(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類する方法をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類プログラムであって、
前記Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する語句抽出手順と、
分野を特定する情報と該分野に関連する、固有の商品に係る表現、商品名、企業名、または組織名を示す固有表現から成る語句とを関連付けて持つ語句リスト保持データベースを記憶する記憶部を参照して、前記語句抽出手順によって抽出された語句と一致する語句であって、語句に関連付けられた複数の分野にわたり該抽出された語句と一致する語句の数を計上する個数計上手順と、
前記個数計上手順によって計上された前記複数の分野にわたり前記抽出された語句と一致する語句の数が所定の閾値よりも多い場合、前記Ｗｅｂページを広告ページに分類するＷｅｂページ分類手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするＷｅｂページ分類プログラム。 
【請求項２】
インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類するＷｅｂページ分類装置であって、
分野を特定する情報と該分野に関連する、固有の商品に係る表現、商品名、企業名、または組織名を示す固有表現から成る語句とを関連付けて持つ語句リスト保持データベースを保持する語句リスト保持手段と、
前記Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する語句抽出手段と、
前記語句リスト保持手段によって保持された前記語句リスト保持データベースを参照して、前記語句抽出手段によって抽出された語句と一致する語句であって、語句に関連付けられた複数の分野にわたり該抽出された語句と一致する語句の数を計上する個数計上手段と、
前記個数計上手段によって計上された前記複数の分野にわたり前記抽出された語句と一致する語句の数が所定の閾値よりも多い場合、前記Ｗｅｂページを広告ページに分類するＷｅｂページ分類手段と、
を備えたことを特徴とするＷｅｂページ分類装置。
【請求項３】
インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページの分類をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類方法であって、
前記Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する語句抽出工程と、
分野を特定する情報と該分野に関連する、固有の商品に係る表現、商品名、企業名、または組織名を示す固有表現から成る語句とを関連付けて持つ語句リスト保持データベースを参照して、前記語句抽出工程によって抽出された語句と一致する語句であって、語句に関連付けられた複数の分野にわたり該抽出された語句と一致する語句の数を計上する個数計上工程と、
前記個数計上工程によって計上された前記複数の分野にわたり前記抽出された語句と一致する語句の数が所定の閾値よりも多い場合、前記Ｗｅｂページを広告ページに分類するＷｅｂページ分類工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするＷｅｂページ分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、Ｗｅｂページ分類プログラム、Ｗｅｂページ分類装置およびＷｅｂページ分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、消費者の意見や消費行動を分析してマーケティングを行うことを目的として、消費者によってインターネット上で掲載される情報（ＣＧＭ：Consumer Generated Media）から、商品や企業などの評判に係る情報（以下、「評判情報」という）を抽出して分析することが行われている。例えば、特許文献１で開示される方法では、インターネット上で情報を掲載するＷｅｂページから、評判情報の抽出者に指定させる検索語（例えば、商品名など）に関連する評判情報を検索して抽出している。
【０００３】
ところで、インターネット上で情報を掲載するＷｅｂページの中には、広告主によって恣意的に作成されたスパムブログやブログ型コマースページなど（以下では、「広告ページ」という）が多く存在し、これらの広告ページには、商品の利点のみが記述されるなど、評判情報としては偏った情報が掲載されていることが多い。
【０００４】
このため、例えば、特許文献２で開示される方法では、評判情報抽出の対象とするＷｅｂページ、もしくは、評判情報抽出の対象としないＷｅｂページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を評判情報の抽出者にあらかじめ指定させることで、Ｗｅｂページから広告ページを分類し、評判情報抽出の対象とするＷｅｂページを、分類された広告ページ以外のＷｅｂページに限定するようにしている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−１７５３３０号公報
【特許文献２】特開２００４−７０４０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記した従来の技術では、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法によるので、簡易に広告ページを分類することができず、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいては限界が生じてしまうことから、広告ページが適切に分類されない結果、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度が低下するという課題がある。
【０００７】
そこで、この発明は、上記した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことが可能なＷｅｂページ分類プログラム、Ｗｅｂページ分類装置およびＷｅｂページ分類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】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類する方法をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類プログラムであって、前記Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する語句抽出手順と、分野を特定する情報と該分野に関連する、固有の商品に係る表現、商品名、企業名、または組織名を示す固有表現から成る語句とを関連付けて持つ語句リスト保持データベースを記憶する記憶部を参照して、前記語句抽出手順によって抽出された語句と一致する語句に関連付けられた分野の数を計上する個数計上手順と、前記個数計上手順によって計上された前記分野の数が所定の閾値よりも多い場合、前記Ｗｅｂページを広告ページに分類するＷｅｂページ分類手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１１】
また、請求項２に係る発明は、インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類するＷｅｂページ分類装置であって、分野を特定する情報と該分野に関連する、固有の商品に係る表現、商品名、企業名、または組織名を示す固有表現から成る語句とを関連付けて持つ語句リスト保持データベースを保持する語句リスト保持手段と、前記Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する語句抽出手段と、前記語句リスト保持手段によって保持された前記語句リスト保持データベースを参照して、前記語句抽出手段によって抽出された語句と一致する語句に関連付けられた分野の数を計上する個数計上手段と、前記個数計上手段によって計上された前記分野の数が所定の閾値よりも多い場合、前記Ｗｅｂページを広告ページに分類するＷｅｂページ分類手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項３に係る発明は、インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページの分類をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類方法であって、前記Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する語句抽出工程と、分野を特定する情報と該分野に関連する、固有の商品に係る表現、商品名、企業名、または組織名を示す固有表現から成る語句とを関連付けて持つ語句リスト保持データベースを参照して、前記語句抽出工程によって抽出された語句と一致する語句に関連付けられた分野の数を計上する個数計上工程と、前記個数計上工程によって計上された前記分野の数が所定の閾値よりも多い場合、前記Ｗｅｂページを広告ページに分類するＷｅｂページ分類工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１、２、または３の発明によれば、インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類する方法をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類プログラムであって、固有表現から成る語句を登録した語句リストを保持し、Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出し、語句リストの語句と抽出された語句とが一致する個数を計上し、計上された個数に基づいてＷｅｂページから広告ページを分類する（広告ページに含まれるテキスト情報には、固有表現から成る語句が多数含まれていると考えられることから、例えば、設定する閾値以上に固有表現から成る語句が多数含まれているＷｅｂページを広告ページとして分類する）ので、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことが可能になる。 
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、この発明に係るＷｅｂページ分類プログラム、Ｗｅｂページ分類装置およびＷｅｂページ分類方法の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、実施例で用いる主要な用語、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の構成および処理の流れ、実施例１の効果を順に説明し、次に、実施例１と同様に、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置について順に説明し、最後に他の実施例を説明する。
