(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
作成時刻情報の付与された多量の文書群を入力とし、個々の文書を解析することによりジャンル情報と時刻情報とが付与された話題語情報を抽出し、外部から入力として受け付けた時刻情報に対応する話題語を、主要ジャンル情報を表す画像の上に話題度情報とジャンル情報と共起度情報に基づいて話題語句を配置した形で表示手段に表示する情報表示装置であって、
ジャンル情報及び作成時刻情報が付与された文書群が蓄積された文書蓄積手段と、
ジャンル情報が付与されている画像が蓄積された画像蓄積データベースと、
前記文書蓄積手段に蓄積された文書群のうち所定の集計期間に更新された文書を対象に、各文書を解析しジャンル毎に語句の出現回数を集計し、前記文書蓄積手段へのアクセス時刻を付与した形で集計語句バッファに格納する語句抽出集計手段と、
最近になるほど重みが大きく設定された重み関数を用い、アクセス時刻が重み関数での定義範囲のものを対象に、ジャンル毎の各語句についてその出現回数にアクセス時刻で定まる重みを乗じた総和を話題の大きさを表す話題度として求め、ジャンル、話題語である語句、話題度、該話題度を求めた時刻を話題語情報として話題語蓄積手段に格納する話題語抽出手段と、
前記話題語蓄積手段から、外部から入力された時刻情報に対応する話題語情報を選択し、記憶手段に格納する表示話題語抽出手段と、
前記表示話題語抽出手段で選択された前記記憶手段の前記話題語情報について、ジャンル毎に各話題語の話題度を集計し、集計値が最大なジャンルを主要ジャンルとして求める表示画像決定手段と、
前記表示話題語抽出手段で得られた前記話題語情報について、話題語を２つ選んでできる全ての組み合わせについて、前記文書群のうち話題度を算出するのに使用した時間範囲に作成された文書を対象として共起度情報を求める語句共起度算出手段と、
前記画像蓄積データベースに蓄積された前記主要ジャンルの画像を表示し、前記画像の中心を極とする極座標で表現された位置に当該主要ジャンルに所属する話題語を表示する表示内容決定手段とを有し、
前記極座標の半径は話題度が大きいほどに小さな値とし、２つの話題語の共起度が高いほどに２つの話題語の位置が近くなるように偏角を設定する
ことを特徴とする情報表示装置。
【請求項２】
前記極座標の偏角は、偏角で隣り合う２つの話題語の共起度が高いほど２つの話題語の偏角の差が小さくなるように設定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報表示装置。
【請求項３】
前記極座標の偏角を決めるにあたり、
主要ジャンルに属する話題語の中で共起度が最大となる２つの話題語を偏角でみて隣り合わせとし、前記共起度が最大となる２つの話題語のそれぞれについて、共起度が最大値の次に大きい話題語を偏角でみて反対側に隣り合わせとさせる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報表示装置。
【請求項４】
請求項1乃至３のいずれか1項に記載の情報表示装置の各手段としてコンピュータを機能させるための情報表示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、大量の文書を一覧表示するための情報表示装置及びプログラムに係り、特に、多様なジャンルに属する文書情報を一度に表示する際に、大量の文書においてある時刻に話題になっている複数の語句を自動で抽出し、それらの語句群とその中で主要となるジャンルを示す画像情報を同時に表示することにより、主要ジャンル情報を把握しながら個々の話題を閲覧するための情報表示装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットをはじめとした情報メディアの発達により、ニュース情報やblogによる個人発信情報など、様々な電子化された文書情報が大量に発信され、蓄積されるようになった。これらの新しく発信されている情報を読むことにより、現在の世間の動向や流行といった話題を知ることができる。しかし、発信されている情報が大量になると、人間が情報全体に目を通すことにより話題を知ることは不可能であり、装置が大量の文書情報から重要な語句のみを抜き出すことにより、簡単に話題を閲覧する技術が複数提案されている。
