(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章を含む第１の情報を取得する第１情報取得手段と、
文章を含み評価の対象となる第２の情報を取得する第２情報取得手段と、
前記第１の情報のうち、引用部分と、当該引用部分に関連する関連部分とを特定する特定手段と、
前記引用部分と前記第２の情報との内容の類似度を判定する類似度判定手段と、
前記関連部分の記載量または前記関連部分中の評価表現の量を示す関連記述量を判定する関連記述量判定手段と、
前記類似度および関連記述量の判定結果に基づき第１の情報を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記類似度判定手段は、前記第２の情報を複数の部分に分割し、前記引用部分と前記第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかを判定し、
前記出力手段は、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかの判定結果を出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記出力手段により出力された第１の情報の前記関連部分を、前記類似度が所定値以上であり、かつ前記関連記述量が所定値以上である場合に表示装置に表示させる表示制御手段
をさらに有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記類似度判定手段は、前記第２の情報を複数の部分に分割し、前記引用部分と前記第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかを判定し、
前記表示制御手段は、前記関連部分を、当該関連部分に対応する引用部分が類似する前記第２の情報の部分と関連付けて表示させる、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
コンピュータに、
文章を含む第１の情報を取得するステップと、
文章を含み評価の対象となる第２の情報を取得するステップと、
前記第１の情報のうち、引用部分と、当該引用部分に関連する関連部分とを特定するステップと、
前記引用部分と前記第２の情報との内容の類似度を判定するステップと、
前記関連部分の記載量または前記関連部分中の評価表現の量を示す関連記述量を判定するステップと、
前記類似度および関連記述量の判定結果に基づき第１の情報を出力するステップと、
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理プログラムであって、
前記類似度を判定するステップでは、前記第２の情報を複数の部分に分割し、前記引用部分と前記第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかを判定し、
前記出力するステップでは、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかの判定結果を出力する、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項７】
請求項５に記載の情報処理プログラムであって、
前記出力するステップで出力された第１の情報の前記関連部分を、前記類似度が所定値以上であり、かつ前記関連記述量が所定値以上である場合に表示装置に表示させるステップ
をさらに有することを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理プログラムであって、
前記類似度を判定するステップでは、前記第２の情報を複数の部分に分割し、前記引用部分と前記第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかを判定し、
前記表示させるステップでは、前記関連部分を、当該関連部分に対応する引用部分が類似する前記第２の情報の部分と関連付けて表示させる、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文書から、対象に対する評価などを抽出する技術がある（例えば、特許文献１，２参照）。
【０００３】
特許文献１には、文書データから、対象に対する印象を表現する印象表現語と、当該印象表現語が結びつく名詞句との対を抽出する技術が記載されている。この技術では、例えば、口紅が対象とされる場合に、印象表現語と名詞句との対として、「よい」−「付け心地」が抽出される。
【０００４】
また、特許文献２には、文書中から、検索語に関する評判情報を、文書中における検索語の出現位置と評価表現の出現位置とに基づいて抽出する技術が記載されている。この技術では、例えば、検索語「モバイルギア」と評価表現「役に立つ」との対によって挟まれる部分の文字列を含んだ評判情報「モバイルギアのほうがよほど役に立つ。」が抽出される。また、特許文献２には、上記抽出された各評判情報に対して検索語に関する評判情報である確率が高い順に優先順位を付ける旨が記載されている。
【０００５】
また、東京工業大学精密工学研究所奥村研究室のＷｅｂサイト「ｂｌｏｇＷａｔｃｈｅｒ」（http://blogwatcher.pi.titech.ac.jp/）では、収集された大量のブログから、製品名等のキーワードに対する評判情報を抽出するサービスが提供されている。
【０００６】
また、サイバーエージェント社のＷｅｂサイト「Ａｍｅｂａ口コミ評判検索」（http://buzz.ameba.jp/）では、ブログ上で話題になっている特定のキーワードについて、その出現数や好感度などをグラフ化して表示するサービスが提供されている。
【０００７】
なお、特許文献３には、インターネットから、調査目的に合致した情報（例えば企業や製品に対する風評）を多く含むサイトを発見するための技術が記載されている。
【０００８】
