(57)【要約】【課題】、複数のコンピュータで分散処理する場合に、キーワードが出現する頻度順を効率良く算出する方法、装置及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当て、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位ｋ個となる確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する。算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）に基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ｔ（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）を推定し、各コンピュータから頻度順上位ｔ個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する。【選択図】図５
2013077272.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能な方法であって、
前記装置は、
ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップと、
各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位ｋ個となる確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出するステップと、
算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）に基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ｔ（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）を推定するステップと
を有し、
各コンピュータから頻度順上位ｔ個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する方法。
【請求項２】
確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する確率である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する確率である請求項１に記載の方法。
【請求項４】
確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、ｎ個のコンピュータから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともｔ個のキーワードを選択する確率である請求項１に記載の方法。
【請求項５】
複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能な方法であって、
前記装置は、
ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップと、
各コンピュータから頻度順上位ｔ（ｔは自然数）個のキーワードを取得するステップと、
各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数、ｔ＜ｋ）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断するステップと
を有し、
各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位（ｔ−１）個のキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する方法。
【請求項６】
複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置であって、
ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当部と、
各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位ｋ個となる確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する確率算出部と、
算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）に基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ｔ（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）を推定する推定部と
を備え、
各コンピュータから頻度順上位ｔ個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する装置。
【請求項７】
確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する確率である請求項６に記載の装置。
【請求項８】
確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する確率である請求項６に記載の装置。
【請求項９】
確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、ｎ個のコンピュータから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともｔ個のキーワードを選択する確率である請求項６に記載の装置。
【請求項１０】
複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置であって、
ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当部と、
各コンピュータから頻度順上位ｔ（ｔは自然数）個のキーワードを取得するキーワード取得部と、
各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数、ｔ＜ｋ）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断する判断部と
を備え、
各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位（ｔ−１）個のキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する装置。
【請求項１１】
複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、
前記装置を、
ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当手段、
各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位ｋ個となる確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する確率算出手段、
算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）に基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ｔ（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）を推定する推定手段、及び
各コンピュータから頻度順上位ｔ個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する手段
