(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
キーワードを入力する入力手段と、
リンク関係としてリンク先を関連付けられた語句及び前記語句に関する文書を記憶する記憶手段と、
入力されたキーワードとリンク関係にある語句を取得するリンク語句取得手段と、
前記入力されたキーワードに関する文書及び前記入力されたキーワードとリンク関係にある語句に関する文書を抽出する文書抽出手段と、
前記キーワードに関する文書と、前記リンク関係にある語句に関する文書との類似度を用いて文書間の意外度を算出する演算手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記演算手段の算出結果に応じて前記リンク関係にある語句に関する文書の少なくとも一部を出力する出力手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記記憶手段は、相互に連想関係にある語句を関連付けて記憶し、
前記入力されたキーワードに連想関係のある語句を連想語として取得する連想語取得手段を更に備え、
前記演算手段は、更に、前記連想語に関する文書についても前記リンク語句取得手段により取得した語句に関する文書との文書間の類似度を用いて意外度を算出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記記憶手段は、文書毎の参照された総数を記憶し、
前記演算手段は、前記入力されたキーワードに関する文書と、前記リンク語句取得手段により取得した語句に関する文書との文書間の非類似度に、文書の参照数に基づく重み付けをして前記意外度とすることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記記憶手段は、語句をカテゴリ毎に関連付けて記憶し、
前記演算手段は、語句のカテゴリ毎に前記意外度を算出し、
前記出力手段は、前記入力されたキーワードに対して前記カテゴリが意外な語句に関する文書の少なくとも一部を出力することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
リンク関係としてリンク先を関連付けられた語句及び前記語句に関する文書を記憶する記憶手段を有するサーバと、
キーワードを入力する入力手段と、
入力されたキーワードとリンク関係にある語句をサーバから取得するリンク語句取得手段と、
前記入力されたキーワードに関する文書及び前記入力されたキーワードとリンク関係にある語句に関する文書をサーバから抽出する文書抽出手段と、
前記キーワードに関する文書と、前記リンク関係にある語句に関する文書との類似度を用いて文書間の意外度を算出する演算手段と、を有する情報処理装置と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項７】
コンピュータを請求項１に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、及びプログラムに関し、詳細には、文書間のリンク構造を利用した情報の取得・提示に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及によりユーザは様々な情報を簡単に検索して取得できるようになっている。例えば、インターネット上のＷｅｂサイトの検索エンジンによって、ユーザが入力したキーワードを含むＷｅｂページを検索し閲覧することができる。また、リンクが埋め込まれたハイパーテキストであれば、ユーザはＷｅｂページを閲覧中に関連するリンク先へジャンプして、別の情報を容易に得ることが可能となっている。
【０００３】
また、よりユーザの興味を引く文章を検索結果として表示するため、例えば特許文献１には、意外性のある文章を検索結果として提示する手法について記載されている。具体的には、特許文献１の手法では、ドキュメントをカテゴリに分類し、ドキュメントから抽出された各単語についてカテゴリ内で各々の出現頻度に基づいて単語の意外性の指標となる単語スコアを算出し、ドキュメントから抽出された文章について単語スコアに基づいて文章の意外性のスコアとなる文章スコアを算出することが記載されている。これにより、カテゴリ内での単語スコアが高く、希少性が高い単語は意外性が高いとして、ドキュメントから意外性のある文章を抽出できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−９５９０５号公報
【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、上述の特許文献１の手法では、カテゴリを考慮して単語の出現頻度に基づく意外性を計算している。そのため、同じ内容が別のカテゴリでも多く出現する場合には、意外性の指標を正しく算出できないという問題があった。
