(57)【要約】【課題】  参照元Ｗｅｂページに掲載されている内容に基づいて、評価対象Ｗｅｂページを評価するＷｅｂページ評価システムを提供する。【解決手段】  Ｗｅｂページ評価システム２は、ネットワーク４を介してＷｅｂページのデータを記憶しているＷｅｂサーバ６ａ、６ｂ、６ｃ、・・・と接続されている。Ｗｅｂページ評価システムにおいては、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページを、Ｗｅｂサーバ６ａ、６ｂ、６ｃ、・・・の中から検索し、検索された参照元Ｗｅｂページのデータから、アンカーに対応するテキストデータを抽出する。そして、抽出されたテキストデータに基づいて、評価対象Ｗｅｂページを評価する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂページ間のリンク関係を示すリンクデータを記憶するリンクデータ記憶手段と、
前記リンクデータ記憶手段に記憶されているリンクデータに基づいて、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページを検索する参照元Ｗｅｂページ検索手段と、
前記参照元Ｗｅｂページ検索手段により検索された参照元Ｗｅｂページにおいて、前記評価対象Ｗｅｂページへのアンカーに対応するテキストデータを抽出するテキストデータ抽出手段と、
前記テキストデータ抽出手段により抽出されたテキストデータに基づいて前記評価対象Ｗｅｂページを評価する評価手段と
を備えることを特徴とするＷｅｂページ評価システム。
【請求項２】
前記テキストデータ抽出手段は、
前記参照元Ｗｅｂページを構成するタグの階層に基づいて、前記アンカーに対応するテキストデータを抽出することを特徴とする請求項１記載のＷｅｂページ評価システム。
【請求項３】
前記テキストデータ抽出手段は、
前記参照元Ｗｅｂページにおける文章の区切りを示すタグ及び文章中の文節の少なくとも一方に基づいて、前記アンカーに対応するテキストデータを抽出することを特徴とする請求項１記載のＷｅｂページ評価システム。
【請求項４】
前記テキストデータ抽出手段は、
前記参照元Ｗｅｂページにおいて、前記評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーの最も近くに存在するテキストデータを抽出することを特徴とする請求項１記載のＷｅｂページ評価システム。
【請求項５】
前記評価手段は、
前記テキストデータ抽出手段により抽出されたテキストデータの中から、所定の単語をキーワードとして抽出するキーワード抽出手段と、
前記キーワード抽出手段により抽出されたキーワードの意味を示すベクトルにより構成される多次元ベクトル空間の次元を所定の次元に圧縮する次元圧縮手段と、
前記次元圧縮手段により次元が圧縮されたベクトル空間において、任意のベクトルを軸とした座標上に前記キーワード抽出手段により抽出されたキーワードをマッピングするマッピング手段と、
前記マッピング手段によりキーワードがマッピングされたマップを表示する表示手段と
を備えることを特徴とする請求項１〜請求項４の何れか一項に記載のＷｅｂページ評価システム。
【請求項６】
前記評価手段は、
単語毎に設定されたスコアを記憶するスコア記憶手段と、
前記キーワード抽出手段により抽出されたキーワードに対応する評価語彙を、該評価語彙の意味に基づいて分類する分類手段と、
前記スコア記憶手段に記憶されているスコアに基づいて、前記分類手段により分類された評価語彙毎のスコアを算出するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段により算出されたスコアを出力するスコア出力手段と
を備えることを特徴とする請求項５記載のＷｅｂページ評価システム。
【請求項７】
前記評価手段は、
前記スコア算出手段により算出された前記分類された評価語彙毎のスコアを示すチャートを作成するチャート作成手段と、
前記チャート作成手段により作成されたチャートを出力するチャート出力手段と
を備えることを特徴とする請求項６記載のＷｅｂページ評価システム。
【請求項８】
リンクデータ記憶部に記憶されているＷｅｂページ間のリンクを示すリンクデータに基づいて、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページを検索する参照元Ｗｅｂページ検索ステップと、
前記参照元Ｗｅｂページ検索ステップで検索された参照元Ｗｅｂページにおいて、前記評価対象Ｗｅｂページへのアンカーに対応するテキストデータを抽出するテキストデータ抽出ステップと、
前記テキストデータ抽出ステップにおいて抽出されたテキストデータに基づいて、前記評価対象Ｗｅｂページを評価する評価ステップと
を含むことを特徴とするＷｅｂページ評価方法。
【請求項９】
前記テキストデータ抽出ステップにおいて、
前記参照元Ｗｅｂページを構成するタグの階層に基づいて、前記アンカーに対応するテキストデータを抽出することを特徴とする請求項８記載のＷｅｂページ評価方法。
【請求項１０】
前記テキストデータ抽出ステップにおいて、
前記参照元Ｗｅｂページにおける文章の区切りを示すタグ及び文章中の文節の少なくとも一方に基づいて、前記アンカーに対応するテキストデータを抽出することを特徴とする請求項８記載のＷｅｂページ評価方法。
【請求項１１】
前記テキストデータ抽出ステップにおいて、
前記参照元Ｗｅｂページの中で、前記評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーの最も近くに存在するテキストデータを抽出することを特徴とする請求項８記載のＷｅｂページ評価方法。
【請求項１２】
前記評価ステップは、
前記テキストデータ抽出ステップにおいて抽出されたテキストデータの中から、所定の単語をキーワードとして抽出するキーワード抽出ステップと、
前記キーワード抽出ステップにおいて抽出されたキーワードの意味を示すベクトルにより構成される多次元ベクトル空間の次元を所定の次元に圧縮する次元圧縮ステップと、
前記次元圧縮ステップにおいて次元が圧縮されたベクトル空間において、任意のベクトルを軸とした座標上に前記キーワード抽出ステップにおいて抽出されたキーワードをマッピングするマッピングステップと、
前記マッピングステップにおいてキーワードがマッピングされたマップを表示する表示ステップと
を含むことを特徴とする請求項８〜請求項１１の何れか一項に記載のＷｅｂページ評価方法。
【請求項１３】
前記評価ステップは、
前記キーワード抽出ステップにおいて抽出されたキーワードに対応する評価語彙を、該評価語彙の意味に基づいて分類する分類ステップと、
スコア記憶部に記憶されている単語毎に設定されたスコアに基づいて、前記分類ステップにおいて分類された評価語彙毎にスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記スコア算出ステップにおいて算出されたスコアを出力するスコア出力ステップと
を含むことを特徴とする請求項１２記載のＷｅｂページ評価方法。
【請求項１４】