として機能させるコンピュータプログラム。
【請求項１２】
確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する確率である請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する確率である請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、ｎ個のコンピュータから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともｔ個のキーワードを選択する確率である請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、
前記装置を、
ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当手段、
各コンピュータから頻度順上位ｔ（ｔは自然数）個のキーワードを取得するキーワード取得手段、
各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数、ｔ＜ｋ）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断する判断手段、及び
各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位（ｔ−１）個のキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する手段
として機能させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のコンピュータでキーワードが出現する頻度の計数を分散処理する場合に、キーワードが出現する頻度順を効率良く求める方法、装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
いわゆるテキストマイニングのように、大量のデータ（テキストマイニングの場合は文書データ）の中から、頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のデータ（テキストマイニングの場合はキーワード）及び出現頻度のリストを求めるシステムでは、演算処理負荷が過大となる。特に対話的なテキスト分析を行う場合、上位ｋ個のキーワードから次の検索キーワードを選択し、選択されたキーワードによる検索結果に対して新たに上位ｋ個のキーワードリストを求める、というように繰り返し上位ｋ個のキーワードを求める処理を実行するので、レスポンスタイムをいかに短くするかが重要な課題となる。
【０００３】
文書数が膨大である場合、一般に複数のコンピュータに処理を分割して並列処理を行う。例えば文書集合を分割して小さな集合の集まりにして、複数のコンピュータに各小集合を配置・記憶させておき、各コンピュータで頻度順上位ｋ個のキーワードを求める。そして、全てのコンピュータで求めたキーワードの出現頻度を集約することにより頻度順上位ｋ個のキーワードを求める。すなわち、コンピュータ数がｎ（ｎは自然数）の場合、ｋ×ｎ個から頻度順上位ｋ個を選ぶ。
【０００４】
しかし、上述した方法では、全体として正しい頻度順上位ｋ個のキーワードを求めているという保証は無い。そこで、文書集合を複数のコンピュータに分割して記憶するのではなく、例えば特許文献１のように、出現頻度を求めるキーワードに関する情報を複数のコンピュータに分割して記憶させておくことで、各コンピュータでは記憶してあるキーワードについてのみ頻度順上位ｋ個のキーワードを求めることができ、それらを集約することで全体として正しい頻度順上位ｋ個のキーワードを求めることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４１７２８０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータで分散処理する場合、頻度順上位ｋ個のキーワードを算出するためにはｎ×ｋ個のキーワードについて出現頻度を求める必要がある。例えばｎ＝３２、ｋ＝１００である場合、最終的に求めたいキーワードの個数は１００個であるのに対して、３２×１００−１００＝３１００個の不要なキーワードについても出現頻度を求める必要があり、効率が悪い。
【０００７】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、複数のコンピュータで分散処理する場合に、キーワードが出現する頻度順を効率良く算出する方法、装置及びコンピュータ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】
【０００８】
上記目的を達成するために第１発明に係る方法は、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能な方法であって、前記装置は、ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップと、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位ｔ個（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する場合に、選択されたｋ個が真の頻度順上位ｋ個となる確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出するステップと、算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）に基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ｔ（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）を推定するステップとを有し、各コンピュータから頻度順上位ｔ個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する。
【０００９】
また、第２発明に係る方法は、第１発明において、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、「ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する」確率である。
【００１０】
また、第３発明に係る方法は、第１発明において、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、「ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する」確率である。
【００１１】
また、第４発明に係る方法は、第１発明において、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、「ｎ個のコンピュータから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともｔ個のキーワードを選択する」確率である。
【００１２】
次に、上記目的を達成するために第５発明に係る方法は、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能な方法であって、前記装置は、ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるステップと、各コンピュータから頻度順上位ｔ（ｔは自然数）個のキーワードを取得するステップと、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数、ｔ＜ｋ）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断するステップとを有し、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位（ｔ−１）個のキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する。
