(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
位置情報付きコメント（文章）と位置情報無しコメント（文章）とが混在する多数のコメントから、地域固有コメントを抽出するようにコンピュータを機能させるコメント分類プログラムであって、
多数のコメントを、単語の出現頻度の分布に基づいて複数個のトピックグループに分類し、各コメントにトピック番号を付与するトピック分類手段と、
複数の位置情報付きコメントを、当該位置情報が属する所定地域範囲毎に分類する位置情報付きコメント分類手段と、
所定の地域範囲毎に、偏在度に基づく所定規準を用いて、複数の位置情報付きコメントの中で、最も多いトピック番号を地域固有トピック番号として抽出する地域固有トピック番号抽出手段と、
各地域範囲の前記地域固有トピック番号に基づいて、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントを、地域固有コメントとして分類する地域固有コメント分類手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とするコメント分類プログラム。
【請求項２】
前記トピック分類手段は、各コメントを、各トピックグループに属する確からしさ（トピック比率）を算出するＬＤＡ(Latent Dirichlet Allocation)アルゴリズムを用いて、いずれか１つのトピックグループに分類する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載のコメント分類プログラム。
【請求項３】
前記地域固有トピック番号抽出手段における偏在度に基づく所定規準は、赤池情報量基準である
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載のコメント分類プログラム。
【請求項４】
所定期間毎に、前記地域固有コメントを記憶する期間別コメント記憶手段と、
各地域範囲の各地域固有トピック番号に基づく地域固有コメントの中で、偏在度に基づく所定規準を用いて、所定数（又は所定割合）以上多く出現する頻出単語を抽出する頻出単語抽出手段と、
現期間の頻出単語と、所定の過去期間の頻出単語とを比較して、所定割合以上同じ頻出単語が抽出される地域固有トピック番号を、恒常的トピック番号と判定する恒常的トピック番号抽出手段と、
前記地域固有コメントの中で、前記恒常的トピック番号に基づくコメントを削除する恒常的コメント削除手段と
としてコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のコメント分類プログラム。
【請求項５】
前記頻出単語抽出手段における偏在度に基づく所定規準は、赤池情報量基準である
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項４に記載のコメント分類プログラム。
【請求項６】
前記トピック分類手段は、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントの述語項構造を解析し、伝聞推定表現を含むコメントを除去する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のコメント分類プログラム。
【請求項７】
隣接する両方の地域範囲における前記地域固有トピック番号が同一である場合、両方の地域範囲をクラスタリングして、１つの地域範囲として地域固有のコメントを統合する地域範囲クラスタリング手段と
してコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のコメント分類プログラム。
【請求項８】
前記コメントは、不特定多数の第三者によって、ミニブログ(mini Web log)サーバに投稿されたものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載のコメント分類プログラム。
【請求項９】
位置情報付きコメント（文章）と位置情報無しコメント（文章）とが混在する多数のコメントを収集し、地域固有コメントを抽出するコメント分類サーバであって、
多数のコメントを、単語の出現頻度の分布に基づいて複数個のトピックグループに分類し、各コメントにトピック番号を付与するトピック分類手段と、
複数の位置情報付きコメントを、当該位置情報が属する所定地域範囲毎に分類する位置情報付きコメント分類手段と、
所定の地域範囲毎に、偏在度に基づく所定規準を用いて、複数の位置情報付きコメントの中で、最も多いトピック番号を地域固有トピック番号として抽出する地域固有トピック番号抽出手段と、
各地域範囲の前記地域固有トピック番号に基づいて、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントを、地域固有コメントとして分類する地域固有コメント分類手段と
を有することを特徴とするコメント分類サーバ。
【請求項１０】
所定期間毎に、前記地域固有コメントを記憶する期間別コメント記憶手段と、
各地域範囲の各地域固有トピック番号に基づく地域固有コメントの中で、偏在度に基づく所定規準を用いて、所定数（又は所定割合）以上多く出現する頻出単語を抽出する頻出単語抽出手段と、
現期間の頻出単語と、所定の過去期間の頻出単語とを比較して、所定割合以上同じ頻出単語が抽出される地域固有トピック番号を、恒常的トピック番号と判定する恒常的トピック番号抽出手段と、
