(57)【要約】【課題】記事本文とコメントの両方を解析して調査したい事柄に限定した影響力を算出する。【解決手段】本発明は、入力された検索語に基づいて、取得した記事本文集合の各記事本文から検索語に関連する重要語を抽出し、記事本文に対応するコメント集合を、前記記事ページの記事本文に付与されたコメントを格納したコメント蓄積手段から取得し、コメント集合の各コメント毎に、該コメント内に重要語が含まれているほど値が高くなる影響力を求め、出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の検索語を記事本文に含む記事ページ集合について、閲覧者への影響力を算出する記事影響力算出装置であって、
記事ページを格納した記事本文蓄積手段と、
前記記事ページの記事本文に付与されたコメントを格納したコメント蓄積手段と、
入力された検索語に基づいて前記記事本文蓄積手段から記事本文集合を取得する検索手段と、
取得した前記記事本文集合の各記事本文から前記検索語に関連する重要語を抽出する重要語抽出手段と、
前記記事本文に対応するコメント集合を前記コメント蓄積手段から取得するコメント取得手段と、
前記コメント集合の各コメント毎に、該コメント内に前記重要語または前記検索語が含まれているほど値が高くなる影響力を求め、出力する影響力算出手段と、
を有することを特徴とする記事影響力算出装置。
【請求項２】
前記重要語抽出手段は、
前記記事本文中の前記検索語周辺の指定範囲に出現する名詞句を集計し、条件を満たす名詞句を重要語として抽出する手段を含む
請求項１記載の記事影響力算出装置。
【請求項３】
前記重要語抽出手段は、
前記記事本文中の前記検索語の周辺の文について、評価情報を含む評価文であるかを判定し、評価文である場合に評価対象および評価属性と判定された単語を抽出し、前記記事本文集合に含まれる該単語を集計し、所定の条件を満たす単語を重要語として抽出する手段を含む
請求項１記載の記事影響力算出装置。
【請求項４】
前記重要語抽出手段は、
前記記事本文集合の各記事本文をクラスタリング処理し、各クラスタからクラスタの特徴を表す主要語を抽出し、該記事本文集合に含まれる該主要語を集計し、所定の条件を満たす主要語を重要語として抽出する手段を含む
請求項１記載の記事影響力算出装置。
【請求項５】
前記影響力算出手段は、
前記各記事ページに対して、前記コメント集合に含まれる前記重要語または前記検索語の数が多い上位Ｎ件を影響のある単語として、前記影響力と共に記憶手段に出力する手段を含む
請求項１乃至４のいずれか１項記載の記事影響力算出装置。
【請求項６】
特定の検索語を記事本文に含む記事ページ集合について、閲覧者への影響力を算出して出力する装置における記事影響力算出方法であって、
検索手段が、入力された検索語に基づいて、記事ページを格納した記事本文蓄積手段から記事本文集合を取得する検索ステップと、
重要語抽出手段が、取得した前記記事本文集合の各記事本文から前記検索語に関連する重要語を抽出する重要語抽出ステップと、
コメント取得手段が、前記記事本文に対応するコメント集合を、前記記事ページの記事本文に付与されたコメントを格納したコメント蓄積手段から取得するコメント取得ステップと、
影響力算出手段が、前記コメント集合の各コメント毎に、該コメント内に前記重要語または前記検索語が含まれているほど値が高くなる影響力を求め、出力する影響力算出ステップと、
を行うことを特徴とする記事影響力算出方法。
【請求項７】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の記事影響力算出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする記事影響力算出プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の記事影響力算出プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記事影響力算出方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に係り、特に、個人が発信する記事の影響力を算出するための記事影響力算出方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。