"複数のコメントを含むテキスト集合から、代表的なコメントを抽出する代表コメント抽出方法において、前記テキスト集合から、前記テキスト集合の特徴を示す重要語を抽出する重要語抽出ステップと、前記複数のコメントを、前記重要語をもとにクラスタリングするクラスタリングステップと、前記クラスタリングで分割した各クラスタから、代表コメントを抽出する代表コメント抽出ステップと、を有することを特徴とする代表コメント抽出方法。前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から、利用者が事前に設定した投稿者のコメントを抽出し、抽出されたテキスト集合の特徴を示す重要語を、さらに抽出することを特徴とする請求項1に記載の代表コメント抽出方法。前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から、利用者が投稿したコメントを抽出し、抽出されたテキスト集合の特徴を示す重要語を、さらに抽出することを特徴とする請求項1または2に記載の代表コメント抽出方法。前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から形態素解析により単語を抽出し、該単語のTF-IDF値を求め、上位NN:1以上の整数件の語を前記重要語として抽出することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の代表コメント抽出方法。前記クラスタリングステップは、前記重要語が含まれる回数に基づいて、前記コメントをベクトル化して、概ベクトル間の角度で、前記コメント間の類似度を算出し、概類似度が一定範囲以内のコメントを1つのクラスタにまとめることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の代表コメント抽出方法。前記重要語の上位M1≦M≦N個を話題語として、前記ベクトルを概話題語で重み付けした後に、前記類似度を算出することを特徴とする請求項5に記載の代表コメント抽出方法。前記代表コメント抽出ステップは、前記重要語が含まれる回数に基づいて、前記コメントにスコアを付け、該スコアの上位LL:1以上の整数個のコメントを代表コメントとして抽出することを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の代表コメント抽出方法。前記代表コメント抽出ステップは、事前に設定した特徴語または事前に設定した文を含むコメントを、代表コメントとして抽出することを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の代表コメント抽出方法。前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内のコメント数の順番に、クラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することを特徴とする請求項1から8のいずれか1項に記載の代表コメント抽出方法。前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内のコメント数が最も多いクラスタから代表コメントを抽出し、これ以降は、該代表コメントと最も類似度が高いコメントを含むクラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することを特徴とする請求項5また6に記載の代表コメント抽出方法。前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内の利用者が投稿したコメント数の順番に、クラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することを特徴とする請求項1から10のいずれか1項に記載の代表コメント抽出方法。複数のコメントを含むテキスト集合から、代表的なコメントを抽出するコンピュータを、前記テキスト集合から、前記テキスト集合の特徴を示す重要語を抽出する重要語抽出手段と、前記複数のコメントを、前記重要語をもとにクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスタリングで分割した各クラスタから、代表コメントを抽出する代表コメント抽出手段と、して機能させることを特徴とするプログラム。特許文献1および非特許文献1から3は、表現の表層の統計的特徴のみではなく、意味に基づいて、文が所定の文カテゴリーに属するか否かを判定するものである。非特許文献1は、単語の網羅率を保ちながら抽出する文章を減らすものである。特許文献1および、非特許文献2および3は、ある対象に対する意見を、賛成反対、ポジティブネガティブに分類するものである。現在、テレビ番組を見ながらマイクロブログを投稿したり、閲覧することが普及し始めてきた。しかし、テレビ番組の話題に対する意見を閲覧する際、全ての意見を網羅的に閲覧することは困難である。そこで、テレビ番組に対する投稿コメントから意見の種類に応じた代表的なコメントを絞り込む装置が必要である。例えば、Twitterの普及に伴い、テレビ番組に対する視聴者のツイートを見ながらテレビ視聴するという楽しみ方がでてきた。