(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ毎の文書から、所定の用語の関連語を抽出するために用いる抽出用文書の選択を支援する関連語抽出支援装置であって、
ユーザの特徴及び状態の少なくとも何れかを示すユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記所定の用語に関する用語情報を取得する用語情報取得手段と、
前記ユーザ情報取得手段によって取得されたユーザ情報と、前記用語情報取得手段によって取得された用語情報とを比較して、比較した結果に基づいて、当該ユーザ情報に係るユーザを、前記抽出用文書に係るユーザとするか否かを判断する判断手段と、
を備え、
前記ユーザ情報取得手段は、前記ユーザ情報として、ユーザの特徴を示すジャンルを示す情報を取得し、
前記用語情報取得手段は、前記用語情報として、前記所定の用語の特徴を示すジャンルを示す情報を取得する、関連語抽出支援装置。
【請求項２】
前記ユーザ情報取得手段は、ユーザの位置を示す位置情報を取得して、取得した位置情報に基づいて当該ユーザの特徴を推定して、前記ユーザ情報を取得する請求項１に記載の関連語抽出支援装置。
【請求項３】
前記用語情報取得手段は、文書を取得して、取得した文書に基づいて前記所定の用語の特徴を推定して、前記用語情報を取得する請求項１又は２に記載の関連語抽出支援装置。
【請求項４】
ユーザ毎の文書から、所定の用語の関連語を抽出するために用いる抽出用文書の選択を支援する関連語抽出支援装置であって、
ユーザの特徴及び状態の少なくとも何れかを示すユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記所定の用語に関する用語情報を取得する用語情報取得手段と、
前記ユーザ情報取得手段によって取得されたユーザ情報と、前記用語情報取得手段によって取得された用語情報とを比較して、比較した結果に基づいて、当該ユーザ情報に係るユーザを、前記抽出用文書に係るユーザとするか否かを判断する判断手段と、
を備え、
前記ユーザ情報取得手段は、前記ユーザ情報として、ユーザの位置及びユーザが当該位置にいた時刻を示す位置情報を取得し、
前記用語情報取得手段は、前記用語情報として、前記所定の用語に係る位置及び時刻を示す情報を取得する、関連語抽出支援装置。
【請求項５】
前記ユーザ情報取得手段は、ユーザの文書を取得し、
前記判断手段は、前記ユーザ情報取得手段によって取得された文書中に前記所定の用語が含まれるか否かを判断して、判断した結果に基づいて、当該文書に係るユーザを、前記抽出用文書に係るユーザとするか否かを判断する、請求項１〜４の何れか一項に記載の関連語抽出支援装置。
【請求項６】
前記判断手段によって、前記抽出用文書に係るユーザであると判断されたユーザの文書を取得して、取得した文書に基づいて、前記所定の用語の関連語を抽出する関連語抽出手段を更に備える請求項１〜５の何れか一項に記載の関連語抽出支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の用語の関連語を抽出するために用いる文書の選択を支援する関連語抽出支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、特定の単語と同義関係にある同義語を集めた同義語辞書を自動的に作成する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、隠語表現と通常文字との対応関係等を用いて、文書から同義語関係を抽出して、同義語辞書を自動的に生成することが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２９６３５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
効率的かつ適切に同義語辞書を作成するため、マイクロブログ等のユーザから投稿された文書の集合を用いることが考えられる。しかしながら、ユーザから投稿された文書には、必ずしも同義語辞書の作成に適切ではないものが含まれている。このような文書を同義語辞書の作成に用いると、必ずしも適切な同義語の抽出が行えない、即ち、誤判定が多くなるおそれがある。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、同義語等の関連語の抽出に用いる文書を適切に選択することができる関連語抽出支援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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明に係る関連語抽出支援装置は、ユーザ毎の文書から、所定の用語の関連語を抽出するために用いる抽出用文書の選択を支援する関連語抽出支援装置であって、ユーザの特徴及び状態の少なくとも何れかを示すユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、所定の用語に関する用語情報を取得する用語情報取得手段と、ユーザ情報取得手段によって取得されたユーザ情報と、用語情報取得手段によって取得された用語情報とを比較して、比較した結果に基づいて、当該ユーザ情報に係るユーザを、抽出用文書に係るユーザとするか否かを判断する判断手段と、を備える。
【０００７】
本発明に係る関連語抽出支援装置では、ユーザ情報と、用語情報との比較の結果に基づき、ユーザを、関連語を抽出するために用いる抽出用文書に係るユーザとするか否かが判断される。これにより、抽出用文書に係るユーザを適切に特定することができる。その結果、同義語等の関連語の抽出に用いる文書を適切に選択することができる。
【０００８】
ユーザ情報取得手段は、ユーザ情報として、ユーザの特徴を示すジャンルを示す情報を取得し、用語情報取得手段は、用語情報として、所定の用語の特徴を示すジャンルを示す情報を取得する。この構成によれば、ユーザ及び用語の特徴に基づき、適切に本発明を実施することができる。
【０００９】
また、ユーザ情報取得手段は、ユーザの位置を示す位置情報を取得して、取得した位置情報に基づいて当該ユーザの特徴を推定して、ユーザ情報を取得することとしてもよい。また、用語情報取得手段は、文書を取得して、取得した文書に基づいて所定の用語の特徴を推定して、用語情報を取得することとしてもよい。これらの構成によれば、ユーザ情報及び用語情報を適切かつ確実に取得することができ、適切かつ確実に本発明を実施することができる。
【００１０】
又は、ユーザ情報取得手段は、ユーザ情報として、ユーザの位置及びユーザが当該位置にいた時刻を示す位置情報を取得し、用語情報取得手段は、用語情報として、所定の用語に係る位置及び時刻を示す情報を取得する。この構成によれば、ユーザ位置及び時刻、並びに用語に係るイベント等の位置及び時刻に基づき、適切に本発明を実施することができる。
【００１１】
