キーワード自動抽出システム「言選 web」
前田朗（まえだあきら）
２）重要性の高い順に並べかえる、という２ステ
はじめに ～「言選 Web」へようこそ～ップの処理を行っている。ここでは、最初のステップである用語抽出をみていくことにしよう。

文章中の重要なキーワードをあらかじめ示して「言選 Web」における用語の抽出手法は大きくくれれば、概要をすぐにつかめるのにと思ったこ２種類にわかれる。ひとつは文章をいったん形態とはないであろうか。また、複数の文章を情報工素（語の最小単位）まで分割して、その上で断片学的に比較したいと思ったことは？ 「言選Web」をつなぐように用語を組み立てる手法。そして、は文章からその概要をつかめるキーワードを取りもうひとつは用語になりえない単語（もしくは文出す Web 上のサービスである。これは、日本語の字）を消去し、残ったものを取り出す手法である。

みならず、中文、西ヨーロッパの各言語（英語な形態素解析ソフトと用語の「まとめあげ」

ど）にも対応している。
「言選 Web」自体は Web アプリケーションであまずは、形態素から用語にまとめあげる方法をるが、そのエンジン部分や、Windows 用プログラ説明しよう。形態素は前述のように語の最小単位ムをフリーソフトとして配布している。Perl モジのことである。日本語では文章を形態素に分割すュール"TermExtract"、Windows アプリケーションるソフトとして、茶筅、和布蕪がある。
「わかち書"termex"、テキストマイニングツール"termmi"からきパッチ」を当てた案山子は文章から単語への分なる、まさに「言選 Web」ファミリーともいうべ

割を高速に行えるが、出力が形態素とは限らない。

き一群のソフトウェアである。

試しに「漢字文献情報処理研究」という語を形

本稿では「言選 Web」をはじめとするこれらの態素解析ソフトにかけてみよう。和布蕪では次の専門用語自動抽出システムについて、基礎理論か４つの形態素に分解される。

ら活用法までを紹介する。

漢字（名詞,一般）、文献（名詞,一般）、情報処理、研究（名詞,サ変接続）（名詞,一般）第一章と第二章は、基礎理論である。第三章と第四章では、専門用語自動抽出システムを実際に使いこなすための情報を提供する。もし、「言選

キーワードとして「漢字文献情報処理研究」がWeb」の活用法だけを知りたければ、第三章から一語で出て欲しいのに、これでは用語の単位としお読みいただくこともできる。て小さすぎる。形態素解析ソフトは、複合語に対読後は「言選Web」

応したものではないといえる。

(http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/)にアクセスし、そのそこで「言選 Web」では個々の形態素を用語レ有効性をぜひ確かめていただきたい。

ベルにまとめあげる。その基本ルールは、名詞の形態素（単名詞）が連続した場合に、それをまと第一章 用語抽出手法あれこれめて複合名詞とみなすことである。
上記の例では、どの形態素も全て名詞である。

「言選 Web」では、１）文章から用語を抽出し、よって全ての形態素を連結でき、「漢字文献情報処
1

理研究」と、一語にまとめあげることができる。

このルールで「ICTCLAS/nx 的/u 介绍 /vn 及英文の場合は、既に単語の区切りが行われてい/c 说 明/v」を試していただきたい。
「ICTCLASるので、品詞のタグ付けがされていればよい。こ的介绍」と用語抽出されるはずである。の品詞のタグ付けを行うのが、POS Tagger というカタカナと漢字熟語のみ抽出すると種類のソフトである。英語の場合は、Brill's Taggerという POS Tagger をフリーで入手できる。まとめ日本語の場合、カタカナと漢字熟語の並びを抽あげのルールは日本語と比べて複雑になるが、基出するだけでキーワード候補になりえてしまう。

本的な考えは同じである。

これは、キーワードの多くは名詞であることから、名詞候補を取り出したとも考えられる。

中文では"ICTCLAS"を使う

たしかに、カタカナは外来の名詞に使われるこ

中文では、中国科技院の Windows ソフトとが多い。また、漢字熟語は文章中の使われ方に"ICTCLAS"で、品詞分割と品詞タグ付けを行える。

よらず、熟語部分だけ切り出すと名詞としても扱「计算所汉语词法分析系统计算所汉语词法分析系统」
计算所汉语词法分析系统」とあるが、これは形態素解析ソフトと同義であろう。なお、Web 版もえてしまう。次の例を見てみよう。
『日本語の場合、カタカナと漢字熟語を抽出あり、以下の URL にて試すことができる。