【実施例１】
【００２１】
［用語の説明］
まず最初に、以下の実施例で用いる主要な用語を説明する。以下の実施例で用いる「Ｗｅｂページ」とは、ＷＷＷ（World Wide Web）システムによってインターネット上で記事を掲載する文書のことである。具体的には、Ｗｅｂページは、テキスト情報、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）言語によって記述されたレイアウト情報、文書の中に埋め込まれた画像や音声などから構成される。また、Ｗｅｂブラウザに一度に表示されるデータ全体が、Ｗｅｂページの１ページに相当する。インターネット上では、通常、このようなＷｅｂページが複数ページまとめて公開され、「Ｗｅｂサイト」と呼ばれる。すなわち、「Ｗｅｂサイト」とは、表紙や目次の役割を持つＷｅｂページ（トップページ）と、このＷｅｂページからリンクされた他のＷｅｂページとから構成される一連のＷｅｂページのまとまりのことである。
【００２２】
ここで、インターネット上のＷｅｂサイトには、レイアウト情報がＷｅｂサイトを構築する者によってＨＴＭＬ言語で記述された従来からのＷｅｂサイトと、Ｗｅｂサイトを構築する者にＨＴＭＬ言語を意識させないＷｅｂサイトとが存在する。後者のＷｅｂサイトとしては、ブログがその代表であり、ブログは、ＣＭＳ（Contents Management System）として、記事を時系列で掲載する機能、他のＷｅｂサイトに掲載された記事と連携する機能（トラックバック）、コメント機能などを備える。
【００２３】
このようなＷｅｂサイト（ブログ）は、その構築方法の簡便さから一般的なインターネットの利用者に広く浸透し、消費者としての意見を述べた記事などを数多く掲載するようになった。一方で、Ｗｅｂサイト（ブログ）には、広告主によって恣意的に記述された記事を掲載するスパムブログやブログ型コマースページなどの「広告ページ」も存在する。このため、インターネット上で情報を掲載するＷｅｂページから、商品や企業などの評判に係る情報を抽出して分析するにあたっては、Ｗｅｂページから広告ページを分類して分析の対象外にする必要がある。
【００２４】
［実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴］
続いて、図１を用いて、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴を説明するための図である。なお、以下では、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページと、Ｗｅｂサイトを構成せずに単独で公開される１ページのＷｅｂページとの両方を分類の対象とし、また、レイアウト情報がＷｅｂサイトを構築する者によってＨＴＭＬ言語で記述された従来からのＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページと、Ｗｅｂサイトを構築する者にＨＴＭＬ言語を意識させないＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページとの両方を分類の対象とする。
【００２５】
実施例１に係るＷｅｂページ分類装置は、上記したように、インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類することを概要とし、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことを主たる特徴とする。
【００２６】
この主たる特徴について簡単に説明すると、図１に示すように、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置は、固有表現（例えば、「デスクトップ」や「ノートブック」など固有の商品に係る表現、具体的な商品名、企業名、組織名など）から成る語句を多数の分野にわたって登録した語句リストをあらかじめ保持する。また、Ｗｅｂページ分類装置は、分類の対象とするＷｅｂページをあらかじめ記憶する。
【００２７】
まず、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置は、Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する（図１の（１）および（２）を参照）。例えば、Ｗｅｂページからテキスト情報として「今日の放送で最終回、・・・」が抽出され、このテキスト情報から語句である「今日」、「放送」、「最終回」などが抽出される。また、例えば、Ｗｅｂページからテキスト情報として「液晶テレビ、デジタルカメラ、・・・」が抽出され、このテキスト情報から語句である「液晶テレビ」、「デジタルカメラ」などが抽出される。
【００２８】
次に、Ｗｅｂページ分類装置は、語句リストの語句と抽出された語句とが一致する個数を計上する（図１の（３）を参照）。例えば、語句リストには、「デスクトップ」、「ノートブック」、「デジタルカメラ」などの固有表現から成る語句が多数の分野にわたって登録されているので、これらの語句と、「今日」、「放送」、「最終回」などの抽出された語句とが一致する個数を計上すると、例えば、８０個の語句が一致する個数として計上される。また、これらの語句と、「液晶テレビ」、「デジタルカメラ」などの抽出された語句とが一致する個数を計上すると、例えば、１２００個の語句が一致する個数として計上される。
【００２９】
そして、Ｗｅｂページ分類装置は、計上された個数に基づいて、Ｗｅｂページから広告ページを分類する（図１の（４）を参照）。例えば、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置は、閾値を３００個に設定し、計上された個数が閾値以上である場合には、Ｗｅｂページを広告ページに分類すると判断し、閾値未満である場合には、広告ページに分類しない（非広告ページに分類する）と判断する。すなわち、広告ページに含まれるテキスト情報には、固有表現から成る語句が多数含まれていると考えられることから、例えば、設定する閾値以上に固有表現から成る語句が多数含まれているＷｅｂページを広告ページとして分類する趣旨である。図１の例では、Ｗｅｂページ分類装置は、８０個の語句が一致する個数として計上されたＷｅｂページを、閾値３００個未満であるので、非広告ページに分類し、また、１２００個の語句が一致する語句として計上されたＷｅｂページを、閾値３００個以上であるので、広告ページに分類する。
【００３０】
このようなことから、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置は、上記した主たる特徴の通り、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことが可能になる。
【００３１】
［実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の構成］
次に、図２〜図６を用いて、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の構成を説明する。図２は、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の構成を示すブロック図であり、図３は、抽出語句記憶部を説明するための図であり、図４は、語句リスト保持部を説明するための図であり、図５は、個数記憶部を説明するための図であり、図６は、Ｗｅｂページ分類結果記憶部を説明するための図である。
【００３２】
図２に示すように、Ｗｅｂページ分類装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、入出力制御ＩＦ部１３と、記憶部２０と、制御部３０とから主に構成される。
【００３３】
入力部１１は、制御部３０による各種処理に用いるデータや、各種処理をするための操作指示などを、キーボード、記憶媒体、または通信などによって入力する入力手段である。具体的には、入力部１１は、固有表現から成る語句を多数の分野にわたって登録した語句リストを入力し、後述する語句リスト保持部２３に記憶させる。また、入力部１１は、インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページを入力し、後述するＷｅｂページ記憶部２１に記憶させる。
【００３４】
出力部１２は、制御部３０による各種処理の結果や、各種処理をするための操作指示などを、モニタ、プリンタなどに出力する出力手段である。具体的には、出力部１２は、Ｗｅｂページ分類結果記憶部２５に記憶された分類結果などを出力する。
【００３５】
入出力制御ＩＦ部１３は、入力部１１および出力部１２と、記憶部２０および制御部３０との間におけるデータ転送を制御する手段である。
【００３６】
記憶部２０は、制御部３０による各種処理に用いるデータを記憶する記憶手段であり、特にこの発明に密接に関連するものとしては、図２に示すように、Ｗｅｂページ記憶部２１と、抽出語句記憶部２２と、語句リスト保持部２３と、個数記憶部２４と、Ｗｅｂページ分類結果記憶部２５とを備える。なお、語句リスト保持部２３は、特許請求の範囲に記載の「語句リスト保持手順」に対応する。
【００３７】
かかる記憶部２０のなかで、Ｗｅｂページ記憶部２１は、Ｗｅｂページ分類装置１０が分類の対象とするＷｅｂページを記憶する手段である。具体的には、Ｗｅｂページ記憶部２１は、入力部１１によって入力されたＷｅｂページを記憶する。
【００３８】
抽出語句記憶部２２は、Ｗｅｂページ分類装置１０が分類の対象とするＷｅｂページに含まれるテキスト情報から抽出された語句を記憶する手段である。具体的には、抽出語句記憶部２２は、Ｗｅｂページ記憶部２１に記憶されるＷｅｂページに含まれるテキスト情報から、後述する語句抽出部３１によって抽出された語句を記憶する。例えば、図３に示すように、抽出語句記憶部２２は、Ｗｅｂページのアドレス情報であるＵＲＬと抽出された語句とを対応づけて記憶する。
【００３９】
語句リスト保持部２３は、Ｗｅｂページ分類装置１０が保持する語句リストを記憶する手段である。具体的には、語句リスト保持部２３は、入力部１１によって入力され、固有表現から成る語句を多数の分野にわたって登録した語句リストを記憶する。例えば、図４に示すように、語句リスト保持部２３は、「コンピュータ」、「ＰＤＡ」、「電子辞書」、「カメラ」、「オーディオ」、「記録メディア」、「プリンタ」など多数の分野にわたって、それぞれの分野に関連する語句を登録した語句リストを記憶する。なお、図４では、「コンピュータ」、「ＰＤＡ」、「電子辞書」、「カメラ」、「オーディオ」、「記録メディア」、「プリンタ」などの分野を設定して語句リストを記憶する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、例えば、「車」、「ＰＣ」、「化粧品」といった分野を設定する場合など、用途に応じて分野を設定する場合であれば、いずれでもよい。
