(57)【要約】【課題】  ユーザ所望の文字情報を、分類対象となる単語の登録なしに行うことのできる分類技術を提供する。【解決手段】  ネットワーク上に公開される文字情報から、予め処理対象と定められている対象文字情報を抽出し、対象文字情報のうち所定の条件を満足する文字部分をキーワードとみなしてキーワードを抽出し、前記キーワードに対してキーワードマッチングを行い、キーワードの有無に応じて、文字情報からキーワードベクトル１０４ａを生成し、生成した前記キーワードベクトル１０４ａに基づいて、文字情報内におけるキーワードベクトルについて相互に類似度を算出し、類似度に基づいてキーワードベクトルの関連づけを行い、関連づけの結果１０７ａを出力する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって実行可能なプログラムであり、
ネットワーク上に公開される文字情報から、予め処理対象と定められている対象文字情報を抽出するステップと、
前記対象文字情報のうち所定の条件を満足する文字部分をキーワードとみなして当該キーワードを抽出するステップと、
前記キーワードに対してキーワードマッチングを行うステップと、
前記キーワードの有無に応じて、前記文字情報からキーワードベクトルを生成するステップと、
生成した前記キーワードベクトルに基づいて、前記文字情報内におけるキーワードベクトルについて相互に類似度を算出するステップと、
前記類似度に基づいて前記キーワードベクトル同士の関連づけを行うステップと、
前記キーワードベクトル同士の関連づけの結果を出力するステップと、を実行させる、文字情報分類プログラム。
【請求項２】
前記キーワードを抽出するステップでは、
文字情報の種類に基づいてキーワードとみなす文字部分を抽出する、請求項１記載の文字情報分類プログラム。
【請求項３】
前記キーワードマッチングを行うステップでは、
正規表現を用いてキーワードマッチングを行う、請求項１記載の文字情報分類プログラム。
【請求項４】
ネットワーク上に公開される文字情報から、予め処理対象と定められている対象文字情報を抽出する対象文字抽出部と、
前記対象文字情報のうち所定の条件を満足する文字部分をキーワードとみなして当該キーワードを抽出するキーワード抽出部と、
前記キーワードに対してキーワードマッチングを行い、前記キーワードの有無に応じて、前記文字情報からキーワードベクトルを生成するキーワードベクトル生成部と、
生成した前記キーワードベクトルに基づいて、前記文字情報内におけるキーワードベクトルについて相互に類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度に基づいて前記キーワードベクトルの関連づけを行うクラスタリング部と、
前記キーワードベクトル同士の関連づけの結果を出力する出力部と、を備える文字情報分類装置。
【請求項５】
前記キーワード抽出部が、
文字情報の種類に基づいてキーワードとみなす文字部分を抽出する、請求項４記載の文字情報分類装置。
【請求項６】
前記キーワードベクトル生成部が、
正規表現を用いてキーワードマッチングを行う、請求項４記載の文字情報分類装置。
【請求項７】
ネットワーク上に公開される文字情報から、予め処理対象と定められている対象文字情報を抽出するステップと、
前記対象文字情報のうち所定の条件を満足する文字部分をキーワードとみなして当該キーワードを抽出するステップと、
前記キーワードに対してキーワードマッチングを行うステップと、
前記キーワードの有無に応じて、前記文字情報からキーワードベクトルを生成するステップと、
生成した前記キーワードベクトルに基づいて、前記文字情報内におけるキーワードベクトルについて相互に類似度を算出するステップと、
前記類似度に基づいて前記キーワードベクトル同士の関連づけを行うステップと、
前記キーワードベクトル同士の関連づけの結果を出力するステップと、をコンピュータが実行する、文字情報分類方法。
【請求項８】
前記キーワードを抽出するステップでは、
文字情報の種類に基づいてキーワードとみなす文字部分を抽出する、請求項７記載の文字情報分類方法。
【請求項９】
前記キーワードマッチングを行うステップでは、