【０００６】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、カテゴリによらず、一般に認知されている関連文書の中からユーザが自分では発見しにくい意外性のある情報を取得し、提示することが可能な情報処理装置、情報処理システム、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】
【０００７】
前述した課題を解決するための第１の発明は、キーワードを入力する入力手段と、リンク関係としてリンク先を関連付けられた語句及び前記語句に関する文書を記憶する記憶手段と、入力されたキーワードとリンク関係にある語句を取得するリンク語句取得手段と、前記入力されたキーワードに関する文書及び前記入力されたキーワードとリンク関係にある語句に関する文書を抽出する文書抽出手段と、前記キーワードに関する文書と、前記リンク関係にある語句に関する文書との類似度を用いて文書間の意外度を算出する演算手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
【０００８】
第１の発明によれば、情報処理装置は、リンク関係としてリンク先を関連付けられた語句及び前記語句に関する文書を記憶する記憶手段を有し、入力されたキーワードとリンク関係のある語句を取得し、前記入力されたキーワードに関する文書及び前記入力されたキーワードとリンク関係にある語句に関する文書を抽出し、前記キーワードに関する文書と、前記リンク関係にある語句に関する文書との類似度を用いて文書間の意外度を算出する。これにより、ユーザは通常の文章閲覧では発見しにくい意外な情報を発見しやすくなる。網羅的な情報の発見やＡＩ自動対話の促進、発想支援等への活用が可能となる。
【０００９】
第１の発明において、前記演算手段の算出結果に応じて前記リンク関係にある語句に関する文書の少なくとも一部を出力する出力手段を備えることが望ましい。これにより、関連する膨大な量の文書から意外性のある部分を抽出して出力できる。ユーザは効率よく意外性のある情報を取得できる。
【００１０】
また第１の発明において、前記記憶手段は、相互に連想関係にある語句を関連付けて記憶し、前記入力されたキーワードに連想関係のある語句を連想語として取得する連想語取得手段を更に備え、前記演算手段は、更に、前記連想語に関する文書についても前記リンク語句取得手段により取得した語句に関する文書との文書間の類似度を用いて意外度を算出することが望ましい。これにより、類似度が高いと予想される語句である連想語を入力キーワード群に含めて入力キーワードとリンク関係がある語句との意外度（非類似度）を算出するため、意外性のある語の抽出精度を向上できる。
【００１１】
また第１の発明において、前記記憶手段は、文書毎の参照された総数を記憶し、前記演算手段は、前記入力されたキーワードに関する文書と、前記リンク語句取得手段により取得した語句に関する文書との文書間の非類似度に、文書の参照数に基づく重み付けをして前記意外度とすることが望ましい。これにより一般により多く認知されている文書の中から、意外性のある情報を抽出することが可能となり、よりユーザの興味を引く情報を出力することが可能となる。
【００１２】
また第１の発明において、前記記憶手段は、語句をカテゴリ毎に関連付けて記憶し、前記演算手段は、語句のカテゴリ毎に前記意外度を算出し、前記出力手段は、前記入力されたキーワードに対して前記カテゴリが意外な語句に関する文書の少なくとも一部を出力することが望ましい。これにより、カテゴリ毎の意外度を計算し、情報提示の際に利用することが可能となり、ユーザにとってより意外な情報を提示できるようになる。
【００１３】
第２の発明は、リンク関係としてリンク先を関連付けられた語句及び前記語句に関する文書を記憶する記憶手段を有するサーバと、キーワードを入力する入力手段と、入力されたキーワードとリンク関係にある語句をサーバから取得するリンク語句取得手段と、前記入力されたキーワードに関する文書及び前記入力されたキーワードとリンク関係にある語句に関する文書をサーバから抽出する文書抽出手段と、前記キーワードに関する文書と、前記リンク関係にある語句に関する文書との類似度を用いて文書間の意外度を算出する演算手段と、を有する情報処理装置と、を備えることを特徴とする情報処理システムである。
【００１４】
第２の発明により、リンク関係としてリンク先を関連付けられた語句及び前記語句に関する文書を記憶する記憶手段を有するサーバを設け、情報処理装置は、入力されたキーワードとリンク関係のある語句をサーバから取得し、前記入力されたキーワードに関する文書及び前記入力されたキーワードとリンク関係にある語句に関する文書をサーバから抽出し、前記キーワードに関する文書と、前記リンク関係にある語句に関する文書との類似度を用いて文書間の意外度を算出する。これにより、ユーザは通常の文章閲覧では発見しにくい意外な情報を発見しやすくなる。網羅的な情報の発見やＡＩ自動対話の促進、発想支援等に活用することが可能となる。
