(57)【要約】【課題】所定の時間幅を考慮して、所定の固有名称に対応した関連語を適切に抽出することができる情報処理装置および関連語判断方法を提供することを目的とする。【解決手段】文書情報取得部１０１は、文書及び時刻情報が関連付けられている文書情報を取得し、形態素解析部１０３は、取得した文書情報を解析し、候補決定部１０６は、文書情報中に含まれている地名における関連語の候補を決定する。集計部１０７は、所定時間幅に生成された文書情報の内、関連語候補及び地名を含む文書の数を集計し、判断部１０８は、当該集計による結果と、関連語候補が一般語であるか否かを判断するための指標情報である判断指標情報を用いて、関連語候補が地名の関連語であるか否かを判断し、関連語である場合には、関連語登録部１０９は、地名の関連語と、地名とを関連付けた情報を登録する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書及び時刻情報が関連付けられている文書情報を取得する文書情報取得手段と、
前記文書情報取得手段が取得した文書情報中の文書を解析し、当該文書中に含まれている固有名称における関連語の候補である関連語候補を決定する関連語候補決定手段と、
所定時間幅に生成された文書情報の内、前記関連語候補及び前記固有名称を含む文書の数を集計する集計手段と、
前記集計手段による集計結果と、前記関連語候補が一般語であるか否かを判断するための指標情報である判断指標情報とを用いて、前記関連語候補が前記固有名称の関連語であるか否かの判断をする判断手段と、
前記判断手段が判断した結果、関連語である場合には、前記固有名称の関連語と、前記固有名称とを関連付けた情報を登録する登録手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記文書情報中の文書に含められた固有名称に対応する当該固有名称の上位項目を特定し、当該文書情報と上位項目とを紐づける上位項目特定手段をさらに備え、
前記判断手段は、所定時間幅における、前記固有名称に対応する上位項目が紐づけられた文書情報の内、前記関連語候補を含む文書の数を少なくとも前記判断指標情報として用いることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判断手段は、所定の時間幅における、全文書数と前記関連語候補を含む文書数との比較情報を少なくとも判断指標情報として用いることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記判断手段は、前記文書情報の文書中における出現度合いに基づいて生成した一般語リスト情報を少なくとも前記判断指標情報として用いることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
文書及び時刻情報が関連付けられている文書情報を取得する文書情報取得ステップと、
前記文書情報ステップで取得した文書情報中の文書を解析し、当該文書中に含まれている固有名称における関連語の候補である関連語候補を決定する関連語候補決定ステップと、
所定時間幅に生成された文書情報の内、前記関連語候補及び前記固有名称を含む文書の数を集計する集計ステップと、
前記集計ステップによる集計結果と、前記関連語候補が一般語であるか否かを判断するための指標情報である判断指標情報とを用いて、前記関連語候補が前記固有名称の関連語であるか否かの判断をする判断ステップと、
前記判断ステップで判断した結果、関連語である場合には、前記固有名称の関連語と、前記固有名称とを関連付けた情報を登録する登録ステップと、
を備える関連語判断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、固有名称の関連語を取得する情報処理装置および関連語判断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のＷｅｂ技術においては、ブログやマイクロブログ、ＳＮＳなど、一般ユーザーが文章を投稿するサービスが普及している。特にマイクロブログでは情報のリアルタイム性が高く、テキストマイニング技術を使うことで、ある時間幅における、ある固有名称の関連度合いの高い単語である関連語を抽出することが期待される。
【０００３】
