(57)【要約】【課題】曖昧性を有する単語を特定すること。【解決手段】曖昧性判定装置１０は、複数の文書を記憶する文書記憶部１２と、判定対象の単語である対象語を取得する取得部１３と、文書記憶部１２に記憶されている複数の文書から、対象語を含む文書の集合である文書集合を抽出する抽出部１４と、文書集合に含まれる情報のばらつきの度合いを示す評価値を計算する計算部１７と、評価値に基づいて、対象語が曖昧性を有するか否かを判定し、判定結果を出力する判定部１８と、を備える。【選択図】図１
2017211688.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語の曖昧性を判定する曖昧性判定装置であって、
複数の文書を記憶する文書記憶手段と、
判定対象の単語である対象語を取得する取得手段と、
前記文書記憶手段に記憶されている前記複数の文書から、前記対象語を含む文書の集合である文書集合を抽出する抽出手段と、
前記文書集合に含まれる情報のばらつきの度合いを示す評価値を計算する計算手段と、
前記評価値に基づいて、前記対象語が曖昧性を有するか否かを判定し、判定結果を出力する判定手段と、
を備える曖昧性判定装置。
【請求項２】
前記計算手段は、前記文書集合に含まれる単語の種類に基づいて、前記評価値を計算する、請求項１に記載の曖昧性判定装置。
【請求項３】
前記計算手段は、前記文書集合に含まれる場所を示す場所名称に基づいて、前記評価値を計算する、請求項１又は請求項２に記載の曖昧性判定装置。
【請求項４】
前記計算手段は、前記文書集合に含まれるリンク情報に基づいて、前記評価値を計算し、
前記リンク情報は、ネットワーク上のデータの場所を示す情報である、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の曖昧性判定装置。
【請求項５】
前記対象語がイベントを示すイベント名称であり、
前記計算手段は、前記文書集合に含まれる前記イベントの開催期間を示す期間情報に基づいて、前記評価値を計算する、請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の曖昧性判定装置。
【請求項６】
前記判定結果に基づいて、曖昧性を有するか否かを示す曖昧性情報を前記対象語に付与する付与手段を更に備える、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の曖昧性判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、曖昧性判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの外出行動を支援するために、スマートフォン等の携帯端末を介して、観光スポット、地域に関連したイベント、及び地域に関連した商品（特産品）等の地域情報を提供する地域情報サービスがある。特許文献１に記載の技術では、ツイッター（登録商標）等のＳＮＳ（Social Networking Service）において、ユーザが投稿した文書から形態素解析により、イベント名称、開催場所、及び開催期間を組としたイベント情報（地域情報）が抽出される。特許文献１に記載の技術では、イベント名称に関する機械学習の結果に基づいて、固有表現を抽出することで、イベント名称が抽出される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２４５４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、文書に含まれる本来のイベント名称のうちの一部がイベント名称として抽出されることがある。例えば、本来のイベント名称が「レオナルド・ダビンチ特別展」であるにもかかわらず、「特別展」がイベント名称として抽出されることがある。また、特許文献１に記載の技術では、「飲み会」といった一般的に用いられる語句がイベント名称として抽出されることがある。このようなイベント名称は、当該イベント名称を抽出した文書におけるイベントとは異なるイベントにも用いられる可能性がある。上述のようなイベント名称は、複数のイベントに対して用いられ、１つのイベントを特定できない可能性がある。
【０００５】
イベント名称に限らず、複数の意味を持つ多義語が存在する。自然言語処理等の分野においては、このような曖昧性を有する単語に対して特別な処理を行うことがある。このため、曖昧性を有する単語を特定することが望まれている。
【０００６】
本発明は、曖昧性を有する単語を特定可能な曖昧性判定装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面に係る曖昧性判定装置は、単語の曖昧性を判定する装置である。曖昧性判定装置は、複数の文書を記憶する文書記憶手段と、判定対象の単語である対象語を取得する取得手段と、文書記憶手段に記憶されている複数の文書から、対象語を含む文書の集合である文書集合を抽出する抽出手段と、文書集合に含まれる情報のばらつきの度合いを示す評価値を計算する計算手段と、評価値に基づいて、対象語が曖昧性を有するか否かを判定し、判定結果を出力する判定手段と、を備える。
【０００８】