【００１５】
第３の発明は、コンピュータを、第１の発明の情報処理装置として機能させるプログラムである。第３の発明により、コンピュータを第１の発明の情報処理装置として機能させることが可能となる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明により、カテゴリによらず、一般に認知されている関連文書の中からユーザが自分では発見しにくい意外性のある情報を取得し、提示することが可能な情報処理装置、情報処理システム、及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】情報処理システム１のシステム構成図
【図２】情報処理装置２のハードウエア構成図
【図３】文書ＤＢ３について説明する図
【図４】リンク構造ＤＢ４について説明する図
【図５】連想語ＤＢ５のデータ内容の一例
【図６】連想語ＤＢ５の生成について説明する図
【図７】情報処理装置２が実行する情報取得処理の流れを説明するフローチャート
【図８】入力キーワード群５２について説明する図
【図９】非類似度（意外度）の算出例
【図１０】文書ベクトルを用いた類似度の算出例
【図１１】意外性のある情報の出力について説明する図
【図１２】参照数に基づく意外度の算出について説明する図
【図１３】カテゴリの意外度について説明する図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１９】
［第１の実施の形態］
まず本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本発明に係る情報処理装置２を利用した情報処理システム１のシステム構成を示す図である。情報処理システム１において、情報処理装置２はネットワーク１０を介して文書ＤＢ３、リンク構造ＤＢ４、連想語ＤＢ５等に通信接続される。ネットワーク１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）や、より広域に通信接続されたＷＡＮ（Wide Area Network）、またはインターネット等の公衆の通信回線、基地局等を含む。ネットワーク１０における通信接続は有線、無線を問わない。
【００２０】
情報処理装置２は、任意のアプリケーションプログラムをインストールし、処理を実行可能なコンピュータ等の装置である。例えばスマートフォン、タブレット、ゲーム機、その他の各種の情報端末を含む。
【００２１】
図２は、情報処理装置２のハードウエア構成の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置２は、制御部２１、記憶部２２、入力部２３、表示部２４、通信Ｉ／Ｆ２５、メディア入出力部２６、周辺機器Ｉ／Ｆ部２７等がバス２９を介して接続されて構成される。
【００２２】
制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成される。ＣＰＵは、記憶部２２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス２９を介して接続された各部を駆動制御する。
【００２３】
制御部２１のＣＰＵは、入力された任意のキーワードに対し意外性のある情報を取得し出力する情報取得処理を実行する。この情報取得処理の詳細については後述する。
【００２４】
ＲＯＭは、情報処理装置２のブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部２１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２５】
記憶部２２は、制御部２１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティング・システム）等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部２１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。
【００２６】
入力部２３は、例えば、キーボード、マウス、またはタッチパネル等の入力装置であり、入力されたデータを制御部２１へ出力する。
表示部２４は、例えば液晶パネル等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路で構成され、制御部２１の制御により入力された表示情報をディスプレイ装置上に表示させる。なお、入力部２３がタッチパネルで構成される場合は、タッチパネルは表示部２４のディスプレイと一体的に構成される。
