(57)【要約】【課題】語句とそれに関係する体験表現との関係情報などの情報がないキーワードに対しても、各文書の体験強度を算出可能とする。また、インターネット上の文書のような移り変わりの早い情報に基づいて動的に体験強度を求める。【解決手段】本発明は、注目キーワードに基づいて、解析対象である１つ以上の文書それぞれの中に存在する体験表現が格納されている体験表現記憶手段を参照し、解析対象文書間の体験表現の文書共起を取得し、文書共起に基づいて注目キーワードに対する体験強度を算出する。【選択図】図１
2008009623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられた注目キーワードに対する、物事を利用もしくは体験・経験した体験情報らしさである体験強度を算出する体験強度算出方法であって、
文書共起取得手段が、前記注目キーワードに基づいて、解析対象である１つ以上の文書それぞれの中に存在する体験表現各種が格納されている体験表現記憶手段を参照し、解析対象文書間の体験表現の文書共起を取得する文書共起取得ステップと、
体験強度算出手段が、前記文書共起に基づいて前記注目キーワードに対する体験強度を算出する体験強度算出ステップと、
を行うことを特徴とする体験強度算出方法。
【請求項２】
前記文書共起取得ステップにおいて、
文書記憶手段、もしくは、前記体験表現記憶手段に格納されている解析対象文書に基づいて、各文書中の前記注目キーワードの出現位置を検査し、
前記文書それぞれにおける前記注目キーワードの出現位置の周辺に限定して前記体験表現の文書共起を取得する
請求項１記載の体験強度算出方法。
【請求項３】
前記体験強度算出ステップにおいて、
前記体験表現の文書共起が高い体験表現を含む文書ほど、体験強度が高くなるような体験強度算出式を利用する
請求項１記載の体験強度算出方法。
【請求項４】
前記体験強度算出ステップにおいて、
前記体験強度算出式を用いる際に、
・前記体験表現の文書共起が、予め設定された閾値を超えて高くなるような体験表現については、前記体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、その体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・ある解析対象文書の中で出現割合が、予め設定された閾値を超えるような体験表現については、当該解析対象文書の体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、その体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・予め設定された、特定の体験表現については、体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、該体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・前記解析対象文書のそれぞれの作成日付が得られる場合は、新しい文書ほど体験強度が高くなるような体験強度算出式を利用すること、
・予め設定された上限下限の閾値を超える分量を持つ解析対象文書は、体験強度が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・前記解析対象文書内に複数の注目キーワードが存在する場合には、該注目キーワードの出現頻度を重みとして体験強度算出式に利用すること、
のいずれかの条件を用いる
請求項３記載の体験表現強度算出方法。
【請求項５】
前記体験強度算出ステップにおいて、
前記解析対象文書内に複数の同一注目キーワードが存在する場合は、
・各々の注目キーワードの出現位置で体験強度を算出し、最も高くなる体験強度をその解析対象文書の体験強度とすること、
・複数の注目キーワードのいずれかをランダムに選択して体験強度を算出すること、
・複数の注目キーワードの中で最初に出現する位置もしくは、真ん中や最後など、解析する注目キーワードを予め決めて体験強度を算出すること、
のいずれかの条件を用いる
請求項１記載の体験表現強度算出方法。
【請求項６】
前記体験強度算出ステップにおいて、
前記注目キーワードが複数種類ある場合は、
・予め設定された注目キーワードの入力順位、もしくは、指定された注目キーワードを対象として体験強度を算出すること、
・注目キーワードの入力順位に応じて重みを付けた体験強度を算出すること、
のいずれかの条件を用いる
請求項１記載の体験表現強度算出方法。
【請求項７】
与えられた注目キーワードに対する、物事を利用もしくは体験・経験した体験情報らしさである体験強度を算出する体験強度算出装置であって、
解析対象である１つ以上の文書それぞれの中に存在する体験表現各種が格納されている体験表現記憶手段と、
前記注目キーワードに基づいて、前記体験表現記憶手段を参照し、解析対象文書間の体験表現の文書共起を取得する文書共起取得手段と、
前記文書共起に基づいて前記注目キーワードに対する体験強度を算出する体験強度算出手段と、
を有することを特徴とする体験強度算出装置。
【請求項８】
前記文書共起取得手段は、
文書記憶手段、もしくは、前記体験表現記憶手段に格納されている解析対象文書に基づいて、各文書中の前記注目キーワードの出現位置を検査し、該文書それぞれにおける該注目キーワードの出現位置の周辺に限定して前記体験表現の文書共起を取得する手段を含む
請求項７記載の体験強度算出装置。
【請求項９】
前記体験強度算出手段は、
前記体験表現の文書共起が高い体験表現を含む文書ほど、体験強度が高くなるような体験強度算出式を利用する
請求項７記載の体験強度算出装置。
【請求項１０】
前記体験強度算出手段は、
前記体験強度算出式を用いる際に、