この曖昧性判定装置では、文書記憶手段に記憶されている複数の文書から対象語を含む文書の集合である文書集合が抽出される。対象語が曖昧性を有する多義語である場合、同一の意味で用いられた対象語を含む文書には同様の名詞、場所、期間、リンク情報、及びその他の単語等の情報が含まれる可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なる意味で用いられた対象語を含む文書には、それぞれ異なる場所、期間、リンク情報、及びその他の単語等の情報が含まれる可能性が高いと考えられる。つまり、対象語が曖昧性を有していれば、文書集合には、同じ対象語であっても異なる意味で用いられた対象語を含む文書が含まれ得るので、文書集合に含まれる情報にばらつきが生じ得る。この曖昧性判定装置では、文書集合に含まれる情報のばらつきの度合いを示す評価値が計算され、評価値に基づいて対象語が曖昧性を有するか否かが判定される。これにより、曖昧性を有する単語を特定することが可能となる。その結果、例えば、曖昧性を有する単語に対して特別な処理等を行うことができ、サービスの向上が可能となる。
【０００９】
計算手段は、文書集合に含まれる単語の種類に基づいて、評価値を計算してもよい。同一の意味で用いられた対象語を含む文書には、それぞれ同様の単語が含まれる可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なる意味で用いられた対象語を含む文書には、それぞれ異なる単語が含まれる可能性が高いと考えられる。つまり、対象語が曖昧性を有していれば、異なる意味で用いられた対象語を含む文書が含まれ得るので、文書集合に含まれる単語の種類の数が増加する可能性が高いと考えられる。このため、例えば、単語の種類のばらつきを評価値として用いることができる。このように、単語の種類に基づいて計算された評価値を用いて、曖昧性を有する単語を特定することが可能となる。
【００１０】
計算手段は、文書集合に含まれる場所を示す場所名称に基づいて、評価値を計算してもよい。文書には、場所の名称である場所名称が含まれていることがある。同一の意味で用いられた対象語を含む文書に登場する場所名称によって示される場所は、同一であるか、地理的に近い可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なる意味で用いられた対象語を含む文書において登場する場所名称によって示される場所は、異なる場所であり、地理的に離れている可能性が高いと考えられる。つまり、対象語が曖昧性を有していれば、異なる意味で用いられた対象語を含む文書が含まれ得るので、文書集合に含まれる場所名称によって示される場所のばらつきが増加する可能性が高いと考えられる。このため、例えば、場所のばらつきを評価値として用いることができる。このように、場所名称に基づいて計算された評価値を用いて、曖昧性を有する単語を特定することが可能となる。
【００１１】
計算手段は、文書集合に含まれるリンク情報に基づいて、評価値を計算してもよい。リンク情報は、ネットワーク上のデータの場所を示す情報であってもよい。文書には、リンク情報が含まれていることがある。同一の意味で用いられた対象語を含む文書に含まれるリンク情報によって示されるリンク先には、同様の単語が含まれる可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なる意味で用いられた対象語を含む文書に含まれるリンク情報によって示されるリンク先には、互いに異なる単語が含まれる可能性が高いと考えられる。つまり、対象語が曖昧性を有していれば、異なる意味で用いられた対象語を含む文書が含まれ得る。このため、文書集合に含まれるリンク情報のリンク先において用いられる単語の種類の数が増加し、またリンク情報自体にばらつきが生じる可能性が高いと考えられる。このように、リンク情報に基づいて計算された評価値を用いて、曖昧性を有する単語を特定することが可能となる。
【００１２】
対象語がイベントを示すイベント名称であってもよい。計算手段は、文書集合に含まれるイベントの開催期間を示す期間情報に基づいて、評価値を計算してもよい。イベントに関する文書には、イベントの開催期間を示す情報である期間情報が含まれている可能性がある。同一のイベントに関する文書であれば、それぞれの文書に含まれる期間情報によって示される期間は同一である可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なるイベントに関する文書であれば、それぞれの文書に含まれる期間情報によって示される期間は、同一でない可能性が高いと考えられる。つまり、イベント名称が曖昧性を有していれば、文書集合には異なるイベントに関する文書が含まれ得るので、文書集合に含まれる期間情報によって示される期間のばらつきが増加する可能性が高いと考えられる。このため、例えば、期間のばらつきを評価値として用いることができる。このように、期間情報に基づいて計算された評価値を用いて、曖昧性を有する単語を特定することが可能となる。
【００１３】
上記曖昧性判定装置は、判定結果に基づいて、曖昧性を有するか否かを示す曖昧性情報を対象語に付与する付与手段を更に備えてもよい。この場合、対象語が曖昧性を有するか否かを曖昧性情報によって識別することができる。このため、例えば、曖昧性を有する単語に対して特別な処理を行う場合には、曖昧性情報に基づいて、処理対象となる単語を選択することが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、曖昧性を有する単語を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】曖昧性判定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図１の曖昧性判定装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】曖昧性判定処理前のイベント情報管理テーブルの一例を示す図である。