ある単語に関連する単語を抽出するため、単語同士の関連度を計算する技術が存在する（例えば、特許文献１）。特許文献1では、情報検索の際にクエリとなる単語に関連する単語を付加することで、検索の際に有用な情報を得ることを目的として、単語同士の関連性だけでなく、単語の重要度（単語の知名度、話題度、単語の内容の深さ）を計算し、関連語を抽出している。また、単語の共起情報を使って関連度を計算する方法が非特許文献1に示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２４４３３９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】石川  慎一郎「コロケーションの強度をどう測るか」言語処理学会第１４回大会
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の方法では、静的なＷｅｂページのリンク構造を有していることを前提に関連語を抽出するため、リアルタイムに生成された文書から関連語を抽出することができないという問題点がある。また、非特許文献１では、固有名称に着目して関連語を抽出することについて考慮されていない。
【０００７】
そこで、本発明においては、上記の課題を解決するために、所定の時間幅を考慮して、所定の固有名称に対応した関連語を適切に抽出することができる情報処理装置および関連語判断方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の課題を解決するために、本発明の情報処理装置は、文書及び時刻情報が関連付けられている文書情報を取得する文書情報取得手段と、前記文書情報取得手段が取得した文書情報中の文書を解析し、当該文書中に含まれている固有名称における関連語の候補である関連語候補を決定する関連語候補決定手段と、所定時間幅に生成された文書情報の内、前記関連語候補及び前記固有名称を含む文書の数を集計する集計手段と、前記集計手段による集計結果と、前記関連語候補が一般語であるか否かを判断するための指標情報である判断指標情報とを用いて、前記関連語候補が前記固有名称の関連語であるか否かの判断をする判断手段と、前記判断手段が判断した結果、関連語である場合には、前記固有名称の関連語と、前記固有名称とを関連付けた情報を登録する登録手段と、を備えている。
【０００９】
また、本発明の情報処理装置は、文書及び時刻情報が関連付けられている文書情報を取得する文書情報取得ステップと、前記文書情報取得ステップで取得した文書情報中の文書を解析し、当該文書中に含まれている固有名称における関連語の候補である関連語候補を決定する関連語候補決定ステップと、所定時間幅に生成された文書情報の内、前記関連語候補及び前記固有名称を含む文書の数を集計する集計ステップと、前記集計ステップによる集計結果と、前記関連語候補が一般語であるか否かを判断するための指標情報である判断指標情報とを用いて、前記関連語候補が前記固有名称の関連語であるか否かの判断をする判断ステップと、前記判断ステップで判断した結果、関連語である場合には、前記固有名称の関連語と、前記固有名称とを関連付けた情報を登録する登録ステップと、を備えている。
【００１０】
この発明によれば、時刻情報が関連付けられている文書情報を取得し、取得した文書情報を解析し、文書情報中に含まれている固有名称における関連語の候補を決定する。所定時間幅に生成された文書情報の内、関連語候補及び固有名称を含む文書の数を集計し、当該集計による結果と、関連語候補が一般語であるか否かを判断するための指標情報である判断指標情報を用いて、関連語候補が固有名称の関連語であるか否かを判断し、関連語である場合には、固有名称の関連語と、固有名称とを関連付けた情報を登録する。これにより、固有名称の適切な関連語を抽出することができる。すなわち、一般語を除去して、所定の時間幅における、固有名称に対応する関連語を登録することができる。なお、ここでいう固有名称としては、地名、人名、映画のタイトルなどが該当する。
【００１１】
また、本発明の情報処理装置において、前記文書情報中の文書に含められた固有名称に対応する当該固有名称の上位項目を特定し、当該文書情報と上位項目とを紐づける上位項目特定手段をさらに備え、前記判断手段は、所定時間幅における、前記固有名称に対応する上位項目が紐づけられた文書情報の内、前記関連語候補を含む文書の数を少なくとも前記判断指標情報として用いる。
