(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウエブ上での投稿に基づいて同義語を判定する装置であって、
各投稿に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
抽出した各キーワードの登場回数の時間的推移を算出する推移算出手段と、
算出した時間的推移が類似するキーワード同士を、同義語であると判断する判断手段と、
を備えた同義語判定装置。
【請求項２】
コンピュータによって同義語判定装置を実現するための同義語判定プログラムであって、コンピュータを、
各投稿に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
抽出した各キーワードの登場回数の時間的推移を算出する推移算出手段と、
算出した時間的推移が類似するキーワード同士を、同義語であると判断する判断手段として機能させるための同義語判定プログラム。
【請求項３】
請求項１の装置または請求項２のプログラムにおいて、
前記判断手段は、判断対象である２つのキーワードが、同一の投稿内に含まれて登場する回数が多いほど、同義語であるとする度合いを下げて判断することを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項４】
請求項１〜３の装置またはプログラムにおいて、
前記判断手段は、判断対象である２つのキーワードの文字列の一致する度合いが高いほど、同義語であるとする度合いを上げて判断することを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項５】
請求項１〜４の装置またはプログラムにおいて、
前記判断手段は、判断対象である２つのキーワードのそれぞれについて、当該キーワードが登場する投稿内に登場する判断対象以外のキーワードを抽出し、判断対象以外のキーワードの一致度が高いほど、同義語であるとする度合いを上げて判断することを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項６】
請求項１〜５の装置またはプログラムにおいて、
前記推移算出手段は、所定の番組の開始時刻に対応する時刻から、終了時刻に対応する時刻までの期間の各キーワードの登場回数の時間的推移を算出するものであることを特徴とする装置またはプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、同義語を判定するための装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
キーワードを統制して、検索結果や解析結果の正確性を増すため等の目的から、同義語を判定することが行われている。たとえば、解析対象とする文書において、キーワードを抽出し、その数の大小により、当該文書におけるキーワードの出現頻度を解析する場合、同義語を無視して解析を行うと、不適切な結果が得られることになってしまう。具体例で示すと次のようである。ある文書におけるキーワードＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの出現頻度が以下のようであったとする。
【０００３】
Ａ：１３４
Ｂ：１０３
Ｃ：６８
Ｄ：２５
上記の結果からは、キーワードＡが最もよく出現する言葉であると判断できそうである。しかし、キーワードＢとＣが同義語であった場合には、キーワードＢ（Ｃ）こそが、最もよく出現する言葉であるということになる。
【０００４】
このように、キーワードによる解析において、同義語が含まれていないかどうかを判定することは、重要なことである。
【０００５】
同義語判定の手法として、同義語辞書を準備しておき、これにしたがって判定するという方法がある。また、特許文献１では、文脈に基づいて同義語を抽出することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開２０１４−００２７７６
【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、同義語辞書を用意しておく方法では、辞書のメンテナンスが煩雑であるという問題があった。また、文脈に基づいて判断する方法では、処理が極めて複雑であって、処理時間がかかるという問題があった。このため、リアルタイムに同義語を判断する場合などには、適さないという問題があった。
【０００８】
この発明は、上記のような問題点を解決して、辞書などのメンテナンスが不要であり、処理が迅速な同義語判定装置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】