【０００３】
従来の第１の技術として、時々刻々と提供される文字情報から、更新され異なっている部位のみを切り出して速報情報を継続的に提供する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
従来の第２の技術として、時間情報を有する文書を解析することにより、時系列に沿って変遷していく話題語句を抽出し、その変遷を視覚化する技術がある（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平８−１６１２９９号公報
【特許文献２】特開平１０−１５４１５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、大量の文書群が入力されると、上記の従来技術により抽出される話題語の量も入力文書量に比例して大量になっていく。このようにして抽出される話題語が大量になると、人間が抽出された話題語全体に目を通すのが難しくなり、世間では多く扱われている話題はどのような分野のものが多いのかという全体の傾向を掴み辛いという問題がある。
【０００６】
上記のように、従来の技術では、文書群が大量になると抽出される話題語も大量になるため、話題語を読んで全体の傾向を掴むということが難しくなるという問題がある。
【０００７】
これを解決するために、文書群でどのようなジャンルが多く扱われているかといった全体傾向の情報を、抽出された話題語と同時に示す方法を考える。これにより、多く扱われるジャンルは何かという全体の傾向を把握した上で、利用者は必要に応じた量の話題語を閲覧し、世間の話題の流れを得ることができる。
【０００８】
しかし、全体傾向の情報を文字形式で示すと、同じく文字で表示されている話題語の情報と混同してしまいやすく、閲覧の利便さを損なってしまう。従って、全体傾向の情報は文字以外の形式で表示する必要がある。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、文書群でどのようなジャンルが多く扱われているかという文書群全体の傾向に関する情報を画像の形式で表示し、画像情報の上に抽出される話題語を重ね合わせて表示することにより、全体傾向の情報と話題語の情報を区別のしやすい形で同時に表示することが可能な情報表示装置及び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】
【００１６】
図１は、本発明の原理構成図である。
【００１７】
本発明（請求項１）は、作成時刻情報の付与された多量の文書群を入力とし、個々の文書を解析することによりジャンル情報と時刻情報とが付与された話題語情報を抽出し、外部から入力として受け付けた時刻情報に対応する話題語を、主要ジャンル情報を表す画像の上に話題度情報とジャンル情報と共起度情報に基づいて話題語句を配置した形で表示手段に表示する情報表示装置１００であって、
ジャンル情報及び作成時刻情報が付与された文書群が蓄積された文書蓄積手段２０１と、
ジャンル情報が付与されている画像が蓄積された画像蓄積データベース２０２と、
文書蓄積手段２０１に蓄積された文書群のうち所定の集計期間に更新された文書を対象に、各文書を解析しジャンル毎に語句の出現回数を集計し、文書蓄積手段２０１へのアクセス時刻を付与した形で集計語句バッファ１０２１に格納する語句抽出集計手段１０１と、
最近になるほど重みが大きく設定された重み関数を用い、アクセス時刻が重み関数での定義範囲のものを対象に、ジャンル毎の各語句についてその出現回数にアクセス時刻で定まる重みを乗じた総和を話題の大きさを表す話題度として求め、ジャンル、話題語である語句、話題度、該話題度を求めた時刻を話題語情報として話題語蓄積手段１０３に格納する話題語抽出手段１０２と、
