(57)【要約】【課題】文書の意外性をより正確に表すことが可能な情報処理装置、情報処理システム及びプログラムを提供する。【解決手段】文書スコア算出サーバ１は、対象文書４０から抽出された語によって構成される語の組合せを作成する語ペア作成部１５と、複数の文書を用いて作成された複数の語の組合せにおける関連度合いを数値化した関連度とを記憶した関連度ＤＢ３１を参照して、語ペア作成部１５により作成された語ペアの各々に関する関連度を取得する関連度取得部１７と、関連度取得部１７により取得した関連度が所定の閾値以下の組合せを対象語ペアとして抽出する対象語ペア抽出部１８と、語ペア作成部１５により作成された対象文書内の全ての語ペア数ｐに対する対象語ペア抽出部１８により抽出された対象語ペア数ｎの割合を、対象文書４０における文書スコアＤｓとして算出する文書スコア算出部２０とを備える。【選択図】図１
2016110533.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象文書から抽出された語によって構成される語の組合せを作成する組合せ作成手段と、
複数の文書を用いて作成された複数の語の組合せにおける関連度合いを数値化した関連度を記憶した関連度データベースを参照して、前記組合せ作成手段により作成された語の組合せの各々に関する関連度を取得する関連度取得手段と、
前記関連度取得手段により取得した関連度が所定の閾値以上又は所定の閾値以下の組合せを対象組合せとして抽出する対象組合せ抽出手段と、
前記対象文書における前記対象組合せの抽出数の割合を算出する割合算出手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記割合算出手段は、前記組合せ作成手段により作成された全ての組合せの数に対する割合を算出すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記対象文書から抽出された語ごとの全組合せ数に対する前記対象組合せの抽出数の割合を、語スコアとして算出する語スコア算出手段を備え、
前記割合算出手段は、前記対象文書から抽出された全ての語において前記語スコア算出手段による語スコアを算出し、算出された各語の語スコアに基づいて割合を算出すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置において、
前記割合算出手段は、算出された各語の語スコアのうち、所定の閾値以上又は所定の閾値以下の語スコアの平均値を算出すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのいずれかに記載の情報処理装置において、
分類が付与された複数の関連度データベースから一の関連度データベースを選択するデータベース選択手段を備え、
前記関連度取得手段は、前記データベース選択手段により選択された前記一の関連度データベースを参照して、前記組合せ作成手段により作成された語の組合せの各々に関する関連度を取得すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置において、
前記データベース選択手段は、前記対象文書に含まれる語に基づいて、分類が付与された複数の関連度データベースから前記一の関連度データベースを選択すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
請求項５又は請求項６に記載の情報処理装置において、
前記分類は、文書の筆者に関する属性情報であること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７までのいずれかに記載の情報処理装置において、
前記対象文書を形態素解析する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段による形態素解析結果から語を抽出する語抽出手段と、
を備え、
前記組合せ作成手段は、前記語抽出手段が抽出した語を用いて、前記語の組合せを作成すること、
を特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８までのいずれかに記載の情報処理装置と、関連度データベースとからなる情報処理システム。
【請求項１０】
請求項１から請求項８までのいずれかに記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書を処理対象にする情報処理装置、情報処理システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上には、様々な文書が記憶されている。その中からユーザにとって意外性の高い文章を抽出する手法が開示されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−９５９０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１は、文書に含まれる単語のスコアを平均化した文書スコアを算出するものであった。この方法では、文書中に突出した意外な単語が含まれていた場合であっても、文書スコアが平均化されてしまうため、その文書が本当に意外であるか否かを判別しづらいものであった。
