ユーザによって投稿された複数のテキストそれぞれに含まれる単語を抽出する単語抽出手段と、前記テキストに付随するコンテクスト情報に基づいて、前記単語に対応するコンテクストラベルを生成するラベル生成手段と、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を、単語頻度として計数する単語頻度計数手段と、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語が相互に等しい組合せ群に含まれる前記コンテクストラベルの種類の数を、コンテクスト頻度として計数するコンテクスト頻度計数手段と、前記コンテクストラベルにより示されるコンテクストに前記単語が依存する度合いを表す依存度を、前記単語頻度と前記コンテクスト頻度とに基づいて算出する依存度算出手段と、前記コンテクストラベルに対応する前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出手段と、を備えるキーワード抽出システム。複数の前記単語抽出手段と、複数の前記ラベル生成手段と、複数の前記単語頻度計数手段と、複数の前記コンテクスト頻度計数手段と、を備え、複数の前記単語抽出手段は、並列計算により前記単語を抽出し、複数の前記ラベル生成手段は、並列計算により前記コンテクストラベルを生成し、複数の前記単語頻度計数手段は、並列計算により前記単語頻度を計数し、複数の前記コンテクスト頻度計数手段は、並列計算により前記コンテクスト頻度を計数する、請求項1に記載のキーワード抽出システム。前記単語頻度計数手段は、計数された前記単語頻度を記憶する第1記憶手段と、前記第1記憶手段によって前記単語頻度が記憶された後に前記単語抽出手段によって抽出された前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数に基づいて、前記第1記憶手段によって記憶された前記単語頻度を更新する第1更新手段と、を備え、前記コンテクスト頻度計数手段は、計数された前記コンテクスト頻度を記憶する第2記憶手段と、初めて前記単語頻度を計数される組合せの前記コンテクストラベルが生成された場合に、前記第2記憶手段によって記憶された前記コンテクスト頻度を更新する第2更新手段と、を備える、請求項1又は2に記載のキーワード抽出システム。前記単語頻度計数手段は、計数された前記単語頻度を記憶する第3記憶手段と、前記単語頻度が記憶された後に前記単語抽出手段によって抽出された前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数、及び前記第3記憶手段によって記憶された前記単語頻度に重み付けを行い、重み付けされた組合せの数及び前記単語頻度に基づいて、前記第3記憶手段によって記憶された前記単語頻度を更新する第3更新手段と、を備え、前記コンテクスト頻度計数手段は、計数された前記コンテクスト頻度を記憶する第4記憶手段と、前記第3更新手段によって前記単語頻度が所定の第1閾値を上回った場合、及び、前記単語頻度が前記第1閾値を下回った場合に、前記第4記憶手段によって記憶された前記コンテクスト頻度を更新する第4更新手段と、を備える、請求項1又は2に記載のキーワード抽出システム。前記単語頻度計数手段は、前記単語を含む前記テキストを投稿したユーザの数に基づいて、前記単語頻度を計数する、請求項1乃至4のいずれか1項に記載のキーワード抽出システム。前記単語を含む前記テキストを投稿したユーザの多様度を表すユーザ多様度指数を算出するユーザ多様度算出手段、を備え、前記キーワード抽出手段は、前記依存度の高い所定の個数の前記単語のうち、前記ユーザ多様度指数の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出する、請求項1乃至5のいずれか1項に記載のキーワード抽出システム。前記単語を含む前記テキストを投稿したユーザの多様度を表すユーザ多様度指数を算出するユーザ多様度算出手段、を備え、前記キーワード抽出手段は、前記ユーザ多様度指数が所定の第2閾値以上となる前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出する、請求項1乃至5のいずれか1項に記載のキーワード抽出システム。前記コンテクスト情報は、前記テキストの投稿に供された端末の位置を示す位置情報、前記テキストが投稿された時間を示す情報、及び、前記テキストを投稿したユーザの属性を示す情報のうち少なくとも1つからなる、請求項1乃至7のいずれか1項に記載のキーワード抽出システム。ユーザによって投稿された複数のテキストそれぞれに含まれる単語を抽出する単語抽出ステップと、前記テキストに付随するコンテクスト情報に基づいて、前記単語に対応するコンテクストラベルを生成するラベル生成ステップと、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を、単語頻度として計数する単語頻度計数ステップと、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語が相互に等しい組合せ群に含まれる前記コンテクストラベルの種類の数を、コンテクスト頻度として計数するコンテクスト頻度計数ステップと、前記コンテクストラベルにより示されるコンテクストに前記単語が依存する度合いを表す依存度を、前記単語頻度と前記コンテクスト頻度とに基づいて算出する依存度算出ステップと、前記コンテクストラベルに対応する前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出ステップと、を含むキーワード抽出方法。コンピュータを、ユーザによって投稿された複数のテキストそれぞれに含まれる単語を抽出する単語抽出手段、前記テキストに付随するコンテクスト情報に基づいて、前記単語に対応するコンテクストラベルを生成するラベル生成手段、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を、単語頻度として計数する単語頻度計数手段、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語が相互に等しい組合せ群に含まれる前記コンテクストラベルの種類の数を、コンテクスト頻度として計数するコンテクスト頻度計数手段、前記コンテクストラベルにより示されるコンテクストに前記単語が依存する度合いを表す依存度を、前記単語頻度と前記コンテクスト頻度とに基づいて算出する依存度算出手段、前記コンテクストラベルに対応する前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出手段、として機能させるプログラム。しかしながら、非特許文献1に記載の技術では、複数のキーワードが同一の場所に依存する場合に、より強くこの場所に依存するキーワードを選定することが困難であった。本発明は、上述の事情に鑑みてなされたもので、キーワードの候補が複数存在する場合に、より強くコンテクストに依存するキーワードを抽出することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の第1の観点に係るキーワード抽出システムは、ユーザによって投稿された複数のテキストそれぞれに含まれる単語を抽出する単語抽出手段と、前記テキストに付随するコンテクスト情報に基づいて、前記単語に対応するコンテクストラベルを生成するラベル生成手段と、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を、単語頻度として計数する単語頻度計数手段と、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語が相互に等しい組合せ群に含まれる前記コンテクストラベルの種類の数を、コンテクスト頻度として計数するコンテクスト頻度計数手段と、前記コンテクストラベルにより示されるコンテクストに前記単語が依存する度合いを表す依存度を、前記単語頻度と前記コンテクスト頻度とに基づいて算出する依存度算出手段と、前記コンテクストラベルに対応する前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出手段と、を備える。