するだけでキーワードになり得る。
』｜

http://mtgroup.ict.ac.cn/~zhp/ICTCLAS.htm（カタカナと漢字熟語のみ抽出）
実際に、「ICTCLAS 的介绍及说明」を処理した↓

結果は次のとおり（/nx などは品詞情報）である。

『日本語 場合 カタカナ 漢字熟語 抽

ICTCLAS/nx 的/u 介绍 /vn 及/c 说明/v

出 キーワード』
特に「抽出する」が「抽出」の部分だけみるとさて、中文の場合は各形態素を次のとおりまと名詞扱いできることを確認いただきたい。上記のめあげる。例外の少ないシンプルなルールである

例では「場合」がノイズになるが、それ以外はキが、人民日報で試したところ、人手で指定した用ーワードらしき用語を抽出できていると思う。

語の 50％強を取り出すことができた。


文章を特定の語で分けてみる

名詞に類する語(ng n nr ns nt nz nx vn an i j) *以

情報検索システムでは、キーワードの自動切り後「名詞」出しを行う際に、キーワードとしてふさわしくな→ 名詞、形容詞、助詞、后接成分、連詞（和、い語を、あらかじめストップワードとして指定す与）に結合する。複合語の先頭になる。

る。もし、キーワードになりえない語を文章から形容詞(ag, a)はずしていけば、残った語はキーワードとなる可→ 形容詞、助詞、后接成分、連詞（和、与）

能性が高いといえないであろうか。もちろん、ノに結合する。複合語の先頭になる

イズは多いが、それは後述の重要度順の用語並べ助詞(u), 后接成分(k)替えにより、判別できる。

→ 名詞、形容詞に結合する


例えば、"I have a chinese journal"という英文であ連詞(c)るが、情報検索システムで使われるストップワー→ 和,与の場合のみ。名詞に結合する。
ドを除いていくと、"chinese journal"だけが残る。

区別詞(b)

シンプルだが有効に働くことがわかるかと思う。

→ 名詞, 助詞、連詞（和、与）に結合する。

中文に関しては、「言選 Web」オリジナルのス複合語の先頭になるトップワードリストを作成した。
「動詞」となりえる形態素を全てストップワードにするなど機械的
2

な方法も試したが、人手により選定したストップた数値としては 2 倍になってしまう。その調整とワードがより効果的であった。中国語は品詞種別して対数の計算を行う。また、全ての文献に含まや活用、時制が見た目には区別できないことが多れる用語は、対数の計算を行うと 0 になる

い。実際の文中では[述語][目的語]という並びでも、(log(1)=0)ため、その調整のために 1 を加える。

抽出されたものが十分キーワードとして通用する。

最後に式の形でまとめると以下のとおりである。

つまり英文の場合”write a letter”という語がキーワ

後述のtermmi ではTF-IDF法もサポートしている。
TF-IDF の重要度 =ードとしては不適格で”writing a letter”となればキ用語の出現頻度 x (log (総文献数 / 該当の用語を含む文献数) + 1)ーワードとして適格となるが、中文ではどちらも“写信”ということである。文章の内容が手紙を書くことに関してであれば文章中の品詞に左右さFLR が「言選 Web」の基本れず、”写信”はキーワードとして適格といえる[2]。
中文では、文章中の品詞のキーワード抽出に与次に「言選 Web」がメインで用いている FLR をえる影響が、日本語や西欧言語に比べて弱い。逆紹介する[1]。用語は単名詞そのものか複数の単名に言えばストップワードによる用語抽出の特性を詞を組み合わせて作られる。この理論では、他の生かせる言語であるといえる。

単名詞と連結して複合語をなすことが多い単名詞ほど、文書中で重要な概念を示すと考える。

第二章 大事な用語から並べてみよう

簡単な例で、「漢字文献情報処理」を考える。この語は次のとおり 5 つの単名詞に分割できる。こオーソドックスな TF-IDF 法の際、それぞれの単語が他とどれだけ結びつくかを文章中から統計をとり、次のとおりわかったも重要なキーワードをランク付けするオーソドッのとする。