【００４０】
個数記憶部２４は、Ｗｅｂページ分類装置１０が保持する語句リストの語句と、Ｗｅｂページ分類装置１０が分類の対象とするＷｅｂページに含まれるテキスト情報から抽出された語句とが一致する個数を記憶する手段である。具体的には、個数記憶部２４は、語句リスト保持部２３によって保持された語句リストの語句と、後述する語句抽出部３１によって抽出された語句とが一致する個数が、後述する個数計上部３２によって計上されたものを記憶する。例えば、図５に示すように、個数記憶部２４は、Ｗｅｂページのアドレス情報であるＵＲＬと計上された個数とを対応づけて記憶する。
【００４１】
Ｗｅｂページ分類結果記憶部２５は、Ｗｅｂページ分類装置１０がＷｅｂページから広告ページを分類した結果を記憶する手段である。具体的には、Ｗｅｂページ分類結果記憶部２５は、後述するＷｅｂページ分類部３３によってＷｅｂページから広告ページが分類された結果を記憶する。例えば、図６に示すように、Ｗｅｂページ分類結果記憶部２５は、Ｗｅｂページのアドレス情報であるＵＲＬと計上された一致個数と分類された結果（非広告ページ、または、広告ページ）とを対応づけて記憶する。なお、実施例１においては、例えば、閾値を３００個に設定し、計上された個数が閾値３００個以上である場合には、Ｗｅｂページを広告ページに分類すると判断し、閾値３００個未満である場合には、広告ページに分類しない（非広告ページに分類する）と判断する。
【００４２】
ここで、図２に戻ると、制御部３０は、Ｗｅｂページ分類装置１０を制御して各種処理を実行する制御手段であり、特にこの発明に密接に関連するものとしては、図２に示すように、語句抽出部３１と、個数計上部３２と、Ｗｅｂページ分類部３３とを備える。なお、語句抽出部３１は、特許請求の範囲に記載の「語句抽出手順」に対応し、個数計上部３２は、特許請求の範囲に記載の「個数計上手順」に対応し、Ｗｅｂページ分類部３３は、特許請求の範囲に記載の「Ｗｅｂページ分類手順」に対応する。
【００４３】
かかる制御部３０のなかで、語句抽出部３１は、Ｗｅｂページ分類装置１０が、Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する手段である。具体的には、語句抽出部３１は、Ｗｅｂページ記憶部２１に記憶されたＷｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出し、抽出語句記憶部２２に記憶させる。なお、語句抽出部３１による具体的な処理については、後述する実施例１に係るＷｅｂページ分類装置による処理において詳しく説明する。
【００４４】
個数計上部３２は、Ｗｅｂページ分類装置１０が、語句リストの語句とＷｅｂページに含まれるテキスト情報から抽出された語句とが一致する個数を計上する手段である。具体的には、個数計上部３２は、語句リスト保持部２３に保持された語句リストの語句と、抽出語句記憶部２２に記憶された語句とが一致する個数を計上し、個数記憶部２４に記憶させる。
【００４５】
Ｗｅｂページ分類部３３は、Ｗｅｂページ分類装置１０が、計上された一致個数に基づいてＷｅｂページから広告ページを分類する手段である。具体的には、Ｗｅｂページ分類部３３は、個数記憶部２４に記憶された個数に基づいて、Ｗｅｂページから広告ページを分類し、その結果をＷｅｂページ分類結果記憶部２５に記憶させる。なお、Ｗｅｂページ分類部３３による具体的な処理については、後述する実施例１に係るＷｅｂページ分類装置による処理において詳しく説明する。
【００４６】
［実施例１に係るＷｅｂページ分類装置による処理］
次に、図７〜図９を用いて、実施例１に係るＷｅｂページ分類装置による処理を説明する。図７は、実施例１におけるＷｅｂページ分類装置の処理の流れを示すフローチャートであり、図８は、語句抽出処理の流れを示すフローチャートであり、図９は、Ｗｅｂページ分類処理の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
図７に示すように、まず、Ｗｅｂページ分類装置１０は、語句抽出部３１において、Ｗｅｂページ記憶部２１から分類の対象とするＷｅｂページの入力を受け付ける（ステップＳ７０１）。
【００４８】
次に、Ｗｅｂページ分類装置１０は、語句抽出部３１において、入力を受け付けたＷｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出し、抽出語句記憶部２２に記憶させる（ステップＳ７０２）。
【００４９】
そして、Ｗｅｂページ分類装置１０は、個数計上部３２において、語句リスト保持部２３に保持された語句リストの語句と、抽出語句記憶部２２に記憶された語句とが一致する個数を計上し、個数記憶部２４に記憶させる（ステップＳ７０３）。
【００５０】
続いて、Ｗｅｂページ分類装置１０は、Ｗｅｂページ分類部３３において、個数記憶部２４に記憶された個数に基づいて、広告ページを分類し、分類結果をＷｅｂページ分類結果記憶部２５に記憶させる（ステップＳ７０４）。
【００５１】
次に、Ｗｅｂページ分類装置１０は、他に分類の対象とするＷｅｂページがあるか否かを判断し（ステップＳ７０５）、分類の対象とするＷｅｂページがある場合には（ステップＳ７０５肯定）、語句抽出部３１において、Ｗｅｂページ記憶部２１から分類の対象とするＷｅｂページの入力を受け付ける処理に戻る（ステップＳ７０１）。また、分類の対象とするＷｅｂページがない場合には（ステップＳ７０５否定）、Ｗｅｂページ分類装置１０は、処理を終了する。
【００５２】
［語句抽出処理］
次に、図７のステップＳ７０２における語句抽出処理について詳述すると、図８に示すように、Ｗｅｂページ分類装置１０は、語句抽出部３１において、まず、入力を受け付けたＷｅｂページからテキスト情報を抽出する（ステップＳ８０１）。例えば、図８に示すように、「今日の放送で最終回、ずーっと出演者の皆さんＧＪでした。」といったテキスト情報を抽出する。
【００５３】
そして、Ｗｅｂページ分類装置１０は、語句抽出部３１において、抽出したテキスト情報を形態素解析する（ステップＳ８０２）。すなわち、自然言語で書かれたテキスト情報を形態素（言語で意味を持つ最小単位）に分割し、品詞を見分けることを行う。例えば、上記のテキスト情報の例に対して形態素解析を行うと、図８に示すように、「今日」、「の」、「放送」、「で」、「最終回」といったように形態素に区切られ、それぞれの形態素の品詞が解析される。
【００５４】
続いて、Ｗｅｂページ分類装置１０は、語句抽出部３１において、解析した形態素の中から、品詞が名詞類の形態素のみを選択し（ステップＳ８０３）、語句抽出処理を終了する。なお、実施例１においては、語句抽出の手段として形態素解析を用いる場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、テキスト情報から語句を抽出できる手段であれば、いずれでもよい。
【００５５】
［Ｗｅｂページ分類処理］
次に、図７のステップＳ７０４におけるＷｅｂページ分類処理について詳述すると、図９に示すように、Ｗｅｂページ分類装置１０は、Ｗｅｂページ分類部３３において、個数記憶部２４に記憶された個数の入力を受け付ける（ステップＳ９０１）。
【００５６】
そして、Ｗｅｂページ分類装置１０は、Ｗｅｂページ分類部３３において、個数記憶部２４に記憶された個数が、設定した閾値以上であるか否かを判断し（ステップＳ９０２）、閾値以上であれば（ステップＳ９０２肯定）、Ｗｅｂページを広告ページに分類し（ステップＳ９０３）、Ｗｅｂページ分類処理を終了する。また、閾値未満であれば（ステップＳ９０２否定）、Ｗｅｂページを非広告ページに分類し（ステップＳ９０４）、Ｗｅｂページ分類処理を終了する。
【００５７】
なお、Ｗｅｂページ分類装置１０が、Ｗｅｂページ分類部３３において、このような判断に基づいて分類するのは、広告ページに含まれるテキスト情報には、固有表現から成る語句が多数含まれていると考えられることから、設定する閾値以上に固有表現から成る語句が多数含まれているＷｅｂページを広告ページとして分類する趣旨である。また、実施例１においては、閾値以上であるか否かで判断する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、単に一致する語句の個数で判断するのみならず、多数の分野にわたって一致する語句の個数で判断するなど、計上された個数に基づいて分類する場合であれば、いずれでもよい。
【００５８】
［実施例１の効果］
上記したように、実施例１によれば、インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類する方法をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類プログラムであって、固有表現から成る語句を登録した語句リストを保持し、Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出し、語句リストの語句と抽出された語句とが一致する個数を計上し、計上された個数に基づいてＷｅｂページから広告ページを分類する（広告ページに含まれるテキスト情報には、固有表現から成る語句が多数含まれていると考えられることから、例えば、設定する閾値以上に固有表現から成る語句が多数含まれているＷｅｂページを広告ページとして分類する）ので、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことが可能になる。
【００５９】
また、実施例１によれば、固有表現から成る語句を多数の分野にわたって登録した語句リストを保持し、保持された語句リストの語句と抽出された語句とが多数の分野にわたって一致する語句の個数を計上するので、多数の分野にわたる固有表現をテキスト情報として含むＷｅｂページを広告ページとして分類することが可能になる。
【実施例２】
【００６０】
［実施例２に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴］
続いて、図１０を用いて、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴を説明する。図１０は、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴を説明するための図である。なお、以下では、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページを分類の対象とし、また、Ｗｅｂサイトを構築する者にＨＴＭＬ言語を意識させないＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページを分類の対象とする。
【００６１】
実施例２に係るＷｅｂページ分類装置は、インターネット上で記事を時系列に掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類することを概要とし、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことを主たる特徴とする。