【０００５】
そこで、本発明は、文書の意外性をより正確に表すことが可能な情報処理装置、情報処理システム及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第１の発明は、対象文書から抽出された語によって構成される語の組合せを作成する組合せ作成手段と、複数の文書を用いて作成された複数の語の組合せにおける関連度合いを数値化した関連度を記憶した関連度データベースを参照して、前記組合せ作成手段により作成された語の組合せの各々に関する関連度を取得する関連度取得手段と、前記関連度取得手段により取得した関連度が所定の閾値以上又は所定の閾値以下の組合せを対象組合せとして抽出する対象組合せ抽出手段と、前記対象文書における前記対象組合せの抽出数の割合を算出する割合算出手段と、を備える情報処理装置である。
第２の発明は、第１の発明の情報処理装置において、前記割合算出手段は、前記組合せ作成手段により作成された全ての組合せの数に対する割合を算出すること、を特徴とする情報処理装置である。
第３の発明は、第１の発明の情報処理装置において、前記対象文書から抽出された語ごとの全組合せ数に対する前記対象組合せの抽出数の割合を、語スコアとして算出する語スコア算出手段を備え、前記割合算出手段は、前記対象文書から抽出された全ての語において前記語スコア算出手段による語スコアを算出し、算出された各語の語スコアに基づいて割合を算出すること、を特徴とする情報処理装置である。
第４の発明は、第３の発明の情報処理装置において、前記割合算出手段は、算出された各語の語スコアのうち、所定の閾値以上又は所定の閾値以下の語スコアの平均値を算出すること、を特徴とする情報処理装置である。
第５の発明は、第１の発明から第４の発明までのいずれかの情報処理装置において、分類が付与された複数の関連度データベースから一の関連度データベースを選択するデータベース選択手段を備え、前記関連度取得手段は、前記データベース選択手段により選択された前記一の関連度データベースを参照して、前記組合せ作成手段により作成された語の組合せの各々に関する関連度を取得すること、を特徴とする情報処理装置である。
第６の発明は、第５の発明の情報処理装置において、前記データベース選択手段は、前記対象文書に含まれる語に基づいて、分類が付与された複数の関連度データベースから前記一の関連度データベースを選択すること、を特徴とする情報処理装置である。
第７の発明は、第５の発明又は第６の発明の情報処理装置において、前記分類は、文書の筆者に関する属性情報であること、を特徴とする情報処理装置である。
第８の発明は、第１の発明から第７の発明までのいずれかの情報処理装置において、前記対象文書を形態素解析する形態素解析手段と、前記形態素解析手段による形態素解析結果から語を抽出する語抽出手段と、を備え、前記組合せ作成手段は、前記語抽出手段が抽出した語を用いて、前記語の組合せを作成すること、を特徴とする情報処理装置である。
第９の発明は、第１の発明から第８の発明までのいずれかの情報処理装置と、関連度データベースとからなる情報処理システムである。
第１０の発明は、第１の発明から第８の発明までのいずれかの情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、文書の意外性をより正確に表すことが可能な情報処理装置、情報処理システム及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る文書スコア算出システムの機能ブロックを示す図である。
【図２】第１実施形態に係る文書スコア算出サーバでの指標算出処理を示すフローチャートである。
【図３】第１実施形態に係る指標算出処理の実施例を示す図である。
【図４】第１実施形態に係る指標算出処理の他の実施例を示す図である。
【図５】第２実施形態に係る文書スコア算出システムの機能ブロックを示す図である。
【図６】第２実施形態に係る文書スコア算出サーバでの指標算出処理を示すフローチャートである。
【図７】第２実施形態に係る指標算出処理の実施例を示す図である。
【図８】第３実施形態に係る文書スコア算出システムの機能ブロックを示す図である。
【図９】第３実施形態に係る文書スコア算出サーバでの指標算出処理を示すフローチャートである。
【図１０】第４実施形態に係る文書スコア算出システムの機能ブロックを示す図である。
【図１１】第４実施形態に係る文書スコア算出サーバでの指標算出処理を示すフローチャートである。
【図１２】第４実施形態に係る文書スコア算出サーバでの要望文抽出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】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲は、これに限られるものではない。
（第１実施形態）
＜文書スコア算出システム１００の全体構成＞
図１は、第１実施形態に係る文書スコア算出システム１００の機能ブロックを示す図である。