正規表現を用いてキーワードマッチングを行う、請求項７記載の文字情報分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字情報分類技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、いわゆるウェブページあるいはテキスト情報などに代表される、文字情報を含む電子情報の情報量が増加している。このような文字情報を含む電子情報のうち、ウェブページは、インターネットを含むネットワーク上に設置されたサーバに格納されてユーザに公開されている。
【０００３】
ウェブページには様々なコンテンツがあり、最新のニュース情報などのユーザが求める情報が逐次更新されている。そして、インターネット内に多数あるウェブページにおいて、逐次更新される様々なコンテンツ内の情報を的確に取得することは、ユーザにとって重要なことであった。
【０００４】
なお、上述のように逐次更新されるウェブページのコンテンツに示される情報を、ユーザの嗜好に併せてユーザに対して早期に通知する技術が考えられている。また、文字情報の分類に関する先行技術としては、例えば以下のものが挙げられる。
【特許文献１】特開２００１−２６５８０８号公報
【特許文献２】特開２００３−２４８６８８号公報
【特許文献３】特開２００２−４１５４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ウェブページのコンテンツの分類には、自然言語処理に基づいた、タイトルまたは本文などの文章構造の分析が必要であった。しかしながら、ウェブページコンテンツのＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）のデータ構造（デザイン）は、個々のウェブページによって一様ではなかった。このため、従来の文字情報の分類技術では、全てのウェブページのコンテンツに対して有効に情報を取得することが困難であった。
【０００６】
また、従来のウェブページのコンテンツ分類技術では、事前に分類の基準をキーワードで与える必要があった。このため、従来のウェブページのコンテンツ分類技術では、事前にキーワードを作成する必要があった。
【０００７】
さらに、従来のウェブページのコンテンツ分類技術では、形態素解析と呼ばれるキーワード抽出方法を用いて、コンテンツを分類する際のキーワードを生成していた。形態素解析とは、辞書を使用し、テキストデータの自然文を意味のある最小の単位（単語）に分解して、コンピュータ処理に適した形にすることである。このため、形態素解析を用いてキーワード抽出を行う場合には、辞書に単語を登録する必要があり、辞書に登録されていない略語や新語、あるいは固有名詞や外来語などの解析を行うことは困難であった。
【０００８】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、その目的は、様々な情報の形態に有効な文字情報を含むコンテンツの分類技術を提供することにある。また、本発明の他の目的は、ユーザ所望の文字情報を含むコンテンツについて、分類対象となる単語の登録なしに行うことのできる分類技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明は以下の手段とした。
すなわち、本発明は、ネットワーク上に公開される文字情報から、予め処理対象と定められている対象文字情報を抽出し、前記対象文字情報のうち所定の条件を満足する文字部分をキーワードとみなして当該キーワードを抽出し、前記キーワードに対してキーワードマッチングを行い、前記キーワードの有無に応じて、前記文字情報からキーワードベクトルを生成し、生成した前記キーワードベクトルに基づいて、前記文字情報内におけるキーワードベクトルについて相互に類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記キーワードベクトル同士の関連づけを行い、前記キーワードベクトル同士の関連づけの結果を出力することを特徴とする。
【００１０】
本発明では、ネットワーク上に公開される文字情報のうち、処理対象と定められている対象文字情報を抽出して分類処理を行う。