【００１２】
この発明によれば、文書情報中の文書に含められた固有名称の上位項目を特定し、当該文書情報と上位項目とを紐づけておき、所定時間幅における、固有名称に対応する上位項目が紐づけられた文書情報の内、関連語候補を含む文書の数を判断指標情報として用いることにより、固有名称に対応する上位項目が紐づけられている文書情報の内、関連語候補を含む文書数に基づいて、関連語候補が固有名称の関連語となるか否かを判断するので、適切に固有名称の関連語を判断することができる。なお、ここでいう上位項目とは、所定の固有名称の上位概念的に属するものをいう（例えば、地名に対するエリアや、映画のタイトルに対するジャンルなど）。
【００１３】
また、本発明の情報処理装置において、前記判断手段は、所定の時間幅における、全文書数と前記関連語候補を含む文書数との比較情報を少なくとも判断指標情報として用いる。
【００１４】
この発明によれば、所定の時間幅における、全文書数と、関連語候補を含む文書数との比較情報を参照することにより、関連語候補が一般語であるか否かを判断することができるので、適切に固有名称の関連語を判断することができる。
【００１５】
また、本発明の情報処理装置において、前記判断手段は、前記文書情報の文書中における出現度合いに基づいて生成した一般語リスト情報を少なくとも前記判断指標情報として用いる。
【００１６】
この発明によれば、所定時間幅における地名と関連語候補とを含む文書の数をカウントし、文書情報の文書中における出現度合いに基づいて生成した一般語リスト情報を判断指標情報として用いて、関連語候補が一般語であるか否かを判断するので、適切に固有名称の関連語を判断することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、固有名称の適切な関連語を登録することができる。すなわち、所定の時間幅を考慮して、所定の固有名称に対応した関連語を適切に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１実施形態及び第２実施形態の情報処理装置１００の機能を示すブロック図である。
【図２】情報処理装置１００のハードウェア構成図である。
【図３】文書情報記憶部１０２で保持しているデータの構造を示す図である。
【図４】ワード記憶部１０５で保持しているデータの構造を示す図である。
【図５】関連語記憶部１１０で保持しているデータの構造を示す図である。
【図６】第１実施形態における情報処理装置の処理を示すフローチャートである。
【図７】第２実施形態における情報処理装置の処理を示すフローチャートである。
【図８】第３実施形態の情報処理装置１００Ｂの機能を示すブロック図である。
【図９】第３実施形態における情報処理装置の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００２０】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態の情報処理装置１００の機能を示すブロック図である。図１に示される通り、この情報処理装置１００は、文書情報取得部１０１（文書情報取得手段）、文書情報記憶部１０２、形態素解析部１０３（関連語候補決定手段）、エリア付与部１０４（上位項目特定手段）、ワード記憶部１０５、候補決定部１０６（関連語候補決定手段）、集計部１０７（集計手段）、判断部１０８（判断手段）、関連語登録部１０９（登録手段）、関連語記憶部１１０を含んで構成されている。なお、第１実施形態から第３実施形態では、固有名称として地名に対する関連語抽出の仕方について詳細に説明する。
【００２１】
図２は、情報処理装置１００のハードウェア構成図である。図１に示される情報処理装置１００は、物理的には、図２に示すように、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１４、ディスプレイ等の出力装置１５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１６、ハードディスクまたは半導体メモリ等の補助記憶装置１７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図１における各機能は、図２に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力装置１４、出力装置１５、通信モジュール１６を動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、図１に示す機能ブロックに基づいて各機能ブロックを説明する。