ユーザ情報取得手段は、ユーザの文書を取得し、判断手段は、ユーザ情報取得手段によって取得された文書中に所定の用語が含まれるか否かを判断して、判断した結果に基づいて、当該文書に係るユーザを、抽出用文書に係るユーザとするか否かを判断する、こととしてもよい。この構成によれば、ユーザの文書に基づき、抽出用文書に係るユーザを適切に特定することができる。その結果、同義語等の関連語の抽出に用いる文書を適切に選択することができる。
【００１２】
関連語抽出支援装置は、判断手段によって、抽出用文書に係るユーザであると判断されたユーザの文書を取得して、取得した文書に基づいて、所定の用語の関連語を抽出する関連語抽出手段を更に備えることとしてもよい。この構成によれば、関連語の抽出まで行うことができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、抽出用文書に係るユーザを適切に特定することができ、その結果、同義語等の関連語の抽出に用いる文書を適切に選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る関連語抽出支援装置であるサーバの構成を示す図である。
【図２】ユーザ測位点管理テーブルを示す図である。
【図３】測位点、滞留点及び施設の位置を模式的に示す図である。
【図４】ユーザ滞留点管理テーブルを示す図である。
【図５】施設情報管理テーブルを示す図である。
【図６】ユーザ特徴語管理テーブルを示す図である。
【図７】マイクロブログ管理テーブルを示す図である。
【図８】単語に基づく文書に対するカウントの結果を格納するテーブルを示す図である。
【図９】イベント管理情報テーブルを示す図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る関連語抽出支援装置であるサーバのハードウェア構成を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る関連語抽出支援装置であるサーバで、ユーザの特徴（ユーザ特徴語ベクトル）を推定する際に実行される処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態に係る関連語抽出支援装置であるサーバで、同義語の抽出を行う際に実行される処理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】
【００１５】
以下、図面と共に本発明に係る関連語抽出支援装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１６】
図１に本実施形態に係る関連語抽出支援装置であるサーバ１０を示す。サーバ１０は、ユーザ毎の文書から、所定の用語の同義語を抽出（生成）する装置である。同義語の抽出に用いられる文書は、例えば、各ユーザによってマイクロブログのサービスに投稿された文書（テキスト）である。サーバ１０は、本実施形態に係る機能として、ユーザ毎の文書から、同義語を抽出するために用いる抽出用文書を抽出（選択）して、抽出した抽出用文書から同義語を抽出する。
【００１７】
ユーザ端末２０は、ユーザによって携帯されて用いられる装置である。ユーザ端末２０は、具体的には、携帯電話機やスマートフォン等に相当する。ユーザ端末２０は、移動体通信網等のネットワークＮに接続して無線通信を行う機能を有している。ユーザ端末２０とサーバ１０とは、ネットワークＮを介して通信を行うことができ、互いに情報の送受信を行えるようになっている。また、ユーザ端末２０は、マイクロブログのサービスにアクセスして、文書を投稿、閲覧する機能を有していてもよい。ユーザ端末２０を所有するユーザには、予めユーザを特定する情報であるユーザＩＤが付与されており、ユーザ端末２０に予め当該ユーザＩＤが記憶されている。マイクロブログのサービスのアクセスには、ユーザＩＤが用いられ、投稿された文書毎にどのユーザＩＤ（ユーザ）からの投稿か識別できるようになっている。
【００１８】
ユーザ端末２０は、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）測位機能等の自端末の測位機能を有している。ユーザ端末２０は、測位機能によって得られた自端末の位置である測位点を示す情報を、ユーザの位置を示す位置情報としてサーバ１０に送信する。位置情報は、例えば、緯度及び経度を示す情報である。ユーザ端末２０は、ユーザＩＤと共に位置情報をサーバ１０に送信する。ユーザ端末２０による自端末の測位は、継続的に行われ、例えば、定期的（例えば、１０分毎）に行われる。ユーザ端末２０からサーバ１０に送信される位置情報は、サーバ１０側でいつ測位された位置に係る位置情報か把握されるようにしておく。例えば、ユーザ端末２０は、位置情報に測位時刻を対応付けてサーバ１０に送信する。あるいは、ユーザ端末２０は、測位する度に位置情報をサーバ１０に送信する。
【００１９】
ユーザ端末２０は、通常の携帯電話機やスマートフォン等と同様にＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ及び無線通信モジュール等のハードウェアを備えて構成される。
【００２０】
引き続いて、本実施形態に係るサーバ１０の機能を説明する。図１に示すようにサーバ１０は、記憶部１１と、ユーザ情報取得部１２と、用語情報取得部１３と、判断部１４と、関連語抽出部１５とを備えて構成される。
【００２１】
記憶部１１は、サーバ１０における処理に必要となる情報を記憶する記憶手段である。具体的に、記憶部１１が、どのような情報を記憶するについては後述する。
【００２２】
ユーザ情報取得部１２は、ユーザの特徴及び状態の少なくとも何れかを示すユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段である。ユーザ情報取得部１２は、ユーザ情報として、ユーザの特徴を示すジャンルを示す情報を取得する。ユーザ情報取得部１２は、ユーザの位置を示す位置情報を取得して、取得した位置情報に基づいて当該ユーザの特徴を推定して、ユーザ情報を取得する。具体的には、ユーザ情報取得部１２は、以下のようにユーザの特徴を推定する。
【００２３】
ユーザ情報取得部１２は、ユーザ端末２０から送信される情報を受信して位置情報を取得する。上述したようにユーザ端末２０による自端末の測位は、継続的に行われるため、複数の位置情報が取得される。なお、１つの位置情報は、１つの位置に係るものであるとする。
【００２４】
ユーザ情報取得部１２は、取得した位置情報を記憶部１１のユーザ測位点管理テーブルに格納する。図２にユーザ測位点管理テーブルを示す。図２に示すようにユーザ測位点管理テーブルは、測位点管理ＩＤ、ユーザＩＤ、経度、緯度及び測位時刻が対応付けられた情報を格納する。ユーザ測位点管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つの位置情報に対応する。
【００２５】