【００１３】
次に、上記目的を達成するために第６発明に係る装置は、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置であって、ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当部と、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位ｋ個となる確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する確率算出部と、算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）に基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ｔ（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）を推定する推定部とを備え、各コンピュータから頻度順上位ｔ個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する。
【００１４】
また、第７発明に係る装置は、第６発明において、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、「ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する」確率である。
【００１５】
また、第８発明に係る装置は、第６発明において、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、「ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する」確率である。
【００１６】
また、第９発明に係る装置は、第６発明において、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、「ｎ個のコンピュータから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともｔ個のキーワードを選択する」確率である。
【００１７】
次に、上記目的を達成するために第１０発明に係る装置は、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置であって、ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当部と、各コンピュータから頻度順上位ｔ（ｔは自然数）個のキーワードを取得するキーワード取得部と、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数、ｔ＜ｋ）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断する判断部とを備え、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位（ｔ−１）個のキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する。
【００１８】
次に、上記目的を達成するために第１１発明に係るコンピュータプログラムは、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記装置を、ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当手段、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータの頻度順上位のキーワードが頻度順上位ｋ個となる確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する確率算出手段、算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）に基づいて、各コンピュータから頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ｔ（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）を推定する推定手段、及び各コンピュータから頻度順上位ｔ個のキーワードを取得して、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する手段として機能させる。
【００１９】
また、第１２発明に係るコンピュータプログラムは、第１１発明において、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、「ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する」確率である。
【００２０】
また、第１３発明に係るコンピュータプログラムは、第１１発明において、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、「ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する」確率である。
【００２１】
また、第１４発明に係るコンピュータプログラムは、第１１発明において、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は、「ｎ個のコンピュータから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともｔ個のキーワードを選択する」確率である。
【００２２】
次に、上記目的を達成するために第１５発明に係るコンピュータプログラムは、複数のコンピュータを用いて頻度順上位のキーワードを求める装置で実行することが可能なコンピュータプログラムであって、前記装置を、ｎ（ｎは自然数）個のコンピュータに、互いに重なり合わないキーワードを割り当てるキーワード割当手段、各コンピュータから頻度順上位ｔ（ｔは自然数）個のキーワードを取得するキーワード取得手段、各コンピュータに割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数、ｔ＜ｋ）個のキーワードを選択する場合に、各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なるか否かを判断する判断手段、及び各コンピュータで頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアントにおいて選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアントのｔ番目のキーワードの頻度が異なると判断した場合、各コンピュータから取得したすべてのキーワードのうち、各コンピュータの頻度順上位（ｔ−１）個のキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する手段として機能させる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、頻度順上位ｋ個のキーワードを求めるために、複数のコンピュータすべてにおいて頻度順上位ｋ個のキーワードを求める必要がなく