・前記体験表現の文書共起が、予め設定された閾値を超えて高くなるような体験表現については、前記体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、その体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・ある解析対象文書の中で出現割合が、予め設定された閾値を超えるような体験表現については、当該解析対象文書の体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、その体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・予め設定された、特定の体験表現については、体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、該体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・前記解析対象文書のそれぞれの作成日付が得られる場合は、新しい文書ほど体験強度が高くなるような体験強度算出式を利用すること、
・予め設定された上限下限の閾値を超える分量を持つ解析対象文書は、体験強度が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・前記解析対象文書内に複数の注目キーワードが存在する場合には、該注目キーワードの出現頻度を重みとして体験強度算出式に利用すること、
のいずれかの条件を用いる
請求項９記載の体験表現強度算出装置。
【請求項１１】
前記体験強度算出手段は、
解析対象文書内に複数の同一注目キーワードが存在する場合は、
・各々の注目キーワードの出現位置で体験強度を算出し、最も高くなる体験強度をその解析対象文書の体験強度とすること、
・複数の注目キーワードのいずれかをランダムに選択して体験強度を算出すること、
・複数の注目キーワードの中で最初に出現する位置もしくは、真ん中や最後など、解析する注目キーワードを予め決めて体験強度を算出すること、
のいずれかの条件を用いる
請求項７記載の体験表現強度算出装置。
【請求項１２】
前記体験強度算出手段は、
前記注目キーワードが複数種類ある場合は、
・予め設定された注目キーワードの入力順位、もしくは、指定された注目キーワードを対象として体験強度を算出すること、
・注目キーワードの入力順位に応じて重みを付けた体験強度を算出すること、
のいずれかの条件を用いる
請求項７記載の体験表現強度算出装置。
【請求項１３】
コンピュータに、
請求項７乃至１１記載の体験表現強度算出装置の各手段を実行させることを特徴とする体験表現強度算出プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
請求項７乃至１１記載の体験表現強度算出装置の各手段を実行させるプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、体験強度算出方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、特に、インターネットのような、あらゆる種類の情報が混在するような状況の中から、各々の情報において注目されるキーワードに関わる体験情報らしさの強弱を算出するための、体験強度算出方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ホテルや旅行、電化製品など様々な事柄に関して、多くの人々がインターネット上で個人の意見を公開している。この公開場所は、ショッピングサイト自身が運営しているような様々な人の意見が集まる掲示板や、個人の意見を纏めたWeblogや個人のホームページのような場所等がある。特に、実体験に基づくユーザの声は、口コミ情報もしくは評判情報としてマーケティングや商品開発、商品の購入検討などの支援として利用価値が高い。
【０００３】
上記のニーズに対する従来技術として以下のようなものがある。
【０００４】
第１の従来技術として、インターネット上の各文書情報について、その内容が情報提供者自身の実体験に基づいて記述されたものか否かを、過去形動詞の存在を手掛かりとして判定する技術がある。当該技術は、体験表現を利用することにより、形容詞を利用した簡易な評判情報の取得方法よりも、体験が記述されていることで、より有益な評判情報が取得できる（例えば、非特許文献１参照）。
【０００５】
また、第２の従来技術として、様々なキーワードと、それぞれに関連した体験を表現する語句を予め知識データベース（体験表現辞書）などの形で準備しておき、その知識データベースなどに基づいて、注目するキーワードとインターネット上の各文書情報との関連の度合いを順位付けする体験情報ランキング技術がある。当該技術は、上記の第１の従来の技術を更に発展させて、「温泉」「ラーメン」「掃除機」などの語句とそれらの語句それぞれに関係のある体験表現との関係情報が予め与えられている場合に、その関係情報を用いてユーザが注目するキーワードに対応する体験表現を探し、注目キーワードに関連した文書集合を優先順位付けする方法である。関係のある体験表現とは、例えば、「温泉」に対しては、「行った、入った、泊まった、…」などの体験表現がある。
【０００６】
本件で扱う「体験表現」とは、ユーザが実際にある物事を体験したことを記述した情報を指す。例えば、図９の体験情報のような例のようなものがある。図９に示すＡ，Ｂ，Ｃは、書き手が実際に体験したこと、もしくは、継続して体験していることについて、「行っています」「食事をしています」「行ってきました」のような体験表現を利用して表現している。また、Ｄ，Ｅは、書き手が実際に体験した結果得た意見や感想を「よかった」「悪かった」のような体験表現を利用して表現している。
【０００７】
体験情報でないものには、図９のＦ，Ｇのようなものがある。
【０００８】
Ｆは、「マシンが安い」という条件を示しているだけで、書き手が体験したものかどうかは特定できない。Ｇについても「アメニティと料金」という条件を示しているだけで、書き手が体験したものかどうは特定できない。
【０００９】
体験情報は、長文にわたるものもあれば、図９の例のように、１文で表現されるものもある。