【特許文献１】特許第３７８７３１８号明細書
【特許文献２】特許第３８２０８７８号明細書
【特許文献３】特開２００４−２８０５６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、特定の単語（キーワード）に対する評判や批評などの評価情報ではなく、文章に対する評価情報を、評価される情報（文章）との関連性とともに得ることができる情報処理装置または情報処理プログラム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】
【００１０】
本発明に係る情報処理装置は、文章を含む第１の情報を取得する第１情報取得手段と、文章を含み評価の対象となる第２の情報を取得する第２情報取得手段と、前記第１の情報のうち、引用部分と、当該引用部分に関連する関連部分とを特定する特定手段と、前記引用部分と前記第２の情報との内容の類似度を判定する類似度判定手段と、前記関連部分の記載量または前記関連部分中の評価表現の量を示す関連記述量を判定する関連記述量判定手段と、前記類似度および関連記述量の判定結果に基づき第１の情報を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明の一態様では、前記類似度判定手段は、前記第２の情報を複数の部分に分割し、前記引用部分と前記第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかを判定し、前記出力手段は、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかの判定結果を出力する。
【００１２】
また、本発明の一態様では、前記出力手段により出力された第１の情報の前記関連部分を、前記類似度が所定値以上であり、かつ前記関連記述量が所定値以上である場合に表示装置に表示させる表示制御手段をさらに有する。
【００１３】
また、本発明の一態様では、前記類似度判定手段は、前記第２の情報を複数の部分に分割し、前記引用部分と前記第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかを判定し、前記表示制御手段は、前記関連部分を、当該関連部分に対応する引用部分が類似する前記第２の情報の部分と関連付けて表示させる。
【００１４】
本発明に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、文章を含む第１の情報を取得するステップと、文章を含み評価の対象となる第２の情報を取得するステップと、前記第１の情報のうち、引用部分と、当該引用部分に関連する関連部分とを特定するステップと、前記引用部分と前記第２の情報との内容の類似度を判定するステップと、前記関連部分の記載量または前記関連部分中の評価表現の量を示す関連記述量を判定するステップと、前記類似度および関連記述量の判定結果に基づき第１の情報を出力するステップと、を実行させることを特徴とする。
【００１５】
本発明の一態様では、前記類似度を判定するステップでは、前記第２の情報を複数の部分に分割し、前記引用部分と前記第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかを判定し、前記出力するステップでは、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかの判定結果を出力する。
【００１６】
また、本発明の一態様では、前記出力するステップで出力された第１の情報の前記関連部分を、前記類似度が所定値以上であり、かつ前記関連記述量が所定値以上である場合に表示装置に表示させるステップをさらに有する。
【００１７】
また、本発明の一態様では、前記類似度を判定するステップでは、前記第２の情報を複数の部分に分割し、前記引用部分と前記第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、前記引用部分が前記第２の情報のどの部分と類似するかを判定し、前記表示させるステップでは、前記関連部分を、当該関連部分に対応する引用部分が類似する前記第２の情報の部分と関連付けて表示させる。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１に記載の発明によれば、評価される情報（文章）に関連して評価対象である文章に対する評価情報を得ることができる。
【００１９】
請求項２に記載の発明によれば、評価される情報の部分に対する評価情報を得ることができる。
【００２０】
請求項３に記載の発明によれば、評価される情報に関連して評価情報を表示できる。
【００２１】
請求項４に記載の発明によれば、評価される情報の部分に関連して評価情報を表示できる。
【００２２】
請求項５に記載の発明によれば、評価される情報（文章）に関連して評価対象である文章に対する評価情報を得ることができる。
【００２３】
請求項６に記載の発明によれば、評価される情報の部分に対する評価情報を得ることができる。
【００２４】
請求項７に記載の発明によれば、評価される情報に関連して評価情報を表示できる。
【００２５】
請求項８に記載の発明によれば、評価される情報の部分に関連して評価情報を表示できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態を図面に従って説明する。
【００２７】
図１は、本実施の形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１０は、一つの態様では、ハードウェア資源とソフトウェアとの協働により実現され、例えばコンピュータである。具体的には、情報処理装置１０の機能は、記録媒体に記録された情報処理プログラムがメインメモリに読み出されてＣＰＵ（Central Processing Unit）により実行されることによって実現される。上記情報処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されることも可能であるし、データ信号として通信により提供されることも可能である。ただし、情報処理装置１０の機能は、ハードウェアのみにより実現されてもよい。また、情報処理装置１０は、物理的に１つの装置により実現されてもよいし、複数の装置により実現されてもよい。具体的な一態様では、情報処理装置１０は、インターネット上のサーバ装置である。
