(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書から話題を抽出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
情報源から文書を収集するステップと、
前記収集した文書を格納手段に格納する格納ステップと、
前記格納手段に格納されている文書のうち、収集日が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出す取出しステップと、
前記取出しステップにおいて取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出するステップとを、
前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
前記抽出ステップは、
前記取出しステップにおいて取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度又はシソーラスを用いて該第１の語の上位概念語である第２の語の出現頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1又は第２の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１又は第２の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
文書から話題を抽出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
情報源から文書を収集するステップと、
前記収集した文書を格納手段に格納する格納ステップと、
前記格納手段に格納されている文書のうち、アクセス回数が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出す取出しステップと、
前記取出しステップにおいて取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出するステップとを、
前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項４】
文書から話題を抽出する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
情報源から文書を収集するステップと、
前記収集した文書を格納手段に格納する格納ステップと、
文書間のリンク関係を記憶した参照関係記憶手段を参照し、前記格納手段に格納されている文書のうち、被リンク数が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出す取出しステップと、
前記取出しステップにおいて取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出するステップとを、
前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項５】
前記取出しステップは、
前記被リンク数が所定の条件を満たす複数の文書であり、かつリンク元文書とリンク先文書の存在場所を示す情報の類似度が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出す
ことを特徴とする請求項４に記載のプログラム。
【請求項６】
前記格納ステップは、
ミラーサイトに関する情報を記憶した存在場所情報記憶手段を参照し、収集した文書のうち、ミラーサイト内の文書以外の文書のみを格納手段に格納する
ことを特徴とする請求項１、３、又は４に記載のプログラム。
【請求項７】
前記格納ステップは、
収集した文書の存在場所情報に基づいて情報タイプを決定し、決定された情報タイプに基づいて各該文書を上書きして格納するか追加するかのいずれかの格納方法を決定し、決定された格納方法によって該各文書を格納手段に格納する
ことを特徴とする請求項１、３、又は４に記載のプログラム。
【請求項８】
第２の所定の語を話題が備えるべき条件として設定するステップと、
前記文書から抽出された話題が前記条件を満たすか否か判定するステップと、
前記条件を満たすと判定された話題を出力するステップ、
前記文書を収集する方法を記述する情報収集戦略規則であって、収集された文書または所定のコミュニティに含まれる文書からのリンクをたどる際の各サイトでの探索深さのレベルが規定されている該情報収集戦略規則に基づいて文書を収集するステップと、
前記判定の結果、前記話題が前記条件を満たす場合、該条件を満たす話題を含む文書が属するコミュニティについて、前記情報収集戦略規則で規定された探索深さをレベルｌからレベルｍ（ｍ＞ｌ）に更新し、前記話題が前記条件を満たさない場合、該条件を満たす話題を含まない文書が属するコミュニティについて、前記情報収集戦略規則で規定された探索深さをレベルｌからレベルｎ（ｌ＞ｎ）に更新するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１、３、又は４に記載のプログラム。
【請求項９】
入力された情報から、所定の装置のブラウザの履歴を分析することにより該装置のユーザが閲覧した文書の存在場所情報を興味文書特定情報として、またはアクセスログを分析することによりあるクライアントがそのサーバを介してアクセスした文書の存在場所情報を興味文書特定情報として、もしくは、ネットワークサイトの場合、該サイトのアクセスログを分析することにより、所定のドメイン名を持つサーバがアクセスしてきたサイト中の文書の存在場所情報を興味文書特定情報として抽出するステップと、
前記興味文書特定情報に基づいて、前記格納手段から文書を取り出すステップと、
前記取り出された文書から前記話題を抽出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至８いずれかに記載のプログラム。
【請求項１０】
第３の所定の語を分析対象語として設定するステップと、
第４の所定の語を特定のカテゴリに属する特定語として設定するステップと、
前記格納手段に格納されている文書から、前記分析対象語を含む文書を検索するステップと、
前記検索によって得られた文書から前記特定語を含む文書を抽出するステップと、
前記抽出した特定語を含む文書を他の装置に通知するステップと、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至９いずれかに記載のプログラム。
【請求項１１】
前記話題を抽出するステップにおいて、
前記取り出された文書から、該文書とリンクしている文書であるリンク先文書を所定時間毎に抽出するステップと、
前記所定時間毎に抽出されたリンク先文書を格納するステップと、
前記格納されたリンク先文書を分析することにより、時間の経過による前記リンク先文書の数の変化に関する情報を前記話題として抽出するステップと、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至１０いずれかに記載のプログラム。
【請求項１２】
前記話題を抽出するステップにおいて、
前記取り出された文書からリンクが埋め込まれた部分を抽出するステップと、
前記リンクが埋め込まれた部分の前後にあるアンカータグの間に挟まれた情報を抽出するステップと、
を更に前記コンピュータに実行させ、
前記高頻度語を話題として抽出するステップにおいて、前記抽出されたアンカータグの間に挟まれた情報を前記文書とし、該文書から前記話題を抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至１０いずれかに記載のプログラム。
【請求項１３】
コンピュータにより実行される文書から話題を抽出する話題抽出方法であって、
前記コンピュータは、
情報源から文書を収集し、
前記収集した文書を格納手段に格納し、
前記格納手段に格納されている文書のうち、収集日が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出し、
前記取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出する
ことを特徴とする話題抽出方法。
【請求項１４】
コンピュータにより実行される文書から話題を抽出する話題抽出方法であって、
前記コンピュータは、
情報源から文書を収集し、
前記収集した文書を格納手段に格納し、
前記格納手段に格納されている文書のうち、アクセス回数が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出し、
前記取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出する、
ことを特徴とする話題抽出方法。
【請求項１５】
コンピュータにより実行される文書から話題を抽出する話題抽出方法であって、
前記コンピュータは、
情報源から文書を収集し、
前記収集した文書を格納手段に格納し、
文書間のリンク関係を記憶した参照関係記憶手段を参照し、前記格納手段に格納されている文書のうち、被リンク数が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出し、
前記取出しステップにおいて取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出する、
ことを特徴とする話題抽出方法。
【請求項１６】
文書から話題を抽出する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記憶媒体であって、
情報源から文書を収集するステップと、
前記収集した文書を格納手段に格納する格納ステップと、
前記格納手段に格納されている文書のうち、収集日が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出す取出しステップと、
前記取出しステップにおいて取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出するステップとを、
前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラムを記録した記憶媒体。
【請求項１７】
文書から話題を抽出する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記憶媒体であって、
情報源から文書を収集するステップと、
前記収集した文書を格納手段に格納する格納ステップと、
前記格納手段に格納されている文書のうち、アクセス回数が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出す取出しステップと、
前記取出しステップにおいて取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出するステップとを、
前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラムを記録した記憶媒体。
【請求項１８】
文書から話題を抽出する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記憶媒体であって、
情報源から文書を収集するステップと、
前記収集した文書を格納手段に格納する格納ステップと、
文書間のリンク関係を記憶した参照関係記憶手段を参照し、前記格納手段に格納されている文書のうち、被リンク数が所定の条件を満たす複数の文書を選択的に取り出す取出しステップと、
前記取出しステップにおいて取り出された複数の文書に対し形態素解析を行うことにより単語またはフレーズを第１の語として抽出し、抽出された各該第１の語の出現頻度若しくは前記複数の文書に含まれる文書数に対する該各第１の語が出現する文書数で示される文書頻度のうちいずれかの頻度の計数を行い、該各第1の語のうち、該頻度が所定の値よりも高い第１の語を高頻度語として抽出し、各該高頻度語について、前回の話題抽出の結果と比較して該頻度の増減量又は増減率を算出し、該頻度と該頻度の増減量又は増減率とに基づいて、各該高頻度語に重みを付け、該重みが付けられた各該高頻度語のうち高くランキングされた高頻度語を話題として抽出するステップとを、
前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラムを記録した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ネットワーク上に存在する様々な情報源から話題を抽出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ある文書から話題を抽出する技術として、例えば、特開平５−２６６０７２号公報及び特開２０００−２４２６５６号公報等に記載の発明がある。特開平５−２６６０７２号公報に記載の発明は、提題を含まない又は話題としてふさわしくない提題表現を含む文が存在している場合でも、所定の文書から高精度に話題を抽出する装置に関する。特開２０００−２４２６５６号公報に記載の発明は、記事や広告等の複数の話題から構成される１つの文書から、それぞれの記事や広告などの話題を抽出する装置に関する。また、特開平９−１０６３３１号公報に記載の発明は、電子掲示板での一連の投稿から話題を抽出する装置に関する。特開平１１−７４４７号公報に記載の発明は、大量の新聞記事から話題を抽出する装置に関する。これらの発明は、技術的には、与えられた文書を形態素解析したり、掲示板の投稿間のリンク構造を使用することにより話題を抽出するものである。
【０００３】
このような話題を抽出する技術は、いくつかの用途に用いられている。例えば、特開平１１−２５９３８９号公報に記載の発明は、話題抽出技術を電子掲示板の投稿の検閲に応用している。また、デジタルアーツ社は、ネットワーク上の特定の情報、例えば社名、人名等に関する情報をモニタした結果を整理し、顧客に提供するサービスに応用している。また、米国ではeWatch社のように、ウェブ、ネットニュース、メーリングリスト、フォーラム又は電子掲示板  （Bulletin Board System）の内容を定期的にモニタするサービスを提供し、８００社以上の 顧客を持つ会社もある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述の話題抽出技術によれば、予め与えられた文書について話題を抽出する。しかし、世間には多種多様な情報源が多数存在する。これらの情報源に含まれる情報を分析することにより、世の中全体あるいは特定のコミュニティにおいて、話題となっている語や概念についての情報を取得することは、与えられた文書から話題を抽出する処理の対象とする従来の技術では実現できないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記問題を解決する話題抽出技術を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の１態様によれば、情報から話題を抽出する話題抽出装置において、情報源から文書を収集する情報収集手段と、収集した文書を格納する情報格納手段と、情報収集手段が前記文書を収集する処理に平行して、情報格納手段から取り出した文書から話題を抽出する話題抽出手段とを備える。
【０００７】
これにより、与えられた文書から話題を抽出するのではなく、情報源から文書を収集して情報格納手段に格納しつつ、情報格納手段から文書を取り出して話題を抽出することが可能となる。なお、本発明で述べる話題とは、ある文書の主題又はテーマをいうのではなく、文書群から抽出したトレンド（傾向）、流行及び注目語のようなものをいう。従って、本発明に係わる話題は、上述の従来技術における「文書での主題あるいはテーマ」といった意味での「話題」と必ずしも一致しない。以下、上記構成を基本構成として、他の態様について説明する。
【０００８】