【００６２】
この主たる特徴について簡単に説明すると、図１０に示すように、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置は、実施例１と同様、分類の対象とするＷｅｂページをあらかじめ記憶する。
【００６３】
まず、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置は、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で記事が掲載された回数を、所定の単位時間ごとに計上する（図１０の（１）を参照）。例えば、所定の単位時間として１日を設定すると、図１０においては、１日あたりに記事が掲載された回数を０．８記事や、２４記事などと計上する。
【００６４】
次に、Ｗｅｂページ分類装置は、計上された記事掲載回数に基づいて、Ｗｅｂページから広告ページを分類する（図１０の（２）を参照）。例えば、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置は、閾値を１に設定し、計上された記事掲載回数が閾値以上である場合には、Ｗｅｂページを広告ページに分類すると判断し、閾値未満である場合には、広告ページに分類しない（非広告ページに分類する）と判断する。すなわち、広告ページにおいては自動的に記事が掲載される結果、定常的に多数の記事を掲載することができると考えられることから、例えば、設定する閾値以上に記事掲載回数が多数回であるＷｅｂページを広告ページとして分類する趣旨である。図１０の例では、Ｗｅｂページ分類装置は、１日ごとに計上された記事掲載回数が０．８記事であるＷｅｂページを、閾値１未満であるので、非広告ページに分類し、また、１日ごとに計上された記事掲載回数が２４記事であるＷｅｂページを、閾値１以上であるので、広告ページに分類する。
【００６５】
このようなことから、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置は、上記した主たる特徴の通り、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことが可能になる。
【００６６】
［実施例２に係るＷｅｂページ分類装置の構成］
次に、図１１〜図１３を用いて、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置の構成を説明する。図１１は、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置の構成を示すブロック図であり、図１２は、記事掲載回数記憶部を説明するための図であり、図１３は、Ｗｅｂページ分類結果記憶部を説明するための図である。
【００６７】
図１１に示すように、Ｗｅｂページ分類装置４０は、入力部４１と、出力部４２と、入出力制御ＩＦ部４３と、記憶部５０と、制御部６０とから主に構成される。
【００６８】
入力部４１は、制御部６０による各種処理に用いるデータや、各種処理をするための操作指示などを、キーボード、記憶媒体、または通信などによって入力する入力手段である。具体的には、入力部４１は、インターネット上で記事を時系列で掲載して同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページを、同一のＷｅｂサイトを構成する一連のＷｅｂページのまとまりで入力し、Ｗｅｂページ記憶部５１に記憶させる。
【００６９】
出力部４２は、実施例１における出力部１２と同様、制御部６０による各種処理の結果や、各種処理をするための操作指示などを、モニタ、プリンタなどに出力する出力手段である。
【００７０】
入出力制御ＩＦ部４３は、実施例１における入出力制御ＩＦ部１３と同様、入力部４１および出力部４２と、記憶部５０および制御部６０との間におけるデータ転送を制御する手段である。
【００７１】
記憶部５０は、制御部６０による各種処理に用いるデータを記憶する記憶手段であり、特にこの発明に密接に関連するものとしては、図１１に示すように、Ｗｅｂページ記憶部５１と、記事掲載回数記憶部５２と、Ｗｅｂページ分類結果記憶部５３とを備える。
【００７２】
かかる記憶部５０のなかで、Ｗｅｂページ記憶部５１は、Ｗｅｂページ分類装置４０が分類の対象とするＷｅｂページであって、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページを記憶する記憶手段である。具体的には、Ｗｅｂページ記憶部５１は、入力部４１によって入力されたＷｅｂページを、同一のＷｅｂサイトを構成する一連のＷｅｂページのまとまりで記憶する。
【００７３】
記事掲載回数記憶部５２は、Ｗｅｂページ分類装置４０が分類の対象とするＷｅｂページであって、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で記事が掲載された回数を記憶する手段である。具体的には、記事掲載回数記憶部５２は、Ｗｅｂページ記憶部５１に記憶されたＷｅｂページ上で記事が掲載された回数が、後述する記事掲載回数計上部６１によって計上された記事掲載回数を記憶する。例えば、図１２に示すように、記事掲載回数記憶部５２は、Ｗｅｂサイトのアドレス情報であるＵＲＬと、このＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページのＵＲＬと、単位時間ごとの記事掲載回数とを対応づけて記憶する。
【００７４】
Ｗｅｂページ分類結果記憶部５３は、Ｗｅｂページ分類装置４０がＷｅｂページから広告ページを分類した結果を記憶する記憶手段である。具体的には、Ｗｅｂページ分類結果記憶部５３は、後述するＷｅｂページ分類部６２によってＷｅｂページから広告ページが分類された結果を記憶する。例えば、図１３に示すように、Ｗｅｂページ分類結果記憶部５３は、Ｗｅｂサイトのアドレス情報であるＵＲＬと、このＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページのＵＲＬと、単位時間ごとの記事掲載回数と、分類された結果（非広告ページ、または、広告ページ）とを対応づけて記憶する。なお、実施例２においては、例えば、閾値を１に設定し、計上された記事掲載回数が閾値１以上である場合には、Ｗｅｂサイト（同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ）を広告ページに分類すると判断し、閾値１未満である場合には、広告ページに分類しない（非広告ページに分類する）と判断する。
【００７５】
ここで、図１１に戻ると、制御部６０は、Ｗｅｂページ分類装置４０を制御して各種処理を実行する制御手段であり、特にこの発明に密接に関連するものとしては、図１１に示すように、記事掲載回数計上部６１と、Ｗｅｂページ分類部６２とを備える。なお、記事掲載回数計上部６１は、特許請求の範囲に記載の「記事掲載回数計上手順」に対応し、Ｗｅｂページ分類部６２は、特許請求の範囲に記載の「Ｗｅｂページ分類手順」に対応する。
【００７６】
かかる制御部６０のなかで、記事掲載回数計上部６１は、Ｗｅｂページ分類装置４０が、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で記事が掲載された回数を、所定の単位時間ごとに計上する手段である。具体的には、記事掲載回数計上部６１は、Ｗｅｂページ記憶部５１に記憶された同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で記事が掲載された回数を、所定の単位時間ごとに計上し、記事掲載回数記憶部５２に記憶させる。なお、記事掲載回数計上部６１による具体的な処理については、後述する実施例２に係るＷｅｂページ分類装置による処理において詳しく説明する。
【００７７】
Ｗｅｂページ分類部６２は、Ｗｅｂページ分類装置４０が、計上された記事掲載回数に基づいて、Ｗｅｂページから広告ページを分類する手段である。具体的には、Ｗｅｂページ分類部６２は、記事掲載回数記憶部５２に記憶された記事掲載回数に基づいて、Ｗｅｂページから広告ページを分類し、その結果をＷｅｂページ分類結果記憶部５３に記憶させる。なお、Ｗｅｂページ分類部６２による具体的な処理については、後述する実施例２に係るＷｅｂページ分類装置による処理において詳しく説明する。
【００７８】
［実施例２に係るＷｅｂページ分類装置による処理］
次に、図１４〜図１６を用いて、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置による処理を説明する。図１４は、実施例２におけるＷｅｂページ分類装置の処理の流れを示すフローチャートであり、図１５は、記事掲載回数処理の流れを示すフローチャートであり、図１６は、Ｗｅｂページ分類処理の流れを示すフローチャートである。
【００７９】
図１４に示すように、まず、Ｗｅｂページ分類装置４０は、記事掲載回数計上部６１において、Ｗｅｂページ記憶部５１から分類の対象とするＷｅｂサイトの入力を受け付ける（ステップＳ１４０１）。ここで、Ｗｅｂサイトとは、具体的には、同一のＷｅｂサイトを構成する一連のＷｅｂページのまとまりのことを指しており、実施例２に係るＷｅｂページ分類装置４０は、Ｗｅｂページを分類するにあたり、同一のＷｅｂサイトを構成する一連のＷｅｂページのまとまりを同時に分類の対象とする。
【００８０】
次に、Ｗｅｂページ分類装置４０は、記事掲載回数計上部６１において、入力を受け付けた同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で記事が掲載された回数を計上し、記事掲載回数記憶部５２に記憶させる（ステップＳ１４０２）。
【００８１】
そして、Ｗｅｂページ分類装置４０は、Ｗｅｂページ分類部６２において、記事掲載回数記憶部５２に記憶された記事掲載回数に基づいて、広告ページを分類し、分類結果をＷｅｂページ分類結果記憶部５３に記憶させる（ステップＳ１４０３）。
【００８２】
続いて、Ｗｅｂページ分類装置４０は、他に分類の対象とするＷｅｂサイト（同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ）があるか否かを判断し（ステップＳ１４０４）、分類の対象とするＷｅｂサイトがある場合には（ステップＳ１４０４肯定）、記事掲載回数計上部６１において、Ｗｅｂページ記憶部５１から分類の対象とするＷｅｂサイトの入力を受け付ける処理に戻る（ステップＳ１４０１）。また、分類の対象とするＷｅｂサイトがない場合には（ステップＳ１４０４否定）、Ｗｅｂページ分類装置４０は、処理を終了する。
【００８３】
［記事掲載回数計上処理］
次に、図１４のステップＳ１４０２における記事掲載回数計上処理について詳述すると、図１５に示すように、Ｗｅｂページ分類装置４０は、記事掲載回数計上部６１において、まず、入力を受け付けたＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページに時系列で掲載された記事の「ＵＲＬ」情報および「日付」情報の入力を受け付ける（ステップＳ１５０１）。
