(57)【要約】【課題】  ネットワークを流れるデータを直接利用するのではなく、情報の送受信者に関する情報を一切捨象してこれらのデータに基づいて趣味・嗜好に関するデータ、とりわけ趣味・嗜好に関する統計データを生成する技術を提供する。【解決手段】  ネットワークを流れるデータを収集するパケット収集部と、ユーザの趣味・嗜好に関する所定のキーワードを予め記憶させたキーワード辞書部を有するカウント部であって、収集手段により得たデータと辞書に記憶されたキーワードを比較し、キーワードの出現に応じてそのキーワードのカウント値を記憶するカウント部と、カウント値に基づいて、ユーザの趣味・嗜好に関する統計情報を生成する統計情報生成部とを有する。【選択図】    図２
2005191951.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを流れるデータを収集する収集手段と、
ユーザの趣味・嗜好に関する所定のキーワードを予め記憶させた辞書を有するカウント手段であって、前記収集手段により得たデータと辞書に記憶されたキーワードを比較し、キーワードの出現に応じてそのキーワードのカウント値を記憶するカウント手段と、
前記カウント値に基づいて、ユーザの趣味・嗜好に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と
を有することを特徴とする、ネットワーク流通情報分析装置。
【請求項２】
ネットワークを流れるデータを収集する収集手段と、
ユーザの趣味・嗜好に関するキーワードおよびそのキーワードが使用される文脈を示す話題タイトルを記憶した会話データベースを有するカウント手段であって、前記収集手段により得たデータと会話データベースに記憶された話題タイトルを比較し、話題タイトルの出現に応じてその話題タイトルのカウント値を記憶するカウント手段と、
前記カウント値に基づいて、ユーザの趣味・嗜好に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と
を有することを特徴とする、ネットワーク流通情報分析装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のネットワーク流通情報分析装置において、前記収集手段は、予めデータを分析する旨に合意していることを示す識別情報を含むデータのみを収集する、ことを特徴とするネットワーク流通情報分析装置。
【請求項４】
ユーザの趣味・嗜好に関する所定のキーワードを予め記憶させるステップと、
ネットワークを流れるデータを収集するステップと、
前記収集するステップにおいて得たデータと記憶されたキーワードを比較し、キーワードの出現に応じてそのキーワードのカウント値を記憶させるステップと、
前記カウント値に基づいて、ユーザの趣味・嗜好に関する統計情報を生成するステップと
を有することを特徴とする、ネットワーク流通情報分析方法。
【請求項５】
ユーザの趣味・嗜好に関するキーワードおよびそのキーワードが使用される文脈を示す話題タイトルを予め記憶させるステップと、
ネットワークを流れるデータを収集するステップと、
前記収集するステップにおいて得たデータと記憶された話題タイトルを比較し、話題タイトルの出現に応じてその話題タイトルのカウント値を記憶させるステップと、
前記カウント値に基づいて、ユーザの趣味・嗜好に関する統計情報を生成するステップと
を有することを特徴とする、ネットワーク流通情報分析方法。
【請求項６】
請求項４又は５に記載のネットワーク流通情報分析方法において、前記収集するステップにおいて、予めデータを分析する旨に合意していることを示す識別情報を含むデータのみを収集する、ことを特徴とするネットワーク流通情報分析方法。
【請求項７】
請求項１から請求項３のいずれかに記載のネットワーク流通情報分析装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項４から請求項６のいずれかに記載のネットワーク流通情報分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク流通情報分析装置、ネットワーク流通情報分析方法、並びにそれらのプログラムに関し、より詳しくは、ネットワークを流れるデータを収集して、ユーザの趣味・嗜好に関する情報をユーザのプライバシーを侵害することなく収集し、統計情報として出力するネットワーク流通情報分析装置、ネットワーク流通情報分析方法、並びにそれらのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の規制緩和による自由競争の激化やハイスピードな技術革新が製品・商品のライフサイクルを早め、市場をより複雑なものとし、消費者のニーズもまたこれらに伴い複雑化し変化の速度を速めている。
【０００３】
企業が商品開発戦略や商品販売戦略を立案する際には、消費者のニーズを明らかにし、そこから生まれる満足を競争相手より効果的に提供する方策を考える必要がある。そのためには、多様且つ複雑な消費者のニーズを把握するための仕組みが必要となる。
【０００４】
消費者のニーズを把握するための仕組みとしては、従来アンケートなどの市場調査を行う方法があったが、調査の実行から報告の作成まで時間を必要とするため、随時消費者のニーズを把握するシステムとしては不十分であった。
【０００５】
一方で、情報処理技術の発展及び情報インフラの整備・普及により、インターネットなどのネットワークを介して交換される情報の量は飛躍的に増大した。このようなネットワークを介して交換される電子情報には、電子メールなどの消費者から発信された情報も含まれている。この消費者自らが発した情報には、消費者個人の趣味・嗜好に関する発言などが含まれており、趣味・嗜好に関する発言などを分析することにより、多様且つ複雑な消費者のニーズを把握することが可能となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ネットワークを介して交換される電子情報から、多様な情報を収集する仕組みとしては、「エシュロン」と呼ばれる情報収集システムが知られている。しかし、エシュロンのようなシステムでは、情報の発信者のプライバシーを侵害する虞があり、批判を受けている。これは、傍受した情報を直接利用する点に原因があり、ネットワークを介して交換される電子情報から、プライバシーの侵害を起こさないよう、情報の送受信者の特定が不可能な態様で、必要な情報を抽出できればよい。
【０００７】
本発明の目的は、ネットワークを流れるデータを直接利用するのではなく、情報の送受信者に関する情報を一切捨象してこれらのデータに基づいて趣味・嗜好に関するデータ、とりわけ趣味・嗜好に関する統計データを生成する技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するための手段として、本発明は以下のような特徴を有している。  
本発明の第１の態様は、ネットワーク流通情報分析装置として提案される。  
この装置は、ネットワークを流れるデータを収集する収集手段（パケット収集部）と、ユーザの趣味・嗜好に関する所定のキーワードを予め記憶させた辞書（キーワード辞書部）を有するカウント手段（カウント部）であって、収集手段により得たデータと辞書に記憶されたキーワードを比較し、キーワードの出現に応じてそのキーワードのカウント値を記憶するカウント手段と、カウント値に基づいて、ユーザの趣味・嗜好に関する統計情報を生成する統計情報生成手段（統計情報生成部）とを有することを特徴としている。