詳しくは、特定のキーワードを含む記事が読み手に与えた影響力を該記事に送信されたコメントを分析することにより算出する記事影響力算出方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ブログサービスやソーシャルネットワーキングサービスの普及により、誰でも容易に情報発信を行えるようになってきている。発信される記事には日々の日常生活についての記載も多く、製品やサービスを利用した体験・評価なども含まれている。また、発信された記事に対して閲覧者がコメントを付与することで、記事に対する感想を発信者に知らせることができる。そこで、製品やサービスについてのクチコミ情報が記載された記事と記事に付与されたコメントを分析することにより、クチコミ情報の量や、クチコミが閲覧者に与えた影響力を抽出することが可能となる。
【０００３】
従来技術として、ブログコミュニティを対象に、コメント、トラックバックの回数を集計し、情報発信者にブログコミュニティ内における貢献度を付与する技術がある（例えば、特許文献１参照）。当該技術は、記事のないように関係なく多くの閲覧者からコメントやトラックバックを受信しているほど貢献度が高くなる。
【特許文献１】特開２００７−１０２５０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来の技術は、集計されたコメントやトラックバックの回数を用いて貢献度を付与しているため、特定の製品やサービスに限定して、記事が閲覧者に与えた影響力を調査したい場合には、コメントやトラックバックの内容を解析して、特定の製品やサービスとの関連のあるものだけを抽出する必要がある。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、調査したい事柄に関連する検索語が記載された記事ページ集合から、記事本文とコメントの両方を解析して調査したい事柄に限定した影響力を算出することが可能な記事影響力算出方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体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】
図１は、本発明の原理構成図である。
【０００７】
本発明（請求項１）は、特定の検索語を記事本文に含む記事ページ集合に対して、閲覧者への影響力を算出する記事影響力算出装置であって、
記事ページを格納した記事本文蓄積手段２０と、
記事ページの記事本文に付与されたコメントを格納したコメント蓄積手段３０と、
入力された検索語に基づいて記事本文蓄積手段３０から記事本文集合を取得する検索手段４０と、
取得した記事本文集合の各記事本文から検索語に関連する重要語を抽出する重要語抽出手段６０と、
記事本文に対応するコメント集合をコメント蓄積手段３０から取得するコメント取得手段５０と、
コメント集合の各コメント毎に、該コメント内に重要語または検索語が含まれているほど値が高くなる影響力を求め、出力する影響力算出手段７０と、を有する。
【０００８】
また、本発明（請求項２）は、重要語抽出手段６０において、
記事本文中の検索語周辺の指定範囲に出現する名詞句を集計し、条件を満たす名詞句を重要語として抽出する手段を含む。
【０００９】
また、本発明（請求項３）は、重要語抽出手段６０において、
記事本文中の検索語の周辺の文について、評価情報を含む評価文であるかを判定し、評価文である場合に評価対象および評価属性と判定された単語を抽出し、記事本文集合に含まれる該単語を集計し、所定の条件を満たす単語を重要語として抽出する手段を含む。
【００１０】
また、本発明（請求項４）は、重要語抽出手段６０において、
記事本文集合の各記事本文をクラスタリング処理し、各クラスタからクラスタの特徴を表す主要語を抽出し、該記事本文集合に含まれる該主要語を集計し、所定の条件を満たす主要語を重要語として抽出する手段を含む。
【００１１】
また、本発明（請求項５）は、影響力算出手段７０において、
各記事ページに対して、コメント集合に含まれる重要語または検索語の数が多い上位Ｎ件を影響のある単語として、影響力と共に記憶手段に出力する手段を含む。
【００１２】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１３】
本発明（請求項６）は、特定の検索語を記事本文に含む記事ページ集合について、閲覧者への影響力を算出して出力する装置における記事影響力算出方法であって、
検索手段が、入力された検索語に基づいて、記事ページを格納した記事本文蓄積手段から記事本文集合を取得する検索ステップ（ステップ１）と、