、ｋ個より少ないｔ個のキーワードのみを求めれば良いので、各コンピュータでの演算処理負荷を軽減することができるとともに、全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを求めるために各コンピュータで求める頻度順上位キーワードの個数を絞り込むことができるので、検索結果のレスポンスタイムを大きく短縮することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムの構成を模式的に示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムのキーワード割り当ての例示図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムの確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）の算出方法を説明するための模式図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る情報処理装置のＣＰＵの処理手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の、確率を算出しない場合の機能ブロック図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る情報処理装置のＣＰＵの、確率を算出しない場合の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】選択個数ｋ及び閾値確率ｐの指定を受け付ける画面の例示図である。
【図９】確率算出方法ごとのｔの計算値の例を示す表である。
【図１０】ｎ＝３２、ｐ＝９０％である場合の頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する処理の実行時間（秒）を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態に係る、頻度順上位のキーワードを求める装置について、図面に基づいて具体的に説明する。以下の実施の形態は、特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではなく、実施の形態の中で説明されている特徴的事項の組み合わせの全てが解決手段の必須事項であるとは限らないことは言うまでもない。
【００２６】
また、本発明は多くの異なる態様にて実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。実施の形態を通じて同じ要素には同一の符号を付している。
【００２７】
以下の実施の形態では、コンピュータシステムにコンピュータプログラムを導入した装置について説明するが、当業者であれば明らかな通り、本発明はその一部をコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムとして実施することができる。したがって、本発明は、キーワードが出現する頻度順を算出する装置というハードウェアとしての実施の形態、ソフトウェアとしての実施の形態、又はソトウェアとハードウェアとの組み合わせの実施の形態をとることができる。コンピュータプログラムは、ハードディスク、ＤＶＤ、ＣＤ、光記憶装置、磁気記憶装置等の任意のコンピュータで読み取ることが可能な記録媒体に記録することができる。
【００２８】
本発明の実施の形態によれば、頻度順上位ｋ個のキーワードを求めるために、複数のコンピュータすべてにおいて頻度順上位ｋ個のキーワードを求める必要がなく、ｋ個より少ないｔ個のキーワードのみを求めれば良いので、各コンピュータでの演算処理負荷を軽減することができるとともに、全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを求めるために各コンピュータで求める頻度順上位キーワードの個数を絞り込むことができるので、検索結果のレスポンスタイムを大きく短縮することが可能となる。
【００２９】
図１は、本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムの構成を模式的に示すブロック図である。本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムは、複数のクライアント（コンピュータ）２と、ネットワーク網３を介してデータ通信することが可能に接続されている情報処理装置１で構成されている。情報処理装置１は、少なくともＣＰＵ（中央演算装置）１１、メモリ１２、記憶装置１３、Ｉ／Ｏインタフェース１４、ビデオインタフェース１５、可搬型ディスクドライブ１６、通信インタフェース１７及び上述したハードウェアを接続する内部バス１８で構成されている。
【００３０】
ＣＰＵ１１は、内部バス１８を介して情報処理装置１の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置１３に記憶されたコンピュータプログラム１００に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ１２は、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム１００の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム１００の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
【００３１】
記憶装置１３は、内蔵される固定型記憶装置（ハードディスク）、ＲＯＭ等で構成されている。記憶装置１３に記憶されたコンピュータプログラム１００は、プログラム及びデータ等の情報を記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体９０から、可搬型ディスクドライブ１６によりダウンロードされ、実行時には記憶装置１３からメモリ１２へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース１７を介して接続されている外部コンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。
【００３２】
通信インタフェース１７は内部バス１８に接続されており、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の外部のネットワークに接続されることにより、外部コンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。
【００３３】
Ｉ／Ｏインタフェース１４は、キーボード２１、マウス２２等の入力装置と接続され、データの入力を受け付ける。ビデオインタフェース１５は、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ等の表示装置２３と接続され、所定の画像を表示する。
【００３４】
図２は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１の機能ブロック図である。図２において、情報処理装置１のキーワード割当部２０１は、ｎ（ｎは自然数）個のクライアント２に、互いに重なり合わないキーワードを割り当てる。
【００３５】
図３は、本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムのキーワード割り当ての例示図である。図３では、頻度順上位ｋ個（ｋ＝４）のキーワードを算出するためにｎ個（ｎ＝３）のクライアント２にキーワードを割り当てた状態を示している。具体的には、クライアントＳ１には、キーワードＡ、Ｂ、Ｃ、・・・を、クライアントＳ２にはクライアントＳ１のキーワードと重なり合わないキーワードＥ、Ｆ、Ｇ、・・・を、クライアントＳ３にはクライアントＳ１及びＳ２のキーワードと重なり合わないキーワードＰ、Ｑ、Ｒ、・・・を、それぞれ割り当てる。
