(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語を含む処理対象の文書、及びユーザの複数の要求の各々を表す要求単語集合の各々を受け付ける受付手段と、
前記受付手段により受け付けた文書を、抽出する重要語句の長さに応じて、複数の分割単語集合に分割する文書分割手段と、
前記文書分割手段により分割された分割単語集合に含まれる単語の各々と、前記受付手段により受け付けた要求単語集合に含まれる単語の各々との単語間類似度に基づいて、前記分割単語集合と前記要求単語集合の各々との単語集合間類似度の最大値、または重み付きスコアを、前記分割単語集合毎のスコアとして計算するスコア計算手段と、
前記スコア計算手段により計算されたスコアが所定の閾値より高い分割単語集合を、前記文書に含まれる重要語句として抽出する抽出手段と、
を含む重要語句抽出装置。
【請求項２】
受付手段が、複数の単語を含む処理対象の文書、及びユーザの複数の要求の各々を表す要求単語集合の各々を受け付け、
文書分割手段が、前記受付手段により受け付けた文書を、抽出する重要語句の長さに応じて、複数の分割単語集合に分割し、
スコア計算手段が、前記文書分割手段により分割された分割単語集合に含まれる単語の各々と、前記受付手段により受け付けた要求単語集合に含まれる単語の各々との単語間類似度に基づいて、前記分割単語集合と前記要求単語集合の各々との単語集合間類似度の最大値、または重み付きスコアを、前記分割単語集合毎のスコアとして計算し、
抽出手段が、前記スコア計算手段により計算されたスコアが所定の閾値より高い分割単語集合を、前記文書に含まれる重要語句として抽出する
重要語句抽出方法。
【請求項３】
コンピュータを、請求項１記載の重要語句抽出装置を構成する各手段として機能させるための重要語句抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書から重要語句を抽出する重要語句抽出装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザがある要求を持って文書の検索や閲覧を行っている場合に、検索または閲覧対象の文書においてユーザの要求と関わりが深い情報を含む部分が、抽出すべき重要な部分であるとする。重要な部分の単位は、ユーザの要求と関わりが深い情報を示す単語（重要語）、重要語を含む文や段落などの文の集合等とすることができる。以下、この重要な部分を重要語句という。また、ここで、ユーザの要求とは、「安くておいしいお店」や「景色がいい場所」といった、特定の物事を指してはいないが、文書を検索または閲覧する際にユーザが重要視している情報とする。従来より、このようなユーザの要求に関する重要語句を文書中から抽出し、ユーザに提示することが行われている。
【０００３】
例えば、ユーザが自身の閲覧履歴を容易に把握することを目的とし、ユーザの閲覧履歴を収集してその閲覧履歴間の類似度に基づいて、処理対象となる複数の閲覧履歴をクラスタに分類し、クラスタ毎にキーワードを抽出し、そのキーワードと当該クラスタ毎の閲覧履歴に係る情報とをサマリとして生成し、ユーザに提示する要約生成装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、ユーザ個人が閲覧した文書の履歴から、そのユーザにとって重要度の高い語を抽出するキーワード抽出法として、ユーザが閲覧した文書中から出現回数の高い単語を取り出し、その単語との共起の偏りが大きい単語を、ユーザにとって重要度が高いキーワードとして抽出する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１００３５０号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】松尾豊、福田隼人、石塚満、「ユーザ個人の閲覧履歴からのキーワード抽出によるブラウジング支援」、人工知能学会論文誌１８巻、２００３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来技術では、重要語とされた単語が文書中に複数回出現する場合、その重要語を含む部分が重要語句として複数抽出される。