本発明の別の態様によれば、上記基本構成において、話題抽出手段は、取出処理手段及び話題語分析手段を備える。取出処理手段は、無作為又は所定の条件に基づいて、情報格納手段から文書を取り出す。話題語分析手段は、取り出された文書から複数の語を抽出し、抽出された複数の語を統計的に分析することにより、複数の語から所定の条件を満たす語を話題として抽出する。
【０００９】
あるいは、上記基本構成において、話題抽出手段は、人気度分析手段、高人気度情報抽出手段及び話題語分析手段を備えることとしても良い。人気度分析手段は、文書間のリンク関係に基づいて、各文書の人気の高さの度合いを示す人気度を算出する。高人気度情報抽出手段は、人気度が高い文書を情報格納手段から抽出する。話題語分析手段は、抽出された文書について話題語を分析する。多くの文書からリンクされている文書は人気があり、他の文書より重要であるという考えに基づいて、収集された文書のうち人気度が高い文書を優先的に取り出す。そして、取り出された文書から話題を抽出することにより、効率よく話題を抽出することが可能となる。なお、人気度分析手段は、リンク関係に加えて、文書の情報源での存在場所を示す存在場所情報に基づいて、人気度を算出することとしてもよい。また、人気度分析手段は、アクセスログに基づいて人気度を算出することとしてもよい。
【００１０】
また、上述の話題語分析手段は、話題度算定手段及びランク付け手段を備えることとしても良い。話題度算定手段は、取り出された文書から抽出された複数の語を統計的に分析することにより、各々の語について話題になっている度合いを示す話題度を算出する。ランク付け手段は、話題度に基づいて、複数の語をランキングする。これにより、話題抽出装置は、ランク付けられた話題を取得することが可能となる。
【００１１】
また、本発明のさらなる別の態様によれば、上記基本構成において、情報収集手段は、文書に収集日時を示す日時データを付して情報格納手段に格納することとし、話題抽出手段は、取出処理手段及び話題語分析手段に加えて日時関数手段を更に備えることとしてもよい。日時関数手段は、日時データに基づいて取り出された文書に重みを付す。話題語分析手段は、話題語を分析する際に、各文書の重みも考慮する。例えば、日時関数手段は、日時データに基づいて、新しい文書ほど重みが大きくなるように、文書に重みを付すこととしても良い。これにより、新しい文書から抽出された語に大きな重みが付されることとなるため、話題抽出装置は、文書収集時と話題抽出時との時間的差が少ない、より新しい（アップ・ツー・デートな）話題を抽出することが可能となる。
【００１２】
また、本発明の更なる別の態様によれば、話題抽出装置は、上記基本構成において情報収集手段と情報格納手段の間に、情報分類手段を更に備えることとしてもよい。情報分類手段は、情報収集手段によって収集された文書をカテゴリ別に分類する。カテゴリとして、例えば、文書の内容の分野、文書を発行又は作成した主体等が考えられる。情報格納手段は、分類された文書を格納する。話題抽出手段は、カテゴリ別に分類された情報を情報格納手段から取得して話題抽出を行う。これにより、カテゴリ別に話題を提供することが可能となる。
【００１３】
また、本発明の更なる別の態様によれば、話題抽出装置は、上記基本構成に加えて、分析対象語格納手段を更に備えることとしても良い。分析対象語格納手段は、文書から分析対象として抽出されるべき語を格納する。話題抽出手段は分析対象語格納手段に格納された分析対象語を含む文書を情報格納手段から取り出し、取り出された文書から分析対象語と共起する語を抽出する。そして抽出された語を統計的に分析し、共起する語の分析結果を話題として抽出することが可能となる。これにより、話題抽出装置は、分析対象語が出現する環境に関する情報を取得することができる。
【００１４】
また、本発明の更なる別の態様によれば、話題抽出装置は、上記基本構成において情報収集手段と情報格納手段の間に、同定手段を更に備えることとしても良い。同定手段は、収集した文書が情報源から収集された場所である収集元を同定する。情報格納手段は、同定手段によって収集元が同定された文書を、以前に同じ収集元から収集された文書に上書きして格納する。
【００１５】
情報源から複数回情報を収集する場合、同じ収集元から同じ文書を収集することもある。この場合、収集元を同定しないで取得した文書を情報格納手段に格納すると、同じ文書が情報格納手段に格納されることとなる。このような状態で情報格納手段から文書を取り出して話題を抽出すると、同じ文書について重複して同じ処理を行うこととなる。同定手段を備えることにより、同じ文書が情報格納手段に並存するという問題を解決する。
【００１６】
また、本発明の更なる別の態様によれば、話題抽出装置は、上記基本構成に加えて、同定手段と差分抽出手段を更に備えることとしても良い。差分抽出手段は、同定手段によって収集元が同定された文書について、前回に収集された文書と今回に収集された文書との差分を抽出して話題抽出手段に出力する。話題抽出手段は、入力された差分から話題を抽出する。同定手段によって同定された文書について、前回に収集された文書と同じ部分については話題を抽出することが不要となるため、新しい文書から新しい話題を効率的に抽出するとともに、新しい情報から話題を抽出することが可能となる。
【００１７】
また、本発明の更なる別の態様によれば、話題抽出装置は、上記基本構成において情報収集手段と情報格納手段の間に、情報タイプ判定手段、情報格納戦略実行手段及び情報格納戦略格納手段を更に備えることとしてもよい。情報タイプ判別手段は、収集した文書について情報の種類や収集元に基づいて情報タイプを判別する。ここで、情報タイプは、文書の種類及び文書の性質を示し、文書の内容より、むしろ文書を発行又は作成した主体に基づいて判別される。情報格納戦略実行手段は、情報タイプ判別手段によって判別された情報タイプに対応する情報格納戦略規則を情報格納戦略格納手段から取得し、その情報格納戦略規則に基づいて文書を情報格納手段に格納する。情報格納戦略格納手段は、情報タイプに対応して文書を格納する方法を規定（記述）する情報格納戦略規則を格納する。これにより、情報タイプに応じて情報を格納する方法を変えることが可能となる。
【００１８】
また、本発明の更なる別の態様によれば、話題抽出装置は、上記基本構成において情報収集手段と情報格納手段の間に、クリーニング手段を更に備えることとしてもよい。収集した文書には、話題を抽出する対象としてふさわしくない情報が含まれていることがある。例として、バナー等の広告、メニュー、コンテンツの目次等が考えられる。クリーニング手段は、収集した文書から話題を抽出する対象とすべきでない部分を除去する。これにより、より精度良く文書から話題を抽出することが可能となる。
【００１９】
また、本発明の更なる別の態様によれば、上記基本構成に加えて、話題抽出装置は、分析対象語格納手段、出現ログ作成手段、出現ログ格納手段及びログ分析手段を更に備えることとしてもよい。分析対象語格納手段は、上述の通りである。出現ログ作成手段は、情報検索手段を介して所定の語を含む文書を取得する。出現ログ作成手段は、取得された文書を識別する文書ＩＤ、その文書の収集日時、その語を識別するＩＤを含む出現ログを作成する。出現ログ格納手段は、作成された出現ログを格納する。ログ分析手段は、所定の語について、出現ログ格納手段に格納された出現ログを分析する。これにより、所定の語が出現する環境について、過去にさかのぼって調査することが可能となる。
【００２０】
また、本発明の更なる別の態様によれば、上記基本構成に加えて、話題抽出装置は、条件マッチング判定手段、話題通知手段及び話題条件格納手段を更に備えることとしてもよい。話題抽出手段は、話題を抽出する。条件マッチング判定手段は、抽出された話題が、話題が満たすべき所定の条件である話題条件を満たすか否か判定する。話題通知手段は、判定の結果、話題条件を満たすと判定された話題を出力する。これにより、話題抽出装置は、抽出された話題のうち、所定の条件を満たす話題を出力することが可能となる。なお、この話題抽出装置において、情報収集手段が情報を収集する方法又は手順を規定（記述）する情報収集戦略規則を格納する情報収集戦略格納手段と、条件マッチング判定手段による判定結果に基づいて情報収集戦略規則を変更する情報収集戦略変更手段を更に備えることとしてもよい。これにより、話題を抽出した結果を、文書を収集する処理にフィードバックすることが可能となる。より具体的には、情報収集戦略変更手段は、例えば、話題条件を満たす話題を含む文書について探索する深さを深くして文書を収集したり、逆に、話題条件を満たす話題を含まない文書について探索する深さを浅くして文書を収集したりするように、情報収集戦略規則を変更することが可能となる。
【００２１】
また、本発明の更なる別の態様によれば、上記基本構成に加えて、話題抽出装置は、注目情報記述格納手段を更に備え、話題抽出手段内に注目情報分析手段、過去ログ格納手段及び情報変化抽出手段を備えることとしても良い。注目情報記述格納手段は、話題を抽出する対象とすべき文書である注目情報の条件を記述する注目情報記述規則を格納する。注目情報分析手段は、注目情報記述規則に基づいて、情報格納手段から注目情報を取り出し、注目情報の話題を話題語分析手段と同様にして分析する。情報変化抽出手段は、分析結果ログ格納手段に格納された過去の分析結果を参照することにより、今回の分析結果と過去の分析結果との変化を抽出する。これにより、任意に収集された文書群の中から注目情報を取得し、注目情報についての話題を抽出した結果を過去の結果と比較した形で取得することが可能となる。
【００２２】
また、本発明の更なる別の態様によれば、上記基本構成に加えて、話題抽出装置は、リンク元格納手段、リンク先集合取得戦略格納手段、リンク先集合抽出手段を更に備えることとしても良い。リンク元格納手段は、所定の文書を特定する文書特定情報を格納する。リンク先集合取得戦略格納手段は、所定の文書に対応して、所定の文書からリンクされているリンク先文書を取得する方法を規定（記述）するリンク先集合取得戦略規則を格納する。リンク先集合抽出手段は、リンク集合取得戦略規則に基づいて、文書特定情報によって特定される文書のリンク先文書を抽出する。話題抽出手段は、リンク先文書から話題を抽出する。これにより、所定の文書がリンク先としている文書の話題を抽出することが可能となる。
【００２３】
また、本発明の更なる別の態様によれば、上記基本構成に加えて、話題抽出装置は、個人興味情報抽出手段を更に備えることとしても良い。個人興味情報抽出手段は、ユーザや他の装置から入力された情報から、個人又はある団体が興味を持っていると推測される文書を特定する情報を抽出し、抽出された情報に基づいて情報格納手段から文書を取り出す。話題抽出手段は、取り出された文書から話題を抽出する。これにより、話題抽出装置は、ある個人又はある団体の興味に合わせて話題を抽出することが可能となる。
【００２４】
また、本発明の更なる別の態様によれば、上記基本構成において、話題抽出手段は分析対象語格納手段、分析対象語判定手段、特定語格納手段及び特定語判定手段を備えることとしても良い。分析対象語格納手段は、上述の通りである。特定語格納手段は、特定のカテゴリに属する特定語を格納する。分析対象語判定手段は、情報検索手段を介して分析対象語を含む文書を情報格納手段から取得する。特定語判定手段は、検索によって得られた文書から、前記特定語を含む文書を話題として抽出する。つまり、この構成において、ある分析対象語を含む文書のうち特定語を含む文書が話題となる。例えば、分析対象語が人名、特定語が誹謗中傷語である場合、ある人物について誹謗中傷する文書が話題として抽出される。
【００２５】
また、本発明の更なる別の態様によれば、上記基本構成において、話題抽出手段は、上述のリンク先集合抽出手段及びリンク関係分析手段を備えることとしても良い。リンク関係分析手段は、抽出されたリンク先集合に基づいて、ある文書をリンク先としている文書の時間的遷移を分析し、分析結果を話題として出力する。ある文書をリンク先としている文書の内容は、そのリンク先文書の内容又はリンク先文書に関する話題に関係があると推測できる。例えば、リンク先文書がスポーツに関する文書からリンクされている場合、リンク先文書はスポーツに関係すると推測される。従って、ある文書をリンク先としている文書の時間的遷移を分析することにより、そのリンク先文書の内容又はリンク先文書に関する話題の時間的遷移を知ることが可能となる。つまり、この構成において、リンク先文書自体を分析しないで、リンク関係を分析することにより、リンク先文書に関する情報を話題として取得することが可能となる。
【００２６】
また、本発明の更なる別の態様によれば、上記基本構成において、話題抽出手段は、上述のアンカー抽出手段（リンク先集合抽出手段）及びアンカー周辺情報分析手段を備えることとしても良い。アンカー抽出手段は、情報検索手段を介して情報格納手段から取り出した文書からリンクが埋め込まれている部分を抽出する。リンクが埋め込まれている部分はＨＴＭＬではアンカーと呼ばれているため、以下、リンクが埋め込まれている部分をアンカーということもある。アンカー周辺情報分析手段は、文書からアンカー周辺の情報を抽出し、抽出されたアンカー周辺情報から話題を抽出する。アンカーの周辺の情報は、アンカーに関係がある情報が記載されていることが多い。従って、アンカーの周辺の情報を選択的に分析することにより、アンカー（又はアンカーで表現されている者や物）に関係する話題を効率よく抽出することが可能となる。
【００２７】
また、上述の各構成を持つ装置が実現する処理の過程からなる方法によっても上述の課題を解決することができる。例えば、本発明の１態様に係わる方法では、情報から話題を抽出する話題抽出方法において、情報源から文書を収集するステップと、収集した文書を格納手段に格納するステップと、格納手段から取り出された文書から話題を抽出するステップと、を含む処理を各ステップを平行させて行う。この方法によっても上述の課題を解決することができる。
【００２８】
また、本発明は、上述した本発明の各構成により行われる機能と同様の制御をコンピュータに行わせるプログラムとして構成することも可能である。そして、このプログラムをコンピュータにロードし、そのコンピュータにそのプログラムを実行させることによっても、前述した課題を解決することができる。また、上述のプログラムのロードは、上述のプログラムを記録した記録媒体からそのプログラムをコンピュータに読み出させることによって実現することとしても良い。また、上述のプログラムを表現する、搬送波に具現化されたコンピュータ・データ・シグナルをコンピュータによって受信することによって実現することとしてもよい。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。各図面において同じ装置等には同じ参照番号を付す。
【００３０】
図１は、本発明の原理図である。図１に示すように、話題抽出装置１は、情報源に直接に、又は不図示のネットワークを介して間接に接続されている。情報源として、インターネット等のネットワーク上のウェブページ、電子掲示板、ネットニュース、メーリングリスト並びに、新聞データベース、テレビニュース及びラジオ等及びこれらの任意の組み合わせが考えられる。ここで、ネットニュースとは、利用者が互いに情報を交換し合う電子掲示板システムの１つである。ネットニュースに投稿された記事は、ＮＮＴＰというプロトコルを用いてバケツリレー式に交換される。ネットニュースにおいてテーマに応じて各記事は分類され、その分類されたグループは階層構造を有する。
【００３１】
話題抽出装置１は、情報源から情報を収集しつつ、収集した文書から話題を抽出する。ここで、本発明で述べる話題とは、ある文書（情報）あるいは文書群（情報群）の主題又はテーマをいうのではなく、広範囲にわたる情報源から抽出したトレンド、流行及び注目語あるいは概念等、いわゆる、ホットトピックをいう。例えば、音楽の分野ではヒット曲名あるいは今後ヒットしそうな曲名、芸能の分野では今後注目されそうな役者名等が、本発明でいう話題に相当する。従って、本発明でいう「話題」は、通常において用いられる「話題」とは必ずしも同じ概念ではない。本発明で述べる意味での「話題」は、例えば、新聞や雑誌等の記事の作成、あるいは、新商品の開発等に資することが可能である。