前記評価ステップは、
前記スコア算出ステップにおいて算出された前記分類された評価語彙毎のスコアを示すチャートを作成するチャート作成ステップと、
前記チャート作成ステップにおいて作成されたチャートを出力するチャート出力ステップと
を更に含むことを特徴とする請求項１３記載のＷｅｂページ評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、Ｗｅｂページを評価するＷｅｂページ評価システム及びＷｅｂページ評価方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネット等のネットワーク上に公開されているＷｅｂページに掲載されている情報は、所定のキーワードを入力することにより検索されていた。しかし、ネットワーク上には同一のキーワードを含むＷｅｂページが大量に存在するため、所定のＷｅｂページを検索するために適切でないキーワードを入力した場合には、膨大な量のＷｅｂページが検索されてしまい、求める情報を掲載したＷｅｂページを見つけ出すことが困難であった。
【０００３】
そこで、あるＷｅｂページがネットワーク上においてどのように見られているかを示す情報を抽出し、抽出された情報を用いて適切なＷｅｂページを検索することが提案されている（非特許文献１参照）。即ち、Ｗｅｂページはネットワーク上において相互にリンクされていたり、あるＷｅｂページは他のＷｅｂページの一部として参照されていたりしている。また、あるＷｅｂページ（リンク先Ｗｅｂページ）へのリンクを設けているＷｅｂページ（リンク元Ｗｅｂページ）において、リンク先Ｗｅｂページに関連しているコンテンツには、リンク元Ｗｅｂページから見たリンク先Ｗｅｂページの内容が示されている。従って、それらのコンテンツにより示されるリンク先Ｗｅｂページの内容、即ち、リンク先Ｗｅｂページの特徴を示す情報を抽出することにより、Ｗｅｂページの検索を容易にすることができる。
【０００４】
【非特許文献１】http://www.ai.cs.scitec.kobe-u.ac.jp/research/CS24abst/ryo_shuron.html
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、Ｗｅｂページの検索を容易にすべく、上述の非特許文献１に示すようにＷｅｂページの特徴を示す情報の抽出等が行われているが、それらの情報を用いてＷｅｂページを評価することは行われていない。例えば、企業等は、Ｗｅｂページ上において新商品や新サービスを紹介する情報等を開示しているが、そのＷｅｂページに掲載されている情報がネットワーク上においてどのように評価されているかは、企業において、重要な情報であるにも拘わらず、適切な評価が行われていない。即ち、従来のＷｅｂページの評価は、Ｗｅｂサイトのアクセスログを分析することや、ＷｅｂサイトのデザインやＷｅｂサイトの使い勝手等を分析することにより行われており、Ｗｅｂページに掲載されている情報が他のＷｅｂページにおいてどのように参照されているかに基づくＷｅｂページの評価は行われていなかった。
【０００６】
この発明の課題は、評価対象Ｗｅｂページを参照している参照元Ｗｅｂページのテキストに基づいて、評価対象Ｗｅｂページを評価するＷｅｂページ評価システム及びＷｅｂページ評価方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１記載のＷｅｂページ評価システムは、Ｗｅｂページ間のリンク関係を示すリンクデータを記憶するリンクデータ記憶手段と、前記リンクデータ記憶手段に記憶されているリンクデータに基づいて、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページを検索する参照元Ｗｅｂページ検索手段と、前記参照元Ｗｅｂページ検索手段により検索された参照元Ｗｅｂページにおいて、前記評価対象Ｗｅｂページへのアンカーに対応するテキストデータを抽出するテキストデータ抽出手段と、前記テキストデータ抽出手段により抽出されたテキストデータに基づいて前記評価対象Ｗｅｂページを評価する評価手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
この請求項１記載のＷｅｂページ評価システムによれば、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページから抽出されたアンカーに対応するテキストデータに基づいて、評価対象Ｗｅｂページを評価している。即ち、評価対象Ｗｅｂページについて記載されたテキストデータに基づいて評価対象Ｗｅｂページを評価しているため、評価対象Ｗｅｂページに掲載されている内容、例えば、評価対象Ｗｅｂページにおいて紹介されている商品やサービスに関する評価を行うことができる。
【０００９】
また、請求項２記載のＷｅｂページ評価システムは、前記テキストデータ抽出手段が前記参照元Ｗｅｂページを構成するタグの階層に基づいて、前記アンカーに対応するテキストデータを抽出することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３記載のＷｅｂページ評価システムは、前記テキストデータ抽出手段が、前記参照元Ｗｅｂページにおける文章の区切りを示すタグ及び文章中の文節の少なくとも一方に基づいて、前記アンカーに対応するテキストデータを抽出することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項４記載のＷｅｂページ評価システムは、前記テキストデータ抽出手段が前記参照元Ｗｅｂページにおいて、前記評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーの最も近くに存在するテキストデータを抽出することを特徴とする。
【００１２】
これらの請求項２〜請求項４記載のＷｅｂページ評価システムによれば、タグ階層、文章の区切りを示すタグと文章中の文節の少なくとも一方、テキストの存在位置の何れかに基づいて参照元Ｗｅｂページのデータの中から、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーに対応するテキストデータを抽出している。従って、様々な形式により構成されている参照元Ｗｅｂページの中から、適切に評価対象Ｗｅｂページに関するテキストデータを抽出し、適切なデータを用いて評価対象Ｗｅｂページの評価を行うことができる。
【００１３】
また、請求項５記載のＷｅｂページ評価システムは、前記評価手段が、前記テキストデータ抽出手段により抽出されたテキストデータの中から、所定の単語をキーワードとして抽出するキーワード抽出手段と、前記キーワード抽出手段により抽出されたキーワードの意味を示すベクトルにより構成される多次元ベクトル空間の次元を所定の次元に圧縮する次元圧縮手段と、前記次元圧縮手段により次元が圧縮されたベクトル空間において、任意のベクトルを軸とした座標上に前記キーワード抽出手段により抽出されたキーワードをマッピングするマッピング手段と、前記マッピング手段によりキーワードがマッピングされたマップを表示する表示手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