上記目的を達成するために、本発明の第2の観点に係るキーワード抽出方法は、ユーザによって投稿された複数のテキストそれぞれに含まれる単語を抽出する単語抽出ステップと、前記テキストに付随するコンテクスト情報に基づいて、前記単語に対応するコンテクストラベルを生成するラベル生成ステップと、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を、単語頻度として計数する単語頻度計数ステップと、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語が相互に等しい組合せ群に含まれる前記コンテクストラベルの種類の数を、コンテクスト頻度として計数するコンテクスト頻度計数ステップと、前記コンテクストラベルにより示されるコンテクストに前記単語が依存する度合いを表す依存度を、前記単語頻度と前記コンテクスト頻度とに基づいて算出する依存度算出ステップと、前記コンテクストラベルに対応する前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出ステップと、を含む。上記目的を達成するために、本発明の第3の観点に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザによって投稿された複数のテキストそれぞれに含まれる単語を抽出する単語抽出手段、前記テキストに付随するコンテクスト情報に基づいて、前記単語に対応するコンテクストラベルを生成するラベル生成手段、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を、単語頻度として計数する単語頻度計数手段、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語が相互に等しい組合せ群に含まれる前記コンテクストラベルの種類の数を、コンテクスト頻度として計数するコンテクスト頻度計数手段、前記コンテクストラベルにより示されるコンテクストに前記単語が依存する度合いを表す依存度を、前記単語頻度と前記コンテクスト頻度とに基づいて算出する依存度算出手段、前記コンテクストラベルに対応する前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出手段、として機能させる。本発明によれば、コンテクストに単語が依存する度合いを表す依存度が算出され、この依存度が最も高い単語がキーワードとして抽出される。これにより、キーワードの候補が複数存在する場合に、より強くコンテクストに依存するキーワードを抽出することができる。以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。実施形態1本実施形態に係るキーワード抽出システム10は、コンテクスト情報として位置情報を付与された複数のテキストからキーワードを抽出する。位置情報は、例えば、緯度及び経度を示すデータである。キーワード抽出システム10は、図1に示されるように、テキスト記憶部20、解析部30、単語頻度計数部40、単語頻度記憶部50、コンテクスト頻度計数部60、コンテクスト頻度記憶部70、依存度算出部80、依存度記憶部90、及びキーワード抽出部100を有している。テキスト記憶部20は、図2に示されるように、ユーザによって投稿された複数のテキストと、複数のテキストそれぞれに付与された位置情報とを対応づけて記憶する。解析部30は、テキスト記憶部20に記憶されたテキスト及び位置情報を解析する。解析部30は、単語抽出部31とコンテクストラベル生成部32とを有している。単語抽出部31は、テキストから単語を抽出する。例えば、単語抽出部31は、図2に示される今から野球観戦後楽園というテキストを形態素解析によって分割することにより、今、野球、観戦及び後楽園の4つの単語名詞を抽出する。コンテクストラベル生成部32は、位置情報に基づいてコンテクストラベルを生成する。コンテクストラベルは、類似している複数の位置情報をまとめるための識別子である。例えば、コンテクストラベル生成部32は、図2に示される緯度35.7056及び経度139.7519の小数点第3位以下を切り捨てて、0.01度単位のコンテクストラベル35.70:139.75を生成する。緯度及び経度の0.01度は約1kmに相当するため、このコンテクストラベルは、位置情報により示される位置が約1km四方の所定の地域内にあることを示している。解析部30は、複数の位置情報付きテキストそれぞれについて、単語の抽出と、コンテクストラベルの生成とを実行する。また、解析部30は、単語と、この単語を含む位置情報付きテキストに基づいて生成されたコンテクストラベルとを対応づける。例えば、解析部30は、図3に示されるように、一のテキストから抽出された今、野球、観戦及び後楽園それぞれに、同一のコンテクストラベル35.70:139.75を対応づける。そして、解析部30は、単語及びコンテクストラベルが対応づけられたテーブルを、単語頻度計数部40へ出力する。単語頻度計数部40は、解析部30の出力に含まれる単語と、この単語に対応するコンテクストラベルとの同一の組合せが出現する回数を計数する。具体的には、単語頻度計数部40は、単語及びこの単語に対応するコンテクストラベルとの組合せのうち、単語及びコンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を計数する。例えば、図3に示されるテーブルが解析部30から出力された場合、単語頻度計数部40は、単語野球とコンテクストラベル35.70:139.75との組合せが出現する回数を2回と計数する。なお、図3に示されるテーブルにおいて単語今は2回出現するが、それぞれに対応するコンテクストラベルは異なっている。そのため、単語頻度計数部40は、単語今とコンテクストラベルとの2通りの組合せそれぞれが出現する回数を、1回ずつと計数する。単語頻度計数部40は、図4に示されるように、単語とコンテクストラベルとの組合せ以下、単に組合せというとともに、計数の結果を単語頻度として単語頻度記憶部50に記憶させる。単語頻度は、コンテクストラベルにより示されるコンテクストにおいて一の単語が言及された回数を表す指標である。例えば、特定の地域において一の単語が繰り返し言及されると、単語頻度は大きい値になる。また、単語頻度計数部40は、図5に示されるように、1回以上計数された組合せを示すテーブルを、コンテクスト頻度計数部60へ出力する。コンテクスト頻度計数部60は、単語頻度計数部40から出力されたテーブルにおいて、単語それぞれに対応する別個のコンテクストラベルが出現する回数を計数する。具体的には、コンテクスト頻度計数部60は、このテーブルのうち、単語が相互に等しい組合せ群に含まれるコンテクストラベルの種類の数を計数する。例えば、コンテクスト頻度計数部60は、図5に示されるテーブルにおいて、単語今に対応する別個のコンテクストラベルが生成された回数を2回と計数する。そして、コンテクスト頻度計数部60は、図6に示されるように、単語それぞれについての計数結果を、コンテクスト頻度としてコンテクスト頻度記憶部70に記憶させる。