"参照関係を実現するリンクが表現された構造化文書の閲覧履歴に基づき各構造化文書の特徴を抽出する文書特徴抽出装置であって、閲覧履歴に含まれたリンク元の構造化文書からリンクと該リンクの関連テキストとを抽出し、該抽出情報を含むリンク先の構造化文書における代表的部分を本文として抽出し、該抽出された本文から特徴を抽出する特徴抽出手段と、特徴抽出手段が抽出した各構造化文書の特徴から全体的な特徴を集計し、各文書の特徴を重み付けて再計算する特徴再計算手段と、を備えることを特徴とする文書特徴抽出装置。参照関係を実現するリンクが表現された構造化文書の閲覧履歴に基づき各構造化文書の特徴を抽出する装置の実行する文書特徴抽出方法であって、閲覧履歴に含まれたリンク元の構造化文書からリンクと該リンクの関連テキストとを抽出し、該抽出情報を含むリンク先の構造化文書における代表的部分を本文として抽出し、該抽出された本文から特徴を抽出する特徴抽出ステップと、特徴抽出手段が抽出した各構造化文書の特徴から全体的な特徴を集計し、各文書の特徴を重み付けて再計算する特徴再計算ステップと、を有することを特徴とする文書特徴抽出方法。請求項1記載の文書特徴抽出装置としてコンピュータを機能させるための文書特徴抽出プログラム。しかしながら、閲覧者の閲覧した情報を適切に提供するためには、閲覧者の要望を何らかの形で取得しておく必要がある。そのためのシンプルな方法として、閲覧履歴を元にした特徴を表現した単語の抽出が考えられるが、適切な単語抽出は一般的に困難な場合が多い。例えば閲覧記録すべてにおける単語抽出を試みた場合には、単語抽出の対象が閲覧文書全体となるため、HTMLファイル内の本文以外のメニュー部分や広告部分からの単語抽出や、不要な単語が埋まっていてそもそも閲覧意図を汲む観点からすれば無駄な文書も処理しなければならない問題が生じる。この問題の解消方法の一つとして、非特許文献1のアンカーテキストを中心とした部分的な文書情報の抽出があるが、これではリンク毎に役目が異なる場合に適切に閲覧者の要望を汲み取ることが難しいおそれがある。本発明は、上述のような従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、構造化文書の参照関係を利用して閲覧者の閲覧意図に相当する特徴をより適切に抽出することを解決課題としている。そこで、本発明は、閲覧履歴に含まれる構造化文書内に存在するリンクと該リンクの関連テキストを抽出する。例えばリンクに囲まれた文字列とリンク先の構造化文書のURLを含む上位n番目n=整数のブロック要素に存在する文字列のいずれかを抽出する。この抽出情報の文字列を含むリンク先の構造化文書における代表的部分を本文として抽出する。例えば抽出されたリンク文字列をすべて含む上位N番目N=整数の要素タグの配下に存在する文字列をリンク先の構造化文書の本文として抽出する。この本文に対して形態素解析等などの一般的な自然言語処理によって単語を特徴として抽出する。これにより不要な単語の抽出を抑え、閲覧者の意図に沿った情報のみを抽出することが可能となる。さらに特徴抽出手段で抽出した各構造化文書の特徴から全体的な特徴を集計し、各文書の特徴を重み付けて再計算する。例えばある文書から抽出される単語に対して、それ以前の閲覧文書から抽出した単語をクリックした順序などを考慮して重みをつけることで、各文書の特徴となる単語に優先順序を付けることが可能となる。本発明によれば、構造化文書の参照関係を利用して閲覧者の閲覧意図に相当する特徴をより適切に抽出することができる。以下、本発明の実施形態に係る文書特徴抽出装置を説明する。この特徴抽出装置は、マークアップ言語で記述された構造化文書、主にWWW上のWebページを処理対象とし、参照表現を利用して文書特徴を抽出する。抽出された文書特徴は閲覧者への情報推薦などに利用される。ここではHTMLファイルに対する処理例を説明する。すなわち、閲覧履歴を考慮した上で、リンク元文書に存在する情報を有する部分をリンク先文書に反映させることで、リンク先文書の特徴語を抽出する。