例えば、文単位で重要語句を抽出する場合において、「安い」という単語が重要語である場合を考える。検索または閲覧されている処理対象の文書中に「安かった。」、「子供用のメニューもあり安くすんだ」、「クーポンでさらに安い特別価格！」のような文が含まれている場合、各文にそれぞれ「安い」という単語が使われているため、これら全ての文が重要語句として抽出されることになる。重要語の種類は複数存在する場合が多く、重要語の数が増えるほど抽出される重要語句も増え、文書中のほとんどの部分が重要語句として抽出されてしまう可能性もある。
【０００８】
しかし実際には、ただ「安かった」と書かれた文よりも、「クーポンでさらに安い特別価格！」や「ランチ８００円という安さ。」といった文の方が、ユーザが望む「安い」という要求についての情報を多く含んでいると考えられる。このような、ある文がユーザの要求を多く含むか否かということは、文の文字数や単語数に依存するものではない。例えば、「子供用のメニューもあり安くすんだ」という文は、「クーポンでさらに安い特別価格！」や「ランチ８００円という安さ。」という文と比べて、文字数も単語数も少ないわけではない。しかし、「子供用のメニューもあり安くすんだ」という文には、「安い」及び「子供連れ」という要求に関する情報が含まれてはいるが、「安い」という要求のみを持って文書を検索または閲覧しているユーザにとっては、それほど情報が多い文とは言えない。
【０００９】
また、単語の共起を用いて重要語を抽出する手法は、閲覧履歴の中の頻出語が同義語である場合、同じような単語との共起が高くなり、重要語であっても共起の偏りが大きくならず、抽出されない可能性もある。例えば、閲覧履歴中の頻出語に「価格」、「値段」、「料金」が含まれる場合、処理対象の文書に「安い」というような重要語が存在しても、「安い」は、どの頻出語とも共起が高いため、重要語として抽出されない可能性が高い。
【００１０】
本発明は、上記の事実を鑑みてなされたもので、ユーザの要求に関する情報が様々な単語で表現されている場合にも対応し、かつユーザの要求との関係が深い重要語句を抽出することができる重要語句抽出装置、方法、及びプログラム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】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明の重要語句抽出装置は、複数の単語を含む処理対象の文書、及びユーザの複数の要求の各々を表す要求単語集合の各々を受け付ける受付手段と、前記受付手段により受け付けた文書を、抽出する重要語句の長さに応じて、複数の分割単語集合に分割する文書分割手段と、前記文書分割手段により分割された分割単語集合に含まれる単語の各々と、前記受付手段により受け付けた要求単語集合に含まれる単語の各々との単語間類似度に基づいて、前記分割単語集合と前記要求単語集合の各々との単語集合間類似度の最大値、または重み付きスコアを、前記分割単語集合毎のスコアとして計算するスコア計算手段と、前記スコア計算手段により計算されたスコアが所定の閾値より高い分割単語集合を、前記文書に含まれる重要語句として抽出する抽出手段と、を含んで構成されている。
【００１２】
本発明の重要語句抽出装置によれば、受付手段が、複数の単語を含む処理対象の文書、及びユーザの複数の要求の各々を表す要求単語集合の各々を受け付ける。そして、文書分割手段が、受付手段により受け付けた文書を、抽出する重要語句の長さに応じて、複数の分割単語集合に分割し、スコア計算手段が、文書分割手段により分割された分割単語集合に含まれる単語の各々と、受付手段により受け付けた要求単語集合に含まれる単語の各々との単語間類似度に基づいて、分割単語集合と要求単語集合の各々との単語集合間類似度の最大値、または重み付きスコアを、分割単語集合毎のスコアとして計算する。そして、抽出手段が、スコア計算手段により計算されたスコアが所定の閾値より高い分割単語集合を、文書に含まれる重要語句として抽出する。
【００１３】