重要語抽出手段が、取得した記事本文集合の各記事本文から検索語に関連する重要語を抽出する重要語抽出ステップ（ステップ２）と、
コメント取得手段が、記事本文に対応するコメント集合を、記事ページの記事本文に付与されたコメントを格納したコメント蓄積手段から取得するコメント取得ステップ（ステップ３）と、
影響力算出手段が、コメント集合の各コメント毎に、該コメント内に重要語または検索語が含まれているほど値が高くなる影響力を求め、出力する影響力算出ステップ（ステップ４）と、を行う。
【００１４】
本発明（請求項７）は、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の記事影響力算出装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる記事影響力算出プログラムである。
【００１５】
本発明（請求項８）は、請求項７記載の記事影響力算出プログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１６】
上述のように、本発明では（調査したい事柄に関する）特定の検索語を記事本文に含む記事ページ集合に対して、記事本文に出現する重要語を抽出し、この重要語あるいは検索語がコメントに含まれていれば検索語に関連があるコメントだと判断することで、調査したい事柄に限定した影響力を算出することが可能となる。
【００１７】
また、コメント内に検索語を含む場合だけでなく、検索語を含む記事本文の集合から検索語に関連すると思われる重要語を抽出し、この重要語が含まれている度合いを算出することで、影響力をより細かに付与することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１９】
図３は、本発明が対象とする記事ページの構成例を示す。本発明では、同図に示すように記事本文２０１とコメント２０２からなる記事ページ２００の集合を処理対象とし、各記事ページ２００における記事本文２０１とコメント２０２との意味的関連度合いを計算することにより、記事本文（コメントを記述した）が読み手に与えた影響力を算出する。
【００２０】
図４は、本発明の第１の実施の形態における記事影響力算出装置の構成を示す。
【００２１】
同図に示す記事影響力算出装置は、記事本文蓄積部２０、コメント蓄積部３０、検索部４０、コメント取得部５０、重要語抽出部６０、影響力算出部７０、影響力蓄積部８０から構成される。
【００２２】
記事本文蓄積部２０は、記事ページ２００を一意に区別する記事ＩＤ（例えば記事ページのＵＲＬ）に対応付けて、記事本文２０１を格納している。
【００２３】
コメント蓄積部３０は、コメントを記事本文蓄積部２０と同様に記事ＩＤと対応付けて格納している。
【００２４】
検索部４０は、検索語が入力されると、該検索語を含む記事本文２０１を記事本文蓄積部２０から取得し、記事本文集合を重量語抽出部６０へ渡し、記事ＩＤ集合をコメント取得部５０に渡す。なお、入力される検索語は一語に限定せず、複数の検索語が指定されても構わない。
【００２５】
コメント取得部５０は、検索部４０から記事ＩＤ集合を受け取ると、コメント蓄積部３０から記事ＩＤ毎に対応付けられたコメント集合を取得し、影響力算出部７０に渡す。この際、記事ページの所有者が付与したコメントは排除する。
【００２６】
重要語抽出部６０の処理を図５に沿って説明する。
【００２７】
重要語抽出部６０は、検索部４０から記事本文集合を受け取り、処理を開始する。記事本文集合の各記事には検索語が含まれているため、まず、各記事本文を形態素解析により単語に分割し、検索語周辺の指定範囲から名詞を抽出する（ステップ４０１）。指定範囲は、検索語の前後の文字数や形態素数などが指定される。また、連続して出現する名詞を１つの名詞として扱ってもよい。各記事本文に対して、ステップ４０１で得られた名詞毎に集計を行い、メモリ（図示せず）に格納する（ステップ４０２）。メモリ（図示せず）内の集計された名詞が条件を満たすかどうか判定し、所定の条件を満たす名詞を重要語として抽出する（ステップ４０３）。条件としては、「集計値の上位Ｋの語」や「記事本文集合のＫ割以上に出現する語」、単に「Ｋ回以上出現する語」といったものが予め与えられる。
【００２８】
影響力算出部７０の動作を図６に沿って説明する。
【００２９】
影響力算出部７０は、重要語抽出部６０から重要語を受け取り、コメント取得部５０から各記事ページに対応付けられたコメント集合を受け取り、処理を開始する。