前記地域固有コメントの中で、前記恒常的トピック番号に基づくコメントを削除する恒常的コメント削除手段と
を更に有することを特徴とする請求項９に記載のコメント分類サーバ。
【請求項１１】
位置情報付きコメント（文章）と位置情報無しコメント（文章）とが混在する多数のコメントを収集し、地域固有コメントを抽出する装置のコメント分類方法であって、
多数のコメントを、単語の出現頻度の分布に基づいて複数個のトピックグループに分類し、各コメントにトピック番号を付与する第１のステップと、
複数の位置情報付きコメントを、当該位置情報が属する所定地域範囲毎に分類する第２のステップと、
所定の地域範囲毎に、偏在度に基づく所定規準を用いて、複数の位置情報付きコメントの中で、最も多いトピック番号を地域固有トピック番号として抽出する第３のステップと、
各地域範囲の前記地域固有トピック番号に基づいて、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントを、地域固有コメントとして分類する第４のステップと
を有することを特徴とする装置のコメント分類方法。
【請求項１２】
所定期間毎に、前記地域固有コメントを記憶する第５のステップと、
各地域範囲の各地域固有トピック番号に基づく地域固有コメントの中で、偏在度に基づく所定規準を用いて、所定数（又は所定割合）以上多く出現する頻出単語を抽出する第６のステップと、
現期間の頻出単語と、所定の過去期間の頻出単語とを比較して、所定割合以上同じ頻出単語が抽出される地域固有トピック番号を、恒常的トピック番号と判定する第７のステップと、
前記地域固有コメントの中で、前記恒常的トピック番号に基づくコメントを削除する第８のステップと
を更に有することを特徴とする請求項１１に記載のコメント分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不特定多数の第三者から投稿されるコメントを分類する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上には、ブログ(Web log)サーバやミニブログ(mini Web log)（例えばtwitter（登録商標））サーバが接続されている。このようなブログサーバは、不特定多数の第三者からのコメント（投稿文）を受信し、他の第三者へ公開する。これらコメントは、時事的に発生する様々な話題について、公開を目的として記述されている。例えば、交通渋滞、電車の運休や遅れなど、投稿場所に密接に関わる地域的な話題について記述されていることも多い。これら投稿文は、例えば、コミックマーケットや花火大会など各地のイベント、また、風水害の状況等をほぼリアルタイムで発信する場合も多い。これら投稿文は、地方自治体や官公庁及びマスメディアから提供される情報を補う可能性もあり、現場の詳細な状況把握媒体として注目されている。
【０００３】
従来、位置情報が付与されたコメント（文章）に対してのみトピック分類を実行し、地域固有のトピックや用語を抽出する技術がある（例えば非特許文献１参照）。この技術によれば、多数の位置情報付きコメントから、その地域固有の話題を抽出し、様々な社会現象を発見することができるようにしたものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】J. Eisenstein, et.al. A Latent Variable Model for Geographic Lexical Variation, EMNLP2010、[online]、［平成２６年８月１６日検索］、インターネット＜URL:http://www.cs.cmu.edu/~nasmith/papers/eisenstein+oconnor+smith+xing.emnlp10.pdf＞
【非特許文献２】D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan. Latent Dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3:993-1022, 2003、[online]、［平成２６年８月１６日検索］、インターネット＜URL:http://machinelearning.wustl.edu/mlpapers/paper_files/BleiNJ03.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、全体のコメントの数に対して、位置情報付きコメントの数は、わずか１％にも満たない。少数の投稿者のみから発信されたコメントの中から、地域固有の話題を抽出した場合、その情報自体がかなり偏在したものとなる恐れがある。実際に、非特許文献１に記載の技術によれば、地域固有の俗語や地元野球チームの名称は抽出できても、その地域で時事的に発生している交通渋滞などの話題を抽出することは難しい。
【０００６】
これに対し、本願の発明者らは、同じ地域範囲から投稿されたコメントは、位置情報付き又は位置情報無しに拘わらず、その話題は類似したものとなると考えた。即ち、時事的に発生するコメントにおける話題の類似性に応じて、地域範囲を区別することができるのではないか？と考えた。
【０００７】
また、本願の発明者らは、その地域範囲に偏在した突発的な特定話題の投稿文のみを抽出することが重要であると考えた。即ち、その地域範囲で恒常的な話題の投稿文の重要性は低いと考えた。例えば、成田市の場合、海外旅行についての投稿文が恒常的に多いために、例えば突発的に発生した災害等に関する投稿文が埋もれてしまうという問題もある。
【０００８】