測位点管理ＩＤは、位置情報（測位点）を一意に特定するための情報である。測位点管理ＩＤは、例えば、位置情報がユーザ測位点管理テーブルに格納される際に記憶部１１によって付与される。ユーザＩＤは、位置情報に係るユーザＩＤ（位置情報と共に送信されるユーザＩＤ）である。経度及び緯度は、位置情報により示される測位点の緯度及び経度である。測位時刻は、位置情報により示される測位点が測位された時刻（日時）である。ユーザＩＤ、経度、経度及び測位時刻については、ユーザ情報取得部１２によってユーザ端末２０から受信された情報である。なお、ユーザ端末２０が、測位する度に位置情報をサーバ１０に送信する場合には、ユーザ情報取得部１２が受信した時刻を測位時刻としてもよい。
【００２６】
ユーザ情報取得部１２は、取得された位置情報それぞれによって示される位置に基づいて、ユーザが滞留した位置を示す滞留点を算出する。ユーザの滞留とは、ユーザがある程度狭い領域に留まっていることであり、即ち、ユーザが所定時間以上、所定の領域内に連続して位置していることである。滞留点は、ユーザが滞留した場合に位置していた領域、又は当該領域を代表する位置である。ユーザ情報取得部１２は、ユーザＩＤ毎に滞留点を算出する。一定区間（領域）内の測位点をひとまとめにし、閾値以上の時間その区間内に滞留した場合に滞留点とする。具体的には、ユーザ情報取得部１２は、以下のように滞留点を算出する。
【００２７】
ユーザ情報取得部１２は、図２に示すユーザ測位点管理テーブルから、算出対象（特徴の推定対象）のユーザのユーザＩＤの位置情報を取得する。なお、特徴の推定はユーザ毎に行う。抽出用文書の選択対象となる文書を投稿した全てのユーザを順次算出対象のユーザとする。なお、ユーザ測位点管理テーブルから取得する位置情報は、例えば、測位時刻に基づいて予め設定されている。具体的には、後述するように滞留点の算出時点の前日の位置情報を取得する。
【００２８】
ユーザ情報取得部１２は、取得した位置情報について、測位時刻が古い順に滞留点の判断を行う。まず、ユーザ情報取得部１２は、測位時刻が最も古い位置情報に示される位置を滞留点の判断の基準位置とする。ユーザ情報取得部１２は、測位時刻が次の位置情報に示される位置と当該基準位置とを比較する。ユーザ情報取得部１２は、それらの位置の間の距離が、予め設定された滞留点判断用の距離閾値よりも小さいか否かを判断する。ユーザ情報取得部１２は、当該距離が距離閾値よりも小さいと判断したら、更に次の位置情報に示される位置と当該基準位置とを比較して、上記と同様の距離閾値に基づく判断を行う。ユーザ情報取得部１２は、距離が距離閾値よりも小さくなくなる（距離が距離閾値以上となる）まで順次判断を行う。
【００２９】
ユーザ情報取得部１２は、距離が距離閾値よりも小さくなくなる１つ前の位置情報に係る測位時刻と、基準位置の位置情報に係る測位時刻とを比較する。ユーザ情報取得部１２は、それらの測位時刻の間の時間差が、予め設定された滞留点判断用の時間閾値よりも大きいか否かを判断する。ユーザ情報取得部１２は、当該時間差が時間閾値よりも大きいと判断したら、それらの位置情報（基準位置の位置情報から距離が距離閾値よりも大きくなる１つ前の位置情報までの位置情報）を、滞留点を構成する位置情報であると判断する。即ち、この場合、ユーザ情報取得部１２は、滞留点を抽出できると判断する。ユーザ情報取得部１２は、当該時間差が時間閾値よりも大きくないと判断したら、それらの位置情報（基準位置の位置情報から距離が距離閾値よりも大きくなる１つ前の位置情報までの位置情報）を、滞留点を構成する位置情報ではないと判断する。即ち、この場合、ユーザ情報取得部１２は、滞留点を抽出できないと判断する。
【００３０】
また、ユーザ情報取得部１２は、距離が距離閾値よりも小さくなくなった位置情報に示される位置を新たな滞留点の判断の基準位置とし、上記と同様の判断を行う。このように、基準位置から距離閾値までの領域に、時間閾値を超える時間、ユーザが位置していれば滞留点があると判断される。なお、この距離閾値及び時間閾値は、滞留点の算出の目的等に応じて適宜設定される（以降の閾値も、目的等に応じて適宜設定される点で同様である）。なお、滞留点の判断のための領域は、上記のような基準位置に基づく円形の領域でもよいし、基準位置に基づく矩形（メッシュ）の領域でもよい。
【００３１】
図２に示す測位点管理テーブルの例の場合、測位点管理ＩＤが“ＰＯＳＩＤ＿００００１”〜“ＰＯＳＩＤ＿００００９”までの位置情報が１つの滞留点を構成する（“ＰＯＳＩＤ＿００００９”の位置情報と“ＰＯＳＩＤ＿０００１０”の位置情報との間で測位点が大きく変化している）。図３に滞留点を構成する位置情報によって示される測位点の位置を示す。
【００３２】
続いて、ユーザ情報取得部１２は、滞留点を構成するとされた位置情報から、滞留点の緯度及び経度を算出する。滞留点の緯度及び経度は、滞留点を代表する位置であり、例えば、滞留点を構成するとされた位置情報によって示される位置の重心（位置の平均）とすることができる。なお、滞留点の緯度及び経度は、本方法以外で算出されてもよい。例えば、滞留点の緯度及び経度は、滞留点を構成するとされた位置情報によって示される位置の中央値としてもよい。
【００３３】
図２に示すユーザ測位点管理テーブルの例の場合、滞留点の緯度ｙ及び経度ｘは以下のようになる。
（ｘ−１３９．７５３０）＊３＋（ｘ−１３９．７５１０）＊１＝（１３９．７５５０−ｘ）＊５
との関係から、ｘ≒１３９．７５３９となる。
（ｙ−３５．７０４０）＊６＝（３５．７０６０−ｙ）＊３
との関係から、ｙ≒３５．７０４７となる。図３に滞留点の位置を示す。
【００３４】
ユーザ情報取得部１２は、上記のように算出した滞留点に係る情報を記憶部１１のユーザ滞留点管理テーブルに格納する。図４にユーザ滞留点管理テーブルを示す。図４に示すようにユーザ滞留点管理テーブルは、滞留点管理ＩＤ、ユーザＩＤ、経度、緯度、滞留開始時刻及び滞留終了時刻が対応付けられた情報を格納する。ユーザ滞留点管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つの滞留点に対応する。
【００３５】
滞留点管理ＩＤは、滞留点を一意に特定するための情報である。滞留点管理ＩＤは、例えば、情報がユーザ滞留点管理テーブルに格納される際に記憶部１１によって付与される。ユーザＩＤは、滞留点の情報に係るユーザＩＤである。経度及び緯度は、上記のようにユーザ情報取得部１２によって算出された滞留点の緯度及び経度である。滞留開始時刻は、当該滞留点での滞留が開始された時刻（日時）であり、滞留点を構成するとされた位置情報のうち最初の位置情報の測位時刻である。滞留終了時刻は、当該滞留点での滞留が終了された時刻であり、滞留点を構成するとされた位置情報のうち最後の位置情報の測位時刻である。このように、ユーザ滞留点管理テーブルには、ユーザの滞留点の履歴が格納される。
【００３６】
なお、上述した例では、１つの滞留点が算出されているが、位置情報によっては、複数の滞留点が算出される場合もあり、１つも滞留点が算出されない場合もある。
【００３７】
ユーザ情報取得部１２は、算出した滞留点と、記憶部１１によって記憶された特徴情報とから、ユーザの特徴を推定する。記憶部１１は、ユーザの特徴を示す情報となり得る特徴情報を位置に応じて記憶しておく。ユーザ情報取得部１２は、算出した滞留点に基づき、ジャンル毎にユーザの特徴を示す度合いを算出する。具体的には、ユーザ情報取得部１２は、以下のようにユーザの特徴を推定する。