【図４】単語に基づく評価値の計算方法を説明するための図である。
【図５】リンク情報に基づく評価値の計算方法を説明するための図である。
【図６】期間情報に基づく評価値の計算方法を説明するための図である。
【図７】曖昧性判定処理後のイベント情報管理テーブルの一例を示す図である。
【図８】図１の曖昧性判定装置が行う曖昧性判定方法の一連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】
【００１６】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１７】
図１は、曖昧性判定装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示される曖昧性判定装置１０は、単語の曖昧性を判定する装置である。単語の曖昧性とは、単語が複数の意味を有することである。つまり、曖昧性を有する単語は、多義語である。本実施形態では、判定対象の単語としてイベント名称が用いられる。イベント名称は、イベントの名称を示す文字列である。このイベントは、所定の開催場所で、所定の開催期間において行われる。曖昧性を有するイベント名称とは、複数の意味を有するイベント名称、つまり複数のイベントに対して用いられるイベント名称であり、一意にイベントを識別することができないイベント名称である。
【００１８】
曖昧性判定装置１０は、機能的には、イベント情報記憶部１１と、文書記憶部１２と、取得部１３と、抽出部１４と、リスト生成部１５と、場所情報記憶部１６と、計算部１７と、判定部１８と、付与部１９と、を備えている。曖昧性判定装置１０は、例えば、図２に示されるハードウェアによって構成されている。
【００１９】
図２は、曖昧性判定装置１０のハードウェア構成を示す図である。図２に示されるように、曖昧性判定装置１０は、物理的には、１又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１０３と、データ送受信デバイスである通信モジュール１０４と、ハードディスク及びフラッシュメモリ等の補助記憶装置１０５と、キーボード等のユーザの入力を受け付ける入力装置１０６と、ディスプレイ等の出力装置１０７と、を備えるコンピュータとして構成されている。図１に示される曖昧性判定装置１０の各機能は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２等のハードウェア上に１又は複数の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、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信モジュール１０４、入力装置１０６、及び出力装置１０７を動作させるとともに、ＲＡＭ１０２及び補助記憶装置１０５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。
【００２０】
再び図１を参照して、曖昧性判定装置１０の各機能の詳細を説明する。イベント情報記憶部１１は、複数のイベント情報を記憶するイベント情報記憶手段として機能する。イベント情報は、イベントに関する情報であり、イベント情報記憶部１１に予め準備されている。例えば、複数のユーザがそれぞれ文書を投稿し、投稿された文書を閲覧するコミュニケーションサービス（Social NetworkingService：ＳＮＳ）において投稿された文書からイベント情報が抽出され、抽出されたイベント情報がイベント情報記憶部１１に記憶される。ＳＮＳとしては、例えば、ツイッターが挙げられる。イベント情報の抽出は、公知の手法によって行われる。イベント情報記憶部１１は、イベント情報を管理するイベント情報管理テーブルを有している。
【００２１】
図３は、曖昧性判定処理前のイベント情報管理テーブルの一例を示す図である。図３に示されるように、各イベント情報は、「イベント名称」と、「曖昧性フラグ（曖昧性情報）」と、を含む。「イベント名称」は、イベントの名称を示す文字列である。図３の例では、イベント名称として「特別展」、「飲み会」、及び「横浜ビールフェスティバル２０１６」等が含まれている。「曖昧性フラグ」は、イベント名称が曖昧性を有する単語であるか否かを示す情報である。例えば、曖昧性フラグの値が「０」である場合、当該イベント名称は曖昧性を有しないことを示し、曖昧性フラグの値が「１」である場合、当該イベント名称は曖昧性を有することを示す。なお、文書から抽出された直後のイベント情報では、曖昧性フラグは値を有しない。
【００２２】
イベント情報は、「開催場所」と、「開催期間」と、を更に含んでいてもよい。「開催場所」は、イベント名称によって示されるイベントが開催される開催場所を示す開催場所情報であり、例えば、開催場所の名称を示す文字列である。開催場所情報は、開催場所を特定可能であればよく、開催場所の名称に代えて、開催場所を一意に識別可能なＩＤ（Identifier）が用いられてもよい。本実施形態では、このＩＤをＰＯＩ（Pointof Interest）  ＩＤと称する。「開催期間」は、イベント名称によって示されるイベントが開催される期間を示す期間情報である。