このように、ユーザの要求を表す要求単語集合と文書を分割した分割単語集合との単語間類似度に基づくスコアを用いることで、ユーザの要求に関する情報が様々な単語で表現されている場合にも対応し、かつユーザの要求との関係が深い重要語句を抽出することができる。
【００１４】
また、ユーザの要求が複数存在する場合でも、文書中からユーザの要求を最も表している部分から順に重要語句として抽出することができる。
【００１５】
また、本発明の重要語句抽出方法は、受付手段が、複数の単語を含む処理対象の文書、及びユーザの複数の要求の各々を表す要求単語集合の各々を受け付け、文書分割手段が、前記受付手段により受け付けた文書を、抽出する重要語句の長さに応じて、複数の分割単語集合に分割し、スコア計算手段が、前記分割単語集合と前記要求単語集合の各々との単語集合間類似度の最大値、または重み付きスコアを、前記分割単語集合毎のスコアとして計算し、抽出手段が、前記スコア計算手段により計算されたスコアが所定の閾値より高い分割単語集合を、前記文書に含まれる重要語句として抽出する方法である。
【００１７】
また、本発明の重要語句抽出プログラムは、コンピュータを、上記の重要語句抽出装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
以上説明したように、本発明の重要語句抽出装置、方法、及びプログラムによれば、ユーザの要求を表す要求単語集合と文書を分割した分割単語集合との単語間類似度に基づくスコアを用いることで、ユーザの要求に関する情報が様々な単語で表現されている場合にも対応し、かつユーザの要求との関係が深い重要語句を抽出することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本実施の形態に係る重要語句抽出装置の構成を示す概略図である。
【図２】要求単語集合の生成手法の一例を説明するための説明図である。
【図３】分割単語集合毎のスコアの計算方法を説明するための説明図である。
【図４】本実施の形態に係る重要語句抽出装置における重要語句抽出処理ルーチンの内容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】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
＜重要語句抽出装置の構成＞
【００２２】
本実施の形態に係る重要語句抽出装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、後述する重要語句抽出処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えたコンピュータで構成されている。このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、文書受付部１２と、ユーザ要求受付部１４と、設定受付部１６と、形態素解析部２０、文書分割部２２、スコア計算部２４、及び抽出部２６を含む重要語句抽出部１８と、単語間類似度判定データベース（ＤＢ）２８と、出力部３０とを含んだ構成で表すことができる。
【００２３】
文書受付部１２は、既知のキーボード、マウス、記憶装置などの入力器により入力された、処理対象となる文書（テキストデータ）を受け付ける。処理対象となる文書は、ユーザが現在パーソナルコンピュータ等を利用して閲覧しているウェブページの文書や、その閲覧している文書に貼られたリンクのリンク先にある文書とすることができる。
【００２４】
ユーザ要求受付部１４は、入力器により入力されたユーザ要求を受け付ける。ユーザ要求とは、ユーザが文書の検索または閲覧等を行う際に持つ要求を表す単語１語以上を含む単語集合である。ユーザ要求を表す単語集合に含まれる各単語の品詞は問わない。例えば、ユーザが「お得に安くすませたい」という要求を持って文書の検索または閲覧等を行う場合、「値段」という単語をユーザ要求としてもよいし、「お得  安い」という２つ以上の単語を含む単語集合をユーザ要求としてもよい。また、例えば「値段  価格」というような類義語や「クーポン  セール」というような関連語などを含む単語集合でユーザ要求を表現してもよい。
【００２５】