【００３２】
また、例えば、本発明の話題抽出装置は、ある個人又は法人が、ある種の情報、例えば誹謗中傷等が広まる前にその情報を「話題」として把握するために用いることも可能である。情報を伝達するネットワークが発達した今日において、情報が広く知られるようになる速度が大きいため、いち早く「話題」を取得する要望が大きい。
【００３３】
話題抽出装置１は、情報収集部２、情報検索部３、情報格納部４及び話題抽出部５を備える。情報収集部２は、情報源から情報を収集する。情報検索部３は、収集された情報を情報格納部４に格納し、条件に基づいて情報格納部４に格納された情報を検索する。話題抽出部５は、検索された情報から話題を抽出する。話題抽出装置１は、上記構成により、インターネット等の、瞬時に全体を捉えることができないような膨大な情報の集まりである情報源から情報を収集しつつ、収集した情報から話題を抽出する。
【００３４】
従来では予め与えられた文書について話題抽出を行っているが、本発明に係わる話題抽出装置１は、予め与えられた文書から話題を抽出するのではなく、情報を収集しつつ、収集した情報から話題を抽出する。この点は本発明の特徴の１つである。また、膨大な情報の集まりから情報を収集しつつ話題を抽出することが可能であるため、収集時と話題抽出時との時間差を短縮することが可能となる。ひいては、本発明によれば、話題の新しさ又は新鮮さにおいても優れているという利点がある。この利点は、膨大な情報が存在し、さらに膨大な情報が生成されつづける今日において、大きな意味がある。
【００３５】
以下、本発明の各実施形態について説明する。なお、以下の説明において、例として日本語の情報から話題を抽出すると仮定する。しかし、言語を日本語に限定する趣旨ではない。英語や中国語等の他の言語の情報から話題を抽出することとしてもよいし、多言語の情報から話題を抽出することとしても良い。
【００３６】
以下、本発明に係わる話題抽出装置の第１実施形態について説明する。まず、図２を用いて第１実施形態に係わる話題抽出装置の構成について説明する。第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１は、情報収集部１０、情報検索部２０、情報格納部３０及び話題抽出部４０を備える。情報収集部１０は、情報源から文書を収集する。情報収集部１０が情報を収集する手法自体については、既に多く知られている。なお、ここで、文書とは、ネットワークやデータベース等に存在する様々な形式の情報をいう。例えば、文書として、ウェブページ、ＵＲＩ又はＵＲＬ及びパス等で示される情報、あるいは文書等のオブジェクトが挙げられる。
【００３７】
情報検索部２０は、情報収集部１０によって収集された文書を情報格納部３０に格納し、条件に基づいて情報格納部３０に格納された文書を検索する。文書を検索する技術は広く知られているため、説明を省略する。
【００３８】
話題抽出部４０は、情報格納部３０に格納された文書から話題を抽出する。抽出された話題は、不図示の出力部から出力される、又は、不図示のネットワークを介して他の装置に送信される。話題抽出部４０は、取出処理部４１及び話題語分析部４２を備える。
【００３９】
取出処理部４１は、情報格納部３０に格納された文書を取り出す。
話題語分析部４２は、取り出された文書群について、形態素解析あるいは更に構文解析を行うことにより文書群内で用いられている単語、句（フレーズ）（以下，語と総称する）を取出し、取出した語の出現頻度を計数する。また、話題語分析部４２は、シソーラスを用いて抽出した語の上位概念語を求め、その上位概念語の出現頻度も計数する。話題語分析部４２は、前回の話題抽出の結果と比較した結果を考慮して文書から話題を抽出することとしても良い。
【００４０】
以下、図３を用いて話題抽出装置１００が行う処理について説明する。図３に示すように、まず、情報収集部１０は情報源から文書を収集し、情報検索部２０は、収集された文書を情報格納部３０に格納する（ステップＳ１）。情報収集部１０は情報源から情報を無作為に収集することとしても良い。この場合、収集方法は広く知られているため説明を省略する。
【００４１】
なお、情報収集部１０が情報源から全ての文書を無作為に収集することとすると、インターネット等のような膨大な情報源から文書を収集する場合、収集するために比較的長い時間がかかることがある。例えば、同一サイトの文書を１循環するために数ヶ月単位の時間がかかる場合もある。そして、情報源から文書を収集する間に収集済みの文書が更新されたり、サイトに新たな文書が追加されたりすることもある。従って、情報収集部１０は、優先的に収集すべき文書を判定する機能を備えることとし、情報収集部１０は、判定結果に基づいて文書を情報源から収集することとしても良い。優先的に収集すべき文書を判定する機能として、例えば、情報収集部１０は、第２実施形態において説明する人気度分析部及び高人気度情報抽出部の機能を有することとしても良い。
【００４２】
続いて、情報収集部１０は情報の収集を終了するか否か判定する（ステップＳ２）。収集を継続する場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、そのまま、後続のステップＳ３以降の処理と平行して、文書収集部１０は、文書を収集しつづける。取出処理部４１は、情報格納部３０から収集された文書を取り出す（ステップＳ３）。収集を終了する場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、処理を終了する。ここで、取出処理部４１は、情報格納部３０から文書を順に取り出すこととしても良いし、所定の条件に基づいて選択的に取り出すこととしてもよい。前者の方法の場合、本発明では、話題抽出と文書収集が並行して行われることから、ある時点からある時点までに収集された文書、あるいはある文書から１００文書分の文書、というように処理の対象となる文書数を制限することが必要となる。
【００４３】
後者の方法の場合は、情報格納部３０に格納された文書が膨大であるため、文書を順に話題語分析部４２で処理すると時間がかかりすぎる場合に有用である。後者の方法の場合として、例えば、取出処理部４１は、収集された各文書に文書を識別する文書ＩＤ（Identification information：識別情報）を付し、乱数等を用いてランダムに文書を情報格納部３０から取り出すこととしても良い。また、取出処理部４１は、１００文書が収集されるごとに１文書を取り出すこととしても良い。また、例えば、取出処理部４１は、収集された各文書の特定の属性を利用して文書を選択的に取り出すこととしても良い。より具体的には、例えば、属性として文書の収集日を用いる場合、取出処理部４１は、所定の日時以降に収集した文書又は偶数日に収集した文書等を選択的に取り出すこととしてもよい。また、例えば、文書の属性として文書の言語を用いる場合、取出処理部４１は、日本語の文書を選択的に取り出すこととしても良い。
【００４４】
続いて、話題語分析部４２は、話題語を分析することにより、取り出された文書から話題を抽出する（ステップＳ４）。話題語を抽出する処理については後述する。
【００４５】
なお、上述の文書取出及び話題語分析の各処理は、全ての文書について１つの処理を行った後に次の処理に移行する、というように行われるのではない。ある文書について取出処理を行った後に、その文書について話題語の分析処理を行う一方で、他の文書について取出処理を行う、というように各処理を並行して行う。丁度、ＵＮＩＸでいうパイプラインのように、各処理を同時に進行させる。なお、ＵＮＩＸのパイプラインとは、あるコマンドの標準出力を別のコマンドの標準入力に結びつけることにより、複数のコマンドをつぎつぎと実行させていき、１つのコマンドではできない作業を実行することを可能にする仕組である。
【００４６】
以下、図４を用いて話題語を分析する処理について説明する。話題語分析部４２は、まず、各文書について、形態素解析あるいは更に構文解析を行うことにより文書群内で用いられている単語、句（フレーズ）（以下、語と総称する）を取出し、統計分析を行うことにより抽出した語の出現頻度を計数する（ステップＳ１１）。以下に、単語の出現頻度の計数を行うプログラムモジュールの一例を示す。
【００４７】
0004489994.tif 000002
ここで、%documentsは話題抽出の対象となる文書群を意味する。
【００４８】
このモジュールによれば、話題語分析部４２は、文書群%documentsから文書$document を１つずつ取出す。続いて、話題語分析部４２は、単語を取り出す（単語分割）処理を行う関数 segment＿wordを用いて文書から単語を取り出し、取り出した単語$word を不図示の単語リストに格納する。話題語分析部４２は、単語リストに格納された個々の単語$word について、文書群$documents中での出現頻度$tf{$word}を計数する。
【００４９】
なお、出現頻度の計数において、計数の対象から除外する語を格納する不図示のストップワードリストを話題抽出部４０に更に設け、話題語分析部４２は、単語リストに格納された単語のうち、ストップワードリスト内の語については計数を行わないこととしても良い。また、出現頻度を計数する対象となる語の品詞を限定することとしても良い。これらによって、話題に関係なくしばしば用いられる、通常機能語等を計数対象から除外することできるため、話題抽出装置に必要とされる記憶容量等の節約することが可能となる。
【００５０】
また、話題語分析部４２は、単語が出現する話題抽出の対象となる文書群中の文書数、つまり文書頻度を計数する。以下に、文書頻度の計数を行うプログラムモジュールの一例を示す。
【００５１】
0004489994.tif 000003
ここで、sortは与えられた単語リストをソートする関数であり、uniqはソートされた単語リストから重複する要素（エントリ）を削除する関数である。
【００５２】
このモジュールは、sort及びuniq以外の部分を除いて、出現頻度の計数を行うモジュールとほぼ同様であるため、このモジュールについての説明を省略する。なお、文書頻度を計数する単位として、文書の存在場所情報が異なる文書を用いても良い。また、存在場所情報がＵＲＬである場合、例えば１つのサイトに含まれる文書群を１つの文書であるとみなすことにより、いわゆるサイト頻度を計数することとしても良い。
【００５３】
さらにまた、上述の２つのモジュール中の関数 segment＿wordを、単語を取り出す代わりにフレーズを取り出す関数とすることにより、フレーズ頻度又はフレーズ文書頻度を計数することが可能なる。
【００５４】
続いて、話題語分析部４２は、単語リストに格納された各語の上位概念語をシソーラスを用いて取得し、取得した上位概念語の頻度もステップＳ１１と同様にして計数する（ステップＳ１２）。シソーラスとして、例えば、ＥＤＲ辞書（電子化辞書研究所が開発した辞書）、類語辞典、分類語彙表、WordNet（CognitiveScience Laboratoryが開発したオンライン辞書）等 が知られている。
【００５５】
話題語分析部４２は、出現頻度や文書頻度（頻度と総称する）が平均値又は期待値より一定以上高い単語、フレーズ又は上位概念語（以下、高頻度語という）を抽出する（ステップＳ１３）。そして、抽出された各高頻度語について、以前の話題抽出の結果と比較して出現頻度及び文書頻度等の増減数、及び・又は増減率を算出する（ステップＳ１４）。つまり、ある時点Ｔにおける頻度$tf{$word, $T}に対して現在のＴの頻度$tf{$word, $t}の増減量$tf{$word,  $t}−$tf{$word, $T}及び頻度の比$tf{$word, $t}／$tf{$word, $T}を算出する。
【００５６】
さらに、話題語分析部４２は、評価表現格納部（不図示）に格納された各評価表現について、その評価表現を伴って文書中で使用された語を抽出する（ステップＳ１５）。ここで、評価表現とは、記述対象の新しさ、重要度及び普及の度合いなどに関する評価を示す表現を言う。評価表現の例として、「有名な〜」、「話題の〜」、「〜が注目されている」、「〜として知られている」等が挙げられる。抽出される語は、これらの例において「〜」の部分に用いられる。
【００５７】
話題語分析部４２は、頻度、増減量及び・又は増減率並びに評価表現に基づいて、抽出された語に重み（語が話題となっている度合いを示す話題度となる）をつける（ステップＳ１６）。高頻度語に重みをつける際、話題語分析部４２は、頻度$tf{$word, $t}、頻度の増減量$tf {$word, $t}−$tf{$word, $T}及び頻度の比$tf{$word, $t}／$tf{$word, $T}が大きいほど重 みが大きくなるように、また評価表現を伴う語の方が評価表現を伴わない語よりも重みが大きくなるようにする。
【００５８】
話題語分析部４２は、重みに基づいて高頻度語をランキングし、高くランキングされた語を話題として抽出する（ステップＳ１７）。
話題抽出装置１０１は、このようにして抽出された話題を、出力部を介して、出力する、又はネットワークを介して他の装置に送信する。なお、話題語分析部４２は、重みに基づいて、抽出された話題をランキングして出力する又は送信することとしても良い。このランキングについては、第５実施形態において説明する。
【００５９】
以下、第２実施形態に係わる話題抽出装置について説明する。第２実施形態に係わる話題抽出装置１０２は、人気が高い文書を情報格納部３０から取り出してそれら文書から話題を抽出する。図５に第２実施形態に係わる話題抽出装置１０２の構成を示す。図５に示すように、第２実施形態に係わる話題抽出装置１０２は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１と比べて、話題抽出部４０の構成が異なる。その他の各部の構成及び動作は、第１実施形態と同様であるため説明を省略する。
【００６０】
第２実施形態に係わる話題抽出部４０は、人気度分析部４３、高人気度情報抽出部４４及び話題語分析部４２を備える。人気度分析部４３は、情報格納部３０に格納された文書の人気の高さの度合いを示す人気度を分析する。高人気度情報抽出部４４は、人気度分析部４３によって分析された人気度に基づいて人気度が高い文書を抽出する。人気度分析部４３及び高人気度情報抽出部４４は、第１実施形態の取出処理部４１に対応する。情報検索部２０は、高人気度情報抽出部４４によって抽出された文書を情報格納部３０から検索する。話題語分析部４２は、情報格納部３０によって検索された文書の話題語を分析することにより、話題を抽出する。
【００６１】
人気が高い文書は、多くの人に閲覧されると考えられる。多くの人によって閲覧される文書の内容は、広く知られることによって話題となる可能性が高いため他の文書より重要であると考えられる。第２実施形態によれば、人気が高い文書を優先して情報格納部３０から取得して、それらの文書から話題を抽出することにより、処理を効率化することを可能としている。
【００６２】
以下、図６を用いて第２実施形態に係わる話題抽出装置１０２が行う処理について説明する。図６に示すように第２実施形態に係わる話題抽出装置１０２が行う処理は、図３に示す第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１が行う処理と比べて、図３のステップＳ３の代わりに、ステップＳ２１からＳ２３を行うことが異なる。第２実施形態に係わる話題抽出装置１０２によれば、図３のステップＳ１及びＳ２の後、人気度分析部４３は、情報格納部３０に格納された文書の人気度を分析する（ステップＳ２１）。人気度を分析する処理について、詳しくは後述する。
【００６３】
続いて、高人気度情報抽出部４４は、分析された人気度に基づいて人気度が高い文書を抽出する（ステップＳ２２）。高人気度情報抽出部４４は、人気度が高い文書上位ｎ件を抽出することとしてもよいし、人気度が一定以上となった文書を抽出することとしても良い。情報検索部２０は抽出された文書を情報格納部３０から検索し（ステップＳ２３）、ステップＳ４に進む。