【０００９】
なお、ここにいう「ユーザ」とはネットワークを利用して情報を送り、或いは情報を受け取る者をいう。
【００１０】
本発明によれば、ネットワーク上を流れるデータから、データの送受信者に関する情報を含ませることなく、キーワードの出現に関する統計情報として、ユーザの趣味・嗜好に関する傾向・動向などを知ることができる情報を提供できる。
【００１１】
本発明の第２の態様は、ネットワーク流通情報分析装置として提案される。  
この装置は、ネットワークを流れるデータを収集する収集手段（パケット収集部）と、ユーザの趣味・嗜好に関するキーワードおよびそのキーワードが使用される文脈を示す話題タイトルを記憶した会話データベースを有するカウント手段（カウント部）であって、収集手段により得たデータと会話データベースに記憶された話題タイトルを比較し、話題タイトルの出現に応じてその話題タイトルのカウント値を記憶するカウント手段と、カウント値に基づいて、ユーザの趣味・嗜好に関する統計情報を生成する統計情報生成手段（統計情報生成部）とを有することを特徴としている。
【００１２】
この装置によれば、キーワードの出現回数（出現頻度）だけでなく、そのキーワードがどのような文脈（例えば、肯定か否定か）で使われているのかをも統計情報として示すことが可能となる。
【００１３】
上記のネットワーク流通情報分析装置において、収集手段は、予めデータを分析する旨に合意していることを示す識別情報を含むデータのみを収集する構成としてもよい。例えば、ユーザが収集に合意している場合には、メーラーやブラウザによってパケットヘッダに合意を示す識別情報が書き込まれるようにしておき、収集手段はこの識別情報が書き込まれたパケットのみを取得し、他は廃棄する。
【００１４】
この構成によれば、ユーザが不測や不意打ちによるプライバシーの侵害を被ることが無くなり、情報収集者の側はより安全にデータの収集が行える。
【００１５】
本発明は、ネットワーク流通情報分析方法としても成立する。  
本発明の第３の態様は、ネットワーク流通情報分析方法として提案される。  
この方法は、ユーザの趣味・嗜好に関する所定のキーワードを予め記憶させるステップと、ネットワークを流れるデータを収集するステップと、収集するステップにおいて得たデータと記憶されたキーワードを比較し、キーワードの出現に応じてそのキーワードのカウント値を記憶させるステップと、カウント値に基づいて、ユーザの趣味・嗜好に関する統計情報を生成するステップとを有することを特徴としている。
【００１６】
本態様によれば、ネットワーク上を流れるデータから、データの送受信者に関する情報を含ませることなく、キーワードの出現に関する統計情報として、ユーザの趣味・嗜好に関する傾向・動向などを知ることができる情報を提供できる。
【００１７】
本発明の第４の態様は、ネットワーク流通情報分析方法として提案される。  
この方法は、ユーザの趣味・嗜好に関するキーワードおよびそのキーワードが使用される文脈を示す話題タイトルを予め記憶させるステップと、ネットワークを流れるデータを収集するステップと、収集するステップにおいて得たデータと記憶された話題タイトルを比較し、話題タイトルの出現に応じてその話題タイトルのカウント値を記憶させるステップと、カウント値に基づいて、ユーザの趣味・嗜好に関する統計情報を生成するステップとを有することを特徴としている。
【００１８】
この方法によれば、キーワードの出現回数（出現頻度）だけでなく、そのキーワードがどのような文脈（例えば、肯定か否定か）で使われているのかをも統計情報として示すことが可能となる。
【００１９】
上記のネットワーク流通情報分析方法において、収集するステップの実行において、予めデータを分析する旨に合意していることを示す識別情報を含むデータのみを収集する構成としてもよい。例えば、ユーザが収集に合意している場合には、メーラーやブラウザによってパケットヘッダに合意を示す識別情報が書き込まれるようにしておき、収集手段はこの識別情報が書き込まれたパケットのみを取得し、他は廃棄するようにする。この構成によれば、ユーザが不測や不意打ちによるプライバシーの侵害を被ることが無くなり、情報収集者の側はより安全にデータの収集が行える。
【００２０】
また本発明は、ネットワーク流通情報分析装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、或いはネットワーク流通情報分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとしても成立する。
【発明の効果】
【００２１】
ネットワークを流れるデータを直接利用するのではなく、情報の送受信者に関する情報を一切捨象してこれらのデータに基づいて趣味・嗜好に関するデータ、とりわけ趣味・嗜好に関する統計データを得ることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
【００２３】
［第１の実施の形態］
図１は、本実施の形態にかかるネットワーク流通情報分析装置が接続されたネットワークの構成例を示す図である。  
ネットワーク１０６にはコンピュータ１０１が接続され、また携帯電話１０２が携帯電話網を介して接続され、また、固定電話機（ＩＰ電話機含む）１０３が固定電話網１０５を介して接続されている。
【００２４】
ネットワーク１０６において、ルータ、スイッチなどのノードが相互に接続されて網を形成しており、ネットワーク１０６を流通する情報は、複数のブロック、フレーム、或いはパケットに分割されてノード間を転送されていくことにより、送信元の端末から宛先の端末へ転送される。受信先の端末では、受信した複数のブロック、フレーム、或いはパケットを元の通りに再構成して情報を再生する。
【００２５】
ネットワーク１０６は、有線・無線、専用回線・交換回線を問わず、これに接続されている装置がそれぞれ目的とする装置に対しセッションを確立したときにその間での情報の送受を可能とするように作用する。ネットワーク１０６は、インターネットのように、ゲートウエイを介して複数のネットワークが組み合わされて実現しても構わない。また、その接続についてもいわゆるバックボーンといわれる基幹線に直接接続せずとも、ＰＰＰ接続などによって一時的に接続してあっても、セッションを確立したときにその間で情報の送受ができるようになっていれば構わない。なお、上記「通信網」は専用回線を固定的に張りめぐらせたような、交換機を用いない通信網も含むものとする。
【００２６】
ネットワーク流通情報分析装置１００は、ネットワーク１０６に常時若しくは一時的に接続されており、ネットワークを流通するデータを拾い上げることができる。例えば、ネットワーク流通情報分析装置１００は、ネットワーク１０６のうち主要なノードであるコアルータに接続されており、このコアルータが受け取るすべてのデータを渡して貰う。なお、ネットワーク流通情報分析装置１００は、ネットワーク１０６に一つのノードにより接続されている必要はなく、ネットワーク１０６を流れるより多くのデータを得られるよう、複数のノードからデータを渡して貰う構成としてももちろんかまわない。