【００２８】
図１において、情報処理装置１０は、第１情報取得部１１、第２情報取得部１２、特定部１３、類似度判定部１４、関連記述量判定部１５、および出力部１６を有する。
【００２９】
第１情報取得部１１は、文章を含む第１の情報を取得する。
【００３０】
ここで、上記第１の情報は、具体的には文章を含む文書情報であり、例えばブログ等のＷｅｂサイトから収集される記事である。
【００３１】
第１情報取得部１１は、例えば、情報処理装置１０のハードディスク装置等の記憶装置や、インターネット上の装置などから第１の情報を取得する。
【００３２】
第１情報取得部１１は、予め定められた記憶領域から第１の情報を取得してもよいし、外部（他の装置、他のプログラムモジュール、ユーザ等）から指定された情報を第１の情報として取得してもよい。
【００３３】
一つの態様では、第１情報取得部１１は、複数の第１の情報を含む第１の情報群を取得する。
【００３４】
第２情報取得部１２は、文章を含み評価の対象となる第２の情報を取得する。
【００３５】
ここで、上記第２の情報は、具体的には文章を含む文書情報であり、より具体的にはニュース記事やプレスリリースなどの事実情報が記述された自然文テキストである。
【００３６】
一つの態様では、第２情報取得部１２は、インターネットを介してクライアント装置から、ユーザにより指定された情報を第２の情報として受け取る。上記ユーザにより指定された情報としては、例えば、キーボード等の入力装置を介してユーザからクライアント装置に入力されたテキストや、ユーザにより指定されたクライアント装置内の文書ファイル、ユーザにより提供された紙文書がスキャンされ文字認識されて得られたテキストなどが挙げられる。このとき、ユーザは、インターネット上のニュース記事やプレスリリース記事などをそのまま第２の情報として利用してもよい。
【００３７】
第２情報取得部１２は、上記以外の態様で第２の情報を取得してもよい。例えば、第２情報取得部１２は、情報処理装置１０の入力装置を介して、ユーザからテキストの入力を受け付けてもよいし、ユーザ（または他の装置やプログラムモジュール）からの指示に基づき、情報処理装置１０内の文書ファイルやインターネット上の文書ファイルを取得してもよい。
【００３８】
特定部１３は、第１情報取得部１１により取得された第１の情報のうち、引用部分と、当該引用部分に関連する関連部分とを特定する。
【００３９】
一つの態様では、特定部１３は、第１の情報中の引用部分を特定し、当該特定の結果に基づいて関連部分を特定する。
【００４０】
また、一つの態様では、特定部１３は、第１情報取得部１１により取得された第１の情報群に含まれる各第１の情報について、引用部分と関連部分とを特定する。
【００４１】
上記引用部分は、例えば、ニュース記事やプレスリリース等の事実情報が引用されて記述されている記述部分である。
【００４２】
特定部１３は、第１の情報から、１つ以上の引用部分を特定し、特定された各引用部分に関連する関連部分を特定してもよい。
【００４３】
引用部分を特定する方法としては、下記（ａ１）〜（ａ３）の方法が例示される。なお、下記の方法は、単独で用いられてもよいし、組み合わせて用いられてもよい。
【００４４】
（ａ１）第１の情報中のテキストに付加された、引用を表す付加情報（例えばタグ）に基づいて、引用部分を特定する。例えば、第１の情報がＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）文書である場合、＜ＢＬＯＣＫＱＵＯＴＥ＞タグで囲まれたテキストを引用部分と特定する。
（ａ２）第１の情報中のテキストに含まれる、特定のテキストを囲む記号（例えば括弧）に基づいて、引用部分を特定する。例えば、テキスト中の開始括弧（例えば“「”）と終了括弧（例えば“」”）とを抽出し、当該両括弧間のテキストの文字数が所定数以上（例えば２０文字以上）であれば、当該両括弧間のテキストを引用部分と特定する。
（ａ３）他の情報へのリンクが設定された第１の情報中のテキストを、引用部分であると特定する。例えば、ＨＴＭＬ文書において、文全体または段落全体がアンカーテキストになっている場合、他のサイトのニュース記事などへのリンクである可能性が高いので、当該アンカーテキストを引用部分と特定する。
【００４５】
関連部分を特定する方法としては、文章の構成に基づいて関連部分を特定する方法がある。例えば、「ブログなどでは、もとの事実情報について記述された記事が引用され、その後にそれに対する意見や評価などが記述される文章構成が多く採られている」といったことを利用して関連部分を特定する。具体的には、関連部分を特定する方法としては、下記（ｂ１）〜（ｂ３）の方法が例示される。なお、下記の方法は、単独で用いられてもよいし、組み合わせて用いられてもよい。
【００４６】
（ｂ１）引用部分の直後から次の引用部分までのテキストを、前者の引用部分に関連する関連部分と特定する。
（ｂ２）括弧間のテキストが引用部分と特定された場合、当該引用部分を含む段落のうち当該引用部分以外の部分を関連部分と特定する。
（ｂ３）第１の情報中に引用部分が一箇所しかない場合、当該引用部分を除く第１の情報中の全部のテキストを関連部分と特定する。
【００４７】
ただし、関連部分は、文章の構成以外に基づいて特定されてもよい。例えば、第１の情報のうち、引用部分との間の内容の類似度（例えばベクトル空間法による類似度）が高い部分を、関連部分と特定してもよい。
【００４８】