従って、本発明によれば、様々な情報の形態に有効な文字情報を含むコンテンツの分類技術を提供することができる。
また、本発明では、文字情報から抽出したキーワードに基づいて、ユーザに提供する文字情報の関連づけ（クラスタリング）処理を行う。
従って、本発明によれば、ユーザ所望の文字情報を含むコンテンツについて、分類対象となる単語の登録なしに行うことのできる分類技術を提供することができる。
また、本発明は、前記キーワードを抽出する際には、文字情報の種類に基づいてキーワードとみなす文字部分を抽出する、ことを特徴とする。
また、本発明は、前記キーワードマッチングを行う際には、正規表現を用いてキーワードマッチングを行う、ことを特徴とする。
なお、本発明は、以上の何れかの機能を実現させるプログラムであってもよい。また、本発明は、そのようなプログラムをコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録してもよい。さらに、本発明は、以上の何れかの機能を実現する装置であってもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、様々な情報の形態に有効な文字情報の分類技術を提供することができる。また、本発明によれば、ユーザ所望の文字情報を、分類対象となる単語の登録なしに行うことのできる分類技術を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
次に、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
文字情報分類装置は、本発明に係る処理を行うために、パーソナルコンピュータ(ＰＣ)，ワークステーション(ＷＳ)，専用のコンピュータなどを用いて構成される。この文字情報分類装置は、不図示のハードウェアとして、処理装置(ＣＰＵ，主記憶装置(ＲＡＭ等)，入出力ユニット，デバイスドライバ等で構成される)、入力装置(キーボード，マウス等)、表示装置(ディスプレイ装置、プリンタ等)および記憶装置(メモリ、ハードディスク等)を有している。このコンピュータの記憶装置には、ＲＳＳ（RDF Site Summary）ブックマーク，ＲＳＳデータベース，キーワードマップ，キーワードテーブル，ベクトルテーブル，類似度テーブル，クラスタテーブルなどが格納されている。
【００１３】
ＲＳＳブックマークとは、取得すべき文字情報を含むＲＳＳのＵＲＬで構成されたリストである。キーワードマップとは、後述のキーワード抽出処理で得られたキーワード列を、対象文字情報の全体または一部と対応付けて格納する。このキーワードマップは、対象文字情報の全体または一部をキーに、対応するキーワード列を取り出せるマップ構造になっている。
【００１４】
キーワードテーブルは、キーワード抽出処理で得られたキーワード全てを格納する。このキーワードテーブルには、重複するキーワードは格納されないようになっている。ベクトルテーブルとは、対象文字情報の全体または一部とこの対象文字情報の全体または一部
から生成したベクトルとを対応付けて格納する記憶領域である。類似度テーブルは、二つのベクトルとそのベクトル間の類似度とを対応付けて格納する。さらに、クラスタテーブルは、一つ以上のベクトルで構成されるクラスタの情報を格納する。
【００１５】
図１は本発明による文字情報分類プログラムをコンピュータのハードディスク装置などの二次記憶に導入（インストール）した、文字情報分類装置１００の一例を示す。文字情報分類装置１００は、コンピュータに文字情報分類プログラムを実行させることによって、対象文字抽出部１０１，キーワード抽出部１０２，キーワード格納部１０３，キーワードベクトル生成部１０４，類似度算出部１０５，得点記録部１０６，クラスタリング部１０７，出力部１０８を実現する。
【００１６】
次に、このように構成された文字情報分類装置１００の動作について説明する。
対象文字抽出部１０１は、ネットワーク上に公開されるＲＳＳに含まれる文字情報から、予め処理対象と定められている対象文字情報を抽出する。キーワード抽出部１０２は、対象文字情報のうち所定の条件を満足する文字部分をキーワードとみなして、そのキーワードを抽出する。キーワード格納部１０３は、キーワード抽出部１０２が抽出したキーワードをデータベースに格納する。キーワードベクトル生成部１０４は、キーワードに対してキーワードマッチングを行い、キーワードの有無に応じて、キーワード抽出部１０２が抽出した文字情報からキーワードベクトル１０４ａを生成する。