【００２７】
［ネットワーク流通情報分析装置］  
ネットワーク流通情報分析装置１００は、ネットワーク１０６を流れているデータを収集し、このデータを分析して、ネットワークを流れるデータにはどのような情報がどのような量／頻度／出現率で含まれているかを示す統計データを出力する機能を有している。ネットワーク流通情報分析装置１００が出力する統計データから、少なくともネットワーク１０６においてメールなどにより情報交換を行う需要者層においては、どのようなことにどの程度感心を有しているか、などマーケティングなどに利用可能な情報を得ることができる。また、統計データとすることにより、流通するデータの中身を直接示すことを回避でき、且つそのデータの送信先／宛先などを捨象して利用するため、プライバシーの侵害の問題は一切生じないという利点を有している。
【００２８】
ネットワーク流通情報分析装置１００は、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、及び必要に応じてハードディスク装置等の外部記憶装置を具備している装置であって、たとえばコンピュータ、ワークステーション、サーバなどの情報処理装置などである。ネットワーク流通情報分析装置１００において、前記ＲＯＭ、若しくはハードディスク装置などにこの情報処理装置をネットワーク流通情報分析装置１００として機能させるためのプログラム、もしくはネットワークを流れる情報を分析する方法を情報処理装置（コンピュータ）に実行させるためのプログラムが記憶されており、このプログラムを主メモリ上に載せ、ＣＰＵがこれを実行することによりネットワーク流通情報分析装置１００が実現され、若しくはネットワークを流れる情報を分析する方法が実行されるようになっている。また、上記プログラムはからなずしも情報処理装置内の記憶装置に記憶されていなくともよく、外部の装置（例えば、ＡＳＰ（アプリケーション・サービス・プロバイダのサーバなど））から提供され、これを主メモリに乗せる構成であっても良い。
【００２９】
図２に、ネットワーク流通情報分析装置１００の構成例を示す機能ブロック図を示す。
ネットワーク流通情報分析装置１００は、パケット収集部２０１と、パケット収集部２０１に接続されたパケット組み立て部２０２と、パケット組み立て部２０２に接続された音声認識部２０３と、パケット組み立て部２０２及び音声認識部２０３に接続されたカウント部２０４と、カウント部２０４に接続された統計情報生成部２０５と、統計情報生成部２０５に接続された出力部２０６とを有している。
【００３０】
パケット収集部２０１は、ネットワーク１０６を流れるパケット（通信プロトコルによっては、「フレーム」、「ブロック」と称されることもあるが、本明細書では総称してパケットと呼ぶこととする）をその宛先アドレス、ポート番号などに関係なく、ネットワーク流通情報分析装置１００の接続ポイントにおいてピックアップ可能なすべてのパケットを収集し、バッファメモリ或いはハードディスクなどに記憶する。
【００３１】
パケット組み立て部２０２は、パケット収集部２０１により収集されたパケットを、パケットのヘッダ情報から得られる送信先アドレス、宛先アドレス、ポート番号をキーとして、送信された情報（テキストデータ、音声データ）を再構築する機能を有する。
【００３２】
パケット組み立て部２０２は、再構築により得られたデータが音声データである場合は、この音声データを音声認識部２０３に渡し、一方、再構築により得られたデータがテキストデータである場合には、このテキストデータをカウント部２０４に渡す。
【００３３】
［音声認識部］
音声認識部２０３は、パケット組み立て部２０２から渡された音声データをテキストデータに変換して、出力する機能を有する。
音声認識部２０３具体的には、パケット組み立て部２０２から音声データが入力された音声認識部２０３は、入力された音声データを再生部２０３Ａにより、この音声信号に相当するアナログ信号に変換する。音声認識辞書記憶部２０３Ｅに格納されている辞書と照合して、音声信号から推測される音声認識結果を出力する。
【００３４】
［音声認識部の構成例］
図３に、音声認識部２０３の構成例を示す機能ブロック図を示す。音声認識部２０３は、再生部２０３Ａと、特徴抽出部２０３Ｂと、バッファメモリ（ＢＭ）２０３Ｃと、単語照合部２０３Ｄと、音声認識辞書部２０３Ｅと、バッファメモリ（ＢＭ）２０３Ｆと、候補決定部２０３Ｈと、単語仮説絞込部２０３Ｇとを有している。候補決定部２０３Ｈの出力はカウント部２０４に渡される。
【００３５】
単語照合部２０３Ｄに接続された音声認識辞書記憶部２０３Ｅは、音素隠れマルコフモデル（以下、隠れマルコフモデルをＨＭＭという。）を記憶している。音素ＨＭＭは、各状態を含んで表され、各状態はそれぞれ以下の情報を有する。（ａ）状態番号、（ｂ）受理可能なコンテキストクラス、（ｃ）先行状態、及び後続状態のリスト、（ｄ）出力確率密度分布のパラメータ、及び（ｅ）自己遷移確率及び後続状態への遷移確率から構成されている。なお、本実施形態において用いる音素ＨＭＭは、各分布がどの話者に由来するかを特定する必要があるため、所定の話者混合ＨＭＭを変換して生成する。ここで、出力確率密度関数は例えば、３４次元の対角共分散行列をもつ混合ガウス分布である。また、単語照合部２０３Ｄに接続された音声認識辞書記憶部２０３Ｅは単語辞書を記憶している。単語辞書は、音素ＨＭＭの各単語毎にシンボルで表した読みを示すシンボル列を格納する。
【００３６】
パケット組み立て部２０２より渡された音声データは、再生部２０３Ａにより元の音声信号に変換された後、特徴抽出部２０３Ｂに入力される。特徴抽出部２０３Ｂは、入力された音声信号をＡ／Ｄ変換した後、特徴パラメータを抽出し、これを出力する。特徴パラメータを抽出し、これを出力する方法としては様々なものが考えられるが、例えば一例としては、ＬＰＣ分析を実行し、対数パワー、１６次ケプストラム係数、Δ対数パワー及び１６次Δケプストラム係数を含む３４次元の特徴パラメータを抽出する方法などが挙げられる。抽出された特徴パラメータの時系列はバッファメモリ（ＢＭ）２０３Ｃを介して単語照合部２０３Ｄに入力される。  
【００３７】
単語照合部２０３Ｄは、ワン−パス・ビタビ復号化法を用いて、バッファメモリ２０３Ｃを介して入力される特徴パラメータのデータに基づいて、音声認識辞書記憶部２０３Ｅに記憶された音素ＨＭＭと単語辞書とを用いて単語仮説を検出し、尤度を計算して出力する。ここで、単語照合部２０３Ｄは、各時刻の各ＨＭＭの状態毎に、単語内の尤度と発声開始からの尤度を計算する。尤度は、単語の識別番号、単語の開始時刻、先行単語の違い毎に個別にもつ。また、計算処理量の削減のために、音素ＨＭＭ及び単語辞書に基づいて計算される総尤度のうちの低い尤度のグリッド仮説を削減するようにしてもよい。単語照合部２０３Ｃは、検出した単語仮説とその尤度の情報を発声開始時刻からの時間情報（具体的には、例えばフレーム番号）とともにバッファメモリ２０３Ｆを介して候補決定部２０３Ｈ及び単語仮説絞込部２０３Ｇに出力する。
【００３８】
候補決定部２０３Ｈは、会話データベース（図略）を参照して、検出した単語仮説と所定の談話空間内の話題特定情報とを比較し、検出した単語仮説の内、所定の談話空間内の話題特定情報と一致するものがあるか否かを判定し、一致するものがある場合は、その一致する単語仮説を認識結果として出力し、一方一致するものがない場合は、単語仮説絞込部２０３Ｇに単語仮説の絞込を行うよう要求する。