類似度判定部１４は、特定部１３により特定された引用部分と、第２情報取得部１２により取得された第２の情報との内容の類似度を判定する。
【００４９】
一つの態様では、類似度判定部１４は、特定部１３により特定された第１の情報中の１つ以上の引用部分の各々について、当該引用部分と第２の情報との内容の類似度を判定する。
【００５０】
また、一つの態様では、類似度判定部１４は、第１の情報群に含まれる第１の情報の各々について、各引用部分と、第２の情報との内容の類似度を判定する。
【００５１】
ただし、類似度判定部１４による類似度の判定が、後述される関連記述量判定部１５による関連記述量の判定の後に行われる態様では、類似度判定部１４は、特定された引用部分のうち、関連記述量が所定値以上である関連部分（例えば記述が有ると判定された関連部分）に対応する引用部分についてのみ、類似度を判定してもよい。
【００５２】
上記類似度は、類似するか否かの２段階で表現されてもよいし、３段階以上で表現されてもよい。
【００５３】
類似度判定部１４は、例えば、第２の情報および引用部分の各々から重要語を抽出し、ベクトル空間法などを用いて両者の類似度を計算する。ここで、上記重要語は、具体的には事実を表す上で重要な語であり、例えば、自立語、固有表現（固有名詞、日付表現、価格表現等）、専門用語などである。当該計算された類似度が最終的な内容の類似度とされてもよいし、当該計算された類似度に基づいて最終的な内容の類似度が求められてもよい。なお、類似度判定部１４は、上記とは別の方法で類似度を求めてもよい。
【００５４】
引用部分がアンカーテキストである場合には、当該アンカーテキストと、第２の情報または当該第２の情報のタイトルとの類似度が求められてもよいし、当該アンカーテキストのリンク先のテキストの全文と、第２の情報との類似度が求められてもよい。
【００５５】
関連記述量判定部１５は、特定部１３により特定された関連部分の記載量または当該関連部分中の評価表現の量を示す関連記述量を判定する。
【００５６】
一つの態様では、関連記述量判定部１５は、特定部１３により特定された第１の情報中の１つ以上の関連部分の各々について、関連記述量を判定する。
【００５７】
また、一つの態様では、関連記述量判定部１５は、第１の情報群に含まれる各第１の情報の各関連部分について、関連記述量を判定する。ただし、当該関連記述量判定部１５による関連記述量の判定が、上記類似度判定部１４による類似度の判定の後に行われる態様では、関連記述量判定部１５は、特定された関連部分のうち、類似度が所定値以上である引用部分（例えば類似すると判定された引用部分）に対応する関連部分についてのみ、関連記述量を判定してもよい。
【００５８】
上記関連記述量は、記述が有るか無いかの２段階で表現されてもよいし、３段階以上で表現されてもよい。
【００５９】
上記関連記述量を判定する方法としては、下記（ｃ１）〜（ｃ３）の方法が例示される。
【００６０】
（ｃ１）関連部分の記載量に応じた値を、関連記述量として求める。例えば、記載量が所定量以下（例えば、１文以下、１０文字以下など）であれば、記述は無い（例えば関連記述量＝０）と判定し、そうでなければ記述が有る（例えば関連記述量＝１）と判定する。
（ｃ２）関連部分中の評価表現の量に応じた値を、関連記述量として求める。ここで、評価表現は、例えば、意見を表す動詞（「思う」、「考える」、「みなす」、「期待する」等）や、評価を表す語（「よい」、「すばらしい」、「残念」等）などである。
（ｃ３）関連部分の記載量および関連部分中の評価表現の量に基づき、関連記述量を求める。例えば、上記記載量に応じた値と、上記評価表現の量に応じた値との積や和を関連記述量として算出する。
【００６１】
ところで、上記類似度判定部１４による類似度の判定および上記関連記述量判定部１５による関連記述量の判定は、特定部１３により引用部分が特定された第１の情報について行われる。特定部１３により引用部分が特定されなかった第１の情報（以下、「引用部分を含まない第１の情報」と称す）については、処理対象から除外されてもよいし、別の処理が施されてもよい。
【００６２】
一つの態様では、情報処理装置１０は、情報評価部１９を有し、これにより引用部分を含まない第１の情報に対して次のような処理を行う。
【００６３】
情報評価部１９は、引用部分を含まない第１の情報の各々について、当該第１の情報の、第２の情報に対する評価情報としての価値を判定する。評価情報とは、事実情報に対する意見、評価、評判、または論評などを含む情報である。
【００６４】
具体的には、情報評価部１９は、引用部分を含まない第１の情報の各々について、当該第１の情報と第２の情報との内容の類似度を判定する。ここでの判定方法は、上記類似度判定部１４での判定方法と同様であってもよいし、別の方法であってもよい。
【００６５】
さらに、情報評価部１９は、引用部分を含まない第１の情報の各々について、当該第１の情報における所定の評価表現の量または含有度を判定してもよい。
【００６６】
情報評価部１９は、上記判定された類似度を、第１の情報の評価情報としての価値としてもよいし、上記判定された類似度および評価表現の量や含有度に基づいて第１の情報の評価情報としての価値を求めてもよい。
【００６７】
出力部１６は、類似度判定部１４の判定結果および関連記述量判定部１５の判定結果、すなわち類似度および関連記述量の判定結果に基づき、第１の情報を出力する。
【００６８】
一つの態様では、情報処理装置１０は表示制御部１７を有し、出力部１６は表示制御部１７に第１の情報を出力し、表示制御部１７は表示装置（不図示）に第１の情報を表示させる。
【００６９】
当該一つの態様における一態様では、表示制御部１７は、出力部１６により出力された第１の情報の関連部分を、類似度が所定値以上であり、かつ関連記述量が所定値以上である場合に表示装置に表示させる。
【００７０】
ただし、出力部１６は、第１の情報を、記憶装置に出力して記憶させてもよいし、印刷装置に出力して印刷させてもよい。
【００７１】
