JP2007157048A - 体験情報評価方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】注目キーワードに対応した体験情報を提示する。
【解決手段】 本発明は、物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句を体験表現とするときに、注目キーワードが入力されると、該注目キーワードと体験表現との関係が格納されている体験表現辞書記憶手段を参照し、該注目キーワードに関連した体験表現を選定し、入力された入力テキスト文書群の各テキスト文書の中において、注目キーワードと体験表現との出現位置関係を測定し、注目キーワードと体験表現の関係性及び、測定された体験表現との出現位置関係に基づいて、入力テキスト文書群の各テキスト文書を評価し、評価結果と入力テキストを関連付けて出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、体験情報評価方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、特に、インターネットのようなあらゆる種類の情報が混在するような状況の中から、その情報に含まれる文章を解析し、注目するキーワードに関する体験談を提供することができる、注目キーワードを利用した体験情報評価方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

近年、ホテルや旅行、電化製品など様々な事柄に関して、多くの人々がインターネット上で個人の意見を公開している。この公開場所は、ショッピングサイト自身が運営しているような様々な人の意見が集まる掲示板や、個人の意見をまとめたWeblogや個人のホームページのような場所等がある。特に、実体験に基づくユーザの声は、クチコミ情報もしくは評判情報としてマーケティングや商品開発、商品の購入検討などの支援として利用価値が高い。

このため、ユーザが実際にある物事を体験したことを記述した情報か否かを判定する技術がある。これは、体験したことを記述する時に現れる記述的特徴である動詞の過去形を体験表現とし、それが記述された文章を体験情報として判定するというものである。

上記のような技術を利用する場合は、文章の形態素解析を行うことがしばしばある。この形態素解析の技術として、例えば、語の共起を用いて同形語の読み分けを行う日本語形態素解析システムがある。語の共起は人にとって識別しやすいため、間違えにくく、確実にシステムの精度を上げることができる（例えば、非特許文献１参照）。

本件で扱う「体験情報」とは、ユーザが実際にある物事を体験したことを記述した情報を指す。例えば、図１２に示すようなものがある。図１２において、Ａ，Ｃ，Ｄは、書き手が実際に体験したこともしくは、継続して体験していることについて、「行っています」「食事をしています」「行ってきました」のような体験表現を利用して表現している。また、図１２のＢ，Ｅは、書き手が実際に体験した結果得た意見や感想を「よかった」「悪かった」のような体験表現を利用して表現している。

体験表現でないものには、図１２のＦ，Ｇに示すようなものがある。

図１２のＦは、マシンが安いという条件を示しているだけで、書き手が体験したものかどうかは特定できない。Ｇについても、アメニティと料金という条件を示しているだけで、書き手が体験したものかどうかは特定できない。

体験情報は、長文にわたるものもあれば、図１２のＡ〜Ｅのように、１文で表現されるものもある。
渕武志、他、"保守性を考慮したい日本語形態素解析システム"情報処理学会自然言語処理研究会報告 117-09, vol. 1997-no, 004, pp59-66

ユーザが欲しい情報を探そうとした時、何らかのキーワードを用いて、その情報が蓄積されているデータベースや、検索エンジンなどを利用して検索を行う。ユーザがある物事についての体験情報を探そうとした時、上記のようにキーワード検索を行ってしまうと広告やそのキーワードの説明などといった体験情報以外の情報が多く混ざってしまい、欲しい情報へ辿り着くことが困難である。特に、近年では、個人の意見などが記載されるようなWeblogや掲示板などが多く存在しているため、話の話題が混ざり合った文書が多量に存在していることから、例え、検索を行う情報源を体験情報のみに限定したとしても、キーワードとは何ら関係のない体験情報が拾い上げられてしまい、やはり、ユーザの欲しい情報へ辿り着くことが困難である。

例えば、
例１）「今日、○×レストランに行きました。記念感謝祭のため、１万円のコースが５０００円で食べることができました。美味しいし、安いし、大満足でした。…。そうそう、携帯電話ＸＸＸほしいな。」
のような情報があったとする。これは、「レストラン」について「行きました」という体験を表す表現が含まれていることから、「レストラン」の体験情報と言える。しかしながら、ユーザが「携帯電話」についての情報を探すために、検索を行ってもこの情報が提示されてしまう。