【００２３】
文書記憶部１２は、複数の文書を記憶する文書記憶手段として機能する。この文書は、例えば、ツイッター等のＳＮＳにおいて投稿された文書であり、ＳＮＳによっては、ツイート又はコメント等とも呼ばれる。複数の文書は、例えば定期的に外部のＳＮＳサーバから取得され得る。取得される文書は、例えば、所定の期間（例えば、１週間）分の文書であり、取得時において取得可能な最新の文書である。
【００２４】
取得部１３は、判定対象のイベント名称である対象イベント名称を取得する取得手段として機能する。具体的には、取得部１３は、イベント情報記憶部１１に記憶されている複数のイベント情報のうち、曖昧性フラグの値を有しないイベント情報を取得し、取得したイベント情報のイベント名称を対象イベント名称とする。取得部１３は、取得した対象イベント名称を抽出部１４に出力する。
【００２５】
抽出部１４は、文書記憶部１２に記憶されている複数の文書から文書集合を抽出する抽出手段として機能する。文書集合は、対象イベント名称を含む文書の集合である。抽出部１４は、例えば、対象イベント名称を用いて検索を行い、文書記憶部１２に記憶されている複数の文書から対象イベント名称を含む文書を抽出する。抽出部１４は、抽出した対象イベント名称を含む文書群を文書集合としてリスト生成部１５に出力する。
【００２６】
リスト生成部１５は、文書集合に含まれる単語のリストである単語リストを生成するリスト生成手段として機能する。リスト生成部１５は、形態素解析によって文書集合に含まれる各文書を単語（形態素）に分解し、これらの単語を含む単語リストを生成する。リスト生成部１５は、例えば、予め設定されたストップワードを取り除いて単語リストを生成してもよい。ストップワードとは、自然言語処理において、一般的である等の理由により処理対象外とする単語である。リスト生成部１５は、生成した単語リストを計算部１７に出力する。
【００２７】
場所情報記憶部１６は、複数の場所情報を記憶する場所情報記憶手段として機能する。場所情報は、ＰＯＩ  ＩＤと、場所名称と、位置情報と、が対応付けられた情報である。場所名称は、ＰＯＩ  ＩＤで識別される場所の名称である。位置情報は、ＰＯＩ  ＩＤで識別される場所の位置を示す情報である。
【００２８】
計算部１７は、文書集合に含まれる情報のばらつきの度合いを示す評価値を計算する計算手段として機能する。ここで、同一のイベントに関する文書であれば、それぞれの文書には同様の単語が含まれる可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なるイベントに関する文書であれば、それぞれの文書には異なる単語が含まれる可能性が高いと考えられる。つまり、対象イベント名称が曖昧性を有していれば、文書集合には異なるイベントに関する文書が含まれ得るので、文書集合において用いられる異なる単語の数（単語の種類の数）が増加する可能性が高いと考えられる。そこで、計算部１７は、例えば、文書集合に含まれる単語の種類に基づいて、評価値を計算する。計算部１７は、リスト生成部１５から受け取った単語リストに基づいて、単語の種類を導出し、評価値を計算する。
【００２９】
図４を参照して、単語に基づく評価値の計算方法を具体的に説明する。図４は、単語に基づく評価値の計算方法を説明するための図である。図４に示されるグラフは、単語リストに含まれる各単語の登場回数を示している。この例では、イベント名称「特別展」の評価値の計算方法を説明する。文書記憶部１２に記憶されている複数の文書には、「レオナルド・ダビンチ特別展」及び「特別展  真田丸」の２つのイベントに関連する文書が存在しているものとする。図４に示されるように、計算部１７は、単語リストに含まれる各単語の登場回数をカウントする。そして、計算部１７は、例えば、単語の種類の数を評価値とする。図４では、説明を簡単にするために、イベント名称に関連する単語に限定して示している。この場合、単語の種類は、「特別展」、「レオナルド」、「ダビンチ」、「真田」、及び「丸」の５種類であるので、評価値は５となる。
【００３０】
計算部１７は、単語の登場回数の分散を計算し、その値を評価値としてもよい。また、計算部１７は、各単語の登場回数をそれぞれ全単語の総数（総登場回数）で除算し、その除算結果を各単語の頻度とする。そして、計算部１７は、単語の頻度の分散を計算し、その値を評価値としてもよい。
【００３１】
また、計算部１７は、各単語を登場回数の多い順に並べ、各単語の順番と登場回数との積の総和を演算し、その演算結果を評価値としてもよい。図４に示される例では、「特別展」の登場回数は１００回であり、「レオナルド」の登場回数は４０回であり、「ダビンチ」の登場回数は３０回であり、「真田」の登場回数は２０回であり、「丸」の登場回数は１０回である。この場合、評価値は、４００（＝１×１００＋２×４０＋３×３０＋４×２０＋５×１０）となる。計算部１７は、各単語を頻度の高い順に並べ、各単語の順番と頻度との積の総和を演算し、その演算結果を評価値としてもよい。このように、単語の順番と登場回数又は頻度とを考慮することによって、単語の種類が多くなるにしたがって、評価値が大きくなる。
【００３２】
