Ｔ）を短めに設定しておき（例えば日時分単位）、その短めの時間枠（Ｔ）を過去から現在（又は現在から過去）に向かって逐次推移させた場合における、単語間の出現頻度の時系列的な変化における類似度合いを示す指標値を逐次算出する。
【００３９】
出力部１２ｆは、時間枠を過去から現在（又は現在から過去）に向かって逐次推移させて算出された指標値を関連単語抽出装置１０ａのディスプレイ（図示しない）等に出力する。
【００４０】
図５は、第２の実施形態にかかる関連単語抽出装置１０ａの動作の一例を示すフローチャートである。図５に示すように、関連単語抽出部１２ｅ、出力部１２ｆが実行する関連単語を抽出する処理（Ｓ４ａ）が開始されると、単語ｉ、単語ｊの情報を集計ファイル１３ａより参照した後（Ｓ４１）、出力部１２ｆは、過去を起点とする時間枠の初期値（ｎ＝１）を設定する（Ｓ４１ａ）。なお、本フローチャートでは過去から現在に向けて時間枠を逐次推移させる処理構成を例示するが、現在から過去の場合は、初期値とインクリメント方向を逆にすれば同様の処理構成でよい。
【００４１】
次いで、出力部１２ｆは、比較を行う対象とする時間枠（Ｔｎ）を設定し（Ｓ４１ｂ）、正規化（Ｓ４２）、差分計算（Ｓ４３）へ処理を進める。次いで、出力部１２ｆは、現在まで時間枠（Ｔｎ）の計算が終了したか否かを判定する（Ｓ４３ａ）。現在まで計算していない場合（Ｓ４３ａ：ＮＯ）、出力部１２ｆは、時間枠（Ｔｎ）を現在に向けて推移させるためにｎをインクリメントし（Ｓ４３ｂ）、Ｓ４１ｂへ処理を戻す。
【００４２】
現在まで計算した場合（Ｓ４３ａ：ＹＥＳ）、出力部１２ｆは、過去から現在まで時間枠を逐次推移させた指標値を全て得たことから、Ｓ４４へ処理を進め、他の単語の組み合わせについても同様の処理を行う。
【００４３】
Ｓ４ａに次いで、出力部１２ｆは、関連単語抽出部１２ｅにより抽出された関連単語とともに、時間枠を過去から現在に向かって逐次推移させて算出された指標値を関連単語抽出装置１０のディスプレイ（図示しない）等に出力する（Ｓ５）。
【００４４】
これにより、ユーザは、長期間にわたって、単語間の出現頻度の時系列的な変化の類似度合いが変わらない単語の対、直近になって類似度合いが高くなってきた単語の対、周期的に類似度合いが変化する単語の対などを容易に発見することができる。
【００４５】
なお、上述した第１、第２の実施形態では、ソーシャル・ネットワーキング・サービスにおいて逐次投稿されるコンテンツは膨大な量であり、コンテンツの収集、集計に要する処理時間が長くなることから、集計部１２ｃにより集計された各単語の出現頻度を集計ファイル１３ａに逐次記憶して蓄積する構成を例示した。しかしながら、サーバ装置３０や関連単語抽出装置１０の処理・記憶能力の向上により、コンテンツの収集、集計に要する処理時間を十分に短くできる場合には、関連単語の抽出を行う際に、必要とする期間のコンテンツの収集、集計を行うようにして、集計ファイル１３ａへの書き出しを不要とする構成としてもよい。
【００４６】
図６は、関連単語抽出装置１０、１０ａにおける処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。図６に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
【００４７】
メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１０４１に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１０５１、キーボード１０５２に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１０６１に接続される。
【００４８】
ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記のプログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。例えば、関連単語抽出装置１０、１０ａにおける機能構成（収集部１２ａ、単語抽出部１２ｂ、集計部１２ｃ、蓄積部１２ｄ、関連単語抽出部１２ｅ、出力部１２ｆ、関連度変化傾向分析部１２ｇ）と同様の情報処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【００４９】
また、上述した実施形態での処理に必要な設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。
【００５０】
なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１０４１等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１、１ａ…システム、１０、１０ａ…関連単語抽出装置、１１…通信処理部、１２…制御部、１２ａ…収集部、１２ｂ…単語抽出部、１２ｃ…集計部、１２ｄ…蓄積部、１２ｅ…関連単語抽出部、１２ｆ…出力部、１２ｇ…関連度変化傾向分析部、１３…記憶部、１３ａ…集計ファイル、２０…ユーザ端末、３０…サーバ装置、Ｎ…通信ネットワーク
【図１】
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【図２】
2015095238.tif 000004
【図３】
2015095238.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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