文書スコア算出システム１００は、文書スコア算出サーバ１（情報処理システム）と、文書ＤＢ（データベース）４と、端末８とが、通信ネットワークＮｗを介して接続されている。
文書スコア算出システム１００は、例えば、文書ＤＢ４から抽出された対象文書に対する文書スコアを算出するシステムである。
ここで、文書スコアとは、対象文書を構成する複数の語の中に関連度合いの低い語を含む割合をいい、この割合が高いほど、その対象文書の意外性が高いと判断できるものである。
【００１０】
＜文書スコア算出サーバ１＞
文書スコア算出サーバ１は、文書スコアを算出する処理を行うサーバある。
文書スコア算出サーバ１は、制御部１０と、記憶部３０と、入力部３５と、表示部３６と、通信インタフェース部３９とを備える。
制御部１０は、文書スコア算出サーバ１の全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）である。制御部１０は、記憶部３０に記憶されているＯＳ（オペレーティングシステム）や、各種のアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
制御部１０は、文書受付部１２と、形態素解析部１３（形態素解析手段）と、語抽出部１４（語抽出手段）と、語ペア作成部１５（組合せ作成手段）と、関連度取得部１７（関連度取得手段）と、対象語ペア抽出部１８（対象組合せ抽出手段）と、文書スコア算出部２０（割合算出手段）とを備える。
【００１１】
文書受付部１２は、文書スコアを算出する対象文書を受け付ける制御部である。文書受付部１２は、例えば、端末８から対象文書を受信することで受け付けてもよいし、入力部３５からの指示により対象文書を受け付けてもよい。
ここで、文書は、句点で区切られた一文であってもよいし、句点で区切られた複数の文であってもよい。
形態素解析部１３は、対象文書に対して形態素解析を行うことで、対象文書を、意味を持つ最小の要素に分割する制御部である。
【００１２】
語抽出部１４は、形態素解析部１３により分割した対象文書の各要素から、指定語（語）を抽出する制御部である。指定語は、予めこのサーバ１の管理者等により指定されたものであり、例えば、対象の品詞（名詞、名詞と形容詞、名詞と形容詞と動詞等）の語である。また、語抽出部１４は、辞書（図示せず）と照合して、複数の要素を結合させた語を作成することをも含む。結合させた語とは、例えば、「○△大学」が形態素解析により「○△」と「大学」とに分断された場合に、それらを結合させた「○△大学」をいう。
語ペア作成部１５は、語抽出部１４が抽出した指定語を組み合わせて、語ペア（組合せ）を作成する制御部である。
関連度取得部１７は、語ペア作成部１５で作成した語ペアの関連度を、関連度ＤＢ３１を参照して取得する制御部である。関連度ＤＢ３１については、後述する。
【００１３】
対象語ペア抽出部１８は、関連度取得部１７が取得した関連度のうち、閾値以下の語ペアを、対象語ペアとして抽出する制御部である。閾値は、語ペアに含まれる２語の関連度合いが高いか低いかを決定する境界値であり、この例では、閾値を２とする。
文書スコア算出部２０は、語ペア作成部１５により作成された対象文書内の全ての語ペアの数（組合せの数）に対する対象語ペア抽出部１８により抽出された対象語ペアの数（抽出数）の割合を、文書スコア（意外性の指標）として算出する制御部である。
なお、これらの各機能の詳細については、後述する。
【００１４】
記憶部３０は、文書スコア算出サーバ１の動作に必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶装置である。
なお、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、文書スコア算出サーバ１は、制御部１０、記憶部３０等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
記憶部３０は、関連度ＤＢ３１を備える。
関連度ＤＢ３１は、語ペアと、語ペアの関連度合いを数値として表した関連度とを対応付けて記憶したデータベースである。関連度ＤＢ３１は、複数の文書を使用して、従来技術によって予め作成されたものである。複数の文書は、例えば、ウェブサイト、書籍や雑誌、百科事典、新聞記事等である。従来技術としては、意味モデル構築の手法に関するものであって、例えば、語の共起頻度に基づくものであったり、機械学習を使用したものであったりしてもよい。また、手作業によって関連度ＤＢ３１を作成してもよい。なお、関連度は、語と語との関連度合いが高いほど、大きい数値で表され、語と語との関連度合いが低いほど、小さい数値で表される。
通信インタフェース部３９は、通信ネットワークＮｗを介して文書ＤＢ４や端末８との通信を行うためのインタフェース部である。
【００１５】
なお、文書スコア算出サーバ１を構成するハードウェアの数に制限はない。必要に応じて、１又は複数で構成してもよい。また、文書スコア算出サーバ１のハードウェアは、必要に応じてＷｅｂサーバ、ＤＢ（データベース）サーバ、アプリケーションサーバ等の各種サーバを含んで構成してもよく、１台のサーバで構成しても、それぞれ別のサーバで構成してもよい。