【００３９】
候補決定部２０３Ｈの動作例を説明する。今、単語照合部２０３Ｄが複数の単語仮説「カンタク」「カタク」「カントク」およびその尤度（認識率）を出力し、所定の談話空間は「映画」に関するものでありその話題特定情報には「カントク（監督）」は含まれているが、「カンタク（干拓）」及び「カタク（仮託）」は含まれていないとする。また「カンタク」「カタク」「カントク」の尤度（認識率）は「カンタク」が最も高く「カントク」は最も低く、「カタク」は両者の中間であったとする。
【００４０】
上記の状況において、候補決定部２０３Ｈは、検出した単語仮説と所定の談話空間内の話題特定情報とを比較して、単語仮説「カントク」が、所定の談話空間内の話題特定情報と一致するものであると判定し、単語仮説「カントク」を認識結果として出力し、会話制御部に渡す。このように処理することにより、現在扱われている話題「映画」に関連した「カントク（監督）」が、より上位の尤度（認識率）を有する単語仮説「カンタク」「カタク」に優先されて選択され、その結果会話の文脈に即した音声認識結果を出力することが可能となる。
【００４１】
一方、一致するものがない場合は、候補決定部２０３Ｈからの単語仮説の絞込を行う要求に応じて単語仮説絞込部２０３Ｇが認識結果を出力するよう動作する。単語仮説絞込部２０３Ｇは、単語照合部２０３Ｄからバッファメモリ２０３Ｆを介して出力される複数個の単語仮説に基づいて、音声認識辞書記憶部２０３Ｅに記憶された統計的言語モデルを参照して、終了時刻が等しく開始時刻が異なる同一の単語の単語仮説に対して、当該単語の先頭音素環境毎に、発声開始時刻から当該単語の終了時刻に至る計算された総尤度のうちの最も高い尤度を有する１つの単語仮説で代表させるように単語仮説の絞り込みを行った後、絞り込み後のすべての単語仮説の単語列のうち、最大の総尤度を有する仮説の単語列を認識結果として出力する。本実施形態においては、好ましくは、処理すべき当該単語の先頭音素環境とは、当該単語より先行する単語仮説の最終音素と、当該単語の単語仮説の最初の２つの音素とを含む３つの音素並びをいう。
【００４２】
単語仮説絞込部２０３Ｆによる単語絞込処理の例を図４を参照しながら説明する。図４は、単語仮説絞込部２０３Ｇの処理の一例を示すタイミングチャートである。  
例えば（ｉ−１）番目の単語Ｗi-１の次に、音素列ａ１，ａ２，…，ａnからなるｉ番目の単語Ｗiがくるときに、単語Ｗi-１の単語仮説として６つの仮説Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃ，Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆが存在しているとする。ここで、前者３つの単語仮説Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃの最終音素は／ｘ／であるとし、後者３つの単語仮説Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆの最終音素は／ｙ／であるとする。終了時刻ｔeにおいて単語仮説Ｗａ，Ｗｂ，Ｗｃを前提とする３つの仮説と、単語仮説Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆを前提とする１の仮説が残っているものとすると、先頭音素環境が等しい前者３つ仮説のうち、総尤度が最も高い仮説一つを残し、その他を削除する。
【００４３】
なお、単語仮説Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆを前提とする仮説は先頭音素環境が他の３つの仮説と違うため、すなわち、先行する単語仮説の最終音素がｘではなくｙであるため、この単語仮説Ｗｄ，Ｗｅ，Ｗｆを前提とする仮説は削除しない。すなわち、先行する単語仮説の最終音素毎に１つのみ仮説を残す。
【００４４】
以上の実施形態においては、当該単語の先頭音素環境とは、当該単語より先行する単語仮説の最終音素と、当該単語の単語仮説の最初の２つの音素とを含む３つの音素並びとして定義されているが、本発明はこれに限らず、先行する単語仮説の最終音素と、最終音素と連続する先行する単語仮説の少なくとも１つの音素とを含む先行単語仮説の音素列と、当該単語の単語仮説の最初の音素を含む音素列とを含む音素並びとしてもよい。
【００４５】
以上の実施の形態において、再生部２０３Ａ、特徴抽出部２０３Ｂと、単語照合部２０３Ｄと、候補決定部２０３Ｈと、単語仮説絞込部２０３Ｇとは、例えば、デジタル電子計算機などのコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵ、ＭＰＵなどで構成され、バッファメモリ２０３C，２０３Fと、音声認識辞書記憶部２０３E、会話データベースとは、例えばハードディスク、メモリなどの記憶装置で構成される。
【００４６】
以上の実施の形態においては、単語照合部２０３D、単語仮説絞込部２０３Gを用いて音声認識を行っているが、本発明はこれに限られず、例えば、音素ＨＭＭを参照する音素照合部と、例えばＯｎｅ Ｐａｓｓ ＤＰアルゴリズムを用いて統計的言語モデルを参照して単語の音声認識を行う音声認識部とで構成してもよい。  
【００４７】
［音声認識部の動作例］
次に、図５を参照しながら音声認識部２０３の動作について説明する。図５は、音声認識部２０３の動作例を示すフロー図である。音声データを受け取った音声認識部２０３は、音声信号を受け取ると、音声の特徴分析を行い、特徴パラメータを生成する（ステップＳ５０１）。次に、この特徴パラメータと音声認識辞書記憶部２０３Eに記憶された音素ＨＭＭ及び言語モデルとを比較して、所定個数の単語仮説及びその尤度を取得する（ステップＳ５０２）。
次に、音声認識部２０３は、取得した所定個数の単語仮説と検出した単語仮説と所定の談話空間内の話題特定情報とを比較し、検出した単語仮説の内、所定の談話空間内の話題特定情報と一致するものがあるか否かを判定する（ステップＳ５０３、Ｓ５０４）。一致するものがある場合は、音声認識部２０３はその一致する単語仮説を認識結果として出力する（ステップＳ５０５）。一方、一致するものがない場合は、音声認識部２０３は取得した単語仮説の尤度に従って、最大尤度を有する単語仮説を認識結果として出力する（ステップＳ５０６）。  
なお、音声認識辞書記憶部２０３Eは、標準的な音声信号に対応する文字列を格納するものである。
【００４８】
このような構成を有する音声認識部２０３は、IP電話、ボイスチャットなどネットワーク１０６を経由して送受信される音声をテキストデータに変換して、カウント部２０４に渡す。
【００４９】
［カウント部］
次に、カウント部２０４について説明する。カウント部２０４は、音声認識部２０３より音声データから変換により得られたテキストデータ、およびパケット組み立て部２０２からのテキストデータを受け取り、このテキストデータにどのような情報（単語、フレーズ、キーワード）がどの程度含まれているかを測定する機能を有する。
【００５０】
図６は、カウント部２０４の構成例を示す機能ブロック図を示す。この図に示す例では、カウント部２０４は、照合部２０４Aと、照合部２０４Aに接続されたキーワード辞書部２０４Bと、照合部２０４Aに接続されたカウント値記憶部２０４Cとを有している。  