【００２２】
文書情報取得部１０１は、ネットワークを介してＷｅｂ上の文書情報を取得する。具体的には、ＨＴＴＰ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）通信によりＷｅｂサーバから文書情報を取得する。文書情報の具体例としては、ブログやマイクロブログ等がある。文書情報取得部１０１が取得した文書情報は、文書記憶部１０２に格納される。
【００２３】
文書情報記憶部１０２は、文書情報を格納するものである。図３に、文書情報の一例を示す。文書情報には、文書ＩＤ、文書の時間情報、文書本文が少なくとも含まれる。文書ＩＤは、インターネット上から取得した元情報を識別するＩＤである。例えば、サイトのＵＲＬなどが該当する。時間情報は、文書が作成された時刻である。文書本文は、投稿された記事内容である。
【００２４】
形態素解析部１０３は、文書情報記憶部１０２で記憶している文書情報の文書に対して形態素解析を行うことにより複数単語を抽出するものである。なお、形態素解析技術そのものについては、例えば特開平７−３１１７６９号公報に開示されているなど周知であるため、ここでは説明を省略する。
【００２５】
エリア付与部１０４は、形態素解析部１０３が解析した結果から、地名に該当する単語を特定し、当該地名からエリア（エリアＩＤ、エリア名称など）を特定する。エリアを特定する方法として、図示しないエリアと地名の対応情報を用いる方法や、外部のコンピュータに問い合わせるなどの方法がある。形態素解析されて得られた単語は、文書ＩＤと、エリア付与部１０４により特定されたエリアとが関連付けられて、ワード記憶部１０５に格納される。ここでいうエリアは、上位項目に対応する。
【００２６】
ワード記憶部１０５は、形態素解析部１０３により形態素解析されて抽出された単語と、文書ＩＤと、エリア付与部１０４が特定したエリアと、を関連付けた情報であるワード情報を格納するものである。図４に、ワード情報の一例を示す。ワード情報には、文書ＩＤ、文書の時間情報、形態素解析部１０３が解析した単語、及びエリアが少なくとも含まれる。また、情報処理装置１００は、ワード記憶部１０５に記憶されている情報を参照して、地名を抽出して、抽出した地名を基準地名群として別途保持しておく。なお、当該基準地名群は、重複排除されているものとする。そして、情報処理装置１００は、ワード記憶部１０５に記憶されている情報を参照して、地名以外の単語群を関連語候補群として別途保持しておく。なお、基準地名群は、重複排除されているものとする。また、一つの文書情報中の文書に地名が複数含まれている場合は、それぞれを地名として扱っても良い。
【００２７】
候補決定部１０６は、文書情報の文書に含まれている地名の関連語の候補である一又は複数の関連語候補を上記関連語候補群から決定する。具体的に、候補決定部１０６は、地名を含む文書中における、当該地名以外の単語を関連語候補とする。なお、候補決定部１０６は、地名を含まない文章中における各単語は、関連語候補として扱わない。
【００２８】
集計部１０７は、所定条件に合致する文書数のカウントを行う。第１実施形態では、所定時間幅（例えば、３日間）に作成された文書情報について、所定の地名が属するエリア内の文書集合を対象に、上記地名を含む文書数をカウントする（以下、当該文書数を「文書数Ａ」とも呼ぶ）。また、集計部１０７は、上記時間幅で、上記地名が属するエリア内の文書集合を対象に、候補決定部１０６が決定した単語を含む文書数をカウントする（以下、当該文書数を「文書数Ｂ」とも呼ぶ）。さらに、集計部１０７は、上記時間幅に作成された文書情報について、上記地名が属するエリア内の文書集合を対象に、上記地名と上記候補決定部１０６が決定した単語の両方を含む文書数をカウントする（以下、当該文書数を「文書数Ｃ」とも呼ぶ）。
【００２９】