【００１７】
類似度算出部１０５は、キーワードベクトル生成部１０４が生成したキーワードベクトル１０４ａに基づいて、ＲＳＳ内におけるキーワードについて、類似度テーブル１０５ａに記録し、このキーワード同士が類似しているか否かに基づいて類似度を算出して得点化する。類似度テーブル１０６は、類似度テーブル１０５ａを詳細化した図である。クラスタリング部１０７は、類似度算出部１０５が算出した類似度の高さに基づいてキーワードベクトルのクラスタリング（関連づけ）を行い、クラスタリングの結果をデータベース１０７ａに格納する。出力部１０８は、データベース１０７ａを参照して、不図示のディスプレイなどの出力装置を介して出力する。
【００１８】
次に、文字情報分類装置１００による文字情報分類処理について、フローチャートを参照して説明する。
図２は、本発明の文字情報分類プログラムをコンピュータに実行させることによって実現される、文字情報分類装置１００の処理を示すフローチャートである。
文字情報分類装置１００が本処理を開始すると、対象文字抽出部１０１は、ＲＳＳ（RDF Site Summary）をネットワークから取得して、ハードディスク装置などの記憶装置１０９にこのＲＳＳを記憶する（Ｓ１０１）。このとき、対象文字抽出部１０１は、本装置１００のユーザが入力装置１１０から指定したＲＳＳのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、あるいはＲＳＳブックマークに格納されるＲＳＳのＵＲＬに基づいて、ＷＷＷ（World Wide Web）サーバ上に公開されているＲＳＳを取得する。そして、対象文字抽出部１０１は、この指定されたＵＲＬに対してＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）リクエスト（要求）を送信して、ＷＷＷサーバからＲＳＳを取得する。
【００１９】
その後、対象文字抽出部１０１は、取得したＲＳＳに含まれる対象文字列を抽出する。
【００２０】
キーワード抽出部１０２は、この対象文字列から所定の条件に基づいてキーワードの抽出を行う（Ｓ１０２）。本実施の形態において、キーワード抽出の条件は以下のように定める。すなわち、本実施の形態では、全角または半角で表示された英字、及び全角で表示されたカタカナのいずれかの文字が３文字以上連続する部分をキーワードとして抽出する。また、本実施の形態では、漢字が２文字以上連続する部分をキーワードとして抽出する。
【００２１】
図３は、キーワード抽出部１０２による上述の条件に基づいたキーワード抽出の一例を示す。図３において、キーワード抽出部１０２に、「形態素解析を使う場合、ＨＴＭＬのＢＲタグは・・・」という文字列が入力したとする。このとき、キーワード抽出部１０２は、上述の条件に基づいて、「形態素解析」、「場合」、「ＨＴＭＬ」の文字列をキーワードとして抽出する。そして、キーワード抽出部１０２は、ＲＳＳに含まれる対象文字情報の全体または一部毎にキーワード抽出を行う。
【００２２】
キーワード格納部１０３は、キーワード抽出部１０２が抽出した全てのキーワードを記憶装置に生成されたキーワードテーブルに記憶する（Ｓ１０２）。
キーワードベクトル生成部１０４は、キーワードテーブルに格納されたＲＳＳの全ての対象文字情報の全体または一部について、キーワードベクトルを生成する（Ｓ１０３）。本実施の形態において、キーワードベクトルとは、対象文字情報の全体または一部がキーワードテーブルにあるキーワードを含むか否かをベクトル形式で表現したものである。
【００２３】
例えば、全ての対象文字情報の全体または一部から抽出したキーワードを「Ｋ１  Ｋ２
Ｋ３  Ｋ４」とし、分類対象となる文字列を「Ｓ１  Ｓ２  Ｓ３」とした場合、それぞれの文字列がこれらのキーワードを含むか否かを０または１の数値で表現する。そして、キーワードを含むか否かの判断手法は、以下のキーワードマッチング手法によって判断する。
【００２４】