【００１０】
また、体験表現を入力文書中から抽出する方法として、体験表現が格納されている体験表現辞書を用いて、入力文書と辞書を照らし合わせる方法や、体験表現として相応しい言い回し（「してみた」、「したことがある」など）を入力文書と照らし合わせる方法や、予め体験表現として相応しい表現を形態素解析結果からルール化し、そのルールに適合するか否かを入力文書の形態素解析結果と照合する方法等がある。ルールには、例えば、「動詞語幹＋動詞活用語尾＋動詞接尾辞＋動詞語幹の連用＋動詞接尾辞終止」のようなものがある。
【００１１】
体験表現に特化せずに、ユーザが注目するキーワードについて関係のある情報を探す時は、Ｗｅｂ検索
・Googole：http://www.google.com
・goo：http://goo.ne.jp
・ヤフー：http://search.yahoo.co.jp/
などやブログ検索
・gooブログ検索：http://blog.goo.ne.jp/search/search.php  
・livedoorブログ検索： http://sf.livedoor.com
などがある。
【非特許文献１】池田佳代、他“体験表現を手がかりにしたBlogの評判情報判定方法の検討”電子情報通信学会、第二種研究会資料、WI2-2005-36,2005
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
何らかの商品を購入検討する場合や旅行先・ホテルの選定などを行う場合、宣伝・広告のような情報よりも、誰かが実際に体験した情報が提供できれば、これらの検討支援として有効である。
【００１３】
近年では、個人の意見・体験した情報などが記載されるようなWeblogや掲示板などが多く存在している。しかし、これらに記述されている文章は、様々な話題が混ざり合っており、どんな事が書かれているかを把握することは困難である。例えば、アフェリエイトと呼ばれる広告のような内容もあれば、ニュースの引用などもある。また、日常に起こった出来事や書き手の趣味が記述されている場合もある。Weblogにおいては、一人の書き手であっても上記のような多岐に渡った内容を複数文書（Webページもしくは、記事やエントリといった単位の場合もある）にわたって記述していることもある。
【００１４】
これらの文書を対象にして、欲しい情報を探す方法として、Ｗｅｂ検索やブログ検索があるが、先に記述した通り、様々な種類の情報が混在しているために所望の体験情報を入手することは困難である。
【００１５】
前述の第１の従来技術では、体験表現を抽出することはできるが、何に対しての体験なのか、つまり体験の対象を抽出することができなかった。
【００１６】
また、前述の第２の従来技術では、複数語句とそれらの語句それぞれに関係のある体験表現との関係情報が予め与えられている場合に、その関係情報を用いてユーザが注目するキーワードに対応する体験表現を探し、複数文書をランキングする従来の技術では、語句とそれに関係する体験表現との関係情報が与えられていないと動作することができなかった。また、与えられていたとしても、必要とする注目キーワードとそれに関係のある体験表現の関係情報が与えられていない場合は、文書集合を優先順位付けすることができなかった。また、これらの関係情報は、予め与えられるものであるため、流行などの移り変わりの早い情報に対応するためにはその都度関係情報を更新する必要があった。
【００１７】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、以下のような体験強度算出方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【００１８】
・注目キーワードとそれに関係のある体験表現との関係情報なしで、１つ以上の複数文書とキーワードが与えられた時に、文書各々に対して、注目キーワードに関わる体験らしさの強度（体験強度）を算出することができる。
【００１９】
・この体験強度によって、注目キーワードに関係の強い体験情報が記述されている文書とそうでない文書を区別することができる。
【００２０】
・通常の検索エンジンと同様に、体験強度の高い順にユーザに提示することで、注目キーワードに対する体験情報ランキングを行うことができる。
【００２１】
・体験強度は、文書共起を利用していることから、従来のような予め設定された関係情報からではなく、動的に体験強度が算出されるため、流行などの移り変わりの早い情報にも適応できる。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【００２３】
本発明（請求項１）は、与えられた注目キーワードに対する、物事を利用もしくは体験・経験した体験情報らしさである体験強度を算出する体験強度算出方法であって、
文書共起取得手段が、注目キーワードに基づいて、解析対象である１つ以上の文書それぞれの中に存在する体験表現各種が格納されている体験表現記憶手段を参照し、解析対象文書間の体験表現の文書共起を取得する文書共起取得ステップ（ステップ１）と、
体験強度算出手段が、文書共起に基づいて注目キーワードに対する体験強度を算出する体験強度算出ステップ（ステップ２）と、を行う。
【００２４】
また、本発明（請求項２）は、文書共起取得ステップ（ステップ１）において、
文書記憶手段、もしくは、体験表現記憶手段に格納されている解析対象文書に基づいて、各文書中の注目キーワードの出現位置を検査し、
文書それぞれにおける注目キーワードの出現位置の周辺に限定して体験表現の文書共起を取得する。
【００２５】
また、本発明（請求項３）は、体験強度算出ステップ（ステップ２）において、
体験表現の文書共起が高い体験表現を含む文書ほど、体験強度が高くなるような体験強度算出式を利用する。
【００２６】
また、本発明（請求項４）は、体験強度算出ステップ（ステップ２）において、
体験強度算出式を用いる際に、