【００３８】
本実施形態では、ユーザの特徴は、ユーザ毎の複数の特徴語の重み（ユーザ特徴語）で表される。当該重みの値が大きいほど、当該特徴語によって示される特徴をユーザが有していることを示している。例えば、当該重みの値が大きいほど、当該特徴語によって示されるものに対して、ユーザが興味を持っている、あるいは好んでいることを示している。即ち、当該重みは、特徴語毎のユーザの特徴を示す度合いを示している。特徴語は、ユーザの特徴を示す情報となり得る特徴情報に相当する。特徴語は、ユーザの嗜好、興味を示すジャンルを示している。特徴語は、具体的には、野球、イベント、テーマパーク、リラクゼーション、アトラクション及びスパ等のワードである。
【００３９】
記憶部１１は、特徴語を位置に対応付けて記憶しておく。例えば、当該位置は各種の施設が所在する場所であり、特徴語は施設に応じたものとする。１つの位置（１つの施設）に対して、複数の特徴語が対応付けられていてもよい。例えば、プロ野球の試合が開催されたり、各種のイベントが行われたりする施設である野球場が所在する位置には、「野球」及び「イベント」という特徴語が対応付けられる。記憶部１１は、当該情報を施設情報管理テーブルで保持する。図５に施設情報管理テーブルを示す。図５に示すように施設特徴語管理テーブルは、施設情報管理ＩＤ、施設名称、経度、緯度及び施設特徴語が対応付けられた情報を格納する。施設特徴語管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つの施設（特徴語に対応付けられる位置）と１つ以上の特徴語との対応（組合せ）に対応する。
【００４０】
施設情報管理ＩＤは、１つの施設と１つ以上の特徴語との対応を一意に特定するための情報である。施設名称は、施設の名称である。経度及び緯度は、施設の所在する位置の緯度及び経度である。施設特徴語は、施設に対応付けられる特徴語である。複数の特徴語が、１つの施設に対して設けられていてもよい。各特徴語には、スコアが設定されている。スコアは、当該特徴語が、当該施設の性質をどれだけ表現しているか（当該施設が、当該特徴語に対してどれだけ関連があるか）を示す値である。スコアの値が大きいほど、当該特徴語が、当該施設の性質をよく表現していることを示している。スコアは、０以上１以下の値とされる。特徴語とスコアとは配列型で保持される。図３に施設の位置を示す。施設情報管理テーブルに格納される情報は、予め、サーバ１０の管理者等によってサーバ１０に入力されている。施設に対応付けられる特徴語は、当該施設に係るコンテンツに基づいて生成されてもよい。
【００４１】
ユーザ情報取得部１２は、図４に示すユーザ滞留点管理テーブルから、算出対象のユーザのユーザＩＤの滞留点に係る情報を取得する。続いて、ユーザ情報取得部１２は、取得した滞留点に係る情報によって示される滞留点の緯度及び経度と、施設情報管理テーブルに格納される施設（位置）の緯度及び経度とを比較して、滞留点の位置から一定の領域内にある施設を特定する。当該一定の領域は、例えば、滞留点の位置からの距離が予め設定した閾値以下である領域である。本実施形態の例では、施設Ａ、施設Ｂ、施設Ｃが上記の施設として特定される。
【００４２】
ユーザ情報取得部１２は、特定した施設に対応付けられた特徴語及びその特徴語のスコアを施設情報管理テーブルから抽出する。ユーザ情報取得部１２は、抽出した情報から、各特徴語についての重みを算出する。具体的には、ユーザ情報取得部１２は、以下の式を予め記憶しており、以下の式により各特徴語（ｗｏｒｄ）についての重み（ｗ（ｗｏｒｄ））を算出する。
ｗ＿ｔｍｐ（ｗｏｒｄ）＝α＊｛ｗ＿ｐｒｅ（ｗｏｒｄ）｝＋β＊｛ｐｏｉ＿ｗｏｒｄ（ｗｏｒｄ，ｓｃｏｒｅ）｝
ｗ（ｗｏｒｄ）＝ｗ＿ｔｍｐ（ｗｏｒｄ）／ｗ＿ｔｍｐ＿ｍａｘ
【００４３】
ここで、ｗ＿ｐｒｅ（ｗｏｒｄ）は、当該ユーザが本計算前に有している特徴語についての既存の重みの値である。ユーザ情報取得部１２は、重み（ｗ（ｗｏｒｄ））の算出に先立って、後述するユーザ特徴語管理テーブルから、算出対象のユーザＩＤについての特徴語についての既存の重みの情報を取得する。このように特徴語についての既存の重みを用いることで、特徴語についての重みをユーザの位置情報に基づき、順次更新することができる。特徴語についての重みの情報が取得されない（既存の重みがない）場合は、ｗ＿ｐｒｅ（ｗｏｒｄ）＝０とされる。
【００４４】
ｐｏｉ＿ｗｏｒｄ（ｗｏｒｄ，ｓｃｏｒｅ）は、施設情報管理テーブルから抽出した特徴語（ｗｏｒｄ）のスコアである。同一の特徴語について、複数のスコア（複数の施設のスコア）が取得された場合、それらの和を取る。ここで、α、βは、それぞれ、特徴語についての既存の重み、及び施設情報管理テーブルから抽出した特徴語のスコアに対する重みである。例えば、α＝β＝１とする。但し、どれを重視するかにより値を変えてもよい。
【００４５】
ｗ＿ｔｍｐ＿ｍａｘは、全ての特徴語のｗ＿ｔｍｐの中で最も大きい値である。ｗ＿ｔｍｐ（ｗｏｒｄ）をｗ＿ｔｍｐ＿ｍａｘで除算することで、ｗ（ｗｏｒｄ）を０以上１以下の範囲に収まるように正規化する。特徴語の重みの範囲が１以上でもよい場合は、本処理を省略して、ｗ（ｗｏｒｄ）＝ｗ＿ｔｍｐ（ｗｏｒｄ）としてもよい。
【００４６】
本実施形態の例では、以下のように各特徴語についての重みが算出される。この例では、ｗ＿ｐｒｅ（ｗｏｒｄ）＝０としている。
ｗ＿ｔｍｐ（野球）＝（１.０＊０）＋（１.０＊０．８）＝０．８
ｗ＿ｔｍｐ（イベント）＝（１.０＊０）＋（１.０＊０．４）＝０．４
ｗ＿ｔｍｐ（テーマパーク）＝（１.０＊０）＋（１.０＊０．６）＝０．６
ｗ＿ｔｍｐ（リラクゼーション）＝（１.０＊０）＋（１.０＊（０．３＋０．６））＝０．９
ｗ＿ｔｍｐ（アトラクション）＝（１.０＊０）＋（１.０＊０．３）＝０．３
ｗ＿ｔｍｐ（スパ）＝（１.０＊０）＋（１.０＊０．７）＝０．７
ここで、ｗ＿ｔｍｐ＿ｍａｘ＝ｗ＿ｔｍｐ（リラクゼーション）＝０．９となり、以下のような重みの値となる。
ｗ（野球）＝０．８／０．９≒０．８９
ｗ（イベント）＝０．４／０．９≒０．４４
ｗ（テーマパーク）＝０．６／０．９≒０．６７
ｗ（リラクゼーション）＝０．９／０．９＝１
ｗ（アトラクション）＝０．３／０．９≒０．３３
ｗ（スパ）＝０．７／０．９≒０．７８
なお、本例では小数点以下３桁目を四捨五入している。
【００４７】
ユーザ情報取得部１２は、上記のように算出した特徴語毎の重みの値を、ユーザ情報として記憶部１１のユーザ特徴語管理テーブルに格納する。図６にユーザ特徴語管理テーブルを示す。図６に示すようにユーザ特徴語管理テーブルは、ユーザ特徴語情報管理ＩＤ、ユーザＩＤ、特徴語、重み（ｗ）、更新時刻が対応付けられた情報を格納する。ユーザ特徴語管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、ユーザ毎の１つの特徴語に対応する。１人のユーザについての特徴語の重みの集合を、ユーザ特徴語ベクトルと呼ぶ。