タブレット端末上に番組関連ツイートを表示する際、タブレットの表示領域には限りがあるため、多数のツイートから表示するツイートを絞り込む必要がある。しかしながら、ある特定の話題に対するテキスト集合に従来技術を適用した場合、要約を抽出したり、テキストを賛成反対意見に分類することができるのみである、テキスト集合から代表的な意見を抽出できないという課題があった。したがって、本発明は、ある特定の話題に対するテキスト集合から代表的な意見を抽出するコメント抽出方法およびプログラムを提供することを目的とする。上記目的を実現するため本発明による代表コメント抽出方法は、複数のコメントを含むテキスト集合から、代表的なコメントを抽出する代表コメント抽出方法において、前記テキスト集合から、前記テキスト集合の特徴を示す重要語を抽出する重要語抽出ステップと、前記複数のコメントを、前記重要語をもとにクラスタリングするクラスタリングステップと、前記クラスタリングで分割した各クラスタから、代表コメントを抽出する代表コメント抽出ステップとを有する。また、前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から、利用者が事前に設定した投稿者のコメントを抽出し、抽出されたテキスト集合の特徴を示す重要語を、さらに抽出することも好ましい。また、前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から、利用者が投稿したコメントを抽出し、抽出されたテキスト集合の特徴を示す重要語を、さらに抽出することも好ましい。また、前記重要語抽出ステップは、前記テキスト集合から形態素解析により単語を抽出し、該単語のTF-IDF値を求め、上位NN:1以上の整数件の語を前記重要語として抽出することも好ましい。また、前記クラスタリングステップは、前記重要語が含まれる回数に基づいて、前記コメントをベクトル化して、概ベクトル間の角度で、前記コメント間の類似度を算出し、概類似度が一定範囲以内のコメントを1つのクラスタにまとめることも好ましい。また、前記重要語の上位M1≦M≦N個を話題語として、前記ベクトルを概話題語で重み付けした後に、前記類似度を算出することも好ましい。また、前記代表コメント抽出ステップは、前記重要語が含まれる回数に基づいて、前記コメントにスコアを付け、該スコアの上位LL:1以上の整数個のコメントを代表コメントとして抽出することも好ましい。また、前記代表コメント抽出ステップは、事前に設定した特徴語または事前に設定した文を含むコメントを、代表コメントとして抽出することも好ましい。また、前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内のコメント数の順番に、クラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することも好ましい。また、前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内のコメント数が最も多いクラスタから代表コメントを抽出し、これ以降は、該代表コメントと最も類似度が高いコメントを含むクラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することも好ましい。また、前記代表コメント抽出ステップは、各クラスタ内の利用者が投稿したコメント数の順番に、クラスタから代表コメントを抽出し、抽出した順序で代表コメントを出力することも好ましい。上記目的を実現するため本発明によるプログラムは、複数のコメントを含むテキスト集合から、代表的なコメントを抽出するコンピュータを、前記テキスト集合から、前記テキスト集合の特徴を示す重要語を抽出する重要語抽出手段と、前記複数のコメントを、前記重要語をもとにクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスタリングで分割した各クラスタから、代表コメントを抽出する代表コメント抽出手段として機能させる。本発明は、マイクロブログのような、ある特定の話題に対するテキスト集合から代表的な意見を優先的に閲覧することが可能となるため、閲覧効率が上がることが可能になる。このため、タブレット端末上の限られた表示領域に、Twitter等のマイクロブログの代表意見を表示することができる。また、事前に特徴語を設定することにより、異なる視点からの意見を抽出こともできる。本発明を実施するための最良の実施形態について、以下では図面を用いて詳細に説明する。図1は、本発明の処理フローチャートを示す。以下、本フローチャートに従って、本発明の処理を詳細に説明する。ステップ1:対象とするマイクロブログを収集。ある物事に対するマイクロブログを、キーワードを用いて収集する。例えば、テレビ番組に対するTwitterの意見を収集する場合、テレビ局名や番組名、番組固有のハッシュタグをキーワードとして検索し、対象番組の意見を抽出する。ステップ2:重要語抽出。ステップ1で収集したマイクロブログから、マイクロブログの特徴を示す重要語を抽出する。本実施形態では以下のように重要語を抽出する。ステップ1で収集したマイクロブログを、形態素解析し、抽出された単語に対してTF-IDFTermFrequencyInverseDocumentFrequency:単語の出現頻度-逆出現頻度値を求める。