・体験表現の文書共起が、予め設定された閾値を超えて高くなるような体験表現については、体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、その体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・ある解析対象文書の中で出現割合が、予め設定された閾値を超えるような体験表現については、当該解析対象文書の体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、その体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・予め設定された、特定の体験表現については、体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、該体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・解析対象文書のそれぞれの作成日付が得られる場合は、新しい文書ほど体験強度が高くなるような体験強度算出式を利用すること、
・予め設定された上限下限の閾値を超える分量を持つ解析対象文書は、体験強度が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・解析対象文書内に複数の注目キーワードが存在する場合には、該注目キーワードの出現頻度を重みとして体験強度算出式に利用すること、
のいずれかの条件を用いる。
【００２７】
また、本発明（請求項５）は、体験強度算出ステップ（ステップ２）において、
解析対象文書内に複数の同一注目キーワードが存在する場合は、
・各々の注目キーワードの出現位置で体験強度を算出し、最も高くなる体験強度をその解析対象文書の体験強度とすること、
・複数の注目キーワードのいずれかをランダムに選択して体験強度を算出すること、
・複数の注目キーワードの中で最初に出現する位置もしくは、真ん中や最後など、解析する注目キーワードを予め決めて体験強度を算出すること、
のいずれかの条件を用いる。
【００２８】
また、本発明（請求項６）は、体験強度算出ステップ（ステップ２）において、
注目キーワードが複数種類ある場合は、
・予め設定された注目キーワードの入力順位、もしくは、指定された注目キーワードを対象として体験強度を算出すること、
・注目キーワードの入力順位に応じて重みを付けた体験強度を算出すること、
のいずれかの条件を用いる。
【００２９】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００３０】
本発明（請求項７）は、与えられた注目キーワードに対する、物事を利用もしくは体験・経験した体験情報らしさである体験強度を算出する体験強度算出装置であって、
解析対象である１つ以上の文書それぞれの中に存在する体験表現各種が格納されている体験表現記憶手段２０と、
注目キーワードに基づいて、体験表現記憶手段２０を参照し、解析対象文書間の体験表現の文書共起を取得する文書共起取得手段３１０と、
文書共起に基づいて注目キーワードに対する体験強度を算出する体験強度算出手段３２０と、を有する。
【００３１】
また、本発明（請求項８）は、文書共起取得手段３１０において、
文書記憶手段２１、もしくは、体験表現記憶手段２０に格納されている解析対象文書に基づいて、各文書中の注目キーワードの出現位置を検査し、該文書それぞれにおける該注目キーワードの出現位置の周辺に限定して体験表現の文書共起を取得する手段を含む。
【００３２】
また、本発明（請求項９）は、体験強度算出手段３２０において、
体験表現の文書共起が高い体験表現を含む文書ほど、体験強度が高くなるような体験強度算出式を利用する。
【００３３】
また、本発明（請求項１０）は、体験強度算出手段３２０において、
体験強度算出式を用いる際に、
・体験表現の文書共起が、予め設定された閾値を超えて高くなるような体験表現については、体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、その体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・ある解析対象文書の中で出現割合が、予め設定された閾値を超えるような体験表現については、当該解析対象文書の体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、その体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・予め設定された、特定の体験表現については、体験強度算出式に利用しない、もしくは、該体験強度算出式の中で、該体験表現に関わる値が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・解析対象文書のそれぞれの作成日付が得られる場合は、新しい文書ほど体験強度が高くなるような体験強度算出式を利用すること、
・予め設定された上限下限の閾値を超える分量を持つ解析対象文書は、体験強度が低くなるような体験強度算出式を利用すること、
・解析対象文書内に複数の注目キーワードが存在する場合には、該注目キーワードの出現頻度を重みとして体験強度算出式に利用すること、
のいずれかの条件を用いる。
【００３４】
また、本発明（請求項１１）は、体験強度算出手段３２０において、
解析対象文書内に複数の同一注目キーワードが存在する場合は、
・各々の注目キーワードの出現位置で体験強度を算出し、最も高くなる体験強度をその解析対象文書の体験強度とすること、
・複数の注目キーワードのいずれかをランダムに選択して体験強度を算出すること、
・複数の注目キーワードの中で最初に出現する位置もしくは、真ん中や最後など、解析する注目キーワードを予め決めて体験強度を算出すること、
のいずれかの条件を用いる。
【００３５】
また、本発明（請求項１２）は、体験強度算出手段３２０において、
注目キーワードが複数種類ある場合は、
・予め設定された注目キーワードの入力順位、もしくは、指定された注目キーワードを対象として体験強度を算出すること、