【００８４】
そして、Ｗｅｂページ分類装置４０は、記事掲載回数計上部６１において、まず、前日までの記録から記事掲載回数を計上し、計上された記事掲載回数を計上した日数で割ることで、１日ごとの記事掲載回数を計上し（ステップＳ１５０２）、記事掲載回数計上処理を終了する。なお、実施例１においては、１日ごとの記事掲載回数を計上する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、１月ごとの記事掲載回数を計上する場合や、１２時間ごとの記事掲載回数を計上する場合など、いずれでもよい。
【００８５】
［Ｗｅｂページ分類処理］
次に、図１４のステップＳ１４０３におけるＷｅｂページ分類処理について詳述すると、図１６に示すように、Ｗｅｂページ分類装置４０は、Ｗｅｂページ分類部６２において、記事掲載回数記憶部５２に記憶された１日ごとの記事掲載回数の入力を受け付ける（ステップＳ１６０１）。
【００８６】
そして、Ｗｅｂページ分類装置４０は、Ｗｅｂページ分類部６２において、記事掲載回数記憶部５２に記憶された記事掲載回数が、設定した閾値以上であるか否かを判断し（ステップＳ１６０２）、閾値以上であれば（ステップＳ１６０２肯定）、Ｗｅｂページを広告ページに分類し（ステップＳ１６０３）、Ｗｅｂページ分類処理を終了する。また、閾値未満であれば（ステップＳ１６０２否定）、Ｗｅｂページを非広告ページに分類し（ステップＳ１６０４）、Ｗｅｂページ分類処理を終了する。
【００８７】
なお、Ｗｅｂページ分類装置４０が、Ｗｅｂページ分類部６２において、このような判断に基づいて分類するのは、広告ページにおいては自動的に記事が掲載される結果、定常的に多数の記事を掲載することができると考えられることから、設定する閾値以上に記事掲載回数が多数回であるＷｅｂページを広告ページとして分類する趣旨である。また、実施例２においては、閾値以上であるか否かで判断する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、記事掲載回数の変動傾向に基づいて判断するなど、計上された記事掲載回数に基づいて分類する場合であれば、いずれでもよい。
【００８８】
［実施例２の効果］
上記したように、実施例２によれば、インターネット上で記事を時系列で掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類する方法をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類プログラムであって、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で記事が掲載された回数を計上し、計上された記事掲載回数に基づいてＷｅｂページから広告ページを分類する（広告ページにおいては自動的に記事が掲載される結果、定常的に多数の記事を掲載することができると考えられることから、例えば、設定する閾値以上に記事掲載回数が多数回であるＷｅｂページを広告ページとして分類する）ので、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことが可能になる。
【００８９】
また、上記したように、実施例２によれば、所定の単位時間ごとに記事が掲載された回数を計上するので、所定の単位時間ごとの記事掲載回数が示す傾向に基づいて広告ページを分類することが可能になる。
【実施例３】
【００９０】
［実施例３に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴］
続いて、図１７を用いて、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴を説明する。図１７は、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴を説明するための図である。なお、以下では、Ｗｅｂサイトを構成するＷｅｂページを分類の対象とし、また、Ｗｅｂサイトを構築する者にＨＴＭＬ言語を意識させないＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページを分類の対象とする。
【００９１】
実施例３に係るＷｅｂページ分類装置は、インターネット上で記事を時系列に掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類することを概要とし、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことを主たる特徴とする。
【００９２】
この主たる特徴について簡単に説明すると、図１７に示すように、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置は、実施例１および実施例２と同様、分類の対象とするＷｅｂページをあらかじめ記憶する。
【００９３】
まず、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置は、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度を計算する（図１７の（１）を参照）。例えば、複数の記事同士における内容の類似度を計算し、図１７においては、類似度０．３１や、類似度０．９４などと計算する。
【００９４】
次に、Ｗｅｂページ分類装置は、計算された類似度に基づいて、Ｗｅｂページから広告ページを分類する（図１７の（２）を参照）。例えば、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置は、閾値を０．９に設定し、計算された類似度が閾値以上である場合には、Ｗｅｂページを広告ページに分類すると判断し、閾値未満である場合には、広告ページに分類しない（非広告ページに分類する）と判断する。すなわち、広告ページで構成されるＷｅｂサイトにおいてはテンプレートを利用して記事が掲載される結果、複数の記事同士における類似度が高くなると考えられることから、例えば、設定する閾値以上に類似度が高いＷｅｂページを広告ページとして分類する趣旨である。図１７の例では、Ｗｅｂページ分類装置は、内容の類似度０．３１であるＷｅｂページを、閾値０．９未満であるので、非広告ページに分類し、また、内容の類似度０．９４であるＷｅｂページを、閾値０．９以上であるので、広告ページに分類する。
【００９５】
このようなことから、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置は、上記した主たる特徴の通り、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことが可能になる。
【００９６】
［実施例３に係るＷｅｂページ分類装置の構成］
次に、図１８〜図２０を用いて、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置の構成を説明する。図１８は、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置の構成を示すブロック図であり、図１９は、類似度記憶部を説明するための図であり、図２０は、Ｗｅｂページ分類結果記憶部を説明するための図である。
【００９７】
図１８に示すように、Ｗｅｂページ分類装置７０は、入力部７１と、出力部７２と、入出力制御ＩＦ部７３と、記憶部８０と、制御部９０とから主に構成される。
【００９８】
入力部７１は、実施例２における入力部４１と同様、制御部９０による各種処理に用いるデータや、各種処理をするための操作指示などを、キーボード、記憶媒体、または通信などによって入力する入力手段である。
【００９９】
出力部７２は、実施例１における出力部１２や実施例２における出力部４２と同様、制御部９０による各種処理の結果や、各種処理をするための操作指示などを、モニタ、プリンタなどに出力する出力手段である。
【０１００】
入出力制御ＩＦ部７３は、実施例１における入出力制御ＩＦ部１３や実施例２における入出力制御ＩＦ部４３と同様、入力部７１および出力部７２と、記憶部８０および制御部９０との間におけるデータ転送を制御する手段である。
【０１０１】
記憶部８０は、制御部９０による各種処理に用いるデータを記憶する記憶手段であり、特にこの発明に密接に関連するものとしては、図１８に示すように、Ｗｅｂページ記憶部８１と、類似度記憶部８２と、Ｗｅｂページ分類結果記憶部８３とを備える。
【０１０２】
かかる記憶部８０のなかで、Ｗｅｂページ記憶部８１は、実施例２におけるＷｅｂページ記憶部５１と同様、Ｗｅｂページ分類装置７０が分類の対象とするＷｅｂページであって、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページを記憶する記憶手段である。
【０１０３】
類似度記憶部８２は、Ｗｅｂページ分類装置７０が分類の対象とするＷｅｂページであって、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度を記憶する手段である。具体的には、類似度記憶部８２は、Ｗｅｂページ記憶部８１に記憶された同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度が、後述する類似度計算部９１によって計算されたものを記憶する。例えば、図１９に示すように、類似度記憶部８２は、Ｗｅｂサイトのアドレス情報であるＵＲＬと、このＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページのＵＲＬと、Ｗｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度とを対応づけて記憶する。
【０１０４】
Ｗｅｂページ分類結果記憶部８３は、Ｗｅｂページ分類装置７０がＷｅｂページから広告ページを分類した結果を記憶する記憶手段である。具体的には、Ｗｅｂページ分類結果記憶部８３は、後述するＷｅｂページ分類部９２によってＷｅｂページから広告ページが分類された結果を記憶する。例えば、図２０に示すように、Ｗｅｂページ分類結果記憶部８３は、Ｗｅｂサイトのアドレス情報であるＵＲＬと、このＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページのＵＲＬと、Ｗｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度と、分類された結果（非広告ページ、または、広告ページ）とを対応づけて記憶する。なお、実施例３においては、例えば、閾値を０．９に設定し、計上された類似度の中にひとつでも閾値０．９以上のものがある場合には、Ｗｅｂサイト（同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ）を広告ページに分類すると判断し、すべての類似度が閾値０．９未満である場合には、広告ページに分類しない（非広告ページに分類する）と判断する。