ユーザ要求受付部１４で受け付けるユーザ要求の入力方法は特に限定されず、ユーザにより入力器から入力されたユーザ要求を予め受け付けておき、どの文書に対しても、予め受け付けておいたユーザ要求を適応させるようにしてもよいし、文書毎にユーザ要求を受け付けるようにしてもよい。
【００２６】
また、ユーザ要求受付部１４は、ユーザにより自然文の形式で入力されたテキストデータを受け付け、そのテキストデータから自動的にユーザ要求を抽出して受け付けるようにしてもよい。例えば、ユーザが入力器により入力した「お得に安く済ませたい」という自然文の形式のテキストデータを受け付けた場合、このテキストデータを解析して、「お得  安い」等のユーザ要求を表す単語集合に変換することができる。
【００２７】
また、ユーザ要求受付部１４は、ユーザによる入力の手間を省くために、ユーザに対して選択リストのような形式で複数のユーザ要求を提示し、ユーザにより選択されたユーザ要求を受け付けるようにしてもよい。例えば、ユーザ要求を表す単語集合として、単語集合１：「値段  価格  クーポン  セール」、単語集合２：「子供  家族  親子  ベビー  離乳食」、単語集合３：・・・、のような似た意味を持つ単語集合を複数準備しておき、選択リストとしてユーザに提示する。ユーザが「お得に安くすませたい」という要求を持っている場合には、ユーザは選択リストから単語集合１を選択し、ユーザ要求受付部１４では、この選択された単語集合１：「値段  価格  クーポン  セール」を受け付けることができる。なお、各ユーザ要求を表す単語集合に含まれる単語の数は、各々異なっていてもよい。
【００２８】
また、ユーザ要求は１つに限らず、複数でもよい。その場合は、各々が上記のような単語集合で表現された複数のユーザ要求を受け付ける。例えば、ユーザが「お得に安くすませたい」という要求と、「子供連れにも適したものがいい」という要求とを持っていた場合、「値段  価格  クーポン  セール」及び「子供  家族  親子  ベビー  離乳食」の２つの単語集合を２つのユーザ要求として受け付ける。また、上記のように自然文を解析してユーザ要求に変換する場合には、例えば「お得に安くすませたいし、子供連れにも適したものがいい」というテキストデータを解析して、上記の２つの単語集合に変換することができる。また、上記のように選択リストを提示する場合には、選択リストからの複数の選択を許可するようにする。例えば上記の例では、ユーザが選択リストから単語集合１及び単語集合２を選択することで、ユーザ要求受付部１４では、上記の２つの単語集合を受け付けることができる。
【００２９】
ここで、ユーザの要求を表す単語集合を生成する手法の一例について説明する。図２に示すように、ユーザが文書の検索の際に入力した単語または単語の組み合わせであるクエリのログを用いる。クエリログの中から、複数の単語を含むクエリのみを抜き出す。例えば、「みなとみらい  ランチ」、「みなとみらい  ランチ  クーポン」といったものである。このようなクエリに含まれている単語を、単語間の類似度を距離としてＫ−ｍｅａｎｓ法を用いてクラスタリングすることにより、似たような意味や深い関係性を持つ単語が集まった複数の単語集合を生成する。
【００３０】
このように生成された単語集合を、上記の自然文を解析してユーザ要求を表す単語集合に変換したり、選択リストとして提示したりする際に利用することができる。なお、ユーザ要求を表す単語集合の生成手法は、上記の例に限定されない。
【００３１】
設定受付部１６は、入力器により入力された各種設定を示す情報を受け付ける。各種設定には、抽出する重要語句の単位（例えば、単語、文、段落といった任意の長さの単語集合）、及び後述するスコア計算部２４で用いる閾値ｔｈに関する設定が含まれる。
【００３２】
重要語句抽出部１８は、処理対象となる文書を抽出する重要語句の単位に応じて分割し、分割された各単語集合の中から、ユーザの要求を表している単語集合を求める。以下、重要語句抽出部１８の各部について詳述する。
【００３３】
形態素解析部２０は、文書受付部１２により受け付けた処理対象の文書（テキストデータ）に対して、従来既知に手法により形態素解析を行う。
【００３４】