話題語蓄積手段２０１から、外部から入力された時刻情報に対応する話題語情報を選択し、記憶手段に格納する表示話題語抽出手段１０４と、
表示話題語抽出手段１０４で選択された記憶手段１０５１の話題語情報について、ジャンル毎に各話題語の話題度を集計し、集計値が最大なジャンルを主要ジャンルとして求める表示画像決定手段１０６と、
表示話題語抽出手段１０４で得られた話題語情報について、話題語を２つ選んでできる全ての組み合わせについて、文書群のうち話題度を算出するのに使用した時間範囲に作成された文書を対象として共起度情報を求める語句共起度算出手段１０７と、
画像蓄積データベース２０２に蓄積された前記主要ジャンルの画像を表示し、画像の中心を極とする極座標で表現された位置に当該主要ジャンルに所属する話題語を表示する表示内容決定手段１０８とを有し、
極座標の半径は話題度が大きいほどに小さな値とし、２つの話題語の共起度が高いほどに２つの話題語の位置が近くなるように偏角を設定する。
【００１８】
また、本発明（請求項２）は、極座標の偏角を、偏角で隣り合う２つの話題語の共起度が高いほど２つの話題語の偏角の差が小さくなるように設定する。
【００１９】
また、本発明（請求項３）は、極座標の偏角を決めるにあたり、
主要ジャンルに属する話題語の中で共起度が最大となる２つの話題語を偏角でみて隣り合わせとし、前記共起度が最大となる２つの話題語のそれぞれについて、共起度が最大値の次に大きい話題語を偏角でみて反対側に隣り合わせとさせる。
【００２２】
本発明（請求項４）は、請求項1乃至３のいずれか1項に記載の情報表示装置の各手段としてコンピュータを機能させるための情報表示プログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
上記のように、本発明によれば、Ｗｅｂ上で常時更新されていく大量の文書情報から話題語を抽出し、得られた大量の話題語情報を表示する際に、多くの文書が含まれる主要ジャンルの情報を画像として表示し、個々の話題語の情報は文字による語句として、主要ジャンルを示す画像に重ね合わせて表示することにより、大量の項目の全体傾向と個々の話題を混同せずに閲覧することが可能となる。
【００２４】
また、本発明によれば、話題語の表示位置を、各話題語のジャンル情報や話題度情報及び話題語相互の共起情報を反映して、主要なジャンルで話題度の高い語句ほど中心に配置し、関連性の高い語句を近くに配置することにより、平面状の配置からも語句の情報を得ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２６】
図２は、本発明の第１の形態における情報表示装置の構成を示す。
【００２７】
同図に示す情報表示装置１００には、当該装置１００の入力となる文書情報を蓄積している文書情報データベース２０１と、本装置１００の入力となるジャンル情報付き画像データを蓄積している画像蓄積データベース２０２と、当該装置１００の出力となる画像と語句の重ね合わせた表示内容情報を描画して表示する出力装置２０３が接続されている。
【００２８】
情報表示装置１００は、語句抽出集計部１０１、話題語抽出部１０２、話題語データベース１０３、表示話題語抽出部１０４、主要ジャンル算出部１０５、表示画像決定部１０６、語句共起度算出部１０７、及び表示内容決定部１０８から構成される。
【００２９】
当該装置の処理の実施においては、予め使用するジャンル一覧情報が与えられているとする。当該ジャンル一覧情報は、本装置１００が文書情報をジャンル毎に分類する際に用いるジャンルの一覧が表記されている。例えば、スポーツに関連する文書情報群を扱う際のジャンル一覧情報は、「野球・サッカー・格闘技・テニス・ゴルフ・バレーボール・バスケットボール・オリンピック・その他」といった一覧になる。
【００３０】