照合部２０４Aは、音声認識部２０３及びパケット組み立て部２０２からテキストデータを受け取り、このテキストデータとキーワード辞書部２０４Bとを照合して、どのキーワード（又はフレーズ）がどの程度含まれているかをテキストデータごとに判定し、その結果をカウント値記憶部２０４Cに渡す。なお、どのキーワード（又はフレーズ）がどの程度含まれているかは、様々な方法により判定することが可能である。例えば、一のテキストデータにN回「野球」というキーワードが出現している場合に、これを「野球」が一回出現していると判定してもよいし、「野球」がN回出現していると判定してもよい。
【００５１】
キーワード辞書部２０４Bは、ユーザの趣味・嗜好などを示す複数の単語（又はフレーズ）を記憶している。複数の単語（又はフレーズ）は階層化されて記憶されており、単語相互間の関係（上位概念、下位概念）が特定されている。図７は、キーワード辞書部２０４Bの記憶内容の例を示す図である。この例では、キーワード辞書部２０４Bに記憶されているキーワード群は、「趣味」と「嗜好」に大別されており、「趣味」は、その下位概念として「スポーツ」「文化・芸術」を有しており、「スポーツ」は、その下位概念として「球技」「モータースポーツ」「それ以外」を有し、「球技」は「野球」「サッカー」「バレーボール」などの下位概念のキーワードを有しており、「野球」はその下位概念として具体的球団名である「A球団」「B球団」「C球団」を有している。その他のキーワードについても同様に上位概念、下位概念が複数積層されて、階層構造を形成している。
【００５２】
テキストデータに「A球団」というキーワードが含まれている場合、「A球団」が１回出現した、と判定するようにしてもよいし、キーワード辞書部２０４Bの有する階層構造を利用して、「A球団」の上位概念となる「野球」、「球技」、「スポーツ」についてもそれぞれ一回出現したと判定するようにしてもよい。後者の判定方法によれば、よりユーザの趣味・嗜好の傾向を性格に測定することができる。
【００５３】
図６に戻り、カウント部２０４の構成例について説明を続ける。  
カウント値記憶部２０４Cは、照合部２０４Aが出力する判定結果に基づき、ネットワークから収集したデータ内に出現したキーワードと、その出現回数を累積して記憶する機能を有する。なお、所定の条件が満たされた場合は、それまで記憶していた内容をクリアして新たに出現したキーワードと、その出現回数を累積して記憶する。所定の条件とは、たとえば予め設定した期間（一週間、一ヶ月、など）である。
【００５４】
図８に、カウント値記憶部２０４Cの記憶内容の例を示す。この図に示す例では、記憶内容のスポーツに関する部分のみを示しており、他の部分は省略されているが、他の部分（「趣味／文化・芸術」、「嗜好」）についても同様に、出現したキーワードと、その出現回数が記憶されている。
【００５５】
カウント値記憶部２０４Cの記憶内容８００は、各キーワードについて一つレコードを有しており、各レコードはキーワードを格納するキーワードフィールド８０１と、そのキーワードの出現回数を格納するカウント値フィールド８０２を有している。カウント値フィールド８０２に格納された数値は、照合部２０４Aからそのキーワードの出現を通知されるごとに、インクリメントされる。
【００５６】
図２に戻り、ネットワーク流通情報分析装置１００の構成例の説明を続ける。  
統計情報生成部２０５は、カウント部２０４（カウント値記憶部２０４C）の記憶内容に基づいて、ネットワークを流れる情報について、その内容を示す統計情報を生成する機能を有する。この統計情報には、ネットワークを流れる情報に含まれるプライバシーの侵害を生じさせる要素、例えば、送信者・宛先のIPアドレス、URL、氏名、名称は含まれない。これはキーワード辞書部２０４Bにはこのようなプライバシーの侵害を生じさせる要素を一切記憶させないことにより行われる。
【００５７】
出力部２０６は、統計情報生成部２０５が生成した統計情報をユーザが了知可能な形式で出力する機能を有する。統計情報はどのような表示形式で出力されてもかまわない。たとえばグラフ形式にしてもよいし、テキストによる数値データとして出力されてもかまわない。また、統計情報を出力する媒体も、紙のような印刷媒体に印字することによって出力されもかまわないし、液晶ディスプレイ装置に表示される形式でもよいし、表計算ソフトのファイルとして電子データとして出力されるようなものでもかまわない。
【００５８】
図９に出力部２０６が出力する統計情報の一例として、グラフを示す。このグラフは、各キーワードの出現回数を棒グラフ化したものである。なお、グラフの形式はどのようなものであってもよく、棒グラフに限定されるものではない。ユーザはこのグラフからユーザの趣味／嗜好の傾向、動向、変化の傾向などを知ることが可能となる。例えば、「球技」の内、「野球」が「サッカー」「バレーボール」より関心を持たれていると、これらの出現回数から推測することができる。
【００５９】
次に、上記のネットワーク流通情報分析装置１００の動作例について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、ネットワーク流通情報分析装置１００の動作例を示すフローチャートである。  
まず、ネットワーク流通情報分析装置１００は、接続しているノードからネットワークを流れるパケットを取得し、送信された情報をえるためにパケットの再構築を行う（ステップS１００１）。これにより、電子メールによる情報については、電子メールの文章をテキストデータとして取得し、また、IP電話やボイスチャット、携帯電話などによる音声データについても音声データを変換することにより得られるテキストデータとして取得する。
【００６０】
次に、ネットワーク流通情報分析装置１００は、取得したテキストデータにどのようなキーワード（単語、フレーズ）が含まれているかを判定し、各キーワードの出現回数をカウントする（ステップS１００２）。  
続いて、各キーワードの出現回数のカウント値に基づいて統計情報を生成し、出力する（ステップS１００３）。  
この一連の処理を行うことにより、ネットワークを流れる膨大な情報から、需要者／購買者の趣味／嗜好の傾向、動向、変化の傾向などを知ることができるようになる。  
以上で、第１の実施の形態についての説明を終了する。
【００６１】
［第２の実施の形態］  
以下、本発明の第２の実施の形態について説明する。上記第１の実施の形態では、どのキーワードがどの程度出現しているかを知ることができたが、そのキーワードがどのような文脈で使用されているかは知ることができない。例えば、ネットワーク１０６を流れるあるテキストデータが「A球団が好きです」であり、ネットワーク１０６を流れる別のテキストデータが「A球団は嫌いです」である場合、第１の実施の形態では、「A球団」の出現回数は２回とカウントされるが、実際は「A球団」に対する感情は、好感・反感という相反しているものであるにもかかわらず、ひとくくりに扱われることになる。
【００６２】
第２の実施の形態では、ネットワークを流れる情報からどのようなキーワードがどのような文脈で使用されているかを統計情報として出力する。
【００６３】