文書分割部２２は、図３に示すように、形態素解析部２０による解析結果、及び設定受付部１６で受け付けた抽出する重要語句の単位に基づいて、処理対象の文書を複数の単語集合ｌ１，・・・ｌｈに分割する。ある分割された単語集合（以下、「分割単語集合」という）ｌｙにはｗｙ１，・・・，ｗｙｔのｔ個の単語が含まれているとする。抽出する単位が単語である場合には、それぞれを１個の単語を含む単語集合と見なす。
【００３５】
スコア計算部２４は、ユーザ要求受付部１４で受け付けたユーザ要求を表す単語集合（以下、「要求単語集合」という）ａ１，・・・，ａｉを取得する。ある要求単語集合ａｘにはｎｘ１，・・・，ｎｘｋのｋ個の単語が含まれているとする。スコア計算部２４は、まず、分割単語集合ｌｙと要求単語集合ａｘに含まれる単語ｎｘ１との類似度ｓ（ｌｙ，ｎｘ１）を求める。類似度ｓ（ｌｙ，ｎｘ１）は、例えば、下記（１）式に示すように、分割単語集合ｌｙに含まれている単語ｗｙ１，・・・，ｗｙｔのうち、単語ｎｘ１との類似度が大きい順に上位ｊ個の類似度の平均とすることができる。ただし、ｊは１からｔまでの任意の整数とし、ｗｙ１，・・・，ｗｙｔのうち類似度の大きい順にｊ個の単語をｗ'ｙ１，・・・，ｗ'ｙｊとおき、単語ｗ'ｙ１と単語ｎｘ１との類似度をｓｉｍ（ｗ'ｙ１，ｎｘ１）とする。
【００３６】
【数１】
0005819239.tif 000002
【００３７】
そして、下記（２）式により、分割単語集合ｌｙと要求単語集合ａｘに含まれる各単語ｎｘ１，・・・，ｎｘｋそれぞれとの類似度ｓを平均して、分割単語集合ｌｙと要求単語集合ａｘとの類似度Ｓ（ｌｙ，ａｘ）を算出する。
【００３８】
【数２】
0005819239.tif 000003
【００３９】
各単語間の類似度は、ここでは、単語間類似性判定ＤＢ２８として概念ベースを用いる。概念ベースとは、コーパスにおける単語同士の共起頻度を記録した共起行列に対し、特異値分解を行い、単語を次元数の縮退したベクトルで表現した概念ベクトルのデータベースである（参考文献：別所克人、古瀬蔵、片岡良治、「単語と意味属性との共起に基づく概念ベクトル生成法」、人工知能学会全国大会、２００６）。単語間の類似度の求め方は、概念ベースを用いる方法に限らず、シソーラスなどを用いる方法でもよい。
【００４０】
スコア計算部２４は、ユーザ要求が１つの場合は、算出した類似度Ｓを分割単語集合ｌｙのスコアｓｃｏｒｅ（ｌｙ）とする。また、ユーザ要求が２つ以上ある場合は、それぞれのユーザ要求を表す要求単語集合ａ１，・・・，ａｉと分割単語集合ｌｙとの類似度を各々算出し、下記（３）式に示すように、最も値が大きいものを分割単語集合ｌｙのスコアｓｃｏｒｅ（ｌｙ）とする。また、下記（４）式に示すように、分割単語集合ｌｙと各要求単語集合ａ１，・・・，ａｉとの類似度の各々に重みωを付けたものをスコアとして用いてもよい。重みωは、分割単語集合ｌｙと各要求単語集合ａ１，・・・，ａｉとの類似度の値が大きいものから傾斜をかけた重みとしたり、ユーザ要求の強さなどに応じた重みとしたりすることができる。
【００４１】
【数３】
0005819239.tif 000004
【００４２】
例えば、ユーザの要求が「安くて家族連れに向いている景色がきれいなお店が知りたい」という場合には、「安い」というお金に関する要求、「家族連れ向き」という店の設備や雰囲気等に関する要求、及び「景色がきれい」という眺めに関する要求が含まれている。従来技術では、それぞれの要求と関わりが深い単語の重要度が高くなるため、ユーザの要求が多いほど抽出される重要語句も増えてしまい、抽出する意味をなさない場合もあった。本実施の形態では、上記のように、それぞれのユーザ要求を表す要求単語集合ａ１，・・・，ａｉと分割単語集合ｌｙとの類似度を用いてスコアを計算することにより、最も多く情報を含む部分や、最もユーザの要求を表している部分から順に重要語句として抽出することが可能となる。例えば、「安い」についての情報を含む語句と、「安い」及び「家族連れ向き」についての情報を含む語句があった場合には、後者の方が抽出される可能性が高くなり、ユーザは自分の要求についての情報をより多く含んでいる部分をいち早く見つけ、情報にたどり着くことができる。
【００４３】