コンテクスト頻度は、一の単語が何通りのコンテクストラベルと組みになって出現しているかを表す指標である。例えば、一の単語が数多くの地域で言及されると、この単語のコンテクスト頻度は大きい値になる。依存度算出部80は、単語頻度記憶部50に記憶される単語頻度と、コンテクスト頻度記憶部70に記憶されるコンテクスト頻度とに基づいて、依存度を算出する。依存度は、コンテクストラベルにより示されるコンテクストに単語が依存する度合いを表す指標である。この依存度は、例えば、少ない地域において単語が繰り返し言及されると大きい値となる。換言すると、依存度は、単語頻度が高くなると高くなり、かつ、コンテクスト頻度が高くなると低くなる。依存度算出部80は、例えば、情報検索の分野で用いられるTFIDFtermfrequencyinversedocumentfrequencyと同様の導出によって依存度を算出する。TFIDFは、複数の文書に含まれる単語の重み付け係数であって、より少ない文書において単語が繰り返し言及されると、値が大きくなる。このTFIDFと同様に依存度が導出される場合、全コンテクストラベル数をNとし、単語WとコンテクストラベルCとの組合せの単語頻度をFとし、単語Wのコンテクスト頻度をGとすると、コンテクストラベルCにより示されるコンテクストへの単語Wの依存度Iは、次式1で示される。依存度算出部80は、単語頻度記憶部50に記憶されているすべての組合せについて、上記式1を用いて依存度を算出する。例えば、図7に示されるように、同一の地域で2回言及された単語野球の依存度は、比較的大きい値となる。また、異なる地域で1回ずつ言及された単語今の依存度は、いずれも比較的小さい値となっている。そして、依存度算出部80は、図7に示されるように、単語及びコンテクストラベルの組合せと、この組合せについて算出された依存度とを対応づけて依存度記憶部90に記憶させる。キーワード抽出部100は、依存度記憶部90に記憶されたデータに基づいて、コンテクストラベルごとに、依存度が最大の単語をキーワードとして抽出する。例えば、キーワード抽出部100は、図7に示されるテーブルのうち、コンテクストラベル35.70:139.75について依存度が最大の単語野球を抽出する。このようにして、キーワード抽出部100は、図8に示されるように、コンテクストラベルそれぞれに対応するキーワードを抽出する。続いて、以上の構成要素を有するキーワード抽出システム10の動作について説明する。まず、図9に示されるように、解析部30は、テキスト記憶部20から位置情報付きテキストを1つ取得するステップS10。次に、単語抽出部31は、取得されたテキストから単語を抽出するステップS11。また、コンテクストラベル生成部32は、取得された位置情報に基づいてコンテクストラベルを生成するステップS12。その後、解析部30は、テキスト記憶部20から位置情報付きテキストをすべて取得したか否かを判定するステップS13。位置情報付きテキストをすべて取得していないと判定された場合ステップS13;No、解析部30は、ステップS10へ戻って処理を繰り返す。位置情報付きテキストをすべて取得したと判定された場合ステップS13;Yes、単語頻度計数部40は、解析部30の出力に基づいて単語頻度を計数するステップS14。コンテクスト頻度計数部60は、単語頻度計数部40の出力に基づいてコンテクスト頻度を計数するステップS15。依存度算出部80は、単語頻度記憶部50及びコンテクスト頻度記憶部70に記憶されたデータに基づいて、依存度を算出するステップS16。キーワード抽出部100は、依存度記憶部90に記憶されたデータに基づいて、キーワードを抽出するステップS17。以上説明したように、本実施形態に係るキーワード抽出システム10は、単語頻度及びコンテクスト頻度に基づいて、コンテクストラベルにより示される地域への単語の依存度を算出する。そして、キーワード抽出システム10は、この依存度に基づいて複数の単語からキーワードを抽出する。これにより、キーワードの候補となる複数の単語が存在する場合に、より強く特定の地域に依存する単語をキーワードとして抽出することができる。また、キーワード抽出システム10は、コンテクストラベルごとに上述の処理に従ってキーワードを抽出する。これにより、キーワード抽出システム10は、テキストの投稿数の多少に関係なく、地域ごとにキーワードを抽出することができる。例えば、投稿数の多い都市と、投稿数の少ない郊外とのそれぞれの地域に依存するキーワードを抽出することができる。実施形態2続いて、実施形態2について、上述の実施形態1との相違点を中心に説明する。なお、実施形態1に係る構成要素と同一又は同等の構成には、実施形態1と同一の符号を付す。また、実施形態1と説明が重複する部分については、その説明を省略する。本実施形態に係るキーワード抽出システム10は、分散システムとして構成されている点で、実施形態1に係るものと異なる。キーワード抽出システム10は、図10に示されるように、解析部30a~30c、第1ソート部110、単語頻度計数部40a~40c、第2ソート部120、及びコンテクスト頻度計数部60a~60cを有している。解析部30a~30cそれぞれは、テキスト記憶部20に記憶された位置情報付きテキストを分担して、位置情報付きテキストを解析する。すなわち、解析部30a~30cは、並列計算により単語を抽出し、コンテクストラベルを生成する。この際に、解析部30a~30cそれぞれは、解析の負荷が均等になるように位置情報付きテキストを分担する。解析部30a~30cそれぞれは、単語及びコンテクストラベルの組合せと整数値1とのペアを、解析の結果として第1ソート部110へ出力する。以下では、このペアを<組合せ、整数値1>という記法に従って記す。また、この組合せを単語、コンテクストラベルという記法に従って記す。例えば、解析部30aは、図2に示される今、東京駅にいます。というテキストと緯度35.6814及び経度139.7661の位置情報とを解析して、<今、35.68:139.76、1>と、<東京駅、35.68:139.76、1>との2つのペアを出力する。第1ソート部110は、解析部30a~30cから解析結果をすべて取得すると、単語とコンテクストラベルとの組合せについて、すべてのペアをソートする。また、第1ソート部110は、<組合せ、整数値>というペアを、<組合せ、リスト>というペアに変換する。リストは、リスト形式のデータである。例えば、要素として整数値1と整数値2とを有するリストは、[1、2]と記されることがあり、以下でもこの記法に従ってリストを記す。なお、リストの要素が複数である必要はない。例えば、第1ソート部110は、図11に示される<今、35.70:139.75、1>というペアを、図12に示される<今、35.70:139.75、[1]>というペアに変換する。また、第1ソート部110は、同一の組合せを有する複数のペアを、この組合せと、ペアの数だけ整数値1を有するリストとの1つのペアに変換する。例えば、第1ソート部110は、図11に示される2つの<野球、35.70:139.75、1>というペアを、図12に示される1つの<野球、35.70:139.75、[1、1]>というペアに変換する。そして、第1ソート部110は、これらの変換の結果を分割して、単語頻度計数部40a~40cそれぞれへ出力する。この際に、第1ソート部110は、単語頻度計数部40a~40cそれぞれにかかる負荷が均等になるように、結果を分割する。例えば、第1ソート部110は、図12に示される7つのペアを、3つのペア、2つのペア、及び2つのペアに分割して、3つの単語頻度計数部40a~40cへ出力する。単語頻度計数部40a~40cは、第1ソート部110から出力されたペアに基づいて、並列計算により単語頻度を計数する。