・注目キーワードの入力順位に応じて重みを付けた体験強度を算出すること、
のいずれかの条件を用いる。
【００３６】
本発明（請求項１３）は、コンピュータに、
請求項７乃至１１記載の体験表現強度算出装置の各手段を実行させる体験表現強度算出プログラムである。
【００３７】
本発明（請求項１４）は、コンピュータに、
請求項７乃至１１記載の体験表現強度算出装置の各手段を実行させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００３８】
上記のように本発明によれば、従来のような語句とそれに関係する体験表現との関係情報なしで、注目キーワードが入力された時に、解析対象文書の文書共起を利用して、注目キーワードに関わる体験らしさの強度（体験強度）を算出することができる。この体験強度によって、注目キーワードに関係の強い体験情報が記述されている文書とそうでない文書を区別することができる。また、通常の検索エンジンと同様に、体験強度の高い順にユーザに提示することで、注目キーワードに対する体験情報ランキングを行うことができる。そして、体験強度は、文書共起を利用していることから、従来のような予め設定された関係情報からではなく、動的に体験強度が算出されるため、流行などの移り変わりの早い情報にも適応できる。
【００３９】
さらに、体験強度の高さと共に体験表現を出力することで、対象としている複数文書の中で、どのような体験が多いかを知ることもできる。
【００４０】
本発明では、文書中の全ての体験表現を解析するのではなく、注目キーワードの周辺にある体験表現のみを解析することで、注目キーワードに関わる体験表現について焦点を当てることができる。そして、その体験表現を各々の文書から同様に抽出した体験表現との共起を調べることで、共起が高い体験表現は、注目キーワードと強く関わりがあるとみなすことができる。つまり、上記のようにして取得した体験表現の中でも、他の文書と共起が高い体験表現を利用している文書は、注目キーワードに関して他の文書よりも体験らしい文書であると言える。よって、従来技術のような語句と体験表現との関係情報がなくても、体験らしさを表す体験強度を算出することができる。
【００４１】
以上のことから、情報を閲覧するユーザにとって、注目キーワードを入力するだけで、注目キーワードに関わる体験らしい情報、つまり、より実感の湧く情報を入手することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００４３】
本実施の形態では、１つ以上の複数文書と文書各々に含まれる体験表現とその出現位置が与えられた時に、入力された注目キーワードに関係する文書各々について、体験らしさの強度（体験強度）を算出し、その体験強度の高い文書順に並び替えられた文書と文書それぞれに関わる体験（体験表現）とを出力する例を示す。
【００４４】
図３は、本発明の概要を説明するための図であり、図４は、本発明の一実施の形態における体験情報抽出装置の構成を示す。
【００４５】
図４に示す体験情報抽出装置は、コンピュータ１０とこのコンピュータ１０にネットワーク４０を介して接続される、もしくは、コンピュータ１０の中に内蔵されている体験表現記憶部２０と文書記憶部２１で構成されている。但し、体験表現記憶部２０と文書記憶部２１は、１つの記憶部で統合管理されていてもよい。
【００４６】
コンピュータ１０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、磁気ディスク等からなるメモリ、ＣＰＵ、ディスプレイによる表示部１１、及び、マウスやキーボードなどからなる指示入力部１２から構成されており、ＣＰＵが実行するソフトウェアプログラムによって実現される体験強度算出処理部３００を備えている。
【００４７】
体験強度算出処理部３００は、体験表現記憶部２０と文書記憶部２１を参照して、解析対象文書間の体験表現の文書共起を取得する文書共起取得部３１０と、指示入力部１２から入力された注目キーワードに対する体験強度を算出する体験強度算出部３２０から構成される。
【００４８】
図５は、本発明の一実施の形態における文書記憶部に格納されている文書例を示す。文書記憶部２１には、対象文書が格納されている。
【００４９】
図６は、本発明の一実施の形態における体験表現記憶部の例を示す。
【００５０】
例えば、図６の（Ａ）に示すように、体験表現記憶部２０は、文書それぞれに含まれる体験表現やその出現位置などがマトリックスになって格納されている。例えば、図６に示す文書Ａには、「行く」に関連する体験表現が文書の先頭からカウントして２５バイト目に存在し、「良い」に関連する体験表現が７９バイト目に存在する。文書Ｂでは、「行く」に関連する体験表現が文書の先頭からカウントして１３バイト目、「泊まる」に関連する体験表現が２５バイト目、「入る」に関連する体験表現が１２３バイト目、「良い」に関連する体験表現が３１バイト目と１８０バイト目、「楽しい」に関連する体験表現が８３バイト目、「美味しい」に関連する体験表現が２０１バイト目に存在する。図６（Ａ）の例では、「行った、行ってみた、行った事がある、行きました、行ってみました、…」などの「行く」に関連する体験表現を「行く」に集約しているが、表現それぞれで個別にカウントする方法でもよい。
【００５１】
また、図６（Ｂ）の例のように、体験表現記憶部２０は、文書それぞれに含まれる体験表現やその出現位置などがファイルのような形式で格納されている場合もある。例えば、文書Ａには、「行った」に関連する体験表現が文書の先頭からカウントして２５バイト目に存在し、「良かった」に関連する体験表現が７９バイト目に存在する。文書Ｂでは、「行った」に関連する体験表現が文書の先頭からカウントして１３バイト目、「泊まった」に関連する体験表現が２５バイト目、「入った」に関連する体験表現が１２３バイト目、「良かった」に関連する体験表現が３１バイト目と１８０バイト目、「楽しかった」に関連する体験表現が８３バイト目、「美味しかった」に関連する体験表現が２０１バイト目に存在する。図６（Ｂ）の例では、「行った、行ってみた、行った事がある、行きました、行ってみました、…」などの「行く」に関連する体験表現を「行った」に集約しているが、表現それぞれで個別にカウントする方法でもよい。