【００３０】
まず、コメント取得部５０から受け取った記事ＩＤを全て取得し、順次記事毎の処理を行う。未処理の記事ＩＤがあれば（ステップ７０１、Ｙｅｓ）、未処理の記事ＩＤに対応するコメントの集合を取得する。記事ＩＤ毎に重要語の数を集計するため、全ての重要語及び検索語に対する集計値を０に初期化する（ステップ７０２）。次に、コメント集合に未処理のコメントがあれば（ステップ７０３、Ｙｅｓ）、コメントに重要語あるいは検索語が含まれるかどうか調べ、含まれる重要語及び検索語についてそれぞれ集計を行う（ステップ７０４）。処理中の記事ＩＤに対応するコメントを順次処理し、全て処理し終わると、重要語及び検索語の数を用いて影響力を算出し、影響力蓄積部８０に影響力及び重要語の上位Ｎ件について集計値と共に格納する（ステップ７０５）。
【００３１】
例えば、記事ページｄにおける影響力は以下の式で求めることができる。
【００３２】
【数１】
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ここで、ＱＷｉ（ｉ＝１〜Ｎ）は検索語、ＩＷｊ（ｊ＝１〜Ｍ）は重要語である。Count（ＱＷｉ）は検索語ＱＷｉが記事ページｄに付与されたコメント集合に出現した回数、Count（ＩＷｊ）は重要語ＩＷｊが記事ページｄに付与されたコメント集合に出現した回数である。また、ｐ（ＱＷｉ）は検索語ＱＷｉに対する重み、ｑ（ＩＷｊ）は重要語ＩＷｊに対する重みを示す。検索語に対する重みは、検索語が複数与えられた場合にユーザが予め設定することを想定している。また、重要語の重みは記事本文から重要語を抽出する際に順位付けを行い、順位が高いほど高い重みになるよう適当な関数により自動的に設定することが可能である。α、βは、検索語と重要語の影響力の強さを調整するパラメータである。係数α、βの値については、固定値以外に、いくつかの選択肢からユーザが好みに応じて選択した値を与えるなど、可変値とすることも可能である。例えば、α＝１、β＝０の場合は、ユーザが入力した検索語が含まれるコメントだけが影響力に反映され、検索語に対する厳密な影響力を得ることができる。βの値を高くするにつれ、検索語に対する厳密性は低くなるが、より広い意味範囲での影響力を得ることができる。
【００３３】
図７は、本発明の第１の実施の形態における影響力蓄積部の格納例である。
【００３４】
影響力蓄積部８０は、記事ＩＤ８１に対応付けて、影響力算出部７０で算出された影響力８２及び上位Ｎ件の重要語８３を格納する。重要語はＮ件に満たない場合、含まれる重要語のみが格納される。例えば、記事ＩＤ"０００２"において、影響力が「７０」、重要語としては、「レンジ」が８回、「麺」が３回、コメント内に出現していたことを示している。
【００３５】
［第２の実施の形態］
本実施の形態では、重要後抽出部６０において、評価文であるかどうかを用いた処理例を説明する。本発明が対象とする記事ページの構成及び、記事影響力算出装置の構成は第１の実施の形態と同様であるのでその説明を省略する。
【００３６】
図８は、本発明の第２の実施の形態における重要語抽出部の処理のフローチャートである。
【００３７】
重要語抽出部６０は、検索部４０から記事本文集合を受け取り、処理を開始する。記事本文集合の各記事には、検索語が含まれているため、まず、各記事本文を文単位に区切り、検索語を含む前後Ｋ文を抽出する（ステップ５０１）。各文において、文内に評価対象と評価表現の組、あるいは評価対象、評価属性、評価表現の組が存在するか調べる（ステップ５０２）。評価文の例として、「りんごがおいしい」という文では、評価の対象となっているのが「りんご」であり、その評価として「おいしい」という単語が評価表現となる。また、「焼き鳥のたれがおいしい」という文では、評価対象が「焼き鳥」であり、焼き鳥の属性である「たれ」が評価属性、評価として「おいしい」が評価表現となる。評価文であるかどうかの判定については、従来技術を利用するものとし、ここでは詳細な説明を省く。
【００３８】
各記事本文に対して、上記のステップ５０１、ステップ５０２の処理を実行し、抽出された評価対象及び評価属性毎に集計を行う（ステップ５０３）。集計された単語が所定の条件を満たすかどうか判定し、条件を満たす名詞を重要語として抽出する（ステップ５０４）。条件としては、「集計値の上位Ｋ件の語」といったものが予め与えられる。
【００３９】