また、文書スコア算出サーバ１の記憶部３０に記憶している関連度ＤＢ３１は、別サーバに有してもよい。その場合には、文書スコア算出サーバ１の制御部１０が、別サーバに記憶された関連度ＤＢ３１を、別サーバとの間で通信することで取得すればよい。
【００１６】
＜文書ＤＢ４＞
文書ＤＢ４は、大量の文書を記憶したデータベースである。文書ＤＢ４は、図１では、１つ記載しているが、通信ネットワークＮｗに接続されたあらゆる文書を記憶したデータベースとしてもよい。
【００１７】
＜端末８＞
端末８は、ユーザが使用する端末である。端末８は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、タブレット端末等で構成することができる。図示していないが、端末８は、制御部、記憶部、表示部等を備える。
通信ネットワークＮｗは、文書スコア算出サーバ１と、文書ＤＢ４と、端末８との間のネットワークであり、例えば、インターネット回線等の通信網である。
【００１８】
＜指標算出処理＞
次に、文書スコア算出サーバ１で行う処理について説明する。
図２は、第１実施形態に係る文書スコア算出サーバ１での指標算出処理を示すフローチャートである。
図３は、第１実施形態に係る指標算出処理の実施例を示す図である。
図２のステップＳ（以下、単に「Ｓ」という。）１０において、文書スコア算出サーバ１の制御部１０（文書受付部１２）は、対象文書を受け付ける。例えば、端末８からユーザによって入力されたつぶやきの文書を、対象文書として受信することで、制御部１０は、対象文書を受け付ける。
図３（Ａ）は、制御部１０が受け付けた対象文書４０の例を示す。
【００１９】
図２に戻り、Ｓ１１において、制御部１０（形態素解析部１３）は、対象文書に対して形態素解析を行う。
図３（Ｂ）は、対象文書４０を形態素解析した後の解析後文書５０を示す。解析後文書５０の中の「／」は、区切りを示す。つまり、［／］間の文字が要素になる。
図２に戻り、Ｓ１２において、制御部１０（語抽出部１４）は、指定語を抽出する。
図３（Ｃ）は、解析後文書５０から指定語としてキーワード５１を抽出した例である。この例では、指定語が名詞であり、制御部１０は、名詞を抽出している。具体的には、制御部１０は、対象文書から、「キャベツ」、「ホタテ」、「チョコレート」、「お好み焼き」という４つのキーワード５１を抽出する。
【００２０】
図２に戻り、Ｓ１３において、制御部１０（語ペア作成部１５）は、２語からなる語ペアを作成する。抽出されたキーワード５１の数Ｎから作成される語ペア数ｐは、以下の式で表させる。
【数１】
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図３（Ｄ）は、語ペア作成部１５によって作成された対象文書の語ペア５２を示す。キーワード５１の数Ｎが４であるので、（式１）に当てはめて、語ペア数ｐは、６である。よって、語ペア５２には、６つの語ペアが作成される。
【００２１】
図２に戻り、Ｓ１４において、制御部１０（関連度取得部１７）は、語ペアの関連度を、関連度ＤＢ３１を参照して取得する。
図３（Ｅ）は、語ペアに関連度を関連付けた関連度テーブル５３を示す。関連度テーブル５３を参照すると、「キャベツ」と「ホタテ」と「お好み焼き」とのうちの２語の関係は、「お好み焼き」の材料としての「キャベツ」、「ホタテ」という関連があるので、各々関連度が高い。他方、「チョコレート」は、「お好み焼き」とも、「キャベツ」や「ホタテ」とも関連がないので、関連度が低い。
図２に戻り、Ｓ１５において、制御部１０（対象語ペア抽出部１８）は、閾値を２として、関連度テーブル５３から関連度が２未満の語ペアを抽出する。抽出した語ペアが、対象語ペアである。
図３（Ｆ）は、対象語ペア抽出部１８により抽出された対象語ペアを示す対象語ペアテーブル５４である。
【００２２】
図２に戻り、Ｓ１６において、制御部１０（文書スコア算出部２０）は、対象文書の文書スコアＤｓを算出する。対象文書の文書スコアＤｓは、語ペア数ｐと、対象語ペア数ｎとを使用して、以下の式で表される。
【数２】
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図３の例の場合、語ペア数ｐが６であり、対象語ペア数ｎが３であるので、文書スコア算出部２０は、文書スコアＤｓを０．５と算出できる。
【００２３】
次に、指標算出処理の他の例を説明する。
図４は、第１実施形態に係る指標算出処理の他の実施例を示す図である。
文書スコア算出サーバ１の制御部１０（文書受付部１２）は、図４（Ａ）に示す対象文書４１を受け付ける（図２のＳ１０）。
次に、制御部１０（形態素解析部１３、語抽出部１４）は、対象文書を形態素解析し、図４（Ｂ）に示すキーワード６１を抽出する（図２のＳ１１、１２）。
そして、制御部１０（語ペア作成部１５、関連度取得部１７）は、キーワード６１から語ペアを作成し、関連度ＤＢ３１を参照して各語ペアの関連度を取得して、図４（Ｃ）に示す関連度テーブル６３を作成する（図２のＳ１３、１４）。この処理において、制御部１０は、（式１）に当てはめて、キーワード６１の数Ｎから作成される語ペア数ｐを３と算出する。