【００４８】
ユーザ特徴語情報管理ＩＤは、ユーザ毎の特徴語（の重み）を一意に特定するための情報である。ユーザ特徴語情報管理ＩＤは、例えば、情報がユーザ特徴語管理テーブルに格納される際に記憶部１１によって付与される。ユーザＩＤは、特徴語（の重み）の情報に係るユーザＩＤである。重みは、上記のように算出された値である。更新時刻は、重みが更新された時刻（日時）である。
【００４９】
ユーザ特徴語管理テーブルに格納される特徴語は、上述したように重みが算出された全ての特徴語としてもよいが、重みが閾値以上の特徴語のみとしてもよい。例えば、重みが０．１未満の、格納することが不適切と考えられる特徴語については、ユーザ特徴語管理テーブルへの格納から除外されてもよい。
【００５０】
なお、１つの滞留点について、同一の特徴語が、複数回抽出された場合、抽出された回数に応じて重みの値を大きくすることとしてもよい。また、上述した例では、滞留点は１つであったが、複数の滞留点が算出された場合には、当該複数の滞留点が用いられて重みが算出されてもよい。例えば、それぞれの滞留点について上記と同様に重みを算出して、単純に算出したそれぞれ重みの値の和を取ったり、算出したそれぞれ重みの値を重み付けして和を取ったりして、複数の滞留点を用いた重みを算出されてもよい。重み付けをする場合には、新しい滞留点ほど大きな重みとなるようにしてもよい。
【００５１】
ユーザ情報取得部１２による上記のユーザの特徴（各特徴語についての重み）を算出する処理は、例えば、定期的なバッチ処理等の予め設定したタイミングで行われる。具体的には、毎日午前０時に計算が行われてもよい。また、計算に用いる位置情報は、前日の位置情報としてもよい。例えば、２月２日の午前０時に算出を行う場合、２月１日の位置情報（測位点）を計算に用いる。ユーザ情報取得部１２は、上述したように前日に算出した特徴語についての重みを、上述した特徴語についての既存の重みとして、当日の特徴語の算出に用いる。
【００５２】
なお、ユーザ情報取得部１２によるユーザ特徴情報の取得は、必ずしも上記の方法に限られない。例えば、ユーザが参照した（クリックした）コンテンツに係る施設に対応付けられた特徴語と、参照数（クリック数）とから、各特徴語についての重みを算出してもよい。また、ユーザ（ユーザ端末２０）から送信されたユーザ情報を受信して取得することとしてもよい。
【００５３】
また、ユーザ情報取得部１２は、ユーザ情報として、ユーザの位置及びユーザが当該位置にいた時刻を示す位置情報を取得する。ユーザ情報取得部１２は、上述したように算出した滞留点に係る情報を、ユーザ情報として取得する。ユーザの特徴の推定の際に算出した滞留点をユーザ情報としてもよいし、ユーザの特徴の推定とは独立に位置情報を取得して、滞留点を算出することとしてもよい。
【００５４】
また、ユーザ情報取得部１２は、ユーザの文書を取得する。例えば、ユーザ情報取得部１２は、マイクロブログのサービスを提供するサーバから、ユーザによって投稿された文書を取得する。文書は、ユーザの投稿単位のものである。即ち、１つの文書は、１回のユーザの投稿に対応するものである。ユーザ情報取得部１２は、取得した文書を記憶部１１のマイクロブログ管理テーブルに格納する。図７にマイクロブログ管理テーブルを示す。図７に示すようにマイクロブログ管理テーブルは、ユーザＩＤ及びマイクロブログ本文が対応付けられた情報を格納する。ユーザ測位点管理テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つの文書に対応する。
【００５５】
ユーザＩＤは、文書を投稿したユーザのユーザＩＤである。マイクロブログ本文は、投稿された文書である。ユーザＩＤと、マイクロブログ本文とは、マイクロブログのサービスを提供するサーバにおいて、対応付けられて記憶されている。
【００５６】
ユーザ情報取得部１２による上記の文書の取得は、例えば、予め、サーバ１０の管理者等によって設定したタイミングで、あるいはサーバ１０の管理者等のサーバ１０に対する指示をトリガとして行われる。
【００５７】
用語情報取得部１３は、同義語の抽出対象となる所定の用語である同義語生成単語に関する用語情報を取得する用語情報取得手段である。用語情報取得部１３は、用語情報として、同義語生成単語の特徴を示すジャンルを示す情報を取得する。用語情報取得部１３は、文書を取得して、取得した文書に基づいて同義語生成単語の特徴を推定して、用語情報を取得する。具体的には、用語情報取得部１３は、以下のように同義語生成単語の特徴を推定する。
【００５８】
用語情報取得部１３は、同義語生成単語を入力する。この入力は、例えば、サーバ１０の管理者の入力操作等によって行われる。あるいは、用語情報取得部１３が、同義語生成単語を決めることとしてもよい。例えば、ユーザから投稿された文書から形態素解析等で抽出した単語を同義語生成単語としてもよい。
【００５９】
用語情報取得部１３は、マイクロブログ管理テーブルに格納されている文書を取得する。ここで、取得される文書は、マイクロブログ管理テーブルに格納されている全ユーザの文書である。なお、用語情報取得部１３は、ユーザ情報取得部１２とは独立にユーザの文書を取得することとしてもよい。用語情報取得部１３は、取得した各文書から文書に含まれる単語を抽出する。例えば、用語情報取得部１３は、文書に対して形態素解析を行うことで単語を抽出する。例えば、「横浜在住。野球が趣味な大学生です、よろしく！」という文書に対して、形態素解析を行うとその結果として、「［横浜/名詞：固有：地/ヨコハマ］［在住/名詞：動作/ザイジュウ］［。/句点］［野球/名詞：動作/ヤキュウ］［が/格助詞：連用/ガ］［趣味/名詞/シュミ］［な/判定詞：連体/ナ］［大学生/名詞/ダイガクセイ］［です/判定詞：連体/デス］［、/読点］［よろしく/連用詞/ヨロシク］［！/句点：感嘆符］」といった情報が得られる。上記の［］の中が１つの形態素の情報である。上記のように形態素解析を行うことで、単語の品詞（更に、名詞であればどのような名詞（例えば、地名、動作）であるかの情報）や読みについての情報を得ることができる。これに基づき、例えば、単語として抽出することが適切でない品詞（例えば、句点、助詞、格助詞）の単語については、抽出しなくてもよい。
【００６０】
用語情報取得部１３は、抽出した単語に基づき、単語毎に、取得した文書のうち、同義語生成単語と当該単語との両方が含まれる文書の数をカウントする。即ち、用語情報取得部１３は、形態素解析により得られた単語毎に、同義語生成単語との共起数をカウントする。このカウントは、ユーザ毎に行われてもよいし（同一のユーザの複数の文書で１回以上共起していれば１とカウントする、即ち、ユニークユーザ数）、文書毎に行われてもよい（ユーザにかかわらず、共起していれば１とカウントする、即ち、出現文書数）。
【００６１】
用語情報取得部１３は、カウントした数を記憶部１１に格納する。例えば、同義語生成単語が「企業Ａ」であるとすると、カウントした結果は、図８（ａ）に示すテーブルの１行目のようなデータとなる。図８（ａ）に示すテーブルの例では、「企業Ａ」と「スマホ」との組み合わせについてのカウント数は、９５００となる。