また、スコア計算部２４は、分割単語集合ｌｙに複数の文や句、単語などが含まれる場合、その単位に再分割してそれぞれのスコアを求め、そのスコアの積や重みづけをした積などをその分割単語集合ｌｙのスコアとして用いてもよい。スコア計算部２４は、このスコアを全ての分割単語集合について計算する。
【００４４】
抽出部２６は、スコア計算部２４で計算されたスコアが任意の閾値ｔｈを超えた分割単語集合を重要語句として抽出する。閾値ｔｈは、どの程度重要語句を抽出する必要があるかによって自由に決めることができる。例えば、スコアの上位ｋ位までを重要語句として抽出するように決めてもよいし、スコアが全体の平均より高いものを重要語句として抽出するように、スコアの平均値をｔｈとしてもよい。閾値ｔｈを高くするほど、文書中でユーザの要求に関する情報を最もよく表している分割単語集合のみが抽出され、閾値を低くするほど、ユーザの要求に関連する様々な情報を持つ分割単語集合が多く抽出される。どの文書に対しても同一の閾値ｔｈを設定して重要語句を抽出してもよいし、文書毎にその内容や長さ等によって調整して抽出してもよい。また、閾値ｔｈに加え、抽出する単語数や文字数を制限し、その中に収まる範囲内で重要語句を抽出するような制限を設けてもよい。
【００４５】
出力部３０は、ユーザが閲覧中の文書中において、抽出部２６で抽出された重要語句がハイライトされて表示されるなどしてユーザに提示されるように、重要語句を出力する。
【００４６】
＜重要語句抽出装置の作用＞
【００４７】
次に、本実施の形態に係る重要語句抽出装置１０の作用について説明する。
【００４８】
ユーザがパーソナルコンピュータ等で文書を検索または閲覧している場合に、ユーザによりユーザ要求及び各種設定を示す情報が入力されると、重要語句抽出装置１０において、図４に示す重要語句抽出処理ルーチンが実行される。
【００４９】
ステップ１００で、文書受付部１２が処理対象となる文書（テキストデータ）を受け付け、ユーザ要求受付部１４がユーザ要求を表す要求単語集合ａｘ（ｘ＝１，・・・，ｉ）を受け付け、設定受付部１６が抽出する重要語句の単位を含む各種設定を示す情報を受け付ける。
【００５０】
次に、ステップ１０２で、形態素解析部２０が、上記ステップ１００で受け付けた処理対象の文書に対して形態素解析を行う。次に、ステップ１０４で、文書分割部２２が、上記ステップ１０２の形態素解析部２０による解析結果、及び上記ステップ１００で受け付けた抽出する重要語句の単位に基づいて、処理対象の文書を複数の分割単語集合ｌｙ（ｙ＝１，・・・，ｈ）に分割する。
【００５１】
次に、ステップ１０６で、スコア計算部２４が、分割単語集合ｌｙと要求単語集合ａｘとの類似度Ｓ（ｌｙ，ａｘ）に基づいて、各分割単語集合ｌｙのスコアｓｃｏｒｅ（ｌｙ）を計算する。
【００５２】
次に、ステップ１０８で、抽出部２６が、上記ステップ１０６で計算されたスコアが閾値ｔｈを超えた分割単語集合を重要語句として抽出して出力し、重要語句抽出処理ルーチンを終了する。
【００５３】
以上説明したように、本実施の形態に係る重要語句抽出装置によれば、ユーザの要求を表す空間（要求単語集合）と、文書を所定単位に分割した部分（分割単語集合）との単語間の意味空間上での距離（類似度）に基づくスコアを用いることで、共起の偏りを用いた従来技術にように、同じような意味を持つ語が抽出されないということを防止し、処理対象の文書において、ユーザの要求に関する情報が様々な単語で表現されている場合にも対応することができる。また、スコアと閾値とを比較して重要語句を抽出することにより、文書のほとんどが重要語句として抽出されてしまうようなことを防止し、ユーザの要求との関係が深い重要語句を抽出することができる。
【００５４】
また、ユーザ要求が複数ある場合、分割単語集合とユーザ要求の各々を表す要求単語集合との類似度の最大値や、重み付けした類似度をスコアとして用いることで、ユーザ要求に関する情報を最も多く含む部分や、最もユーザの要求を表している部分から順に、重要語句として抽出することができ、文書のほとんどが重要語句として抽出されてしまうようなことを防止することができる。
【００５５】