TF-IDF値が、上位N件の語を重要語I1,I2,,INとするNは、あらかじめ定めた1以上の整数。重要語の各TF-IDF値を、SI1,SI2,,SINと表す。ステップ3:話題語の重み計算。重要語のうち,TF-IDF値が上位のM語を話題語T1,T2,,TMと呼ぶMは、あらかじめ定めた1以上のN以下の整数。話題語には、以下の方法で重みを付ける。WT1=1{SI1/SI1SI2SIM}WT2=1{SI2/SI1SI2SIM}WTM=1{SIM/SI1SI2SIM}重み行列は、N×Nの行列として、と表せる。ステップ4:重みを考慮したマイクロブログベクトルを生成。各マイクロブログに対して、重要語I1,I2,,INを要素としたマイクロブログベクトルを生成する。各マイクロブログ中に重要語が含まれる回数をカウントし、マイクロブログをベクトル形式で表す。例えば、マイクロブログ1をベクトル形式C1で表すと、C1={C1に含まれるI1の個数,C1に含まれるI2の個数,,C1に含まれるINの個数}={C11,C12,,C1N}となる。例えば、マイクロブログ1に、I1が1つ、I4が1つ含まれる場合、C1={1,0,0,1,0,0,0,0}と表せる。さらに,ステップ3で求めた重み行列Wをかけて重みつきマイクロブログベクトルC’1を生成する。C’1=C1W例えば、C1が上記のような例である場合、C’1=C1W={WT1,0,0,WT4,0,0,0,0}となる。ステップ5:マイクロブログのクラスタリング。マイクロブログを重みつきベクトルを用いて、複数のクラスタにまとめる。本実施形態では以下のように行う。ステップ4で作成した重みつきベクトルを用いて、各マイクロブログ間の類似度を計算する。例えば、コサイン類似度を用いて、マイクロブログ間の類似度を算出する。マイクロブログ1とマイクロブログ2の類似度は、cosC’1,C’2=C’11C’21C’12C’22C’1NC’2N/{sqrtC’112C’122C’1N2sqrtC’212C’222C’2N2}と計算できる。これにより、ある閾値以上の類似度をもつマイクロブログは、同一クラスとみなし、クラスタを作成する。もしくは、クラスタ数がαになるまで、類似度が高いマイクロブログを同じクラスタに分類していく。ステップ6:マイクロブログのスコアリング。マイクロブログを重要語が含まれる回数に基づいてスコアリングする。本実施形態では、ステップ4で求められたマイクロブログの重みつきベクトルの各成分の和を求めることで、マイクロブログにスコアを付ける。例えば、マイクロブログ1のスコア=C’11C’12C’1nとなる。ステップ7:代表マイクロブログを抽出。クラスタ毎に、ステップ6で求めたスコアの上位L個のマイクロブログを代表意見として抽出するLは、あらかじめ定めた1以上整数。また、スコアが最も高いマイクロブログを代表意見として抽出することのできる。これにより、近い意見は自動的に省かれ、様々な観点に基づいた意見が抽出できる。また、ステップ2の前に、マイクロブログをポジティブネガティブに分類し、分類した結果から、重要語を抽出することも可能である。この場合、ポジティブまたはネガティブな意見として、どのような代表的な意見があるかを容易に抽出することができる。また、ステップ6において、ユーザの発言履歴や参考URL等の事前に設定した特徴語例えば、wや笑または事前に設定した文を考慮して重み付けを行い、これらを含むマイクロブログのスコアを高くして、優先的に抽出させることも可能である。この場合、ユーザの嗜好に応じたマイクロブログを抽出することが可能になる。また、ステップ7において、代表意見から、マイクロブログのスコアが0のものを省くこともできる。スコアが0であるマイクロブログは、重要語を一切含んでいないものであるため、特定の話題と関係が薄いマイクロブログを排除することが可能になる。以下に本発明の実施例を示す。図2は、マイクロブログの例を示す。ここに記載したマイクロブログは、テレビ番組に対する発言の一部である。実際には、10以上のマイクロブログが存在するが、一部のみを記載している。図3は、マイクロブログから抽出した重要語を示す。N=8の場合の重要語と、括弧内にそのTF-IDF値を示す。なお、図2は、マイクロブログの一部であるため、図2に記載されていない重要語も、図3には含まれている。図4は、話題語の重みを示す。M=3の場合の重みを示す。図5は、マイクロブログの重みつきベクトル表示の例を示す。それぞれ、図2のマイクロブログをベクトル表示した例を示す。図6は、マイクロブログ間のコサイン類似度を示す。なお、C1C20.81は、cosC1,C2=0.81であることを示す。図7は、マイクロブログの類似度をもとにしたクラスタリング結果を示す。ここでは、6つのクラスタに分割した結果を示す。点線がクラスタを示す。C1、C2、C3、C6、C7は、類似度が高いため1つのクラスタにまとめられている。C4、C10を除く四角線で囲まれたマイクロブログは、図3の重要語を含んでいるマイクロブログであることを示す。図8は、マイクロブログのスコアリングによる代表マイクロブログの抽出を示す。ここでは、C1、C2、C3、C6、C7の中から、最もスコアの大きいC7が選択される。図9は、抽出されたマイクロブログの代表意見を示す。この例のように、同じような内容のC1、C2、C3、C6、C7から、最も重要語を含んでいる代表的な意見C7を表示することができる。