【０１０５】
ここで、図１８に戻ると、制御部９０は、Ｗｅｂページ分類装置７０を制御して各種処理を実行する制御手段であり、特にこの発明に密接に関連するものとしては、図１８に示すように、類似度計算部９１と、Ｗｅｂページ分類部９２とを備える。なお、類似度計算部９１は、特許請求の範囲に記載の「類似度計算手順」に対応し、Ｗｅｂページ分類部９２は、特許請求の範囲に記載の「Ｗｅｂページ分類手順」に対応する。
【０１０６】
かかる制御部９０のなかで、類似度計算部９１は、Ｗｅｂページ分類装置７０が、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における内容の類似度を計算する手段である。具体的には、類似度計算部９１は、Ｗｅｂページ記憶部８１に記憶された同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における内容の類似度を計算し、類似度記憶部８２に記憶させる。なお、類似度計算部９１による具体的な処理については、後述する実施例３に係るＷｅｂページ分類装置による処理において詳しく説明する。
【０１０７】
Ｗｅｂページ分類部９２は、Ｗｅｂページ分類装置７０が、計算された類似度に基づいて、Ｗｅｂページから広告ページを分類する手段である。具体的には、Ｗｅｂページ分類部９２は、類似度記憶部８２に記憶された類似度に基づいて、Ｗｅｂページから広告ページを分類し、その結果をＷｅｂページ分類結果記憶部８３に記憶させる。なお、Ｗｅｂページ分類部９２による具体的な処理については、後述する実施例３に係るＷｅｂページ分類装置による処理において詳しく説明する。
【０１０８】
［実施例３に係るＷｅｂページ分類装置による処理］
次に、図２１〜図２３を用いて、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置による処理を説明する。図２１は、実施例３におけるＷｅｂページ分類装置の処理の流れを示すフローチャートであり、図２２は、類似度計算処理の流れを示すフローチャートであり、図２３は、Ｗｅｂページ分類処理の流れを示すフローチャートである。
【０１０９】
図２１に示すように、まず、Ｗｅｂページ分類装置７０は、類似度計算部９１において、Ｗｅｂページ記憶部８１から分類の対象とするＷｅｂサイトの入力を受け付ける（ステップＳ２１０１）。ここで、Ｗｅｂサイトとは、具体的には、同一のＷｅｂサイトを構成する一連のＷｅｂページのまとまりのことを指しており、実施例３に係るＷｅｂページ分類装置７０は、Ｗｅｂページを分類するにあたり、同一のＷｅｂサイトを構成する一連のＷｅｂページのまとまりを同時に分類の対象とする。
【０１１０】
次に、Ｗｅｂページ分類装置７０は、類似度計算部９１において、入力を受け付けた同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度を計算し、類似度記憶部８２に記憶させる（ステップＳ２１０２）。
【０１１１】
そして、Ｗｅｂページ分類装置７０は、Ｗｅｂページ分類部９２において、類似度記憶部８２に記憶された類似度に基づいて、広告ページを分類し、分類結果をＷｅｂページ分類結果記憶部８３に記憶させる（ステップＳ２１０３）。
【０１１２】
続いて、Ｗｅｂページ分類装置７０は、他に分類の対象とするＷｅｂサイト（同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ）があるか否かを判断し（ステップＳ２１０４）、分類の対象とするＷｅｂサイトがある場合には（ステップＳ２１０４肯定）、類似度計算部９１において、Ｗｅｂページ記憶部８１から分類の対象とするＷｅｂサイトの入力を受け付ける処理に戻る（ステップＳ２１０１）。また、分類の対象とするＷｅｂサイトがない場合には（ステップＳ２１０４否定）、Ｗｅｂページ分類装置７０は、処理を終了する。
【０１１３】
［類似度計算処理］
次に、図２１のステップＳ２１０２における類似度計算処理について詳述すると、図２２に示すように、Ｗｅｂページ分類装置７０は、類似度計算部９１において、まず、入力を受け付けたＷｅｂページに時系列で掲載された記事を形態素解析する（ステップＳ２２０１）。すなわち、自然言語で書かれたテキスト情報を形態素（言語で意味を持つ最小単位）に分割し、品詞を見分けることを行う。例えば、図２２に示すように、「今日」、「の」、「放送」、「で」、「最終回」といったように形態素に区切られる。
【０１１４】
そして、Ｗｅｂページ分類装置７０は、類似度計算部９１において、ステップＳ２２０１で区切った形態素を、２つの形態素ずつ切り出す（ステップＳ２２０２）。例えば、図２２に示すように、例えば、「今日」と「の」とを切り出し、「の」と「放送」とを切り出し、「放送」と「で」とを切り出し、「で」と「最終回」とを切り出し、「最終回」と「ずーっと」とを切り出す。なお、このような切り出しをリストにしたものを、バイグラムリストと呼ぶ。
【０１１５】
続いて、Ｗｅｂページ分類装置７０は、類似度計算部９１において、バイグラムリストにおける重複の割合を計算し（ステップＳ２２０３）、類似度計算処理を終了する。具体的には、記事Ａと記事Ｂとの類似度をバイグラムリストにおける重複の割合を用いて計算する計算式は、図２２に示すように、分母が、記事Ａのバイグラムリストと記事Ｂのバイグラムリストとの要素数の和、分子が、記事Ａのバイグラムリストと記事Ｂのバイグラムリストとで重複する要素数で表される式であり、記事Ａのバイグラムリストと記事Ｂのバイグラムリストとが完全に一致する時には類似度が１になり、記事Ａのバイグラムリストと記事Ｂのバイグラムリストとが全く一致しない時には類似度が０となる。なお、実施例３においては、類似度をバイグラムリストを用いて計算する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、類似度を計算できる手法であれば、いずれでもよい。
【０１１６】
［Ｗｅｂページ分類処理］
次に、図２１のステップＳ２１０３におけるＷｅｂページ分類処理について詳述すると、図２３に示すように、Ｗｅｂページ分類装置７０は、Ｗｅｂページ分類部９２において、類似度記憶部８２に記憶された複数の記事同士における類似度の入力を受け付ける（ステップＳ２３０１）。
【０１１７】
そして、Ｗｅｂページ分類装置７０は、Ｗｅｂページ分類部９２において、類似度記憶部８２に記憶された類似度が、設定した閾値以上であるか否かを判断し（ステップＳ２３０２）、閾値以上であれば（ステップＳ２３０２肯定）、Ｗｅｂページを広告ページに分類し（ステップＳ２３０３）、Ｗｅｂページ分類処理を終了する。また、閾値未満であれば（ステップＳ２３０２否定）、他に判断すべき類似度があるか否かを判断し（ステップＳ２３０４）、判断すべき類似度があれば（ステップＳ２３０４肯定）、Ｗｅｂページ分類装置７０は、Ｗｅｂページ分類部９２において、類似度記憶部８２に記憶された複数の記事同士における類似度の入力を受け付ける処理に戻る（ステップＳ２３０１）。判断すべき類似度がなければ（ステップＳ２３０４否定）、Ｗｅｂページを非広告ページに分類し（ステップＳ２３０５）、Ｗｅｂページ分類処理を終了する。
【０１１８】
なお、Ｗｅｂページ分類装置７０が、Ｗｅｂページ分類部９２において、このような判断に基づいて分類するのは、広告ページで構成されるＷｅｂサイトにおいてはテンプレートを利用して記事が掲載される結果、複数の記事同士における類似度が高くなると考えられることから、設定する閾値以上に類似度が高いＷｅｂページを広告ページとして分類する趣旨である。また、実施例３においては、計算された類似度の中にひとつでも閾値以上のものがあれば、広告ページに分類する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、計算された類似度の平均値が閾値以上であるか否かを判断するなど、計算された類似度に基づいて分類する場合であれば、いずれでもよい。
【０１１９】
［実施例３の効果］
上記したように、実施例３によれば、インターネット上で記事を時系列で掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類する方法をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類プログラムであって、同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度を計算し、計算された類似度に基づいてＷｅｂページから広告ページを分類する（広告ページで構成されるＷｅｂサイトにおいてはテンプレートを利用して記事が掲載される結果、複数の記事同士における類似度が高くなると考えられることから、例えば、設定する閾値以上に類似度が高いＷｅｂページを広告ページとして分類する）ので、評判情報の抽出者にＵＲＬを指定させて広告ページを分類する手法に比較して、簡易に広告ページを分類することができ、膨大な情報量に対する網羅性と日々更新される情報に対する即時性とが要求されるインターネットにおいても、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことが可能になる。
【０１２０】
また、実施例３によれば、複数の記事同士における内容の類似度を計算するので、複数の記事同士における内容の類似度が示す傾向に基づいて広告ページを分類することができる。
【実施例４】
【０１２１】
ところで、これまで実施例１〜３に係るＷｅｂページ分類装置について説明したが、この発明は上記した実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、実施例４に係るＷｅｂページ分類装置として、異なる実施例を説明する。
【０１２２】
［他の実施例］
上記の実施例１では、固有表現から成る語句を多数の分野にわたって登録した語句リストを保持する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、固有表現から成る語句をひとつの分野に限定して登録した語句リストを保持する場合などにも、この発明を同様に適用することができる。
【０１２３】
また、上記の実施例２では、所定の単位時間ごとに記事が掲載された回数を計上する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、曜日ごとに記事が掲載された回数を計上する場合や、所定の時間帯ごとに記事が掲載された回数を計上する場合などにも、この発明を同様に適用することができる。曜日ごとに記事が掲載された回数を計上する場合には、曜日ごとの記事掲載回数が示す傾向に基づいて広告ページを分類することが可能になり、所定の時間帯ごとに記事が掲載された回数を計上する場合には、所定の時間帯ごとの記事掲載回数が示す傾向に基づいて広告ページを分類することが可能になる。
【０１２４】