また、従来手法では、ユーザの閲覧履歴が必要であったが、本実施の形態では、閲覧履歴がなくてもそれぞれのユーザの要求に関連する情報を抽出することができる。
【００５６】
このように抽出された重要語句を、例えばウェブ上の文書において、文書の閲覧や検索等の際に役立てることができる。文書をユーザに提示する際に、抽出された重要語句をハイライトしてユーザに提示することによって、ユーザが欲しい情報をいち早く見つけることができる可能性があり、効率的に文書を閲覧したり情報を検索したりすることができる。また、抽出した重要語句を文書の検索結果のスニペットとして提示したり、複数の文書から抽出された重要語句を組み合わせることによって様々な人が書いたブログやレビュー記事などの中から、ユーザの要求に関する情報を集約して提示したりすることも可能である。特に、外出先などで、スマートフォンなどの携帯端末を用いて情報検索する際等には、様々な文書の情報を全て閲覧して情報を得るのは煩わしく、ユーザの要求に合わせた重要語句のみを抽出して、ユーザに提示することによって、ユーザの手間を省くことができる。さらに、ウェブ上の文書だけでなく、蓄積された大量の文書データや電子書籍等を閲覧する際にも、その中から効率的にユーザの要求に関連する情報を得ることができる。
【００５７】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００５８】
また、上述の重要語句抽出装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００５９】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。また、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、プログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【００６０】
＜実施例＞
【００６１】
以下に実施例を示す。ユーザが「安くてお得」、「お店の雰囲気」という２つの要求を持っていた場合を考える。ユーザ要求を表す要求単語集合としては以下を用いた。
【００６２】
ａ１＝｛“セット”，“クーポン”，“安い”，“激安”，“値段”，“手配”，“料金”，“ツアー”，“格安”，“価格”，“安価”，“無料”，“割安”，“パッケージ”，“得”，“プラン”，“コスト”，“高い”，“キャンペーン”，“フリープラン”｝、ｋ１＝２０
ａ２＝｛“かわいい”，“センス”，“流行”，“お洒落”，“花車”，“ファッション”，“デザイン”，“エレガント”，“上品”，“カジュアル”，“シック”，“服”，“コーディネート”，“セクシー”，“可愛らしい”，“アクセサリー”，“オシャレ”，“ブランド”，“可愛い”，“洒落”｝、ｋ2＝２０
【００６３】
また、抽出する重要語句の単位は文単位とし、分割単語集合に含まれる単語としては、分割単語集合の１単位である文に含まれる単語のうち、品詞が名詞または形容詞の単語を用いた。ここでは、（１）式におけるｊをｊ＝２とし、スコアの値が小さいため、対数をとったものを用いた。スコアの計算方法について、以下の文（分割単語集合ｌ１）を用いて説明する。
【００６４】
ｌ１＝“ランチでパスタという日には・・”
という分割単語集合ｌｙに含まれる上記条件の単語は、
ｗ１＝｛“ランチ”，“パスタ”，“日”｝
となり、ｔ＝３となる。この分割単語集合ｌ１と、以下の要求単語集合ａ１との類似度を求める。
【００６５】
まず、要求単語集合ａ１に含まれる単語ｎ１１＝“セット”と分割単語集合ｌ１との類似度を求める。このとき、
ｓｉｍ（“ランチ”，“セット”）＝0.0667
ｓｉｍ（“パスタ”，“セット”）＝0.0315
ｓｉｍ（“日”，“セット”）＝0.0570
となるため、
ｗ'１＝｛“ランチ”，“日”｝
となる。このｗ'１を用いて、ｊ＝２を（１）式に適用した下記（５）式により、要求単語集合ａ１に含まれる単語ｎ１１＝“セット”と分割単語集合ｌ１との類似度を求める。
【００６６】
【数４】
0005819239.tif 000005
【００６７】