クスな手法が、TF-IDF 法である。TF は Term

単語前の語に連接Frequency、IDF は Inverted Document Frequency の

漢字

２後の語に連接３略である。これは、ある文献中に多く出てくる用文献

３４

語は重要だが、一般的な語は除外するという考え

情報４５による。文献中に多く出てくる語は出現回数を数処理２０えれば求められるが、一般的な用語を低くランク研究０３づけるのはどのように行っているのであろうか。

用語の重要度はこれらの 10（単名詞ｘ2）の数

たとえば用語「漢字情報」が全 8 つの文献中、3値の平均から求める。平均値は、相乗平均が相和つの文献に使われていたとする。この情報を元に平均よりもより効果的なため、「言選 Web」では確率の考えを使えば、「漢字情報」がどのくらい一相乗平均を用いている。なお、相乗平均をとる際般的な用語かを示せる。今回の例の場合は、3/8 でに、連接した回数が 0 回の単名詞に対応するため、ある。この確率が低い、つまり小さい値ほど一般実際には各回数に 1 を加算した値を用いている。

的な用語と判断できる。しかし、用語の出現頻度こうして得られた単名詞の連接情報に、用語のでは大きい値ほど重要性が高いため、このままで出現頻度をかけたものが「言選 Web」の重要度では両者を掛け合わせることができない。

ある。出現頻度(Frequency)に左(Left)と右(Right)のそこで、確率の逆数を用いる。先の例では確率語の連接情報を組み合わせて使うため、これをが 3/8 だが、これを反転させて 8/3 にするといFLR と呼ぶ。

うことである。しかし、このままでも十分ではな

中文は「文字」も使える

く、100 万件中 1 件も、100 万件中 2 件も、一般的ではない用語として大差がない。しかし、得られ漢字は一字一字が意味を持つ「表意文字」とし3て使われることが多い。日本語の場合は形態素、イトで示せるか」、
つまり情報の多様性を示す指標

英文の場合は単語を、用語の最小単位とし重要度である。パープレキシティはエントロピーを 2 のの計算に用いた。しかし、中文の場合は、用語のべき乗した数値のことであり、同じく情報の多様最小単位として形態素と文字の２つが考えられる。

性を示している。

例えば、「漢字文献」を次のように重要度計算でパープレキシティは確率の考え方を使う。例えきるのではないであろうか。(数値は仮の値)

ば先のケースを割合で示してみると次（例 A）に文字

前の字に連接後の字に連接なる。

漢６７■ 例A ■字３６漢字文２５

献４３

文献(1/2)
情報(1/4)

中文版「言選 Web」では実際に、文字と形態素、それぞれに着目した重要度計算のモードを用意し研究(1/4)ている（停止语方式版と ICTCLAS 版）。それぞれこの確率の分布が平均しているほど、パープレの効果の違いはこれからの研究課題である。

キシティが増大する。例えば、以下の例 B は例 Aよりも多様性があるということである。

「多様性」（パープレキシティ）でランクづける■ 例B ■

単名詞が他の単名詞に連接した回数のカウント

漢字

文献(1/3)にはいくつかの方法がある。直感的にわかりやす
いところでは語の延べ数や種類数である。これに情報(1/3)

換えて情報理論的な回数、すなわちパープレキシティを使うのが、東京大学情報基盤センター中川研究(1/3)

研究室における最近の研究理論である。

文章をどんどん「学習」させる

例えば、次の例で考えてみる。出現回数（延べ語数）だと 8 回 (4+2+2)、種類数（異なり語数）

FLR における用語の重要度の計算は、単名詞がだと 3 回（「文献」「情報」「研究」の 3 種）である。

どれだけ連接したかの統計情報を必要とする。こ漢字文献( 4 回)の統計データが正しければ正しいほど、計算の精度は上がるといえる。

情報( 2 回)

⇒ 3 [異なり語数]

文章を読み込むたびに、この統計データを蓄積し、次回以降の FLR の計算に生かす機能を与えれ研究( 2 回)

ば、統計データひいては LR の精度が良くなって↓いくのではなかろうか。その考えから「言選 Web」

8 (4+2+2) [延べ語数]のエンジン部分、"TermExtract"では学習機能をオ

この回数のカウントでパープレキシティを使うプションとして実装している。と、たとえ連結する語の種類数が多くとも、特定ただし、雑多な分野の文章を学習させると、あの語とばかり結びつけば、カウントが少なくなる。