判断部１０８は、関連語候補それぞれが地名の関連語となるか否かを判断する。第１実施形態では、集計部１０７がカウントした集計結果である、文書数Ａ、文書数Ｂ、及び文書数Ｃを用いて、以下の式（１）に基づいてダイス係数を算出し、当該算出結果が閾値以上であれば、地名の関連語として判断し、関連語登録部１０９が、地名と、関連語候補とを関連付けた情報を登録する。一方、判断部１０８は、上記ダイス係数の算出結果が閾値未満であれば、関連語候補が関連語ではないと判断し、関連語として登録する対象から除外する。このように、判断部１０８は、ダイス係数が小さい単語を閾値処理することにより、一般的な単語（例えば「今日」、「私」など）を関連語の登録対象から除外することができる。
ダイス係数ｓｉｍ＝２×文書数Ｃ／（文書数Ａ＋文書数Ｂ）    ・・・（１）
【００３０】
関連語登録部１０９は、地名と、判断部１０８によって関連語と判断された関連語候補とを含む情報を関連語記憶部１１０へ登録する。
【００３１】
関連語記憶部１１０は、図５に示すように、地名と、関連語と、エリア（エリアＩＤまたはエリア名称）とを含む情報を記憶する。情報処理装置１００は、関連語記憶部１１０に記憶されている情報を用いて、地名（ランドマークも含む）の関連語を情報出力する。具体的には、情報処理装置１００は、ブログ等に入力された地名のランキングを出力した際に、当該地名の関連語を出力する。これにより、情報処理装置１００は、人気のある場所に対応する地名の関連語を出力することができる。
【００３２】
このように構成された情報処理装置１００の動作について説明する。図６は、情報処理装置１００の処理を示すフローチャートである。まず、文書情報取得部１０１は、文書情報を取得し、当該文書情報が文書情報記憶部１０２に記憶される（Ｓ１）。そして、形態素解析部１０３は、文書情報記憶部１０２で記憶している文書情報の文書を形態素解析して、単語を抽出する（Ｓ２）。エリア付与部１０４は、形態素解析部１０３による処理結果から、文書本文に地名を含む単語を特定し、当該地名に対応するエリアを特定する。そして、エリア付与部１０４が特定したエリアと各形態素解析により抽出された文書本文の単語と、文書ＩＤとが対応付けられた情報がワード記憶部１０５に記憶される（Ｓ３）。また、情報処理装置１００は、ワード記憶部１０５に記憶されている情報を参照して、当該地名を抽出して、基準地名群を別途保持しておく。そして、情報処理装置１００は、ワード記憶部１０５に記憶されている情報を参照して、地名以外の単語群を関連語候補群として別途保持しておく。
【００３３】
候補決定部１０６は、基準地名群の任意の一の地名を基準地名とする。また、候補決定部１０６は、関連語候補群のいずれか一つを関連語候補とする（Ｓ４）。そして、集計部１０７は、文書数Ａ（あるエリアｐおよびある時間幅ｔにおける文書集合を対象に、基準地名である地名ｎを含む文書数）を算出し（Ｓ５）、文書数Ｂ（あるエリアｐおよびある時間幅ｔにおける文書集合を対象に、関連語候補の単語ｗを含む文書数）を算出し（Ｓ６）、文書数Ｃ（あるエリアｐおよびある時間幅ｔにおける文書集合を対象に、地名ｎと単語ｗを含む文書数）を算出する（Ｓ７）。そして、判断部１０８は、文書数Ａ、文書数Ｂ、及び文書数Ｃを用いてダイス係数を算出し（Ｓ８）、当該ダイス係数が所定の閾値以上であれば（Ｓ９；Ｙｅｓ）、関連語候補が関連語であると判断する。そして、関連語登録部１０９は、地名と、関連語と、エリアＩＤとが対応付けられた情報を関連語情報として、関連語情報記憶部１１０に記憶する（Ｓ１０）。一方、ダイス係数が所定の閾値未満であれば（Ｓ９；Ｎｏ）、判断部１０８は、関連語候補を関連語ではないと判断し、関連語の登録対象から除外する（Ｓ１１）。
【００３４】
続いて、候補決定部１０６は、新たな関連語候補を検索する。具体的には、基準地名について、全ての関連語候補を判断していない場合（Ｓ１２；Ｙｅｓ）、関連語候補群から次の一の関連語候補を判断対象として決定し（Ｓ１３）、ステップＳ５へ移動する。
【００３５】
候補決定部１０６は、基準地名について、全ての関連語候補を判断した場合、すなわち、基準地名について、判断していない関連語候補がない場合（Ｓ１２；Ｎｏ）、基準地名群から次の一の基準地名を検索する。具体的には、候補決定部１０６は、基準地名群に、次の基準地名があるか否か判断する。そして、判断した結果、次の基準地名があれば（Ｓ１４；Ｙｅｓ）、候補決定部１０６は、当該地名を基準地名とし、関連語候補群から任意の一の関連語候補を判断対象の関連語候補として決定し（Ｓ１５）、ステップＳ５へ移動し、ここで決定された基準地名、関連語候補に基づいて当該関連語候補が関連語であるか否かの判断処理を行う。