【０００９】
この発明の独立して適用可能ないくつかの特徴を示す。
【００１０】
(1)(2)この発明にかかる同義語判定装置は、ウエブ上での投稿に基づいて同義語を判定する装置であって、各投稿に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、抽出した各キーワードの登場回数の時間的推移を算出する推移算出手段と、算出した時間的推移が類似するキーワード同士を、同義語であると判断する判断手段とを備えている。
【００１１】
したがって、同義語辞書などを設けなくとも、登場回数の時間的推移に基づいて、同義語の判定を行うことができる。
【００１２】
(3)この発明にかかる同義語判定装置は、判断手段は、判断対象である２つのキーワードが、同一の投稿内に含まれて登場する回数が多いほど、同義語であるとする度合いを下げて判断することを特徴としている。
【００１３】
したがって、より正確に同義語判定を行うことができる。
【００１４】
(4)この発明にかかる同義語判定装置は、判断手段は、判断対象である２つのキーワードの文字列の一致する度合いが高いほど、同義語であるとする度合いを上げて判断することを特徴としている。
【００１５】
したがって、より正確に同義語判定を行うことができる。
【００１６】
(5)この発明にかかる同義語判定装置は、判断手段は、判断対象である２つのキーワードのそれぞれについて、当該キーワードが登場する投稿内に登場する判断対象以外のキーワードを抽出し、判断対象以外のキーワードの一致度が高いほど、同義語であるとする度合いを上げて判断することを特徴としている。
【００１７】
したがって、より正確に同義語判定を行うことができる。
【００１８】
(6)この発明にかかる同義語判定装置は、推移算出手段は、所定の番組の開始時刻に対応する時刻から、終了時刻に対応する時刻までの期間の各キーワードの登場回数の時間的推移を算出するものであることを特徴としている。
【００１９】
したがって、所定の番組においての盛り上がりに対応したキーワードの推移などを正確に取得するための、キーワード統一を行うことができる。
【００２０】
「キーワード抽出手段」は、実施形態においては、ステップＳ２がこれに対応する。
【００２１】
「推移算出手段」は、実施形態においては、ステップＳ３がこれに対応する。
【００２２】
「判断手段」は、実施形態においては、ステップＳ１０がこれに対応する。
【００２３】
「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】この発明の一実施形態による同義語判定装置２０の機能ブロック図である。
【図２】同義語判定装置２０のハードウエア構成である。
【図３】同義語判定プログラム４６のフローチャートである。
【図４】同義語判定プログラム４６のフローチャートである。
【図５】取得した投稿の例である。
【図６】抽出したキーワードの例である。
【図７】キーワードの登場回数の時間的推移のグラフである。
【図８】２つのキーワードの登場回数の時間的推移のグラフである。
【図９】同時登場率Ｄuの算出を説明するための図である。
【図１０】文字列一致率Ｓtの算出を説明するための図である。
【図１１】周辺語一致率Ｓpの算出を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
１．全体構成
図１に、この発明の一実施形態による同義語判定装置２０の機能ブロック図を示す。キーワード抽出手段２は、記録部８に記録された複数の投稿データ１０から、キーワードを抽出する。推移算出手段４は、抽出したキーワードの投稿時間に基づいて、当該キーワードの登場回数の時間的推移を算出する。
【００２６】
判断手段６は、上記登場回数の時間的推移が類似するキーワード同士を、同義語であると判断する。
【００２７】
２．ハードウエア構成
図２に、同義語判定装置２０のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ３０には、メモリ３２、ディスプレイ３４、ハードディスク３６、通信回路３８、キーボード／マウス４０、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ４２が接続されている。通信回路３８は、インターネットに接続するためのものである。
【００２８】