これを要求単語集合ａ１に含まれる全ての単語について計算し、平均する。すなわち、ｋ＝ｋ１＝２０を（２）式に適用した下記（６）式により、分割単語集合ｌ１と要求単語集合ａ１との類似度Ｓ（ｌ１，ａ１）を計算する。
【００６８】
【数５】
0005819239.tif 000006
【００６９】
もう１つのユーザ要求を表す要求単語集合ａ２についても同様に類似度Ｓ（ｌ１，ａ２）を計算し、最も大きい類似度の対数を分割単語集合ｌ１のスコアｓｃｏｒｅ（ｌ１）とした。下記の出力例において、閾値ｔｈは下記（７）式で定めた。
【００７０】
【数６】
0005819239.tif 000007
【００７１】
ここで、ｔｈｌｖは、重要語句をどれだけ抽出するかを調整するためのパラメータとした。以下の出力例において、文頭に○印を付した文は、ｔｈｌｖ＝0.85とし、閾値ｔｈを高めに設定した場合に抽出された文である。また、文頭に△印を付した文は、ｔｈｌｖ＝0.6とし、閾値ｔｈを低めに設定した場合に、○印の文に加えて抽出された文である。○印の文は、ユーザの要求を最も強く表す文が選ばれており、△印の文は、ユーザの要求に関連のある文が選ばれていることがわかる。文末のかっこ内の数値はスコアを表す。品詞が名詞または形容詞の単語を含まない文については、本実施例の条件下ではスコアを計算できないため、スコアに“null”を付して抽出の対象外とした。
【００７２】
（出力例）
・ランチでパスタという日には・・（-85.4484637354695）
・ＡＢＣカフェ（-88.0978786776667）
○こちらはリーズナブルで手軽なイタリアンランチができるお店（-34.9677383949862）
○見た目も洒落たカフェです（-33.9715381578441）
○お昼はいつも相当並んでいて、みなさん店外のいすに座って待っているので、１２−１３時を外した早め・遅めのランチで入りたい感じ（-43.8880971908371）
○店内は明るくてにぎやかでした（-49.225867499909）
△こちらではランチタイムにはパスタにパン・サラダ・ドリンクがつきます（-60.503565658478）
△しかも大盛り無料（-63.4664379716312）
・そりゃ、老若男女並びますわ・・・・（-98.540852414816）
・パンとサラダ（-184.423315416741）
・サラダのドレッシングも美味（-76.8044815622487）
・揃いました（null）
・ドリンクはオレンジジュースに（-94.2192436418884）
・パスタはツナとフレッシュトマトのオイルベース（-66.83119207037）
・<大盛りです>（-184.613623137593）
・お腹すいていたので、確かな満足（-70.390793748566）
・お味は、普通に美味しいです（-72.6345729746803）
○特筆すべきはこのボリュームと内容で、￥９５０ぽっきりという価格設定です（-38.5748480842723）
・しかも５つ位、季節で変わるようです（-141.449011600035）
△しかも、ランチのスタンプカードあり（-60.3557579207）
△１０個集めるとランチ１回無料！通いたい！！（-58.9474098383104）
△夜はもう少し落ち着いてゆっくりした感じです（-59.2116103942359）
△デートにもいいかも（-61.5268202682332）
【００７３】
ユーザの要求を表す要求単語集合として用いる単語数を変えたり、新たに加えたりすることによって、抽出される文（分割単語集合）は異なる場合がある。また、類似度として用いる値として、今回は概念ベクトルを用いたが、これを変えることによっても抽出される文は異なる場合がある。
【符号の説明】
【００７４】
１０   重要語句抽出装置
１２   文書受付部
１４   ユーザ要求受付部
１６   設定受付部
１８   重要語句抽出部
２０   形態素解析部
２２   文書分割部
２４   スコア計算部
２６   抽出部
３０   出力部
【図１】
0005819239.tif 000008
【図２】
0005819239.tif 000009
【図３】
0005819239.tif 000010
【図４】
0005819239.tif 000011