【００３６】
候補決定部１０６は、基準地名群における、次の基準地名がなければ（Ｓ１４；Ｎｏ）、関連語候補となる単語がないと判断し、処理を終了する。
【００３７】
以上説明したように、情報処理装置１００は、基準地名と関連語候補とのすべての組み合わせについて、上述文書数Ａ〜Ｃを算出して、それら文書数を用いて地名に対応する関連語を判断することができる。すなわち、ある文書情報の文書に含まれる地名（固有名称）を特定して、当該地名に対応する単語を含む文書数だけでなく、当該単語が一般的であるか否かを判断するための情報を用いて、地名と関連度の高い単語であるかを判断しているので、適切に関連語を抽出することができる。
【００３８】
また、情報処理装置１００は、所定の時間幅の間の文書情報のみを対象としているので、例えば、直近に使用されている関連語を特定することができる。すなわち、情報処理装置１００は、時間的に特徴のある関連語を特定することができる。
【００３９】
さらに、情報処理装置１００は、同一エリア内に対応する文書情報の内、関連語候補を含む文書数を判断指標情報として算出しているので、同一エリア全般で頻繁に使用されている単語であれば、関連語として判断せず、あるエリア内の限られた箇所で頻繁に使用されていれば、当該箇所の地名の関連語として判断する。したがって、情報処理装置１００は、地名と関連度合いの高い単語である関連語、すなわち地理的に特徴のある関連語を抽出することができる。
【００４０】
つぎに、本実施形態の情報処理装置１００および関連語判断方法の作用効果について説明する。本実施形態の情報処理装置１００によれば、文書情報取得部１０１は、文書及び時刻情報が関連付けられている文書情報を取得し、形態素解析部１０３は、取得した文書情報の文書を解析し、候補決定部１０６は、文書情報の文書中に含まれている地名における関連語の候補を決定する。集計部１０７は、所定時間幅に生成された文書情報の内、関連語候補及び地名を含む文書の数を集計し、判断部１０８は、当該集計による結果と、関連語候補が一般語であるか否かを判断するための指標情報である判断指標情報を用いて、関連語候補が地名の関連語であるか否かを判断し、関連語である場合には、関連語登録部１０９は、地名の関連語と、地名とを関連付けた情報を登録する。これにより、情報処理装置１００は、地名（固有名称）の適切な関連語を抽出することができる。すなわち、一般語を除去して、所定の時間幅における、地名（固有名称）に対応する関連語を抽出することができる。
【００４１】
また、本実施形態の情報処理装置１００において、エリア付与部１０４は、文書情報の文書に含められた地名に対応するエリアを特定し、当該文書情報とエリアとを紐づける。また、判断部１０８は、所定時間幅における、エリアが紐づけられた文書情報の内、関連語候補を含む文書の数を少なくとも判断指標情報として用いる。このように、情報処理装置１００は、エリアが紐づけられている文書情報における関連語候補を含む文書数に基づいて、関連語候補が地名の関連語となるか否かを判断するので、適切に地名の関連語を判断することができる。
【００４２】
（第２実施形態）
引き続き、本発明の第２実施形態に係る情報処理装置１Ａについて、図１を参照しながら説明する。図１に示しているように、第１実施形態の情報処理装置１００の構成要素の内、集計部１０７Ａと判断部１０８Ａのみが異なる処理を行い、他の構成要素は同一である。以下では、主に、第１実施形態との相違点について説明する。
【００４３】
集計部１０７Ａは、所定時間幅（例えば、３日間）で、所定の地名が属するエリア内の文書集合を対象に、上記地名を含む文書数（すなわち、文書数Ａ）をカウントする。また、集計部１０７Ａは、所定時間幅における、候補決定部１０６が決定した単語を含む文書数をカウントする（以下、当該文書数を「文書数Ｂ１」とも呼ぶ）。さらに、集計部１０７Ａは、所定時間幅で、上記地名が属するエリア内の文書集合を対象に、上記地名と候補決定部１０６が決定した単語の両方を含む文書数（すなわち、文書数Ｃ）をカウントする。さらに、集計部１０７Ａは、所定時間幅における文書において、候補決定部１０６が決定した単語が出現する回数をカウントする（以下、当該出現回数を「出現回数Ｄ」とも呼ぶ）。
【００４４】