【００６２】
また、用語情報取得部１３は、取得した文書のうち、同義語生成単語が含まれる文書の数をカウントする。また、用語情報取得部１３は、同義語生成単語と共起した単語毎に当該単語が含まれる文書（同義語生成単語が含まれても、含まれていなくてもよい）の数をカウントする。このカウントは、上記と同様に、ユーザ毎に行われてもよいし（即ち、ユニークユーザ数）、文書毎に行われてもよい（即ち、出現文書数）。単語毎のカウント結果は、図８（ｂ）に示すテーブルのようなデータとなる。
【００６３】
用語情報取得部１３は、上記のようにカウントした結果に基づいて、同義語生成単語と共起した単語毎に、同義語生成単語との共起度を算出する。共起度は、当該単語が同じ文書で同義語生成単語と特にあわせて用いられる度合いである。共起度の値が高いほど、当該度合いが高いことを示している。具体的には、用語情報取得部１３は、以下の式を予め記憶しており、以下の式により、ダイス（Ｄｉｃｅ）係数を各単語についての共起度として算出する。
Ｄｉｃｅ係数＝（２＊｜Ｘ∩Ｙ｜）／（｜Ｘ｜＋｜Ｙ｜）
ここで、｜Ｘ∩Ｙ｜は、同義語生成単語Ｘと単語Ｙとの共起数である。｜Ｘ｜は、同義語生成単語Ｘが含まれる文書数であり、｜Ｙ｜は、単語Ｙが含まれる文書数である。なお、共起度は、ダイス係数以外でも、ジャッカード（Ｊａｃｃａｒｄ）係数、シンプソン（Ｓｉｍｐｓｏｎ）係数等で算出されてもよい。
【００６４】
図８の例では、以下のように各単語についての共起度（ダイス係数）が算出される。
Ｄｉｃｅ（企業Ａ，スマホ）＝（２＊９５００）／（１０００００＋１０００００）＝０．０９５
Ｄｉｃｅ（企業Ａ，スマートフォン種別Ａ）＝（２＊７０００）／（１０００００＋８００００）＝０．０７８
Ｄｉｃｅ（企業Ａ，スマートフォン種別Ｂ）＝（２＊６０００）／（１０００００＋７００００）＝０．０７１
Ｄｉｃｅ（企業Ａ，企業Ｂ）＝（２＊７０００）／（１０００００＋８００００）＝０．０７８
Ｄｉｃｅ（企業Ａ，通信）＝（２＊６０００）／（１０００００＋４００００）＝０．０８６
Ｄｉｃｅ（企業Ａ，屋内）＝（２＊５００）／（１０００００＋１００００）＝０．０１
【００６５】
用語情報取得部１３は、算出した共起度が、予め設定した閾値を以上となった単語を、同義語生成単語の特徴を示す特徴語（ジャンル）である同義語生成単語特徴語とする。例えば、閾値を０．０５とすると、上記の「スマホ」、「スマートフォン種別Ａ」、「スマートフォン種別Ｂ」、「企業Ｂ」、「通信」及び「屋内」との単語のうち、「屋内」以外の単語が同義語生成単語特徴語となる。用語情報取得部１３は、特定した同義語生成単語特徴語を用語情報として記憶部１１に記憶させる。
【００６６】
また、用語情報取得部１３は、用語情報として、同義語生成単語に係る位置及び時刻を示す情報を取得する。当該情報は、例えば、同義語生成単語に係るイベントの開催位置及び開催期間の情報である。同義語生成単語に係るイベントは、例えば、同義語生成単語が企業を示す単語である場合、当該企業によって開催されるイベントである。
【００６７】
例えば、用語情報取得部１３は、サーバ１０の管理者等による入力操作等に基づいて当該情報を入力し、あるいは、サーバ１０の管理者等によって送信された当該情報を受信することで当該情報を取得する。用語情報取得部１３は、取得した情報を記憶部１１のイベント管理情報テーブルに格納する。図９にイベント管理情報テーブルを示す。図９に示すようにイベント管理情報テーブルは、イベント管理ＩＤ、イベント名称、経度、緯度、開催開始時刻及び開催終了時刻が対応付けられた情報を格納する。イベント管理情報テーブルの各レコード（１つの行のデータ）が、１つのイベントに関する情報（同義語生成単語に係る１つの位置及び時刻の対応付け）に対応する。また、各レコードは、同義語生成単語に対応付けられている。
【００６８】
イベント管理ＩＤは、イベントを一意に特定するための情報である。イベント管理ＩＤは、例えば、予め用語情報取得部１３によって取得される情報に含まれているか、あるいは情報がイベント管理情報テーブルに格納される際に記憶部１１によって付与される。イベント名称は、イベントの名称である。経度及び緯度は、イベントが開催される場所の緯度及び経度（当該場所を代表する点の緯度及び経度）である。開催開始時刻は、当該イベントが開始される時刻（日時）である。開催終了時刻は、当該イベントが終了される時刻である。
【００６９】
判断部１４は、ユーザ情報取得部１２によって取得されたユーザ情報と、用語情報取得部１３によって取得された用語情報とを比較して、比較した結果に基づいて、当該ユーザ情報に係るユーザを、抽出用文書に係るユーザ（抽出用文書となる文書を投稿したユーザ）とする（当該ユーザの文書を同義語生成のための文書集合に含める）か否かを判断する判断手段である。
【００７０】
特徴語を用いる判断では、判断部１４は、以下のように判断する。判断部１４は、判断対象となるユーザのユーザ特徴語ベクトルを図６に示す記憶部１１のユーザ特徴語管理テーブルから読み出す。また、判断部１４は、判断対象となる同義語生成単語についての同義語生成単語特徴語を記憶部１１から読み出す。判断部１４は、ユーザ特徴語ベクトルに示される特徴語と、同義語生成単語特徴語とを比較する。比較の結果、ユーザ特徴語ベクトルに示される特徴語と、同義語生成単語特徴語とが類似しているとされた場合、例えば、それらの特徴語のうち一致した特徴語の数が、予め設定された閾値（例えば、３）以上である場合、判断部１４は、当該ユーザを抽出用文書に係るユーザとすると判断する。あるいは、それらの特徴語のうち一致した特徴語のユーザ特徴語ベクトルの重みの総和が、予め設定された閾値（例えば、３．０）以上の値であった場合、判断部１４は、当該ユーザを抽出用文書に係るユーザとすると判断する。
【００７１】
イベントに関する情報を用いる判断では、判断部１４は、以下のように判断する。判断部１４は、判断対象となるユーザの滞留点に係る情報を図４に示す記憶部１１のユーザ滞留点管理テーブルから読み出す。また、判断部１４は、判断対象となる同義語生成単語についてのイベントに関する情報を図９に示す記憶部１１のイベント管理情報テーブルから読み出す。判断部１４は、滞留点に係る位置及び時間と、イベントに係る位置及び時間とが重なっているか否かを判断する。
【００７２】
判断部１４は、滞留点の位置と、イベントの位置とを比較する。例えば、判断部１４は、イベントに関する情報によって示される緯度及び経度に基づいて領域を設定する。領域は、例えば、当該緯度及び経度を中心として、予め設定された長さの半径の円形の領域でもよいし、矩形（メッシュ）の領域でもよい。また、それ以外の形状や範囲（例えば、イベントの施設の形状）等の領域でもよい。判断部１４は、設定した領域に、ユーザの滞留点の位置が含まれるか否かを判断する。
【００７３】