単語頻度計数部40a~40cは、ペアそれぞれについて、リストの要素整数値の和を、組合せの単語頻度として算出する。例えば、単語頻度計数部40aは、<野球、35.70:139.75、[1、1]>というペアを取得すると、単語野球とコンテクストラベル35.70:139.75との組合せの単語頻度を2回と計数する。そして、単語頻度計数部40a~40cは、計数の結果を単語頻度記憶部50に記憶させる。また、単語頻度計数部40a~40cは、単語頻度が1回以上となる組合せを、第2ソート部120へ出力する。第2ソート部120は、単語頻度計数部40a~40cから出力された組合せをすべて取得すると、単語についてすべての組合せをソートする。また、第2ソート部120は、単語、コンテクストラベルという組合せを、単語、リストという組合せに変換する。このリストの要素は、コンテクストラベルである。例えば、第2ソート部120は、図5に示される野球、35.70:139.75という組合せを、図13に示される野球、[35.70:139.75]という組合せに変換する。また、第2ソート部120は、同一の単語を有する複数の組合せを、この単語とコンテクストラベルのリストとの組合せに変換する。例えば、第2ソート部120は、図5に示される今、35.70:139.75、及び今、35.68:139.76という2つの組合せを、図13に示される今、[35.70:139.75、35.68:139.76]という組合せに変換する。そして、第2ソート部120は、これらの変換の結果を分割して、コンテクスト頻度計数部60a~60cそれぞれへ出力する。この際に、第2ソート部120は、コンテクスト頻度計数部60a~60cそれぞれにかかる負荷が均等になるように、結果を分割する。コンテクスト頻度計数部60a~60cは、第2ソート部120から出力された組合せに基づいて、並列計算によりコンテクスト頻度を計数する。コンテクスト頻度計数部60a~60cは、組合せそれぞれについて、リストに含まれる要素の数を、単語に対応するコンテクスト頻度として算出する。例えば、コンテクスト頻度計数部60a~60cは、図13に示される今、[35.70:139.75、35.68:139.76]という組合せを取得すると、単語今のコンテクスト頻度を2回と計数する。そして、コンテクスト頻度計数部60a~60cは、計数の結果を、コンテクスト頻度記憶部70に記憶させる。以上説明したように、本実施形態に係るキーワード抽出システム10は、分散システムとして構成され、分散処理を実行する。これにより、テキストの数が膨大になった場合であっても、解析部30a~30c、単語頻度計数部40a~40c、又はコンテクスト頻度計数部60a~60cの数を増やすことにより、スケーラビリティを確保することができる。実施形態3続いて、実施形態3について、上述の実施形態2との相違点を中心に説明する。なお、実施形態2に係る構成要素と同一又は同等の構成には、実施形態2と同一の符号を付す。また、実施形態2と説明が重複する部分については、その説明を省略する。本実施形態に係るキーワード抽出システム10は、キーワードを抽出する処理以下、キーワード抽出処理というを繰り返し実行する。また、キーワード抽出システム10は、前回のキーワード抽出処理以降に投稿された位置情報付きテキストに基づいて、単語頻度記憶部50及びコンテクスト頻度記憶部70のデータを繰り返し更新する。キーワード抽出システム10は、図14に示されるように、単語頻度計数部40d~40fが単語頻度記憶部50に記憶されるデータを読み込み、コンテクスト頻度計数部60d~60fがコンテクスト頻度記憶部70に記憶されるデータを読み込む点で、実施形態2に係るものと異なっている。解析部30d~30fは、テキスト記憶部20に記憶された位置情報付きテキストのうち、前回のキーワード抽出処理以降に新しく記憶されたもののみを取得して解析する。単語頻度計数部40d~40fは、組合せとリストとのペアを第1ソート部110から取得すると、この組合せの単語頻度を単語頻度記憶部50から読み込む。読み込まれた単語頻度は、前回のキーワード抽出処理までに計数された単語頻度である。なお、この組合せの単語頻度が単語頻度記憶部50に記憶されていない場合に、単語頻度計数部40d~40fは、単語頻度記憶部50から読み込んだ単語頻度をゼロとする。すなわち、単語頻度計数部40d~40fは、初めて単語頻度が計数される組合せを取得した場合に、単語頻度をゼロとする。また、この場合には、単語頻度計数部40d~40fは、この組合せに含まれる単語と整数値1とのペアを第2ソート部120へ出力する。一方、この組合せの単語頻度が単語頻度記憶部50に記憶されている場合には、単語頻度計数部40d~40fは、第2ソート部120へデータを出力しない。単語頻度計数部40d~40fは、第1ソート部110から取得したリストに含まれる整数値すべてを、読み込まれた単語頻度に加算する。単語頻度計数部40d~40fは、この加算の結果を新しい単語頻度として、単語頻度記憶部50のデータを更新する。第2ソート部120は、単語頻度計数部40d~40fから単語と整数値1とのペアを取得すると、<単語、1>というペアを、<単語、[1]>というペアに変換する。つまり、第2ソート部120は、整数値を、整数値を要素に持つリスト形式のデータに変換する。また、第2ソート部120は、同一の単語を有する複数のペアを、この単語と、複数の整数値1を要素とするリストとのペアに変換する。そして、第2ソート部120は、単語とリストとのペアを、コンテクスト頻度計数部60d~60fへ出力する。コンテクスト頻度計数部60d~60fは、第2ソート部120から単語とリストとのペアを取得すると、この単語に対応するコンテクスト頻度をコンテクスト頻度記憶部70から読み込む。読み込まれたコンテクスト頻度は、前回のキーワード抽出処理までに計数されたコンテクスト頻度である。なお、この単語のコンテクスト頻度がコンテクスト頻度記憶部70に記憶されていない場合に、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、コンテクスト頻度記憶部70から読み込んだコンテクスト頻度をゼロとする。コンテクスト頻度計数部60d~60fは、第2ソート部120から取得したリストに含まれる整数値すべてを、読み込まれたコンテクスト頻度に加算する。コンテクスト頻度計数部60d~60fは、この加算の結果を新しいコンテクスト頻度として、コンテクスト頻度記憶部70のデータを更新する。続いて、以上の構成要素を有するキーワード抽出システム10の動作について、図15を用いて説明する。まず、解析部30d~30fは、テキスト記憶部20から位置情報付きテキストを取得して、解析するステップS301。第1ソート部110は、解析部30d~30fから出力された組合せと整数値とのペアに基づいて、ソート及び変換処理を実行するステップS302。具体的には、第1ソート部110は、組合せについてペアをソートし、整数値をリスト形式のデータに変換する。単語頻度計数部40d~40fは、単語頻度の更新処理を実行するステップS303。この単語頻度の更新処理について、図16を用いて説明する。まず、単語頻度計数部40d~40fは、単語W及びコンテクストラベルCの組合せとリストとのペアを、第1ソート部110から取得したか否かを判定するステップS321。ペアを取得したと判定された場合ステップS321;Yes、単語頻度計数部40d~40fは、単語W、コンテクストラベルCという組合せの単語頻度Fが単語頻度記憶部50に記憶されているか否かを判定するステップS322。単語頻度Fが単語頻度記憶部50に記憶されていると判定された場合ステップS322;Yes、単語頻度計数部40d~40fは、この単語頻度Fを読み込んで、変数Xに値を代入するステップS323。