【００２７】
通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）２５は、アンテナ及び通信制御回路等を含み、ネットワーク１０との通信を媒介するインターフェースである。
メディア入出力部２６は、例えばＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ等のメディア入出力装置であり、制御部２１の制御に従ってメディアからのデータの読み出し、及びメディアへのデータの書き込みを行う。
【００２８】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インターフェース）部２７は、周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部２７を介して周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
バス２９は、制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２９】
文書ＤＢ３は、図３（ａ）に示すように文書群（複数の文書）を記憶したデータベースであり、例えば図１に示すようにネットワーク１０上のＷｅｂサーバ等の記憶領域に記憶される。「文書」とは、本明細書では、ある項目について説明等を記載したテキストデータを意味するものとする。文書に含まれるいくつかの語句には、他の項目へのリンク（ハイパーリンク）が設定されているものとする。「文書群」とは、上述の文書を複数集めたものである。例えば、フリー百科事典「ウィキペディア（Wikipedia）」等を文書群と呼び、その各記事を文書と呼ぶ。なお、文書群は、ウィキペディアに限定されるものではなく、その他の辞書や用語辞典、情報記事、ニュース記事等も文書群に含めてもよい。
【００３０】
文書ＤＢ３には、図３（ｂ）に示すように、「チョコレート」等の語を見出し項目として、各見出し項目についてそれぞれの記事「チョコレート（英：chocolate）は、カカオの種子を発酵・焙煎したカカオマスを主原料とし、…」が本文として格納される。
【００３１】
リンク構造ＤＢ４は、文書ＤＢ３に記憶されている文書群のリンク構造データを格納するデータベースである。リンク構造データとは、リンクが埋め込まれた文書間のリンク関係を抽出したデータであり、ある語に対して設定されたリンク先及びリンク元の語が集約されて格納される。１つの語について複数のリンク先及びリンク元が設定されることがある。リンクとは、文書に埋め込まれるハイパーリンクであり、同じ文書の別の場所や他の文書、或いはまったく別のサイトへ移動するための情報である。
【００３２】
例えば、図４に示すように、「アイスクリーム」という語は、リンク元として「夏目漱石」、「大和型戦艦」、「チョコレート」、「バニラ」、「クレープ」に関する記事（文書）にリンクが埋め込まれている。つまり、「夏目漱石」、「大和型戦艦」、「チョコレート」、「バニラ」、「クレープ」に関する記事内に「アイスクリーム」へのリンクが埋め込まれている。また、「アイスクリーム」の文書にはリンク先として「バニラ」、「クレープ」等にジャンプするためのリンクが埋め込まれている。この場合、「バニラ」、「クレープ」は「アイスクリーム」と双方向にリンクされている。「夏目漱石」、「大和型戦艦」、「チョコレート」は一方向のリンクである。
【００３３】
このようなリンク構造ＤＢ４としては、例えば、「ウィキペディア（Wikipedia）」のリンク構造を集約した「ＤＢＰｅｄｉａ」等がある。「ＤＢＰｅｄｉａ」は、「ウィキペディア（Wikipedia）」から情報を抽出したＬＯＤ（Linked Open Data）として一般に公開するコミュニティプロジェクトである。なお、本発明で利用するリンク構造データは、「ＤＢＰｅｄｉａ」に限定されるものではなく、その他の各種のＬＯＤを利用してもよい。
【００３４】
連想語ＤＢ５は、各語についての連想語を複数格納したものである。図５に示すように、例えば語「アイスクリーム」の連想語であれば、「プリン」、「ケーキ」、「キャラメル」等が連想語ＤＢ５に格納される。ある語についての連想語は、様々な文書群に含まれる単語の共起回数に基づいて求められる。
【００３５】
図６は連想語ＤＢ５の生成方法の一例を説明する図である。図６に示すように、各種の様々な文書から抽出した複数の単語の共起回数を計数し、共起回数が予め設定された閾値より多い語が連想語として設定される。例えば図６の共起回数カウンタ５１に示すように「アイスクリーム」という語と同じ文書に出現する語は、「プリン」は１００回、「ケーキ」は８０回、「キャラメル」は７０回、「横浜」は２０回のように計数される。これらの語のうち出現回数が閾値より多い語である「プリン」、「ケーキ」、「キャラメル」等が「アイスクリーム」の連想語として連想語ＤＢ５に格納される。連想語ＤＢ５の元となる文書は、ウィキペディア記事の他、一般的なＷｅｂサイト等の文書である。
