(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
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複数のコメントから、地図経路関連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、
地図経路毎に、経路上の複数の位置を記憶した経路位置記憶手段と、
複数のコメントを、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、当該コメントに付与された当該位置情報から所定範囲に含まれる前記経路位置記憶手段の地図経路毎に分類する位置情報付きコメント分類手段と、
地図経路毎に、複数の位置情報付きコメントの中で、当該地図経路への偏在度に基づく所定規準が最も高いトピック番号を地図経路トピック番号として抽出する地図経路トピック番号抽出手段と、
各地図経路の前記地図経路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、当該地図経路関連コメントとして分類する地図経路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】
前記地図経路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り、以下のいずれか一方の規準を用いる
（第１の規準：コメント数）
ｎ11＝トピック番号jに含まれる地図経路iのコメント数
ｎ12＝トピック番号j以外に含まれる地図経路iのコメント数
ｎ21＝トピック番号jに含まれる地図経路i以外のコメント数
ｎ22＝トピック番号j以外に含まれる地図経路i以外のコメント数
（第２の規準：評価値の合計）
ｎ11＝トピック番号jに含まれるコメントの地図経路iに対する評価値の合計
ｎ12＝トピック番号j以外に含まれるコメントの地図経路iに対する評価値の合計
ｎ21＝トピック番号jに含まれるコメントの地図経路i以外に対する評価値の合計
ｎ22＝トピック番号j以外に含まれるコメントの地図経路i以外に対する評価値の合計
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】
前記地図経路トピック番号抽出手段は、地図経路毎に抽出された前記地図経路トピック番号を持つ複数の位置情報付きコメントの位置座標の重心を算出し、当該重心から各コメントの位置座標に対する距離の平均値を算出し、当該平均値が所定閾値以下となる場合、地図経路では無いとして、地図経路トピック番号を抽出しない
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４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６】
前記コメントは、不特定複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】
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複数のコメントを収集し、地図経路関連コメントを抽出するコメント分類サーバであって、
地図経路毎に、経路上の複数の位置を記憶した経路位置記憶手段と、
複数のコメントを、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、当該コメントに付与された当該位置情報から所定範囲に含まれる前記経路位置記憶手段の地図経路毎に分類する位置情報付きコメント分類手段と、
地図経路毎に、複数の位置情報付きコメントの中で、当該地図経路への偏在度に基づく所定規準が最も高いトピック番号を地図経路トピック番号として抽出する地図経路トピック番号抽出手段と、
各地図経路の前記地図経路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、当該地図経路関連コメントとして分類する地図経路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８】
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複数のコメントを収集し、地図経路関連コメントを抽出する装置のコメント分類方法であって、
前記装置は、
地図経路毎に、経路上の複数の位置を記憶した経路位置記憶部を有し、
複数のコメントを、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、当該コメントに付与された当該位置情報から所定範囲に含まれる前記経路位置記憶部の地図経路毎に分類する第２のステップと、
地図経路毎に、複数の位置情報付きコメントの中で、当該地図経路への偏在度に基づく所定規準が最も高いトピック番号を地図経路トピック番号として抽出する第３のステップと、
各地図経路の前記地図経路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、当該地図経路関連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）やfacebook（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、電車の運休や遅延、交通渋滞など、地図経路に密接に関わる話題について記述されていることも多い。
【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、その地域に関連する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、その地域に関連する話題を抽出し、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２７年１月２１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２７年１月２１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する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、その地域に関連する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話題を抽出することは難しい。また、交通機関や道路のように、地図経路で発生している交通麻痺や交通渋滞のような話題を抽出することも難しい。特に、極めて少ない位置情報付きコメントのみでは、情報信頼性の確度としても低く、有用的ではない。
【０００６】
一般に、同じ地図経路から投稿されたコメントは、位置が異なっていても、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られる。これに対し、本願の発明者らは、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、その地図経路に関する話題を区別することができるのではないか？と考えた。
【０００７】
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、地図経路関連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。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によれば、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複数のコメントから、地図経路関連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、
地図経路毎に、経路上の複数の位置を記憶した経路位置記憶手段と、
複数のコメントを、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、当該コメントに付与された当該位置情報から所定範囲に含まれる経路位置記憶手段の地図経路毎に分類する位置情報付きコメント分類手段と、
地図経路毎に、複数の位置情報付きコメントの中で、当該地図経路への偏在度に基づく所定規準が最も高いトピック番号を地図経路トピック番号として抽出する地図経路トピック番号抽出手段と、
各地図経路の地図経路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、当該地図経路関連コメントとして分類する地図経路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。
【０００９】
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。
【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、
地図経路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り、以下のいずれか一方の規準を用いる
（第１の規準：コメント数）
ｎ11＝トピック番号jに含まれる地図経路iのコメント数
ｎ12＝トピック番号j以外に含まれる地図経路iのコメント数
ｎ21＝トピック番号jに含まれる地図経路i以外のコメント数
ｎ22＝トピック番号j以外に含まれる地図経路i以外のコメント数
（第２の規準：評価値の合計）
ｎ11＝トピック番号jに含まれるコメントの地図経路iに対する評価値の合計