評価値の計算方法は、文書集合内の単語の種類に基づく方法に限られない。例えば、イベントに関する文書には、イベントに関連するＷｅｂページ等のリンク情報が含まれていることがある。リンク情報は、ネットワーク上のデータの場所（リンク先）を示す情報であり、例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）である。同一のイベントに関する文書であれば、それぞれの文書に含まれるリンク情報によって示されるリンク先には同様の単語が含まれる可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なるイベントに関する文書であれば、それぞれの文書に含まれるリンク情報によって示されるリンク先には異なる単語が含まれる可能性が高いと考えられる。つまり、対象イベント名称が曖昧性を有していれば、文書集合には異なるイベントに関する文書が含まれ得るので、文書集合に含まれるリンク情報のリンク先において用いられる異なる単語の数（単語の種類の数）が増加する可能性が高いと考えられる。
【００３３】
そこで、計算部１７は、文書集合に含まれるリンク情報に基づいて、評価値を計算する。具体的に説明すると、計算部１７は、単語リストからリンク情報を抽出する。計算部１７は、例えば、正規表現を用いて「ｈｔｔｐ：／／」等の文字列を含む単語をリンク情報として抽出する。計算部１７は、リンク情報によって示されるリンク先のデータを取得し、形態素解析によってデータに含まれる文書を単語（形態素）に分解する。この場合、計算部１７は、リンク先の単語について、上述の文書集合に含まれる単語の種類と同様にして評価値を計算する。
【００３４】
また、対象イベント名称が曖昧性を有していれば、リンク情報の数（リンク情報の種類の数）が増加する可能性が高いと考えられる。そこで、計算部１７は、リンク情報自体のばらつきを評価値として計算してもよい。この場合、計算部１７は、リンク情報全体ではなく、ドメイン情報等のリンク情報の一部を用いてもよい。
【００３５】
図５を参照して、リンク情報に基づく評価値の計算方法を具体的に説明する。図５は、リンク情報に基づく評価値の計算方法を説明するための図である。図５に示されるグラフは、単語リストに含まれる各リンク情報の登場回数を示している。図５に示されるように、計算部１７は、単語リストに含まれる各リンク情報の登場回数をカウントする。そして、計算部１７は、例えば、リンク情報の種類の数を評価値とする。図５の例では、リンク情報の種類は、「ｈｔｔｐ：／／○○」、「ｈｔｔｐ：／／△△」、「ｈｔｔｐ：／／××」、及び「ｈｔｔｐ：／／□□」の４種類であるので、評価値は４となる。
【００３６】
計算部１７は、リンク情報の登場回数の分散を計算し、その値を評価値としてもよい。また、計算部１７は、各リンク情報の登場回数をそれぞれ全リンク情報の総数（総登場回数）で除算し、その除算結果を各リンク情報の頻度とする。そして、計算部１７は、リンク情報の頻度の分散を計算し、その値を評価値としてもよい。
【００３７】
また、計算部１７は、各リンク情報を登場回数の多い順に並べ、各リンク情報の順番と登場回数との積の総和を演算し、その演算結果を評価値としてもよい。図５に示される例では、「ｈｔｔｐ：／／○○」の登場回数は５０回であり、「ｈｔｔｐ：／／△△」の登場回数は４０回であり、「ｈｔｔｐ：／／××」の登場回数は２０回であり、「ｈｔｔｐ：／／□□」の登場回数は１０回である。この場合、評価値は、２３０（＝１×５０＋２×４０＋３×２０＋４×１０）となる。計算部１７は、各リンク情報を頻度の高い順に並べ、各リンク情報の順番と頻度との積の総和を演算し、その演算結果を評価値としてもよい。このように、リンク情報の順番と登場回数又は頻度とを考慮することによって、リンク情報の種類が多くなるにしたがって、評価値が大きくなる。
【００３８】
また、イベントに関する文書には、イベントの開催場所を示す文字列（場所名称）が含まれている可能性がある。同一のイベントに関する文書であれば、それぞれの文書に登場する場所名称によって示される場所は同一であるか、地理的に近い可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なるイベントに関する文書であれば、それぞれの文書において登場する場所名称によって示される場所は、地理的に離れている可能性が高いと考えられる。つまり、対象イベント名称が曖昧性を有していれば、文書集合には異なるイベントに関する文書が含まれ得るので、文書集合に含まれる場所名称によって示される場所の地理的なばらつきが増加する可能性が高いと考えられる。そこで、計算部１７は、文書集合に含まれる場所名称に基づいて、評価値を計算してもよい。
【００３９】
具体的に説明すると、計算部１７は、単語リストに含まれる単語と、場所情報記憶部１６に記憶されている場所情報の場所名称と、を照合することによって、単語リストに含まれる単語から場所を示す単語を抽出する。計算部１７は、場所情報記憶部１６に記憶されている場所情報から、抽出した単語が示す場所の位置情報を取得する。計算部１７は、取得した位置情報のばらつきを評価値として計算する。計算部１７は、例えば、位置情報の分散を計算し、その値を評価値とする。計算部１７は、抽出した場所を示す単語について、上述の文書集合に含まれる単語の種類と同様にして評価値を計算してもよい。
【００４０】