【００２４】
ここで、制御部１０（対象語ペア抽出部１８）は、関連度テーブル６３に含まれる全ての関連度が、閾値である２以上であるため、対象語ペアを抽出しない。つまり、制御部１０は、０個の対象語ペアを抽出する（図２のＳ１５）。
そして、制御部１０（文書スコア算出部２０）は、（式２）に当てはめて、対象文書４１の文書スコアＤｓを、０と算出する（図２のＳ１６）。
つまり、対象文書４１から抽出されたキーワード６１は、「居酒屋」、「ビール」、「枝豆」という、いずれも関連度合いの高いものである。よって、文書スコアＤｓは、０という低い値になる。
【００２５】
このように、第１実施形態によれば、文書スコア算出サーバ１は、以下のような効果がある。
（１）対象文書から抽出した語ペアの関連度が閾値以下である関連度の低い対象語ペア数ｎと、全ての語ペア数ｐとを用いて、文書スコアＤｓを算出するので、単純な計算によって対象文書の文書スコアＤｓを算出できる。
（２）対象文書の全ての語ペア数ｐに対する対象語ペア数ｎの割合を、文書スコアＤｓとするので、対象文書に突出した意外な単語が含まれていた場合には、算出する文書スコアＤｓが高くなる。よって、文書スコアＤｓは、対象文書の意外性をより正確に表す指標になり得る。
【００２６】
（第２実施形態）
第２実施形態では、文書スコアの他の算出方法について説明する。なお、以降の説明において、上述した第１実施形態と同様の機能を果たす部分には、同一の符号又は末尾に同一の符号を付して、重複する説明を適宜省略する。
【００２７】
＜文書スコア算出システム２００＞
図５は、第２実施形態に係る文書スコア算出システム２００の機能ブロックを示す図である。
文書スコア算出システム２００は、文書スコア算出サーバ２０１と、文書ＤＢ４と、端末８とが、通信ネットワークＮｗを介して接続されている。
【００２８】
＜文書スコア算出サーバ２０１＞
文書スコア算出サーバ２０１は、制御部２１０と、記憶部３０と、入力部３５と、表示部３６と、通信インタフェース部３９とを備える。
制御部２１０は、文書受付部１２と、形態素解析部１３と、語抽出部１４と、語ペア作成部１５と、関連度取得部１７と、対象語ペア抽出部１８と、語スコア算出部２１９（語スコア算出手段）と、文書スコア算出部２２０とを備える。
語スコア算出部２１９は、対象語ペア抽出部１８で抽出した対象語ペアから１つの語ｗ１を含む語指定ペア数ｍを算出する。そして、語スコア算出部２１９は、１つの語ｗ１の全組合せ数に対する語指定ペア数ｍの割合を、対象文書における語スコアＤｗとして算出する制御部である。
文書スコア算出部２２０は、語ペア作成部１５で作成した語ペアの中の全ての語に関して語スコア算出部２１９による語スコア算出を行い、算出された各語の語スコアＤｗに基づいて、文書スコアＤｓを算出する制御部である。
なお、これらの各機能の詳細については、後述する。
【００２９】
＜指標算出処理＞
次に、文書スコア算出サーバ２０１で行う処理について説明する。
図６は、第２実施形態に係る文書スコア算出サーバ２０１での指標算出処理を示すフローチャートである。
図７は、第２実施形態に係る指標算出処理の実施例を示す図である。
図６のＳ２１０からＳ２１５までは、図２（第１実施形態）のＳ１０からＳ１５までと同様である。
図６のＳ２１６において、制御部２１０（文書スコア算出部２２０）は、Ｓ２１３で作成された語ペアから１つの語を選択する。
【００３０】
Ｓ２１７において、制御部２１０（語スコア算出部２１９）は、選択された１つの語ｗ１に対して、語スコアＤｗを算出する。語スコア算出部２１９は、対象語ペアから１つの語ｗ１を含む語指定ペア数ｍを算出する。そして、語スコア算出部２１９は、１つの語ｗ１に関する対象文書における語スコアＤｗを、以下の式を用いて算出する。
【数３】
2016110533.tif 000005
【００３１】
図７（Ａ）は、図３（Ａ）に示した対象文書４０に関して、１つの語ｗ１が「チョコレート」の場合についての語ペアテーブル２５３Ａを示す。語ペアテーブル２５３Ａは、レコード２５３ａから２５３ｆまでの６つのレコードを有する。その中で、関連度が閾値である２未満の語ペアは、レコード２５３ｃ，２５３ｄ，２５３ｆの３つである。そして、この３つのレコードの中に、語ｗ１の「チョコレート」を全て含むので、語指定ペア数ｍは、３である。また、キーワード５１の数Ｎが４であるので、語スコア算出部２１９は、これらの値を（式３）に当てはめて、語ｗ１が「チョコレート」の語スコアＤｗを、１と算出する。
【００３２】
図６に戻り、Ｓ２１８において、制御部２１０（文書スコア算出部２２０）は、全ての語について処理をしたか否かを判断する。全ての語について処理をした場合（Ｓ２１８：ＹＥＳ）には、制御部２１０は、処理をＳ２１９に移す。他方、全ての語について処理をしていない場合（Ｓ２１８：ＮＯ）には、制御部２１０は、処理をＳ２１６に移し、処理がされていない語に関して語スコアＤｗを算出する処理を繰り返す。