文書蓄積データベース２０１には、インターネット上で取得することができる文書ページによる多量のテキスト文書情報が作成時刻情報とジャンル情報が付与された形で蓄積されている。蓄積されている文書情報は、インターネットのクローリングによって新たな情報が追加される。また、すでに蓄積されている文書情報の内容が、更新されていた場合には新たな文書情報として蓄積することとする。文書情報に付与される作成時刻情報は、収集された際の時刻とする。また、ジャンル情報は、文書情報が収集された際に、一般のジャンル抽出技術（"多重トピックテキストの確立モデル・パラメトリック混合モデル"上田、斉藤（ＮＴＴ））による処理を行い、それにより得られたジャンル情報が付与されることとする。
【００３１】
ジャンル画像蓄積データベース２０２には、所属するジャンル情報の付与された画像データが蓄積されている。
【００３２】
上に挙げたスポーツ関連文書群を入力として扱う際のジャンル一覧情報を用いている場合の例を挙げると、サッカーボールの画像情報には『サッカー』のジャンル情報が付与されており、ゴルフコースの画像には『ゴルフ』のジャンル情報が付与されている。
【００３３】
ジャンル画像蓄積部２０２に蓄積されている画像情報の例を図３に示す。
【００３４】
語句抽出集計部１０１では、一定時間おきに文書情報データベース２０１中の更新された文書情報群を形態素解析することにより、文書を品詞毎に分解する。得られた品詞のうちから、名詞及び複合名詞を、話題を表すのに有効な語句として選択し、各ジャンル毎に出現した語句とその回数を集計する。得られた時刻・ジャンル語句集計結果は、話題語抽出部１０２の集計語句バッファ１０２１に蓄積される。
【００３５】
話題語抽出部１０２では、語句抽出集計部１０１によりバッファ１０２１にデータが書き込まれた際に連動して動作をし、処理時点での語句Ｗａの話題度Ｓａを算出する。算出された情報はジャンル毎にまとめられて話題語データベース１０３に時刻情報とともに書き出される。
【００３６】
表示話題語抽出部１０４は、外部からの時刻情報の入力を受け、最も近い時刻の話題語を話題語データベース１０３から取得する。得られた表示語句情報は、話題度の高いものから予め設定されている表示語句数だけ選ばれ、主要ジャンル算出部１０５と語句共起度算出部１０７の表示語句バッファ１０５１，１０７１に渡される。
【００３７】
主要ジャンル算出部１０５では、表示語句バッファ１０５１にある話題語情報に付与されているジャンル情報を集計することにより最も多く扱われているジャンル情報を得る。そのジャンル情報を入力された時刻における主要ジャンル情報として、表示画像決定部１０６の主要ジャンルバッファ１０６１に蓄積する。
【００３８】
表示画像決定部１０６は、主要ジャンルバッファ１０６１に入っている主要ジャンル情報を読み出し、そのジャンルと同じジャンル情報が付与されている画像データを画像蓄積データベース２０２より選び出す。選ばれた画像データは、表示画像情報として、表示内容決定部１０８の共起度付き表示画像バッファ１０８１に書き込まれる。
【００３９】
語句共起度算出部１０７は、表示語句バッファ１０７１に入っている話題語から２語の組を作り出し、算出時間範囲内でその２語の両方入っている文章を文書蓄積データベース２０１から検索して取得し、それらの数をその組み合わせの共起度として、表示内容決定部１０８の共起度付き表示語句バッファ１０８２に書き込む。
【００４０】
表示内容決定部１０８は、共起度付き表示画像バッファ１０８１にある表示画像データを背景とし、共起度付表示語句バッファ１０８２にある話題語を語句のジャンル情報と話題度情報と共起度情報とを元に画像上に配置し、出力装置２０３に表示する出力画面情報を作成し、出力装置２０３に出力する。
【００４１】
次に、図４を用いて語句抽出集計部１０１の動作を説明する。
【００４２】