そこで、本発明は、位置情報付きコメントと位置情報無しコメントとが混在する大量のコメントから、地域固有コメントを抽出することができるコメント分類プログラム、サーバ及び方法を提供することを目的とする。また、本発明は、その地域範囲で発生した突発的な投稿文のみを抽出することも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、位置情報付きコメント（文章）と位置情報無しコメント（文章）とが混在する多数のコメントから、地域固有コメントを抽出するようにコンピュータを機能させるコメント分類プログラムであって、
多数のコメントを、単語の出現頻度の分布に基づいて複数個のトピックグループに分類し、各コメントにトピック番号を付与するトピック分類手段と、
複数の位置情報付きコメントを、当該位置情報が属する所定地域範囲毎に分類する位置情報付きコメント分類手段と、
所定の地域範囲毎に、偏在度に基づく所定規準を用いて、複数の位置情報付きコメントの中で、最も多いトピック番号を地域固有トピック番号として抽出する地域固有トピック番号抽出手段と、
各地域範囲の地域固有トピック番号に基づいて、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントを、地域固有コメントとして分類する地域固有コメント分類手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１０】
本発明のコメント分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
トピック分類手段は、各コメントを、各トピックグループに属する確からしさ（トピック比率）を算出するＬＤＡ(Latent Dirichlet Allocation)アルゴリズムを用いて、いずれか１つのトピックグループに分類する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１１】
本発明のコメント分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
地域固有トピック番号抽出手段における偏在度に基づく所定規準は、赤池情報量基準である
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１２】
本発明のコメント分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
所定期間毎に、地域固有コメントを記憶する期間別コメント記憶手段と、
各地域範囲の各地域固有トピック番号に基づく地域固有コメントの中で、偏在度に基づく所定規準を用いて、所定数（又は所定割合）以上多く出現する頻出単語を抽出する頻出単語抽出手段と、
現期間の頻出単語と、所定の過去期間の頻出単語とを比較して、所定割合以上同じ頻出単語が抽出される地域固有トピック番号を、恒常的トピック番号と判定する恒常的トピック番号抽出手段と、
地域固有コメントの中で、恒常的トピック番号に基づくコメントを削除する恒常的コメント削除手段と
としてコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１３】
本発明のコメント分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
頻出単語抽出手段における偏在度に基づく所定規準は、赤池情報量基準である
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１４】
本発明のコメント分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
トピック分類手段は、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントの述語項構造を解析し、伝聞推定表現を含むコメントを除去する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１５】
本発明のコメント分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
隣接する両方の地域範囲における地域固有トピック番号が同一である場合、両方の地域範囲をクラスタリングして、１つの地域範囲として地域固有のコメントを統合する地域範囲クラスタリング手段と
してコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１６】
本発明のコメント分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
コメントは、不特定多数の第三者によって、ミニブログ(mini Web log)サーバに投稿されたものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１７】
本発明によれば、位置情報付きコメント（文章）と位置情報無しコメント（文章）とが混在する多数のコメントを収集し、地域固有コメントを抽出するコメント分類サーバであって、
多数のコメントを、単語の出現頻度の分布に基づいて複数個のトピックグループに分類し、各コメントにトピック番号を付与するトピック分類手段と、
複数の位置情報付きコメントを、当該位置情報が属する所定地域範囲毎に分類する位置情報付きコメント分類手段と、
所定の地域範囲毎に、偏在度に基づく所定規準を用いて、複数の位置情報付きコメントの中で、最も多いトピック番号を地域固有トピック番号として抽出する地域固有トピック番号抽出手段と、