【００６４】
以下、人気度分析部４３が文書の人気度を分析する処理について説明する。以下に述べる処理は図６のステップＳ２１に相当する。人気度を分析する方法については、下記の通りいくつかの方法が考えられる。
【００６５】
例えば、ネットワークあるいはデータベース等上の文書は、しばしばリンク関係を有する。人気度分析部４３は、文書の人気度を分析するために、このリンク関係を用いることとしても良い。多くの文書からリンクされている文書、つまり被リンク数が多い文書は人気が高いため、多くの人に閲覧されると考えられる。考え方に基づいて、人気度分析部４３は、被リンク数が多い文書ほど重みが大きくなるように各文書に重み、つまり人気度を付す。
【００６６】
なお、ＷＷＷの場合、リンク先文書は容易に取得できるが、被リンク数は直接的に求めることができない。そこで、人気度分析部４３は、図７に示すようなリンク元文書とリンク先文書の組（ペア）を格納する参照関係テーブルを作成し、そのテーブルを用いて被リンク数を計数することとしても良い。以下、被リンク数を計数するプログラムモジュールを示す。
【００６７】
0004489994.tif 000004
ここで、 get＿documentは情報格納部３０から文書を取り出す関数であり、 get＿linkは文書からリンク関係を取り出す関数である。
【００６８】
このモジュールによれば、人気度分析部４３は、関数 get＿documentを呼び出して情報格納部３０から文書を取り出す。そして、人気度分析部４３は、関数 get＿linkを呼び出して、取り出した各文書のリンク先文書集合を取得する。人気度分析部４３は、取得したリンク先文書集合を参照関係テーブルに格納する。続いて、人気度分析部４３は、参照関係テーブルに格納されたリンク先文書集合を用いて、各リンク先文書についての被リンク数、つまりその文書をリンク先としている文書数（リンク元文書数）を計数する。例えば、図７の２行から、文書ｄｏｃ３のリンク元文書はｄｏｃ１及びｄｏｃ２であり、文書ｄｏｃ３の被リンク数は２であることがわかる。
【００６９】
また、例えば、人気度分析部４３は、各文書のアクセス回数を取得し、アクセス回数が多い文書ほど重みが大きくなるように重み（人気度）を付すこととしてもよい。ある文書のアクセス回数は、その文書が閲覧された回数を示すため、アクセス回数が多い文書は人気が高いと考えられるからである。なお、ＷＷＷの場合、一般にはそれぞれのサイトのアクセス回数を取得することは困難である。しかし、特定のコミュニティあるいはサイト内の文書に限定することにより、人気度分析部４３がアクセス回数を取得することは可能である。また、人気度分析部４３は、各サイトからアクセス回数の通知を受けることとしてもよい。なお、ここで述べるコミュニティとは、ネットワーク上で形成されるコミュニティをいう。例えば、社内サイト、業界サイト及び特定トピックのネットワーク上のユーザグループが考えられる。例えば、社内サイトは、しばしばイントラネットに代表される。業界サイトは、複数の会社のシステムからなるエクストラネットに代表される。
【００７０】
また、例えば、文書は、リンク関係と共に、各情報のネットワーク上あるいはシステム上の存在場所を示す存在場所情報を有する。文書のネットワーク上の存在場所を示す情報として、例えば、ＵＲＩ（Uniform Resource Identifiers）又はＵＲＬ（Uniform Resource Locators ）が知られている。人気度分析部４３は、人気度を分析するためにこのリンク関係及び文書の存在場所情報を用いることとしても良い。より具体的には、人気度分析部４３は、以下の考え方を導入することにより文書に重み付けをする。
１．互いに類似していないＵＲＩを持つ文書から多くリンクされている文書は重要である。
【００７１】
例えば、一般に、同一サイト内に設けられた複数の文書はそのサイト内の他の文書にリンクされているが、それらの文書のＵＲＩは相互に類似する。従って、類似している度合い（以下、類似度という）が高いＵＲＩを持つ文書からのリンクは必ずしも人気の高さを示しているわけではないと推定できるからである。
２．多くの文書からリンクされている文書ほど重要な情報であり、重要な文書からリンクされている、ＵＲＩの類似度の低い文書は重要である。
【００７２】
例えば、多くの文書やミラーサイトを抱えるサービス（サイト）に設けられた文書はそのサイト内でリンクされていることが多い。この考え方を導入することにより、このような多くの文書を有するサイトの文書を人気度が高いとしてしまうことを避けることも可能となる。
３．ＵＲＩの類比判断は、ＵＲＩの字面に基づいて行う。例えば、ＵＲＬの場合、サーバアドレス、パス、ファイル名等の全てが異なるＵＲＬが最も類似していないと判断する。ミラーサイトや同一サーバ内の文書のＵＲＬは互いに類似していると判断する。
【００７３】
以下、図８を用いて、人気度分析部４３が、このリンク関係及び存在場所情報に基づいて、人気度を分析する処理について説明する。以下の説明において、存在場所情報をＵＲＬであると仮定して説明するが、本発明を限定する趣旨ではない。
【００７４】
まず、人気度分析部４３は、上述のようにしてリンク関係を抽出する（ステップＳ３１）。続いて、人気度分析部４３は、リンク先の文書とリンク元の文書のＵＲＬの類似度に基づいてリンクの重みを算出する（ステップＳ３２）。一般に、文書のＵＲＬは、サーバアドレス、パス、ファイル名の三種類の情報から構成される。従って、リンク先文書とリンク元文書のＵＲＬ類似度を、上記の三種類の組合せにより定義することができる。類似度sim(p,q)として、例えば、以下に述べるドメイン類似度 sim＿domain(p,q) 及び融合類似度 sim＿merge(p,q)が考えられる。
【００７５】
ドメイン類似度 sim＿domain(p,q) は、ドメインの類似に基づいて算出される。ドメインとは、サーバアドレスの後半部分であり、会社や組織を表す。サーバアドレスが.com、.edu、.org等で終わる米国サーバの場合はサーバアドレスの後ろから２つめまで、サーバアドレスが.jp 、.fr 等で終わる他国のサーバの場合はサーバアドレスの後ろから３つめまでがドメインに相当する。
【００７６】
文書ｐと文書ｑのドメイン類似度は以下の（１）式により定義される。
0004489994.tif 000005
ここで、αは定数で、０より大きく１より小さい実数値を取るとする。
【００７７】
また、類似度sim(p,q)として融合類似度 sim＿merge(p,q)を採用しても良い。融合類似度は以下の（２）式によって定義される。
sim＿merge(p,q)＝（サーバアドレスの類似度）＋（パスの類似度）＋（ファイル名の類似度）      ・・・・・・（２）
以下、右辺の各項の算出方法について説明する。
【００７８】
サーバアドレスの類似度は、アドレスの階層を後ろから見ていき、ｎレベルまで一致した場合、類似度を１＋ｎとする。例えば、www.fujitsu.co.jp とwww.flab.fujitsu.co.jpは３レベルまで一致しているので４となる。www.fujitsu.co.jp とwww.fujitsu.com は１レベルも一致していないので（一致０レベル）、類似度は１である。
【００７９】
パスの類似度は、先頭からパスの"/" で区切られた要素毎に比較し、一致したレベルまでを類似度とする。例えば、/doc/patent/index.htmlと/doc/patent/1999/2/file.htmlとは、２レベルまで一致しているので類似度は２である。
【００８０】
ファイル名の類似度は、ファイル名が一致する場合、類似度１とする。
リンクの重みlw(p,q)は、以下の（３）式で定義される。
【００８１】
【数１】
0004489994.tif 000006
【００８２】
ここで、Ref(p)は、文書ｐのリンク先文書の集合を示す。
続いて、人気度分析部４３は、リンクの重みに基づいて人気度を算出する（ステップＳ３３）。人気度は以下の（４）式の連立一次方程式の解として定義する。連立一次方程式の解法については既にアルゴリズムが多数存在するため説明を書略する。
【００８３】
【数２】
0004489994.tif 000007
【００８４】
式（３）及び（４）から、上述の考え方を読み取ることができる。
このように、本発明によれば、文書の本文を参照することなく、文書間のリンク関係（参照関係）、アクセス回数、文書の存在場所情報等に基づいて、人気度を精度良く算出することができる。また、この方法は言語に依存しないため、迅速に人気度を算出することが可能である。
【００８５】
なお、上記説明において、人気度分析部４３及び高人気度情報抽出部４４は、文書の人気度を分析し、文書を抽出すると説明した。ここで、人気度の分析及び文書の抽出は、存在場所情報によって示される１情報ごとに行われても良いし、１つのコミュニティ（サイト）ごとに行われても良いし、１つのオブジェクトごとに行われることとしても良い。
【００８６】
以下、図９を用いてオブジェクトについて説明する。図９（ａ）は、１つの存在場所情報によって示される情報に複数のオブジェクトが含まれている場合の一例を示す。図９（ａ）に示すようなレイアウトは、新聞社等のサイトにしばしば見られる。図９（ａ）の場合、１つ１つの記事が各々オブジェクトに相当する。図９（ｂ）は、１つの記事が、複数に分割されている場合の一例を示す。図９（ｂ）において、３つの文書はリンク関係を有し、３つの文書が１つの記事となっている。この場合、複数の存在場所情報によって示される文書が１つのオブジェクトを形成することとなる。
【００８７】
以下、第３実施形態に係わる話題抽出装置について説明する。第３実施形態に係わる話題抽出装置１０３は、情報の新しさに基づいて各文書に重みを付して話題を抽出する。図１０に第３実施形態に係わる話題抽出装置１０３の構成を示す。図１０に示すように、第３実施形態に係わる話題抽出装置１０３は、第１実施形態又は第２実施形態に係わる話題抽出装置１０１又は１０２と比べて、話題抽出部４０内に日時関数部４５を更に備える。その他の各部の構成及び動作は、第１実施形態又は第２実施形態と同様であるため説明を省略する。
【００８８】
まず、情報格納部３０に文書を格納する際に、情報収集部１０は、収集日時又は各文書の最終更新日時を示す日時データ（日時情報）を各文書に付して格納する。日時関数部４５は、日時データに基づいて、現時点に近い日時データを持つ文書ほど大きな重みを持つように各文書に重みを付す。話題語抽出部４２は、日時関数部４５が付した重みを考慮して頻度を計数する。
【００８９】
第３実施形態に係わる話題語抽出装置１０３が話題語を抽出する処理の流れは、第１実施形態とほぼ同様である。しかし、話題語を分析する処理が若干異なる。以下、図４を参照しながら、話題語分析部４２が日時データに基づく重みを考慮して話題語を分析する処理について説明する。
【００９０】
まず、ステップＳ１１の前に、日時関数部４５は、話題語分析処理の対象となる各文書に、現在時に近い日時データを備える文書ほど重みが大きくなるように重みを付す。続いて、話題語分析部４２は、ステップＳ１１及びＳ１２を行う。その際、話題語分析部４２は、日時データに基づく重みを考慮して文書頻度を計数する。より具体的には、話題語分析部４２は、例えば、ある語が比較的古い文書に出現した場合、文書頻度を「１（文書の重みが０）」インクリメントするが、その語が比較的新しい文書に出現した場合、文書頻度を「１＋α（αは文書の重みを示し、正の値である）」インクリメントすることとしても良い。これにより、ある語が新しい文書に出現すると、比較的古い文書に出現した場合と比べて文書頻度が大きく評価されることとなる。従って、新しい文書に出現した語は、話題として抽出されやすくなるため、話題抽出装置は、より新しい話題を抽出することが可能となる。ステップＳ１３以降の処理は図４と同様であるため、説明を省略する。
【００９１】
以下、第４実施形態に係わる話題抽出装置１０４について説明する。第４実施形態に係わる話題抽出装置１０４は、情報収集部１０が収集した文書を分類し、分類毎に話題を抽出する。図１１に第４実施形態に係わる話題抽出装置１０４の構成を示す。図１１に示すように、第４実施形態に係わる話題抽出装置１０４は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の情報収集部１０と情報検索部２０の間に情報分類部１１を更に備える。情報分類部１１は、関連している分野、あるいは発行者のグルーピング等のカテゴリに基づいて、情報収集部１０が収集した文書を分類し、各文書に分類されたカテゴリを示すコードを付す。分野として、コンピュータ、料理、光学、スポーツ等が例としてあげられる。また、発行者のグルーピングとして、例えば、新聞社、テレビ、出版社、学会等が考えれらる。現在、様々な情報分類技術が知られているため、これらの技術を情報分類部１１に用いることが可能である。情報格納部３０は、カテゴリを示すコードを付された文書を格納する。情報分類部１１以外の各部の構成及び動作は、第１実施形態と同様であるため説明を省略する。
【００９２】
話題抽出部４０は、分類された文書を情報格納部３０から取得して話題抽出を行う。例えば、「コンピュータ」に関する話題を抽出する場合、話題抽出部４０は、「コンピュータ」のカテゴリに分類された文書を情報格納部３０から取り出して、取り出された文書から話題を抽出する。これにより、分野又は発行者のグルーピング等のカテゴリ毎に話題を提供することが可能となる。
【００９３】
以下、第５実施形態に係わる話題抽出装置１０５について説明する。第５実施形態に係わる話題抽出装置１０５は、話題を抽出した結果を、ランキングする。図１２に第５実施形態に係わる話題抽出装置１０５の構成を示す。図１２に示すように、第５実施形態に係わる話題抽出装置１０５は、第１実施形態又は第２時形態に係わる話題抽出装置の構成と比べると、話題抽出部４０の中に話題度算定部４６及びランク付け部４７を備える。
【００９４】
話題度算定部４６は、話題抽出部４０が行う処理のうち図４のステップＳ１１からＳ１６を行う。ここで、ステップＳ１６において算出する重みが話題度に該当する。ランク付け部４７は、話題度算定部４６が算出した重み（話題度）に基づいて、高頻度語をランキングする。
【００９５】
また、話題抽出装置１０５は、上記構成に加え、さらに上述の情報分類部１１を備えることとしても良い。情報分類部１１によって収集した文書を、業種、分野、地域、文書の対象等のカテゴリごとに分けた後、情報格納部３０に格納する。そして、話題抽出部４０によって分類された文書について話題抽出処理を行い、ランキングする。これにより、文書全体でのランキングに加えて、カテゴリごとのランキング結果を出力することが可能となる。
【００９６】
以下、第６実施形態に係わる話題抽出装置１０６について説明する。第６実施形態に係わる話題抽出装置１０６は、予め分析対象となる語（以下、分析対象語という）を与えられ、与えられた分析対象語について分析を行う。図１３に第６実施形態に係わる話題抽出装置１０６の構成を示す。図１３に示すように、話題抽出装置１０６は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成と比べて、話題抽出部４０の代わりに分析対象語格納部３１及び情報分析部３２を備える。
【００９７】
分析対象語格納部３１は、分析対象となる語、つまり、単語、句、概念等を格納する。分類対象語は、上述のカテゴリであっても良い。情報検索部２０は、分析対象語を検索キーとして情報格納部３０を検索することにより、分析対象語を含む文書を取得する。情報分析部３２は、話題語分析部４２と同様にして、取得された各文書及び各分析対象語について、分析対象語と共起する語の頻度を計数し、以前の頻度と比較した増減量及び増減率を算出し、各共起する語に重み付けを行う。
【００９８】
以下、図１４を用いて第６実施形態に係わる話題抽出装置１０６が行う処理について説明する。図１４に示すように、話題抽出装置１０６は、図３のステップＳ１及びＳ２の後に、ステップＳ４１からＳ４６を行う。