また、従来の技術では、あるテキスト文書が体験情報か否かの判定はできるが、ある注目するキーワードに関する体験情報か否かを判定することはできなかった。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ユーザが注目するキーワードに対応する体験表現を用いて、そのキーワードに関連した文書集合を優先順位付けすることが可能な体験情報評価方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。

図１は、本発明の原理説明図である。

本発明（請求項１）は、注目するキーワード（以下、注目キーワード）を利用した体験情報評価方法であって、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句を体験表現とするときに、
体験表現選定処理手段が、注目キーワードが入力されると、該注目キーワードと体験表現との関係が格納されている体験表現辞書記憶手段を参照し、該注目キーワードに関連した体験表現を選定し、体験表現記憶手段に格納する、体験表現選定ステップ（ステップ１）と、
キーワード距離測定処理手段が、入力された入力テキスト文書群の各テキスト文書の中において、注目キーワードと体験表現選定ステップで選定され、体験表現記憶手段に格納されている体験表現との出現位置関係を測定するキーワード距離測定ステップ（ステップ２）と、
評価手段が、注目キーワードと体験表現の関係性及び、キーワード距離測定ステップにより測定された体験表現との出現位置関係に基づいて、入力テキスト文書群の各テキスト文書を評価し、評価結果と入力テキスト文書を関連付けて文書記憶手段に出力する評価ステップ（ステップ３）と、を行う。

また、本発明（請求項２）は、請求項１の体験情報評価方法の評価ステップ（ステップ３）において、
注目キーワードと体験表現の関係性の強弱に基づき、入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定するランキング算出ステップを行う。

また、本発明（請求項３）は、請求項２の体験情報評価方法のランキング算出ステップにおいて、
入力テキスト文書の更新日付が利用できる場合は、該更新日付の新鮮度に基づき、該入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定する。

また、本発明（請求項４）は、請求項２または、３の体験情報評価方法のランキング算出ステップにおいて、
注目キーワードと体験表現の関係性の強弱は、該注目キーワードと体験表現の出現位置関係や体験表現の出現頻度などによって表され、これらを利用したランキング評価式によって入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定し、
また、体験表現辞書記憶手段に体験表現の重みが格納されている場合は、その重みを、ランキング評価式に適用する。

また、本発明（請求項５）は、請求項４の体験情報評価方法のランキング評価式として、
注目キーワードと体験表現の出現位置から測定された距離が近いほど評価式の値が高くなり、
注目キーワードに関連する体験表現の出現頻度によって得られた重みが高いほど評価式の値が高くなり、
また、前記入力テキスト文書の更新日付を利用する場合は、該入力テキスト文書が新しいほど評価式の値が高くなり、
体験表現辞書記憶手段に格納されている体験表現の重みを利用する場合は、該重みが高いほど評価式の値が高くなる、評価式を用いる。

また、本発明（請求項６）は、請求項４の体験情報評価方法のランキング評価式として、
注目キーワードと体験表現の出現位置によって値が変化し、
入力テキスト文書の中で、注目キーワードに関連する体験表現が該注目キーワードより先に記述されている場合は、評価式の値が低くなり
入力テキスト文書の中で、注目キーワードに関連する体験表現が注目キーワードより後に記述されている場合は、評価式の値が高くなる、評価式を用いる。

図２は、本発明の原理構成図である。

本発明（請求項７）は、注目するキーワード（以下、注目キーワード）を利用した体験情報評価装置であって、
物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句を体験表現とするときに、
注目キーワードが入力されると、該注目キーワードと体験表現との関係が格納されている体験表現辞書記憶手段２１を参照し、該注目キーワードに関連した体験表現を選定し、体験表現記憶手段２０に格納する、体験表現選定処理手段３００と、
入力された入力テキスト文書群の各テキスト文書の中において、注目キーワードと体験表現選定処理手段３００で選定され、体験表現記憶手段２０に格納されている体験表現との出現位置関係を測定するキーワード距離測定手段３１０と、
注目キーワードと体験表現の関係性及び、キーワード距離測定手段３１０により測定された体験表現との出現位置関係に基づいて、入力テキスト文書群の各テキスト文書を評価し、評価結果と入力テキスト文書を関連付けて文書記憶手段２２に出力する評価手段３２０と、を有する。

また、本発明（請求項８）は、請求項７の体験情報評価装置の評価手段３２０において、
注目キーワードと体験表現の関係性の強弱に基づき、入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定するランキング算出手段を有する。