また、イベントに関する文書には、イベントの開催期間を示す情報である期間情報が含まれている可能性がある。同一のイベントに関する文書であれば、それぞれの文書に含まれる期間情報によって示される期間は同一である可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なるイベントに関する文書であれば、それぞれの文書に含まれる期間情報によって示される期間は、同一でない可能性が高いと考えられる。つまり、対象イベント名称が曖昧性を有していれば、文書集合には異なるイベントに関する文書が含まれ得るので、文書集合に含まれる期間情報によって示される期間のばらつきが増加する可能性が高いと考えられる。そこで、計算部１７は、文書集合に含まれる期間情報に基づいて、評価値を計算する。
【００４１】
図６を参照して、期間情報に基づく評価値の計算方法を具体的に説明する。図６は、期間情報に基づく評価値の計算方法を説明するための図である。図６の（ａ）に示されるグラフは、単語リストに含まれる各期間情報の開始日の登場回数を示している。図６の（ｂ）に示されるグラフは、単語リストに含まれる各期間情報の終了日の登場回数を示している。
【００４２】
図６の（ａ），（ｂ）に示されるように、計算部１７は、単語リストに含まれる各期間情報の開始日及び終了日の登場回数をそれぞれカウントする。そして、計算部１７は、例えば、開始日の種類の数と終了日の種類の数との平均値を評価値とする。図６の例では、開始日の種類は、「２０１６／０３／０１」、「２０１３／０３／０５」、「２０１６／０３／１０」、及び「２０１６／０４／０１」の４種類であり、終了日の種類は、「２０１６／０４／０１」、「２０１６／０４／０２」、「２０１６／０４／１５」、及び「２０１６／０４／２０」の４種類であるので、評価値は４（＝（４＋４）／２）となる。
【００４３】
計算部１７は、開始日の登場回数の分散と終了日の登場回数の分散とをそれぞれ計算し、それらの平均値を評価値としてもよい。また、計算部１７は、各開始日の登場回数をそれぞれ全開始日の総数（総登場回数）で除算し、その除算結果を各開始日の頻度とし、各終了日の登場回数をそれぞれ全終了日の総数（総登場回数）で除算し、その除算結果を各終了日の頻度とする。そして、計算部１７は、開始日の頻度の分散と終了日の頻度の分散とをそれぞれ計算し、それらの平均値を評価値としてもよい。
【００４４】
また、計算部１７は、各開始日を登場回数の多い順に並べ、各開始日の順番と登場回数との積の総和を演算し、各終了日を登場回数の多い順に並べ、各終了日の順番と登場回数との積の総和を演算し、それらの演算結果の平均値を評価値としてもよい。図６に示される例では、開始日「２０１６／０３／０１」の登場回数は５０回であり、開始日「２０１３／０３／０５」の登場回数は３０回であり、開始日「２０１６／０３／１０」の登場回数は２０回であり、開始日「２０１６／０４／０１」の登場回数は５回である。終了日「２０１６／０４／０１」の登場回数は５０回であり、終了日「２０１６／０４／０２」の登場回数は４０回であり、終了日「２０１６／０４／１５」の登場回数は２０回であり、終了日「２０１６／０４／２０」の登場回数は１０回である。この場合、評価値は、２１０（＝｛（１×５０＋２×３０＋３×２０＋４×５）＋（１×５０＋２×４０＋３×２０＋４×１０）｝／２）となる。
【００４５】
計算部１７は、各開始日を頻度の高い順に並べ、各開始日の順番と頻度との積の総和を演算し、各終了日を頻度の高い順に並べ、各終了日の順番と頻度との積の総和を演算し、それらの演算結果の平均値を評価値としてもよい。このように、開始日及び終了日の順番と登場回数又は頻度とを考慮することによって、開始日及び終了日の種類が多くなるにしたがって、評価値が大きくなる。
【００４６】
計算部１７は、上述した各計算方法によって計算された評価値のいずれかを、対象イベント名称の評価値Ｖｅとする。また、計算部１７は、上述した各計算方法によって計算された評価値を組み合わせることによって、対象イベント名称の評価値Ｖｅを計算してもよい。例えば、計算部１７は、上述した各計算方法によって計算された評価値の重み付き和を対象イベント名称の評価値Ｖｅとする。計算部１７は、対象イベント名称の評価値Ｖｅを判定部１８に出力する。
【００４７】
判定部１８は、評価値Ｖｅに基づいて、対象イベント名称が曖昧性を有するか否かを判定し、判定結果を出力する判定手段として機能する。判定部１８は、評価値Ｖｅと予め定められた閾値とを比較することによって、対象イベント名称が曖昧性を有するか否かを判定する。具体的には、判定部１８は、評価値Ｖｅが閾値よりも大きい場合に対象イベント名称が曖昧性を有すると判定し、評価値Ｖｅが閾値以下である場合に対象イベント名称が曖昧性を有しないと判定する。判定部１８は、対象イベント名称が曖昧性を有するか否かを示す判定結果を付与部１９に出力する。
【００４８】
付与部１９は、判定結果に基づいて、曖昧性フラグを対象イベント名称に付与する付与手段として機能する。具体的には、付与部１９は、イベント情報記憶部１１に記憶されている複数のイベント情報のうち、対象イベント名称を含むイベント情報に曖昧性フラグを付与する。付与部１９は、判定結果が曖昧性を有することを示す場合に、イベント情報に「１」の値を有する曖昧性フラグを付与し、判定結果が曖昧性を有しないことを示す場合に、イベント情報に「０」の値を有する曖昧性フラグを付与する。
【００４９】