この請求項５記載のＷｅｂページ評価システムによれば、参照元Ｗｅｂページから抽出されたテキストデータから抽出されたキーワードの意味を示すベクトルにより多次元ベクトル空間を構成し、その多次元ベクトル空間において各キーワードをマッピングしたマップを表示している。即ち、抽出された各キーワードの意味を示すベクトルのそれぞれが次元を有する多次元ベクトル空間において、多次元ベクトル空間の次元を所定の次元に圧縮し、次元が圧縮されたベクトル空間において各キーワードをマッピングしたマップを表示している。従って、キーワードがマッピングされたマップを参照することにより、例えば、キーワードの位置がほぼ同一の場合には、各参照元Ｗｅｂページにおける評価対象Ｗｅｂページに関するテキストの内容が非常に類似していること等を視覚的に容易に把握することができる。また、例えば、キーワードの位置が適度に散らばっている場合には、各参照元Ｗｅｂページの作成者等の評価を反映した内容となっていることを視覚的に容易に把握することができる。そのため、評価対象Ｗｅｂページの内容に関する評価を記載した適切なテキストデータを用いて、適切な評価を行うことができる。
【００１５】
また、請求項６記載のＷｅｂページ評価システムは、前記評価手段が、単語毎に設定されたスコアを記憶するスコア記憶手段と、前記キーワード抽出手段により抽出されたキーワードに対応する評価語彙を、該評価語彙の意味に基づいて分類する分類手段と、前記スコア記憶手段に記憶されているスコアに基づいて、前記分類手段により分類された評価語彙毎のスコアを算出するスコア算出手段と、前記スコア算出手段により算出されたスコアを出力するスコア出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
この請求項６記載のＷｅｂページ評価システムによれば、抽出されたキーワードに対応する評価語彙、即ち、キーワードを主部とした場合に対応する述部に含まれる語であって形容詞や副詞である語を、意味に基づいて、例えば、絶対的な語彙、一般的な語彙、相対的な語彙及び文脈依存語彙の何れかに分類する。そして、分類された評価語彙毎に、例えば、絶対的な語彙、一般的な語彙、相対的な語彙及び文脈依存語彙毎にスコアを算出し出力している。従って、評価対象Ｗｅｂページ、例えば、新商品を紹介した評価対象Ｗｅｂページに対する評価を数値により容易に把握することができ、新商品等に関するマーケティングにおける有用な資料を得ることができる。
【００１７】
また、請求項７記載のＷｅｂページ評価システムは、前記評価手段が、前記スコア算出手段により算出された前記分類された評価語彙毎のスコアを示すチャートを作成するチャート作成手段と、前記チャート作成手段により作成されたチャートを出力するチャート出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
この請求項７記載のＷｅｂページ評価システムによれば、分類された評価語彙毎のスコア、例えば、絶対的な語彙、一般的な語彙、相対的な語彙及び文脈依存語彙毎のスコアを、例えば、ベクトルにより示したチャートを作成し出力している。従って、評価対象Ｗｅｂページの評価が肯定的な評価か否定的な評価かを視覚的に容易に把握することができる。
【００１９】
また、請求項８記載のＷｅｂページ評価方法は、リンクデータ記憶部に記憶されているＷｅｂページ間のリンクを示すリンクデータに基づいて、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページを検索する参照元Ｗｅｂページ検索ステップと、前記参照元Ｗｅｂページ検索ステップで検索された参照元Ｗｅｂページにおいて、前記評価対象Ｗｅｂページへのアンカーに対応するテキストデータを抽出するテキストデータ抽出ステップと、前記テキストデータ抽出ステップにおいて抽出されたテキストデータに基づいて、前記評価対象Ｗｅｂページを評価する評価ステップとを含むことを特徴とする。
【００２０】
この請求項８記載のＷｅｂページ評価方法によれば、評価対象Ｗｅｂページについて記載されたテキストデータに基づいて評価対象Ｗｅｂページを評価している。従って、評価対象Ｗｅｂページの見られ方、即ち、評価対象Ｗｅｂページに掲載されている内容に関する評価を行うことができる。
【００２１】
また、請求項９記載のＷｅｂページ評価方法は、前記テキストデータ抽出ステップにおいて、前記参照元Ｗｅｂページを構成するタグの階層に基づいて、前記アンカーに対応するテキストデータを抽出することを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１０記載のＷｅｂページ評価方法は、前記テキストデータ抽出ステップにおいて、前記参照元Ｗｅｂページにおける文章の区切りを示すタグ及び文章中の文節の少なくとも一方に基づいて、前記アンカーに対応するテキストデータを抽出することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１１記載のＷｅｂページ評価方法は、前記テキストデータ抽出ステップにおいて、前記参照元Ｗｅｂページの中で、前記評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーの最も近くに存在するテキストデータを抽出することを特徴とする。
【００２４】
これらの請求項９〜請求項１１記載のＷｅｂページ評価方法によれば、タグ階層、文章の区切りを示すタグと文章中の文節の少なくとも一方、テキストの存在位置の何れかに基づいて参照元Ｗｅｂページのデータの中から、評価対象Ｗｅｂページに関するテキストデータを抽出している。従って、異なる形式により構成されている各参照元Ｗｅｂページから評価対象Ｗｅｂページに関するテキストデータを確実に抽出することができ、適切なテキストデータを用いて評価対象Ｗｅｂページの評価を行うことができる。
【００２５】
また、請求項１２記載のＷｅｂページ評価方法は、前記評価ステップが、前記テキストデータ抽出ステップにおいて抽出されたテキストデータの中から、所定の単語をキーワードとして抽出するキーワード抽出ステップと、前記キーワード抽出ステップにおいて抽出されたキーワードの意味を示すベクトルにより構成される多次元ベクトル空間の次元を所定の次元に圧縮する次元圧縮ステップと、前記次元圧縮ステップにおいて次元が圧縮されたベクトル空間において、任意のベクトルを軸とした座標上に前記キーワード抽出ステップにおいて抽出されたキーワードをマッピングするマッピングステップと、前記マッピングステップにおいてキーワードがマッピングされたマップを表示する表示ステップとを含むことを特徴とする。
【００２６】