各地域範囲の地域固有トピック番号に基づいて、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントを、地域固有コメントとして分類する地域固有コメント分類手段と
を有することを特徴とする。
【００１８】
本発明のコメント分類サーバにおける他の実施形態によれば、
所定期間毎に、地域固有コメントを記憶する期間別コメント記憶手段と、
各地域範囲の各地域固有トピック番号に基づく地域固有コメントの中で、偏在度に基づく所定規準を用いて、所定数（又は所定割合）以上多く出現する頻出単語を抽出する頻出単語抽出手段と、
現期間の頻出単語と、所定の過去期間の頻出単語とを比較して、所定割合以上同じ頻出単語が抽出される地域固有トピック番号を、恒常的トピック番号と判定する恒常的トピック番号抽出手段と、
地域固有コメントの中で、恒常的トピック番号に基づくコメントを削除する恒常的コメント削除手段と
を更に有することも好ましい。
【００１９】
本発明によれば、位置情報付きコメント（文章）と位置情報無しコメント（文章）とが混在する多数のコメントを収集し、地域固有コメントを抽出する装置のコメント分類方法であって、
多数のコメントを、単語の出現頻度の分布に基づいて複数個のトピックグループに分類し、各コメントにトピック番号を付与する第１のステップと、
複数の位置情報付きコメントを、当該位置情報が属する所定地域範囲毎に分類する第２のステップと、
所定の地域範囲毎に、偏在度に基づく所定規準を用いて、複数の位置情報付きコメントの中で、最も多いトピック番号を地域固有トピック番号として抽出する第３のステップと、
各地域範囲の地域固有トピック番号に基づいて、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントを、地域固有コメントとして分類する第４のステップと
を有することを特徴とする装置のコメント分類方法。
【００２０】
本発明のコメント分類方法における他の実施形態によれば、
所定期間毎に、地域固有コメントを記憶する第５のステップと、
各地域範囲の各地域固有トピック番号に基づく地域固有コメントの中で、偏在度に基づく所定規準を用いて、所定数（又は所定割合）以上多く出現する頻出単語を抽出する第６のステップと、
現期間の頻出単語と、所定の過去期間の頻出単語とを比較して、所定割合以上同じ頻出単語が抽出される地域固有トピック番号を、恒常的トピック番号と判定する第７のステップと、
地域固有コメントの中で、恒常的トピック番号に基づくコメントを削除する第８のステップと
を更に有することも好ましい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明のコメント分類プログラム、サーバ及び方法によれば、位置情報付きコメントと位置情報無しコメントとが混在する大量のコメントから、地域固有コメントを抽出することができる。また、本発明によれば、その地域範囲で発生した突発的な投稿文のみを抽出することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明におけるシステム構成図である。
【図２】本発明におけるコメント分類サーバの機能構成図である。
【図３】コメント蓄積部に蓄積されたコメントの例を表す説明図である。
【図４】トピック分類部におけるコメントの分類を表す説明図である。
【図５】位置情報付きコメントと地域固有トピック番号と表す説明図である。
【図６】地域固有トピック番号によって分類されたコメントを明示する説明図である。
【図７】本発明におけるシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２４】
図１は、本発明におけるシステム構成図である。
【００２５】
図１によれば、インターネット上に、本発明におけるコメント分類サーバ１が接続されている。コメント分類サーバ１は、不特定多数の第三者から投稿されたコメントを公開するブログサーバ２から、大量のコメントを収集する。コメント分類サーバ１は、位置情報付きコメント（文章）と位置情報無しコメント（文章）とが混在する多数のコメントから、地域範囲毎に、地域固有コメントとして分類することができる。
ブログサーバ２は、例えばtwitter（登録商標）サーバのようなミニブログサーバである。
端末３は、不特定多数の第三者によって所持され、ミニブログサーバ２へコメントを自由に投稿することができる。
端末４は、閲覧者によって操作され、アクセスネットワーク及びインターネットを介してコメント分類サーバ１へアクセスし、所望の地域範囲の地域固有コメントを受信することができる。
【００２６】
図２は、本発明におけるコメント分類サーバの機能構成図である。
【００２７】
図２によれば、コメント分類サーバ１は、通信インタフェース部１０と、コメント収集部１０１と、コメント蓄積部１０２とを有する。
コメント収集部１０１は、ネットワークを介してブログサーバ２から、不特定多数の第三者から投稿されたコメントを受信し、コメント蓄積部１０２へ出力する。尚、コメント収集部１０１は、所望の用途に対応して、予め指定した複数のキーワードを含むコメントのみを収集するものであってよい。
【００２８】
図３は、コメント蓄積部に蓄積されたコメントの例を表す説明図である。
【００２９】