出力部１６は、上記処理に加えて、または上記処理に代えて、または上記処理の一態様として、以下の処理を実行してもよい。
【００７２】
例えば、出力部１６は、上記類似度および関連記述量の判定結果を出力してもよい。この場合、出力部１６は、当該判定結果を、記憶装置に出力して記憶させてもよいし、表示装置に出力して画面上に表示させてもよいし、印刷装置に出力して印刷させてもよい。
【００７３】
また、出力部１６は、１つ以上の引用部分と関連部分との組の各々について、当該組と関連付けて類似度および関連記述量を出力してもよい。
【００７４】
また、出力部１６は、特定部１３の特定結果を出力してもよい。例えば、出力部１６は、特定された引用部分と関連部分との組を、当該組に対応する類似度および関連記述量と関連付けて出力してもよい。
【００７５】
また、出力部１６は、上記類似度および関連記述量に基づき、関連部分の、第２の情報に対する評価情報としての価値を表す評価値を求め、当該評価値を判定結果として出力してもよい。ここで、上記評価値は、例えば次のように設定される。引用部分と第２の情報との類似度が高いほど、当該引用部分に対応する関連部分が第２の情報に対する評価情報である可能性が高いと考えられる。そこで、関連部分の評価値は、当該関連部分に対応する引用部分の類似度が高いほど高くなるように設定される。また、引用部分と第２の情報とがある程度類似する場合、当該引用部分に対応する関連部分について判定された関連記述量が多いほど、当該関連部分の、第２の情報に対する評価情報としての価値が高いと考えられる。そこで、関連部分の評価値は、当該関連部分の関連記述量が多いほど高くなるように設定される。例えば、上記評価値は、上記類似度と上記関連記述量との積である。
【００７６】
また、出力部１６は、類似度判定部１４の判定結果および関連記述量判定部１５の判定結果、すなわち類似度および関連記述量の判定結果に基づき、特定部１３により特定された関連部分のうち、対応する引用部分の類似度が所定値以上であり、かつ関連記述量が所定値以上である関連部分を優先的に表示させる表示用情報を出力してもよい。
【００７７】
ここで、出力部１６は、上記表示用情報を、表示装置に出力して表示させてもよいし、印刷装置に出力して印刷させてもよいし、記憶装置に出力して記憶させてもよい。
【００７８】
また、出力部１６は、特定された各関連部分について、当該関連部分に対応する引用部分の類似度と、当該関連部分の関連記述量とに基づき、当該関連部分の第２の情報に対する評価情報としての価値を表す関連部分評価値を求め、当該関連部分評価値に基づいて表示用情報を作成してもよい。ここで、上記関連部分評価値は、例えば次のように設定される。引用部分と第２の情報との類似度が高いほど、当該引用部分に対応する関連部分が第２の情報に対する評価情報である可能性が高いと考えられる。そこで、関連部分の関連部分評価値は、当該関連部分に対応する引用部分の類似度が高いほど高くなるように設定される。また、引用部分と第２の情報とがある程度類似する場合、当該引用部分に対応する関連部分について判定された関連記述量が多いほど、当該関連部分の、第２の情報に対する評価情報としての価値が高いと考えられる。そこで、関連部分の関連部分評価値は、当該関連部分の関連記述量が多いほど高くなるように設定される。例えば、上記関連部分評価値は、上記類似度と上記関連記述量との積である。
【００７９】
出力部１６は、上記関連部分評価値が高い順に関連部分が表示されるように、上記表示用情報を作成してもよい。また、出力部１６は、上記関連部分評価値が高いものから順に所定数の関連部分を選択し、当該選択された関連部分が表示されるように表示用情報を作成してもよい。また、出力部１６は、上記関連部分評価値が所定値以上である関連部分を選択し、当該選択された関連部分が表示されるように表示用情報を作成してもよい。
【００８０】
上記表示用情報は、表示対象の関連部分を含む第１の情報の全体を表示させるものであってもよい。
【００８１】
出力部１６は、各第１の情報について、当該第１の情報中の引用部分の類似度と、当該第１の情報中の関連部分の関連記述量とに基づき、当該第１の情報の、第２の情報に対する評価情報としての価値を表す評価値を求め、当該評価値に基づいて表示用情報を作成してもよい。
【００８２】
出力部１６は、上記評価値が高い順に第１の情報が表示されるように、上記表示用情報を作成してもよいし、評価値が高い第１の情報に属するものから順に、関連部分が表示されるように、上記表示用情報を作成してもよい。また、出力部１６は、上記評価値が高いものから順に所定数の第１の情報を選択し、当該選択された第１の情報に属する関連部分が表示されるように表示用情報を作成してもよい。また、出力部１６は、上記評価値が所定値以上である第１の情報を選択し、当該選択された第１の情報に属する関連部分が表示されるように表示用情報を作成してもよい。
【００８３】
上記「対応する引用部分の類似度が所定値以上であり、かつ関連記述量が所定値以上である関連部分」以外の関連部分については、表示用情報に含まれなくてもよいし、上記所定値以上である関連部分の後段に表示されるように表示用情報に含められてもよい。
【００８４】
出力部１６は、引用部分を含まない第１の情報を上記表示用情報に含めてもよい。例えば、出力部１６は、情報評価部１９により判定された第１の情報の価値に基づき、価値が高いものから順に所定数の引用部分を含まない第１の情報を選択し、当該選択された第１の情報が表示されるように、上記表示用情報を作成してもよい。
【００８５】
なお、出力部１６は、上記表示用情報を出力する代わりに、特定結果、判定結果、選択結果、計算結果などの各種の処理結果を出力してもよい。例えば、出力部１６は、上記選択された関連部分と、当該関連部分の関連部分評価値または関連部分評価値の順位とを互いに関連付けて記憶装置に出力してもよい。また、出力部１６は、上記選択された第１の情報と、当該第１の情報の評価値または評価値の順位とを互いに関連付けて記憶装置に出力してもよい。また、出力部１６は、引用部分を含まない第１の情報について、上記選択された第１の情報と、当該第１の情報の価値または価値の順位とを互いに関連付けて記憶装置に出力してもよい。