語句抽出集計部１０１は、動作が始まると、文書蓄積データベース２０１に接続する。語句抽出集計部１０１には前回文書蓄積データベース２０１に接続した時間が記録されており、前回接続時刻と現在時刻の間に更新された文書情報を文書蓄積データベース２０１から選択し、更新文書バッファ１０１１に複製する。前回接続時刻が記録されていなかった場合は、文書蓄積データベース２０１内の全ての情報を更新データと判断し、更新文書バッファ１０１１に複製する（ステップ１０１）。
【００４３】
語句抽出集計部１０１は、更新文書バッファ１０１１から１つ文書情報を取得し、形態素解析によるテキスト処理を行う。形態素解析により文書情報は品詞毎に分解される（ステップ１０２）。
【００４４】
ステップ１０２で得られた品詞の中から、名詞及び複合名詞を話題に相応しい品詞として抽出し、話題語句情報として話題語句バッファ１０１２に蓄積する。この際、話題語句を抽出した元の文書情報のジャンル情報を当該語句のジャンル情報として付与した形で蓄積する（ステップ１０３）。
【００４５】
更新文書バッファ１０１１に未処理の文書があるかどうかを判断し、未処理文書がある場合はステップ１０２に戻って処理を続ける（ステップ１０４）。
【００４６】
予め設定されているジャンル一覧からジャンルを１つ選び、話題語句バッファ１０１２に入っている語句情報から、当該ジャンルと同じジャンル情報を持つものを抽出する。抽出された語句群から、同じ表記を持つものがいつ含まれているかを集計する。例えば「野球」のジャンルを含む語句を抽出した際に、「日本人野手、補強選手、元オーナー、強力打線、補強選手、日本人野手、球団合併問題、補強選手」という語句が得られる場合、「補強選手」が３つあるため、「補強選手  ３、強力打線  １、日本人野手  ２、…」というように集計する（ステップ１０５）。
【００４７】
得られたジャンルにおける集計語句情報は、所属するジャンル情報と文書蓄積データベース２０１にアクセスした取得時間が付与された形で、話題語抽出部１０２の集計語句バッファ１０２１に記録される（ステップ１０６）。集計語句バッファ１０２１に記録される情報の例を図５に示す。
【００４８】
次に、話題語句バッファ１０１２の集計を行っていないジャンルがないかを判定する。まだ集計していないジャンルがある場合には、ステップ１０５に戻って処理を続ける（ステップ１０７）。未集計ジャンルがない場合には、処理完了シグナルを話題語抽出部１０２に送信する。
【００４９】
次に、終了命令が外部から与えられているかを判定する。終了命令が与えられていた場合には処理を終了する（ステップ１０９）。与えられていない場合には、予め定められた一定時間待機した後に、再度ステップ１０１から処理を再開することとする。
【００５０】
次に、図６を用いて話題語抽出部１０２の処理の流れを説明する。
【００５１】
話題語抽出部１０２は、語句抽出集計部１０１から処理完了シグナルを受けると処理を開始し、集計語句バッファ１０２１を参照し、当該バッファ中のデータの中で最も新しい時刻情報ｔ＿ｎｏｗを取得する。集計語句バッファ１０２１の状態が図５のようであった場合、ｔ＿ｎｏｗの値は「2004/08/31 19:45」となる（ステップ２０１）。
【００５２】
話題語抽出部１０２には予め図７のような基本時刻重み関数Ｆｏｒｇ（ｔ）が設定されている。Ｆｏｒｇ（ｔ）は、最新の話題を取得できるよう最近になるほど重みが大きくなるように設定されており、蓄積されてから一定時間以上たった語句は話題として価値が低いと考えられるため、−ｔｗよりも前の時刻については重みが０に設定されている。処理時点の時刻に対応させるため、Ｆｏｒｇ（ｔ）のｔ＝０の時点がｔ＿ｎｏｗになるようにＦｏｒｇ（ｔ）を変更した現在の時刻重みＦｎｏｗ（ｔ）を求める（ステップ２０２）。ｔｗが２４時間に設定されていた場合のＦｎｏｗ（ｔ）の例を図８に示す。
【００５３】
集計語句バッファ１０２１中のｔ＿ｎｏｗからｔ＿ｎｏｗ−ｔｗの範囲の時刻情報を持っている語句について、同一表記の語句毎に情報をまとめ直して再集計バッファ１０２２に蓄積する（ステップ２０３）。再集計バッファ１０２２に蓄積されるデータの例を図９に示す。