コメント蓄積部１０２は、コメント収集部１０１によって収集された大量のコメントを蓄積する。「コメント」とは、例えばtwitter（登録商標）で発信された、日本語の「つぶやき」（最大文字数：１４０文字）のようなものである。コメントは、少なくとも、ユーザid(from_user_id)、つぶやきＩＤ(id_str)、発信時刻(created_at)、つぶやき(texts)を含む。ここで、コメントは、「位置情報付き」であってもよいし、「位置情報無し」であってもよい。位置情報とは、一般に、コメント投稿者の端末におけるＧＰＳ(Global Positioning System)によって取得された緯度・経度情報である。尚、これに限られず、複数基地局測位に基づく位置情報であってもよいし、アクセスポイントに紐付けられた位置情報であってもよい。
【００３０】
コメント蓄積部１０２は、大量のコメントを、発信時刻に応じて所定時間範囲毎のコメント群に区分しておくことも好ましい。例えば１時間毎であってもよい。これによって、１時間毎に、地域固有コメントの変化を知ることもできる。
【００３１】
図２によれば、コメント分類サーバ１は更に、形態素解析部１１０と、トピック分類部１１１と、位置情報付きコメント分類部１１２と、地域固有トピック番号抽出部１１３と、地域固有コメント分類部１１４と、地域範囲クラスタリング部１１５とを有する。これら機能構成部は、サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置のコメント分類方法としても理解できる。
【００３２】
［形態素解析部１１０］
形態素解析部１１０は、コメント蓄積部１０２の多数のコメントを、形態素解析によって形態素に区分する。「形態素解析」とは、文章を、意味のある単語に区切り、辞書を利用して品詞や内容を判別する技術をいう。「形態素」とは、文章の要素のうち、意味を持つ最小の単位を意味する。区分された形態素は、トピック分類部１１１へ出力される。
【００３３】
［トピック分類部１１１］
トピック分類部１１１は、多数のコメントを、単語の出現頻度の分布に基づいて複数個のトピックグループに分類し、各コメントにトピック番号を付与する。
【００３４】
＜トピック分類部１１１のＬＤＡ解析＞
トピック分類部１１１は、各コメントを、各トピックグループに属する確からしさ（トピック比率）を算出するＬＤＡ(Latent Dirichlet Allocation)アルゴリズムを用いて、いずれか１つのトピックグループに分類する。トピック分類は、コメントを解析するために、bag-of-wordsで表現された文書生成過程を確率的にモデル化したものである（例えば非特許文献２参照）。
【００３５】
ＬＤＡは、単語文書行列を次元圧縮する技術（ＬＳＩ(latent Semantic Indexin)）に対して、単語の特徴ベクトルに揺らぎに基づく確率的な枠組みを導入したものである。その圧縮した次元の集合をトピックという。
【００３６】
トピック分類部１１１は、以下のステップで処理を実行する。
（Ｓ１）多数のコメントから、単語毎の出現頻度（出現回数）をＬＤＡ処理へ入力する。そして、コメント毎に、各単語の出現頻度を計数する。
（Ｓ２）次に、トピック毎の単語分布や、コメント毎のトピック比率を取得する。このトピック比率によって、コメントが属するトピックグループに分類する。そして、トピックグループ毎に、全てのコメントに含まれる各単語の出現頻度を計数する。
（Ｓ３）最後に、コメント毎に、各トピックグループに属する単語を計数する。そして、コメントを計数値の高いトピックグループに分類する。
【００３７】
図４は、トピック分類部におけるコメントの分類を表す説明図である。
【００３８】
図４によれば、トピック分類部１１１は、図３の多数のコメントを、結果的に３つのトピックグループに分類している。各コメントには、分類されたトピック番号が付与される。
そして、位置情報付きコメントは、位置情報付きコメント分類部１１２及び地域固有コメント分類部１１４へ出力される。
また、位置情報無しコメントは、地域固有コメント分類部１１４へ出力される。
【００３９】
＜トピック分類部１１１の述語項構造解析＞
トピック分類部１１１は更に、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントの述語項構造を解析し、伝聞推定表現を含むコメントを除去することも好ましい。
【００４０】
「述語項構造」とは、文章中の述語に対して「項」となる名詞句等を当てたものである。述語項構造を用いることによって、文章の意味の骨格を把握することができる。述語項構造は、「述語」に対する「目的語」とその格とから構成される。述語項構造解析として、例えばフリーソフトであるSyncha等の述語項構造解析器を用いることができる。
【００４１】
文書をbug of words（BOW：単語の集合）で表現する代わりに、述語項構造を用いてトピック分類を実行する。各例文から以下のような述語項構造が取得される。
例えばコメントが、以下のように解析される。
コメント１「ヘリコプタが集まっている」
->述語「集まる（状況）」、ガ格「ヘリコプタ」
コメント２「ヘリコプタが集まってきている」
->述語「集まる（状況）」、ガ格「ヘリコプタ」
コメント３「ヘリコプタが集まっているそうだ」
->述語「集まる（伝聞）」、ガ格「ヘリコプタ」
コメント４「ヘリコプタが集まっているらしい」
->述語「集まる（推定）」、ガ格「ヘリコプタ」
【００４２】
前述の例によれば、同じ述語「集まる」であっても、コメント１，２の「集まる（状況）」と、コメント３，４の「集まる（伝聞・推定）」とを区別することができる。尚、既存のトピック分類であるBOWを用いた場合、これらコメントの特徴量は同じであって、それらを区別して解析することができない。即ち、本発明によれば、コメント１，２とコメント３，４とを区別してトピック分類することができ、異なるトピック番号が付与されることなる。