図４は、本実施の形態にかかる、キーワードベクトル生成手法の一例を示す。図４において、キーワードＫ１は、「形態素解析」である。また、キーワードＫ２は、「場合」である。また、キーワードＫ３は、「ＨＴＭＬ」である。さらに、キーワードＫ４は、「解析」である。文字列は、Ｓ１「形態素解析を使う場合、ＨＴＭＬのタグが未知語になる」、Ｓ２「形態素解析とキーワード解析を併用する場合は」、及びＳ３「ＨＴＭＬタグで改行を表すのはＢＲである」の３つである。
【００２５】
以上の条件で示された文字列Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３は、本実施の形態のキーワードマッチング手法によって、以下のようなキーワードベクトルＶ１，Ｖ２，Ｖ３として表現される。すなわち、キーワードベクトルＶ１は、文字列Ｓ１がキーワードＫ１，Ｋ２，Ｋ３を含むため、（１，１，１，０）となる。また、キーワードベクトルＶ２は、文字列Ｓ２がキーワードＫ１，Ｋ２を含むため、（１，１，０，０）となる。そして、キーワードベクトルＶ３は、文字列Ｓ３がキーワードＫ３を含むため、（０，０，１，０）となる。
【００２６】
また、キーワードマッチングは、正規表現を用いて以下のように行う。例えば、対象文字情報から抽出したキーワードの全体または一部の中にある３文字のキーワード「XYZ」より正規表現である「X[^Y]*Y[^Z]*Z」を生成する。この「*」の記号は、「直前の文字が０文字以上繰り返される」ということを示す。また、「^Y」の記号は、「Ｙではない」ということを示す。すなわち、「公取委」というキーワードに対する正規表現は、「公[^取]*取[^委]*委」である。そして、この正規表現にマッチする文字列の一例は、「公取委」「公正取引委」「公正取引委員会」となる。正規表現を生成した後、対象文字情報から抽出したキーワードの全体または一部の文字列と生成した正規表現である「X[^Y]*Y[^Z]*Z」の文字列とのキーワードマッチングを行う。
【００２７】
全ての対象文字情報の全体または一部についてキーワードベクトルを生成した後、類似度算出部１０５は、このキーワードベクトルに基づいて、２つのベクトル間の類似度（２つのキーワードベクトルの類似を求める）を求めて、その算出した類似度の結果を類似度テーブル１０５ａに記録する（Ｓ１０４）。この類似度の算出は、生成した全てのキーワードベクトルを２つずつ組み合わせて互いについて類似度を算出する。
【００２８】
そして、類似度の算出は、ベクトル間のハミング距離と比較する２つのベクトル（ベクトル１とベクトル２とする）双方のキーワード数によって、以下の式（１），（２）によって求められる。
【００２９】
（１）：  ハミング距離＝ベクトル１にあってベクトル２にないキーワードの数＋ベクトル２にあってベクトル１にないキーワードの数
（２）：  類似度＝１―ハミング距離／（ベクトル１が含むキーワード数＋ベクトル２が含むキーワード数）
【００３０】
式（１），（２）に基づいてハミング距離と類似度が算出されると、クラスタリング部１０７は、算出した類似度を元に似たような対象文字情報の全体または一部を集めたクラスタを作成する。そして、クラスタリング部１０７は、そのクラスタをクラスタテーブルに記録する（Ｓ１０５）。このとき、クラスタリング部１０７は、以下の式（３）を満たすベクトルＶｉ，Ｖｊをクラスタリング対象とする。クラスタリング部１０７は、式（３）を満たす２つのベクトルＶｉ，Ｖｊからなる一次クラスタを形成する。
【００３１】
（３）：  Ｓ（Ｖｉ，Ｖｊ）＞Ｔ    （ｉ≠ｊ，Ｓは類似度、Ｔはしきい値）
【００３２】
クラスタリング部１０７は、一次クラスタ同士を比較し、比較したクラスタ中に共通するベクトルを１つ以上含むクラスタ同士を一つに結合して、二次クラスタを形成する（Ｓ１０６）。このとき、クラスタリング部１０７は、結合された一次クラスタを削除する。
【００３３】
クラスタリング部１０７は、上述のクラスタリング処理を全てのベクトルに対して行う。また、クラスタリング部１０７は、この処理によって結合されずに残った一次クラスタをそのまま二次クラスタとする。そして、クラスタリング部１０７は、生成された二次クラスタをクラスタリング処理の最終結果とする。