【００５４】
時間重み関数Ｆｎｏｗ（ｔ）を用いて語句の話題度を求める。ある語句Ｗの話題度Ｓは、Ｗの各時刻情報ｔｋと件数Ｘｋの組に対して、Ｆｎｏｗ（ｔｋ）×Ｘａ（ｔｋ）の計算を行い、ｔ＿ｎｏｗからｔ＿ｎｍｏｗ−ｔ＿ｏｌｄまでの時刻情報を持っているデータについて集計して求める。例えば、図９の『日本人野手』についての話題度Ｓは、Ｆｎｏｗ（１９：４５）×７＋Ｆｎｏｗ（１７：４５）×１＋Ｆｎｏｗ（１７：１５）×４＋…という形で求められる（ステップ２０４）。
【００５５】
得られた語句Ｗの話題度Ｓを時刻情報ｔ＿ｎｏｗとジャンル情報を付与して話題語データベース１０３に蓄積する（ステップ２０５）。話題語データベース１０３に蓄積される情報の例を図１０に示す。
【００５６】
再集計バッファ１０２２にある全語句について集計したかを確認する。まだ処理していない語句がある場合にはステップ２０４に戻って処理を続ける。全語句について処理を行った場合には処理を終了する（ステップ２０６）。
【００５７】
表示話題語抽出部１０４は、利用者からの表示時刻情報が入力されることにより処理を開始する。処理が開始されると、受け取った表示時刻情報に最も近い時刻情報を持つ話題語情報の一群を話題語データベース１０３から取得する。例えば、入力された時刻情報が「2004/8/28 18:52」であり、話題語データベース１０３が図１０のように１５分毎に整理されている状態だった場合、「2004/8/28 18:45」の情報を持つ話題語情報を全て取得する。得られた表示語句情報から、話題度の高い順に予め与えられている最大表示可能語句数までが選択され、主要ジャンル算出部１０５と語句共起度算出部１０７との表示語句バッファ１０５１，１０７１にそれぞれ渡される。図１１に表示語句バッファ１０５１，１０７１に格納されるデータの例を示す。
【００５８】
次に、図１２を用いて主要ジャンル算出部１０５の処理を説明する。
【００５９】
主要ジャンル算出部１０５は処理が開始されると、表示語句バッファ１０５１にある話題語情報を付随するジャンル情報毎に分類する（ステップ５０１）。
【００６０】
各ジャンル毎に、所属する話題語情報の話題度を集計する。例えば、『オリンピック』というジャンル情報を持つ話題語情報として、
『１６．８９  オリンピック  競泳』
『１５．２７  オリンピック  東大阪市役所』
『１０．２８  オリンピック  文科相』
といった３つがある場合、『オリンピック』ジャンルの話題度の集計値は、
１６．８９＋１５．２７＋１０．２８＝４２．４４
となる（ステップ５０２）。
【００６１】
求められたジャンル情報毎の話題度集計度の中で、最も集計値が大きかったジャンル情報を主要ジャンル情報として、表示画像決定部１０６の主要ジャンルバッファ１０６１に書き込む（ステップ５０３）。
【００６２】
図１３を用いて、表示画像決定部１０６の処理を説明する。
【００６３】
表示画像決定部１０６は、処理が開始されると、主要ジャンルバッファ１０６１から主要ジャンル情報を取得する（ステップ６０１）。
【００６４】
取得したジャンル情報と対応するジャンル情報を持つ画像データを、画像蓄積データベース２０２から検索し、取得する。例えば、主要ジャンルバッファ１０６１に入っているジャンルデータの値が『野球』の場合には、『野球』のジャンル情報を付与されている画像データであるドーム球場の画像、『ドーム球場、jpg』が表示画像情報として選択される（ステップ６０２）。
【００６５】
得られた表示画像情報を、表示内容決定部１０８の表示画像バッファ１０８１に蓄積する（ステップ６０３）。
【００６６】
次に、図１４を用いて語句共起度算出部１０７の処理の流れを説明する。
【００６７】
語句共起度算出部１０７は、処理が開始されると、表示語句バッファ１０７１から語句データを２つ取得する。この際取得する２つの語句データは、話題度の高い方からまだ処理していない組み合わせを選ぶこととする（ステップ７０１）。
【００６８】