【００３６】
次に、情報処理システム１における情報取得処理の流れを説明する。図７は情報処理装置２が実行する情報取得処理の流れを示すフローチャートである。図に示すように、ユーザにより情報処理装置２に任意のキーワードが入力されると（ステップＳ１）、情報処理装置２の制御部２１は、入力キーワードのリンク構造データを取得する（ステップＳ２）。リンク構造データは、リンク構造ＤＢ４に格納されている。例えば、入力キーワードが「アイスクリーム」である場合、制御部２１はリンク構造ＤＢ４から「アイスクリーム」に関するリンク構造データを取得する。図４に示すように、「アイスクリーム」に関するリンク構造データは、リンク元として「夏目漱石」、「大和型戦艦」、「チョコレート」、「バニラ」、「クレープ」、リンク先として「バニラ」、「クレープ」が紐づけられている。制御部２１は、これらのリンク元及びリンク先の語「夏目漱石」、「大和型戦艦」、「チョコレート」、「バニラ」、「クレープ」を取得し、ＲＡＭに保持する。
【００３７】
続いて、制御部２１は、ステップＳ１で入力されたキーワード「アイスクリーム」の連想語を連想語ＤＢ５から取得する（ステップＳ３）。図８に示すように、連想語ＤＢ５にキーワード「アイスクリーム」の連想語として「プリン」、「ケーキ」、「キャラメル」等が格納されているものとする。制御部２１は、入力キーワード「アイスクリーム」の連想語として「プリン」、「ケーキ」、「キャラメル」を取得し、入力キーワードとともに入力キーワード群５２としてＲＡＭに保持する。
【００３８】
入力キーワード群５２に連想語を加えるのは、容易に関連付けが予想される語句は意外性に欠けるため、そのような連想語についての意外度（非類似度）のスコアを下げ、出力結果の精度向上を図るためである。よって出力結果の精度よりもシステムの簡易化や演算量の軽減等を重視する場合にはステップＳ３の工程を省略してもよい。
【００３９】
続いて、制御部２１は、入力キーワード及び連想語（入力キーワード群５２）の文書と、ステップＳ２で取得したリンク関係のある語句の文書との意外度（非類似度）を計算する（ステップＳ４）。ここで、図９及び図１０を参照して意外度の算出方法について説明する。図９は意外度（非類似度）の算出について説明する図であり、図１０は類似度の算出例を示す図である。
【００４０】
図９に示すように、制御部２１は、まず入力キーワード群５２の各単語についての文書７ａ，７ｂ，７ｃ，…と、ステップＳ２で取得したリンク構造データにより得られるリンク関係がある語についての文書８ａ，…を文書ＤＢ３から読み出し、これらの文書間でそれぞれ類似度を算出する。類似度は例えばコサイン類似度等を用いて算出することができる。
【００４１】
図１０に示すように、コサイン類似度は各文書の特徴を表す指標である文書ベクトルＡ，Ｂを用いて、式（１）により算出される。
【００４２】
【数１】
0006613833.tif 000002
【００４３】
文書ベクトルは、文書から抽出される単語の出現頻度を基に生成される。例えば、文書ベクトルＡは、入力キーワード「アイスクリーム」に関する文書７ａから抽出される各単語「アイスクリーム」、「牛乳」「原料」、「空気」、…等の出現頻度に基づいて各単語のＴＦ−ＩＤＦ値（１．２，２．０，１．２５，０．５５，…）を求め、これらの値を要素とするベクトルである。なお、ＴＦ−ＩＤＦ値の代わりにＴＦ値を用いてもよい。同様に、文書ベクトルＢは、リンク関係がある語「チョコレート」に関する文書８ａから抽出される各単語「チョコレート」、「カカオ」、「種子」「発酵」、…等の出現頻度に基づいて各単語のＴＦ−ＩＤＦ値（１．４，１．５，０．６，０．２，…）を求め、これらの値を要素とするベクトルである。なお同一の抽出単語がベクトル中で同一の順番となるように文書ベクトルＡ、文書ベクトルＢの各要素が整列される。
【００４４】
図９に示すように、制御部２１は、入力キーワード群５２の「アイスクリーム」の文書７ａ、「プリン」（連想語）の文書７ｂ、「ケーキ」（連想語）の文書７ｃ、…等についてそれぞれ文書ベクトルを求め、リンク関係がある語「チョコレート」の文書８ａの文書ベクトルＢとの類似度を算出する。更に、算出した類似度の平均値を求める。類似度の平均を数値「１」から減算し、非類似度を求める。
これにより、入力キーワード群５２とリンク関係がある語「チョコレート」との非類似度が求められる。
【００４５】
同様に、別のリンク関係がある語「夏目漱石」、「大和型戦艦」、「バニラ」、「クレープ」、…等についても、それぞれ入力キーワード群５２との非類似度を求める。第１の実施の形態では、非類似度そのものを意外度とする。
【００４６】