また、上記の実施例３では、複数の記事同士における内容の類似度を計算する場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、複数の記事同士における記載量の類似度を計算する場合などにも、この発明を同様に適用することができる。複数の記事同士における記載量の類似度を計算する場合には、複数の記事同士における記載量の類似度が示す傾向に基づいて広告ページを分類することが可能になる。
【０１２５】
また、上記の実施例１〜３では、Ｗｅｂサイトを構築する者にＨＴＭＬ言語を意識させないＷｅｂサイトの代表として、ブログの場合を説明したが、この発明はこれに限定されるものではなく、記事のＵＲＬ情報や日付情報などを格納したＲＳＳ（ＲＤＦ Site Summary）に対応するＷｅｂサイトであれば、この発明を同様に適用することができる。
【０１２６】
［プログラム（実施例１）］
ところで、上記の実施例１で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２４を用いて、上記の実施例１と同様の機能を有するＷｅｂページ分類プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２４は、Ｗｅｂページ分類プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１２７】
図２４に示すように、コンピュータ１００は、キャッシュ１０１、ＲＡＭ１０２、ＨＤＤ１０３、ＲＯＭ１０４およびＣＰＵ１０５をバス１０６で接続して構成される。ここで、ＲＯＭ１０４には、上記の実施例１と同様の機能を発揮するＷｅｂページ分類プログラム、つまり、図２４に示すように、語句抽出プログラム１０４ａと個数計上プログラム１０４ｂとＷｅｂページ分類プログラム１０４ｃとがあらかじめ記憶されている。
【０１２８】
そして、ＣＰＵ１０５は、これらのプログラム１０４ａ、１０４ｂ、および１０４ｃを読み出して実行することで、各プログラム１０４ａ、１０４ｂ、および１０４ｃは、語句抽出プロセス１０５ａ、個数計上プロセス１０５ｂ、およびＷｅｂページ分類プロセス１０５ｃとなる。なお、各プロセス１０５ａ、１０５ｂ、および１０５ｃは、図２に示した、語句抽出部３１、個数計上部３２、およびＷｅｂページ分類部３３にそれぞれ対応する。
【０１２９】
また、ＨＤＤ１０３には、図２４に示すように、Ｗｅｂページテーブル１０３ａ、語句リストテーブル１０３ｂ、個数テーブル１０３ｃ、およびＷｅｂページ分類結果テーブル１０３ｄが設けられる。なお、各テーブル１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃ、および１０３ｄは、図２に示した、Ｗｅｂページ記憶部２１、語句リスト保持部２３、個数記憶部２４、およびＷｅｂページ分類結果記憶部２５にそれぞれ対応する。
【０１３０】
ところで、上記した各プログラム１０４ａ、１０４ｂ、および１０４ｃについては、必ずしもＲＯＭ１０４に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ１００の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」に記憶させておき、コンピュータ１００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１３１】
［プログラム（実施例２）］
また、上記の実施例２で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２５を用いて、上記の実施例２と同様の機能を有するＷｅｂページ分類プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２５は、Ｗｅｂページ分類プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１３２】
図２５に示すように、コンピュータ２００は、キャッシュ２０１、ＲＡＭ２０２、ＨＤＤ２０３、ＲＯＭ２０４およびＣＰＵ２０５をバス２０６で接続して構成される。ここで、ＲＯＭ２０４には、上記の実施例２と同様の機能を発揮するＷｅｂページ分類プログラム、つまり、図２５に示すように、記事掲載回数計上プログラム２０４ａとＷｅｂページ分類プログラム２０４ｂとがあらかじめ記憶されている。
【０１３３】
そして、ＣＰＵ２０５は、これらのプログラム２０４ａおよび２０４ｂを読み出して実行することで、各プログラム２０４ａおよび２０４ｂは、記事掲載回数計上プロセス２０５ａおよびＷｅｂページ分類プロセス２０５ｂとなる。なお、各プロセス２０５ａおよび２０５ｂは、図１１に示した、記事掲載回数計上部６１およびＷｅｂページ分類部６２にそれぞれ対応する。
【０１３４】
また、ＨＤＤ２０３には、図２５に示すように、Ｗｅｂページテーブル２０３ａ、記事掲載回数テーブル２０３ｂ、およびＷｅｂページ分類結果テーブル２０３ｃが設けられる。なお、各テーブル２０３ａ、２０３ｂ、および２０３ｃは、図１１に示した、Ｗｅｂページ記憶部５１、記事掲載回数記憶部５２、およびＷｅｂページ分類結果記憶部５３にそれぞれ対応する。
【０１３５】
ところで、上記した各プログラム２０４ａおよび２０４ｂについては、必ずしもＲＯＭ２０４に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ２００の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ２００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」に記憶させておき、コンピュータ２００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１３６】
［プログラム（実施例３）］
また、上記の実施例３で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２６を用いて、上記の実施例３と同様の機能を有するＷｅｂページ分類プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図２６は、Ｗｅｂページ分類プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１３７】
図２６に示すように、コンピュータ３００は、キャッシュ３０１、ＲＡＭ３０２、ＨＤＤ３０３、ＲＯＭ３０４およびＣＰＵ３０５をバス３０６で接続して構成される。ここで、ＲＯＭ３０４には、上記の実施例３と同様の機能を発揮するＷｅｂページ分類プログラム、つまり、図２６に示すように、類似度計算プログラム３０４ａとＷｅｂページ分類プログラム３０４ｂとがあらかじめ記憶されている。
【０１３８】
そして、ＣＰＵ３０５は、これらのプログラム３０４ａおよび３０４ｂを読み出して実行することで、各プログラム３０４ａおよび３０４ｂは、類似度計算プロセス３０５ａおよびＷｅｂページ分類プロセス３０５ｂとなる。なお、各プロセス３０５ａおよび３０５ｂは、図１８に示した、類似度計算部９１およびＷｅｂページ分類部９２にそれぞれ対応する。
【０１３９】
また、ＨＤＤ３０３には、図２６に示すように、Ｗｅｂページテーブル３０３ａ、類似度テーブル３０３ｂ、およびＷｅｂページ分類結果テーブル３０３ｃが設けられる。なお、各テーブル３０３ａ、３０３ｂ、および３０３ｃは、図１８に示した、Ｗｅｂページ記憶部８１、類似度記憶部８２、およびＷｅｂページ分類結果記憶部８３にそれぞれ対応する。
【０１４０】
ところで、上記した各プログラム３０４ａおよび３０４ｂについては、必ずしもＲＯＭ３０４に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ３００の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」に記憶させておき、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１４１】
［システム構成等］
また、上記の実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１４２】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１４３】
（付記１）インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類する方法をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類プログラムであって、
固有表現から成る語句を登録した語句リストを保持する語句リスト保持手順と、
前記Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する語句抽出手順と、
前記語句リスト保持手順によって保持された前記語句リストの語句と前記語句抽出手順によって抽出された語句とが一致する個数を計上する個数計上手順と、
前記個数計上手順によって計上された前記個数に基づいて前記Ｗｅｂページから前記広告ページを分類するＷｅｂページ分類手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするＷｅｂページ分類プログラム。
【０１４４】
（付記２）前記語句リスト保持手順は、固有表現から成る語句を多数の分野にわたって登録した語句リストを保持することを特徴とし、
前記個数計上手順は、前記語句リスト保持手順によって保持された前記語句リストの語句と前記語句抽出手順によって抽出された語句とが多数の分野にわたって一致する語句の個数を計上することを特徴とする付記１に記載のＷｅｂページ分類プログラム。
【０１４５】
（付記３）インターネット上で記事を時系列で掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類する方法をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類プログラムであって、
同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で記事が掲載された回数を計上する記事掲載回数計上手順と、
前記記事掲載回数計上手順によって計上された記事掲載回数に基づいて前記Ｗｅｂページから前記広告ページを分類するＷｅｂページ分類手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするＷｅｂページ分類プログラム。
【０１４６】
（付記４）前記記事掲載回数計上手順は、所定の単位時間ごとに前記記事が掲載された回数を計上することを特徴とする付記３に記載のＷｅｂページ分類プログラム。
【０１４７】
（付記５）前記記事掲載回数計上手順は、曜日ごとに前記記事が掲載された回数を計上することを特徴とする付記３または４に記載のＷｅｂページ分類プログラム。
【０１４８】
（付記６）前記記事掲載回数計上手順は、所定の時間帯ごとに前記記事が掲載された回数を計上することを特徴とする付記３〜５のいずれかひとつに記載のＷｅｂページ分類プログラム。
【０１４９】