選ばれた２つの語句両方を含む文書の数を文書蓄積データベース２０１から検索して求める。この際、検索対象とする文書は、表示する話題情報の話題度を算出するのに使用した時間範囲に作成されたものとする。つまり表示語句バッファ１０７１に含まれる話題語情報を持つ時刻情報が「2004/08/28 18:45」だったならば、検索対象となる時刻の範囲はその時刻からｔｗ遡った時刻までとなり、「2004/8/28 18:45」から「2004/8/27 18:45」までの範囲となる（ステップ７０２）。
【００６９】
得られた集計値を、この２つの語の組の共起度として両方の語句情報に付与する（ステップ７０３）。
【００７０】
未処理の語の組があるかどうかを確認し、ある場合にはステップ７０１に戻って処理を続ける（ステップ７０４）。
【００７１】
共起度の付加された話題語情報を表示内容決定部１０８の共起度付き表示語句バッファ１０８２に蓄積する（ステップ７０５）。共起度付き表示語句バッファ１０８２に蓄積されるデータの例を図１５に示す。
【００７２】
次に、図１６を用いて表示内容決定部１０８の処理の流れを説明する。
【００７３】
表示内容決定部１０８は、処理が開始されると、表示画像バッファ１０８１にある画像データを取り出し、中心部から半径ｒで切り抜いた円形画像情報を取得する。切り抜くサイズの半径ｒは、予めシステムに与えられているものとする（ステップ８０１）。
【００７４】
共起度付き表示語句バッファ１０８２から話題語情報を取得し、主要ジャンルバッファ１０６１にある主要ジャンル情報と同じジャンル情報を持つ語句だけを選び出す。
【００７５】
語句Ｗｉの表示位置は中心から距離Ｒｉと偏角θｉによって定義することとし、中心からの距離Ｒｉを話題度情報Ｓｉを元に求める。当該ジャンルの語句情報のうち、最も話題度が大きい語句が中心に、最も話題度が低い語句が円からはみ出さない程度の外側として中心からの距離０．８Ｒｉの位置にくるようにし、それ以外の語句は話題度に応じて比例する距離に設置する。即ち、話題語Ｗｉの中心から距離Ｒｉは
Ｒｉ＝０．８×ｒ×（Ｓｉ−Ｓｍｉｎ／Ｓｍａｘ−Ｓｍｉｎ）
を用いることにより求まる（ステップ８０３）。
【００７６】
語句を表示する位置の偏角θｉを、共起度を利用して求める。まず、当該ジャンルの話題語の数がｋであった場合、円の真上から右回りにＰ１〜ｋの置き場所を用意し、それぞれに語句を割り当てていく。まず、話題度が一番大きい語句をＰ１におく。次のその両端のＰ２とＰｋに、Ｐ１に置かれた語句との共起度が高い語句が順に選ばれる。共起度の値が同じ語句が複数ある場合には、話題度の高い語句を優先することとする。次に、Ｐ２にとってＰ１の反対側の隣となるＰ３と、ＰｋにとってＰ１の反対側の隣になるＰｋ−１とおく語句を、それぞれの位置の語句との共起度の高い順に選ぶ。この際も前述と同様に共起度が同じ語句が複数ある場合には、話題度の高いものを優先的に選ぶものとする。このようにしてＰ１〜Ｐｋ全てに対応する語句が決まるまで、上の作業を繰り返し続ける（ステップ８０４）。
【００７７】
次に、Ｐ１〜Ｐｋに対応する偏角θ１〜ｋを、隣り合った語句同士の共起度を用いて決定する。今回θｉは、ＰｉとＰｉ＋１との間の角度を表すこととし、ＫｉはＰｉの語句とＰｉ＋１の語句との共起度を表すこととする。また、θｋとＫｋとはそれぞれＰｋとＰ1の角度と共起度とする。Ｋｉの値が大きいほどθｉが小さく、Ｋｉが小さければθｉが小さくなるように、θｉの値はＫｉの逆数に反比例するように計算する。逆数が存在するように、Ｋｉ＝０の際は１として計算することとする。従って、
θｉ＝（１／Ｋｉ）／（Σ（１／Ｋ１））
で求めることができる（ステップ８０５）。
【００７８】
次に、主要ジャンル以外のジャンル情報を持った語句の表示位置を決定する。まず、主要ジャンル以外の話題語の数を求める。該当する語句の数がｍの場合、半径が１．２Ｒの円周上に語句の配置場所Ｑ１〜Ｑｍを円周をｍ等分する形で時計周りに設定する。Ｑ１に該当する語句の中で最も話題度が高い語句を当てはめ、そこから右回りにＱ１にある語句と同じジャンルの語句を順に当てはめていく。Ｑ１と同じジャンルの語句がなくなったら、残りの語句の中で最も話題度の高い語句を次の配置場所に当てはめ、その語句と同じジャンルの語句を右回りに順に当てはめていく。この作業を順に繰り返し、Ｑ１〜Ｑｍ全てに語句を配置する（ステップ８０６）。