第２の実施の形態にかかるネットワーク流通情報分析装置は、基本的に第１の実施の形態にかかるネットワーク流通情報分析装置１００と同様の構成であり、より具体的には、図２に示す構成を有するが、カウント部の構成が異なっている。
【００６４】
図１１は、第２の実施の形態にかかるネットワーク流通情報分析装置１００の、カウント部の構成例を示す機能ブロック図である。  
第２の実施の形態にかかるネットワーク流通情報分析装置１００のカウント部２０４’は、照合部１１０１と、照合部１１０１に接続された話題分析部１１０２と、照合部１１０１に接続されたカウント値記憶部１１０３とを有している。
【００６５】
照合部１１０１は、音声認識部２０３及びパケット組み立て部２０２からテキストデータを受け取り、このテキストデータを話題分析部１１０２に渡し、どのキーワードがどのような文脈で使用されているかを各テキストデータごとに判定し、その結果をカウント値記憶部１１０３に渡す。
【００６６】
話題分析部１１０２は、照合部１１０１から受け取ったテキストデータにどのキーワードがどのような文脈で使用されているかを分析し、その結果を話題特定情報及び／又は話題タイトルの出力として返す機能を有する。なお、話題特定情報及び／又は話題タイトルの意味については、後述する。  
図１２は、話題分析部１１０２の構成例を示す機能ブロック図である。  
話題分析部１１０２は、分析制御部１２００と、分析制御部１２００に接続された文解析部１２１０と、分析制御部に接続された会話データベース１２２０とを有している。
【００６７】
文解析部１２１０は、照合部１１０２から渡された文字列を解析するものである。この文解析部１２１０は、本実施の形態では、図１２に示すように、文字列特定部１２１１と、形態素抽出部１２１２と、形態素データベース１２１３とを有している。文字列特定部１２１１は、文字列を一文節毎に区切るものである。この一文節とは、文法の意味を崩さない程度に文字列をできるだけ細かく区切った一区切り文を意味する。具体的に、文字列特定部１２１１は、一連の文字列の中に、ある一定以上の時間間隔があるときは、その部分で文字列を区切る。文字列特定部１２１１は、その区切った各文字列を形態素抽出部１２１２に出力する。尚、以下で説明する「文字列」は、一文節毎の文字列を意味するものとする。
【００６８】
［形態素抽出部］
形態素抽出部１２１２は、文字列特定部１２１１で区切られた一文節の文字列に基づいて、その一文節の文字列の中から、文字列の最小単位を構成する各形態素を第一形態素情報として抽出するものである。ここで、形態素とは、本実施の形態では、文字列に現された語構成の最小単位を意味するものとする。この語構成の最小単位としては、例えば、名詞、形容詞、動詞などの品詞が挙げられる。  
各形態素は、図１３に示すように、本実施の形態ではm１,m２,m３…,と表現することができる。図１３は、文字列とこの文字列から抽出される形態素との関係を示す図である。図１３に示すように、文字列特定部１２１１から文字列が入力された形態素抽出部１２１２は、入力された文字列と、形態素データベース１２１３に予め格納されている形態素群(この形態素群は、それぞれの品詞分類に属する各形態素についてその形態素の見出し語・読み・品詞・活用形などを記述した形態素辞書として用意されている)とを照合する。その照合をした形態素抽出部１２１３は、その文字列の中から、予め記憶された形態素群のいずれかと一致する各形態素(m１,m２、…)を抽出する。この抽出された各形態素を除いた要素(n１,n２,n３…)は、例えば助動詞等が挙げられる。
【００６９】
この形態素抽出部１２１３は、抽出した各形態素を第一形態素情報として分析制御部１２００の管理部１２０１に出力する。なお、第一形態素情報は構造化されている必要はない。ここで「構造化」とは、文字列の中に含まれる形態素を品詞等に基づいて分類し配列することをいい、たとえば発話文である文字列を、「主語＋目的語＋述語」などの様に、所定の順番で形態素を配列してなるデータに変換することを言う。もちろん、構造化した第一形態素情報を用いたとしても、それが本実施の形態を実現を妨げることはない。
【００７０】
［会話データベース］
次に、会話データベース１２２０について図１４を参照しながら説明する。図１４は、会話データベース１２２０が記憶するデータのデータ構成の一例を示す概念図である。
【００７１】
前記会話データベース１２２０は、図１４に示すように、話題を特定するための話題特定情報１４１０を予め複数記憶する。又、それぞれの話題特定情報１４１０は、他の話題特定情報と関連づけられていてもよく、例えば、図１４に示す例では、話題特定情報Ｃが特定されると、この話題特定情報Ｃに関連づけられている他の話題特定情報Ａ、Ｂ，Ｄが定まるように記憶されている。  
具体的には、話題特定情報１４１０は、本実施の形態では、利用者から入力されると予想される入力内容又は利用者への回答文に関連性のある「キーワード」を意味する。
【００７２】
話題特定情報１４１０には、一又は複数の話題タイトル１４２０が対応付けられて記憶されている。話題タイトル１４２０は、一つの文字、複数の文字列又はこれらの組み合わせからなる形態素により構成されている。
【００７３】
次に、ある話題特定情報と他の話題特定情報との関連づけについて説明する。図１５は、ある話題特定情報１４１０Ａと他の話題特定情報１４１０Ｂ、１４１０Ｃ１〜１４１０Ｃ４、１４１０Ｄ１〜１４１０Ｄ３…との関連付けを示す図である。なお、以下の説明において「関連づけされて記憶される」とは、ある情報Ｘを読み取るとその情報Ｘに関連づけられている情報Ｙを読み取りできることをいい、例えば、情報Ｘのデータの中に情報Ｙを読み出すための情報（例えば、情報Ｙの格納先アドレスを示すポインタ、情報Ｙの格納先物理メモリアドレス、論理アドレスなど）が格納されている状態を、「情報Ｙが情報Ｘに『関連づけされて記憶され』ている」というものとする。
【００７４】
図１５に示す例では、話題特定情報は他の話題特定情報との間で上位概念、下位概念、同義語、対義語（本図の例では省略）が関連づけされて記憶させることができる。本図に示す例では、話題特定情報１４１０Ａ(＝「映画」)に対する上位概念の話題特定情報として話題特定情報１４１０Ｂ(＝「娯楽」)が話題特定情報１４１０Ａに関連づけされて記憶されており、たとえば話題特定情報(「映画」)に対して上の階層に記憶される。
【００７５】
また、話題特定情報１４１０Ａ(＝「映画」)に対する下位概念の話題特定情報１４１０Ｃ１（＝「監督」）、話題特定情報１４１０Ｃ２（＝「主演」）、話題特定情報１４１０Ｃ３（＝「配給会社」）、話題特定情報１４１０Ｃ４（＝「上映時間」）、および話題特定情報１４１０Ｄ１（＝「七人の侍」）、話題特定情報１４１０Ｄ２（＝「乱」）、話題特定情報１４１０Ｄ３（＝「用心棒」）、…、が話題特定情報１４１０Ａに関連づけされて記憶されている。
【００７６】
又、話題特定情報１４１０Ａには、同義語１５００が関連づけられている。この例では、話題特定情報１４１０Ａであるキーワード「映画」の同義語として「作品」、「内容」、「シネマ」が記憶されている様子を示している。このような同意語を定めることにより、発話にはキーワード「映画」は含まれていないが「作品」、「内容」、「シネマ」が発話文等に含まれている場合に、話題特定情報１４１０Ａが発話文等に含まれているものとして取り扱い、またその逆の取り扱いをすることを可能とする。