【００４３】
述語項構造解析によれば、コメント１，２は、その現場の地域範囲から投稿された状況表現であると解析できる。また、コメント３，４は、その現場の地域範囲以外の位置から投稿された伝聞推定表現であると解析できる。この場合、伝聞推定表現を含むコメント３，４を除去する。これによって、その現場の地域範囲から投稿されたコメント（位置情報付き又は位置情報無しに拘わらず）のみ、地図上に対応付けることができる。
【００４４】
［位置情報付きコメント分類部１１２］
位置情報付きコメント分類部１１２は、複数の位置情報付きコメントを、当該位置情報が属する所定地域範囲毎に分類する。
【００４５】
図５は、位置情報付きコメントと地域固有トピック番号と表す説明図である。
【００４６】
図５によれば、位置情報付きコメントの位置情報を、地図上にプロットされている。地図は、予め所定地域範囲毎に区分されている。これによって、所定地域範囲毎に、その範囲に含まれる位置情報付きコメントが分類される。
【００４７】
［地域固有トピック番号抽出部１１３］
地域固有トピック番号抽出部１１３は、所定の地域範囲毎に、偏在度に基づく所定規準を用いて、複数の位置情報付きコメントの中で、最も多いトピック番号を地域固有トピック番号として抽出する。ここで、偏在度に基づく所定規準は、例えば赤池情報量基準(ＡＩＣ：Akaike's Information Criterion)であってもよい。
【００４８】
ここで、地域範囲Ｃ1,Ｃ2,・・・に割り当てられた位置情報付きコメントのトピック番号を、t1,t2,・・・とする。以下では、トピック番号tが、地域範囲Ｃの判別に役立つかどうかの指標Info(Ｃ,t)の算出方法を表す。
【００４９】
（Ｓ１）地域範囲に含まれるコメントの集合Ｕから、以下の４種類の頻度を得る。
n11＝地域範囲iにおけるトピック番号jの数
n12＝地域範囲iにおけるトピック番号j以外の数
n21＝地域範囲i以外におけるトピック番号jの数
n22＝地域範囲i以外におけるトピック番号j以外の数
【００５０】
（Ｓ２）次に、ｎ11,ｎ12,ｎ21,ｎ22に対して、赤池情報量規準を用いて、独立モデルに対する値MLL_IM(Ｃ,t)及び従属モデルに対する値MLL_DM(Ｃ,t)を算出する。これは、地域範囲とトピック番号との組毎の不当割合を算出する。
MLL_IM(Ｃ,t)＝(n11+n12) log(n11+n12)
＋(n11+n21) log(n11+n21)
＋(n21+n22) log(n21+n22)
＋(n12+n22) log(n12+n22)−2N log N
MLL_DM(Ｃ,t)＝n11 log n11＋n12 log n12＋n21 log n21＋n22 log n22−N log N
但し、N＝n11＋n12＋n21＋n22
【００５１】
（Ｓ３）前述のMLL_IM(Ｃ,t)及びMLL_DM(Ｃ,t)から、以下のInfo(Ｃ,t)を算出する。
AIC_IM(Ｃ,t)＝-2 × MLL_IM(Ｃ,t) ＋ 2×2
AIC_DM(Ｃ,t)＝-2 × MLL_DM(Ｃ,t) ＋ 2×3
Info(Ｃ,t)＝AIC_IM(Ｃ,t) − AIC_DM(Ｃ,t)
【００５２】
前述で算出されたInfo(Ｃ,t)は、トピック番号tが地域範囲Ｃに偏って出現する不当割合を表す。Info(Ｃ,t)は、赤池情報量基準に従って、地域範囲Ｃの判別に役立つトピック番号tほど、Info(Ｃ,t)の値が高くなる。本発明によれば、各地域範囲Ｃiに対し、Info(Ｃ,t)の値が大きい順に、ｍ個のトピック番号tを抽出することができる。
【００５３】
［地域固有コメント分類部１１４］
地域固有コメント分類部１１４は、各地域範囲の地域固有トピック番号に基づいて、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントを、地域固有コメントとして分類する。
【００５４】
図６は、地域固有トピック番号によって分類されたコメントを明示する説明図である。
【００５５】
図６によれば、例えば地域範囲ａに位置する位置情報付きコメントの中で、トピック番号１の数が最も多いとする。この場合、トピック番号１のコメントは、地域範囲ａ内から投稿されたものと推定することができる。これによって、地域範囲ａに、トピック番号１の位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントを、地域固有コメントとして分類することができる。
【００５６】
［地域範囲クラスタリング部１１５］
地域範囲クラスタリング部１１５は、隣接する両方の地域範囲における地域固有トピック番号が同一である場合、両方の地域範囲をクラスタリングして、１つの地域範囲として地域固有のコメントを統合する。
【００５７】
地域範囲としては、緯度・経度に基づくメッシュ区画であってもよいし、地名に基づく市町村範囲であってもよい。これら地域範囲は、地理的に階層化されており、下位の地域範囲から上位の地域範囲へクラスタで統合することもできる（ラティス構造）。前述した赤池情報量規準を用いた場合、下位の地域範囲の情報量n11,n12,n21,n22は既に算出である。そのために、単に地域範囲を統合する場合であっても、それら情報量を統合するだけで、上位の地域範囲のトピック番号を算出することもできる。
【００５８】