判断部１０８Ａは、関連語候補が地名の関連語となるか否かを判断する。第２実施形態では、集計部１０７Ａがカウントした集計結果である、文書数Ａ、文書数Ｂ１、及び文書数Ｃを用いてダイス係数を算出し、文書数Ｂ１と、出現回数Ｄとを用いて、ｔｆ・ｉｄｆを算出し、ダイス係数とｔｆ・ｉｄｆとを演算したスコアを算出する（具体例として、ダイス係数とｔｆ・ｉｄｆとを積算したスコア）。当該算出結果が閾値以上であれば、判断部１０８Ａが、関連語候補を地名の関連語として判断し、関連語登録部１０９は、地名と、関連語候補と、エリアとを関連付けた情報を関連語記憶部１１０へ登録する。一方、判断部１０８は、上記ダイス係数の算出結果が閾値未満であれば、関連語候補が関連語ではないと判断し、関連語として登録する対象から除外する。
【００４５】
続いて、図７を参照して、第２実施形態の情報処理装置１００Ａの動作について説明する。図７は、第２実施形態における情報処理装置１００Ａの処理内容を示すフローチャートである。
【００４６】
ステップＳ２１〜ステップＳ２５、ステップＳ２７、ステップＳ３３〜ステップＳ３８の処理内容はそれぞれ、第１実施形態のフローチャート（図６）におけるステップＳ１〜ステップＳ５、ステップＳ７、ステップＳ１０〜ステップＳ１４と同様である。
【００４７】
第１実施形態と同様に、文書情報取得、形態素解析、エリア付与、そして候補決定の処理がなされる（Ｓ２１〜Ｓ２４）。そして、集計部１０７は、文書数Ａ（あるエリアｐおよびある時間幅ｔにおける文書集合を対象に、基準地名である地名ｎを含む文書数）を算出する（Ｓ２５）。また、集計部１０７Ａは、文書数Ｂ１（全エリアを対象にある時間幅ｔにおける文書集合を対象に、関連語候補の単語ｗを含む文書数）を算出する（Ｓ２６）。また、集計部１０７Ａは、文書数Ｃ（あるエリアｐおよびある時間幅ｔにおける文書集合を対象に、地名ｎと単語ｗを含む文書数）を算出する（Ｓ２７）。さらに、集計部１０７Ａは、出現回数Ｄ（全エリアを対象にある時間幅ｔにおける文書集合を対象に、関連語候補の単語ｗの出現数）を算出する（Ｓ２８）。そして、判断部１０８Ａは、文書数Ａ、文書数Ｂ１、及び文書数Ｃを用いて、以下に示す式（２）に基づいてダイス係数を算出する（Ｓ２９）。
ダイス係数ｓｉｍ１＝２×文書数Ｃ／（文書数Ａ＋文書数Ｂ１）    ・・・（２）
【００４８】
また、判断部１０８Ａは、ステップＳ３０において、以下に示す式（３）に基づいて文書数Ｂ１と、出現回数Ｄとを用いて、ｔｆ・ｉｄｆを算出する（Ｓ３０）。なお、式（３）におけるＮは、全文書数を意味する。
ｔｆ・ｉｄｆ＝出現回数Ｄ×ｌｏｇ（Ｎ／文書数Ｂ１）    ・・・（３）
【００４９】
判断部１０８Ａは、ダイス係数ｓｉｍ１とｔｆ・ｉｄｆとからスコアを算出し（Ｓ３１）、判断部１０８Ａは、当該スコアの値と閾値とを比較して、関連語候補を関連語として登録するか否かを判断する（Ｓ３２）。
【００５０】
ここで、判断部１０８Ａが、スコアが閾値以上であると判断すると、関連語候補を関連語として登録し（Ｓ３３）、閾値以上ではないと判断すると、関連語として登録しない（Ｓ３４）。そして、基準地名と関連語候補のすべての組み合わせについて上述処理を繰り返して行い、地名に対する関連語を登録する（Ｓ３５〜Ｓ３８）。
【００５１】
つぎに、第２実施形態の情報処理装置１００Ａの作用効果について説明する。本実施形態の情報処理装置１００Ａにおいて、判断部１０８は、所定の時間幅における、全文書数（Ｎ）と関連語候補を含む文書数（文書数Ｂ１）との比較情報を少なくとも判断指標情報として用いる。このように、情報処理装置１００Ａは、所定の時間幅における、全文書数と、関連語候補を含む文書数との比較情報を参照することにより、関連語候補が一般語であるか否かを判断することができるので、適切に地名（固有名称）の関連語を判断することができる。
【００５２】
（第３実施形態）
引き続き、本発明の第３実施形態に係る情報処理装置１００Ｂについて、図８を参照しながら説明する。図８は、第３実施形態に係る情報処理装置１００Ｂの機能的構成を示すブロック図である。第１実施形態の情報処理装置１００の構成要素の内、集計部１０７Ｂと判断部１０８Ｂが異なり、さらに一般語リスト生成部１１１を備える。
【００５３】
一般語リスト生成部１１１は、文書情報取得部１０１が取得した文書情報の文書中に頻出（例えば、所定値以上含められているなど）する単語を一般語としてリスト化する。
【００５４】