ハードディスク３６には、オペレーティングシステム４４、同義語判定プログラム４６が記録されている。同義語判定プログラム４６は、オペレーティングシステム４４と協働してその機能を発揮するものである。これらプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ５２に記録されていたものを、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ４２を介して、ハードディスク３６にインストールしたものである。なお、インターネットを介してダウンロードしたものであってもよい。
【００２９】
３．同義語判定プログラム４６の処理
図３、図４に、同義語判定プログラム４６のフローチャートを示す。ここでは、テレビ番組に関する投稿を集め、各投稿に含まれるキーワードの時間的変動を解析するものとする。この際、同義語であるキーワードは一つにまとめて評価するものとする。
【００３０】
ＣＰＵ３０は、インターネット上の投稿サイト（たとえば、ツイッター（商標）など）にアクセスする。対象とするテレビ番組名を含む投稿（あるいは、テレビ番組名のタグの付された投稿）を収集する（ステップＳ１）。この実施形態では、対象となるテレビ番組の開始時刻から終了時刻までの投稿を収集するようにしている。
【００３１】
収集した投稿の例を、図５に示す。この図では、投稿６０、６２、６４のみが示されているが、実際には多くの投稿が収集されることになる。
【００３２】
次に、ＣＰＵ３０は、収集した各投稿を形態素解析し、キーワードを抽出し、記録する（ステップＳ２）。抽出したキーワードのリストを図６に示す。なお、この実施形態では、キーワード抽出時に、各キーワードの登場回数も計数するようにしている。
【００３３】
続いて、ＣＰＵ３０は、各キーワードについて、前記登場回数の時間的変化を記録する（ステップＳ３）。図７に、キーワード「まおちゃん」の登場回数の時間的変化を示す。このようにして、各キーワードについて、登場回数の時間的変化を得ることができる。この例では、１分間隔（所定間隔）で登場回数の変化を見ている。
【００３４】
次に、ＣＰＵ３０は、各キーワード間での時間的推移の類似度を判定する（ステップＳ４）。図８に、比較する２つのキーワードの登場回数の時間的推移を示す。番組に関連した投稿に用いられるキーワードは、番組の内容や盛り上がりと連動して登場する。したがって、登場回数の時間的推移が類似するキーワードは同義語である可能性が高いことになる。そこで、この実施形態では、２つのキーワードの登場回数の時間的推移のグラフ形状を比較し、その図形的な類似度Ｓfを算出し、同義語率（同義語である確からしさ）の指標としている。
【００３５】
ＣＰＵ３０は、対象とするキーワード（たとえば、所定回数以上登場するキーワード）の全ての組合せについて、時間的推移の類似度Ｓfを算出する。この実施形態では、時間的推移の類似度Ｓfとして、両グラフの相関関数を用いている。
【００３６】
次に、ＣＰＵ３０は、２つのキーワードが同じ投稿中に登場する同時登場率Ｄuを算出する（ステップＳ５）。これは、２つのキーワードが同じ投稿中に登場すれば、同義語である確率は低いと判断するものである。つまり、同じ投稿中で、同じ意味の言葉を言い変えることは少ないであろうとの仮定に基づくものである。特に、ツイッター（商標）などの、１つの投稿の文字数が少ない場合には、この仮定がより正しく反映される。
【００３７】
この実施形態では、次のようにして同時登場率Ｄuを算出している。まず、比較する一方のキーワードが、対象とする全投稿中で、いくつの投稿に登場するかを算出する。これを、一方のキーワードの登場投稿数Ｘとする。同様に、比較する他方のキーワードが、対象とする全投稿中で、いくつの投稿に登場するかを算出する。これを、他方のキーワードの登場投稿数Ｙとする。さらに、双方のキーワードが同時に登場する投稿がいくつあるかを算出する。これを、共起投稿数Ｚとする。図９に、この関係を模式化して示す。
【００３８】
同時登場率Ｄuは、以下の式によって算出する。
【００３９】
Ｄu＝Ｚ／Ｑ
ここで、Ｑは、ＸとＹの大きい方である。
【００４０】
以上のようにして、全てのキーワードの組合せについて、同時登場率Ｄuを算出する。
【００４１】
次に、ＣＰＵ３０は、比較する２つのキーワードの文字列の一致率を算出する（ステップＳ６）。これは、文字列としての一致度が高いほど、同義語である可能性が高いからである。この実施形態では、文字列一致率Ｓtは、以下のようにして算出する。
【００４２】
たとえば、図１０の例１に示すように、キーワード「松本潤」とキーワード「松本くん」との文字列一致率Ｓtを算出するものとする。ＣＰＵ３０は、ハードディスク３６に記録されている漢字読みの辞書を参照し、それぞれ、「マツモトジュン」「マツモトクン」という読みを得る。なお、読みの辞書は、漢字一文字ごとに持ってもよいし、熟語として持つようにしてもよい。