その後、単語頻度計数部40d~40fは、ステップS326へ移行する。単語頻度Fが単語頻度記憶部50に記憶されていないと判定された場合ステップS322;No、単語頻度計数部40d~40fは、変数Xにゼロを代入するステップS324。また、単語頻度計数部40d~40fは、単語Wと整数値1とのペアを第2ソート部120へ出力するステップS325。その後、単語頻度計数部40d~40fは、ステップS326へ移行する。ステップS326にて、単語頻度計数部40d~40fは、第1ソート部110から出力されたリストに含まれる要素整数値の和Swを算出するステップS326。単語頻度計数部40d~40fは、変数Xと和Swとを加算することにより、新しく単語頻度Fを算出する。そして、単語頻度計数部40d~40fは、単語頻度記憶部50に記憶されている単語頻度Fを更新するステップS327。その後、単語頻度計数部40d~40fは、ステップS321へ戻り、処理を繰り返す。また、ステップS321にてペアを取得していないと判定された場合ステップS321;No、単語頻度計数部40d~40fは、単語頻度の更新処理を終了する。図15に戻り、ステップS303に続いて、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、コンテクスト頻度の更新処理を実行するステップS304。このコンテクスト頻度の更新処理について、図17を用いて説明する。まず、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、単語Wとリストとのペアを第2ソート部120から取得したか否かを判定するステップS341。ペアを取得したと判定された場合ステップS341;Yes、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、単語Wのコンテクスト頻度Gがコンテクスト頻度記憶部70に記憶されているか否かを判定するステップS342。コンテクスト頻度Gがコンテクスト頻度記憶部70に記憶されていると判定された場合ステップS342;Yes、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、コンテクスト頻度Gを読み込んで、変数Yに値を代入するステップS343。その後、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、ステップS345へ移行する。コンテクスト頻度Gがコンテクスト頻度記憶部70に記憶されていないと判定された場合ステップS342;No、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、変数Yにゼロを代入するステップS344。その後、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、ステップS345へ移行する。ステップS345にて、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、第2ソート部120から出力されたリストに含まれる要素整数値の和Scを算出するステップS345。コンテクスト頻度計数部60d~60fは、変数Yと和Scとを加算することにより、新しくコンテクスト頻度Gを算出する。そして、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、コンテクスト頻度記憶部70に記憶されているコンテクスト頻度Gを更新するステップS346。その後、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、ステップS341へ戻り、処理を繰り返す。また、ステップS341にてペアを取得していないと判定された場合ステップS341;No、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、コンテクスト頻度の更新処理を終了する。図15に戻り、ステップS304に続いて、依存度算出部80は、依存度を算出して、依存度記憶部90に記憶されている依存度を更新するステップS305。キーワード抽出部100は、依存度記憶部90に記憶された依存度に基づいて、キーワードを抽出するステップS315。そして、キーワード抽出システム10は、ステップS301に戻り、以上のキーワード抽出処理を繰り返す。以上説明したように、本実施形態に係るキーワード抽出システム10は、ユーザにより投稿された位置情報付きテキストのうち、新しく投稿されたものに基づいて、単語頻度記憶部50、コンテクスト頻度記憶部70及び依存度記憶部90に記憶されているデータを繰り返し更新する。これにより、キーワード抽出システム10は、ユーザから投稿されたテキストに含まれるキーワードをリアルタイムに抽出することができる。また、キーワード抽出システム10は、新しく投稿された位置情報付きテキストのみを対象としてキーワード抽出処理を実行する。これにより、キーワード抽出システム10は、繰り返し実行されるキーワード抽出処理の計算負荷を軽減することができる。実施形態4続いて、実施形態4について、上述の実施形態3との相違点を中心に説明する。なお、実施形態3に係る構成要素と同一又は同等の構成には、実施形態3と同一の符号を付す。また、実施形態3と説明が重複する部分については、その説明を省略する。本実施形態に係るキーワード抽出システム10は、単語頻度に重み付けを行うことにより、比較的古いキーワードの影響を軽減するとともに、比較的新しいキーワードを優先的に抽出する。キーワード抽出システム10の構成は、図18に示されるように、単語頻度計数部40g~40i及び単語頻度記憶部54が実施形態3に係るものと異なっている。単語頻度計数部40g~40iは、ラウンド数Rを保持する。このラウンド数Rは、繰り返し実行されるキーワード抽出処理の現在の回数を表す。単語頻度計数部40g~40iは、キーワード抽出処理が実行されるたびに、このラウンド数Rに1を加算する。また、単語頻度計数部40g~40iは、このラウンド数Rに基づいて単語頻度に重み付けを行う。単語頻度記憶部54は、図19に示されるように、単語、コンテクストラベル、単語頻度、及び更新ラウンド数を対応づけて記憶する。この更新ラウンド数は、単語頻度が更新された時のラウンド数を表している。続いて、以上の構成要素を有するキーワード抽出システム10の動作のうち、単語頻度計数部40g~40iにより実行される単語頻度の更新処理について、図20を用いて説明する。まず、単語頻度計数部40g~40iは、単語W及びコンテクストラベルCの組合せとリストとのペアを、第1ソート部110から取得したか否かを判定するステップS41。ペアを取得したと判定された場合ステップS41;Yes、単語頻度計数部40g~40iは、単語W、コンテクストラベルCという組合せの単語頻度Fが単語頻度記憶部54に記憶されているか否かを判定するステップS42。単語頻度Fが単語頻度記憶部54に記憶されていると判定された場合ステップS42;Yes、単語頻度計数部40g~40iは、この単語頻度Fを読み込んで、変数Xに代入する。また、単語頻度計数部40g~40iは、この単語頻度Fの更新ラウンド数Pを読み込んで、変数Qに代入するステップS43。その後、単語頻度計数部40g~40iは、ステップS45へ処理を移行する。単語頻度Fが単語頻度記憶部54に記憶されていないと判定された場合ステップS42;No、単語頻度計数部40g~40iは、変数Xにゼロを代入し、変数Qに現在のラウンド数Rを代入するステップS44。その後、単語頻度計数部40g~40iは、ステップS45へ処理を移行する。