図２によれば、コメント分類サーバ１は更に、期間別コメント記憶部１１６と、頻出単語抽出部１１７と、恒常的トピック番号抽出部１１８と、恒常的コメント削除部１１９とを有する。これら機能構成部も、サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置のコメント分類方法としても理解できる。
【００５９】
［期間別コメント記憶部１１６］
期間別コメント記憶部１１６は、所定期間毎に、地域固有コメントを記憶する。各地域範囲の各地域トピック番号に基づく地域固有コメントを、所定期間として例えば１日単位で記憶する。
【００６０】
［頻出単語抽出部１１７］
頻出単語抽出部１１７は、各地域範囲の各地域固有トピック番号に基づく地域固有コメントの中で、偏在度に基づく所定規準を用いて、所定数（又は所定割合）以上多く出現する頻出単語を抽出する。頻出単語抽出部１１７における偏在度に基づく所定規準は、赤池情報量基準であってもよい。以下では、単語wが、地域範囲Ｃ及びトピック番号tの判別に役立つかどうかの指標Info(Ｃ,t,w)の算出方法を表す。
【００６１】
（Ｓ１）地域範囲Ｃi及びトピック番号jの投稿文に偏在して現れる単語wに対して、
以下の４種類の頻度を得る。
m11＝地域範囲Ｃiにおけるトピック番号jの投稿文の中で、
単語wを含む投稿文数
m12＝地域範囲Ｃiにおけるトピック番号j以外の投稿文の中で、
単語wを含む投稿文数
m21＝地域範囲Ｃiにおけるトピック番号jの投稿文の中で、
単語wを含まない投稿文数
m22＝地域範囲Ｃiにおけるトピック番号j以外の投稿文の中で、
単語wを含まない投稿文数
この頻度は、所定期間に応じて、例えば日毎に算出される。
【００６２】
（Ｓ２）m11,m12,m21,m22に対して、赤池情報量規準を用いて、独立モデルに対する値MLL_IM(Ｃ,t,w)及び従属モデルに対する値MLL_DM(Ｃ,t,w)を算出する。これは、地域範囲とトピック番号との組毎の不当割合を算出する。
MLL_IM(Ｃ,t,w)＝(m11+m12) log(m11+m12)
＋(m11+m21) log(m11+m21)
＋(m21+m22) log(m21+m22)
＋(m12+m22) log(m12+m22)−2M log M
MLL_DM(Ｃ,t,w)＝m11 log m11＋m12 log m12＋m21 log m21＋m22 log m22−M log M
但し、M＝m11＋m12＋m21＋m22
【００６３】
（Ｓ３）前述のMLL_IM(Ｃ,t,w)及びMLL_DM(Ｃ,t,w)から、以下のInfo(Ｃ,t,w)を算出する。
AIC_IM(Ｃ,t,w)＝-2×MLL_IM(Ｃ,t,w)＋2×2
AIC_DM(Ｃ,t,w)＝-2×MLL_DM(Ｃ,t,w)＋2×3
Info(Ｃ,t,w)＝AIC_IM(Ｃ,t,w)−AIC_DM(Ｃ,t,w)
【００６４】
前述で算出されたInfo(Ｃ,t,w)は、地域範囲Ｃにあってトピック番号tの内容で投稿された投稿文に、単語wが偏って出現する不当割合を表す。Info(Ｃ,t,w)は、赤池情報量基準に従って、地域範囲Ｃ及びトピック番号tの判別に役立つ単語wほど、Info(Ｃ,t,w)の値が高くなる。本発明によれば、各地域範囲Ｃi及びトピック番号tに対し、Info(Ｃ,t,w)の値が大きい順に、ｌ個の単語wを抽出することができる。
【００６５】
［恒常的トピック番号抽出部１１８］
恒常的トピック番号抽出部１１８は、頻出単語抽出部１１７を用いて、現期間の頻出単語と、所定の過去期間の頻出単語とを比較して、所定割合以上同じ頻出単語が抽出される地域固有トピック番号を、恒常的トピック番号と判定する。ユーザとしては、地域範囲Ｃに基づく単語wを含む投稿文が、突発的な投稿文であるほど、閲覧する必要性が高く、ニュースとして捉えることができる。一方で、恒常的な投稿文は、閲覧する必要性が低いと捉えることができる。
【００６６】
過去ｎ日前について、w∈Ｗ（Ｃ,t,本日）となる単語wが出現したかどうかを、以下のように表す。
Exist（n日前を示す日番号,本日の日番号,Ｃ,t,w）
＝  0（もしｎ日前のInfo(Ｃ,t,w)が所定閾値θ未満）、又は、
＝  1（もしｎ日前のInfo(Ｃ,t,w)が所定閾値θ以上）
として、
E(n)＝Σw｛Exist(n日前の日番号(=n), 本日の日番号(=0),Ｃ,t,w)
×Info(Ｃ,t,w)｝÷Σw｛Info(Ｃ,t,w)｝
0.0≦E(n)≦1.0
【００６７】
本日の偏在トピックの投稿文に出現する単語wが、n日前に出現する同じ地域範囲・同じ話題（トピック番号）の投稿文に出現する割合が高い場合、E(n)は1.0に近づく。
Eval＝Σn E(n)／｛nの種類数｝
Evalは、地域範囲Ｃで話題tが恒常的か否かを判定する。具体的には、Evalの値が所定閾値以上であれば、地域範囲Ｃにおける話題tは恒常的なものであると判定する。
【００６８】
［恒常的コメント削除部１１９］
恒常的コメント削除部１１９は、地域固有コメントの中で、恒常的トピック番号に基づくコメントを削除する。
【００６９】
例えば、成田市で、2014年4月8日にトピック番号17に基づく投稿文数が、以下のようなものであったとする。
成田市から投稿されたtopic番号=17の投稿数: 26件
成田市から投稿されたtopic番号=17以外の投稿数: 68件
成田市以外から投稿されたtopic番号=17の投稿数: 756件
成田市以外から投稿されたtopic番号=17以外の投稿数: 28,677件
その中で、例えば単語「空港」について以下のように算出する。