また、重要語を全く含んでいない、C4、C10を除いて表示することもできる。なお、上記実施形態は、マイクロブログの内容のみに基づいて、代表意見を抽出した。マイクロブログの投稿者名が利用できる場合、投稿者名を代表意見抽出に利用することも可能である。上記実施形態のステップ2の重要語抽出において、全てのマイクロブログを平等に扱っていた。投稿者名が利用できる場合、利用者が事前に設定した投稿者のマイクロブログから重要語を抽出し、これも重要語とすることもできる。具体的には、利用者が事前に設定した投稿者のマイクロブログを抽出し、抽出したマイクロブログを形態素解析し、抽出された単語に対してTF-IDF値を求め、TF-IDF値が、上位N’件の語を重要語とするN’は、あらかじめ定めた1以上の整数。全体のマイクロブログから抽出されたN件の重要語と、ここで得られたN’件の重要語の和集合を重要語とすることができる。なお、利用者が事前に設定した投稿者は、例えば、発言に影響力のある投稿者Twitterではフォロワーが多い、有名人などとすることができる。また、本装置の利用者が投稿したマイクロブログから重要語を抽出し、これも重要語とすることもできる。具体的には、本装置の利用者が投稿したマイクロブログを抽出し、抽出したマイクロブログを形態素解析し、抽出された単語に対してTF-IDF値を求め、TF-IDF値が、上位N件の語を重要語とするNは、あらかじめ定めた1以上の整数。全体のマイクロブログから抽出されたN件の重要語と、ここで得られたN件の重要語の和集合を重要語とすることができる。また、上記と組み合わせて、N件の重要語と、N’件の重要語と、N件の重要語との和集合を重要語とすることもできる。また、ここまで実施形態は、ステップ7で出力される代表意見の出力順番については、何も考慮していなかった。しかしながら、利用者にとって有益なマイクロブログが最初に表示された方が、利用者にとって利便性が向上する。以下に、代表意見の出力順序を考慮した実施形態を説明する。出力順序を考慮した第1の実施形態では、各クラスタのコメント数の順番に、クラスタから代表意見を抽出する。例えば、クラスタリングによって、マイクロブログが、4つのクラスタにまとめられ、それぞれのクラスタのコメント数が、5、2、1、3であったとする。この場合、コメント数が5のクラスタから代表意見が1つ抽出され、次に、コメント数が3のクラスタから代表意見が1つ抽出され、次に、コメント数が2のクラスタから代表意見が1つ抽出され、最後に、コメント数が1のクラスタから代表意見が1つ抽出される。この抽出された順序で、代表意見が出力される。出力順序を考慮した第2の実施形態では、最初にコメント数が最も多いクラスタから代表意見を抽出し、次にこの代表意見と最も類似度が高い代表意見を含むクラスタから代表意見を抽出する。例えば、クラスタリングによって、マイクロブログが、4つのクラスタにまとめられ、それぞれのクラスタのコメント数が、5、2、1、3であったとする。この場合、最初に、コメント数が5のクラスタから代表意見が1つ抽出される。コメント数が5のクラスタから抽出された代表意見と、類似度が最も高いコメントを含むクラスタが、コメント数が2のクラスタであったとすると、次に、コメント数が2のクラスタから代表意見が1つ抽出される。コメント数が2のクラスタから抽出された代表意見と、類似度が最も高いコメントを含むクラスタが、コメント数が1のクラスタであったとすると、次に、コメント数が1のクラスタから代表意見が1つ抽出される。最後に、コメント数が3のクラスタから代表意見が1つ抽出され、この抽出された順序で、代表意見が表示される。出力順序を考慮した第3の実施形態では、利用者が投稿したコメント数に基づいて、代表意見を抽出する。例えば、クラスタリングによって、マイクロブログが、4つのクラスタにまとめられ、それぞれのクラスタのコメント数が、5、2、1、3であった場合、コメント数が3のクラスタに、利用者がコメントを2つ投稿し、コメント数が2のクラスタに、利用者がコメントを1つ投稿したとする。この場合、最初にコメント数が3のクラスタから代表意見が1つ抽出され、次に、コメント数が2のクラスタから代表意見が1つ抽出される。これ以降は、上記の第1の形態または第2の形態に基づき、クラスタから代表意見が1つ抽出され、この抽出された順序で、代表意見が表示される。なお、出力順番を考慮した第1から第3の実施形態において、代表意見の抽出方法は、上記に記載した方法により、抽出する。例えば、ステップ6のように、重要語が含まれる回数に基づいてスコアリングする。本発明による代表的なコメント抽出方式は、コンピュータを、上述した各ステップを機能させるプログラムにより実現することができる。これらコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されて、又は、ネットワーク経由で配布が可能なものである。さらに、本発明は、ハードウェア及びソフトウェアの組合せによっても実現可能である。また、以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様および変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲およびその均等範囲によってのみ規定されるものである。"