≪装置構成≫図1に基づき前記特徴抽出装置の構成例を説明する。この特徴抽出装置1は、コンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばCPU.メモリRAMやハードディスクドライブ装置などの記憶装置を備える。このハードウェアリソースとソフトウェアリソースOS.アプリケーションなどとの協働の結果、前記特徴抽出装置1は、閲覧履歴記録部2.閲覧履歴集合DB3.特徴抽出部4.特徴再計算部5.出力部6を実装する。このDB3は前記記憶装置に構築されているものとする。前記記録部2は、処理対象を構成する閲覧者毎の閲覧履歴、即ち閲覧されたHTMLファイルの文書集合を前記DB3に記録する。この各閲覧履歴は図示省略の入力部を通じて前記特徴抽出装置1に入力されるものとし、例えば検索エンジンなどのログを利用することができる。具体的には、前記記録部2は、閲覧者毎に記録日時閲覧文書と、特徴抽出部4および特徴再計算部5の解析処理を容易にするために閲覧者がクリックした際のアンカーテキスト、即ちHTMLファイルの<a>タグANCHORタグに囲まれた文字列を記録する。特徴抽出部4は、前記DB3の閲覧履歴に基づきHTMLファイル中のハイパーリンクを抽出する情報抽出ステージと、抽出されたハイパーリンクを利用して前記閲覧履歴に含まれるリンク先のHTMLファイルから閲覧者の欲する本文を抽出する本文抽出ステージとを実行する。この各ステージにおける閲覧履歴は基本的に有限なものとする。すなわち、前記記録部2が前記DB3に閲覧履歴を記録してからすべてということも不可能ではないが、好ましくは一日単位時間単位といった期間によった区切りや検索サイトの検索開始からブラウザを閉じるまでといった任意単位の閲覧履歴を用いるものとする。この選択は装置の仕様などに応じて設定されるものとする。以下、閲覧履歴の用語は設定された単位の閲覧履歴を意味するものとして使用する。前記各ステージの処理には、本願出願人が先に出願した特願2011-166460の情報抽出方法を利用する。まず、情報抽出ステージにおいては、前記閲覧履歴に含まれるリンク元文書のHTMLファイル内に存在する参照関係を実現するハイパーリンクと、該リンク周辺の関連テキスト以下、リンク関連テキストという。とを抽出する。このハイパーリンクHTMLのANCHORタグの抽出には、前記閲覧履歴に記録されたアンカーテキストを利用すればよい。具体的には、ハイパーリンクに囲まれた文字列、即ちアンカーテキストを抽出してもよく、あるいはHTMLにおける要素タグの階層関係親子関係に基づきリンク先文書のURLを含む上位n番目n=正の整数のブロック要素内に存在する文字列を抽出してもよいものとする。つぎに本文抽出ステージにおいては、ハイパーリンクにより参照するリンク先文書内に存在するテキスト情報の文字列と、情報抽出ステージにおける抽出情報の文字列とを比較し、リンク先文書内の代表的な部分を本文として抽出する。ここでは情報抽出ステージで抽出された文字列をすべて含む上位N番目N=正の整数の要素親タグの配下に存在する文字列を抽出する。これにより広告部分やメニュー部分などの不要部分の情報が排除され、本文に該当する部分のみが抽出される。ここで抽出された本文を対象に形態素解析などの一般的な自然言語処理によって単語を特徴語特徴のある単語として抽出する。これにより不要な単語の抽出が抑えられ、閲覧者の意図に沿った特徴語のみを抽出することが可能となる。特徴再計算部5は、特徴抽出部4で抽出した特徴語に対して閲覧履歴全体の特徴量を集計し、各HTMLファイルの文書の特徴を重み付けて計算する。ここでは特徴抽出部4で抽出された特徴語に対して閲覧履歴の全体と、クリック関係を有する文書数の時間軸とを考慮した重み付けを実施する。計算にあたっては過去に閲覧された文書の単語特徴語と閲覧履歴全体における単語特徴語の出現回数とを利用する。例えば閲覧履歴中、過去の数クリック内に数多く出現した場合は、より特徴のある単語として重み付けを設定することで、閲覧者によって選択された文書内に存在する特徴語をより強調できる。