まりに一般的な用語の重要度が高くなるという弊語の連接が多くの語に分散していれば、カウント害もある。あくまで特定の分野に限って「学習」が多くなる性質を持つ。

させていただきたい。なお、ユーザが不特定多数「パープレキシティ」が初耳でも「エントロピの「言選 Web」では採用を見送っている。

ー」ならご存知のかたも多いかと思う。情報理論
でいう「エントロピー」は、「情報を平均して何バ
4

第三章 "言選 Web"を使ってみよう
まずは"専門用語自動抽出のページ"にアクセス
まずは"専門用語自動抽出のページ"(以下のURL)にアクセスしてみよう。
http;//gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp

termex なら自分専用「言選 Web」は不特定多数の人にサービスするため、いくつかの制約を設けてある。この制約な

このページでは、「言選 Web」をはじめとするしで使いたいという要望にこたえるのが、専門用語(キーワード)抽出システム全体について、Windows 用ソフト"termex"である。これには、通案内を行っている。はじめての方は、このページ

常の和文版と中文版、また和文の簡易版であるから必要な情報やソフトを探して欲しい。

"termex lite"がある。

また。新機能の追加や、バグレポートの掲示も

使い方は処理対象のテキストファイルを termex頻繁に行っている。言選 Web を既に使ったことのの実行用アイコンにドラッグするだけでよい。

あるかたも、たまにアクセスしていただきたい。

Windows の「メモ帳」が起動し、用語抽出の結果「言選 Web」は準備不用が表示される。

「言選 Web」は文章中から専門用語（キーワード）を自動抽出する Web 上のサービスである。使い方は次のとおりいたって簡単である。
１）URL 入力欄に解析を行う Web ページのURL を入れるか、テキストボックスに解析対象の文書を貼り付ける
２）専門用語（キーワード）自動抽出」ボタンをクリックする、
３）文章中の用語が重要な順に表示される。
「言選 Web」には和文版のほかに、中文、西ヨーWeb ページを主に扱うなら、Internet Explorer とロッパ言語版も用意している。これは上部のタブの連携機能を試してみよう。Web サイト内の複数メニューで切り替えを行える。インターネットがのページを蓄積した上で、用語を抽出できる。

利用できる環境なら、準備は不要である。
「言選また、"termex"は重要度計算パラメータの設定Web」の機能をぜひお試しいただきたい。

や、学習機能を利用できるなど、個人ユースに特化してある。
5

どうかご理解いただきたい。

termmi で文章をまとめて解析

A.一定時間過ぎると処理を中断「言選 Web」のキーワード抽出機能をテキスト

B.データ量が大きい場合は、処理を中断。

マイニングに応用したのが、"termmi"である。テ

C 動的 Web ページへのアクセスを禁止

キストマイニングとは、大量のテキストデータかD.同時アクセスの禁止

ら隠れた知識を発見するための手法の総称である。
termmi はその中でも「手軽」「シンプル」「無料」

目的にあった用語抽出法を選ぼうであることに特色がある。

「言選 Web」の利用法は簡単だが、オプションがWindows のフォルダの中にテキストファイルをいくつかあり、どれを選んだらよいか悩むところ

複数いれ、"termmi"のアイコンにドラッグするこかと思う。以下は開発者からのお薦めである。とでフォルダ内の全テキストファイルの解析が行

A. 日本語であれば、まずは「茶筅」版を選び、われる。全テキストで共通な用語、個々のテキスよい結果が出なければ、「漢字・カタカナ抽トのユニークな用語、個々のテキストの用語抽出出方式」を試す。

結果、形態素解析結果を見ることができる。

B.英語の場合は、"POS Tagger version" がデフォルトだが、多量の文章では「制限時間オーバー」を起こしがちである。大量のデータの場
合は、"Stop Word version"を選びたい。
C.中文の場合は、ストップワード版とは別 WEbページになるが ICTCLAS 版もある。通常のストップワードで満足できない場合は、少し手数がかかるが、ICTCLAS 版もお試しいただ
きたい。
下準備が必要な中文 ICTCLAS 版「言選 Web」はサーバ内部に形態素解析ソフトを組み込んでいる。そのため、[形態素解析]→[用また、別に用意したベクトル空間法による類似語まとめあげ]→[重要度ランク付け]の一連の処理度計算スクリプト(vector_space.pl)を使うことで、をユーザが意識することはない。