また、本発明（請求項９）は、請求項８の体験情報評価装置のランキング算出手段において、
入力テキスト文書の更新日付が利用できる場合は、該更新日付の新鮮度に基づき、該入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定する。

また、本発明（請求項１０）は、請求項８または９の体験情報評価装置のランキング算出手段において、
注目キーワードと体験表現の関係性の強弱は、該注目キーワードと体験表現の出現位置関係や体験表現の出現頻度などによって表され、これらを利用したランキング評価式によって入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定し、
また、体験表現辞書記憶手段に体験表現の重みが格納されている場合は、その重みを、ランキング評価式に適用する。

また、本発明（請求項１１）は、請求項１０の体験情報評価装置のランキング算出手段において、
ランキング評価式として、
注目キーワードと体験表現の出現位置から測定された距離が近いほど評価式の値が高くなり、
注目キーワードに関連する体験表現の出現頻度によって得られた重みが高いほど評価式の値が高くなり、
また、入力テキスト文書の更新日付を利用する場合は、該入力テキスト文書が新しいほど評価式の値が高くなり、
体験表現辞書記憶手段に格納されている体験表現の重みを利用する場合は、該重みが高いほど評価式の値が高くなる、評価式を用いる。

また、本発明（請求項１２）は、請求項１０の体験情報評価装置のランキング算出手段において、
ランキング評価式として、
注目キーワードと体験表現の出現位置によって値が変化し、
入力テキスト文書の中で、注目キーワードに関連する体験表現が該注目キーワードより先に記述されている場合は、評価式の値が低くなり
入力テキスト文書の中で、注目キーワードに関連する体験表現が注目キーワードより後に記述されている場合は、評価式の値が高くなる、評価式を用いる。

本発明（請求項１３）は、コンピュータに、請求項１乃至６記載の体験情報評価方法の各ステップを実行させる体験情報評価プログラムである。

本発明（請求項１４）は、コンピュータに、請求項１乃至６記載の体験情報評価方法の各ステップを実行させるプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

上記のように本発明では、ユーザが注目するキーワードに対応する体験表現を用いて、そのキーワードに関連した文書集合を優先順位付けすることができるため、ユーザが注目するキーワードとより関係の強い体験情報を含む文書が上位に来るように順位付けすることができる。

また、入力テキスト文書の更新日付が利用できる場合は、上記に加えて、より新鮮な文書が上位に来るように順位付けすることができる。

本発明によれば、前述の「発明が解決しようとする課題」の例１）のような情報において、
「レストラン」と関連する体験表現：行きました、行ったことがあります、たべてみました、予約しました、
「携帯電話」と関連する体験表現：買いました，使ってみました，試しました、
のようなキーワードと体験表現との関係性を基に、例文を評価すると、
「レストラン」に関連する体験表現「行きました」は存在するが、「携帯電話」に関連する体験表現は存在しないことから、例１）は、「レストラン」と関連する体験情報としては、優先順位が高くなるが、「携帯電話」と関連する体験情報ではないと判断され、優先順位が低くなる。

このようにして、注目キーワードと体験表現の関係によって、同じ文書であっても優先順位を変化させることができる。

これは、従来技術に比べて、注目キーワードに関する体験情報が取得しやすくなり、特に評判情報のような人々の体験情報が価値を持つ場合などに、有益である。

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。

図３は、本発明の概要を説明するための図であり、図４は、本発明の一実施の形態における注目キーワードを利用した体験情報評価装置の構成を示す。

本実施の形態では、図３に示すように、１つ以上のテキスト文書が集まったテキスト文書群と１つまたは複数の注目キーワードの入力があったときに、テキスト文書１つ１つについて、
（１）注目キーワードと関連する体験表現を選定し、
（２）注目キーワードに関連した体験情報との関係性の強弱を距離を測定することにより計算し、
（３）順位付けを行う。

以下に、本実施の形態を詳細に説明する。

図４に示す装置は、コンピュータ３０とこのコンピュータ３０にネットワーク４０を介して接続される、もしくは、コンピュータ３０に内蔵されている体験表現記憶部２０、体験表現辞書記憶部２１、文書記憶部２２で構成されている。

コンピュータ３０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、磁気ディスク等からなるメモリ、ＣＰＵ、ディスプレイによる表示部１１、及びマウスやキーボード等からなる指示入力部１２から構成されており、ＣＰＵが実行するソフトウェアプログラムによって実現される体験表現選定処理部３１と、キーワード距離測定処理部３２と、ランキング算出処理部３３とを備えている。