【００３６】
各クライアント２は、割り当てられたキーワードについて出現頻度を求め、頻度順にキーワードを列挙する。そして、全てのクライアント２で列挙されたキーワードと出現頻度とを情報処理装置１が取得し、全体として頻度順上位４個（ｋ＝４）のキーワード、図３の例では頻度順上位４つのキーワードＥ、Ａ、Ｐ、Ｆを頻度順に求める。
【００３７】
図２に戻って、確率算出部２０２は、各クライアント２に割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する場合に、各クライアント２の頻度順上位のキーワードが頻度順上位ｋ個となる確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する。確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）の算出方法は特に限定するものではない。
【００３８】
例えば、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を、ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する場合に、「ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する」確率として求めても良い（確率算出方法（１））。各クライアント２で取得したｔ個のキーワードを集約したｎ×ｔ個のキーワードからｋ個を選ぶ組み合わせをｆ（ｎ、ｋ、ｔ）とした場合、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は（式１）に示すように定義される。
【００３９】
【数１】
2013077272.tif 000003
【００４０】
（式１）において、組み合わせｆ（ｎ、ｋ、ｔ）は、（式２）で与えられる。したがって、（式２）のｎ、ｋ、ｔに値を代入することで、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は直接算出することができる。
【００４１】
【数２】
2013077272.tif 000004
【００４２】
（式２）に基づく演算処理の計算量は、０．５×ｎ×（ｋ／ｔ）2 と算出される。一方、動的計画法を用いてｆ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出することもできる。（式３）は、動的計画法を用いてｆ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する場合の漸化式である。
【００４３】
【数３】
2013077272.tif 000005
【００４４】
また、（式３）に基づく演算処理の計算量は、ｎ×ｋと算出される。したがって、例えばｔの値がｋの５％である場合、（ｋ／ｔ）2 は４００となるので、ｋ＞２００であれば（式２）の方が演算処理の計算量が少なくて済む。
【００４５】
また、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を、ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを頻度順に選択する場合に、「ｎ×ｔ個のキーワードから頻度順上位ｋ個のキーワードを頻度順序を含めて選択する場合に、選択するコンピュータごとのキーワード数の組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くとも（ｔ−１）個のキーワードを選択する」確率として求めても良い（確率算出方法（２））。この場合、頻度順上位ｋ個のキーワードの頻度順を考慮するので、ｋ個のキーワードを区別して割り当てる割り当て方の組み合わせを用いて、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を求めることができる。すなわち、正しい頻度順上位ｋ個のキーワードをｎ個のクライアント２へ順次割り当てる組み合わせのうち、各クライアント２へ順次割り当てられるキーワードの個数がｔ個以下である割り当て方の組み合わせをｇ（ｎ、ｋ、ｔ）とした場合、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は（式４）に示すように定義される。
【００４６】
【数４】
2013077272.tif 000006
【００４７】
（式４）において、動的計画法を用いてｇ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出することができる。（式５）は、動的計画法を用いてｇ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する場合の漸化式である。
【００４８】
【数５】
2013077272.tif 000007
【００４９】
なお、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を、「ｎ個のコンピュータから頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する組み合わせを選んだ場合に、選んだ組み合わせにおいて、いずれのコンピュータからも多くともｔ個のキーワードを選択する」確率として求めても良い（確率算出方法（３））。正しい頻度順上位ｋ個のキーワードをｎ個のクライアント２へ割り当てる場合に、各クライアント２へ割り当てられるキーワードの個数がｔ個以下である組み合わせｇ（ｎ、ｋ、ｔ）を用いて、確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）は（式６）に示すように定義される。なお、ｇ（ｎ、ｋ、∞）は、ｔの制限がない場合の組み合わせの個数を示すため、ｎのｋ乗に等しい。
【００５０】
【数６】
2013077272.tif 000008
【００５１】
（式６）において、動的計画法を用いてｇ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する場合の漸化式は（式５）と同様となる。
【００５２】
図４は、本発明の実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムの確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）の算出方法を説明するための模式図である。図４（ａ）は、ｎ個のクライアントＳ１、Ｓ２、・・・、Ｓｎから頻度順上位ｔ個ずつ取得したｎ×ｔ個のキーワードを示している。
【００５３】
図４（ｂ）は、図４（ａ）に示すｎ×ｔ個のキーワードの中から、頻度順上位ｋ個を選択した状態を示している。図４（ｂ）のハッチング部分が、選択されたキーワードを示している。図４（ｂ）の例では、クライアントＳ２から取得したキーワードが最も多いｔ個選択されており、この場合、すべてのクライアントから頻度順上位ｔ個ずつキーワードを取得しないと、全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを正しく選択することができない。
【００５４】
図４（ｃ）も、図４（ａ）に示すｎ×ｔ個のキーワードの中から、頻度順上位ｋ個を選択した状態を示している。図４（ｃ）のハッチング部分が、選択されたキーワードを示している。図４（ｃ）の例では、クライアントＳｎから取得したキーワードが最も多い（ｔ−１）個選択されており、ｔ個のキーワードが選択されたクライアントは存在しない。この場合は、全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを正しく選択することができる。