【００７９】
最終的に得られた配置情報を元に、画像の上に語句を配置した画像情報を表示画面情報として求め、外部の出力装置２０３に出力する（ステップ８０７）。求められた表示画面情報の例を図１７に示す。
【００８０】
なお、上記の図４、図６、図１２、図１３、図１４、図１６に示す動作をプログラムとして構築し、情報表示装置として利用されるコンピュータにインストールする、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００８１】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
Ｗｅｂ上の大量の文書情報から話題語を抽出するための技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における装置構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるジャンル画像蓄積データベースに蓄積されているデータの例である。
【図４】本発明の一実施の形態における語句抽出集計部の処理の流れを表す図である。
【図５】本発明の一実施の形態における話題語抽出部内の集計語句バッファに蓄積されたデータの例である。
【図６】本発明の一実施の形態における話題語抽出部の処理の流れを示す図である。
【図７】本発明の一実施の形態における基本時刻重み関数の例である。
【図８】本発明の一実施の形態における時刻重み関数の例である。
【図９】本発明の一実施の形態における話題語抽出部の再集計バッファに蓄積されるデータの例である。
【図１０】本発明の一実施の形態における話題語データベースに蓄積されるデータの例である。
【図１１】本発明の一実施の形態における表示語句バッファに蓄積されるデータの例である。
【図１２】本発明の一実施の形態における主要ジャンル算出部の処理の流れを表す図である。
【図１３】本発明の一実施の形態における表示画像決定部の処理の流れを表す図である。
【図１４】本発明の一実施の形態における語句共起度算出部の処理の流れを表す図である。
【図１５】本発明の一実施の形態における表示内容決定部の共起度付表示語句バッファに蓄積されるデータの例である。
【図１６】本発明の一実施の形態における表示内容決定分の処理の流れを示す図である。
【図１７】本発明の一実施の形態における表示画面情報の例である。
【符号の説明】
【００８４】
１００  情報表示装置
１０１  語句抽出集計手段、語句抽出集計部
１０２  話題語抽出手段、話題語抽出部
１０３  話題語蓄積手段、話題語データベース
１０４  表示話題語抽出手段、表示話題語抽出部
１０５  主要ジャンル算出部
１０６  表示画像決定手段、表示画像決定部
１０７  語句共起度算出手段、語句共起度算出部
１０８  表示内容決定手段、表示内容決定部
２０１  文書蓄積手段、文書蓄積データベース
２０２  画像蓄積データベース
２０３  出力装置
１０１１  更新文書バッファ
１０１２  話題語句バッファ
１０２１  集計語句バッファ
１０２２  再集計バッファ
１０５１  記憶手段、表示語句バッファ
１０７１  表示語句バッファ
１０６１  主要ジャンルバッファ
１０８１  表示画像バッファ
１０８２  共起度付表示語句バッファ
【図１】
0004453513.tif 000002
【図２】
0004453513.tif 000003
【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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