なお、図７（Ｂ）は、１つの語ｗ１が「ホタテ」の場合についての語ペアテーブル２５３Ｂを示す。関連度が閾値未満のレコード中に、語ｗ１の「ホタテ」を含むのは、レコード２５３ｆの１つであるので、語指定ペア数ｍは、１である。よって、語スコア算出部２１９は、（式３）に当てはめて、語ｗ１が「ホタテ」の語スコアＤｗを、０．３３と算出する。
【００３３】
図７（Ｃ）は、語スコアテーブル２５６を示す。語スコアテーブル２５６は、語ペアに含まれる各語ｗ１と、語スコアＤｗとを対応付けたテーブルである。制御部２１０は、全ての語について処理を行うことで、語スコアテーブル２５６を作成できる。
図６に戻り、Ｓ２１９において、制御部２１０（文書スコア算出部２２０）は、対象文書４０の文書スコアＤｓを、算出した語スコアＤｗのうち最も高い語スコアＤｗの値にする。つまり、図７に示す例では、制御部２１０は、語スコアテーブル２５６を参照して、文書スコアＤｓを１と算出できる。
【００３４】
このように、第２実施形態によれば、文書スコア算出サーバ２０１は、以下のような効果がある。
（１）１つの語ｗ１を除く他の語の総数に対する１つの語ｗ１の語指定ペア数ｍの数の割合を、その語ｗ１の語スコアＤｗとして算出するので、意外な語ペアが多ければ、語スコアＤｗが高いものになる。よって、語スコアＤｗを、意外性を判断する１つの指標として用いることができる。
（２）語ペア作成部１５で作成した語ペアの中の各語に関して語スコアＤｗを算出し、算出された各語の語スコアＤｗのうち最も高い語スコアＤｗを、文書スコアＤｓとして算出するので、対象文書に突出した意外な単語が含まれていた場合には、文書スコアＤｓが高くなる。よって、文書スコアＤｓは、対象文書の意外性をより正確に表す指標になり得る。
【００３５】
（第３実施形態）
第３実施形態では、分類ごとに有する関連度ＤＢを、対象文書により使い分けて文書スコアを算出方法するものについて説明する。
＜文書スコア算出システム３００＞
図８は、第３実施形態に係る文書スコア算出システム３００の機能ブロックを示す図である。
文書スコア算出システム３００は、文書スコア算出サーバ３０１と、文書ＤＢ４と、端末８とが、通信ネットワークＮｗを介して接続されている。
【００３６】
＜文書スコア算出サーバ３０１＞
文書スコア算出サーバ３０１は、制御部３１０と、記憶部３３０と、入力部３５と、表示部３６と、通信インタフェース部３９とを備える。
制御部３１０は、文書受付部１２と、形態素解析部１３と、語抽出部１４と、語ペア作成部１５と、ＤＢ選択部３１６（データベース選択手段）と、関連度取得部１７と、対象語ペア抽出部１８と、文書スコア算出部２０とを備える。
ＤＢ選択部３１６は、記憶部３３０に記憶されている複数の関連度ＤＢ３３１（３３１ａ，３３１ｂ，・・・）から１つの関連度ＤＢ３３１を選択する制御部である。ＤＢ選択部３１６は、例えば、対象文書に含まれる語に基づいて関連度ＤＢ３３１を選択する。
なお、これらの各機能の詳細については、後述する。
記憶部３３０は、複数の関連度ＤＢ３３１（３３１ａ，３３１ｂ，・・・）を備える。
複数の関連度ＤＢ３３１は、各々異なる分類が付与されている。分類は、例えば、「北海道」、「九州」といった地方（位置情報）を表す情報であったり、「朝」、「昼」、「夜」といった時間帯や「春」、「夏」といった季節（時系列情報）を表す情報であったりする。
そして、各関連度ＤＢ３３１は、分類ごとに語ペアと、語ペアの関連度合いを数値として表した関連度とを対応付けて記憶する。
【００３７】
＜指標算出処理＞
次に、文書スコア算出サーバ３０１で行う処理について説明する。
図９は、第３実施形態に係る文書スコア算出サーバ３０１での指標算出処理を示すフローチャートである。
Ｓ３１０からＳ３１２までは、図２（第１実施形態）のＳ１０からＳ１２までと同様である。
Ｓ３１３において、制御部３１０（ＤＢ選択部３１６）は、複数の関連度ＤＢ３３１から、Ｓ３１２で抽出した指定語に含まれる語に関連する関連度ＤＢ３３１を１つ選択する。
【００３８】
例えば、指定語に「８月」という語を含む場合には、制御部３１０は、「夏」と分類された関連度ＤＢ３３１を選択する。また、例えば、指定語に「クリスマス」という語を含む場合には、制御部３１０は、「冬」と分類された関連度ＤＢ３３１を選択する。さらに、指定語に「札幌」という語を含む場合には、制御部３１０は、「北海道」と分類された関連度ＤＢ３３１を選択する。
このように、制御部３１０が複数の関連度ＤＢ３３１から１つを選択する方法は、例えば、関連度ＤＢ３３１に付与されている分類ごとに、その分類の対象となる語を対応付けて記憶しておくことで実現できる。
【００３９】
Ｓ３１４からＳ３１７までは、図２（第１実施形態）のＳ１３からＳ１６までと同様である。
ここで算出される文書スコアＤｓは、同じ内容の文書を対象文書にしても、使用する関連度ＤＢ３３１が異なるごとに変わるものになる。
例えば、複数の関連度ＤＢ３３１が、季節による分類がされている場合を考える。対象文書が「８月○日、コンビニのおでんが食べたくなる。はんぺんとか。」という文書である場合には、ＤＢ選択部３１６は、「夏」と分類された関連度ＤＢ３３１を選択する。「コンビニ」と「おでん」とからなる語ペアは、夏には登場しにくいペアであるので、「夏」と分類された関連度ＤＢ３３１での関連度が低い。よって、この対象文書の文書スコアＤｓは、高くなる。