【００５５】
確率算出方法（１）では、ハッチング部分の総数を、キーワードの頻度順序を区別することなく選択する。つまり、一のクライアントＳｉから選択されている限り、頻度順序が何位であろうと区別することはない。一方、確率算出方法（２）、（３）では、キーワードの頻度順序を区別して選択する。
【００５６】
キーワードの頻度順序を区別せずに選択する場合、どのクライアントからも均等にキーワードが選択される場合とクライアントごとに選択されるキーワードの個数に偏りがある場合とを同じ重みで考慮することになる。ｋ個のキーワードをクライアントへランダムに割り当てる場合、均等にキーワードが選択される可能性の方が高い。したがって、キーワードの頻度順序を区別せずに選択する確率算出方法（１）の方が、より大きくｔの値を見積もることになる。
【００５７】
図２に戻って、キーワード取得個数推定部（推定手段）２０３は、算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）に基づいて、各クライアント２から頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ｔ（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）を推定する。具体的には、確率算出部２０２で算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）が、所定の閾値確率ｐ以上であるｔを推定する。
【００５８】
キーワード取得部２０４は、各クライアント２から頻度順上位ｔ個のキーワードを取得する。キーワード選択部２０５は、ｎ個のクライアント２から取得したすべてのキーワードから頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する。
【００５９】
結果通知部２０６は、選択したキーワードが正確であるか否かに関する情報をユーザに通知する。ユーザへの通知方法は特に限定されるものではなく、表示装置２３に表示出力しても良いし、固定されたメッセージを所定のアドレスへメール送信しても良い。
【００６０】
具体的には、選択された頻度順上位ｋ個のキーワードが、各クライアント２の頻度順上位（ｔ−１）個から選択されていて、かつ各クライアント２において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント２のｔ番目のキーワードの頻度が異なる場合、結果通知部２０６は、選択結果が正確である旨を通知する。それ以外の場合、すなわちいずれかのクライアント２で頻度順上位ｔ個の中からキーワードが選択されている場合、頻度順上位ｔ個のキーワードのうち最も出現頻度が大きいキーワードの頻度よりも大きい頻度を有するキーワードについては、選択結果が正確である旨を通知する。
【００６１】
図５は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１のＣＰＵ１１の処理手順を示すフローチャートである。図５において、情報処理装置１のＣＰＵ１１は、データ通信することが可能に接続してあるｎ（ｎは自然数）個のクライアント２に、互いに重なり合わないキーワードを割り当てる（ステップＳ５０１）。
【００６２】
ＣＰＵ１１は、各クライアント２に割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する場合に、各クライアント２の頻度順上位のキーワードが頻度順上位ｋ個となる確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）を算出する（ステップＳ５０２）。確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）の算出方法は上述した確率算出方法（１）乃至（３）のいずれかを用いる。
【００６３】
ＣＰＵ１１は、算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）に基づいて、各クライアント２から頻度順上位のキーワードとして取得するキーワードの個数ｔ（ｔは自然数、ｔ＜ｋ）を推定する（ステップＳ５０３）。具体的には、確率算出部２０２で算出した確率Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）が、所定の閾値確率ｐ以上であるｔを推定する。
【００６４】
ＣＰＵ１１は、各クライアント２から頻度順上位ｔ個のキーワードを取得する（ステップＳ５０４）。ＣＰＵ１１は、ｎ個のクライアント２から取得したｎ×ｔ個のキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数）個のキーワードを選択する（ステップＳ５０５）。
【００６５】
ＣＰＵ１１は、選択された頻度順上位ｋ個のキーワードが、各クライアント２の頻度順上位（ｔ−１）個から選択され、かつ各クライアント２において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント２のｔ番目のキーワードの頻度が異なっているか否かを判断する（ステップＳ５０６）。ＣＰＵ１１が、各クライアント２の頻度順上位（ｔ−１）個から選択されており、かつ各クライアント２において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント２のｔ番目のキーワードの頻度が異なっていると判断した場合（ステップＳ５０６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、選択結果が正確である旨を示すメッセージを表示出力する（ステップＳ５０７）。ＣＰＵ１１が、いずれかのクライアント２では、頻度順上位ｔ個の中から選択されており、又は各クライアント２において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント２のｔ番目のキーワードの頻度が同じであると判断した場合（ステップＳ５０６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ｔ番目のキーワードの頻度よりも大きい頻度を有するキーワードについては、選択結果が正確である旨を示すメッセージを表示出力する（ステップＳ５０８）。
【００６６】
上述した処理を換言すれば、頻度順上位ｋ個のキーワードが、各クライアント２の頻度順上位（ｔ−１）個から選択され、かつ各クライアント２において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント２のｔ番目のキーワードの頻度が異なっている場合には、選択された頻度順上位ｋ個のキーワードが正確であるという事実を利用している。したがって、各クライアント２からキーワードの頻度順上位ｔ（ｔは自然数）個のキーワードを取得して、全体として選択された頻度順上位ｋ個のキーワードが、各クライアント２の頻度順上位（ｔ−１）個から選択され、かつ各クライアント２において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント２のｔ番目のキーワードの頻度が異なっているか否かを判断することにより、正確にキーワードを選択したか否かを判断することができる。図６は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１の、確率を算出しない場合の機能ブロック図である。図６において、情報処理装置１のキーワード割当部６０１は、ｎ（ｎは自然数）のクライアント２に、互いに重なり合わないキーワードを割り当てる。
【００６７】