【００９９】
まず、図３のステップＳ１及びＳ２の後、情報検索部２０は、分析対象語格納部３１から分析対象語を取得し、取得した分析対象語を検索キーとして情報格納部３０を検索することにより、分析対象語を含む文書を取得する（ステップＳ４１）。なお、情報検索部２０が分析対象語を検索キーとして用いて分析対象語を含む文書を取得する代わりに、情報分析部３２が、情報格納部３０から格納された文書を取り出して、分析対象語を含むか否か判定することとしてもよい。
【０１００】
情報分析部３２は、取得した各文書から文又は段落を切り出す（ステップＳ４２）。続いて、情報分析部３２は、分析対象語が含まれているか文又は段落を抽出し（ステップＳ４３）、分析対象語と共起する語のリストを作成する（ステップＳ４４）。情報分析部３２は共起する語の出現頻度及び文書頻度を計数し、計数された頻度の増減量及び増減率を算出する（ステップＳ４５）。情報分析部３２は、共起する語に重みを付し、ランキングし（ステップＳ４６）、処理を終了する。このように、情報分析部３２によるＳ４１からＳ４６の処理は、分析対象語と共起する語について行われるが、それ以外の点は話題語分析部４２が行う各処理とほぼ同様であるため、詳しい説明は省略する。
【０１０１】
例えば、分析対象語が「富士通」である場合、話題抽出装置１０６は、「富士通」を含む文書を検索し、検索された文書から「富士通」としばしば共起する語を抽出する。これにより、分析対象語が出現する環境、例えば評価、印象、その他に関する情報を取得することが可能となる。
【０１０２】
また、話題抽出装置１０６は、上述の情報分類部１１をさらに備えてもよい。これにより、情報分類部１１によて分類された文書を分析することが可能となる。従って、分析対象語が出現する環境に関する情報として、分析対象語を含む文書が属する分野又は発行者のグルーピング等に関する情報も提供することが可能となる。例えば、分析対象語が「光学」の分野に属する文書に良く含まれている、あるいは、新聞社が提供する文書に良く含まれている、といった情報を取得することが可能となる。
【０１０３】
以下、第７実施形態に係わる話題抽出装置１０７について説明する。話題抽出装置１０７は、かつて収集したことがある文書の収集元を同定する。図１５に第７実施形態に係わる話題抽出装置１０７の構成を示す。図１５に示すように、話題抽出装置１０７は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成に同定部１２及び不図示の存在場所情報テーブルを備える。存在場所情報テーブルは、収集した文書の存在場所情報を格納する。
【０１０４】
同定部１２は、収集した文書の収集元を同定する。より具体的には、同定部１２は、収集された文書を情報格納部３０に格納する際に、その文書の存在場所情報と同じ存在場所情報が既に不図示の存在場所情報テーブルに格納されているか否か判定する。判定の結果、格納されていない場合、同定部１２はその文書の存在場所情報を存在場所情報テーブルに格納し、情報検索部２０は収集した文書を情報格納部３０に格納する。同定部１２が収集した文書と同じ存在場所情報が既に存在場所情報テーブルに格納されていると判定した場合、その文書と同じ存在場所に存在している文書が以前に収集されていることになる。情報検索部２０は、新たに収集した文書を以前に収集した文書に上書きして格納する。なお、同定部１２は、存在場所情報が同じであるか否かを、存在場所情報の文字列に基づいて行う。ここで、文書がＷＷＷ及びネットニュース等の場合、存在場所情報として、例えば、上述のＵＲＩ又はＵＲＬが考えられる。例えば、ＷＷＷのＵＲＬは、http://で始まる文字列であり、ネットニュースのＵＲＬはnews://で始まる文字列である。
【０１０５】
さらに、同定部１２は、ミラーサイト及びぶら下がりリンクの処理も行う。ミラーサイトとは、あるサイトと同じ内容を有するサイトであり、しばしばアクセスの集中を緩和する目的で設けられる。この場合、複数の存在場所情報で示される情報が全く同じ内容を持つこととなる。この場合、ミラーサイト内の文書も元サイト内の文書も同じように情報格納部３０に格納すると、話題を抽出する際に、重複して処理してしまうことになる。予め存在場所情報テーブルにミラーサイトに関する情報を格納し、同定部１２は、この情報に基づいて、ミラーサイト内の文書であるか否か判定する。情報検索部２０は、ミラーサイト内の文書であると判定された場合その文書を情報格納部３０に格納しないこととする。
【０１０６】
ぶら下がりリンクとは、例えば、「このサイトはhttp://xxxxxxxに移転しました。」という内容を有し、自動的・非自動的にその移転先を参照するリンクである。この場合も、移転元のサイト内の文書も移転先のサイト内の文書もそのまま情報格納部３０に格納することとすると、話題を抽出する際に重複して処理してしまうことになる。ぶら下がりリンクの場合、同定部１２は、存在場所情報テーブルに格納された移転元のサイトの存在場所情報を移転先のサイトの存在場所情報に更新する。情報検索部２０は、移転元のサイト内の文書を情報格納部３０あから削除し、移転先のサイト内の文書を格納する。なお、上述のミラーサイト及びぶら下がりリンクに関する処理を、被リンク数の計数の際にも行うこととしても良い。
【０１０７】
情報源から複数回収集する場合、同じ収集元から収集された情報を管理せずに情報格納部３０に格納することにより、同じ収集元から収集された情報が情報格納部３０に複数存在することになる。特に、文書が更新されていない場合、まったく同じ文書が情報格納部３０に並存することとなる。このように文書が存在する状態で話題抽出を行う場合、実質的に頻度を重複して計数する（ダブルカウントする）こととなる。延いては、話題抽出の結果が収集の回数に依存することとなるという問題が生じうる。第７実施形態によれば、情報格納部３０に収集元が同定された文書を上書きして格納することにより、上述の問題を解決することが可能となる。また、話題抽出装置１０７は、上述の情報分類部１１を更に備え、情報を分類して情報格納部３０に格納することとしても良い。
【０１０８】
以下、第８実施形態に係わる話題抽出装置１０８について説明する。話題抽出装置１０８は、収集元が同定された文書について、前回収集された文書と今回収集された文書との差分について話題抽出処理を行う。図１６に第８実施形態に係わる話題抽出装置１０８の構成を示す。図１６に示すように、話題抽出装置１０８は、第７実施形態に係わる話題抽出装置１０７の構成に差分抽出部１３を更に備える。
【０１０９】
差分抽出部１３は、収集した文書と同じ存在場所情報が既に存在場所情報テーブルに格納されていると同定部１２によって判定された場合、先に情報格納部３０に格納されている同じ存在場所情報を持つ文書を情報検索部２０を介して取得し、前回に収集した文書と新たに収集した文書との間の差分を抽出する。差分抽出部１３は、抽出した差分を話題抽出部４０に出力する。また、新たに収集した文書を情報検索部２０に出力する。差分を抽出するコマンドには、例えば、ＵＮＩＸのdiffコマンド等が存在する。なお、同定部１２によって収集元が同定されなかった文書については差分抽出は不要であるため、そのままその文書は情報検索部２０に出力される。
【０１１０】
以下、図１７を用いて、第８実施形態に係わる話題抽出装置１０８が行う処理について説明する。
まず、情報収集部１０は、図３のステップＳ１と同様にして情報源から文書を収集し、情報格納部に格納する。続いて、同定部１２は、収集した文書の存在場所情報を取得する（ステップＳ５１）。続いて、同定部１２は、存在場所情報テーブルを参照する（ステップＳ５２）。存在場所情報テーブルを用いて、収集した文書の収集元を同定することができた場合（ステップＳ５３：Ｙｅｓ）、同定部１２は、その文書を差分抽出部１３に出力する。
【０１１１】
差分抽出部１３は、出力された文書と同じ存在場所情報を持つ文書を情報検索部２０を介して情報格納部３０から取得する。出力された文書が今回収集した文書であり、情報格納部３０から取得した文書が前回収集した文書である。差分抽出部１３は、前回に収集した文書と今回収集した文書との差分を抽出する（ステップＳ５４）。差分抽出部１３は、抽出した差分を話題抽出部４０に出力し、今回収集した文書を情報検索部２０に出力する。情報検索部２０は、今回収集した文書を前回収集した文書に上書きして情報格納部３０に格納する（ステップＳ５６）。
【０１１２】
同定部１２は、収集した文書の収集元を同定できなかった場合（ステップＳ５３：Ｎｏ）、その文書の存在場所情報を存在場所情報テーブルに格納し（ステップＳ５５）、さらに、同定部１２は、その文書を情報検索部２０に出力する。情報検索部２０は収集した文書を情報格納部３０に格納する（ステップＳ５６）。
【０１１３】
話題語分析部４２は、図３のステップＳ４と同様にして、同定された文書の差分について話題を抽出する処理を行い、同定されなかった文書の場合は文書全体について、話題を抽出する処理を行い、処理を終了する。
【０１１４】
同じ情報源から定期的又は不定期的に文書を収集して話題を抽出することがある。このような場合、情報源に含まれている文書の全てが新たな文書となっているとは限らない。前回収集した文書と今回収集した文書とが全く同じ文書である場合もありうるし、今回収集した文書は前回収集した文書の一部を更新しただけの場合もありうる。このような場合、前回に収集した文書と同じ文書又は同じ部分について話題抽出を行うことは、同じ処理を繰り返すことになり効率が良くないだけでなく、古い話題を抽出してしまうことにもなるという問題があった。
【０１１５】
本実施形態によれば、前回収集した文書と今回収集した文書の異なる部分について話題抽出を行うことにより、上述の問題を解決することを可能とする。また、例えば、話題を監視すべき文書群が与えられている場合において、前回話題を収集した文書群での話題が、今回の収集時にどのように変化したのか、迅速に分析することも可能となる。なお、話題抽出装置１０８は上述の情報分類部１１を更に備え、情報を分類して情報格納部３０に格納することとしても良い。
【０１１６】
以下、第９実施形態に係わる話題抽出装置１０９について説明する。話題抽出装置１０９は、収集した文書の情報タイプに対応して情報を格納する方法を予め決定し、決定された方法に基づいて収集した文書を情報格納部３０に格納する。図１８に第９実施形態に係わる話題抽出装置１０９の構成を示す。図１８に示すように、第９実施形態に係わる話題抽出装置１０９は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成において、情報収集部１０と情報検索部２０の間に情報タイプ判定部１４、情報格納戦略実行部１５及び情報格納戦略格納部１６を更に備える。
【０１１７】
情報タイプ判別部１４は、収集した文書について、情報の種類や収集元に基づいて、情報タイプを判別し、判別結果を情報格納戦略実行部１５に出力する。なお、上述の分類と情報タイプは異なる。上記において、分類は、文書の内容に基づいて行われていた。しかし、情報タイプは、文書の種類及び文書の性質を示し、文書の内容より、むしろ文書を発行又は作成した主体に基づいて判別される。情報タイプとして例えば、ネットワーク上で企業が提供する文書、公共団体が提供する文書、個人が提供する文書、ネットニュース、新聞ニュース、求人情報、等が考えられる。情報タイプ判別部１４は、例えば、情報のタイプを存在場所情報に基づいて判別することとしても良い。より具体的には、文書がＷＷＷページである場合、ＵＲＬに含まれるドメイン又はサーバアドレスに基づいて、企業が提供する文書であるのか、公共団体が提供する文書であるのか、判定することができる。また、情報タイプ判別部１４は、「日記」、「求人情報」等の語を格納する語集（不図示）に格納された語に基づいて情報タイプを判別することとしても良い。
【０１１８】
情報格納戦略実行部１５は、情報タイプ判別部１４によって判別された文書の情報タイプに対応する情報格納戦略規則を情報格納戦略格納部１６から取得し、その情報格納戦略規則に基づいて文書を情報格納部３０に格納する。
【０１１９】
なお、図１８の話題抽出装置１０９は、図１８において点線で示すように、情報収集部１０と情報タイプ判別部１４の間に同定部１２を更に備えることとしても良い。これにより、同定部１２によって収集元が同定された文書について、前回の収集において情報タイプを判定済みであるため、再度情報タイプを判定する処理を省くことが可能となる。
【０１２０】
情報格納戦略格納部１６は、情報タイプに対応して、情報を格納すべきか否か及びどのような方法、形式で情報を格納すべきかを示す情報格納戦略を規定する情報格納戦略規則を格納する。より具体的には、収集された情報の情報タイプが例えば、個人の日記である場合、情報格納戦略として「格納しない」こととしても良い。
【０１２１】
また、収集された情報の情報タイプが例えば、新聞ニュースである場合、情報格納戦略として「先に格納された文書に追加して格納し、１ヶ月以上前の新聞ニュースが情報格納部３０に格納されている場合削除する」こととしても良い。この場合、収集した文書を情報格納部３０に格納する際に、情報検索部２０は、文書に収集日時を示す日時データを付すこととしてもよい。
【０１２２】
また、収集された情報の情報タイプが例えば、日記でも新聞ニュースでもない場合であって、同定部１２によって同じ存在場所情報をもつ文書が情報格納部３０に格納されていると判定された場合、情報格納戦略として「上書き保存する」こととしても良い。
【０１２３】
このように、第９実施形態によれば、収集された文書を全て同等に扱うのではなく、収集した文書の情報のタイプに応じて、情報格納部３０に格納するか否か及び格納する方法等を合理的に取り扱うように、格納戦略を規定する。これにより、より効率的に話題を抽出することが可能となる。
【０１２４】
以下、第１０実施形態に係わる話題抽出装置１１０について説明する。第１０実施系形態に係わる話題抽出装置１１０は、収集した文書から話題抽出の対象とすべきでない部分を取り除いた後に、収集した文書を情報格納部３０に格納する。図１９に第１０実施形態に係わる話題抽出装置１１０の構成を示す。図１９に示すように、第１０実施形態に係わる話題抽出装置１１０は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成において、情報収集部１０と情報検索部２０の間にクリーニング部１７を更に備える。
【０１２５】
クリーニング部１７は、収集した文書から話題抽出の対象とすべき部分以外の部分を取り除き、残った部分を情報検索部２０に出力する。情報検索部２０は、話題抽出の対象とすべき部分を情報格納部３０に格納する。
【０１２６】
図２０に情報収集部が収集した文書の一例を示す。図２０に示すように、収集した文書には、話題を抽出する対象とすべき情報以外の情報がしばしば含まれる。話題を抽出する対象とすべき情報として、例えば、文書のコンテンツ（本文）が考えられる。一方、話題を抽出する対象とするのにふさわしくない情報として例えば、広告（バナー）、文書の内容に関係なく各文書に共通して埋め込まれるリンク（以下、共通メニューという）及び文書の内容に関係なく設けられる他の文書へのリンク等が考えられる。
【０１２７】
例えば、文書がウェブページである場合、クリーニング部１７は、タグを解析する、又は除去したい部分の特徴を学習することにより、話題を抽出する対象とするのにふさわしくない情報を判別する。より具体的には、コンテンツを有する文書中から共通メニューを除去する場合、クリーニング部１７は、共通メニューのアンカータグの間においてしばしば用いられる文字列（アンカー）、例えば「ニュース」、「スポーツ」、「トップ」等に基づいて共通メニューであること判別することとしてもよい。また、文書中において、複数のリンクが一定数以上連続して表示されている部分を共通メニューとして判別することとしても良い。また、例えば、バナーにおいて、画像がアンカーとして用いられていることが多い。従って、コンテンツを有する文書中からバナーを除去する場合、例えばＨＴＭＬの場合、アンカータグの間においてしばしば画像が、「<img src="http://www.xxx.com/ppp.gif">」のような表現に基づいてアンカーとして機能してるため、この表現に基づいてバナーであることを判別することとしても良い。