m11＝成田市におけるトピック番号17の投稿文の中で、
単語「空港」を含む投稿文数
m12＝成田市におけるトピック番号17以外の投稿文の中で、
単語「空港」を含む投稿文数
m21＝成田市におけるトピック番号17の投稿文の中で、
単語「空港」を含まない投稿文数
m22＝成田市におけるトピック番号17以外の投稿文の中で、
単語「空港」を含まない投稿文数
そして、2014年4月8日に成田市におけるトピック番号17に基づく投稿文の中で、頻出単語＝「空港」「成田」「飛行機」「国際」を抽出したとする。これら頻出単語wは、所定の過去期間でも頻出単語として抽出されたとする。
この場合、成田市におけるトピック番号17の投稿文に出現するこれら単語wについて、Evalの値が比較的大きくなる。結果的に、成田市におけるトピック番号17の投稿文は、恒常的トピック番号と判定され、それら投稿文は削除される。
【００７０】
図７は、本発明におけるシーケンス図である。
【００７１】
図７によれば、位置情報付きコメント（文章）と位置情報無しコメント（文章）とが混在する多数のコメントを収集し、地域固有コメントを抽出するコメント分類サーバの処理（装置のコメント分類方法）を表す。
（Ｓ１１１）コメント分類サーバ１は、最初に、多数のコメントを、単語の出現頻度の分布に基づいて複数個のトピックグループに分類し、各コメントにトピック番号を付与する（前述した図２のトピック分類部１１１参照）。
（Ｓ１１２）次に、コメント分類サーバ１は、複数の位置情報付きコメントを、当該位置情報が属する所定地域範囲毎に分類する（前述した図２の位置情報付きコメント分類部１１２参照）。
（Ｓ１１３）次に、コメント分類サーバ１は、所定の地域範囲毎に、偏在度に基づく所定規準を用いて、複数の位置情報付きコメントの中で、最も多いトピック番号を地域固有トピック番号として抽出する（前述した図２の地域固有トピック番号抽出部１１３参照）。
（Ｓ１１４）そして、コメント分類サーバ１は、各地域範囲の地域固有トピック番号に基づいて、位置情報付きコメント及び位置情報無しコメントを、地域固有コメントとして分類する（前述した図２の地域固有コメント分類部１１４参照）。ここで、複数の地域範囲を統合してクラスタリングするものであってもよい。
そして、閲覧者が操作する端末４は、アクセスネットワーク及びインターネットを介して、コメント分類サーバ１へアクセスする。端末４は、地域範囲をクエリとしてコメント分類サーバ１へ送信することによって、コメント分類サーバ１からその地域範囲の地域固有コメントを受信することができる。
【００７２】
（Ｓ１１６）所定期間毎に、地域固有コメントを記憶する（前述した図２の期間別コメント記憶部１１６参照）。
（Ｓ１１７）各地域範囲の各地域固有トピック番号に基づく地域固有コメントの中で、偏在度に基づく所定規準を用いて、所定数（又は所定割合）以上多く出現する頻出単語を抽出する（前述した図２の頻出単語抽出部１１７参照）。
（Ｓ１１８）現期間の頻出単語と、所定の過去期間の頻出単語とを比較して、所定割合以上同じ頻出単語が抽出される地域固有トピック番号を、恒常的トピック番号と判定する（前述した図２の恒常的トピック番号抽出部１１８参照）。
（Ｓ１１９）地域固有コメントの中で、恒常的トピック番号に基づくコメントを削除する（前述した図２の恒常的コメント削除部１１９参照）。
【００７３】
以上、詳細に説明したように、本発明のコメント分類プログラム、サーバ及び方法によれば、位置情報付きコメントと位置情報無しコメントとが混在する大量のコメントから、地域固有コメントを抽出することができる。特に、本発明によれば、地名やランドマーク等の位置を特定する単語を必ずしも含んでいないコメントであっても、トピック分類に基づいて、地域固有に偏在するトピックを検出することができる。
【００７４】
また、本発明によれば、その地域範囲で発生した突発的な投稿文のみを抽出することもできる。即ち、その地域範囲で恒常的な話題の投稿文を削除することができる。これによって、例えば突発的に発生した災害等に関する投稿文が、ユーザに伝わりやすくなる。
【００７５】
尚、本願の発明者らは、ある地域で火災が発生したとき、その時間帯に投稿されたtwitterのコメントを大量に収集した。このとき、「火災」の文字を含む約26,000件のコメントのうち、位置情報付きコメントはわずか54件しかなかった。本発明を適用し、これら約26000件のコメントに対してＬＤＡのトピック分類を実行し、位置情報付きコメントの54件のトピック番号と同じコメントを、その位置情報に対応付けた。結果的に、位置情報無しコメントであっても、実際の火災現場の位置に対応付けることができた。
【００７６】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７７】
１  コメント分類サーバ
１０  通信インタフェース部
１０１  コメント収集部
１０２  コメント蓄積部
１１０  形態素解析部
１１１  トピック分類部
１１２  位置情報付きコメント分類部
１１３  地域固有トピック番号抽出部
１１４  地域固有コメント分類部
１１５  地域範囲クラスタリング部
１１６  期間別コメント記憶部
１１７  頻出単語抽出部
１１８  恒常的トピック番号抽出部
１１９  恒常的コメント削除部
２  ミニブログサーバ
３  投稿者用端末
４  閲覧者用端末
【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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