【００４３】
文字列一致率Ｓtは、以下のようにして算出する。
【００４４】
Ｓt＝Ｃ／Ｌ
ここで、Ｃは読みの一致数、Ｌは長い方の読み数である。
【００４５】
例１の場合、長い方の読み数Ｌが「７」であり、読みの一致数が「５」であるから、文字列一致率は「５／７」となる。
【００４６】
同様に、例２の場合、文字列一致率は「５／７」となる。
【００４７】
上記の処理を全てのキーワードの組合せについて行い、文字列一致率Ｓtを算出する。
【００４８】
次に、比較する２つのキーワードの周辺語（同一投稿内に登場する他のキーワード）の一致率Ｓpを算出する（ステップＳ７、Ｓ８）。ＣＰＵ３０は、まず、一方のキーワードの、周辺語を抽出する。つまり、当該一方のキーワードと同じ投稿内に登場するキーワードを取得する。同様にして、他方のキーワードの周辺語を抽出する（ステップＳ７）。
【００４９】
次に、比較する２つのキーワードの間で、その周辺語の一致率Ｓpを算出する（ステップＳ８）。周辺語一致率Ｓpの算出は、次のようにして行う。これらの関係を、模式的に表すと、図１１のようになる。
【００５０】
Ｓp＝Ｂ／Ｍ
ここで、Ｂは、双方のキーワードにおいて周辺語となっている周辺語の数、Ｍは数の多い方の周辺語の数である。たとえば、一方のキーワードの周辺語が３０であり、他方のキーワードの周辺語が２５であれば、Ｍは３０となる。なお、周辺語の数は、周辺語の登場回数ではなく、周辺語の種類数である。たとえば、対象となるキーワードと同じ投稿に登場した他のキーワード（周辺語）が、同じ投稿内で再度登場しても、１つと計数する。また、たとえば、対象となるキーワードと同じ投稿に登場した他のキーワード（周辺語）が、他の投稿において登場したとしても、１つと計数する。
【００５１】
以上のようにして、時間的推移の類似度Ｓf、同時登場率Ｄu、文字列一致率Ｓt、周辺語一致率Ｓpを算出すると、ＣＰＵ３０は、キーワード間の同義語率Ｅを算出する（ステップＳ９）。同義語率Ｅは、以下によって算出する。
【００５２】
Ｅ＝Ｓf−Ｄu＋Ｓt＋Ｓp
ＣＰＵ３０は、キーワードの全ての組合せについて、同義語率を算出する。
【００５３】
次に、ＣＰＵ３０は、所定値以上の同義語率Ｅを持つキーワードの組合せを抽出し、これを同義語とする（ステップＳ１０）。以上のようにして、同義語を判定する。
【００５４】
上記のようにして同義語の判定ができれば、ＣＰＵ３０は、同義語と判定されたキーワードを一つのキーワードにまとめ、投稿内に現れるキーワードの時間的変化などの解析を行う。これにより、より正確な解析が可能となる。
【００５５】
４．その他
(1)上記実施形態では、グラフの図形的類似度によって、時間的推移の類似度Ｓfを算出するようにしている。しかし、いずれの時刻に登場数がしきい値を超えたかなどの情報に基づいて、時間的推移の類似度Ｓfを算出するようにしてもよい。
【００５６】
(2)上記実施形態では、漢字を読みに置き換えて文字列一致率Ｓtを算出している。しかし、漢字のままで文字列一致率Ｓtを算出するようにしてもよい。
【００５７】
(3)上記実施形態では、時間的推移の類似度Ｓf、同時登場率Ｄu、文字列一致率Ｓt、周辺語一致率Ｓpの全てを考慮して、同義語率Ｅを算出している。しかし、それぞれを単独で用いて同義語率Ｅを算出するようにしてもよい。たとえば、時間的推移の類似度Ｓfをそのまま同義語率Ｅとしてもよい。
【００５８】
また、これらの任意の組合せ（２つまたは３つ）によって、同義語率Ｅを算出するようにしてもよい。たとえば、時間的推移の類似度Ｓf、同時登場率Ｄu、周辺語一致率Ｓpを考慮して同義語率Ｅを算出してもよい。
【００５９】
(4)上記実施形態では、対象とする番組の開始時刻から終了時刻までの投稿を対象として、同義語の判定を行っている。しかし、当該放送チャネル全体などを対象として判定を行うようにしてもよい。
【要約】
【課題】  辞書などのメンテナンスが不要であり、処理が迅速な同義語判定装置を提供する。
【解決手段】  キーワード抽出手段２は、記録部８に記録された複数の投稿データ１０から、キーワードを抽出する。推移算出手段４は、抽出したキーワードの投稿時間に基づいて、当該キーワードの登場回数の時間的推移を算出する。
判断手段６は、上記登場回数の時間的推移が類似するキーワード同士を、同義語であると判断する。
【選択図】  図１【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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