【０１２８】
第１０実施形態によれば、共通メニュー及びバナー等のような文書のコンテンツに関係なく文書に付されるため、話題を抽出する対象とすべきでない情報を、文書中から除いてから、情報格納部３０に保存する。話題抽出部４０は、このように不要な情報を除去された文書を情報格納部３０から取り出して話題を抽出する。従って、収集した文書からより精度良く話題を抽出することが可能となる。
【０１２９】
なお、図１９において、クリーニング部１７は、情報収集部１０と情報検索部２０の間に備えられている。しかし、クリーニング部１７は、情報検索部２０と話題抽出部４０の間に備えられることとしても良い。この場合、クリーニング部１７は、情報検索部２０を介して情報格納部３０から取り出された文書から不要な情報を除去し、不要な情報を除去された文書を話題抽出部４０に出力することとなる。
【０１３０】
また、第１０実施形態に係わる話題抽出装置１１０は、クリーニング部１７と情報検索部２０の間に上述の情報分類部１１を更に備えてもよい。これにより、クリーニング部１７が、文書中から不要な部分を除去した後の文書を分類して情報格納部３０に格納することが可能となる。
【０１３１】
以下、第１１実施形態に係わる話題抽出装置１１１について説明する。第１１実施系形態に係わる話題抽出装置１１１は、ログ（履歴）を分析することにより過去にさかのぼって分析対象語（話題語）を調査する。図２１に第１１実施形態に係わる話題抽出装置１１１の構成を示す。図２１に示すように、第１１実施形態に係わる話題抽出装置１１１は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成に、出現ログ作成部５０、出現ログ格納部５１及びログ分析部５２を更に備える。
【０１３２】
出現ログ作成部５０は、情報収集部１０が収集した文書を情報格納部３０に格納する前に、収集した文書から予め与えられた人名、社名等の単語、フレーズ又は概念（以下、所定の語という）を抽出する。出現ログ作成部５０は、所定の語が抽出された文書を識別する文書ＩＤ、その文書の収集日時、その文書から抽出された「所定の語」を含む出現ログを作成する。出現ログ格納部５１は、作成された出現ログを格納する。
【０１３３】
ログ分析部５２は、不図示の入力装置を介して、指定された所定の語について、出現ログ格納部５０に格納された出現ログを分析する。
以下、図２２を用いて出現ログを作成し、分析する処理について説明する。まず、図３のステップＳ１と同様にして情報収集部１０は、情報源から文書を収集する。続いて、出現ログ作成部５０は、情報検索部２０を介して、情報格納部３０から各所定の語を含む文書を取得する（ステップＳ６１）。出現ログ作成部５０は、所定の語を含む文書を識別する文書ＩＤ、その文書の収集日時、その文書から抽出された所定の語を識別するＩＤを含む出現ログを作成する（ステップＳ６２）。この出現ログにより、所定の語が、いつ、どこで出現したのかを知ることが可能となる。出現ログ格納部５１は、作成された出現ログを格納する（ステップＳ６３）。ステップＳ６１からステップＳ６３は、文書が収集されるごとに行われることとしても良い。
【０１３４】
ログ分析部５２は、不図示の入力装置を介して、所定の語の指定を受ける。又は、話題抽出部４０から抽出された話題の入力を受ける（ステップＳ６４）。ログ分析部５２は、指定された所定の語又は語のＩＤを検索キーとして出現ログ格納部５１を検索する（ステップＳ６５）。ログ分析部５２は、検索の結果として得られた出現ログを用いて、所定の語について分析する（ステップＳ６６）。より具体的には、例えば、ログ分析部５２は、所定の語を含む文書の集合について、所定の語の出現頻度及び文書頻度を計数し、計数結果及び各文書の収集日時に基づいて、収集時期と頻度の関係を示す統計を作成する。最後に、ログ分析部５２は、分析結果をユーザ又は他の装置に出力して（ステップＳ６７）、処理を終了する。
【０１３５】
図２３に、ログ分析部５２による分析結果を出力する画面の一例を示す。図２３において、情報収集期間とある語の頻度の関係を、情報を収集した期間を横軸に、ある語の頻度の変化を縦軸に棒グラフで示している。図２３によれば、その語は、３月から５月の間の頻度はそれほど高くはないが、６月から急激に頻度が高くなっていることがわかる。これにより、ある語について、過去にさかのぼって分析することが可能となる。
【０１３６】
以下、第１２実施形態に係わる話題抽出装置１１２について説明する。第１２実施系形態に係わる話題抽出装置１１２は、抽出された話題のうち与えられた条件に合う話題を、その条件を入力したユーザ又は他の装置に通知する。図２４に第１２実施形態に係わる話題抽出装置１１２の構成を示す。図２４に示すように、第１２実施形態に係わる話題抽出装置１１２は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成に、スケジュール管理部５３、条件マッチング判定部５４、話題条件格納部５５、話題通知部５６、話題条件設定部５７及びタイマー５８を更に備える。
【０１３７】
スケジュール管理部５３は、タイマー５８に基づいて、所定のタイミングで話題抽出部４０を起動する。例えば、スケジュール管理部５３は、毎週月曜日の午前９：００に話題抽出部４０を起動することとしてもよい。話題抽出部４０は、話題を抽出した結果を条件マッチング判定部５４に出力する。
【０１３８】
話題条件格納部５５は、話題条件を格納する。ここで、話題条件とは、ユーザ又は他の装置からの入力に基づいて設定され、その条件を入力したユーザ又は他の装置に通知される話題が備えるべき条件をいう。話題条件として、例えば、語（単語、フレーズ、概念等）、話題が属するカテゴリ等が考えられる。
【０１３９】
条件マッチング判定部５４は、話題条件格納部５５に格納された話題条件に基づいて、話題を抽出した結果が話題条件に合うか否か判定し、判定結果を話題通知部５６に出力する。話題通知部５６は、話題条件に合うと判定された話題をその話題条件を入力したユーザ又は他の装置に通知する。
【０１４０】
話題条件設定部５７は、ユーザ又は他の装置からの入力に基づいて、各ユーザ又は他の装置毎に話題条件を設定し、設定した話題条件を話題条件格納部５５に格納する。話題条件は、話題抽出に先立って話題条件格納部５５に格納され、随時更新される。
【０１４１】
以下、図２５を用いて、第１２実施形態に係わる話題抽出装置１１２が行う処理について説明する。なお、情報収集、検索及び話題抽出の各処理は、第１実施形態とほぼ同様であるため、説明を省略し、本実施形態に独自な構成が行う処理に重点をおいて説明する。
【０１４２】
まず、話題抽出に先立って、ユーザ又は他の装置から、話題条件設定部５７に話題抽出を行った結果を取得したい分野、又は分析対象としたい分析対象語を入力する（不図示）。話題条件は、例えば、「スポーツ」、「光学」、「通信」、「芸能」等の話題が属する分野でもよい。また、話題条件は、例えば、個人名、芸名、作品名、企業名等の分析対象語でもよい。話題条件設定部５７は、入力に基づいて、各ユーザ又は他の装置毎に話題条件を設定する（ステップＳ７１）。
【０１４３】
スケジュール管理部５３は、タイマー５８から出力される日時に関する情報に基づいて、予め定められたタイミングで話題抽出部４０を起動する。話題抽出部４０は、上述の話題抽出処理を行い、処理結果を条件マッチング判定部５４に出力する（ステップＳ７２）。条件マッチング判定部５４は、抽出された各話題が、各ユーザ又は他の装置が入力した各話題条件に合うか否か判定し、判定の結果を話題通知部５６に出力する（ステップＳ７３）。
【０１４４】
例えば、話題として、ある芸能人の氏名、ＪＡＶＡ（Sun Microsystems社の開発したプログラミング言語）及び株価が抽出されたと仮定する。一方、あるユーザの話題条件として、「芸能」、「コンピュータニュース」、ある家電製品名が与えられていると仮定する。その場合、条件マッチング判定部５４は、判定の結果、抽出された話題のうち、ある芸能人の氏名及びＪＡＶＡをそのユーザの話題条件に合う話題として判定する。続いて、話題通知部５６は、判定結果に基づいて、各ユーザ又は他の装置に各々が入力した話題条件に合う話題を通知する（ステップＳ７４）。
【０１４５】
図２６に、話題条件に合う話題を出力する画面の一例を示す。図２６において、ユーザが、話題条件として、話題のカテゴリ「芸能」及び「コンピュータニュース」を入力したと仮定している。図２６に示すように、カテゴリ「芸能」に属する話題として、芸能人名「山×××夫」及び、その話題に関連する情報へのリンクが表示されている。同様に、カテゴリ「コンピュータニュース」に属する話題として「ＪＡＶＡ」及び、その話題に関する情報へのリンクが表示されている。なお、関連する情報は、例えば、その話題が抽出された文書としてもよい。
【０１４６】
また、話題条件として分析対象語が設定されている場合、条件マッチング判定部５４は、話題抽出部４０によって分析された頻度及び重みから、分析対象語に関する分析結果を話題条件に合う話題として判定する。話題通知部５６は分析対象語の出現頻度、文書頻度、頻度の増減率及び重み等をその話題条件を入力したユーザ等に通知する。これにより、各ユーザ又は他の装置は、各々が知りたいカテゴリ及び分析対象語について、所定のタイミングで話題抽出を行った結果を取得することが可能となる。
【０１４７】
次に、第１２実施形態の変形例について説明する。第１２実施形態の変形例によれば、話題抽出装置１１２は、図２５で実線で示される各部に加えて、点線で示される情報収集戦略変更部５９及び情報収集戦略格納部６０を備える。情報収集戦略格納部６０は、情報収集部１０が情報を収集する方法を規定する情報収集戦略規則を格納する。
【０１４８】
情報収集戦略規則は、情報を収集する方法として、収集された文書又はあるコミュニティ  （サイト又はサイト群）に含まれる文書からのリンクをたどる際の各サイトでの探索深さのレベルを規定する。情報収集戦略規則において、あるコミュニティの探索深さをｌ（エル）レベルと制限している場合、情報収集部１０は、そのレベルになるまでそのサイト内のリンク先を探索する。より具体的には、情報収集部１０は、リンク先文書がリンク元文書と同じサイト内にある場合、現在の探索深さがｌレベルであれば、そのリンク先文書を探索しない。現在の探索深さがｌレベル未満である場合、そのリンク先文書を探索し、現在の探索深さを１インクリメントして収集を継続する。
【０１４９】
情報収集戦略変更部５９は、条件マッチング判定部５４による判定結果に基づいて情報収集戦略規則を変更する。これにより、話題をマッチングした結果を、情報収集部１０が文書を収集する処理にフィードバックすることが可能となる。例えば、情報収集戦略変更部５９は、話題条件を満たす話題を含む文書が属するコミュニティについて、探索深さをレベルｌからレベルｍ（ｍ＞ｌ）に変更し、より探索深さを深くして文書を収集したり、逆に、話題条件を満たす話題を含まない文書が属するコミュニティについて、探索深さをレベルｌからレベルｎ（ｌ＞ｎ）に変更し、探索する深さを浅くして文書を収集したりするように情報収集戦略を変更する。
【０１５０】
また、例えば、情報収集戦略規則内に予め探索深さをｌ、ｍ、ｎそれぞれの値を用意し、情報収集部１０に予め、ｌ、ｍ、ｎに対応するフラグを用意することとしてもよい。この場合、情報収集戦略変更部５９は、条件マッチング判定部５４による判定結果に基づいて、フラグを設定する。情報収集部１０は、設定されたフラグに対応する探索深さまで文書を収集する。なお、レベルは、ｌ、ｍ、ｎの３値に限られず、２値あるいは４値以上であっても良い。
【０１５１】
以下、第１３実施形態に係わる話題抽出装置１１３について説明する。第１３実施形態に係わる話題抽出装置１１３は、予め話題を抽出すべき文書を与えられ、その文書について分析を行う。図２７に第１３実施形態に係わる話題抽出装置１１３の構成を示す。図２７に示すように、第１３実施形態に係わる話題抽出装置１１３は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成と比べて、スケジュール管理部５３、注目情報記述格納部３３、注目情報分析部６１、情報変化抽出部６２及び分析結果ログ格納部６３を備える。スケジュール管理部５３については第１２実施形態において既に説明した。第１３実施形態において、注目情報分析部６１及び情報変化抽出部６２は、話題抽出部４０に相当する。
【０１５２】
注目情報記述格納部３３は、話題を抽出する対象とすべき文書である注目情報の条件を記述する注目情報記述を格納する。注目情報記述は、注目情報の存在場所情報、サーバ名（サイト名）、ドメイン名、又は上述の情報タイプ等あるいはそれらの論理的組み合わせである。なお、図２７において注目情報記述格納部３３は、情報格納部３０内に備えられているが、情報格納部３０外であっても良い。また、注目情報記述格納部３３は、内部にタグを有することとしても良い。
【０１５３】
注目情報分析部６１は、スケジュール管理部５３によって所定のタイミングで、例えば１時間ごとに起動される。注目情報分析部６１は、注目情報記述規則に基づいて情報検索部２０を介して情報格納部３０から注目情報を取り出し、注目情報の話題を話題語分析部４２と同様にして分析し、分析結果を情報変化抽出部６２に出力する。
【０１５４】
情報変化抽出部６２は、入力された分析結果を分析結果ログ格納部６３に格納する。さらに、情報変化抽出部６２は、分析結果ログ格納部６３に格納された過去の分析結果を参照することにより、今回の分析結果と過去の分析結果との変化を抽出する。分析結果ログ格納部６３は、過去の分析結果を蓄積する。過去の分析結果は、分析日時、分析対象語の出現頻度及び文書頻度等を含む。
【０１５５】
以下、図２８を用いて、第１３実施形態に係わる話題抽出装置１１３が行う処理について説明する。まず、予め注目情報記述を注目情報記述格納部６１に格納する（不図示）。続いて、図３のステップＳ１及びＳ２と同様にして情報源から文書を収集し、情報格納部３０に格納する。続いて、スケジュール管理部５３は、予め定められたタイミングになると、注目情報分析部６１を起動する（ステップＳ８１）。注目情報分析部６１は、情報検索部２０を介して注目情報記述格納部３３から注目情報を取得する（ステップＳ８２）。例えば、注目情報記述に、あるドメイン名が記述されている場合、注目情報としてそのドメイン名を持つ文書が取得される。
【０１５６】
注目情報分析部６１は、取得した注目情報を分析することにより、語の出現頻度、文書頻度を計数し、計数結果を情報変化抽出部６２に出力する（ステップＳ８３）。この処理は、話題語分析部４２が行う処理と同様であるため、説明を省略する。情報変化抽出部６２は、分析日時を用いて前回あるいはそれ以前の分析結果を、分析結果ログ格納部６３から取得する（ステップＳ８４）。
【０１５７】
情報変化抽出部６２は、取得した前回あるいはそれ以前の分析結果と今回の分析結果とに基づいて、情報の変化を抽出する（ステップＳ８５）。例えば、情報変化抽出部６２は、注目情報から抽出された各語について、分析日時に対する出現頻度及び文書頻度の推移並びに頻度の変化率の推移を算出する。続いて、情報変化抽出部６２は、今回の分析結果を、分析日時とともに分析結果ログ格納部６３に格納する（ステップＳ８６）。
【０１５８】
これにより、任意に収集された文書群の中から注目情報を取出し、注目情報についての分析結果を過去の分析結果と比較した形で取得することが可能となる。
以下、第１４実施形態に係わる話題抽出装置１１４について説明する。第１４実施形態に係わる話題抽出装置１１４は、ユーザや他の装置から入力された情報に基づいて、個人又はある団体が興味を持っている文書から話題を抽出する。図２９に第１４実施形態に係わる話題抽出装置１１４の構成を示す。図２９に示すように、第１４実施実施形態に係わる話題抽出装置１１４は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成に加えて、個人興味情報抽出部６４を更に備える。