制御部２１は、ステップＳ４の演算により入力キーワード群５２との意外度の高い語をいくつか求める。そして、意外語の高い語に関する情報を取得し（ステップＳ５）、出力する（ステップＳ６）。
【００４７】
図１１に示すように、入力キーワード群５２とリンク関係がある語についてそれぞれ意外度が求められるものとする。例えば、「夏目漱石」の意外度は０．８、「小笠原諸島」の意外度は０．６４、「田中角栄」の意外度は０．５、「安倍晋三」の意外度は０．４、…のように、入力キーワード群５２（「チョコレート」等）との意外度が求められているとする。制御部２１は、意外度のスコアが予め設定された閾値より高い語、或いは意外度のスコアが上位である語を１つ以上取得し、これらの意外度が高い語に関する文書９を文書ＤＢ３から取得する。更に、意外度の高い語に関する文書９から、入力キーワード「アイスクリーム」が含まれる文「大の甘党で、療養中には当時貴重品だったアイスクリームを欲しがり周囲を困らせたこともある。」を抽出する。
【００４８】
制御部２１は、抽出した文を、意外度の高い語に関する情報として、出力する。出力は、表示部２４への表示、記憶部２２への記憶等である。また、周辺機器Ｉ／Ｆ部２７に接続された印刷装置への印刷や音声出力部（不図示）からの音声出力等としてもよい。出力の際、制御部２１は所定の出力フォーマットに従って意外度の高い語に関する情報を出力する。例えば、図１１に示すように、“「アイスクリーム」といえば、「夏目漱石」は「大の甘党で、療養中には当時貴重品だったアイスクリームを欲しがり周囲を困らせたこともある。」らしいですよ”のように所定の出力形式に意外性のある情報を合成して出力する。
【００４９】
以上説明したように、情報処理装置２は、入力部２３を介して任意のキーワードが入力されると、制御部２１は、入力されたキーワードとリンク関係のある語句を、文書群のリンク構造データに基づいて取得し、入力されたキーワードに関する文書７ａと、リンク関係のある語句に関する文書８ａとの文書間の意外度を算出し、算出された意外度に基づいて、入力されたキーワードについての意外性のある情報を取得し、出力する。これにより、ユーザは、通常の文書検索や閲覧では発見しにくい意外な情報を発見しやすくなる。網羅的な情報の発見、ＡＩ自動対話の促進、発想支援等に活用することが可能となる。
【００５０】
また、制御部２１は、入力されたキーワードの連想語を取得し、連想語に関する文書についてもリンク関係がある語の文書との文書間の意外度を算出するため、容易に関連付けが予想される語の意外度（非類似度）のスコアを確実に下げ、精度よく出力結果を得ることができる。
【００５１】
なお、上述の説明では情報処理装置２は、図１に示すように、ネットワーク１０を介して通信接続された文書ＤＢ３、リンク構造ＤＢ４、連想語ＤＢ５から文書やリンク構造データや連想語等を取得するものとしたが、これに限定されない。文書ＤＢ３、リンク構造ＤＢ４、連想語ＤＢ５は情報処理装置２内の記憶部２２に記憶され、情報処理装置２の制御部２１は、記憶部２２から文書データやリンク構造データや連想語等を取得する構成としてもよい。
【００５２】
また、リンク構造データには、互いにリンク元及びリンク先となる双方向リンクの関係である語句と、リンク元またはリンク先データとなる一方向リンクの語句とがあるが、双方向リンクの語句は互いに類似する関係であると推定し、意外度の算出対象から除外してもよい。
【００５３】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、情報処理装置２が意外度を算出する際、第１の実施の形態で説明した非類似度に加え、文書の参照数を考慮して意外度を算出する。参照数とは、文書が参照された回数であり、該当記事（文書）へのアクセスログから得ることができる。参照数は情報取得処理を実行する都度、随時ネットワーク１０を介して取得してもよいし、予め情報処理装置２内の記憶部２２に参照数として記憶しておくものとしてもよい。
【００５４】
図１２の意外度算出テーブル６に示すように、第２の実施の形態では、非類似度に参照数（正規化参照数）を乗じた値を意外度とする。非類似度は、第１の実施の形態と同様の手順で求められる。正規化参照数とは、単語の参照数を全参照数で正規化した値（０〜１の数値）である。
【００５５】
例えば、入力キーワード群５２に対して、語「チョコレート」の非類似度が「０．２」、正規化参照数が「０．７」の場合、意外度は「０．１４」である。また、語「夏目漱石」の非類似度が「０．８」、正規化参照数が「０．８」の場合、意外度は「０．６４」であり、語「大和型戦艦」の非類似度が「０．９」、正規化参照数が「０．３」の場合、意外度は「０．２７」である。
【００５６】
制御部２１は、入力キーワード群５２についての文書と、リンク関係がある語についての文書との非類似度を第１の実施の形態と同様の手順で求め、求めた非類似度にリンク関係がある語についての文書の正規化参照数を乗じ、意外度を求める。その後、第１の実施の形態と同様に、意外度が高い語に関する情報を文書群（文書ＤＢ３等）から取得し、出力する。