【００８６】
上記構成を有する情報処理装置１０において、一つの態様では、第１情報取得部１１は、以下のように第１の情報群を取得する。
【００８７】
第１情報取得部１１は、第２情報取得部１２により取得された第２の情報を解析し、当該第２の情報から重要語を抽出する。
【００８８】
ここで、上記重要語は、具体的には事実を表す上で重要な語であり、例えば固有表現や専門用語などである。
【００８９】
第１情報取得部１１は、重要語の抽出において、人名や地名といった特定の品詞を優先してもよいし、出現頻度の高いものを優先してもよいし、第一文に出てくるものを優先してもよい。
【００９０】
第１情報取得部１１は、上記抽出された重要語に基づき検索を行い、当該重要語を含む情報を第１の情報として取得する。
【００９１】
例えば、第１情報取得部１１は、インターネットから、上記抽出された重要語を含み、かつ所定期間内（最近三日以内など）の新着記事を検索して収集する。
【００９２】
より具体的な例では、第１情報取得部１１は、予め指定されたＲＳＳ（RDF Site Summary）のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）から、またはクローラにより集められたＲＳＳのＵＲＬから、ＲＳＳフィードを取得し、当該ＲＳＳフィードに記述された新規情報の作成日時等に基づき、新着記事（例えば、最近三日以内に登録されたもの）のＵＲＬを取得する。そして、第１情報取得部１１は、上記取得されたＵＲＬにアクセスして記事を取得し、取得された記事の中から、上記抽出された重要語を含む記事をＡＮＤ検索やＯＲ検索などで検索する。第１情報取得部１１は、上記検索された記事をランキングし、ランキングの上位から順に所定数の記事を選択し、当該所定数の記事を第１の情報群としてもよい。上記記事のランキングでは、例えば、重要語を多く含むものが優先され、重要語を同じだけ含む記事の中では新しいものが優先される。
【００９３】
上記のような新着記事の収集および検索は、例えば株式会社テクノラティジャパン等が公開しているＡＰＩ（Application Program Interface）を利用するなど、種々の方法で実現可能である。
【００９４】
なお、第１情報取得部１１は、上記以外の方法で第１の情報群を取得してもよい。例えば、第１情報取得部１１は、予め記憶装置に記憶されている第１の情報群を取得してもよい。
【００９５】
図２は、本実施の形態に係る情報処理装置１０の動作手順の一例を示すフローチャートである。以下、図２を参照して、情報処理装置１０の動作を説明する。
【００９６】
ステップＳ１１では、情報処理装置１０は、ユーザからの指定に基づく第２の情報を取得する。
【００９７】
ついで、ステップＳ１２では、情報処理装置１０は、所定の記憶装置から第１の情報を取得する。
【００９８】
ついで、ステップＳ１３では、情報処理装置１０は、上記取得された第１の情報のうち、１つ以上の引用部分と、当該各引用部分に関連する関連部分とを特定する。
【００９９】
ついで、ステップＳ１４では、情報処理装置１０は、上記特定された各引用部分について、当該引用部分と上記取得された第２の情報との内容の類似度を判定する。ここでは、類似度は、「０」，「１」，「２」の３段階で表され、「０」は類似しないことを示す。
【０１００】
ついで、ステップＳ１５では、情報処理装置１０は、上記特定された関連部分のうち、第２の情報と類似すると判定された引用部分（すなわち類似度が「１」または「２」の引用部分）に対応する関連部分の各々について、当該関連部分の記載量または当該関連部分中の評価表現の量を示す関連記述量を判定する。ここでは、関連記述量は、「０」〜「３」の４段階で表され、「０」は記述が無いことを示す。
【０１０１】
ついで、ステップＳ１６では、情報処理装置１０は、上記類似度および関連記述量の判定結果に基づき、第１の情報を表示装置に表示させる。
【０１０２】
なお、上記ステップＳ１３で引用部分を特定できなかった場合、情報処理装置１０は、例えば、引用部分を特定できなかった旨を示す情報を出力して、処理を終了させる。
【０１０３】
本実施の形態における一つの態様では、情報処理装置１０は、次のとおりである。
【０１０４】
当該態様では、類似度判定部１４は、第２の情報を複数の部分に分割し、引用部分と第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、引用部分が第２の情報のどの部分と類似するかを判定する。
【０１０５】
類似度判定部１４は、特定された１つ以上の引用部分の各々について、当該引用部分と第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、当該引用部分が第２の情報のどの部分と類似するかを判定してもよい。
【０１０６】
また、類似度判定部１４は、第１の情報群の各第１の情報の各引用部分について、当該引用部分と第２の情報の各部分との内容の類似度を判定するとともに、当該判定結果に基づき、当該引用部分が第２の情報のどの部分と類似するかを判定してもよい。
【０１０７】
類似度判定部１４は、第２の情報を、例えば、段落ごとに分割してもよいし、所定数文ずつに分割してもよい。また、類似度判定部１４は、第２の情報の各領域の記載内容に基づいて、第２の情報を複数の部分に分割してもよい。
【０１０８】
類似度判定部１４は、例えば、引用部分と第２の情報の各部分との内容の類似度に基づき、引用部分との類似度が最大である部分を、当該引用部分が類似する部分であると判定する。この場合、最大の類似度が所定値未満であるとき、引用部分はどの部分とも類似しないと判定されてもよい。
【０１０９】
そして、一つの態様では、出力部１６は、引用部分が第２の情報のどの部分と類似するかの判定結果を出力する。