また、a閲覧履歴全体を利用する場合と、b閲覧履歴の特定文書を利用する場合のいずれの設定でもよい。この設定aでは、閲覧履歴全体に共有に存在する単語をより特徴のある特徴語とすることが望ましい。シンプルな計算方法としては、閲覧履歴中の各文書に対する特徴語の出現回数を合計したスコアを用いることが考えられる。一方、設定bでは、閲覧履歴全体に存在する特徴語を排除する方向、言い換えればスコアが小さくなるように計算することが望ましい。シンプルな計算方法としては、式1をベースに特徴語のスコアを算出すればよい。算出されたスコアに応じて各特徴語が重み付けられる。出力部6は、特徴再計算部5による重み付けに応じた優先順位で特徴語を出力する。例えばスコアに応じたランキングで出力することができる。このとき文書毎に特徴語を出力してもよく、あるいは前記設定abに応じて出力を切り替えてもよい。なお、出力形式はモニタ出力プリンタ出力他の装置への出力のいずれであってもよい。≪特徴抽出部4の処理例≫図2に基づき特徴抽出部4の処理例を説明する。ここでは図3の文書A~Dを処理対象の閲覧履歴としている。この文書A~Dは、インターネット上のショッピングサイトにて提供されるHTMLファイルであって、文書Aはサイト内での商品検索結果など商品を羅列する文書に関し、文書B~Dは商品1~3の詳細を説明する文書に関する。図3中、文書Aの商品名1~3の下線アンダーラインは文書B~Dの参照を実現するハイパーリンクを示し、商品名1のハイパーリンクは文書Bを参照し、商品名2のハイパーリンクは文書Cを参照し、商品名3のハイパーリンクは文書Dを参照している。S01:処理が開始されると前記DB3の閲覧履歴から処理対象の文書に関するHTMLファイルxを取得するS01。ここでは一例として文書BのHTMLファイルを取得するものとする。S02:S01で取得したHTMLファイルxに到達する直前のHTMLファイルyが前記DB3の閲覧履歴に存在するか否かを確認する。確認の結果、該HTMLファイルyが存在しなければ処理を終了する一方、存在すれば該HTMLファイルyを前記DB3の閲覧履歴から取得してS03に進む。ここでは文書Aは、文書Bをハイパーリンクにより参照しているため、そのHTMLファイルはS02における直前のHTMLファイルに該当する。したがって、文書AのHTMLファイルを前記DB3の閲覧履歴から取得してS03の処理が開始される。S03:S02で取得したHTMLファイルyからハイパーリンクとリンク関連テキスト情報とを抽出し、それを用いてHTMLファイルxの代表的部分を本文として抽出する。このS03では前述の情報抽出ステージと本文抽出ステージとが実行される。以下、それぞれのステージの詳細を説明する。情報抽出ステージ情報抽出ステージは、文書AのHTMLファイルyから次の12のいずれかで定義される抽出情報を抽出する。1ハイパーリンクHTMLタグのANCHORタグに囲まれた文字列URLを含む文字列2ハイパーリンク先文書文書BのURLを含む、かつ上位n番目n=正の整数に出現するブロック要素内に存在する文字列この抽出情報12の選択あるいはnの値に依存して前記抽出情報の範囲を変更することができる。例えば定義1を選択すれば最小範囲、即ちハイパーリンクHTMLタグのANCHORタグに囲まれた文字列が抽出される。一方、定義2を選択してn=最大値HTML要素の階層数とすれば最大範囲、即ち本文全文HTMLタグのBODYタグの中身すべてが抽出される。ここでHTMLの要素タグは、ある要素がある要素を含み、さらにその要素が別の要素を含む、というように階層構造で表される。この階層構造は、一般的に親要素、子要素、孫要素などと親子関係にたとえて表現され、要素ごとに親子関係を有しており、定義2の上位n番目は要素の親子関係を示している。また、要素の種類としては、表示上のブロック見出し段落などを構成するブロック要素と、表示上はブロック要素と連続しているように見えるインライン要素とが存在する。