キーワード取得部６０２は、各クライアント２から頻度順上位ｔ個のキーワードを取得する。判断部６０３は、各クライアント２に割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数、ｔ＜ｋ）個のキーワードを選択する場合に、各クライアント２で頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であるか否かを判断する。
【００６８】
キーワード選択部６０４は、判断部６０３で各クライアント２で頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であると判断した場合、各クライアント２から取得したすべてのキーワードのうち、各クライアント２の頻度順上位（ｔ−１）個のキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する。
【００６９】
結果通知部６０５は、選択したキーワードを頻度順上位から順に表示装置２３に表示出力する。
【００７０】
図７は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１のＣＰＵ１１の、確率を算出しない場合の処理手順を示すフローチャートである。図７において、情報処理装置１のＣＰＵ１１は、データ通信することが可能に接続してあるｎ（ｎは自然数）個のクライアント２に、互いに重なり合わないキーワードを割り当てる（ステップＳ７０１）。
【００７１】
ＣＰＵ１１は、各クライアント２から頻度順上位ｔ個のキーワードを取得し（ステップＳ７０２）、各クライアント２に割り当てられたキーワードから頻度順上位のキーワードを取得し、取得したすべてのキーワードから全体として頻度順上位ｋ（ｋは自然数、ｔ＜ｋ）個のキーワードを選択する場合に、各クライアント２で頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアント２において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント２のｔ番目のキーワードの頻度が異なっているか否かを判断する（ステップＳ７０３）。
【００７２】
ＣＰＵ１１が、各クライアント２で頻度順上位のキーワードとして取得されたキーワードの個数が（ｔ−１）個以下であり、かつ各クライアント２において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント２のｔ番目のキーワードの頻度が異なっていると判断した場合（ステップＳ７０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、各クライアント２から取得したすべてのキーワードのうち、各クライアント２の頻度順上位（ｔ−１）個のキーワードから全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する（ステップＳ７０４）。ＣＰＵ１１は、選択されたキーワードを頻度順上位から順に表示装置２３に表示出力する（ステップＳ７０５）。
【００７３】
ＣＰＵ１１が、いずれかのクライアント２で頻度順上位として取得されたキーワードの個数がｔ個である、又は各クライアント２において選択されたキーワードのうち最小の頻度とそのクライアント２のｔ番目のキーワードの頻度が同じであると判断した場合（ステップＳ７０３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ｔ番目のキーワードの頻度よりも大きい頻度を有するキーワードについては、選択結果が正確である旨を示すメッセージを表示出力する（ステップＳ７０６）。
【００７４】
上述した頻度順キーワード抽出システムを、いわゆるテキストマイニングにおける、文書データからの頻度順キーワードの抽出に適用する。例えば図１と同様の構成の頻度順キーワード抽出システムにおいて、ｎ個のクライアント２をクライアントＳ１、Ｓ２、・・・、Ｓｎと区別しておく。そして、キーワードごとに周知の方法でハッシュ値を算出しておき、算出してあるハッシュ値をクライアント数ｎ（ｎは自然数）で除算した剰余に１を加算した値を引数ｉとしてクライアントＳ１、Ｓ２、・・・、Ｓｎにキーワードを割り当てる。
【００７５】
ユーザは、頻度順上位ｋ個を抽出するために、選択個数ｋ及び所定の閾値確率ｐを指定する。図８は、選択個数ｋ及び閾値確率ｐの指定を受け付ける画面の例示図である。図８の例では、選択個数ｋの指定を受け付ける選択個数受付領域８１と、閾値確率ｐの指定を受け付ける確率指定領域８２とを有している。指定を受け付けた状態で「検索」ボタン８３の選択を受け付けることにより、頻度順上位ｋ個のキーワードを抽出することができる。
【００７６】
もちろん、指定を受け付けた選択個数ｋ及び閾値確率ｐに応じて、Ｐ（ｎ、ｋ、ｔ）＞ｐを満たすｔの値を、上述した確率算出方法（１）乃至（３）のいずれかを用いて事前に算出しておくことは言うまでもない。
【００７７】
図９は、確率算出方法ごとのｔの計算値の例を示す表である。例えばｎ＝３２、ｋ＝１００である場合、確率９０％以上で正しい頻度順上位ｋ個のキーワードを選択することができるｔの値は、確率算出方法（１）ではｔ＝１６であり、確率算出方法（２）及び（３）ではｔ＝９である。また、確率９５％以上で正しい頻度順上位ｋ個のキーワードを選択することができるｔの値は、確率算出方法（１）ではｔ＝１８であり、確率算出方法（２）及び（３）ではｔ＝１０である。いずれの場合もｔの値は、ｋ＝１００に比べて少ない。
【００７８】
図１０は、ｎ＝３２、ｐ＝９０％である場合の頻度順上位ｋ個のキーワードを選択する処理の実行時間（秒）を示す表である。図１０では、ｋ＝１００、１０００、１００００とした場合の実行時間を、それぞれ示している。「従来」とあるのは従来手法での実行時間を示し、「１」とあるのは確率算出方法（１）での実行時間を示している。図１０からもわかるように、本実施の形態に係る頻度順キーワード抽出システムを用いることにより、演算処理速度は１．５倍から２．５倍高速化されている。
【００７９】
以上のように本実施の形態によれば、頻度順上位ｋ個のキーワードを求めるために、複数のクライアント２すべてにおいて頻度順上位ｋ個のキーワードを求める必要がなく、ｋ個より少ないｔ個のキーワードのみを求めれば良いので、各クライアント２での演算処理負荷を軽減することができるとともに、全体として頻度順上位ｋ個のキーワードを求めるために各クライアント２で求める頻度順上位のキーワードの個数を絞り込むことができるので、検索結果のレスポンスタイムを大きく短縮することが可能となる。
【００８０】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えば、情報処理装置１を別個に設けるのではなく、クライアント２の内の１台を頻度順上位のキーワードを求める装置としても良い。
【符号の説明】
【００８１】
１  情報処理装置
２  クライアント
１１  ＣＰＵ
１２  メモリ
１３  記憶装置
１４  Ｉ／Ｏインタフェース
１５  ビデオインタフェース
１６  可搬型ディスクドライブ
１７  通信インタフェース
１８  内部バス
９０  可搬型記録媒体
１００  コンピュータプログラム
【図１】
2013077272.tif 000009
【図２】
2013077272.tif 000010
【図３】
2013077272.tif 000011
【図４】
2013077272.tif 000012
【図５】
2013077272.tif 000013
【図６】
2013077272.tif 000014
【図７】
2013077272.tif 000015
【図８】
2013077272.tif 000016
【図９】
2013077272.tif 000017
【図１０】
2013077272.tif 000018