集計部１０７Ｂは、所定時間幅で、所定の地名が属するエリア内の文書集合を対象に、当該地名と関連語候補である単語の両方を含む文書数（文書数Ｃ）をカウントする。
【００５５】
判断部１０８Ｂは、地名毎に、集計部１０７Ｂによる集計数が多い順にソートしておき、集計数が所定値以上の関連語候補のリストを生成し、当該生成した関連語候補のリストの内、一般語リストに無い関連語候補を関連語として判断する。
【００５６】
続いて、図９を参照して、第２実施形態の情報処理装置１００Ｂの動作について説明する。図９は、第３実施形態における情報処理装置１００Ｂの処理内容を示すフローチャートである。
【００５７】
ステップＳ４１〜ステップＳ４５の処理内容はそれぞれ、第１実施形態のフローチャート（図６）におけるステップＳ１〜ステップＳ５と同様である。
【００５８】
そして、集計部１０７Ｂは、文書数Ｃ（あるエリアｐおよびある時間幅ｔにおける文書集合を対象に、地名ｎと単語ｗを含む文書数）を算出し、集計結果を得る（Ｓ４６）。
【００５９】
続いて、候補決定部１０６は、新たな関連語候補を検索する。具体的には、基準地名について、全ての関連語候補を判断していない場合（Ｓ４７；Ｙｅｓ）、関連語候補群から次の一の関連語候補を判断対象として決定し（Ｓ４８）、ステップＳ４６へ移動する。
【００６０】
候補決定部１０６は、基準地名について、全ての関連語候補を判断した場合、すなわち、基準地名について、判断していない関連語候補がない場合（Ｓ４７；Ｎｏ）、新たな基準地名を検索する。具体的には、候補決定部１０６は、基準地名群における次の基準地名があるか否か判断する。そして、判断した結果、次の基準地名があれば（Ｓ４９；Ｙｅｓ）、候補決定部１０６は、当該地名を基準地名とし、関連語候補群から任意の一の関連語候補を決定し（Ｓ５０）、ステップＳ４６へ移動する。
【００６１】
候補決定部１０６は、基準地名群における、次の基準地名がなければ（Ｓ４９；Ｎｏ）、全ての基準地名と関連語候補との組について判断したことになるので、関連語候補となる単語がないと判断する。判断部１０８Ｂは、地名毎に、集計部１０７Ｂによる集計数が多い順にソートしておき、集計数が所定値以上の関連語候補のリストを生成し（Ｓ５１）、関連語候補のリストの各関連語候補が一般語リストに含まれているか否かを判断し（Ｓ４９）、一般語リストに含まれていなければ（Ｓ５２；Ｙｅｓ）、関連語登録部１０９は、地名と、関連語と判断された関連語候補と、エリアＩＤとが対応付けられた情報を関連語として、関連語情報記憶部１１０に記憶する（Ｓ５３）。一方、一般語リストに含まれていれば（Ｓ５２；Ｎｏ）、判断部１０８Ｂは、関連語候補を関連語ではないと判断し、関連語として登録する対象から除外する（Ｓ５４）。
【００６２】
つぎに、本実施形態の情報処理装置１００Ｂの作用効果について説明する。本発明の情報処理装置１００Ｂにおいて、判断部１０８Ｂは、文書情報中における出現度合いに基づいて生成した一般語リスト情報を判断指標情報として用いる。このように、情報処理装置１００Ｂは、所定時間幅における地名と関連語候補とを含む文書数をカウントし、文書情報の文書中における出現度合いに基づいて生成した一般語リスト情報を判断指標情報として用いて、関連語候補が地名の関連語となるか否かを判断するので、適切に地名の関連語を判断することができる。
【００６３】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されないことは言うまでもない。
【００６４】
例えば、上記実施形態では、地名に対応する関連語を登録する構成としたが、これに限られることはない。例えば、他の固有名称（例えば、人名、映画のタイトル等）に対応する関連語を登録するようにしても良い。なお、人名の上位項目は、人の分類情報（所属組織など）になり、映画の上位項目は、映画のジャンルになる。
【符号の説明】
【００６５】
１００…情報処理装置、１０１…文書情報取得部、１０２…文書情報記憶部、１０３…形態素解析部、１０４…エリア付与部、１０５…ワード記憶部、１０６…候補決定部、１０７…集計部、１０８…判断部、１０９…関連語登録部、１１０…関連語記憶部
【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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