この請求項１２記載のＷｅｂページ評価方法によれば、参照元Ｗｅｂページから抽出されたテキストデータから抽出されたキーワードの意味を示すベクトルの各々により形成される多次元ベクトル空間の次元を所定の次元に圧縮し、圧縮された次元のベクトル空間の座標上に各キーワードをマッピングして表示している。従って、マッピングされたキーワードを参照し、例えば、キーワードの位置が適度に散らばっているテキストデータ群を用いて、適切に評価対象Ｗｅｂページの内容に関する評価を行うことができる。
【００２７】
また、請求項１３記載のＷｅｂページ評価方法は、前記評価ステップが、前記キーワード抽出ステップにおいて抽出されたキーワードに対応する評価語彙を、該評価語彙の意味に基づいて分類する分類ステップと、スコア記憶部に記憶されている単語毎に設定されたスコアに基づいて、前記分類ステップにおいて分類された評価語彙毎にスコアを算出するスコア算出ステップと、前記スコア算出ステップにおいて算出されたスコアを出力するスコア出力ステップとを含むことを特徴とする。
【００２８】
この請求項１３記載のＷｅｂページ評価方法によれば、抽出されたキーワードに対応する評価語彙、即ち、キーワードを主部とした場合に対応する述部に含まれる語であって形容詞や副詞である語を、意味に基づいて、例えば、絶対的な語彙、一般的な語彙、相対的な語彙及び文脈依存語彙の何れかに分類する。そして、分類された評価語彙毎に、例えば、絶対的な語彙、一般的な語彙、相対的な語彙及び文脈依存語彙毎にスコアを算出し出力している。従って、評価対象Ｗｅｂページの評価を数値により容易に把握することができ、新商品に関するマーケティングにおける有用な資料を得ることができる。
【００２９】
また、請求項１４記載のＷｅｂページ評価方法は、前記評価ステップが、前記スコア算出ステップにおいて算出された前記分類された評価語彙毎のスコアを示すチャートを作成するチャート作成ステップと、前記チャート作成ステップにおいて作成されたチャートを出力するチャート出力ステップとを更に含むことを特徴とする。
【００３０】
この請求項１４記載のＷｅｂページ評価方法によれば、分類された評価語彙毎のスコア、例えば、絶対的な語彙、一般的な語彙、相対的な語彙及び文脈依存語彙毎のスコアを、例えば、ベクトルにより示したチャートを作成し出力している。従って、評価対象Ｗｅｂページ、例えば、新商品を紹介した評価対象Ｗｅｂページに対する評価が肯定的な評価か否定的な評価か等を視覚的に容易に把握することができる。
【発明の効果】
【００３１】
この発明のＷｅｂページ評価システムによれば、Ｗｅｂページ間のリンク関係を示すリンクデータに基づいて、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページを検索し、参照元Ｗｅｂページのデータからアンカーに対応するテキストデータを抽出して、抽出されたテキストデータに基づいて評価対象Ｗｅｂページを評価している。従って、アクセスログやＷｅｂページのデザインに基づいてＷｅｂページを評価する場合と異なり、評価対象Ｗｅｂページに掲載されている内容、例えば、Ｗｅｂページに掲載されている商品がネットワーク上においてどのように評価されているかを的確に知ることができる。そのため、評価結果を、例えば、商品に関するマーケティングの有用な資料として用いることができる。
【００３２】
また、この発明のＷｅｂページ評価方法によれば、Ｗｅｂページ間のリンク関係を示すリンクデータに基づいて、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページを検索し、検索されたＷｅｂページのデータからアンカーに対応するテキストデータを抽出して、抽出されたテキストに基づいて評価対象Ｗｅｂページを評価している。従って、評価対象Ｗｅｂページがネットワーク上においてどのように見られているかを示す評価結果を得ることができる。そのため、評価対象Ｗｅｂページを評価することにより、評価対象Ｗｅｂページで紹介されている商品やサービスの評価を得ることができ、評価結果を商品やサービスの改良に関する有用な資料や、商品に関するマーケティングの有用な資料として用いることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムについて説明する。
【００３４】
図１は、この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムを含むシステム全体のブロック構成図である。図１に示すように、Ｗｅｂページ評価システム２は、ネットワーク４を介してＷｅｂサーバ６ａ、６ｂ、６ｃ、・・・と接続されている。Ｗｅｂサーバ６ａ、６ｂ、６ｃ、・・・は、ネットワーク４を介して接続可能な各種Ｗｅｂページ等のデータを記憶しており、任意のプロバイダ等により管理されている。
【００３５】
図２は、この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムのブロック構成図である。Ｗｅｂページ評価システム２は、図２に示すように、Ｗｅｂページ評価システム２におけるデータの処理を制御するデータ制御部１０を備えている。データ制御部１０には、Ｗｅｂサーバ６ａ、６ｂ、６ｃ、・・・との間の通信を制御する通信制御部１２、ＷｅｂページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）等を入力する入力部１４及びＷｅｂページのインデックスを記憶するＷｅｂページインデックス記憶部１６が接続されている。また、データ制御部１０には、単語毎に設定されたスコア等を記憶する辞書データ記憶部１８、Ｗｅｂページのデータ等を記憶するデータ記憶部２０及びＷｅｂページ等を表示する表示部２２が接続されている。
【００３６】
Ｗｅｂページインデックス記憶部１６には、Ｗｅｂページのインデックス、即ち、インターネット等を介して情報を公開しているＷｅｂページのＵＲＬ及びＷｅｂページのデータ等が一覧形式により記憶されている。このＷｅｂページのインデックスは、例えば、クローラー（Ｃｒａｗｌｅｒ）等の自動巡航型プログラムを用いて定期的に収集され、Ｗｅｂページインデックス記憶部１６に記憶される。なお、クローラーは、Ｗｅｂページ内に設けられているリンク（リンクを示すアンカー）を辿って次々にＷｅｂページにアクセスしていくことによりＷｅｂページのデータを収集し、Ｗｅｂページのインデックスを作成するプログラムである。また、クローラーがＷｅｂページ内のリンクを辿って次々に新たなＷｅｂページにアクセスしていくため、Ｗｅｂページ間のリンク関係を示すデータ、即ち、何れのＷｅｂページから何れのＷｅｂページに対するリンクが設けられているかを示すデータ（順リンクデータ）もＷｅｂページインデックス記憶部１６に記憶される。
【００３７】
また、辞書データ記憶部１８には、単語毎に設定されたスコア、即ち、単語毎に設定された評価ポイントを示すデータが記憶されている。例えば、主部の如何によらずプラスの意味を表す「美しい」、「よい」、「本格的」等の単語に対して設定されている評価ポイントや、主部の如何によらずマイナスの意味を表す「つまらない」、「悪い」、「稚拙な」等の単語に対して設定されている評価ポイント等を示すデータがスコアとして記憶されている。また、辞書データ記憶部１８には、辞書データ、即ち、テキストを形態素解析する際に用いられるデータが記憶されている。辞書データには、例えば、形態素、形態素の品詞、意味、活用の種類や活用形等のデータが含まれている。なお、形態素とは、これ以上に細かくすると意味がなくなってしまう最小の文字列のことである。