【００３４】
出力部１０８は、ディスプレイなどを介して、クラスタリング処理の最終結果を出力する（Ｓ１０７）。本実施の形態において、出力部１０８からのクラスタリング処理の最終結果の出力は、例えば、ユーザのコンピュータに常駐して動作するいわゆるエージェントアプリケーションソフトウェア（以下、エージェントソフトとする）に備えられる以下の画面出力方法によってユーザに通知する。
【００３５】
本実施の形態において、クラスタリング処理の時期としては、以下の３つが挙げられる。すなわち、上記処理時期としては、例えば、（１）所定時間毎に処理を実行、（２）指定日時または曜日毎に処理を実行、及び（３）ユーザの操作に応じて処理を実行、の３通りが考えられる。本実施の形態において、クラスタリング処理の時期は上記３通りのうち、いずれの時期に応じて処理を行ってもよい。
【００３６】
また、本実施の形態に係るエージェントソフトの第一の画面出力方法は、一定時間毎に更新されたクラスタリング処理の結果を、コンピュータの画面上に表示される小さなポップアップウインドウに出力し、ユーザがこのポップアップウインドウをマウスなどのポインティングデバイスでクリックすることによって、このクラスタリング処理結果の詳細情報を画面上に出力する。
【００３７】
上記第一のクラスタリング処理結果の出力方法を実施するときに、文字情報分類装置１００の出力部１０８は、個々のクラスタに含まれる記事件数の多いものから順に、このクラスタをソート（整列）する。そして、出力部１０８は、含まれる記事件数が多いものから順にポップアップウインドウに出力する。
【００３８】
図５は、本実施の形態に係る文字情報分類装置１００によって生成されたクラスタリング処理の結果をエージェントソフトによって画面出力した方法の一例を示す図である。コンピュータの出力画面１０には、クラスタリング処理の結果がポップアップウインドウ１１によって表示される（１）。
【００３９】
ユーザは、この出力画面１０に表示されたポップアップウインドウ１１（詳細表示したポップアップウインドウ１２（２））にテキストで表示される記事情報をポインティングデバイスでクリックすると、エージェントキャラクタ１３とともに記事一覧表示１４（詳細表示した記事一覧表示１５）が表示される。この記事一覧表示１４（詳細表示した記事一覧表示１５）には、クラスタリング処理の結果に基づいて、クラスタリング処理を行ったＲＳＳの件名（対象文字情報の全体または一部）が表示されている（３）。さらに、ユーザが記事一覧表示１４から要求する記事のテキストをクリックすると、文字情報分類装置１００は、クリックした記事を画面上に表示する。
【００４０】
また、本実施の形態に係る第二の画面出力方法は、ポップアップウインドウなどの出力方法を用いずに、クラスタリング処理が完了した後（１）、あるいはユーザの操作に応じてクラスタリング処理の結果を出力する。
【００４１】
図６は、第二の画面出力方法によるＲＳＳのクラスタリング処理の結果の出力画面の一例である。図６には、クラスタリング処理の結果をクラスタに属する対象文字情報の全体または一部の件数に基づいてソート（整列）したクラスタリング処理結果画面２１、及びクラスタリング処理の結果に対して、ユーザが指定したキーワードを含む対象文字情報の全体または一部を検索し、その対象文字情報の全体または一部が属するクラスタを表示するクラスタリング処理結果画面２２の一例を示す。なお、本実施の形態において、第一の画面出力方法によってクラスタリング処理結果を表示する場合には、一定時間経過後に結果を表示するが、第二の画面出力方法によってクラスタリング処理結果を出力する場合には、上述のように処理後の経過時間に関係なく、クラスタリング処理が完了したことに応じて、あるいはユーザの操作によって結果が表示される。
【００４２】
また、図８は、クラスタリングのＲＳＳの設定画面の一例である。この設定画面１には、追加したいＲＳＳのＵＲＬを入力するテキストボックス２、テキストボックス２に入力されたＵＲＬをＵＲＬリストに追加するボタン３、ＵＲＬリストからＵＲＬを削除するボタン４、現在登録されているＵＲＬを表示するリストボックス５、リストボックス５の変更内容を反映せずに設定画面１を閉じるキャンセルボタン６、及び変更内容を反映して設定画面１を閉じるボタン７を備える。すなわち、この設定画面１は、ＲＳＳブックマークに記録された複数のＵＲＬを編集（追加・削除）するための画面である。そして、文字情報分類装置１００は、このユーザが設定画面１から設定したＵＲＬのＲＳＳに対して、クラスタリング処理を行う。