【０１５９】
個人興味情報抽出部６４は、ユーザや他の装置から入力された情報から、ある個人又はある団体等が興味を持っていると考えられる文書を特定する興味文書特定情報を抽出する。例えば、個人興味情報抽出部６４は、ある装置のブラウザの履歴を分析することにより、その装置のユーザが閲覧した文書の存在場所情報を興味文書特定情報として抽出する。また、例えば、サーバ−クライアントシステムの場合、個人興味情報抽出部６４は、アクセスログを分析することにより、あるクライアントがそのサーバを介してアクセスした文書の存在場所情報を興味文書特定情報として抽出する。また、例えば、ネットワークサイトの場合、個人興味情報抽出部６２は、そのサイトのアクセスログを分析することにより、あるドメイン名を持つサーバがアクセスしてきたサイト中の文書の存在場所情報を興味文書特定情報として抽出する。
【０１６０】
情報検索部２０は、抽出された興味文書特定情報を用いて文書を情報格納部３０から検索し、話題抽出部４０は、検索の結果として得られた文書から話題を抽出する。ある個人又は団体がアクセスした文書は、その個人又は団体が興味を持っている情報であると考えられる。従って、個人又は法人がアクセスした文書から話題を抽出することにより、話題抽出装置１１４は、その個人又は団体が興味を持っている話題を抽出することが可能となる。
【０１６１】
以下、第１５実施形態に係わる話題抽出装置１１５について説明する。第１５実施形態に係わる話題抽出装置１１５は、ある文書のリンク先文書から話題を抽出する。図３０に第１５実施形態に係わる話題抽出装置１１５の構成を示す。図３０に示すように、第１５実施実施形態に係わる話題抽出装置１１５は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成に加えて、リンク先集合抽出部３４、リンク元格納部３５、リンク先集合取得戦略格納部３６を更に備える。
【０１６２】
リンク先集合抽出部３４は、リンク元格納部３５に格納されたリンク元特定情報に基づいて情報検索部２０を介して情報格納部３０から文書を取り出す。そして、リンク先集合取得戦略格納部３６に格納されたリンク先集合取得戦略規則に基づいて、取得した文書からリンク先の文書の集合であるリンク先集合を抽出し、話題抽出部４０に出力する。話題抽出部４０は、リンク先集合から話題を抽出する。
【０１６３】
リンク元格納部３５は、リンク元特定情報を格納する。リンク元特定情報は、例えば、リンク元となる文書の存在場所情報の集合やサイトを特定する情報である。サイトを特定する情報として、例えば、「**.xxx.com」のように記述されるドメイン名又はサーバ名等が考えられる。また、例えば、情報格納部３０に格納された文書がカテゴリで分類されている場合、「官庁」等、あるカテゴリに属する文書の存在場所情報の集合をリンク元特定情報として格納することとしてもよい。リンク先集合取得戦略格納部３６は、リンク元特定情報に対応するリンク先集合取得戦略規則を格納する。リンク先集合取得戦略規則は、リンク元文書からリンク先文書をどの程度まで抽出するべきか、例えば、探索深さのレベルを示す。
【０１６４】
以下、図３１を用いてリンク元文書とリンク先文書の関係を説明する。図３１において、あるネットワーク上のコミュニティ（サイト）に含まれる文書がリンク元文書群となっている。このリンク元文書群からコミュニティ内外の他の文書にリンクが埋め込まれている。リンク先集合抽出部３４は、コミュニティ外の文書へのリンクをたどることにより、リンク先取得戦略規則が示す探索深さのレベルになるまで、コミュニティ外のリンク先集合を抽出する。これにより、図３１においてコミュニティの外側を囲む領域にあるリンク先集合を得ることができる。
【０１６５】
リンク先文書は、リンク元文書が興味又は関連を持っている文書である。従って、このようにして得たリンク先集合から話題を抽出することにより、そのコミュニティ等が興味又は関連を持っている話題を抽出することができる。従って、話題抽出装置１１５は、リンク元となっているコミュニティ等にとって有用な話題を抽出することが可能である。
【０１６６】
なお、第１５実施形態と第５実施形態とを組み合わせることにより、抽出した話題を重み  （話題度）に基づいてランキングすることとしてもよい。
以下、第１６実施形態に係わる話題抽出装置１１６について説明する。話題抽出装置１１６は、分析対象語を含む文書から特定のタイプの語を含む文書を話題として抽出する。図３２に第１６実施形態に係わる話題抽出装置１１６の構成を示す。図３２に示すように、話題抽出装置１１６は、第８実施形態に係わる話題抽出装置１０８の構成において、話題抽出部４０の代わりに、分析対象語格納部３１、分析対象語判定部６６、特定語判定部６７、特定語格納部６８及び話題通知部５６を備える。分析対象語格納部３１及び話題通知部５６については既に説明した。
【０１６７】
分析対象語判定部６６は、分析対象語格納部３１に格納された分析対象語を含む文書を、情報検索部２０を介して情報格納部３０から取り出す。又は、差分抽出部１３から出力された差分のうち、分析対象語を含む差分を取り出し、特定情報判定部６７に出力する。特定情報判定部６７は、分析対象語判定部６６から入力された文書又は差分から、特定語格納部６８に格納された特定語を含む文書又は差分を抽出し、話題通知部５６に出力する。
【０１６８】
特定語格納部６８は、特定のカテゴリに含まれる特定語の集合あるいは分類コードを格納する。特定語とは、例えば、誹謗中傷語及び賞賛語等である。話題通知部５６は、特定情報判定部６７から入力された文書又は差分を話題としてユーザ又は他の装置に通知する。これにより、組織名、人名等の分析対象語について特定語を含む文書を情報格納部３０から取り出して、その文書をユーザ又は他の装置に通知することが可能となる。話題抽出装置１１６は、例えば、ある個人又は法人についての誹謗中傷等が世の中に広まる前にその情報を「話題」として把握するために用いることも可能である。
【０１６９】
以下、第１７実施形態に係わる話題抽出装置１１７について説明する。第１７実施形態に係わる話題抽出装置１１７によれば、語やフレーズ等の代わりに、ある文書のリンク関係の変化を話題として抽出する。図３３に第１７実施形態に係わる話題抽出装置１１７の構成を示す。図３３に示すように、話題抽出装置１１７は、第１実施形態に係わる話題抽出装置１０１の構成において、話題抽出部４０内にリンク先集合抽出部３４及びリンク関係分析部６９を備える。リンク先集合抽出部３４については既に説明した。リンク関係分析部７０は、リンク関係の時間的な遷移を分析する。より具体的には、各サイトの文書とある文書との間のリンク関係の時間的な遷移を分析する。
【０１７０】
また、情報格納部３０に格納される文書がカテゴリ別に分類されている場合、リンク関係分析部６９は、各カテゴリの文書とある文書との間のリンク関係の時間的遷移も分析可能である。あるいは、話題抽出装置１１７が、リンク先集合抽出部３４とリンク関係分析部６９の間に情報タイプ判別部１４を備える場合、リンク関係分析部６９は、各情報タイプの文書とある文書との間のリンク関係の時間的変化を分析することも可能である。
【０１７１】
例えば、リンク関係分析部６９が、ある企業、××社のサイト内の文書にリンクする文書数（リンク数）をカテゴリ別に計数した場合のリンク数の時間的変化を分析したと仮定する。その結果、図３４に示す結果が得られたとする。図３４（ａ）に、ある時点での××社のサイト内の文書についての分析結果を示す。図３４（ｂ）に（ａ）の結果が得られた時点からある期間経過後の分析結果を示す。図３４において、矢印の元はリンク元、矢印の先はリンク先を、矢印の太さはリンク数を示す。
【０１７２】
図３４（ａ）に示すように、××社のサイト内の文書は、カテゴリが「コンピュータ」に属する文書から最も多くリンクされ、次に多いのが「スポーツ」に属する文書からのリンクである。逆に、「文化」に属する文書からのリンク数が少ない。図３４（ｂ）に示すように、図３４（ａ）と比べて、××社のサイト内の文書は、「コンピュータ」に属する文書からのリンク数はあまり変化していない。しかし、「スポーツ」に属する文書からのリンク数が減り、代わりに「文化」に属する文書からのリンク数が増加した。従って、××社のサイト内には「コンピュータ」に関係する文書が最も多い。そして「文化」に関係する文書も増加している傾向にある一方で、「スポーツ」に関係する文書は減少する傾向にあることがわかる。これにより、××社は、最近、「スポーツ」よりも「文化」に注力していることを推測することが可能である。このように、ある文書（例の場合、××社のサイト内の文書）とリンク元文書との関係の時間的変化を分析することにより、その文書の収集元の興味の変化に関する情報を、話題として得ることが可能となる。
【０１７３】
以下、第１８実施形態に係わる話題抽出装置１１８について説明する。第１８実施形態に係わる話題抽出装置１１８によれば、リンクが埋め込まれている部分の近辺から話題を抽出する。話題抽出装置１１８は、第１７実施形態に係わる話題抽出装置１１７の構成において、リンク関係分析部６９の代わりにアンカー周辺情報分析部７０を備える。
【０１７４】
第１８実施形態において、リンク先集合抽出部３４は、リンクが埋め込まれている部分を抽出するだけであり、リンク先文書を抽出するまでは行わない。
アンカー周辺情報分析部７０は、リンクが埋め込まれている部分の周辺の部分の情報を抽出し、その部分について、話題語分析を行う。ＨＴＭＬにおいて、リンクはアンカータグを用いて埋め込まれるため、以下、リンクが埋め込まれている部分の周辺部分の情報をアンカータグ周辺情報という。話題語分析の処理は、話題語分析部５２と同様である。例えば、アンカー周辺情報分析部７０は、タグとタグの間にはさまれる部分をアンカータグ周辺情報として抽出することとしても良い。
【０１７５】
以下、図３５を用いてアンカータグ周辺情報について説明する。図３５に文書がＨＴＭＬで記述されている場合のアンカータグ周辺のソースの一例を示す。なお、ＨＴＭＬを文書を記述する言語の一例として示しているが、言語をＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）に限定する趣旨ではない。マークアップ言語であれば、ＸＭＬ（eXtensible Markup Language）及びＸＳＬ（eXtensible Stylesheet Language）等その他言語でもよい。
【０１７６】
図３５において、文字列「富士通」がアンカータグではさまれることにより、文書中にリンクが埋め込まれている。図３５の場合、アンカー周辺情報分析部７０は、リンクが埋め込まれた部分の前後にあるタグとタグの間にはさまれる部分、図３５では<p> と</p>のタグではさまれる部分（段落）をアンカータグ周辺情報として抽出し、抽出されたアンカータグ周辺情報から話題を抽出する。
【０１７７】
アンカータグではさまれる文字列、つまりアンカーに用いられている文字列と、そのアンカータグの周辺に記載されれいる情報とは関連が深いと考えられる。従って、アンカータグ周辺情報から話題を抽出することにより、アンカーとして用いられている文字列に深く関連する話題を効率的に抽出することが可能となる。
【０１７８】
上述において説明した話題抽出装置は、図３６に示すようなコンピュータ（情報処理装置）を用いて構成することができる。図３６のコンピュータ２００は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、入力装置２０３、出力装置２０４、外部記憶装置２０５、媒体駆動装置２０６、及びネットワーク接続装置２０７を備え、それらはバス２０８により互いに接続されている。
【０１７９】
メモリ２０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。ＣＰＵ２０１は、メモリ２０２を利用してプログラムを実行することにより、各実施形態に係わる話題抽出装置を構成する格納部以外の各部の機能を実現する。
【０１８０】
上述の話題抽出装置の格納部以外の各部は、それぞれメモリ２０２の特定のプログラムコードセグメントにプログラムとして格納される。また、話題抽出装置１の各格納部は、外部記憶装置２０５又はメモリ２０２に格納される。入力装置２０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、ユーザからの指示や情報の入力に用いられる。出力装置２０４は、例えば、ディスプレイやプリンタ等であり、コンピュータ２００の利用者への問い合わせ、処理結果等の出力に用いられる。
【０１８１】
外部記憶装置２０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置等である。この外部記憶装置２０５に上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ２０２にロードして使用することもできる。
【０１８２】
媒体駆動装置２０６は、可搬記録媒体２０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体２０９としては、メモリカード、メモリスティック、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、光ディスク、光磁気ディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等、任意のコンピュータで読み取り可能な記録媒体が用いられる。この可搬 記録媒体２０９に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ２０２にロードして使用することもできる。
【０１８３】
ネットワーク接続装置２０７は、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の任意のネットワーク（回線）を介して外部の装置を通信し、通信に伴なうデータ変換を行う。また、必要に応じて、上述のプログラムとデータを外部の装置から受け取り、それらをメモリ２０２にロードして使用することもできる。
【０１８４】
図３７は、図３６のコンピュータ２００へのプログラムとデータのローディングを説明する図である。本発明は、コンピュータにより使用されたときに、上述の本発明の実施形態の各構成によって実現される機能と同様の機能をコンピュータに行わせるためのプログラムとして構成することもできる。また、そのプログラムを格納するコンピュータで読み取り可能な記録媒体として構成することもできる。あるいは、そのプログラムを表現する、搬送波に具現化されたコンピュータ・データ・シグナルとして構成することもできる。
【０１８５】
本発明の実施形態の各構成によって実現される機能を汎用的なコンピュータに行わせるためには、上述のプログラムを入力装置２０３を用いてそのコンピュータ２００のメモリ２０２や外部記憶装置２０５に一旦格納させ、そのコンピュータ２００の有するＣＰＵ２０１にこの格納されたプログラムを読み出させて実行させる。また、図３６に示すようにして、記録媒体２０９からそのプログラムをコンピュータ２００に読み出させてそのコンピュータ２００のメモリ２０２や外部記憶装置２０５に一旦格納させてもよい。また、プログラム（データ）提供者が備えるデータベース２１０から回線（ネットワーク）２１１（伝送媒体）を介してコンピュータ・データ・シグナルを伝送することによって、上述のプログラムをそのコンピュータ２００のメモリ２０２や外部記憶装置２０５に一旦格納することとしても良い。
【０１８６】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、他の様々な変更が可能である。例えば、各実施形態を適宜組み合わせることにより、必要に応じた話題抽出装置を構成することが可能である。
【０１８７】
また、話題抽出装置を構成する各部及び各格納部は、お互いに連携して動作することにより一連のビジネスプロセスを実現する。これら各部及び各格納部は同じコンピュータに設けられてもよいし、異なるコンピュータに設けられネットワークを介して連携して動作することとしてもよい。