【００３８】
また、データ記憶部２０には、Ｗｅｂページのデータ、例えば、入力部１４を介して入力されたＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）に対応するＷｅｂページのデータや、入力部１４を介して入力されたキーワード等に基づいて検索されたＷｅｂページのデータ等が記憶される。更に、データ記憶部２０には、辞書データ記憶部１８に記憶されている辞書データを用いたテキストの形態素解析の結果を示すデータ等が記憶される。
【００３９】
次に、図３のフローチャートを参照して、この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムにおけるＷｅｂページの評価について説明する。なお、以下においては、新商品に関する情報を掲載した企業のＷｅｂページを評価する場合を例として説明する。
【００４０】
まず、評価対象となるＷｅｂページ（評価対象Ｗｅｂページ）を検索する（ステップＳ１０）。即ち、入力部１４を介して入力されたＵＲＬやキーワード等に基づいて評価対象Ｗｅｂページを検索する。例えば、入力部１４を介して評価対象ＷｅｂページのＵＲＬが入力された場合には、Ｗｅｂサーバ６ａ、６ｂ、６ｃ、・・・の何れかに記憶されているＷｅｂページの中から、入力されたＵＲＬに対応するＷｅｂページのデータが検索され、検索された評価対象Ｗｅｂページのデータが通信制御部１２を介して受信されデータ記憶部２０に記憶される。また、データ記憶部２０に記憶された評価対象Ｗｅｂページのデータに基づいて、検索された評価対象Ｗｅｂページが表示部２２に表示される。
【００４１】
なお、入力部１４を介してキーワード、例えば、企業名及び商品名等が入力された場合には、入力された企業名及び商品名を含むＷｅｂページがＷｅｂサーバ６ａ、６ｂ、６ｃ、・・・に記憶されているＷｅｂページの中から検索され、検索されたＷｅｂページのＵＲＬを示すデータが通信制御部１２を介して受信される。そして、受信されたデータに基づいて、検索されたＷｅｂページのＵＲＬが一覧形式で表示部２２に表示される。この場合には、表示部２２に表示されているＷｅｂページのＵＲＬ中から、評価対象Ｗｅｂページに該当するＵＲＬをマウス等のポインティングデバイスを用いてクリックし、クリックしたＷｅｂページのデータを通信制御部１２を介してＷｅｂサーバ６ａ、６ｂ、６ｃ、・・・の何れかから取得する。次に、取得されたＷｅｂページのデータに基づいて、表示部２２にＷｅｂページを表示し、評価対象Ｗｅｂページか否かの確認を行う等により評価対象Ｗｅｂページを決定する。評価対象Ｗｅｂページとして決定されたＷｅｂページのデータは、データ記憶部２０に記憶される。
【００４２】
データ記憶部２０に記憶された評価対象Ｗｅｂページのデータには、後述する自然言語解析処理が施され、評価対象Ｗｅｂページの特徴を示すキーワードが抽出され、抽出されたキーワードは評価対象Ｗｅｂページのデータと共にデータ記憶部２０に記憶される。
【００４３】
次に、ステップＳ１０において検索された評価対象Ｗｅｂページへのリンクを設けている参照元Ｗｅｂページを検索する（ステップＳ１１）。即ち、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含むＷｅｂページ（参照元Ｗｅｂページ）を検索する。ここで、参照元Ｗｅｂページは、Ｗｅｂページインデックス記憶部１６に記憶されている順リンクデータに基づいて、Ｗｅｂページ間のリンクを逆に辿ることによって検索される。なお、検索された参照元Ｗｅｂページのデータは、Ｗｅｂサーバ６ａ、６ｂ、６ｃ、・・・の何れかから通信制御部１２を介して取得され、データ記憶部２０に記憶される。
【００４４】
次に、ステップＳ１１において検索された各参照元Ｗｅｂページのデータから、評価対象Ｗｅｂページへのアンカーに対応するテキストデータを抽出する（ステップＳ１２）。即ち、参照元Ｗｅｂページにおいて、評価対象Ｗｅｂページの内容を説明しているテキストデータを、データ記憶部２０に記憶されている各参照元Ｗｅｂページのデータから抽出する。
【００４５】
ここで、Ｗｅｂページを作成する際にアンカーを設ける位置や、アンカーに対応するテキストを掲載する位置等に関する規則等は、一般には設けられていない。そのため、作成者は任意の形式で自由にＷｅｂページを作成することができることから、参照元Ｗｅｂページの形式は統一されていない。従って、以下に説明する基準に基づいて何れのアンカーに対して何れのテキストが対応するのかを特定し、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーに対応するテキストデータを抽出する。
【００４６】
まず、Ｗｅｂページのテキストの中にアンカーが組み込まれておらず、テキストとアンカーが異なる階層に表示されている場合には、タグの階層構造を辿ることにより、アンカーに対応するテキストを特定し該テキストデータを抽出する。即ち、アンカーが表示されている階層に最も近い階層に表示されているテキストが、アンカーに対応するテキストとして特定され、特定されたテキストデータが抽出される。
【００４７】
また、Ｗｅｂページ中に複数のアンカーが含まれており、かつ、テキストとアンカーがタグ階層のないフラットな階層に表示されている場合には、文章の区切りタグ（＜ＢＲ＞等）や、文節により、各アンカーに対応するテキストを特定する。例えば、文章の区切りタグにより区切られた段落内にアンカーが存在する場合には、その段落のテキストが段落内に存在するアンカーに対応するテキストとして特定され、特定されたテキストデータが抽出される。なお、アンカーに対応するテキストは、文章の区切りタグ及び文節の一方、又は、文章の区切りタグ及び文節の両方の何れかに基づいて特定することができる。
【００４８】
更に、Ｗｅｂページ中に複数のアンカーが含まれており、かつ、多層型の階層となっているＷｅｂページにおいては、アンカーの最も近くに存在するテキストを、各アンカーに対応するテキストとして特定し、特定されたテキストデータを抽出する。なお、Ｗｅｂページ中に複数のアンカーが存在する場合には、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーに対応するテキストデータのみ、即ち、評価対象Ｗｅｂページに関する内容を示すテキストデータのみが抽出されデータ記憶部２０に記憶される。また、抽出されたテキストデータは、該テキストデータが抽出された参照元ＷｅｂページのＵＲＬに対応させてデータ記憶部２０に記憶される。
【００４９】