図７を参照して、曖昧性判定装置１０による曖昧性判定の処理結果の一例を説明する。図７は、曖昧性判定装置１０による曖昧性判定処理後のイベント情報管理テーブルの一例を示す図である。図７に示されるように、イベント名称が「特別展」及び「飲み会」であるイベント情報では、曖昧性フラグの値として「１」が設定されている。一方、イベント名称が「横浜ビールフェスティバル２０１６」であるイベント情報では、曖昧性フラグの値として「０」が設定されている。
【００５０】
次に、図８を参照して、曖昧性判定装置１０における曖昧性判定方法の一連の処理を説明する。図８は、曖昧性判定装置１０が行う曖昧性判定方法の一連の処理を示すフローチャートである。図８に示される一連の処理は、例えば、新たなイベント情報が抽出され、イベント情報記憶部１１に記憶されたことに応じて開始される。なお、文書記憶部１２には、最新の所定期間分の文書がＳＮＳサーバ等から取得されて、記憶されている。
【００５１】
まず、取得部１３が、イベント情報記憶部１１に記憶されている複数のイベント情報から対象イベント名称を取得する（ステップＳ１１）。具体的には、取得部１３は、イベント情報記憶部１１に記憶されている複数のイベント情報のうち、曖昧性フラグの値を有しないイベント情報を取得し、取得したイベント情報のイベント名称を対象イベント名称とする。そして、取得部１３は、取得した対象イベント名称を抽出部１４に出力する。
【００５２】
続いて、抽出部１４は、文書記憶部１２に記憶されている複数の文書から文書集合を抽出する（ステップＳ１２）。具体的には、抽出部１４は、対象イベント名称を用いて検索を行い、文書記憶部１２に記憶されている複数の文書から対象イベント名称を含む文書を抽出する。そして、抽出部１４は、抽出した対象イベント名称を含む文書群を文書集合としてリスト生成部１５に出力する。
【００５３】
続いて、リスト生成部１５は、単語リストを生成する（ステップＳ１３）。具体的には、リスト生成部１５は、形態素解析によって文書集合に含まれる各文書を単語に分解し、これらの単語を含む単語リストを生成する。そして、リスト生成部１５は、生成した単語リストを計算部１７に出力する。
【００５４】
続いて、計算部１７は、文書集合に含まれる情報のばらつきの度合いを示す評価値Ｖｅを計算する（ステップＳ１４）。計算部１７は、例えば、リスト生成部１５から受け取った単語リストから、単語の種類、リンク情報、場所、及び期間を抽出し、これらの情報に基づいて評価値Ｖｅを計算する。そして、計算部１７は、評価値Ｖｅを判定部１８に出力する。
【００５５】
続いて、判定部１８は、評価値Ｖｅに基づいて、対象イベント名称が曖昧性を有するか否かを判定し、判定結果を出力する（ステップＳ１５）。具体的には、判定部１８は、評価値Ｖｅが予め定められた閾値よりも大きい場合に対象イベント名称が曖昧性を有すると判定し、評価値Ｖｅが閾値以下である場合に対象イベント名称が曖昧性を有しないと判定する。そして、判定部１８は、判定結果を付与部１９に出力する。
【００５６】
続いて、付与部１９は、判定結果に基づいて、イベント情報記憶部１１に記憶されている複数のイベント情報のうち、対象イベント名称を含むイベント情報に曖昧性フラグを付与する（ステップＳ１６）。具体的には、付与部１９は、判定結果が曖昧性を有することを示す場合に、イベント情報に「１」の値を有する曖昧性フラグを付与し、判定結果が曖昧性を有しないことを示す場合に、イベント情報に「０」の値を有する曖昧性フラグを付与する。
【００５７】
続いて、取得部１３は、イベント情報記憶部１１に記憶されている全てのイベント名称について、曖昧性の判定が行われたか否かを判定する（ステップＳ１７）。全てのイベント名称が判定されていないと判定された場合（ステップＳ１７；Ｎｏ）、ステップＳ１１〜ステップＳ１７が繰り返される。一方、ステップＳ１７において、全てのイベント名称が判定されたと判定された場合（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、曖昧性判定方法の一連の処理が終了する。
【００５８】
以上のようにして、対象イベント名称が曖昧性を有するか否かが判定され、判定結果に基づいて対象イベント名称を含むイベント情報に曖昧性フラグが付与される。
【００５９】
イベント情報の抽出技術では、本来のイベント名称の一部がイベント名称として抽出されることがある。例えば、「レオナルド・ダビンチ特別展」というイベントに関する文書が投稿された場合、「特別展」がイベント名称として抽出される場合がある。また、「飲み会」といった一般的に用いられる語句がイベント名称として抽出されることがある。このようなイベント名称は、抽出元文書に含まれていた本来のイベントとは異なるイベントに対しても用いられることがある。このように、イベント情報の抽出技術によって抽出されたイベント名称には、異なる複数のイベントを示すイベント名称が存在する。このような曖昧性を有するイベント名称を用いて文書を検索し、文書を抽出すると、本来のイベントとは異なるイベントに関する文書が抽出されるおそれがある。
【００６０】