【００７７】
話題分析部１１０２は、会話データベース１２２０の記憶内容を参照することにより、ある話題特定情報を特定するとその話題特定情報に関連づけられて記憶されている他の話題特定情報及びその話題特定情報の話題タイトルを高速で検索・抽出することが可能となる。
【００７８】
次に、話題タイトル（「第二形態素情報」ともいう）のデータ構成例について、図１６を参照しながら説明する。図１６は、話題タイトルのデータ構成例を示す図である。
【００７９】
話題特定情報１４１０Ｄ１、１４１０Ｄ２、１４１０Ｄ３、…はそれぞれ複数の異なる話題タイトル１４２０１、１４２０２、…、話題タイトル１４２０３、１４２０４、…、話題タイトル１４２０５、１４２０６、…、…を有している。本実施の形態では、図１６に示すように、それぞれの話題タイトル１４２０は、第一特定情報１６０１と、第二特定情報１６０２と、第三特定情報１６０３によって構成される情報である。
ここで、第一特定情報１６０１は、本実施の形態では、話題を構成する主要な形態素を意味するものである。第一特定情報の例としては、例えば文を構成する主語が挙げられる。また、第二特定情報１６０２は、本実施の形態では、第一特定情報１６０１と密接な関連性を有する形態素を意味するものである。この第二特定情報１６０２は、例えば目的語が挙げられる。更に、第三特定情報１６０３は、本実施の形態では、ある対象についての動きを示す形態素、又は名詞等を修飾する形態素を意味するものである。この第三特定情報１００３は、例えば動詞、副詞又は形容詞が挙げられる。なお、第一特定情報１６０１、第二特定情報１６０２、第三特定情報１６０３それぞれの意味は上述の内容に限定される必要はなく、別の意味を第一特定情報１６０１、第二特定情報１６０２、第三特定情報１６０３に与えても、これらから文の内容を把握可能な限り、本実施の形態は成立する。
【００８０】
話題タイトル１４２０の一例を挙げると、例えば、主語が「七人の侍」、形容詞が「面白い」である場合には、図１６に示すように、話題タイトル（第二形態素情報）１４２０２は、第一特定情報１６０１である形態素「七人の侍」と、第三特定情報１６０３である形態素「面白い」とから構成されることになる。なお、この話題タイトル１４２０２には第二特定情報である形態素は含まれておらず、該当する形態素がないことを示すための記号「＊」が第二特定情報として格納されている。
【００８１】
なお、この話題タイトル１４２０２（七人の侍；＊；面白い）は、「七人の侍は面白い」の意味を有する。この話題タイトル１４２０を構成する括弧内は、以下では左から第一特定情報１６０１、第二特定情報１６０２、第三特定情報１６０３の順番となっている。また、話題タイトル１４２０のうち、第一から第三特定情報に含まれる形態素がない場合には、その部分については、「＊」を示すことにする。
【００８２】
なお、上記話題タイトル１４２０を構成する特定情報は、上記のような第一から第三特定情報のように三つに限定されるものではなく、話題タイトル１４２０は更に他の特定情報（第四特定情報、又はそれ以上）を有する構成としてもよい。
【００８３】
［分析制御部］
ここで図１２に戻り、分析制御部１２００の構成例を説明する。  
分析制御部１２００は、照合部１１０１，文解析部１２１０、会話データベース１２２０間のデータの受け渡しを制御するとともに、文字列データに対応する話題特定情報１４１０、話題タイトル１４２０の決定、出力を行う機能を有する。
【００８４】
前記分析制御部１２００は、本実施の形態では、図１２に示すように、管理部１２０１１０と、話題特定情報検索部１２０２と、省略文補完部１２０３と、話題検索部１２０４と、話題タイトル取得部１２０５とを有している。
【００８５】
［管理部］
管理部１２１０は、分析制御部１２００の全体の動作を管理・制御する機能を有する。また、管理部１２０１は談話履歴を記憶し、且つ必要に応じて更新する機能を有する。管理部１２０１は話題特定情報検索部１２０２と、省略文補完部１２０３と、話題検索部１２０４と、話題タイトル取得部１２０５からの要求に応じて、記憶している談話履歴の全部又は一部をこれら各部に渡す機能を有する。
【００８６】
「談話履歴」とは、会話の話題や主題を特定する情報であって、後述する談話履歴は「着目話題特定情報」「着目話題タイトル」「利用者入力文話題特定情報」の少なくともいずれか一つを含む情報である。また、談話履歴に含まれる「着目話題特定情報」「着目話題タイトル」は直前の会話によって定められたものに限定されず、過去の所定期間の間に「着目話題特定情報」「着目話題タイトル」「回答文話題特定情報」となったもの、若しくはそれらの累積的記録であってもよい。  
また、管理部１２０１は文字列データを受け取ると、これを文解析部１２１０に渡す。
【００８７】
以下、分析制御部１２００を構成する管理部１２０１以外の各部について説明する。
【００８８】
［話題特定情報検索部］
話題特定情報検索部１２０２は、第一形態素情報と談話範囲に属する各話題特定情報とを照合し、各話題特定情報の中から、第一形態素情報を構成する形態素と一致する話題特定情報を検索するものである。具体的に、話題特定情報検索部１２０２は、管理部１２０１を経由して形態素抽出部１２１２から入力された第一形態素情報が「佐藤」及び「好き」の二つの形態素で構成される場合には、入力された第一形態素情報と話題特定情報群とを照合する。
【００８９】
この照合をした話題特定情報検索部１２０２は、着目話題タイトル１４２０focus（同一テキストデータ中において前回までに検索された話題タイトル）に第一形態素情報を構成する形態素（例えば「佐藤」）が含まれているときは、その着目話題タイトル１４２０focusを話題タイトル取得部１２０５に出力する。一方、着目話題タイトル１４２０focusに第一形態素情報を構成する形態素が含まれていないときは、話題特定情報検索部１２０２は、第一形態素情報に基づいて利用者入力文話題特定情報を決定し、入力された第一形態素情報及び利用者入力文話題特定情報を省略文補完部１２０３に出力する。なお、「利用者入力文話題特定情報」は、第一形態素情報に含まれる形態素の内、その文字列データの発信者が話題としている内容に該当する形態素に相当する話題特定情報、若しくは第一形態素情報に含まれる形態素の内、利用者が話題としている内容に該当する可能性がある形態素に相当する話題特定情報をいう。
【００９０】
［省略文補完部］
省略文補完部１２０３は、前記第一形態素情報を、同一テキストデータ中、前回までに検索された話題特定情報１４１０（以下、「着目話題特定情報」）を利用して、補完することにより複数種類の補完された第一形態素情報を生成する。例えば発話文が「好きだ」という文であった場合、省略文補完部１２０３は、着目話題特定情報「佐藤」を、第一形態素情報「好き」に含めて、補完された第一形態素情報「佐藤、好き」を生成する。
【００９１】
すなわち、第一形態素情報を「Ｗ」、着目話題特定情報や回答文話題特定情報の集合を「Ｄ」とすると、省略文補完部１２０３は、第一形態素情報「Ｗ」に集合「Ｄ」の要素を含めて、補完された第一形態素情報を生成する。
【００９２】