【０１８８】
（付記１）  文書から話題抽出する処理をコンピュータに行なわせるプログラムであって、
情報源から文書を収集するステップと、
収集した文書を格納手段に格納するステップと、
前記格納手段から文書を取り出すステップと、
前記取り出された文書から話題を抽出するステップと、
を含む処理を各ステップを平行させて、
前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記２）  前記取り出された文書から複数の語を抽出するステップと、
前記複数の語を統計的に分析することにより、前記複数の語から所定の条件を満たす語を話題として抽出するステップと、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記３）  話題となっている度合いを示す話題度に基づいて前記抽出された話題をランキングするステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記２に記載のプログラム。
（付記４）  所定の条件に基づいて、前記格納手段から取り出すべき文書を判定するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記５）  前記文書間のリンク関係に基づいて、各文書の人気の高さの度合いを示す人気度を、前記所定の条件として算出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記４に記載のプログラム。
（付記６）  前記文書間のリンク関係及び前記文書の前記情報源での存在場所を示す存在場所情報に基づいて、各文書の人気の高さの度合いを示す人気度を、前記所定の条件として算出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記４に記載のプログラム。
（付記７）  前記文書がアクセスされた回数に基づいて、各文書の人気の高さの度合いを示す人気度を、前記所定の条件として算出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記４に記載のプログラム。
（付記８）  前記情報源から収集した文書をカテゴリ別に分類した後に前記格納手段に格納するステップと、
前記分類された文書から前記カテゴリ別に話題を分類するステップと、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記９）  分析対象となる分析対象語を設定するステップと、
前記格納手段から前記分析対象語を含む文書を取り出すステップと、
前記分析対象語を含む文書の種類及び前記文書が収集された場所である収集元に基づいて、前記分析対象語が出現する環境を分析するステップと、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記１０）  前記情報源において前記収集した文書が存在する場所を示す存在場所情報に基づいて、前記文書が収集された場所である収集元を同定するステップと、
前記収集元が同定された文書を、以前に収集された文書と同じ存在場所情報を持つ文書に上書きして前記格納手段に格納するステップと、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記１１）  前記収集元が同定された文書と、以前に収集された同じ存在場所情報をもつ文書との差分を抽出するステップと、
前記抽出された差分から話題を抽出するステップと、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１０に記載のプログラム。
（付記１２）  文書の情報タイプに対応して前記文書を前記格納手段に格納する方法を定義するステップと、
前記収集された文書の文書の種類及び前記文書を収集した場所である収集元に基づいて、前記収集された文書の情報タイプを判別するステップと、
前記判別された情報タイプに対応して定義された方法に基づいて、前記収集された文書を前記格納手段に格納するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記１３）  収集した文書に日時を示す日時情報を付して前記格納手段に格納するステップと、
前記文書から話題を抽出するステップにおいて、前記日時情報に基づいて各文書に重みを付すステップと、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記１４）  分析対象となる分析対象語を設定するステップと、
前記格納手段に格納されている文書から、前記分析対象語を含む文書を検索するステップと、
前記検索によって得られた文書を蓄積するステップと、
前記蓄積された文書を用いて前記分析対象語について分析するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記１５）  話題を抽出するステップを行う前に、収集した文書から前記文書の本文の内容に関係ない部分を除去するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記１６）  話題が備えるべき条件を設定するステップと、
前記文書から抽出された話題が前記条件を満たすか否か判定するステップと、
前記条件を満たすと判定された話題を出力するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記１７）  前記文書を収集する方法を記述する情報収集戦略規則に基づいて文書を収集するステップと、
前記話題が条件を満たすか否か判定した結果に基づいて前記情報収集戦略規則を更新するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１４に記載のプログラム。
（付記１８）  優先的に話題を抽出するべき文書を定義するステップと、
前記文書から話題を抽出するステップと、
前記話題を抽出した結果を蓄積するステップと、
前記蓄積された結果を用いて、話題を抽出した結果の時間変化を抽出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記１９）  入力された情報から、第三者が興味を持っていると考えられる文書を特定する興味文書特定情報を抽出するステップと、
前記興味文書特定情報に基づいて、前記格納手段から文書を取り出すステップと、
前記取り出された文書から話題を抽出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記２０）  文書を特定する文書特定情報を格納するステップと、
前記文書特定情報によって特定される文書からリンクされているリンク先文書を抽出するステップと、
前記リンク先文書から話題を抽出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記２１）  分析対象となる分析対象語を設定するステップと、
特定のカテゴリに属する特定語を設定するステップと、
前記格納手段に格納されている文書から、前記分析対象語を含む文書を検索するステップと、
前記検索によって得られた文書から前記特定語を含む文書を話題として抽出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記２２）  前記話題を抽出するステップにおいて、
前記取り出された文書からリンクされているリンク先文書を抽出するステップと、
前記抽出されたリンク先文書の履歴を格納するステップと、
前記リンク先文書の履歴を分析することにより、前記リンク先文書の時間的遷移に関する情報を前記話題として抽出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記２３）  前記話題を抽出するステップにおいて、
前記取り出された文書からアンカータグを抽出するステップと、
前記アンカータグの周辺の情報から前記話題を抽出するステップ、
を更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記２４）  情報から話題を抽出する話題抽出方法であって、
情報源から文書を収集するステップと、
前記収集した文書を格納手段に格納するステップと、
前記格納手段から取り出された文書から話題を抽出するステップと、
を含む処理を各ステップを平行させて行う、
ことを含むことを特徴とする話題抽出方法。
（付記２５）  情報源から抽出された話題をネットワークを介して取得する話題取得方法であって、
前記通知の対象となる話題が満たすべき話題条件を送信し、
前記ネットワークを介して、前記情報源から収集された文書から抽出された話題のうち前記話題条件を満たす話題の通知を受ける、
ことを含むことを特徴とする話題取得方法。
（付記２６）  情報から話題を抽出する話題抽出装置であって、
情報源から文書を収集する情報収集手段と、
前記収集された情報を格納する情報格納手段と、
前記収集した文書を格納する前記情報格納手段と、
前記情報収集手段が前記文書を収集する処理に平行して、前記情報格納手段から文書を取り出し、前記取り出した文書から前記話題を抽出する話題抽出手段と、
を備えることを特徴とする話題抽出装置。
（付記２７）  情報から話題を抽出する処理をコンピュータに行なわせるプログラムを記録した記録媒体であって、
情報源から文書を収集するステップと、
前記収集した文書を格納手段に格納するステップと、
前記格納手段から取り出された文書から前記話題を抽出するステップと、
を含む処理を各ステップを平行させて、
前記コンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。
【０１８９】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明は、与えられた文書について話題を抽出するのではなく、情報源から文書を収集して格納部に格納しつつ、格納部から文書を取り出して話題を抽出する。これにより、世の中全体あるいは特定のコミュニティにおいて、話題となっている語や概念についての情報を取得することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理図である。
【図２】第１実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図３】第１実施形態に係わる話題抽出装置が行う処理を示すフローチャートである。
【図４】話題語を分析する処理を示すフローチャートである。
【図５】第２実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図６】第２実施形態に係わる話題抽出装置が行う処理を示すフローチャートである。
【図７】参照関係テーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】リンク関係及び存在場所情報に基づいて優先的に収集すべき文書を判定して収集する処理を示すフローチャートである。
【図９】文書中の話題を抽出すべき部分を説明する図である。
【図１０】第３実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図１１】第４実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図１２】第５実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図１３】第６実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図１４】第６実施形態に係わる話題抽出装置が行う処理を示すフローチャートである。
【図１５】第７実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図１６】第８実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図１７】第８実施形態に係わる話題抽出装置が行う処理を示すフローチャートである。
【図１８】第９実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図１９】第１０実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図２０】収集した文書の一例を示す図である。
【図２１】  第１１実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図２２】出現ログを作成し、分析する処理を示すフローチャートである。
【図２３】出現ログの分析結果の一例を示す図である。
【図２４】  第１２実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図２５】第１２実施形態に係わる話題抽出装置が行う話題抽出処理を示すフローチャートである。
【図２６】話題条件に合う話題を出力する画面の一例を示す図である。
【図２７】  第１３実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図２８】第１３実施形態に係わる話題抽出装置が行う話題抽出処理を示すフローチャートである。
【図２９】  第１４実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図３０】  第１５実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図３１】リンク元文書とリンクＳ怪文書の関係を示す図である。
【図３２】  第１６実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図３３】  第１７実施形態に係わる話題抽出装置の構成図である。
【図３４】  リンク関係の時間変化を説明する図である。
【図３５】アンカータグ周辺情報を説明する図である。
【図３６】コンピュータの構成図である。
【図３７】プログラムやデータのコンピュータへのローディングを説明する図である。
【符号の説明】
１、１０１から１１９  話題抽出装置
２、１０  情報収集部
３、２０  情報検索部
４、３０  情報格納部
５、４０  話題抽出部
１１  情報分類部
１２  同定部
１３  差分抽出部
１４  情報タイプ判別部
１５  情報格納戦略実行部
１６  情報格納戦略格納部
１７  クリーニング部
３１  分析対象語格納部
３２  情報分析部
３４  リンク先集合抽出部
３５  リンク元格納部
３６  リンク先集合取得戦略格納部
４１  取出処理部
４２  話題語分析部
４３  人気度分析部
４４  高人気度情報抽出部
４５  日時関数部
４６  話題度算定部
４７  ランク付け部
５０  出現ログ作成部
５１  出現ログ格納部
５２  ログ分析部
５３  スケジュール管理部
５４  条件マッチング判定部
５５  話題条件格納部
５６  話題通知部
５７  話題条件設定部
５８  タイマー
５９  情報収集戦略変更部
６０  情報収集戦略格納部
６１  注目情報分析部
６２  情報変化抽出部
６３  分析結果ログ格納部
６４  個人興味情報抽出部
６６  分析対象語判定部
６７  特定語判定部
６８  特定語格納部
６９  リンク関係分析部
７０  アンカー周辺情報分析部
２００  コンピュータ
２０１  ＣＰＵ
２０２  メモリ
２０３  入力装置
２０４  出力装置
２０５  外部記憶装置
２０６  媒体駆動装置
２０７  ネットワーク接続装置
２０８  バス
２０９  可搬記録媒体
２１０  プログラム（データ）提供者
２１１  回線（ネットワーク）
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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