これに対し、曖昧性判定装置１０では、文書記憶部１２に記憶されている複数の文書から対象イベント名称を含む文書の集合である文書集合が抽出される。対象イベント名称が曖昧性を有する場合、同一のイベントに対して用いられた対象イベント名称を含む文書には同様の名詞、場所、期間、リンク情報、及びその他の単語等の情報が含まれる可能性が高いと考えられる。一方、互いに異なるイベントに対して用いられた対象イベント名称を含む文書には、それぞれ異なる場所、期間、リンク情報、及びその他の単語等の情報が含まれる可能性が高いと考えられる。つまり、対象イベント名称が曖昧性を有していれば、文書集合には、同じ対象イベント名称であっても異なるイベントに対して用いられた対象イベント名称を含む文書が含まれ得るので、文書集合に含まれる情報にばらつきが生じ得る。そこで、曖昧性判定装置１０では、文書集合に含まれる情報のばらつきの度合いを示す評価値Ｖｅが計算され、評価値Ｖｅに基づいて対象イベント名称が曖昧性を有するか否かが判定される。これにより、曖昧性を有するイベント名称を特定することが可能となる。
【００６１】
その結果、曖昧性を有するイベント名称に対して、特別な処理等を行うことが可能となる。例えば、イベント情報記憶部１１が記憶しているイベント情報のうち、曖昧性を有するイベント名称を含むイベント情報を特定し、当該イベント情報を取り除くことによって、イベント名称を用いて検索を行った場合に意図しないイベントに関する文書が抽出される可能性を低減することができる。これにより、サービスの品質を向上することが可能となる。
【００６２】
また、文書集合に含まれる単語の種類に基づいて計算された評価値、文書集合に含まれる場所名称に基づいて計算された評価値、文書集合に含まれる期間情報に基づいて計算された評価値、及び、文書集合に含まれるリンク情報に基づいて計算された評価値の少なくともいずれかを用いて、曖昧性を有する単語を特定することが可能となる。
【００６３】
また、付与部１９は、判定結果に基づいて、曖昧性を有するか否かを示す曖昧性フラグを対象イベント名称に付与する。このため、対象イベント名称が曖昧性を有するか否かを曖昧性フラグによって容易に識別することができる。これにより、例えば、曖昧性を有する対象イベント名称に対して特別な処理を行う場合には、曖昧性判定方法の一連の処理を行うことなく、曖昧性フラグに基づいて、処理対象となる対象イベント名称を選択することが可能となる。
【００６４】
以上、本発明の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。例えば、判定対象の単語としてイベント名称以外の単語が用いられてもよい。この場合、イベント情報記憶部１１は、イベント名称に代えて、単語を示す文字列（単語名称）を記憶し、取得部１３は、判定対象の単語である対象語を取得する。また、抽出部１４は、文書記憶部１２に記憶されている複数の文書から、対象語を含む文書の集合である文書集合を抽出する。また、判定部１８は、評価値Ｖｅに基づいて、対象語が曖昧性を有するか否かを判定し、付与部１９は、曖昧性フラグを対象語に付与する。
【００６５】
また、対象イベント名称（対象語）はユーザによって直接入力されてもよい。この場合、イベント情報記憶部１１は、省略され得る。
【００６６】
また、計算部１７は、文書集合から直接単語を抽出してもよい。この場合、リスト生成部１５は省略され得る。
【００６７】
また、計算部１７は、文書集合に含まれる場所名称に基づいて評価値を計算しなくてもよい。この場合、場所情報記憶部１６は省略され得る。
【００６８】
文書集合に含まれる文書の数は、対象イベント名称によって異なることがある。上記実施形態において例示した評価値の計算方法では、文書集合に含まれる文書の数が評価値に影響を及ぼすことがある。そこで、計算部１７は、文書集合に含まれる全ての文書において重複して用いられている単語の割合を評価値として用いてもよい。この場合、計算部１７は、文書集合に含まれる全ての文書において重複して用いられている単語の数を、文書集合に含まれる全ての文書において用いられている全単語の総数で除算し、その除算結果を評価値とする。このように、文書集合に含まれる全ての文書において重複して用いられている単語の割合を用いることによって、文書集合に含まれる文書の数の影響が低減された評価値を計算することができる。
【００６９】
また、計算部１７は、文書集合に含まれる文書からランダムに選択されたＮ個の文書を用いて評価値を計算してもよい。Ｎは、予め定められた正の整数である。この場合、リスト生成部１５は、文書集合に含まれる文書から、Ｎ個の文書をランダムに選択し、選択した文書に含まれる単語の単語リストを生成してもよい。このように、対象イベント名称によらずに、評価値を計算するための文書の数をＮ個にすることができる。このため、文書集合に含まれる文書の数の影響が低減された評価値を計算することができる。
【００７０】
また、判定部１８は、出力装置１０７又は曖昧性判定装置１０の外部の装置に判定結果を直接出力してもよい。この場合、付与部１９は省略され得る。
【符号の説明】
【００７１】
１０…曖昧性判定装置、１２…文書記憶部（文書記憶手段）、１３…取得部（取得手段）、１４…抽出部（抽出手段）、１７…計算部（計算手段）、１８…判定部（判定手段）、１９…付与部（付与手段）。
【図１】
2017211688.tif 000003
【図２】
2017211688.tif 000004
【図３】
2017211688.tif 000005
【図４】
2017211688.tif 000006
【図５】
2017211688.tif 000007
【図６】
2017211688.tif 000008
【図７】
2017211688.tif 000009
【図８】
2017211688.tif 000010