【００４３】
図９は、本実施の形態における、クラスタリング処理の実行をユーザが指示する画面の一例である。この場合（１）には、画面上に表示されたエージェントキャラクタ１３を不図示のポインティングデバイスで右クリックすることによって、ポップアップメニューが表示される。そして、ユーザは、このポップアップメニューからクラスタリング処理の指示などを入力する。
【００４４】
また、図９には、本実施の形態における、クラスタリング処理の実行をユーザが指示する画面の別の一例が示される。この場合（２）には、エージェントキャラクタ１３をユーザがポインティングデバイスでクリックすることによって、あるいは所定のタイミングに応じて自動的に表示されるメニューウインドウから、ユーザは本装置に対して指示を与え
る。このとき、このメニューには、クラスタリング処理に必要な様々な指示に関するメニューが表示される。
【００４５】
図７は、第二の画面出力方法によるＲＳＳのクラスタリング処理の結果の出力画面３１の一例である。文字情報分類装置１００は、ランキング設定画面２１、またはキーワード設定画面２２に表示されたクラスタをポインティングデバイスでクリックすると、出力画面３１を表示する。すなわち、文字情報分類装置１００は、一つのクラスタに属する複数の記事を出力画面３１から出力する。そして、ユーザが出力画面３１から所望の記事を探し出してクリックすると、コンピュータ内で既存のウェブページのブラウザアプリケーションプログラムが起動することによって、コンピュータの出力画面（ディスプレイ）には、クリックした記事のウェブページのブラウザ画面３２が表示される。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の一実施の形態である、文字情報分類装置の一例を示す。
【図２】本発明の文字情報分類プログラムをコンピュータに実行させることによって実現される、文字情報分類装置の処理を示すフローチャートである。
【図３】キーワード抽出部による上述の条件に基づいたキーワード抽出の一例を示す。
【図４】本実施の形態にかかる、キーワードベクトル生成手法の一例を示す。
【図５】文字情報分類装置によって生成されたクラスタリング処理の結果をエージェントソフトによって画面出力した方法の一例を示す図である。
【図６】第二の画面出力方法によるＲＳＳのクラスタリング処理の結果の出力画面の一例である。
【図７】第二の画面出力方法によるＲＳＳのクラスタリング処理の結果の出力画面の一例である。
【図８】クラスタリングのＲＳＳの設定画面の一例である。
【図９】本実施の形態における、クラスタリング処理の実行をユーザが指示する画面の一例である。
【符号の説明】
【００４７】
１設定画面
２テキストボックス
３ボタン
４削除ボタン
５リストボックス
６キャンセルボタン
７ボタン
１０出力画面
１１ポップアップウインドウ
１３エージェントキャラクタ
１４記事一覧表示
２１ランキング設定画面
２２キーワード設定画面
３１クラスタリング出力画面
３２ウェブページのブラウザ画面
１００文字情報分類装置
１０１対象文字抽出部
１０２キーワード抽出部
１０３キーワード格納部
１０４キーワードベクトル生成部
１０５類似度算出部
１０６類似度テーブル
１０７クラスタリング部
１０８出力部
１０９記憶装置
１１０入力装置
【図１】
2005250693.tif 000003
【図２】
2005250693.tif 000004
【図３】
2005250693.tif 000005
【図４】
2005250693.tif 000006
【図５】
2005250693.tif 000007
【図６】
2005250693.tif 000008
【図７】
2005250693.tif 000009
【図８】
2005250693.tif 000010
【図９】
2005250693.tif 000011