【００５７】
以上説明したように、第２の実施の形態の情報処理装置２は、文書の参照数を考慮して語の意外度を算出する。参照数を考慮することにより、より多く認知されている語の中から意外性のある情報を抽出することが可能となり、よりユーザの興味を引くことが可能となる。
【００５８】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、情報処理装置２が各語の意外度を算出する際に、語句のカテゴリ毎に意外度を算出し、カテゴリを考慮した情報出力を行う。
【００５９】
例えば図１３に示すように、制御部２１は入力されたキーワードのリンク関係がある語句をリンク構造データから取得し、取得した語句をカテゴリ別に分類する。語句がどのカテゴリに所属するかといった情報については、語句もしくはカテゴリに対して予め与えておく。また、各語句の入力キーワード群５２からの意外度を求め、カテゴリ毎に意外度の平均を求め、カテゴリの意外度とする。そして例えば、意外度が高いカテゴリの中から意外度の高い語句に関する情報を取得し、出力する。
【００６０】
図１３は、入力キーワードとリンク関係がある語を（ａ）カテゴリ「菓子」、（ｂ）カテゴリ「人」、（ｃ）カテゴリ「場所」に分類した状態を示す図である。図１３（ａ）に示すように、カテゴリ「菓子」には、「チョコレート」、「シュークリーム」、「チーズケーキ」等が分類される。また図１３（ｂ）に示すように、カテゴリ「人」には、「夏目漱石」、「田中角栄」、「安倍晋三」等が分類される。また図１３（ｃ）に示すように、カテゴリ「場所」には、「小笠原諸島」、「ユタ州立大学」、「田町駅」等が分類される。
【００６１】
そして、各語についてそれぞれ入力キーワード群５２との意外度が求められる。例えば、図１３（ａ）に示すように、カテゴリ「菓子」に含まれる語「チョコレート」の意外度は０．１４であり、語「シュークリーム」の意外度は０．３であり、語「チーズケーキ」の意外度は０．３である。その他のカテゴリ「菓子」に含まれる各語の意外度を求め、意外度の平均値からカテゴリの意外度が「０．３」のように求められる。
【００６２】
また図１３（ｂ）に示すように、カテゴリ「人」の意外度が「０．６」と求められ、図１３（ｃ）に示すように、カテゴリ「場所」の意外度が「０．５」と求められる。この場合、これらのカテゴリの中では図１３（ｂ）の「人」のカテゴリが最も意外度が高いため、制御部２１は、カテゴリ「人」の中から意外度の高い語「夏目漱石」についての情報を、意外性のある情報として出力する。
【００６３】
或いは、ユーザがカテゴリを選択可能としてもよい。この場合、ユーザがカテゴリを選択するためのインターフェースとして、制御部２１はカテゴリ選択画面等を表示部２４に表示する。ユーザがカテゴリを選択すると、制御部２１は、ユーザにより選択されたカテゴリの中で意外度の高い語句に関する情報を取得し、意外性のある情報として出力する。
【００６４】
以上説明したように、第３の実施の形態の情報処理装置２は、第１または第２の実施の形態の情報処理装置２において、更にカテゴリ毎の意外度を計算し、情報提示の際に利用する。これにより、ユーザにとってより意外な情報を提示することが可能となる。
【００６５】
以上、添付図面を参照して、本発明に係る情報処理装置、情報処理システム、及びプログラムの好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００６６】
１……………………情報処理システム
２……………………情報処理装置
２１…………………制御部
２２…………………記憶部
２３…………………入力部
２４…………………表示部
２５…………………通信Ｉ／Ｆ
２６…………………メディア入出力部
２７…………………周辺機器Ｉ／Ｆ部
２９…………………バス
３……………………文書ＤＢ
４……………………リンク構造ＤＢ
５……………………連想語ＤＢ
５１…………………共起回数カウンタ
６……………………意外度算出テーブル
５２…………………入力キーワード群
７ａ、７ｂ、７ｃ…文書
８ａ…………………文書
９……………………意外度が高い語についての文書
１０……………………ネットワーク
【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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【図１２】
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【図１３】
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