これを図4aに基づき説明すれば、文書AのHTMLファイルy中、DIVはブロック要素に該当し、SPANとAANCHORはインライン要素に該当する。このときAANCHORタグからみれば、id=TRのDIVタグは上位1番目に出現するブロック要素に該当し、id=TABLEのDIVタグは上位第2番目に出現するブロック要素に該当する。なお、AANCHORタグのhref属性はリンク先のURLを指定しているものとする。文書AのHTMLファイルy中からの抽出例を説明する。文書AのHTMLファイルyには、図4aに示すように、3個のAANCHORタグが存在するため、3個のハイパーリンクが埋まっていることが確認できる。この各AANCHORタグは、それぞれのhref属性に示すように、文書B~Dを参照している。ここでは一例として前記抽出情報の抽出範囲が定義2に設定され、n=1に設定されているものとする。また、タグを含まず人が可読なテキストのみという条件も与えられているものとする。このとき各AANCHORタグからみれば、id=TRの各DIVタグは上位1番目に出現するブロック要素に該当するから、その配下の各SPANタグに囲まれた文字列がそれぞれ抽出される。例えば文書Bに対しては上段のDIVid=TR配下、即ちhref属性に示す文書BのURLと、商品名1値段:100円色:赤のリンク周辺テキストとが抽出される。本文抽出ステージ本文抽出ステージは、情報抽出ステージにおける抽出情報の文字列をすべて含むリンク先文書、即ちHTMLファイルxの代表部分を本文として抽出する。このときリンク先文書のどこまでを代表的部分、即ち本文とするのかの条件が必要である。基本的には情報抽出ステージの抽出情報の文字列を含む部分であればよいが、HTMLファイルxのすべての文字列とするのでは無用な情報によるデータ容量の増加を招くおそれがある。そこで、本文抽出される代表的部分の範囲指定としては、情報抽出ステージにおける抽出情報の文字列をすべて含み、かつ上位N番目N=正の整数に出現する親要素タグを探索し、その配下に存在する文字列を本文とする。この本文抽出の条件、即ちNの値を変更することでHTMLファイル内から抽出される本文抽出の文字列を変更することもできる。以下、文書BのHTMLファイルxに対する処理例を説明する。ここでは本文抽出条件はN=1に設定され、上位1番目に出現する親要素を探索するものとする。また、前記記憶装置には情報抽出ステージで抽出した商品名1値段:100円色:赤の抽出情報が記憶されているものとする。このとき文書BのHTMLファイルx中では、図4bに示すように、商品名1はid=nameのSPANタグに挟まれ、値段:100円はid=priceのSPANタグに挟まれ、色:赤はid=colorのSPANタグに挟まれており、これらをすべて含む上位1番目の親タグの探索結果としてDIVタグが取得される。したがって、その配下に存在する文字列はDIVタグの配下に存在する文字列が該当する。ここではタグを含まず人が可読なテキストのみという条件が与えられているものとする。その結果、商品名1,写真,型番:123456,値段:100円,色:赤,概要:売れてますの文字列が文書Bの代表的部分、即ち本文として抽出される。S04:S03で抽出された本文を対象に形態素解析などの一般的な自然言語処理によって単語を特徴語特徴のある単語として抽出し、処理を終了する。≪特徴再計算部5の処理例≫図5の閲覧記録に基づき特徴再計算部5の処理例を説明する。この閲覧履歴は前記DB3に閲覧者Aの閲覧履歴として記録されているものとする。図5中、文書aはインターネット上のショッピングサイトの検索ページ[httpacojptophtm]を示し、文書bは文書aの検索ページからの検索要求に応じた検索結果ページ[httpacojpdetailhtml]を示している。また、文書cは文書bに表示された商品Aのハイパーリンクによって参照される商品Aの詳細ページ[httpacojpdetailhtml]を示し、文書dは文書cに表示された購入のハイパーリンクによって参照されるthanksページ[httpacojppurchasehtml]を示している。