ステップS45にて、単語頻度計数部40g~40iは、第1ソート部110から出力されたリストに含まれる要素整数値の和Swを算出するステップS45。単語頻度計数部40g~40iは、変数X、Q、及び和Swに基づいて、新しく単語頻度Fを算出する。αをあらかじめ設定された正の値とし、βをあらかじめ設定されたゼロ以上かつ1未満の値とすると、この単語頻度Fは、次の式2で示される。そして、単語頻度計数部40g~40iは、単語頻度記憶部54に記憶されている単語頻度Fを更新するステップS46。また、単語頻度計数部40g~40iは、この単語頻度Fの更新ラウンド数Pを現在のラウンド数Rに更新するステップS47。次に、単語頻度計数部40g~40iは、単語頻度Fがあらかじめ設定された閾値T以上であり、かつ閾値Tが変数Xよりも大きいか否かを判定するステップS48。すなわち、単語頻度計数部40g~40iは、更新によって単語頻度Fが閾値Tを上回ったか否かを判定する。ステップS48の判定が肯定された場合ステップS48;Yes、単語頻度計数部40g~40iは、<単語W、整数値1>というペアを第2ソート部120へ出力するステップS49。その後、単語頻度計数部40g~40iは、ステップS41へ戻り、処理を繰り返す。ステップS48の判定が否定された場合ステップS48;No、単語頻度計数部40g~40iは、単語頻度Fがあらかじめ設定された閾値Tよりも小さく、かつ閾値Tが変数X以下であるか否かを判定するステップS50。すなわち、単語頻度計数部40g~40iは、更新によって単語頻度Fが閾値Tを下回ったか否かを判定する。ステップS50の判定が否定された場合ステップS50;No、単語頻度計数部40g~40iは、ステップS41へ戻り、処理を繰り返す。ステップS50の判定が肯定された場合ステップS50;Yes、単語頻度計数部40g~40iは、<単語W、整数値-1>というペアを第2ソート部120へ出力するステップS51。その後、単語頻度計数部40g~40iは、ステップS41へ戻り、処理を繰り返す。また、ステップS41にて、ペアを取得していないと判定された場合ステップS41;No、単語頻度計数部40g~40iは処理を終了する。以上説明したように、単語頻度計数部40g~40iは、単語頻度を更新する際に、単語頻度記憶部54に記憶されている単語頻度に重み係数を乗算する。この重み係数は、ゼロ以上1未満の値βのべき乗であり、その指数は現在のラウンド数Rと単語頻度の更新ラウンド数との差である。このため、単語頻度記憶部54に記憶されている単語頻度が比較的古く更新されたものであれば、重み係数は小さい値となる。一方、この単語頻度が比較的新しく更新されたものであれば、重み係数は1未満の大きい値となる。したがって、単語頻度計数部40g~40iは、単語頻度を更新する際に、古いデータの影響を軽減し、主として新しいデータに基づく単語頻度を算出することができる。また、単語頻度記憶部54に記憶される単語頻度が比較的新しいデータに基づいて更新されるため、依存度算出部80によって算出される依存度も、主として新しいデータに基づく依存度となる。これにより、キーワード抽出システム10は、新しく投稿された位置情報付きテキストに主として含まれるキーワードを抽出することができる。また、単語頻度計数部40g~40iは、単語頻度が閾値Tを上回った場合に、第2ソート部120を介してコンテクスト頻度計数部60d~60fへデータを出力する。すなわち、単語頻度が閾値Tを上回った場合に、コンテクスト頻度が計数される。これにより、単語とコンテクストラベルとの組合せが出現する回数がごくわずかである場合にはコンテクスト頻度を計数せずに、ある程度の回数だけ単語と組み合わさって出現したコンテクストラベルの数をコンテクスト頻度として計数することができる。つまり、ノイズを除去して信頼性の高いコンテクスト頻度を得ることができる。また、単語頻度が閾値Tを上回った場合、及び下回った場合に、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、コンテクスト頻度を計数する。これにより、コンテクスト頻度計数部60d~60fは、単語頻度の推移をリアルタイムに反映したコンテクスト頻度を算出して、コンテクスト頻度記憶部70のデータを更新することができる。実施形態5続いて、実施形態5について、上述の実施形態1との相違点を中心に説明する。なお、実施形態1に係る構成要素と同一又は同等の構成には、実施形態1と同一の符号を付す。また、実施形態1と説明が重複する部分については、その説明を省略する。本実施形態に係るキーワード抽出システム10は、図21に示されるように、テキスト記憶部25、解析部35、単語頻度計数部45、キーワード抽出部105、及びユーザ多様度算出部130を有している。テキスト記憶部25は、ユーザにより投稿されたテキスト、このテキストに付与された位置情報、及びこのテキストを投稿したユーザのIDを対応づけて記憶する。解析部35は、テキスト記憶部25に記憶されている位置情報付きテキストに基づいて、単語を抽出し、コンテクストラベルを生成する。また、解析部35は、これらの単語及びコンテクストラベルと、この単語が含まれる位置情報付きテキストを投稿したユーザのIDとを対応づけて、単語頻度計数部45及びユーザ多様度算出部130へ出力する。単語頻度計数部45は、ユーザ1人により投稿された位置情報付きテキストに基づいて出現した組合せを、1回だけ計数する。つまり、単語頻度計数部45は、解析部35から出力されたデータにおいて、単語とコンテクストラベルとの同一の組合せに対応して出現するユーザの数を、単語頻度として計数する。ユーザ多様度算出部130は、ユーザ多様度指数Simpsonの多様度指数を算出する。ユーザ多様度指数は、一のコンテクストラベルによって示されるコンテクストにおいて一の単語を投稿したユーザの多様性を表す指数である。例えば、特定の地域において特定の単語を含むテキストを投稿したユーザの数が多い場合に、ユーザ多様度指数は大きくなる。単語W及びコンテクストラベルCの組合せが出現した回数をEとし、この組合せとi番目のユーザIDとが対応して出現した回数をFiとすると、この組合せに対応するユーザ多様度指数Dは、次の式3で示される。ユーザ多様度算出部130は、単語とコンテクストラベルとの組合せそれぞれについて、上記式3を用いて算出しユーザ多様度指数を算出し、キーワード抽出部105へ出力する。続いて、キーワード抽出部105により実行される処理を説明する。まず、キーワード抽出部105は、単語及びコンテクストラベルと、この単語の依存度と、この単語に対応するユーザ多様度指数を取得する。次に、キーワード抽出部105は、依存度について単語をソートする。その後、キーワード抽出部105は、ソートされた単語のうち、依存度の高い上位10個の単語を、ユーザ多様度指数について再度ソートする。そして、キーワード抽出部105は、ユーザ多様度指数の最も高い単語を、キーワードとして抽出する。キーワード抽出部105は、コンテクストラベルごとに以上の処理を実行することにより、コンテクストラベルそれぞれに対応するキーワードを抽出する。以上説明したように、本実施形態に係る単語頻度計数部45は、1人のユーザにより投稿された位置情報付きテキストに基づいて出現した組合せを、1回まで計数する。これにより、同一の地域において少数のユーザにより繰り返し投稿された単語がキーワードとして抽出されることを防ぐことができる。以上、実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態に係るキーワード抽出システム10は、ユーザにより投稿されたテキストからキーワードを抽出したが、これには限られない。