記事本文から評価文を選び出し、評価文に出現する単語を重要語として抽出することにより、コメント内に評価に関係ある単語が多く用いられている場合に、高い影響力を付与することができる。
【００４０】
［第３の実施の形態］
本実施の形態では、重要語抽出部６０において、記事本文をクラスタリングし、各クラスタの主要語を重要語として抽出する例を説明する。本発明が対象とする記事ページの構成及び、記事影響力算出装置の構成は第１の実施の形態と同様であるのでその説明を省略する。
【００４１】
図９は、本発明の第３の実施の形態における重要語抽出部の処理のフローチャートである。
【００４２】
重要語抽出部６０は、検索部４０から記事本文集合を受け取り、処理を開始する。まず、記事本文をクラスタリング処理する（ステップ６０１）。簡単にテキストのクラスタリング処理の一例を説明する。テキストを形態素解析技術により単語に分解し、各単語に重みを付与した文書ベクトルを生成する。次に文書ベクトル間の類似度をコサイン類似度により求め、類似している文書を順次まとめていく。
【００４３】
次に、生成されたクラスタから、特定の単語の重みが似通っており、クラスタ内で重みが高く共通して出現する単語を主要語として抽出する（ステップ６０２）。
【００４４】
各記事本文に対して上記のステップ６０１、６０２の処理を実行し、主要語毎に集計を行う（ステップ６０３）。集計された主要語が所定の条件を満たすかどうか判定し、条件を満たす主要語を重要語として抽出する（ステップ６０４）。条件としては、「集計値の上位Ｋ件の語」や「閾値以上の重みを持つ主要語」といったものが予め与えられる。
【００４５】
なお、クラスタリング処理には様々な方式があり、上記クラスタリング方法に限定することなく、様々なクラスタリング手法が適用可能である。
【００４６】
クラスタリングを行うことにより、出現回数はそれ程高くないが、クラスタ内で特徴的な単語（主要語）を重要語として抽出することができ、コメント内に主要語が多く用いられている場合に、高い影響力を付与することができる。
【００４７】
なお、重要語抽出部６０の処理は、上記の第１〜第３の実施の形態の処理方法を１つまたは複数組み合わせて実施することも可能である。
【００４８】
また、上記の記事影響力算出装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、記事影響力算出装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００４９】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００５０】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明の記事ページの記事本文とコメントの意味的関連度合いに基づいて、読み手に与えた影響力を算出する技術を、ブログやＷｅｂ検索やデータベースに蓄積されているデータの検索に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明が対象とする記事ページの構成例である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における記事影響力算出装置の構成図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における重要語抽出部の処理のフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態における影響力算出部の処理のフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施の形態における影響力蓄積部の格納例である。
【図８】本発明の第２の実施の形態における重要語抽出部の処理のフローチャートである。
【図９】本発明の第３の実施の形態における重要語抽出部の処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００５３】
２０  記事本文蓄積手段、記事本文蓄積部
３０  コメント蓄積手段、コメント蓄積部
４０  検索手段、検索部
５０  コメント取得手段、コメント取得部
６０  重要語抽出手段、重要語抽出部
７０  影響力算出手段、影響力算出部
【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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