【０１１０】
また、一つの態様では、表示制御部１７は、第１の情報の関連部分を、当該関連部分に対応する引用部分が類似する第２の情報の部分と関連付けて表示させる。
【０１１１】
また、一つの態様では、出力部１６は、上記類似度判定部１４の判定結果に基づき、関連部分が、当該関連部分に対応する引用部分が類似する第２の情報の部分と関連付けて表示されるように、上記表示用情報を出力する。
【０１１２】
図３は、本実施の形態に係る情報処理装置１０の動作手順の別の一例を示すフローチャートである。以下、図３を参照して、情報処理装置１０の動作を説明する。
【０１１３】
（ステップＳ３１）
ユーザは、あるプレスリリース記事に対する評価情報を得たい場合、クライアント装置に対し、上記プレスリリース記事が記述されたＨＴＭＬファイルを指定する。クライアント装置は、上記指定されたＨＴＭＬファイルを、インターネットを介してサーバ装置である情報処理装置１０に送信する。
【０１１４】
情報処理装置１０は、上記クライアント装置から上記ＨＴＭＬファイルを第２の情報（以下、「種文書」と称す）として受信する。なお、ＨＴＭＬファイルは、タイトル、本文ＨＴＭＬテキスト、本文テキスト（本文ＨＴＭＬテキストからタグを抜いたもの）を含む。
【０１１５】
（ステップＳ３２）
ついで、情報処理装置１０は、テキスト解析により種文書を解析し、種文書の本文テキストの最初の三文に含まれる重要語（ここでは、人名、組織名、および専門用語）を抽出する。
【０１１６】
（ステップＳ３３）
ついで、情報処理装置１０は、インターネットから、上記抽出された重要語を含み、かつ最近三日以内の新着記事を検索して取得する。具体的には、情報処理装置１０は、予め指定された検索対象のＲＳＳのＵＲＬからＲＳＳフィードを取得し、当該ＲＳＳフィードに基づき最近三日以内に登録された記事を収集し、当該収集された記事から、上記抽出された重要語を検索語とするＯＲ検索により、重要語を含む記事を検索する。そして、情報処理装置１０は、検索された記事を、検索語を多く含む順にランキングする。このとき、検索語の個数が同じである記事については、作成日時が新しい順にランキングされる。そして、情報処理装置１０は、ランキングの上位５０個の記事（具体的にはＨＴＭＬファイル）を検索結果として取得する。そして、情報処理装置１０は、取得された５０個の記事を、対応するＵＲＬと関連付けて保持する。なお、記事（ＨＴＭＬファイル）は、タイトル、本文ＨＴＭＬテキスト、本文テキスト（本文ＨＴＭＬテキストからタグを抜いたもの）を含む。上記取得された記事（ＨＴＭＬファイル）は、第１の情報に相当する。
【０１１７】
（ステップＳ３４）
ついで、情報処理装置１０は、上記取得された各記事について、本文ＨＴＭＬテキストを解析して引用部分を特定し、上記検索結果に含まれる５０個の記事を、引用部分を含む記事と、引用部分を含まない記事とに分ける。
【０１１８】
ここでは、引用部分の特定は、次のように行われる。すなわち、本文ＨＴＭＬテキスト中に＜ｂｌｏｃｋｑｕｏｔｅ＞タグに囲まれた部分があれば、当該部分のテキストを引用部分として特定する。＜ｂｌｏｃｋｑｕｏｔｅ＞タグがない場合には、段落すべてがアンカーテキストとなっている部分があれば、当該アンカーテキストを引用部分として特定する。
【０１１９】
（ステップＳ３５）
ついで、情報処理装置１０は、引用部分を含む各記事について、当該記事に含まれる各引用部分に対応する関連部分を特定し、引用部分と関連部分との組を保持する。
【０１２０】
ここでは、情報処理装置１０は、引用部分と次の引用部分との間のテキストを、前者の引用部分に対応する関連部分とし、最後の引用部分と記事の末尾との間のテキストを、上記最後の引用部分に対応する関連部分とする。
【０１２１】
（ステップＳ３６）
ついで、情報処理装置１０は、引用部分を含む各記事について、当該記事に含まれる各引用部分と種文書との類似度を判定する。ここでは、情報処理装置１０は、類似度を判定するとともに、各引用部分が種文書のどの部分に類似するものかを判定する。
【０１２２】
具体的には、情報処理装置１０は、次のように判定を行う。
【０１２３】
情報処理装置１０は、種文書の本文ＨＴＭＬテキストの＜ｐ＞タグなどを手掛かりにして、種文書を段落ごとに分割し、各段落のテキストを抽出する。図４に示される例では、種文書は、エリアＡ，Ｂ，Ｃの３つの部分に分割されている。
【０１２４】
ついで、情報処理装置１０は、種文書の各エリアのテキストから、重要語を抽出し、ｔｆ＊ＩＤＦなどを用いて重要語に重み付けし、各エリアの単語ベクトルを作成する。なお、ここで抽出される重要語は、上記ステップＳ３２で抽出される重要語と同じであってもよいし、異なっていてもよい。また、情報処理装置１０は、各記事の各引用部分についても、同様に単語ベクトルを作成する。
【０１２５】
ついで、情報処理装置１０は、種文書の各エリアの単語ベクトルと、各記事の各引用部分の単語ベクトルとに基づき、ベクトル空間法を用いて、種文書の各エリアと、各記事の各引用部分との間の類似度を計算する。ここでは、類似度は、同一文書間の類似度が１００となるように正規化されたものである。
【０１２６】
ついで、情報処理装置１０は、上記計算された類似度に基づき、各記事の各引用部分が種文書のどのエリアに類似するかを判定する。例えば、情報処理装置１０は、ある引用部分について判定する場合、当該引用部分との類似度が最も大きいエリアに類似するものと判定する。ただし、最も大きい類似度が所定値（ここでは４０）未満である場合には、当該引用部分は種文書に類似しないと判定される。
【０１２７】
図４には、一つの記事が例示されており、当該記事は、引用部分Ｑ１，Ｑ２と、関連部分Ｒ１，Ｒ２とを含んでいる。種文書の各エリアＡ，Ｂ，Ｃと、各引用部分Ｑ１，Ｑ２との類似度が図５に示されるとおりであった場合、図４に示されるように、引用部分Ｑ１はエリアＡに類似し、引用部分Ｑ２はエリアＣに類似すると判定される。
【０１２８】