例えば、位置情報と説明文とが付与された画像ファイルが投稿される場合がある。この場合に、キーワード抽出システムは、位置情報をコンテクスト情報とするとともに、説明文からキーワードを抽出してもよい。また、上記実施形態に係るキーワード抽出システム10は、位置情報をコンテクスト情報としたが、時間投稿時間やデジタル写真の撮影時間、ユーザの属性年齢、性別、又は職業、或いは端末の温度センサや加速度センサによる観測値等をコンテクスト情報として利用してもよい。また、このようにテキストに付随するコンテクスト情報のうち2つ以上の組合せをコンテクスト情報として利用することも可能である。また、上記実施形態に係る単語抽出部31は、形態素解析を用いて単語を抽出したが、あらかじめ設定された単語群に含まれる単語をテキストから抽出してもよい。また、上記実施形態に係るコンテクストラベル生成部32は、0.01度単位の緯度及び経度をコンテクストラベルとしたが、住所やランドマークをコンテクストラベルとしてもよい。また、コンテクストラベル生成部32は、緯度及び経度を0.01度単位で等分割することによりコンテクストラベルを生成した。すなわち、コンテクストラベル生成部32は、コンテクスト情報を等分割した。これには限られず、事前にコンテクスト情報の分布を分析し、各コンテクストラベルに対応するテキストの数が等しくなるように、コンテクストラベルを生成してもよい。また、LSHLocalitySensitiveHashingに基づくハッシュ値をコンテクストラベルとしてもよい。この場合、コンテクスト情報の類似関係を確率的に評価することができる。また、テキストに付随するコンテクスト情報の種類がある程度限られている場合は、コンテクストラベル生成部は、コンテクスト情報をそのままコンテクストラベルとしてもよい。例えば、テキストに付与される位置情報が0.01度単位の緯度及び経度である場合には、この位置情報をそのままコンテクストラベルとしてもよい。また、上記の実施形態2~4に係る分散処理において、MapReduce等のフレームワークを使用してもよい。この場合、2段のMapReduce処理を実行することになる。1段目のMapReduce処理においては、解析部30がMapフェーズを実行し、第1ソート部110がShuffleフェーズを実行し、単語頻度計数部40がReduceフェーズを実行する。2段目のMapReduce処理においては、単語頻度計数部40から第2ソート部120へデータを入力する処理がMapフェーズに対応し、第2ソート部120がShuffleフェーズを実行し、コンテクスト頻度計数部60がReduceフェーズを実行する。また、上記実施形態4に係る依存度算出部80は、式1を用いて依存度を算出した。しかしながら、単語を含むテキストが投稿されない期間が長くなった場合には、単語頻度記憶部50に記憶される単語頻度が更新されないため、依存度が相対的に高い値になることがある。そこで、依存度算出部80は、式1に代えて、次の式4を用いて依存度Iを算出してもよい。この場合、長期間に渡って抽出されない単語の依存度が相対的に高くなることを防ぐことができる。また、上記実施形態5に係るユーザ多様度算出部130は、Simpsonの多様度指数を算出したが、これに限られず、Shannon指数等の多様度指数を算出してもよい。また、上記実施形態5に係るキーワード抽出部105は、ユーザ多様度指数の最も高い単語をキーワードとして抽出したが、これには限られない。例えば、キーワード抽出部105は、ユーザ多様度指数をフィルタリングに利用してもよい。この場合、キーワード抽出部105は、まず、ユーザ多様度指数が所定の閾値以上となる単語を選択する。次に、キーワード抽出部105は、選択された単語のうち、依存度の最も高い単語をキーワードとして抽出する。図22は、上記実施形態に係るキーワード抽出システム10をコンピュータに実装する場合のハードウェア構成例を示すブロック図である。キーワード抽出システム10は、一般的なコンピュータ装置と同様のハードウェア構成によって実現することができる。キーワード抽出システム10は、プロセッサH1、主記憶部H2、補助記憶部H3、出力部H4、入力部H5及び送受信部H6を備える。主記憶部H2、補助記憶部H3、出力部H4、入力部H5及び送受信部H6はいずれも内部バスH7を介してプロセッサH1に接続されている。プロセッサH1は、CPUCentralProcessingUnit等から構成され、補助記憶部H3に記憶されるプログラムH8に従って、上記実施形態に係る解析部30、単語頻度計数部40、コンテクスト頻度計数部60、依存度算出部80、キーワード抽出部100、第1ソート部110、第2ソート部120、ユーザ多様度算出部130の処理を実行する。主記憶部H2は、RAMRandomAccessMemory等から構成され、補助記憶部H3に記憶されるプログラムH8をロードし、プロセッサH1の作業領域として用いられる。補助記憶部H3は、フラッシュメモリ、ハードディスク、DVD-RAMDigitalVersatileDiscRandomAccessMemory、DVD-RWDigitalVersatileDiscReWritable等の不揮発性メモリから構成され、上述の処理をプロセッサH1に実行させるためのプログラムH8やパラメータ等をあらかじめ記憶する。また、補助記憶部H3は、プロセッサH1の指示に従って、プログラムH8が記憶するデータをプロセッサH1に供給し、プロセッサH1から供給されたデータを記憶する。出力部H4は、LCDLiquidCrystalDisplay等から構成される表示装置、スピーカ等から構成される音響装置又は印刷装置等を有し、種々の情報をユーザに提供する。例えば、出力部H4は、抽出されたキーワードをキーワード抽出システム10の管理者に表示する。入力部H5は、キーボード及びマウス等のポインティングデバイス等と、キーボード及びポインティングデバイス等を内部バスH7に接続するインタフェース装置等から構成される。例えば、キーワード抽出システムの管理者は、入力部H5を介して、閾値やパラメータ等を設定する。送受信部H6は、モデム又は網終端装置、及びそれらと接続するシリアルインタフェース又はLANインタフェース等から構成される。キーワード抽出システム10は、送受信部H6を介して、外部から投稿される位置情報付きテキストを取得する。図1に示されるキーワード抽出システム10の解析部30、単語頻度計数部40、コンテクスト頻度計数部60、依存度算出部80、キーワード抽出部100、第1ソート部110、第2ソート部120、及びユーザ多様度算出部130が実行する処理は、プログラムH8が、プロセッサH1、主記憶部H2、補助記憶部H3、出力部H4、入力部H5、送受信部H6等を資源として用いて処理することによって実行される。上述の実施形態に係るキーワード抽出システム10の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。例えば、補助記憶部H3に記憶されているプログラムH8を、フレキシブルディスク、CD-ROMCompactDiskReadOnlyMemory、DVDDigitalVersatileDisk、MOMagnetoOpticaldisk等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムH8をコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することができる。また、プログラムH8をインターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロード等するようにしても良い。