文献群の中で特徴的な文献を数値的に判断できる。

しかし、中文の形態素解析ソフト ICTCLAS だ

termmi は、統計的な手法を駆使する学術的なテけは「言選 Web」サーバ内に組み込めなかった。

キストマイニング研究とは異なる方向性である、

そのため、事前に中文を ICTCLAS で処理し、そしかし、手軽でシンプルなだけに一般の利用にはの結果（ICTCLAS タグ付け済みのテキスト）を「言むしろよいのではないかと考えている。

選 Web」のテキストボックスに貼り付けて使う必要がある。

第四章 "言選 Web"を使いこなす

パープレキシティモードはどこが違う？

「言選 Web」 (Web によるサービス)

パープレキシティモードは「情報の多様性」をいくつかの制限を理解しようもとに用語の重要度ランクづけを行う。抽出され「言選 Web」は不特定多数のユーザが利用する。

る用語自体は同じだが、その並び順や重要度の値そのため、やむなく機能を制限している部分があが異なるということである。

る。
不便を感じるかたもいるかもいるかと思うが、東京大学情報基盤センター中川研究室による最6近の研究では、パープレキシティモードが通常のードを選択できる。可能なモードは、連接語FLR よりも優れた結果を示した。
「言選 Web」での"延べ数"、"異なり数"、"パープレキシティ",”はオプション扱いであるが、かなり優れた性能を連接情報を使わない”のいずれかである。

[3]

B. 連接情報と組み合わせる頻度を Frequency,示すはずである。ぜひ、お試しいただきたい 。と TF(Term Frequency)のいずれかから選ぶこTermExtract (Perl モジュール)とができる。TF は用語が他の用語の一部に含サンプルスクリプトから自作スクリプトへまれていた場合もカウントするが、Frequencyはカウントとしない。例えば「情報システム"TermExtract"は「言選 Web」のエンジン部分をと情報」の場合、TF, Frequency のカウントはなす Perl モジュールである。そのまま使えるサン次のとおりである。

プルスクリプトも付属している。

「情報システムと情報」

このサンプルスクリプトを参考に、自分専用のTF →スクリプトを作成してみよう。自作の Perl スクリ「情報」2 回, 「情報システム」1 回

プトの中に「専門用語（キーワード）自動抽出機Frequency →能」を組み込むことすら容易に実現できるはずで「情報」1 回, 「情報システム」1 回ある。

上記 A の”連接情報を使わない“設定がなされていれば、頻度情報のみ出力できる。

自分用の追加モジュールを作る

C. 重要度計算で、「ドキュメント中の用語の頻TermExtract では、「茶筅」や英文テキストファ度」と「連接語の重要度」のどちらに比重をイルなど、さまざまな入力形式のデータに容易におくかを設定する(デフォルト値は１)。値が大対応させるため、入力のデータ形式依存部分と重きいほど「ドキュメント中の用語の頻度」の要度計算部分でモジュールを切り離して作ってい比重が高まる。

る。

D. オプションの学習機能を使用できる。デフ

このデータ形式依存の部分と、重要度計算部分

ォルトは、”使用しない”である。

(Calc_Imp.pm)のデータ入出力仕様さえご理解い
ただければ、TermExtract の追加モジュールを自作

学習機能をうまく使うにはできる。例えば、「アラビア語対応モジュール」な学習機能は雑多なテーマの文献を学習させてしど現在は、"TermExtract"がサポートしていない言

まうと、一般的すぎる語が上位にきてしまう。常語への対応も可能であろう。また、第一章で述べに同じテーマの文献に限って使用していただきた

た用語切り出し方法を自分の好みに変更することい。

もできる。詳細な仕様を Web でも公開しているのまた、学習機能を使い続けると、重要度中の頻で、Perl を使い慣れたかたなら、自在に改良がで度と連接情報の重みが変わっていってしまう。そきると思う。のため、「重み付けの割合を頻度側に戻す」などの手当てが必要になる。

termex (Windows 専門用語抽出)
各種パラメータを変更してみよう

termmi (テキストマイニングツール)

termex の Perl スクリプトをエディタ（Windowsどの文献が似ているかを調べてみるの「メモ帳」など）で開き、パラメータを変更で"termmi"には、「ベクトル空間法」による類似度きる。その説明はスクリプト中のコメント欄に詳判定用スクリプト vector_space.pl が付属していしいが、以下にまとめてみた。