【００５２】
本実施の形態では、体験表現記憶部２０において体験表現の出現位置を記録した例を示したが、体験表現の出現位置は、事前に格納されていなくてもよい。また、格納せずに必要なときに検査して求めてもよい。
【００５３】
体験表現記憶部２０と文書記憶部２１は、上記のように構成される装置の基で、以降に説明する処理を実行することで、本発明を実現するように動作する。
【００５４】
以下、体験強度算出処理部３００の動作について説明する。
【００５５】
体験強度算出処理部３００は、指示入力部１２から入力された注目キーワードを基に体験強度を算出し、注目キーワードに関わる文書を体験らしさでランキングして出力する。体験強度の算出方法は、様々であるが、本実施の形態では、図７のフローを用いて説明する。
【００５６】
図７は、本発明の一実施の形態における体験強度算出処理部の動作のフローチャートである。
【００５７】
ステップ１０１）  体験強度算出処理部３００の文書共起取得部３１０は、文書記憶部２１に格納されている文書を対象に注目キーワードで検索を行う。この検索は、単なるキーワード検索でよいため、文書がデータベースに格納されている場合は、データベースの提供するキーワード検索で実現できる。また、それ以外でも、“Namazu”などの検索エンジンツール等でキーワード検索する方法でもよい。なお、この処理は必須ではないため、この処理を実施せずに、文書記憶部２１に格納されている全文書を対象にステップ１０３以降を実施してもよい。
【００５８】
ステップ１０２）  ステップ１０１の検索の結果、注目キーワードを含む文書が文書記憶部２１に格納されているか否かを検査する。該当する文書がある場合は、ステップ１０３へ移行する。該当する文書がない場合は、ステップ１１０に移行する。
【００５９】
ステップ１０３）  該当文書数をＮとし、ｎに１を代入し、TypeX_dfに０を代入する。ここで、TypeXは、体験表現の種類Ｘを指す。例えば、図６のような体験表現記憶部２０があった場合、Ｘは「行く」等の表現が相当する。TypeXは、出現する体験表現の種類だけ存在する。
【００６０】
ステップ１０４）  文書共起取得部３１０は、ｎ番目の文書の中で注目キーワードが出現する位置を取得し、注目キーワードの前後の閾値Ｘ，Ｙの範囲で体験表現があるか否かを検査する。
【００６１】
注目キーワードが出現する位置の特定は様々あるが、例えば、ｎ番目の文書のテキストを注目キーワードの文字列で照合を行い、その位置を取得する方法がある。位置は、文書の先頭からカウントし、その出現バイト数などでよい。図５に示す文書例のような文書において、注目キーワードが「△温泉」の時、“△温泉”は、文書の先頭からカウントして１７バイト目から始まっているので、バイト数１７が出現位置だと特定することができる。また、「△温泉」は、先頭が１７バイトで末尾が２２バイトのため、出現位置は、「１７−２２」というように特定することもできる。
【００６２】
注目キーワードの前後の閾値Ｘ，Ｙとは、予め設定されているか、注目キーワードと同様に必要な時に入力される閾値で、バイト数や文字数、文の数など様々な値を利用することができる。バイト数とした場合、注目キーワードの前１０バイト、後ろ５０バイトなどと設定することができる。設定したＸとＹが文書領域を越えてしまっている場合は、その文書の中で最大値までを対象範囲とする等の対処を行う。図５のような文書で、注目キーワードの前１０バイト、後ろ５０バイトを対象範囲としているときは、注目キーワードの前は「日うわさの」が対象となり、後ろは「へ行ってみました。お湯が滑らかで、肌がすべすべして」までが対象となる。
【００６３】
上記のような対象範囲の中で、体験表現があるか否かを検査する。この検査は、体験表現記憶部２０を参照し、該当する文書にある体験表現それぞれの出現位置を見ることで実現できる。注目キーワードの出現位置が「１７−２２」のときで、Ｘ＝１０，Ｙ＝５０の場合、
注目キーワードより前：１７−１０＝７
注目キーワードより後ろ：２２＋５０＝７７
より、７バイト目〜７７バイト目までが対象範囲である。図６の文書Ａで該当する範囲に出現する体験表現は、「行く」が存在することとなる。
【００６４】
体験表現記憶部２０に体験表現の出現位置が格納されていない場合は、ｎ番目の文書の中で取得された注目キーワードの位置をもとに、ｎ番目の文書の中で出現する注目キーワードの前後の閾値Ｘ，Ｙの範囲の中に、体験表現記憶部２０に格納された体験表現があるかどうかを検査することで実現できる。この検査方法は様々であるが、注目キーワードの検出方法と同様の方法で行うことができる。また、形態素解析を行った後に該当する体験表現があるかどうかを検出することもできる。
【００６５】
例えば、図５に示すような文書例のような文書において「△温泉」が注目キーワードの場合、上記のとおり、バイト数１７が出現位置だと特定することができる。また、「△温泉」は、先頭が１７バイトで末尾が２２バイトのため、出現位置は「１７−２２」というように特定することができる。このとき、体験表現記憶部２０の文書Ａを参照すると、体験表現は「行く」「良い」が存在することがわかる。注目キーワードの前後の閾値Ｘが１０バイト、Ｙが５０バイトである時、この閾値で該当する体験表現は「行く」である。
【００６６】
図６の例では、「行った、行ってみた、行った事がある、行きました、行ってみました、…」などの「行く」に関連する体験表現を「行く」に集約しているが、出現位置を体験表現記憶部２０に格納していない場合は、集約しないで格納しておくほうが検出しやすい。
【００６７】
このようにして検出した体験表現の出現位置を注目キーワードと同様にバイト数などでカウントしておき、コンピュータのメモリ上もしくは、体験表現記憶部２０に格納しておくことにより、その後の処理にも利用できる。