次に、ステップＳ１２において抽出されたテキストデータに対してタグ解析処理を施す（ステップＳ１３）。即ち、Ｗｅｂページは一般的にＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）と呼ばれるマークアップ言語により記述されており、このＨＴＭＬの中にはテキストの構造を示す構造タグやテキストを修飾する修飾タグが含まれている。従って、抽出されたテキストデータにタグ解析処理を施すことにより、評価対象Ｗｅｂページの評価に不要なデータ、例えば、改行を示す＜ＢＲ＞、水平線を示す＜ＨＬ＞及びインデントを示す＜ＢＬＯＣＫＱＵＯＴＥ＞等の修飾タグにより示されるテキストの見栄えに関するデータ等を削除する。
【００５０】
次に、タグ解析処理が施されたテキストに自然言語解析処理を施す（ステップＳ１４）。即ち、データ記憶部２０に記憶されているテキストを形態素解析することにより、テキストを単語に分解し、辞書データ記憶部１８に記憶されている辞書データに基づいて分解された各単語の品詞を特定する等の処理を行う。また、各単語の出現頻度、即ち、テキスト中に同一の単語が出現する頻度を算出し、算出された単語毎の出現頻度をテキストデータに対応させてデータ記憶部２０に記憶する。更に、テキストを構文解析することにより、単語間の係り受けの関係を分析し、分析結果をテキストデータに対応させてデータ記憶部２０に記憶する。なお、形態素解析において、例えば、辞書データ記憶部１８に、辞書データとして同義語のデータが記憶されている場合には、「商品」、「製品」、「品物」等の同義語を代表的な単語に統一してまとめる処理を行うようにしてもよい。また、ひらがな、カタカナ、固有名詞の省略形等の表記のゆれについても、代表的な表記に統一するようにしてもよい。
【００５１】
次に、テキストデータからキーワードを抽出する（ステップＳ１５）。即ち、データ記憶部２０に記憶されている単語毎の出現頻度に基づいて、出現頻度が所定の値以上になっている単語をキーワードとして抽出する。なお、出現頻度が所定の値以上になっている単語の数が所定の数以上となっている場合には、例えば、出現頻度が高い順に上位１０までの単語をキーワードとして抽出する等のようにしてもよい。また、抽出されたキーワードは、テキストデータに対応させてデータ記憶部２０に記憶される。
【００５２】
ステップＳ１１において検索された参照元Ｗｅｂページの中で、キーワードの抽出が行われていない参照元Ｗｅｂページが存在する場合には（ステップＳ１６）、ステップＳ１２に戻りステップＳ１２〜ステップＳ１５に示す処理を行う。
【００５３】
図４は、この発明の実施の形態に係るＷｅｂページのテキストデータから抽出されたキーワードの一例を示す図である。図４においては、５つの参照元Ｗｅｂページのテキスト（テキスト１〜テキスト５）のデータからそれぞれ抽出されたキーワードを示している。図４に示すように、テキスト１のデータからは、「ＨＤＤ」、「ＤＶＤ」、「映像」、「レコーダ」、「ＰＸＳ」及び「ゲーム」という単語がキーワードとして抽出されており、テキスト２のデータからは、「ＤＶＤ」、「レコーダ」、「低価格」、「コピー」及び「ＰＸＳ」という単語がキーワードとして抽出されている。同様に、テキスト３のデータからは、「ＨＤＤ」、「ＤＶＤ」、「レコーダ」及び「ＰＸＳ」が、テキスト４のデータからは、「ＨＤＤ」、「ＤＶＤ」、「レコーダ」、「ゲーム」及び「ハード」が、テキスト５のデータからは、「シャープ」、「透明感」及び「フォルム」という単語がそれぞれキーワードとして抽出されている。
【００５４】
ステップＳ１６において、ステップＳ１１において検索された全ての参照元Ｗｅｂページについてキーワードの抽出が行われたと判断された場合には、参照元Ｗｅｂページのキーワードと評価対象Ｗｅｂページのキーワードとのマッチングを行う（ステップＳ１７）。即ち、評価対象Ｗｅｂページの内容に言及しているテキストと、評価対象Ｗｅｂページの内容に言及していないテキストとを、キーワードマッチングを行うことにより区別する。
【００５５】
ここで、評価対象Ｗｅｂページの内容に言及していないテキストとは、例えば、評価対象Ｗｅｂページの内容を要約したテキストや、評価対象Ｗｅｂページの内容をコピーしたテキストである。これらのテキストから抽出されたキーワードと評価対象Ｗｅｂページのキーワードとは、必然的に重複するキーワードが多くなり、キーワードマッチングの値が高くなる。また、例えば、評価対象Ｗｅｂページの内容と関係が薄いテキストも、評価対象Ｗｅｂページの内容に言及していないテキストとなる。このようなテキストから抽出されたキーワードと評価対象Ｗｅｂページのキーワードとは、重複するキーワードが少なくなり、キーワードマッチングの値が低くなる。従って、キーワードマッチングの結果が所定の上限値を超えているテキスト、所定の下限値を下回っているテキストは、評価対象Ｗｅｂページの内容に言及していないテキスト、即ち、評価対象Ｗｅｂページを評価する際に不要なテキストであると判断される。そして、キーワードマッチングの結果が所定の範囲内の値を示し、評価対象Ｗｅｂページの内容に言及していると判断されたテキストのみが評価対象Ｗｅｂページの評価に有用なテキストとなる。なお、評価対象Ｗｅｂページの評価に不要であると判断されたテキストデータは、データ記憶部２０から削除される。
【００５６】
次に、ステップＳ１８において、各参照元Ｗｅｂページの各テキストから抽出されたキーワードと、評価対象Ｗｅｂページのキーワードとのキーワードマッチングが行われたと判断された場合には、出現頻度に基づいてキーワードの意味を示すベクトルにより構成される多次元ベクトル空間の次元を所定の次元に圧縮する（ステップＳ１９）。即ち、各キーワードの意味をそれぞれベクトルにより示した場合、それぞれのベクトルが一つ一つの次元を形成することになる。従って、例えば、図４に示すように、１２のキーワードが存在する場合には、１２のベクトルにより１２次元のベクトル空間が形成されるため、多次元ベクトル空間を所定の次元空間に圧縮する。
【００５７】
図５及び図６は、この発明の実施の形態に係る多次元ベクトル空間の次元圧縮の一例を説明するための図である。図５に示すように、各参照元Ｗｅｂページから抽出されたテキストにおいて、キーワード「ＤＶＤ」とキーワード「レコーダ」との出現状況が同一であるため、キーワード「ＤＶＤ」とキーワード「レコーダ」とを次元圧縮し、「ＤＶＤ」によりキーワード「ＤＶＤ」及びキーワード「レコーダ」を代表させる。また、キーワード「低価格」とキーワード「コピー」はテキスト２にのみ出現するキーワードであるため、キーワード「低価格」とキーワード「コピー」とを次元圧縮し「低価格」によりキーワード「低価格」及びキーワード「コピー」を代表させる。更に、キーワード「シャープ」、キーワード「透明感」及びキーワード「フォルム」はテキスト５にのみ出現するキーワードであるため、キーワード「シャープ」、キーワード「透明感」及びキーワード「フォルム」を次元圧縮し、「フォルム」によりキーワード「シャープ」、キーワード「透明感」及びキーワード「フォルム」を代表させる。
【００５８】
また、図６に示すように、キーワード「ＤＶＤ」は、５つのテキストのうち４つのテキストに出現しており、評価対象Ｗｅｂページを説明するテキストを表すキーワードの中では最も特徴となりにくいキーワードである。また、キーワード「ＤＶＤ」が出現するテキストは、キーワード「ＨＤＤ」又はキーワード「低価格」を含むテキストの集合と等しくなっているため、キーワード「ＤＶＤ」の次元を圧縮する。