判断部１４は、滞留点の時間帯と、イベントの時間帯とを比較する。例えば、イベントの開催開始時刻及び開催終了時刻で特定される時間帯に、滞留点の滞留開始時刻及び滞留終了時刻の少なくとも何れかが含まれているか否かを判断する。また、この判断では、滞留点の滞留開始時刻のみがイベントの時間帯に含まれているか否かを判断してもよい。判断部１４は、設定した領域にユーザの滞留点の位置が含まれ、かつ、滞留点の時間帯とイベントの時間帯とが重複していると判断した場合に、当該ユーザを抽出用文書に係るユーザとすると判断する。なお、イベントと滞留点との少なくとも一方が複数ある場合には、何れかのイベントと何れかの滞留点とで上記を満たしていればよい。
【００７４】
また、判断部１４は、ユーザ情報取得部１２によって取得された文書中に同義語生成単語が含まれるか否かを判断して、判断した結果に基づいて、当該文書に係るユーザを抽出用文書に係るユーザとするか否かを判断する。判断部１４は、ユーザの文書の何れかに、同義語生成単語が含まれる文書があるか否かを判断する。判断部１４は、ユーザの文書の何れかに、同義語生成単語が含まれる文書があると判断した場合に、当該ユーザを抽出用文書に係るユーザとすると判断する。
【００７５】
判断部１４は、上記の何れの判断によっても、抽出用文書に係るユーザとするとされなかったユーザを、抽出用文書に係るユーザとはしない（当該ユーザの文書を同義語生成のための文書集合に含めない）と判断する。判断部１４は、上記の判断を、取得された全ての文書に係るユーザについて行う。判断部１４は、抽出用文書に係るユーザであると判断したユーザを示す情報、例えば、当該ユーザのユーザＩＤを関連語抽出部１５に出力する。判断部１４の上記の判断は、例えば、予め、サーバ１０の管理者等によって設定したタイミングで、あるいはサーバ１０の管理者等のサーバ１０に対する指示をトリガとして行われる。
【００７６】
関連語抽出部１５は、判断部１４によって、抽出用文書に係るユーザであると判断されたユーザの文書を取得して、取得した文書に基づいて、同義語生成単語の同義語を抽出する関連語抽出手段である。具体的には、関連語抽出部１５は、以下のように同義語を抽出する。
【００７７】
関連語抽出部１５は、判断部１４から、抽出用文書に係るユーザであると判断されたユーザを示す情報を入力する。関連語抽出部１５は、入力した情報によって示されるユーザの文書を図７に示す記憶部１１のマイクロブログ管理テーブルから読み出す。なお、関連語抽出部１５は、用語情報取得部１３によってユーザ情報取得部１２とは独立に取得されたユーザの文書を用いることとしてもよい。
【００７８】
関連語抽出部１５は、取得した各文書から文書に含まれる単語を抽出する。単語の抽出は、例えば、用語情報取得部１３と同様に行われる。関連語抽出部１５は、抽出した単語に基づき、単語毎に、取得した文書のうち、同義語生成単語と当該単語との両方が含まれる文書の数をカウントする。即ち、関連語抽出部１５は、形態素解析により得られた単語毎に、同義語生成単語との共起数をカウントする。このカウントは、用語情報取得部１３と同様に、ユーザ毎に行われてもよいし（ユニークユーザ数）、文書毎に行われてもよい（出現文書数）。
【００７９】
関連語抽出部１５は、カウントした数を記憶部１１に格納する。例えば、同義語生成単語が「企業Ａ」であるとすると、カウントした結果は、図８（ａ）に示すテーブルの１行目のようなデータとなる。また、関連語抽出部１５は、取得した文書のうち、同義語生成単語と共起した単語（図８（ａ）のテーブルの各列に示される単語）と文書から抽出された単語（図８（ａ）のテーブルの２行目以降の行に示される単語）との両方が含まれる文書の数を、それらの単語の組み合わせ毎にカウントする。上記の文書から抽出された単語は、関連語抽出部１５によって取得された文書から抽出された単語全てである。当該単語が抽出される同義語の候補となる。カウントした結果は、図８（ａ）に示すテーブルの２行目以降のようなデータとなる。
【００８０】
関連語抽出部１５は、上記のようにカウントした結果に基づいて、同義語の候補となる単語毎に、上記のカウント数のベクトル（図８（ａ）に示すテーブルの各行の数値列）に基づいて、同義語生成単語との類似度を算出する。類似度は、同じ文書であわせて用いられる単語の傾向が類似している度合いであり、類似度に係る単語同士が類似している度合いである。類似度の値が大きいほど、当該度合いが高いことを示している。類似度は、例えば、コサイン類似度とされる。なお、類似度は、コサイン類似度以外でも、相関係数等としてもよい。
【００８１】
図８の例では、以下のように各単語についてのコサイン類似度が算出される。
ｃｏｓ（企業Ａ，企業Ａ（アルファベット表記））＝｛（９５００＊８０００）＋（７０００＊５５００）＋（６０００＊４５００）＋（７０００＊７０００）＋（６０００＊４５００）＋（５００＊４００）｝／｛√（９５００２＋７０００２＋６０００２＋７０００２＋６０００２＋５００２）＊√（８０００２＋５５００２＋４５００２＋７０００２＋４５００２＋４００２）｝＝０．９９
ｃｏｓ（企業Ａ，Ｗｉ−Ｆｉ）＝｛（９５００＊３０００）＋（７０００＊２０００）＋（６０００＊１０００）＋（７０００＊５００）＋（６０００＊１０００）＋（５００＊７０００）｝／｛√（９５００２＋７０００２＋６０００２＋７０００２＋６０００２＋５００２）＊√（３０００２＋２０００２＋１０００２＋５００２＋１０００２＋７０００２）｝＝０．４７５
【００８２】
関連語抽出部１５は、算出した類似度が、予め設定した閾値を以上となった単語を、同義語生成単語の同義語として抽出する。例えば、閾値を０．７とすると、上記の「企業Ａ（アルファベット表記）」は、同義語とされ、「Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）」は、同義語とされない。関連語抽出部１５は、抽出した同義語を示す情報を出力する。この出力は、例えば、同義語辞書を管理する装置又はモジュール等に当該情報を送信又は出力することで行われる。なお、文書に基づく同義語の抽出は、上記の方法に限られず、任意の方法で行われてもよい。以上が、本実施形態に係るサーバ１０の機能構成である。
【００８３】
図１０に本実施形態に係るサーバ１０のハードウェア構成を示す。図１０に示すようにサーバ１０は、１つ以上のＣＰＵ１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、通信を行うための通信モジュール１０４、並びにハードディスク等の補助記憶装置１０５等のハードウェアを備えるコンピュータを含むものとして構成される。これらの構成要素がプログラム等により動作することにより、上述したサーバ１０の機能が発揮される。以上が、本実施形態に係るサーバ１０の構成である。
【００８４】
引き続いて、図１１及び図１２のフローチャートを用いて、本実施形態に係るサーバ１０で実行される処理（サーバ１０の動作方法）を説明する。まず、図１１のフローチャートを用いて、ユーザの特徴（ユーザ特徴語ベクトル）を推定する際に実行される処理を説明する。ユーザ端末２０から位置情報が送信されると、サーバ１０では、ユーザ情報取得部１２によって位置情報が受信されて取得される（Ｓ０１）。続いて、取得された位置情報に基づいて、ユーザ情報取得部１２によって、ユーザ情報として、ユーザの滞留点が算出される（Ｓ０２）。続いて、算出されたユーザの滞留点と、記憶部１１に位置に応じて記憶された特徴語とから、ユーザ情報取得部１２によって、ユーザ情報として、当該ユーザについての特徴語毎の重み（ユーザ特徴語ベクトル）が算出される（Ｓ０３）。以上が、サーバ１０で、ユーザの特徴（ユーザ特徴語ベクトル）を推定する際に実行される処理である。