【００６８】
以上のようにして、体験表現が対象範囲に出現するか否かを検査することができる。
【００６９】
ステップ１０５）  ステップ１０４によって対象範囲内に体験表現が確認された場合は、ステップ１０６に移行し、出現しない場合は、ステップ１０７に移行する。
【００７０】
ステップ１０６）  文書共起取得部３１０は、ｎ番目の文書に出現する体験表現TypeXとｎ番目の文書の対象範囲内にTypeXが出現する回数TypeX_tfをメモリ上に記憶し、文書共起数TypeX_dfに１を加算する。ｎ番目の文書に出現する体験表現の種類すべてについて同様の処理を行う。
【００７１】
ここでは、図５の文書Ａにおいては、ステップ１０４の例の続きを説明する。文書Ａは、対象範囲（Ｘ＝１０，Ｙ＝５０）に体験表現の種類「行く」が１回出現するため、TypeX_tfは、１（Type“行く”_tf＝1）となる。
【００７２】
ステップ１０７）  Ｎ＝ｎならば、ステップ１０８に移行し、Ｎ＞ｎであればステップ１１１に移行する。
【００７３】
ステップ１０８）  体験強度算出部３２０は、メモリ上に記憶された体験表現各種類に対するＮ個の文書でのそれぞれの出現回数と各体験表現におけるＮ個の文書間での共起数を利用して、各文書の体験強度を算出する。
【００７４】
体験強度の算出式ＴＲは、様々に設定できるが、例えば、次のようなものがある。
【００７５】
ＴＲ＝Σ(TypeX_df／N)                        式１
この式を用いて文書Ａに対する体験強度を求める場合、TypeX_dfは、文書Ａに含まれる体験表現の全種類各々に対する全文書数Ｎにおける共起数を指し、ＴＲは、文書Ａに含まれる体験表現の全種類それぞれに対し、（TypeX_df/N）を求めた値全てを加算した結果となる。この時、文書Ａに含まれる体験表現の全種類とは、予め与えられている注目キーワードの前後の算出領域（前Ｘ、後ろＹ）の中に含まれる体験表現のみを指す。
【００７６】
例えば、図６（Ａ）に示されている体験表現マトリックスにある文書Ａ，Ｂ，Ｃが算出対象の文書であり、文書Ａは「行く（２５）」、文書Ｂは「行く（１３）、泊まる（２５）、良い（３１）」、文書Ｃは「行く（２５）、予約する（５５）」が算出対象範囲内に出現している場合、それぞれの文書の体験強度は、
文書数Ｎ：３，「行く」の文書共起数：３，「泊まる」の文書共起数：１，「良い」の共起数：１，「予約する」の共起数：１、より、
TR_A=Σ(TypeX_df／Ｎ)＝（３／３）＝１
TR_B=Σ(TypeX_df／Ｎ)＝（３／３）＋（１／３）＋（１／３）＝１．６６６…
TR_C=Σ(TypeX_df／Ｎ)＝（３／３）＋（１／３）＝１．３３３…
となる。
【００７７】
式１の他にも、
【００７８】
【数１】
2008009623.tif 000003
や、
【００７９】
【数２】
2008009623.tif 000004
のように、式１、式２と共に文書内の体験表現の出現回数各々を重みとして利用するような式などもある。また、ＴＦＩＤＦ値を利用する方法もある。また、注目キーワードの出現位置から体験表現の出現位置までの距離が近いほど重みが重くなる（体験強度が強くなる）ような、距離の重みを利用する方法もある。例えば、処理対象の文書の中で、注目キーワードからTypeXという体験表現の距離をDisとした時、式１を応用すると、
TR=Σ{(TypeX_df/N)×(1/Dis)}
とすることができる。この重みは式２や式３についても同様に追加することができる。距離Disは、バイト数や文字数、形態素解析を行った時に切断される形態素数等を利用すればよい。注目キーワードと体験表現とが接続している場合や注目キーワードの中に体験表現が一部もしくは全て含まれてしまう場合は、Dis=1とする。
【００８０】
このような方法を用いて、図５の文書Ａに対する体験強度を求める場合、注目キーワード「△温泉」と体験表現「行ってみました」の距離Disは、２バイトであることから、
TR_A=Σ{(TypeX_df/N)×（1/Dis）}
=(3/3)×（1/2）=0.5
のように求めることができる。
【００８１】
これらの式では、注目キーワードの周囲で複数の文書に共通して存在している体験表現は、注目キーワードに関係している可能性が高いことから文書共起数を利用している。しかしながら、中には悪影響を及ぼす体験表現が存在する場合がある。
【００８２】
このため、
・特定の体験表現は、体験強度算出に利用しないこと；
・ある文書の中で出現割合が高くなりすぎる（予め設定された閾値を超える）ような体験表現Ｑについては、その文書の体験強度算出に体験表現Ｑを利用しないこと；
・文書共起数が高くなりすぎる（予め設定された閾値を超える）ような体験表現Ｗについては、体験強度算出に利用しないこと；
などの設定を行うこともできる。また、これとは逆に注目キーワードとの親和性の高い体験表現については、「他の体験表現よりも重みを高くして体験強度算出に利用する」などの設定を行うこともできる。例えば、注目キーワードが「ラーメン」などの食べ物であれば、「食べた」という体験表現の重みを高くする。さらには、
・文書それぞれの作成日付などが得られる場合は、新しい文書ほど体験強度を高くする。例えば、処理対象の全文書の中から最も新しい日付を持つ文書の日時もしくは、処理する時点での日時を基に、処理対象文書の持つ日時との差分をそれぞれ算出する。差分は、例えば、分や秒，時間、日付単位などがある。例として、最新の日付を持つ文書Ｎｅｗと、ある文書Ｚとの時間の差分がNew_Zであった時、式１を応用すると、
TR=(TypeX_df/N)×（1/New_Z）
とすることができる。時間の差分が０の場合は、New_Z=1とする。
【００８３】
この重みは、式２や式３についても同様に追加することができる。
【００８４】