【００５９】
また、圧縮されたベクトル空間におけるテキスト１〜テキスト５の位置をベクトル表現により示すと共に、テキスト１〜５のノルムを算出する。即ち、図６に示す７つのキーワード「ＨＤＤ」、「映像」、「低価格」、「ＰＸＳ」、「ゲーム」、「ハード」、「フォルム」のそれぞれのベクトルにより構成される多次元ベクトル空間において、テキスト１は（１，１，０，１，１，０，０）、テキスト２は（０，０，１，１，０，０，０）、テキスト３は（１，０，０，１，０，０，０）、テキスト４は（１，０，０，０，１，１，０）、テキスト５は（０，０，０，０，０，０，１）という値を持つベクトルとして表現することができる。また、テキスト１のノルムは「√４」、テキスト２のノルムは「√２」、テキスト３のノルムは「√２」、テキスト４のノルムは「√３」、テキスト５のノルムは「√１」となる。なお、ベクトル空間においてベクトルをｘ＝｛ｘ１、ｘ２、・・・、ｘｎ｝とすると、‖ｘ‖＝（Σｘｉｒ）１／ｒで算出される値のことをノルムと言い、直交座標系のベクトル空間ではベクトルの長さを意味している。
【００６０】
次に、ステップＳ１９において次元圧縮されたベクトル空間において、任意のベクトルを軸とした座標上にキーワードをマッピングし（ステップＳ２０）、キーワードがマッピングされたマップを表示部２２に表示する（ステップＳ２１）。例えば、多次元空間ベクトルと対応させたテキスト同士のベクトル空間における角度（角度のｃｏｓｉｎｅ値）を算出し、軸の候補を特定する。即ち、下記の表１に示す数式に基づいて各テキスト間のなす角度のｃｏｓｉｎｅ値を算出し、算出された値を図７に示すようにデータ記憶部２０に記憶する。そして、算出された値に基づいて、テキスト１〜テキスト５の中の何れかを軸として特定し、特定されたテキストを軸とした座標上にキーワードをマッピングし表示部２２に表示する。
【００６１】
【表１】
2005339419.tif 000003
図８は、この発明の実施の形態に係るキーワードがマッピングされたマップの一例を示す図である。図８は、テキスト１を横軸、テキスト２を縦軸とした場合を示しており、この場合には、テキスト３の座標が（０．７０７１，０．５）、テキスト４の座標が（０．５７７４，０）、テキスト５の座標が（０，０）となる。また、キーワードの座標、例えば、キーワード「ＨＤＤ」の座標、（１／２，０）＝（０．５，０）、キーワード「低価格」の座標（０，１／√２）＝（０，０．７０７１）、キーワード「ＰＸＳ」の座標（１／２，１／√２）＝（０．５，０．７０７１）を算出し、算出された座標に基づいて、キーワードを座標上にマッピングしている。また、図８においては、キーワードと共にテキスト３〜テキスト５もテキスト１及びテキスト２を軸とする座標上にマッピングしている。
【００６２】
なお、ステップＳ２０においては、テキスト同士のなす角度のｃｏｓｉｎｅ値を算出することにより軸を決定しキーワードをマッピングしているが、キーワード同士のなす角度のｃｏｓｉｎｅ値を算出して軸を定め、キーワードを座標上にマッピングするようにしてもよい。例えば、図９に示すように、任意のキーワードの意味を示すベクトルを軸とする座標上において、データ記憶部２０に記憶されているテキストの構文解析の結果に基づいて、キーワードの係り受けをマッピングするようにしてもよい。即ち、「アイテム」と「美しい」、「ＰＸＳ」と「安い」、「ソフト」と「よい」等の係り受けを座標上にマッピングし、表示部２２に表示するようにしてもよい。
【００６３】
次に、抽出されたキーワードに対応する評価語彙を、該評価語彙の意味に基づいて分類する（ステップＳ２２）。即ち、抽出されたキーワードに対応し、評価対象Ｗｅｂページの評価を示す評価語彙を、その意味に基づいて分類する。ここで、評価語彙とは、キーワードが抽出されたテキストデータに対する構文解析において、キーワードを主部とした場合に、主部であるキーワードに係る述部として示される語の内、形容詞又は副詞である単語であり、例えば、キーワード「アイテム」を主部とした場合に、キーワード「アイテム」に対応する述部に含まれる形容詞「美しい」や、キーワード「アイテム」に対応する述部に含まれる副詞「本格的」等の単語である。
【００６４】
従って、評価対象Ｗｅｂページの評価を示す評価語彙、例えば、図９に示すマップに表示されているキーワードの係り受けにより示される評価語彙を、「絶対的な語彙」、「一般的な語彙」、「相対的な語彙」及び「文脈依存語彙」に分類する。即ち、「絶対的な語彙」には、主部の如何に拘わらず正（プラス）の評価となる形容詞や副詞が該当し、図９に示される評価語彙の中では、「美しい」、「よい」、「本格的」が該当する。「一般的な語彙」には、稀な場合を除いて正（プラス）の評価となる形容詞や副詞が該当し、図９に示される評価語彙の中では、「安い」、「シャープ」が該当する。「相対的な語彙」には、主部との結合により、正（プラス）負（マイナス）に評価が分かれる形容詞や副詞が該当し、図９に示される評価語彙の中では、「多い」、「単純」が該当する。「文脈依存語彙」には、文脈を解析することによって、評価が定まる形容詞や副詞が該当し、図９に示される評価語彙の中では、「一般的」が該当する。
【００６５】
次に、ステップＳ２２において分類された評価語彙のスコアを算出して評価対象Ｗｅｂページの評価結果を示すレーダーチャートを作成し（ステップＳ２３）、作成されたレーダーチャートを表示部２２に表示する（ステップＳ２４）。即ち、ステップＳ２２において分類された評価語彙毎に、例えば、「絶対的な語彙」、「一般的な語彙」、「相対的な語彙」及び「文脈依存語彙」に分類された各評価語彙のスコアを辞書データ記憶部１８に記憶されているスコアの中から抽出し、抽出されたスコアに基づいて上記の４つに分類された評価語彙毎のスコアを算出する。そして、算出されたスコアを示すベクトル、例えば、「絶対的な語彙」に分類された評価語彙のスコアを合計した値を示すベクトル、「一般的な語彙」に分類された評価語彙のスコアを合計した値を示すベクトル、「相対的な語彙」に分類された評価語彙のスコアを合計した値を示すベクトル及び「文脈依存語彙」に分類された評価語彙のスコアを合計した値を示すベクトルを用いてレーダーチャートを作成し、作成されたレーダーチャートを表示部２２に表示する。なお、「相対的な語彙」及び「文脈依存語彙」に分類された評価語彙ついては、データ記憶部２０に記憶されている構文解析の結果に基づいて、正（プラス）の評価か負（マイナス）の評価かが特定される。
【００６６】
図１０は、この発明の実施の形態に係るレーダーチャートの一例を示す図である。レーダーチャートは、図１０に示すように、「絶対的な語彙」、「一般的な語彙」、「相対的な語彙」及び「文脈依存語彙」のそれぞれに分類された評価語彙のスコアを合計した値を示す４つのベクトルにより構成されている。また、図１０に示すレーダチャートの重心が、評価対象Ｗｅｂページに対するスコアの合計を示している。
【００６７】