（付記７）インターネット上で記事を時系列で掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類する方法をコンピュータに実行させるＷｅｂページ分類プログラムであって、
同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度を計算する類似度計算手順と、
前記類似度計算手順によって計算された類似度に基づいて前記Ｗｅｂページから前記広告ページを分類するＷｅｂページ分類手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするＷｅｂページ分類プログラム。
【０１５０】
（付記８）前記類似度計算手順は、前記複数の記事同士における記載量の類似度を計算することを特徴とする付記７に記載のＷｅｂページ分類プログラム。
【０１５１】
（付記９）前記類似度計算手順は、前記複数の記事同士における内容の類似度を計算することを特徴とする付記７または８に記載のＷｅｂページ分類プログラム。
【０１５２】
（付記１０）インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類するＷｅｂページ分類装置であって、
固有表現から成る語句を登録した語句リストを保持する語句リスト保持手段と、
前記Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する語句抽出手段と、
前記語句リスト保持手段によって保持された前記語句リストの語句と前記語句抽出手段によって抽出された語句とが一致する個数を計上する個数計上手段と、
前記個数計上手段によって計上された前記個数に基づいて前記Ｗｅｂページから前記広告ページを分類するＷｅｂページ分類手段と、
を備えたことを特徴とするＷｅｂページ分類装置。
【０１５３】
（付記１１）インターネット上で記事を時系列で掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類するＷｅｂページ分類装置であって、
同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で記事が掲載された回数を計上する記事掲載回数計上手段と、
前記記事掲載回数計上手段によって計上された記事掲載回数に基づいて前記Ｗｅｂページから前記広告ページを分類するＷｅｂページ分類手段と、
を備えたことを特徴とするＷｅｂページ分類装置。
【０１５４】
（付記１２）インターネット上で記事を時系列で掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類するＷｅｂページ分類装置であって、
同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度を計算する類似度計算手段と、
前記類似度計算手段によって計算された類似度に基づいて前記Ｗｅｂページから前記広告ページを分類するＷｅｂページ分類手段と、
を備えたことを特徴とするＷｅｂページ分類装置。
【０１５５】
（付記１３）インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類するＷｅｂページ分類方法であって、
固有表現から成る語句を登録した語句リストを保持する語句リスト保持工程と、
前記Ｗｅｂページに含まれるテキスト情報から語句を抽出する語句抽出工程と、
前記語句リスト保持工程によって保持された前記語句リストの語句と前記語句抽出工程によって抽出された語句とが一致する個数を計上する個数計上工程と、
前記個数計上工程によって計上された前記個数に基づいて前記Ｗｅｂページから前記広告ページを分類するＷｅｂページ分類工程と、
を含んだことを特徴とするＷｅｂページ分類方法。
【０１５６】
（付記１４）インターネット上で記事を時系列で掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類するＷｅｂページ分類方法であって、
同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で記事が掲載された回数を計上する記事掲載回数計上工程と、
前記記事掲載回数計上工程によって計上された記事掲載回数に基づいて前記Ｗｅｂページから前記広告ページを分類するＷｅｂページ分類工程と、
を含んだことを特徴とするＷｅｂページ分類方法。
【０１５７】
（付記１５）インターネット上で記事を時系列で掲載してＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類するＷｅｂページ分類方法であって、
同一のＷｅｂサイトを構成するＷｅｂページ上で掲載された複数の記事同士における類似度を計算する類似度計算工程と、
前記類似度計算工程によって計算された類似度に基づいて前記Ｗｅｂページから前記広告ページを分類するＷｅｂページ分類工程と、
を含んだことを特徴とするＷｅｂページ分類方法。
【産業上の利用可能性】
【０１５８】
以上のように、この発明に係るＷｅｂページ分類プログラム、Ｗｅｂページ分類装置およびＷｅｂページ分類方法は、インターネット上で記事を掲載するＷｅｂページから、広告主によって記述された記事を掲載する広告ページを分類することに有用であり、特に、Ｗｅｂページから評判情報を抽出して分析した分析結果の精度を低下させないような適切な広告ページの分類を行うことに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図２】実施例１に係るＷｅｂページ分類装置の構成を示すブロック図である。
【図３】抽出語句記憶部を説明するための図である。
【図４】語句リスト保持部を説明するための図である。
【図５】個数記憶部を説明するための図である。
【図６】Ｗｅｂページ分類結果記憶部を説明するための図である。
【図７】実施例１におけるＷｅｂページ分類装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】語句抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】Ｗｅｂページ分類処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】実施例２に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図１１】実施例２に係るＷｅｂページ分類装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】記事掲載回数記憶部を説明するための図である。
【図１３】Ｗｅｂページ分類結果記憶部を説明するための図である。
【図１４】実施例２におけるＷｅｂページ分類装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】記事掲載回数計上処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】Ｗｅｂページ分類処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】実施例３に係るＷｅｂページ分類装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図１８】実施例３に係るＷｅｂページ分類装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】類似度記憶部を説明するための図である。
【図２０】Ｗｅｂページ分類結果記憶部を説明するための図である。
【図２１】実施例３におけるＷｅｂページ分類装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】類似度計算処理の流れを示すフローチャートである。
【図２３】Ｗｅｂページ分類処理の流れを示すフローチャートである。
【図２４】実施例１におけるＷｅｂページ分類プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図２５】実施例２におけるＷｅｂページ分類プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図２６】実施例３におけるＷｅｂページ分類プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【０１６０】
１０  Ｗｅｂページ分類装置
１１  入力部
１２  出力部
１３  入出力制御ＩＦ部
２０  記憶部
２１  Ｗｅｂページ記憶部
２２  抽出語句記憶部
２３  語句リスト保持部
２４  個数記憶部
２５  Ｗｅｂページ分類結果記憶部
３０  制御部
３１  語句抽出部
３２  個数計上部
３３  Ｗｅｂページ分類部
４０  Ｗｅｂページ分類装置
４１  入力部
４２  出力部
４３  入出力制御ＩＦ部
５０  記憶部
５１  Ｗｅｂページ記憶部
５２  記事掲載回数記憶部
５３  Ｗｅｂページ分類結果記憶部
６０  制御部
６１  記事掲載回数計上部
６２  Ｗｅｂページ分類部
７０  Ｗｅｂページ分類装置
７１  入力部
７２  出力部
７３  入出力制御ＩＦ部
８０  記憶部
８１  Ｗｅｂページ記憶部
８２  類似度記憶部
８３  Ｗｅｂページ分類結果記憶部
９０  制御部
９１  類似度計算部
９２  Ｗｅｂページ分類部
１００  Ｗｅｂページ分類プログラム
２００  Ｗｅｂページ分類プログラム
３００  Ｗｅｂページ分類プログラム
【図１】
0005135701.tif 000002
【図２】
0005135701.tif 000003
【図３】
0005135701.tif 000004
【図４】
0005135701.tif 000005
【図５】
0005135701.tif 000006
【図６】
0005135701.tif 000007
【図７】
0005135701.tif 000008
【図８】
0005135701.tif 000009
【図９】
0005135701.tif 000010
【図１０】
0005135701.tif 000011
【図１１】
0005135701.tif 000012
【図１２】
0005135701.tif 000013
【図１３】
0005135701.tif 000014
【図１４】
0005135701.tif 000015
【図１５】
0005135701.tif 000016
【図１６】
0005135701.tif 000017
【図１７】
0005135701.tif 000018
【図１８】
0005135701.tif 000019
【図１９】
0005135701.tif 000020
【図２０】
0005135701.tif 000021
【図２１】
0005135701.tif 000022
【図２２】
0005135701.tif 000023
【図２３】
0005135701.tif 000024
【図２４】
0005135701.tif 000025
【図２５】
0005135701.tif 000026
【図２６】
0005135701.tif 000027