【００８５】
続いて、図１２のフローチャートを用いて、同義語の抽出を行う際に実行される処理を説明する。サーバ１０では、用語情報取得部１３によって、同義語生成単語が入力される（Ｓ１１）。また、ユーザ情報取得部１２によって、マイクロブログのサービスを提供するサーバから、ユーザによって投稿された文書が取得される（Ｓ１２）。続いて、用語情報取得部１３によって、用語情報として、文書に基づいて同義語生成単語特徴語が算出される（Ｓ１３）。続いて、用語情報取得部１３によって、用語情報として、同義語生成単語に係るイベントの情報が取得される（Ｓ１４）。
【００８６】
続いて、判断部１４によって、ユーザ情報が記憶部１１から取得される（読み出される）（Ｓ１５）。続いて、ユーザ毎に以下の判断が行われる。まず、当該ユーザの文書の何れかの中に同義語生成単語が含まれる文書があるか否かが判断される（Ｓ１６）。当該ユーザの文書の何れかの中に同義語生成単語が含まれる文書がないと判断された場合（Ｓ１６のＮＯ）、続いて、当該ユーザの滞留点に係る位置及び時間と、イベントに係る位置及び時間とが重なっているか否かが判断される（Ｓ１７）。当該ユーザの滞留点に係る位置及び時間と、イベントに係る位置及び時間とが重なっていないと判断された場合（Ｓ１７のＮＯ）、続いて、当該ユーザのユーザ特徴語ベクトルに示される特徴語と、同義語生成単語特徴語とが類似しているか否かが判断される（Ｓ１８）。
【００８７】
Ｓ１６において当該ユーザの文書の何れかの中に同義語生成単語が含まれる文書があると判断された場合（Ｓ１６のＹＥＳ）、Ｓ１７において当該ユーザの滞留点に係る位置及び時間と、イベントに係る位置及び時間とが重なっていると判断された場合（Ｓ１７のＹＥＳ）、又はＳ１８において当該ユーザのユーザ特徴語ベクトルに示される特徴語と、同義語生成単語特徴語とが類似していると判断された場合（Ｓ１８のＹＥＳ）。当該ユーザは、抽出用文書に係るユーザであるとされる（Ｓ１９）。即ち、当該ユーザの文書が、同義語生成単語の同義語の抽出に用いるものとされる。
【００８８】
Ｓ１８において当該ユーザのユーザ特徴語ベクトルに示される特徴語と、同義語生成単語特徴語とが類似していないと判断された場合（Ｓ１８のＮＯ）。当該ユーザは、抽出用文書に係るユーザではないとされる（Ｓ２０）。即ち、当該ユーザの文書が、同義語生成単語の同義語の抽出に用いるものとされない。
【００８９】
Ｓ１９又はＳ２０に続いて、判断部１４によって、全てのユーザについて上記の判断（Ｓ１６〜Ｓ２０）がなされたか否か判断される（Ｓ２１）。全てのユーザについて上記の判断がなされていない場合（Ｓ２１のＮＯ）、他のユーザについて上記の判断を含む処理（Ｓ１６〜Ｓ２１）が行われる。
【００９０】
全てのユーザについて上記の判断がなされている場合（Ｓ２１のＹＥＳ）、続いて、関連語抽出部１５によって、抽出用文書に係るユーザの文書（即ち、抽出用文書）が読み出され、当該文書に基づいて、同義語生成単語の同義語が抽出される（Ｓ２２）。抽出された同義語を示す情報は、例えば、同義語辞書を管理する装置又はモジュール等に出力される（Ｓ２３）。以上が、同義語の抽出を行う際に実行される処理である。
【００９１】
上述したように本実施形態では、ユーザ情報と、用語情報との比較の結果に基づき、ユーザを、抽出用文書に係るユーザとするか否かが判断される。これにより、抽出用文書に係るユーザを適切に特定することができる。その結果、抽出用文書を適切に選択することができる。
【００９２】
なお、全てのユーザの文書を用いて同義語を抽出する場合、上述したように同義語の抽出に適切でない文書（ノイズ）が含まれるため、誤判定が多くなるおそれがある。本実施形態のように、同義語生成単語と関連が深いと推定されるユーザ（同義語生成単語と同カテゴリのユーザ）の文書のみを用いて、同義語の抽出を行うことで誤判定を抑える（正解率を向上させる）ことができる。
【００９３】
また、上述した実施形態のように、ユーザ特徴語ベクトルと、同義語生成単語特徴語とから、抽出用文書に係るユーザの判断を行うこととしてもよい。この構成によれば、ユーザ及び用語の特徴に基づき、適切に本発明を実施することができる。
【００９４】
また、上述した実施形態のように、ユーザ特徴語ベクトルは、ユーザの位置情報から推定されることとしてもよい。また、同義語生成単語特徴語は、文書から推定されることとしてもよい。これらの構成によれば、ユーザ情報及び用語情報を適切かつ確実に取得することができ、適切かつ確実に本発明を実施することができる。
【００９５】
また、上述した実施形態のように、ユーザの位置及び時刻（滞留点）と、同義語生成単語に係る位置及び時刻（イベントの情報）とから、抽出用文書に係るユーザの判断を行うこととしてもよい。この構成によれば、ユーザ位置及び時刻、並びに用語に係るイベント等の位置及び時刻に基づき、適切に本発明を実施することができる。なお、同義語生成単語に係る位置及び時刻は、必ずしもイベントに係るものでなくてもよく、同義語生成単語に対応付けられた位置及び時刻は、どのようなものであってもよい。
【００９６】
また、上述した実施形態のように、ユーザの文書に、同義語生成単語が含まれているか否かによって、抽出用文書に係るユーザの判断を行うこととしてもよい。この構成によれば、ユーザの文書に基づき、抽出用文書に係るユーザを適切に特定することができる。その結果、同義語等の関連語の抽出に用いる文書を適切に選択することができる。
【００９７】
また、上述した実施形態のように、同義語の抽出まで行う構成を備えることとしてもよい。この構成によれば、関連語の抽出まで行うことができる。但し、本発明に係る関連語抽出支援装置は、抽出用文書に係るユーザとするかの判断のみを行う、即ち、抽出用文書の選択を支援するものであればよい。
【００９８】
なお、本実施形態では、所定の用語の同義語を文書から抽出することとしたが、本発明では、抽出対象は必ずしも同義語でなくてもよく、類義語等の所定の用語との関連を有する関連語を抽出するものであればよい。また、本実施形態では、ユーザの文書をマイクロブログに投稿された文書としたが、ユーザを特定し得る文書であれば任意の文書を用いることができる。
【符号の説明】
【００９９】
１０…サーバ、１１…記憶部、１２…ユーザ情報取得部、１３…用語情報取得部、１４…判断部、１５…関連語抽出部、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…通信モジュール、１０５…補助記憶装置、２０…ユーザ端末、Ｎ…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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