・文書の分量が大きすぎるものや小さすぎるものは、文書の内容が薄くなることが見込まれるため、体験強度を低くする。文書の分量については、予め閾値を設定しておくことや、他の文書との比率によって算出することができる；
などの設定を行うこともできる。
【００８５】
これらは予め設定しておくこともできるし、注目キーワードと同様に入力して与えることもできる。
【００８６】
ステップ１０９）  体験強度算出部３２０は、ステップ１０８によって算出された体験強度を高い順に並べ、文書それぞれに含まれる体験表現と共に出力し、処理を終了する。
【００８７】
ステップ１０８で示した例のように、文書Ａ，Ｂ，Ｃを解析した場合、体験強度は、文書Ｂが最も高くなることから、文書Ｂ，文書Ｃ，文書Ａという順序で出力される。また、文書それぞれの体験強度算出に利用された体験表現も共に出力する。
【００８８】
例えば、図８（Ａ）、図８（Ｂ）に示すような出力方法がある。「△温泉」が注目キーワードで、算出対象範囲を「キーワードの前１０バイト、後ろ５０バイト」としたとき、図８（Ａ）では、体験強度が高い順に「文書名、体験強度（スコア）、注目キーワード、体験表現」が並んでおり、図８（Ｂ）では、「文書名、体験強度（スコア）、文書本文（対象範囲のみ）」が並んでいる例である。図８（Ｂ）では、文書本文の中で体験表現や注目キーワードが分かるように表示されている。文書本文の出力は、対象範囲に限らず全文でもよい。
【００８９】
本処理では、注目キーワードや体験表現を共に出力する例を示しているが、文書名と体験強度のみを出力し、他の処理と組み合わせる手法へつなげることもできる。
【００９０】
ステップ１１０）  ステップ１０２において、該当する文書がない場合は、「該当なし」を出力する。
【００９１】
ステップ１１１）  ステップ１０７において、Ｎ＞ｎである場合には、ｎに１を加え、ステップ１０４に移行する。
【００９２】
本実施の形態では、予め処理対象文書に含まれる体験表現が明らかになっている例を示したが、体験強度算出処理部３００は、体験表現抽出処理のような既存の技術として連携して動作することもできる。
【００９３】
また、本実施の形態では、注目キーワードが各文書に１つのみ出現している例を示しているが、１文書内に複数の注目キーワードが存在する時は、
・各々の注目キーワードの出現位置で体験強度を算出した場合に、最も高くなる体験強度とそのキーワードの周辺の文書を出力する方法：
・複数の注目キーワードのいずれかをランダムで選択して体験強度を算出する方法：
・複数の注目キーワードの中でも最初に出現する位置もしくは、真ん中や最後など、解析する注目キーワードを予め決めて体験強度を算出する方法：
などがある。また、１文書内に複数の注目キーワードが存在する場合は、その文書が注目キーワードについて記述している内容が多いと予想されることから、キーワードの出現頻度を重みとして体験強度算出式に利用する方法もある。算出方法は様々であるが、例えば、算出対象文書内の注目キーワード出現回数をQuery_tfとすると前述の式２を応用して以下のように式を設定することができる。
【００９４】
【数３】
2008009623.tif 000005
また、Ｎ個の文書の中で注目キーワードの出現総数をAllQuery_tfとすると、
【００９５】
【数４】
2008009623.tif 000006
のようにも設定できる。
【００９６】
さらに、注目キーワードが複数種類入力された場合は、
・１番目の注目キーワードに対する体験強度を算出する；
・全ての注目キーワードに対する体験強度を算出し、加算する；
・全ての注目キーワードに対する体験強度を算出し、加算するが、注目キーワードの入力順序によって重みを与える；
などの方法から体験強度を求めることもできる。
【００９７】
なお、上記の体験強度算出処理部３００の機能をプログラムとして構築し、コンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００９８】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００９９】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明は、インターネット上の人々の意見や評価が記述された評判情報を検索する際に利用したり、対象となる物事を購入や利用する時の検討の指標にしたり、収集した評判情報の日付を基に最近の話題となっている物事を分析する技術に適用可能である。また、情報の信頼性を高くするために、人々の体験情報を探す時に利用することや、これを利用した商品企画やマーケティングなどに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の概要を説明するための図である
【図４】本発明の一実施の形態における体験情報抽出装置の構成図である。
【図５】本発明の一実施の形態における文書記憶部に格納されている文書例である。
【図６】本発明の一実施の形態における体験表現記憶部の例である。
【図７】本発明の一実施の形態における体験強度算出処理のフローチャートである。
【図８】本発明の一実施の形態における出力の例である。
【図９】体験情報の例である。
【符号の説明】
【０１０２】
１０  コンピュータ
１１  表示部
１２  指示入力部
２０  体験表現記憶手段、体験表現記憶部
２１  文書記憶手段、文書記憶部
４０  ネットワーク
３００  体験強度算出処理部
３１０  文書共起取得手段、文書共起取得部
３２０  体験強度算出手段、体験強度算出部
【図１】
2008009623.tif 000007
【図２】
2008009623.tif 000008
【図３】
2008009623.tif 000009
【図４】
2008009623.tif 000010
【図５】
2008009623.tif 000011
【図６】
2008009623.tif 000012
【図７】
2008009623.tif 000013
【図８】
2008009623.tif 000014
【図９】
2008009623.tif 000015