ついで、情報処理装置１０は、図６に示される類似度と類似度スコアとの対応表に基づき、各記事の各引用部分について、当該引用部分について判定された類似度のうち最も大きい類似度から類似度スコアを求める。類似度スコア「０」は、当該引用部分が種文書と類似しないことを示す。
【０１２９】
そして、情報処理装置１０は、図７に示されるように、各記事の各引用部分について、当該引用部分の類似度スコアと、当該引用部分が類似するエリアを示す情報とを保持する。
【０１３０】
（ステップＳ３７）
ついで、情報処理装置１０は、上記ステップＳ３６で種文書と類似すると判定された各引用部分（類似度スコアが「０」以外の引用部分）に対応する関連部分について、当該関連部分の記載量に基づいて、当該関連部分の関連記述量を判定する。
【０１３１】
具体的には、情報処理装置１０は、図８に示される関連部分の記載量と関連記述量スコアとの対応表に基づき、各関連部分の記載量（文数）から各関連部分の関連記述量スコアを求める。
【０１３２】
そして、情報処理装置１０は、図７に示されるように、各記事の各引用部分について、当該引用部分に対応する関連部分の関連記述量スコアを保持する。
【０１３３】
（ステップＳ３８）
ついで、情報処理装置１０は、引用部分を含まない記事について、当該記事と種文書との内容の類似度を計算する。
【０１３４】
具体的には、情報処理装置１０は、上記ステップＳ３６と同様に、種文書および記事から重要語を抽出して両者の類似度を算出する。
【０１３５】
（ステップＳ３９）
ついで、情報処理装置１０は、引用部分を含む記事について、ステップＳ３６およびＳ３７の判定結果に基づいて記事をスコアリングし、各記事のスコアに基づいて所定数（ここでは７個）の記事を選択する。具体的には、スコアが高いものから順に所定数の記事を選択する。
【０１３６】
ここでは、記事のスコアＳＣは、下記式（１）により算出される。
【０１３７】
【数１】
0005151368.tif 000002
【０１３８】
上記式（１）において、Ｎは当該記事に含まれる引用部分の総数であり、Ｓｉは当該記事のｉ番目の引用部分に対応する類似度スコアであり、Ｒｉは当該記事のｉ番目の引用部分に対応する関連記述量スコアである。
【０１３９】
情報処理装置１０は、図７に示されるように、上記算出された各記事のスコアを保持する。
【０１４０】
また、情報処理装置１０は、上記選択された記事を保持する。具体的には、情報処理装置１０は、選択された記事（ＨＴＭＬファイル）を、当該記事に係る、ＵＲＬ、引用部分とこれに関連する関連部分、各引用部分が種文書のどのエリアに類似するかの判定結果、スコアまたはスコアの順位などと共に保持する。
【０１４１】
（ステップＳ４０）
ついで、情報処理装置１０は、引用部分を含まない記事について、ステップＳ３８の判定結果に基づいて記事をスコアリングし、各記事のスコアに基づいて所定数（ここでは３個）の記事を選択する。例えば、情報処理装置１０は、各記事についてステップＳ３８で得られた類似度に応じたスコアを求め、スコアが高いものから順に所定数の記事を選択する。
【０１４２】
そして、情報処理装置１０は、上記選択された記事を保持する。具体的には、情報処理装置１０は、選択された記事（ＨＴＭＬファイル）を、当該記事に係る、ＵＲＬ、スコアまたはスコアの順位などと共に保持する。
【０１４３】
（ステップＳ４１）
ついで、情報処理装置１０は、上記保持された各種の情報に基づき、種文書およびステップＳ３９およびＳ４０で選択された記事がレイアウトされた表示用情報を作成して、インターネットを介してクライアント装置に送信し、当該クライアント装置の画面上に表示させる。
【０１４４】
図９には、表示の一例が示されている。図９では、種文書の各エリアが分けて表示されており、各エリアの下に、当該エリアと類似する引用部分に関連する関連部分がリスト表示されている。各エリアに対応する関連部分は、スコアが高い記事に属するものから順に表示されている。上記種文書および関連部分の表示の下に、引用を含まない記事が、スコアの高い順に表示されている。
【０１４５】
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々変更することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１４６】
【図１】実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係る情報処理装置の動作手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態に係る情報処理装置の動作手順の別の一例を示すフローチャートである。
【図４】種文書および記事の一例を示す概念図である。
【図５】種文書の各エリアと各引用部分との類似度の判定結果の一例を示す図である。
【図６】類似度と類似度スコアとの対応表を示す図である。
【図７】情報処理装置の保持内容の一例を示す図である。
【図８】関連部分の記載量と関連記述量スコアとの対応表を示す図である。
【図９】表示の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１４７】
１０  情報処理装置、１１  第１情報取得部、１２  第２情報取得部、１３  特定部、１４  類似度判定部、１５  関連記述量判定部、１６  出力部、１７  表示制御部。
【図１】
0005151368.tif 000003
【図２】
0005151368.tif 000004
【図３】
0005151368.tif 000005
【図４】
0005151368.tif 000006
【図５】
0005151368.tif 000007
【図６】
0005151368.tif 000008
【図７】
0005151368.tif 000009
【図８】
0005151368.tif 000010
【図９】
0005151368.tif 000011