ｎ12＝トピック番号j以外に含まれるコメントの地図経路iに対する評価値の合計
ｎ21＝トピック番号jに含まれるコメントの地図経路i以外に対する評価値の合計
ｎ22＝トピック番号j以外に含まれるコメントの地図経路i以外に対する評価値の合計
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、
地図経路トピック番号抽出手段は、地図経路毎に抽出された地図経路トピック番号を持つ複数の位置情報付きコメントの位置座標の重心を算出し、当該重心から各コメントの位置座標に対する距離の平均値を算出し、当該平均値が所定閾値以下となる場合、地図経路では無いとして、地図経路トピック番号を抽出しない
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、
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。
【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、
コメントは、不特定複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。
【００１４】
本発明によれば、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複数のコメントを収集し、地図経路関連コメントを抽出するコメント分類サーバであって、
地図経路毎に、経路上の複数の位置を記憶した経路位置記憶手段と、
複数のコメントを、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、当該コメントに付与された当該位置情報から所定範囲に含まれる経路位置記憶手段の地図経路毎に分類する位置情報付きコメント分類手段と、
地図経路毎に、複数の位置情報付きコメントの中で、当該地図経路への偏在度に基づく所定規準が最も高いトピック番号を地図経路トピック番号として抽出する地図経路トピック番号抽出手段と、
各地図経路の地図経路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、当該地図経路関連コメントとして分類する地図経路コメント分類手段と
を有することを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、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複数のコメントを収集し、地図経路関連コメントを抽出する装置のコメント分類方法であって、
装置は、
地図経路毎に、経路上の複数の位置を記憶した経路位置記憶部を有し、
複数のコメントを、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、当該コメントに付与された当該位置情報から所定範囲に含まれる経路位置記憶部の地図経路毎に分類する第２のステップと、
地図経路毎に、複数の位置情報付きコメントの中で、当該地図経路への偏在度に基づく所定規準が最も高いトピック番号を地図経路トピック番号として抽出する第３のステップと、
各地図経路の地図経路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、当該地図経路関連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。
【発明の効果】
【００１６】
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、地図経路関連コメントを抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【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図経路トピック番号と表す説明図である。
【図６】確率論的な情報量規準を用いた説明図である。
【図７】地図経路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８】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】
【００１８】
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。
【００１９】
図１は、本発明におけるシステム構成図である。
【００２０】
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、地図経路関連コメントを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）やfacebook（登録商標）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、所望の地図経路関連コメントを受信することができる。
【００２１】
大量のコメントは、同一の位置に基づくトピック（話題）であっても、大きく以下の３つのパターンに分類される。
（話題１）地域全体に広がったコメント群（例えば地域に特定されない話題）
（話題２）地図経路に沿って広がったコメント群（例えば交通機関に基づく話題）
（話題３）一箇所に固まったコメント群（例えば地域イベントに集まった人の話題）
ここで、本発明のコメント分類サーバ１は、（話題２）地図経路に沿って広がったコメント群について区分する。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
［コメント収集部１０１］
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。
【００２５】
［コメント蓄積部１０２］
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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、地図経路関連コメントの変化を知ることもできる。
【００２８】
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、経路位置記憶部１０３と、地図経路トピック番号抽出部１１３と、地図経路コメント分類部１１４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。
【００２９】
［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。
【００３０】
［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。
【００３１】
＜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）。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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及び地図経路コメント分類部１１４へ出力される。
また、位置情報無しコメントは、地図経路コメント分類部１１４へ出力される。
【００３６】
＜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。
【００３７】
「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。
【００３８】
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」
【００３９】
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。
【００４０】
述語項構造解析によれば、コメント１，２は、その現場の地図経路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、その現場の地図経路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、その現場の地図経路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。
【００４１】
図５は、位置情報付きコメントと地図経路トピック番号と表す説明図である。
【００４２】
［経路位置記憶部１０３］
経路位置記憶部１０３は、地図経路毎に、経路上の複数の位置を記憶する。図５によれば、経路毎に、その経路上で連続する複数の位置情報が記録されている。
【００４３】
［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図経路毎に分類する。
【００４４】
図５によれば、位置情報付きコメントの位置情報が、地図上にプロットされている。地図は、予め所定地図経路毎に区分されている。これによって、所定地図経路毎に、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。
【００４５】
［地図経路トピック番号抽出部１１３］
地図経路トピック番号抽出部１１３は、所定の地図経路毎に、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図経路トピック番号として抽出する。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。