他方、対象文書が「１月○日、コンビニのおでんが食べたくなる。はんぺんとか。」という文書である場合には、ＤＢ選択部３１６は、「冬」と分類された関連度ＤＢ３３１を選択する。「コンビニ」と「おでん」とからなる語ペアは、冬には登場しやすいペアであるので、「冬」と分類された関連度ＤＢ３３１での関連度が高い。よって、この対象文書の文書スコアＤｓは、低くなる。
【００４０】
また、複数の関連度ＤＢ３３１が、位置による分類がされている場合を考える。対象文書が「札幌で食べたこの豚骨ラーメンうまい！」という文書である場合には、ＤＢ選択部３１６は、「北海道」と分類された関連度ＤＢ３３１を選択する。「豚骨ラーメン」と「うまい」とからなる語ペアは、北海道地方には登場しにくいペアであるので、「北海道」と分類された関連度ＤＢ３３１での関連度が低い。よって、この対象文書の文書スコアＤｓは、高くなる。
他方、対象文書が「福岡で食べたこの豚骨ラーメンうまい！」という文書である場合には、ＤＢ選択部３１６は、「九州」と分類された関連度ＤＢ３３１を選択する。「豚骨ラーメン」と「うまい」とからなる語ペアは、九州地方には登場しやすいペアであるので、「九州」と分類された関連度ＤＢ３３１での関連度が高い。よって、この対象文書の文書スコアＤｓは、低くなる。
【００４１】
このように、第３実施形態によれば、文書スコア算出サーバ３０１は、以下のような効果がある。
（１）関連度ＤＢ３３１が分類ごとに用意されており、対象文書に応じて関連度ＤＢ３３１を使い分けて、対象文書の文書スコアＤｓを算出できる。よって、季節や、場所ごとの意外性を指標として提供できる。
（２）対象文書に含まれる語に基づいて関連度ＤＢ３３１を選択して、対象文書の文書スコアＤｓを算出できる。よって、文書スコアＤｓの算出に最適な関連度ＤＢ３３１を、自動的に選択することができる。
【００４２】
（第４実施形態）
第４実施形態では、対象文書の抽出について説明する。
＜文書スコア算出システム４００＞
図１０は、第４実施形態に係る文書スコア算出システム４００の機能ブロックを示す図である。
文書スコア算出システム４００は、文書スコア算出サーバ４０１と、文書ＤＢ４と、端末８とが、通信ネットワークＮｗを介して接続されている。
【００４３】
＜文書スコア算出サーバ４０１＞
文書スコア算出サーバ４０１は、制御部４１０と、記憶部３０と、入力部３５と、表示部３６と、通信インタフェース部３９とを備える。
制御部４１０は、文書抽出部４１１と、文書受付部１２と、形態素解析部１３と、語抽出部１４と、語ペア作成部１５と、関連度取得部１７と、対象語ペア抽出部１８と、文書スコア算出部２０とを備える。
文書抽出部４１１は、属性情報に基づいて対象文書を抽出する制御部である。ここで、属性情報とは、対象文書の筆者に関する氏名、性別、年齢、趣味等をいう。例えば、文書ＤＢ４が、ブログの文書を記憶している場合には、各文書には、各々のブログの作者に関する属性情報が対応付けられている。よって、文書抽出部４１１は、人単位に対象文書を抽出したり、年齢や性別、趣味等のグループ単位に対象文書を抽出したりできる。
【００４４】
＜指標算出処理＞
次に、文書スコア算出サーバ４０１で行う処理について説明する。
図１１は、第４実施形態に係る文書スコア算出サーバ４０１での指標算出処理を示すフローチャートである。
図１２は、第４実施形態に係る文書スコア算出サーバ４０１での要望文抽出処理を示すフローチャートである。
図１１のＳ４１０において、制御部４１０（文書抽出部４１１）は、文書ＤＢ４から属性情報に基づいて対象文書を抽出する。制御部４１０は、例えば、端末８からの指示情報を受け付けて、指示情報を属性情報に有する対象文書を、文書ＤＢ４から抽出する。指示情報は、この場合には、人物名に関する情報であっても、年齢、性別、趣味等のグループに関する情報であってもよい。制御部４１０は、例えば、２０代女性が書いた文書を、対象文書として抽出する。
【００４５】
Ｓ４１１において、制御部４１０は、要望文抽出処理を行う。
ここで、要望文抽出処理について、図１２に基づき説明する。
要望文抽出処理は、要望文を抽出するものである。
図１２のＳ４２０において、制御部４１０は、抽出された文書から要望文を抽出する。制御部４１０は、例えば、「欲しい」、「食べたい」、「○○したい」、「△△だったらいいのに」等の要望や希望を表現する語が含まれている文書を抽出する。これは、制御部４１０が各文書の文末の法則性を判断することで、実現できる。
【００４６】
Ｓ４２１において、制御部４１０は、抽出された文書が主体を含む文書であるか否かを判断する。主体を含む文書である場合（Ｓ４２１：ＹＥＳ）には、制御部４１０は、処理をＳ４２３に移す。他方、主体を含まない文書である場合（Ｓ４２１：ＮＯ）には、制御部４１０は、処理をＳ４２２に移す。
Ｓ４２２において、制御部４１０は、理由又は目的語を含む文書であるか否かを判断する。理由又は目的語を含む文書である場合（Ｓ４２２：ＹＥＳ）には、制御部４１０は、処理をＳ４２３に移す。他方、理由又は目的語を含まない文書である場合（Ｓ４２２：ＮＯ）には、制御部４１０は、処理をＳ４２４に移す。