したがって、図5の閲覧履歴によれば閲覧者Aは、矢印1に示すように、インターネット上のショッピングサイトの検索ページ、即ち文書aにおいて商品Aの検索を要求し、文書bの検索結果ページを閲覧した。この閲覧後に文書bに表示された商品Aのハイパーリンクをクリックし、矢印2に示すように、商品Aの詳細ページに関する文書cを表示させて閲覧した。この閲覧後に商品Aを購入するために、文書cに表示された購入のハイパーリンクをクリックして、矢印3に示すように、商品Aの購入を実施したthanksページ、即ち文書dを表示させて閲覧した。特徴抽出部4では、前記DB3に記録された閲覧履歴の文書a~dを処理対象とし、S01~S04に示すように、リンク元-リンク先関係を利用して文書b~dの特徴語を抽出する。ここでは文書bからは商品Aが特徴語として抽出され、文書cからは商品AYシャツピンクが特徴語として抽出され、文書dからは購入内容商品Aが特徴語として抽出されたものとする。特徴再計算部5は、特徴抽出部4で文書毎に抽出された特徴語に対して重み付けの計算を行う。この重み付けの計算には、前述のように過去に閲覧した文書の単語特徴語と履歴全体における単語特徴語の出現回数が利用される。ここでは一例として過去に閲覧した文書として過去の履歴2回分を用いて、文書cの特徴語の重み付けを計算する。この計算例は、文書abを利用して特徴語の出現回数を計数するので、前記設定bに該当する。そうすると、文書cの特徴語に対する重み付けを計算するにあたっては、図5の閲覧履歴全体に存在する特徴語の重み付けのスコアが小さくなるように計算される。このとき文書cの特徴語商品Aは、文書a~cに存在するため、他の特徴語Yシャツやピンクと比較して、重み付けのスコアが小さくなる。具体的には文書cの各特徴語は、式2~4で重み付けのスコアが算出される。この式2~4では、式1に文書cにおける特徴語の出現回数が乗じられている。式2~4により文書cの各特徴語は、Yシャツ=4.ピンク=4.商品A=1のスコアが算出される。一方、閲覧履歴全体を利用する場合、即ち前記設定aの場合には特徴語の各文書a~dの出現回数を合計して重み付けのスコアが計算される。例えば単純に出現回数を合計してスコアを算出すれば、商品A=4.Yシャツ=1.ピンク=1のスコアが算出される。算出されたスコアに応じて各特徴語が重み付けられる。この重み付けに応じた優先順位をもって特徴語が出力部6を通じて出力される。したがって、前記特徴抽出装置1によれば、文書のリンク元-リンク先関係を利用して閲覧者の閲覧意図に相当する特徴語をより適切に抽出することができる。これにより閲覧者の閲覧履歴を元に、閲覧者に推薦するための基礎データである特徴のある単語を抽出することが可能となる。なお、本発明は、HTMLの文書に限定されることはなく、例えばXMLなどの他のマークアップ言語で記述された構造化文書も閲覧履歴に含めることができる。この場合には、特徴抽出部4の処理においてXMLの文書同士のリンクを定義するXLinkXMLLinkingLanguageを利用すればよい。≪プログラムなど≫本発明は、前記特徴抽出装置1の各部2~6の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させる文書特徴抽出プログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、前記各部2~6の処理手順の一部あるいは全部をコンピュータに実行させることが可能となる。前記プログラムは、Webサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、CD-ROM,DVD-ROM,CD-R,CD-RW,DVD-R,DVD-RW,MO,HDD,BD-ROM,BD-R,BD-REなどの記録媒体に記録して、保存配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。"