また、通信ネットワークを介してプログラムH8を転送しながら起動実行することによっても、上述の処理を達成することができる。更に、プログラムH8の全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報をコンピュータが通信ネットワークを介して送受信しながらプログラムH8を実行することによっても、上述の処理を達成することができる。なお、上述の機能を、OSOperatingSystemが分担して実現する場合又はOSとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、OS以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等しても良い。上述の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。付記1ユーザによって投稿された複数のテキストそれぞれに含まれる単語を抽出する単語抽出手段と、前記テキストに付随するコンテクスト情報に基づいて、前記単語に対応するコンテクストラベルを生成するラベル生成手段と、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を、単語頻度として計数する単語頻度計数手段と、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語が相互に等しい組合せ群に含まれる前記コンテクストラベルの種類の数を、コンテクスト頻度として計数するコンテクスト頻度計数手段と、前記コンテクストラベルにより示されるコンテクストに前記単語が依存する度合いを表す依存度を、前記単語頻度と前記コンテクスト頻度とに基づいて算出する依存度算出手段と、前記コンテクストラベルに対応する前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出手段と、を備えるキーワード抽出システム。付記2複数の前記単語抽出手段と、複数の前記ラベル生成手段と、複数の前記単語頻度計数手段と、複数の前記コンテクスト頻度計数手段と、を備え、複数の前記単語抽出手段は、並列計算により前記単語を抽出し、複数の前記ラベル生成手段は、並列計算により前記コンテクストラベルを生成し、複数の前記単語頻度計数手段は、並列計算により前記単語頻度を計数し、複数の前記コンテクスト頻度計数手段は、並列計算により前記コンテクスト頻度を計数する、付記1に記載のキーワード抽出システム。付記3前記単語頻度計数手段は、計数された前記単語頻度を記憶する第1記憶手段と、前記第1記憶手段によって前記単語頻度が記憶された後に前記単語抽出手段によって抽出された前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数に基づいて、前記第1記憶手段によって記憶された前記単語頻度を更新する第1更新手段と、を備え、前記コンテクスト頻度計数手段は、計数された前記コンテクスト頻度を記憶する第2記憶手段と、初めて前記単語頻度を計数される組合せの前記コンテクストラベルが生成された場合に、前記第2記憶手段によって記憶された前記コンテクスト頻度を更新する第2更新手段と、を備える、付記1又は2に記載のキーワード抽出システム。付記4前記単語頻度計数手段は、計数された前記単語頻度を記憶する第3記憶手段と、前記単語頻度が記憶された後に前記単語抽出手段によって抽出された前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数、及び前記第3記憶手段によって記憶された前記単語頻度に重み付けを行い、重み付けされた組合せの数及び前記単語頻度に基づいて、前記第3記憶手段によって記憶された前記単語頻度を更新する第3更新手段と、を備え、前記コンテクスト頻度計数手段は、計数された前記コンテクスト頻度を記憶する第4記憶手段と、前記第3更新手段によって前記単語頻度が所定の第1閾値を上回った場合、及び、前記単語頻度が前記第1閾値を下回った場合に、前記第4記憶手段によって記憶された前記コンテクスト頻度を更新する第4更新手段と、を備える、付記1又は2に記載のキーワード抽出システム。付記5前記単語頻度計数手段は、前記単語を含む前記テキストを投稿したユーザの数に基づいて、前記単語頻度を計数する、付記1乃至4のいずれか1つに記載のキーワード抽出システム。付記6前記単語を含む前記テキストを投稿したユーザの多様度を表すユーザ多様度指数を算出するユーザ多様度算出手段、を備え、前記キーワード抽出手段は、前記依存度の高い所定の個数の前記単語のうち、前記ユーザ多様度指数の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出する、付記1乃至5のいずれか1つに記載のキーワード抽出システム。付記7前記単語を含む前記テキストを投稿したユーザの多様度を表すユーザ多様度指数を算出するユーザ多様度算出手段、を備え、前記キーワード抽出手段は、前記ユーザ多様度指数が所定の第2閾値以上となる前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出する、付記1乃至5のいずれか1つに記載のキーワード抽出システム。付記8前記コンテクスト情報は、前記テキストの投稿に供された端末の位置を示す位置情報、前記テキストが投稿された時間を示す情報、及び、前記テキストを投稿したユーザの属性を示す情報のうち少なくとも1つからなる、付記1乃至7のいずれか1つに記載のキーワード抽出システム。付記9ユーザによって投稿された複数のテキストそれぞれに含まれる単語を抽出する単語抽出ステップと、前記テキストに付随するコンテクスト情報に基づいて、前記単語に対応するコンテクストラベルを生成するラベル生成ステップと、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を、単語頻度として計数する単語頻度計数ステップと、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語が相互に等しい組合せ群に含まれる前記コンテクストラベルの種類の数を、コンテクスト頻度として計数するコンテクスト頻度計数ステップと、前記コンテクストラベルにより示されるコンテクストに前記単語が依存する度合いを表す依存度を、前記単語頻度と前記コンテクスト頻度とに基づいて算出する依存度算出ステップと、前記コンテクストラベルに対応する前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出ステップと、を含むキーワード抽出方法。付記10コンピュータを、ユーザによって投稿された複数のテキストそれぞれに含まれる単語を抽出する単語抽出手段、前記テキストに付随するコンテクスト情報に基づいて、前記単語に対応するコンテクストラベルを生成するラベル生成手段、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語及び前記コンテクストラベルの双方が相互に等しい組合せの数を、単語頻度として計数する単語頻度計数手段、前記単語と、該単語に対応する前記コンテクストラベルとの組合せのうち、前記単語が相互に等しい組合せ群に含まれる前記コンテクストラベルの種類の数を、コンテクスト頻度として計数するコンテクスト頻度計数手段、前記コンテクストラベルにより示されるコンテクストに前記単語が依存する度合いを表す依存度を、前記単語頻度と前記コンテクスト頻度とに基づいて算出する依存度算出手段、前記コンテクストラベルに対応する前記単語のうち、前記依存度の最も高い前記単語を、キーワードとして抽出するキーワード抽出手段、として機能させるプログラム。