Ｓ４２１及びＳ４２２は、大量の文書から、より意味のある文書を抽出するために行う処理である。
【００４７】
Ｓ４２３において、制御部４１０は、その文書を対象文書にする。その後、制御部４１０は、本処理を終了し、図１１に処理を移す。
Ｓ４２４において、制御部４１０は、その文書を対象文書から除外する。その後、制御部４１０は、本処理を終了し、図１１に処理を移す。
図１１に戻り、Ｓ４１２からＳ４１８までは、図２（第１実施形態）のＳ１０からＳ１６までと同様である。
【００４８】
このように、第４実施形態によれば、文書スコア算出サーバ４０１は、以下のような効果がある。
（１）文書には、属性情報が対応付けられているので、属性情報に基づいて対象文書を抽出し、その対象文書の文書スコアＤｓを算出できる。よって、人単位や各種のグループ単位等の様々な単位の文書を対象文書にして文書スコアＤｓを算出できる。よって、人単位や各種のグループ単位での対象文書に関する文書スコアＤｓを提供できる。
（２）対象文書を、属性情報に基づいて抽出するので、属性情報が合致する全ての文書を対象文書として処理を行うことができる。よって、対象文書には、複数の文を含むことができ、ひとまとめに文書スコアＤｓの算出処理を行うことができる。
【００４９】
（３）対象文書を、要望文に限定して抽出するので、各属性情報に対応した要望文を対象文書として、文書スコアＤｓを算出できる。よって、文書スコアＤｓの高い対象文書が抽出できた場合には、抽出した対象文書を、例えば、商品開発に役立てたりすることができる。
【００５０】
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い。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。
【００５１】
（変形形態）
（１）各実施形態では、文書スコア算出サーバに関連度ＤＢを記憶するものとして説明したが、これに限定されない。文書スコア算出サーバは、関連度ＤＢを記憶しないサーバ（情報処理装置）とし、通信ネットワークを介して接続されたデータベースに有する関連度ＤＢにアクセスすることで、実施してもよい。
（２）各実施形態では、文書スコアを、対象文書を構成する複数の語の中に関連度合いの低い語を含む割合とし、対象文書の意外性を表すものとして説明したが、これに限定されない。文書スコアを、対象文書を構成する複数の語の中に関連度合いの高い語を含む割合としてもよい。そうすることで、対象文書のありふれ度合い（当然性）を表すものとすることができる。
【００５２】
（３）第３実施形態及び第４実施形態では、文書スコアを、第１実施形態で説明したものを使用するものとして説明したが、これに限定されない。第２実施形態で説明した語スコアを使用するものであってもよい。
（４）第２実施形態では、最も高い語スコアを、文書スコアにするものとして説明したが、これに限定されない。例えば、所定値よりも高い語スコアの平均値を、文書スコアにしてもよい。
【００５３】
（５）第３実施形態では、文書スコア算出サーバが、対象文書に含まれる語に基づいて複数の関連度ＤＢから１つを選択するものとして説明したが、これに限定されない。対象文書に、例えば、緯度経度情報等の位置情報が関連付けられている場合に、その位置情報に基づいて関連度ＤＢを選択するものであってもよい。また、対象文書に、対象文書の作成日付が関連付けられている場合に、その日付に基づいて関連度ＤＢを選択するものであってもよい。
また、ユーザが複数の関連度ＤＢから１つを選択するものであってもよい。
（６）第３実施形態では、文書スコア算出サーバが複数の関連度ＤＢから１つを選択するものを説明し、第４実施形態では、属性情報に基づいて対象文書を抽出するものを説明したが、これに限定されない。文書スコア算出サーバが、例えば、ある人物の属性情報に基づいて抽出した文書から関連度ＤＢを作成し、新たに受け付けたその人物の文書を対象文書にして、文書スコアを算出してもよい。そのようにすることで、過去の文書に基づいて、対象文書が意外性を有するものであるか否かを、文書スコアにより判断でき、新たな文書からその人物の異常行動を検知しうるものにできる。
【符号の説明】
【００５４】
１，２０１，３０１，４０１  文書スコア算出サーバ
４    文書ＤＢ
１０，２１０，３１０，４１０  制御部
１３  形態素解析部
１４  語抽出部
１５  語ペア作成部
１７  関連度取得部
１８  対象語ペア抽出部
２０，２２０  文書スコア算出部
３０，３３０  記憶部
３１，３３１，３３１Ａ，３３１Ｂ  関連度ＤＢ
４０，４１  対象文書
５１，６１  キーワード
１００，２００，３００，４００  文書スコア算出システム
２１９  語スコア算出部
３１３  ＤＢ選択部
４１１  文書抽出部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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