これにより、第一形態素情報を用いて構成される文が、省略文であって日本語として明解でない場合などにおいて、省略文補完部１２０３は、集合「Ｄ」を用いて、その集合「Ｄ」の要素（例えば、”佐藤”）を第一形態素情報「Ｗ」に含めることができる。この結果、省略文補完部１２０３は、第一形態素情報「好き」を補完された第一形態素情報「佐藤、好き」に置換する。なお、補完された第一形態素情報「佐藤、好き」は、「佐藤が好きだ」という発話内容に対応する。
【００９３】
すなわち、省略文補完部１２０３は、文字列データの内容が省略文である場合などであっても、集合「Ｄ」を用いて省略文を補完することができる。この結果、省略文補完部１２０３は、第一形態素情報から構成される文が省略文であっても、その文が適正な日本語となるようにすることができる。
【００９４】
また、省略文補完部１２０３が、前記集合「Ｄ」に基づいて、補完後の第一形態素情報に一致する話題タイトル１４２０を検索する。補完後の第一形態素情報に一致する話題タイトル１４２０を発見した場合は、省略文補完部１２０３はこの話題タイトル１４２０を話題タイトル取得部１２０５に出力する。話題タイトル取得部１２０５は、省略文補完部１２０３で検索された話題タイトル１４２０を出力することができる。
【００９５】
尚、省略文補完部１２０３は、集合「Ｄ」の要素を第一形態素情報に含めるだけに限定されるものではない。この省略文補完部１２０３は、着目話題タイトルに基づいて、その話題タイトル１４２０を構成する第一特定情報１６０１、第二特定情報１６０２又は第三特定情報１６０３のいずれかに含まれる形態素を、抽出された第一形態素情報に含めても良い。
【００９６】
［話題検索部］
話題検索部１２０４は、省略文補完部１２０３で話題タイトル１４２０が決まらなかったとき、第一形態素情報と、利用者入力文話題特定情報に対応する各話題タイトル１４２０とを照合し、各話題タイトル１４２０の中から、第一形態素情報に最も適する話題タイトル１４２０を検索する。  
具体的に、省略文補完部１２０３から検索命令信号が入力された話題検索部１２０４は、入力された検索命令信号に含まれる利用者入力文話題特定情報及び第一形態素情報に基づいて、その利用者入力文話題特定情報に対応付けられた各話題タイトル１４２０の中から、その第一形態素情報に最も適した話題タイトル１４２０を検索する。話題検索部１２０４は、その検索した話題タイトル１４２０を検索結果信号として話題タイトル取得部１２０５に出力する。
【００９７】
［話題タイトル取得部］
話題タイトル取得部１２０５は、話題検索部１２０４で検索された話題タイトル１４２０を取得する。  
話題タイトル取得部１２０５は、取得した話題タイトル１４２０を管理部１２０１に出力する。話題タイトル取得部１２０５から話題タイトル１４２０が入力された管理部１２０１は、その話題タイトル１４２０が検出されたことを照合部１０１１に通知する。例えば、ある文字列データ「私は佐藤が好きです」を取得した場合、話題タイトル（佐藤；＊；好き）が出現したことを伝えるデータを管理部１２０１から照合部１１０１に送るように動作する。なお、話題タイトル１４２０に加えて、その話題タイトル１４２０の話題特定情報１４１０を同時に照合部１１０１に伝えるようにしてもかまわない。
【００９８】
以上で話題分析部１１０２の説明を終了する。
【００９９】
図１１に戻り、カウント部２０４’の構成例の説明に戻る。  
照合部１１０１は、話題分析部１１０２によりテキストデータに含まれる話題タイトルを受け取ると、カウント値記憶部１１０３にその話題タイトルが出現したことを通知する。照合部１１０１は、話題分析部１１０２により話題タイトルを検索していないテキストデータが残っていれば、同様にこれらのテキストデータを話題分析部１１０２に渡して話題タイトルの出力を待ち受ける。
【０１００】
カウント値記憶部１１０３は、照合部１１０１より受けた話題タイトルについて、話題タイトルごとにカウントし、カウントした値を記憶する。  
図１７に、カウント値記憶部１１０３の記憶内容の例を示す。カウント値記憶部１１０３の記憶内容１７００は、各話題タイトルについて一つレコードを有しており、各レコードは対応する話題特定情報を格納する話題特定情報フィールド１７０１と、その話題タイトルを特定する情報を格納する話題タイトルフィールド１７０２，その話題タイトルの出現回数を格納するカウント値フィールド１７０３を有している。カウント値フィールド１７０３に格納された数値は、照合部１１０１からそのキーワードの出現を通知されるごとに、インクリメントされる。
【０１０１】
第２の実施の形態にかかるネットワーク流通情報分析装置１００の統計情報生成部２０５，出力部２０６は、第１の実施の形態におけるこれらの構成要素と同様であるので、これらの詳細な説明は省略する。  
図１８は、第２の実施の形態かかるネットワーク流通情報分析装置１００の出力例を示す。このグラフは、各話題タイトルの出現回数を棒グラフ化したものである。なお、グラフの形式はどのようなものであってもよく、棒グラフに限定されるものではない。このグラフからは、「佐藤」や「七人の侍」の好き嫌いの割合などを知ることができる。これは、本実施の形態にかかるネットワーク流通情報分析装置１００がどのキーワードがどのような文脈で使用されているのかを知ることができる。この特徴は、話題タイトルを用いてネットワークを流れる情報の統計化を行うことによる。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】ネットワーク流通情報分析装置が接続されたネットワークの構成例を示す図
【図２】ネットワーク流通情報分析装置の構成例を示す機能ブロック図
【図３】音声認識部の構成例を示す機能ブロック図
【図４】単語仮説絞込部の処理の一例を示すタイミングチャート
【図５】音声認識部の動作例を示すフロー図
【図６】カウント部の構成例を示す機能ブロック図
【図７】キーワード辞書部の記憶内容の例を示す図
【図８】カウント値記憶部の記憶内容の例を示す
【図９】出力部が出力する統計情報の一例を示す図
【図１０】ネットワーク流通情報分析装置の動作例を示すフローチャート
【図１１】カウント部の構成例を示す機能ブロック図
【図１２】話題分析部の構成例を示す機能ブロック図
【図１３】文字列とこの文字列から抽出される形態素との関係を示す図
【図１４】会話データベースが記憶するデータのデータ構成の一例を示す概念図
【図１５】ある話題特定情報と他の話題特定情報との関連付けを示す図
【図１６】話題タイトルのデータ構成例を示す図
【図１７】カウント値記憶部の記憶内容の例を示す図
【図１８】ネットワーク流通情報分析装置の出力例を示す図
【符号の説明】
【０１０３】
１００  …  ネットワーク流通情報分析装置
１０６  …  ネットワーク
２０１  …  パケット収集部
２０２  …  パケット組み立て部
２０３  …  音声認識部
２０４、２０４’  …  カウント部
２０４A  …  照合部
２０４B  …  キーワード辞書部
２０４C  …  カウント値記憶部
２０５  …  統計情報生成部
２０６  …  出力部
１１０１  …  照合部
１１０２  …  話題分析部
１１０３  …  カウント値記憶部
１２００  …  分析制御部
１２１０  …  文解析部
１２２０  …  会話データベース
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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