この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムによれば、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページを検索し、参照元Ｗｅｂページのデータからアンカーに対応するテキストデータを抽出し、抽出されたテキストデータに基づいて評価対象Ｗｅｂページを評価している。従って、アクセスログやＷｅｂページのデザインに基づいてＷｅｂページを評価する場合と異なり、Ｗｅｂページがネットワーク上でどのように評価されているかを的確に知ることができる。
【００６８】
また、この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムによれば、参照元Ｗｅｂページのデータから、タグ階層、文章の区切りタグ、テキストデータの位置等に基づいてアンカーに対応するテキストデータを抽出している。従って、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーに対応するテキストデータを的確に抽出し、評価対象Ｗｅｂページに関して記載しているテキストデータのみを用いて評価を行うことができ、評価対象Ｗｅｂページについての評価を適切に行うことができる。
【００６９】
また、この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムによれば、評価語彙のスコアをレーダーチャートにより示している。従って、評価対象Ｗｅｂページの評価がどのような評価になっているかを視覚的に容易に把握することができる。
【００７０】
また、この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムによれば、例えば、新商品を紹介したＷｅｂページを評価することにより、新商品に関する評判、即ち、ネットワーク上における新商品の評価を知ることができる。従って、評価対象Ｗｅｂページの評価結果を新商品に関するマーケティング分析を行う際の有用な資料として用いることができる。
【００７１】
また、この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価方法によれば、評価対象Ｗｅｂページへのリンクを示すアンカーを含む参照元Ｗｅｂページを検索し、検索されたＷｅｂページのデータからアンカーに対応するテキストデータを抽出して、抽出されたテキストに基づいて評価対象Ｗｅｂページを評価している。従って、評価対象Ｗｅｂページがネットワーク上においてどのように見られているかを示す評価結果を得ることができる。また、参照元Ｗｅｂページのテキストに基づく評価対象Ｗｅｂページの評価結果を、例えば、マーケティング分析を行う際の有用な資料として用いることができる。
【００７２】
なお、上述の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムにおいては、キーワードの出現頻度に基づいてキーワードの意味を示すベクトルにより構成される多次元ベクトル空間の次元を圧縮しているが、キーワードの共起頻度に基づいて次元を圧縮するようにしてもよい。即ち、参照元Ｗｅｂページのテキストから抽出されたキーワードについて、各キーワードが同一の文章に同時に出現する頻度（共起頻度）を算出し、共起頻度が高いキーワード同士の次元から圧縮するようにしてもよい。
【００７３】
また、上述の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムにおいては、評価語彙のスコアを示すレーダーチャートを作成し、作成されたレーダーチャートを表示しているが、各評価語彙のスコアを一覧形式で表示するようにしてもよい。例えば、分類された評価語彙毎の評価ポイントを示す表を作成し、作成された表を表示部を介して出力して、評価対象Ｗｅｂページの評価を数値により把握することができるようにしてもよい。
【００７４】
また、上述の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムにおいては、評価語彙のスコアを示すレーダーチャートを評価結果として表示しているが、キーワードの係り受けを参照元ＷｅｂページのＵＲＬに対応させた表等を作成し評価結果として表示するようにしてもよい。この場合には、評価対象Ｗｅｂページが、どの参照元Ｗｅｂページにおいてどのように評価されているかを知ることができ、例えば、商品に対してどのような顧客がどのような評価を下しているか等、マーケティングにおける有用な情報を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムを含むシステム全体のブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態に係るＷｅｂページ評価システムのブロック構成図である。
【図３】この発明の実施の形態に係るＷｅｂページの評価処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態に係る抽出されたキーワードの一例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態に係る次元圧縮を説明するための図である。
【図６】この発明の実施の形態に係る次元圧縮を説明するための図である。
【図７】この発明の実施の形態に係るテキスト同士がなす角度のｃｏｓｉｎｅ値の一例を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態に係るキーワードがマッピングされたマップの一例を示す図である。
【図９】この発明の実施の形態に係るキーワードがマッピングされたマップの他の例を示す図である。
【図１０】この発明の実施の形態に係る評価結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００７６】
２・・・Ｗｅｂページ評価システム、４・・・ネットワーク、６ａ、６ｂ、６ｃ・・・Ｗｅｂサーバ、１０・・・データ制御部、１２・・・通信制御部、１４・・・入力部、１６・・・Ｗｅｂページインデックス記憶部、１８・・・辞書データ記憶部、２０・・・データ記憶部、２２・・・表示部。
【図１】
2005339419.tif 000004
【図２】
2005339419.tif 000005
【図３】
2005339419.tif 000006
【図４】
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【図５】
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【図６】
2005339419.tif 000009
【図７】
2005339419.tif 000010
【図８】
2005339419.tif 000011
【図９】
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【図１０】
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