る。
「ベクトル空間法」では TF-IDF の重要度を使

A. 重要度計算で、連接情報の重要度計算のモう方法がオーソドックスであるが、termmi では
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FLR による重要度を利用している。なお、オプシ語対応など、さまざまな手当てを行ってきた。今ョンとしてオーソドックスな TF-IDF の処理モー後とも、研究と実用サービスへの橋渡しとして、ドも用意してある。

改良を続けていきたい。

termmiでは文献群全体の処理結果と個々の文献を比較する。もし特定の文献との比較をしたけれ

謝辞

ば OUTPUT フォルダ中の任意のファイルで東京大学情報基盤センター図書館電子化部門のSUMMARY フォルダ中の total.txt を上書きし、そ中川裕志教授には、当システムの構築にあたり、の上で vector_space.pl を実行いただきたい。

専門用語抽出理論の実装、システムの仕様の検討

FLR の重要度と、ベクトル空間法の組み合わせなどにおいて多大なる助力をいただきました。

は、研究で実証されていない機能である。読者のまた、東京大学経済学部資料室の小島浩之助手

かたにも評価いただければ幸いである。のメタデータベース（東京大学経済学部サブジェ
クトゲートウエイ Engel）での「キーワード半自どの形態素が隣り合うかを確かめる動付与」構想がなければ「言選 Web」は生まれな"termmi"では、どの単名詞が連接しているかのかったといえます。さらに中文版「言選 Web」に情報を、学習用データベースに保存している。こおいても、小島浩之助手を抜きにしては語ることれは、次回の処理を行うまでPC上に残っている。

ができません。

この学習用データベースは、付属スクリプトお二人に深く感謝いたします。

get_stat.pl を使うことで内容を見ることができる。
単語の連接は単語バイグラムモデルにも使われる

参考文献[1] Hiroshi Nakagawa, Tatsunori Mori: "Automatic Term
Recognition based on Statistics of Compound Nouns andtheir Components", Terminology, Vol.9 No.2, pp. 201-209,
2003[2] Hiroshi Nakagawa, Hiroyuki Kojima, Akira Maeda,"Chinese Term Extraction from Web Pages Based on
Compound word Productivity", 42nd Annual Meeting of
the Association for Computational Linguistics(ACL2004), Third SIGHAN Workshop on Chinese
Language Processing, pp.79-85, Barcelona, Spain, July,
2004[3] 森山聡, 吉田稔, 中川裕志 “複合語のパープレキ
シティに基づく重要語抽出法の研究 “, 言語処理学会第 11 回年次大会発表[4] 前田朗、小島浩之, 中川裕志 “「言選Ｗｅｂ」の世界,” 図書館の窓, vol.43 No.3 pp.61-65
http://www.lib.u-tokyo.ac.jp/koho/kanpo/vol43/vol43-3.p
df[5] 小島浩之、前田朗、 "キーワード（専門用語）自動抽出システムの構想とその展開", 第 51 回日本
図書館情報学会研究発表要綱, pp.17-20, 2003
[6] Xiayan Zhang et al "Chinese Named Entity Recognition
with Hybrid Statistical Model". Web technologies
Research and Development-APWeb 2005:
7thAsia-Pacific Web Conference Shanghai, China, March29-Aprill, 2005: Proceedings. PP.901-912, 2005
[7] 新田義彦 “正規表現とテキスト・マイニング”,
明石書店, 2003

統計データである。termmi の場合は「キーワード関係のみ」の単語の連接に限定されるが、研究目的にもご活用いただけるかと思う。
おわりに ～さらなる展開に向けて～「言選 Web」は平成 15 年 4 月 23 日から一般に公開を始め、月間アクセス件数を数百から多いときには数千まで伸ばしてきた。インターネット・エクスプローラーのお気に入りに登録された件数は、3,000 に達しようとしている。
インターネット上での評判もおおむね好評といえそうである。
「言選 Web」の機能はキーワードを抽出するだけというシンプルなものである。だからこそ、その応用範囲は広いといえる。開発側としては、メタデータベースにおけるキーワードの選定、言語学の研究、Web サイトの解析などの利用を想定しているが、それ以外の用途にも活用いただければ喜ばしい限りである。
「言選 Web」は発展していくサービスである。
公開から 2 年あまりがたった今も、新たな研究理論の導入や、テキストマイニングへの応用、多言8