【００４６】
ここで、地図経路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、地図経路Ｃの判別に役立つかどうかの指標Info(Ｃ,t)の算出方法を、以下に表す。
【００４７】
（Ｓ１）地図経路に含まれるコメントの集合Ｕから、以下のいずれか一方の規準によって、以下の４種類の頻度を得る。
（第１の規準：コメント数）
ｎ11＝トピック番号jに含まれる地図経路iのコメント数
ｎ12＝トピック番号j以外に含まれる地図経路iのコメント数
ｎ21＝トピック番号jに含まれる地図経路i以外のコメント数
ｎ22＝トピック番号j以外に含まれる地図経路i以外のコメント数
第１の規準のようにコメント数を計数することは、従来のＡＩＣに基づくものであって、決定論的に判別するものである。
（第２の規準：評価値の合計）
ｎ11＝トピック番号jに含まれるコメントの地図経路iに対する評価値の合計
ｎ12＝トピック番号j以外に含まれるコメントの地図経路iに対する評価値の合計
ｎ21＝トピック番号jに含まれるコメントの地図経路i以外に対する評価値の合計
ｎ22＝トピック番号j以外に含まれるコメントの地図経路i以外に対する評価値の合計
第２の規準のように当該地図経路に該当する評価値に基づくものであって、確率論的に判別するものである。
【００４８】
例えばトピック番号jにコメントa,b,cが含まれているとする。このとき、コメントa,cの投稿位置が地図経路iに非常に近い位置にあり、コメントbの投稿位置が地図経路iから離れているとする。尚、コメントaは地図経路iに極めて近く評価値0.9とし、コメントcは地図経路iに少し近く評価値0.8とする。また、コメントcは地図経路iから離れており評価値0.1とする。ここで、第１の規準及び第２の規準のn11は、例えば以下のように算出される。
第１の規準：n11＝1＋0＋1＝2
第２の規準：n11＝0.9＋0.1＋0.8＝1.8
【００４９】
図６は、確率論的な情報量規準を用いた説明図である。
【００５０】
図６によれば、トピック番号jの位置情報付きコメントが、東上線と川越線との近郊から投稿されている。また、各地図経路上には、位置座標のポイントが配置されている。ここでは、トピック番号jについて、例えば、地図経路1（川越線）に該当する確率０．３と、地図経路2（東上線）に該当する確率０．７として評価することができる。例えばトピック番号jについて、７０％は地図経路2に基づくものであると判定され、３０％は地図経路1に基づくものであると判定される。
Ｌi：あるコメントが持つ位置座標と地図経路iの位置座標との間の最短距離
Ｖi＝１／Ｌi：あるコメントが地図経路iに属するかどうかの評価値
即ち、その位置情報は、常に誤差が含まれ、１つの地図経路に必ずしも近いとは判定できないためである。また、トピック番号jについて、複数の地図経路に言及している可能性もある。
【００５１】
（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、地図経路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
【００５２】
（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(t, C) − AIC_DM(Ｃ,t)
【００５３】
前述で算出されたInfo(Ｃ,t)は、トピック番号tが地図経路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、地図経路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、各地図経路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。
【００５４】
＜地図経路トピック番号抽出部１１３の一箇所集中トピックの除去＞
地図経路トピック番号抽出部１１３は、一箇所の位置座標に集中するようなトピック番号は、地図経路では無い（例えば交通機関ではない）として、地図経路トピック番号として抽出しないようにすることも好ましい。具体的には、以下のステップを実行する。
（Ｓ１）地図経路毎に抽出された地図経路トピック番号を持つ複数の位置情報付きコメントの位置座標の重心を算出する。
（Ｓ２）当該重心から各コメントの位置座標に対する距離の平均値を算出する。
（Ｓ３）当該平均値が所定閾値以下となる場合、地図経路では無いとして、地図経路トピック番号を抽出しない。
【００５５】
例えばある路線（地図経路）近郊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とする。このとき、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る。しかしながら、トピック番号は、一箇所の位置座標に集中することとなる。本発明によれば、この場合、そのトピック番号は、地図経路に基づくものではないとして、抽出しないようにする。
【００５６】
［地図経路コメント分類部１１４］
地図経路コメント分類部１１４は、各地図経路の地図経路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、地図経路関連コメントとして分類する。
【００５７】
図７は、地図経路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。
【００５８】
図７によれば、例えば地図経路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、地図経路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、地図経路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、地図経路関連コメントとして分類することができる。
【００５９】
例えばある路線（地図経路）で車両故障が発生したとき、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とする。このとき、約20,000件程度のコメントのうち、位置情報付きコメントはわずか50件程度に過ぎない。本発明を適用し、これら約20,000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50件程度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ることができる。結果的に、位置情報無しコメントであっても、実際に麻痺した地図経路を特定し、そのコメント内容を閲覧することができる。コメント内容から、その交通麻痺の原因を知ることもできる。
【００６０】
図８は、本発明におけるシーケンス図である。
【００６１】
図８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、地図経路関連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、当該コメントに付与された当該位置情報から所定範囲に含まれる経路位置記憶手段の地図経路毎に分類する（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、地図経路毎に、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図経路トピック番号として抽出する（前述した図２の地図経路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、各地図経路の地図経路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、当該地図経路関連コメントとして分類する（前述した図２の地図経路コメント分類部１１４参照）。
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、地図経路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からその地図経路の地図経路関連コメントを受信することができる。
【００６２】
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、地図経路関連コメントを抽出することができる。特に、本発明によれば、経路名や駅名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、地図経路固有に偏在するトピックを検出することができる。
【００６３】
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】
【００６４】
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
１０３  経路位置記憶部
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  地図経路トピック番号抽出部
１１４  地図経路コメント分類部
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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【図８】
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