図５は、本発明の一実施の形態における体験表現辞書記憶部の例を示す。

例えば、図５のように、体験表現辞書記憶部２１は、地名や人物名などの「カテゴリ名」と注目キーワードとして与えられるキーワードに対応する「語句」とその語句に「関連する体験表現」で構成されている。

体験表現は、物事を体験・経験したことを表すような語句が相当する。例えば、注目キーワードとして、「レストラン」という語句が与えられた場合、それに関連する体験表現は、「行った（５），行ったことがある（５），食べてみた（５），予約した（３），…」になる。ここで、括弧内に書かれている数字は、それぞれの体験表現の重みであり、関連する語句に対してどれだけ関係が深いのかの強度を表している。この重みは必須ではない。注目キーワードが辞書に存在しない場合は、「カテゴリ名」の欄から関連する体験表現を探すこともできる。また、「カテゴリ名」に入れる語句は、分類辞典などを利用して決定しても良いし、利用目的合わせて装置を構築する際に、適宜作成してもよい。但し、この「カテゴリ名」の欄は、必須ではない。また、これら全ての情報は、事前に与えられている。

体験表現においては、図５のように表現そのものが格納されている場合もあれば、品詞の原形｛行く，見る，食べる，等｝とそれに対応する表現形態｛してみた，したことがある，等｝が格納されている場合もある。また、品詞の原形｛行く，見る，食べる，等］とそれに対応する図６のような形態素解析した後の品詞の組み合わせのルール｛動詞語幹＋動詞活用語尾＋動詞接尾辞＋動詞語幹の連用「みる」＋動詞接尾辞の終止「ました」、等｝が格納されている場合もあれば、上記が混合された情報が格納されている場合もある。

図７の体験表現記憶部２０の例のように、体験表現記憶部２０には、注目キーワードとそれに関連する体験表現とがセットになって格納されている。図５のように体験表現それぞれに重みが与えられている場合は、その重みも体験表現とともに格納されている。体験表現記憶部２０には、事前に情報が格納されている場合もあるが、処理を行う過程で、随時情報が格納されたり、削除されたりする場合もある。

文書記憶部２２には、与えられたテキスト文書群とそのテキスト文書それぞれに記述されている注目キーワードの位置情報やその注目キーワードに関連する体験表現の位置情報、そのテキスト文書と注目キーワードの関係性を示すランク値などが格納されている。事前にテキスト文書群のみ格納されているか、テキスト文書が与えられた時に、テキスト文書を随時格納するかのどちらかの方法が取られ、その後、処理を行う過程で、注目キーワードの位置情報や体験表現の位置情報、ランク値などが随時格納されていく。

体験表現記憶部２０と体験表現辞書記憶部２１、文書記憶部２２は、このように構成される装置の基で、以降に説明する処理を実行することで、本発明を実現するように動作する。本実施の形態では、注目キーワードを「温泉」とし、その注目キーワードを利用した体験情報ランキングの例を示すことにする。

入力となるテキストは、例えば、図８に示す例のようなものがある。出力は、入力テキスト文書それぞれのランク値である。詳細については、各処理部に示す。

［１］体験表現選定処理部３１：
指示入力部１２から入力された注目キーワードを基に注目キーワードに関連する体験表現を選定する処理を行う。絞込み方法は、様々であるが、本実施の形態では、図９を用いて説明する。図９は、本発明の一実施の形態における体験表現選定処理のフローチャートである。体験表現選定処理部３１には、Ｓ（Ｓ＞０）個の注目キーワードが入力されるものとする。

ステップ１０１） 体験表現選定処理部３１は、注目キーワードが入力として与えられた時に、変数ｋに１を代入する。

ステップ１０２） 図５のような体験表現辞書記憶部２１の「語句」欄と「関連する体験表現（重み）」欄を参照し、ｋ番目の注目キーワードが格納されている「語句」欄を探し、それに付随する「関連する体験表現（重み）」欄の体験表現を取り出す。

ステップ１０３） 上記のステップ１０２で得た関連する体験表現をｋ番目の注目キーワードと共に体験表現記憶部２０に格納する。

ステップ１０４） 注目キーワードの総数Ｓ＞ｋならば、ｋにｋ＋１を代入し、ステップ１０２に戻る（Ｓ＝ｋになるまでこの処理を繰り返す）。注目キーワードの総数Ｓ＝ｋならば、終了する。

図５のような体験表現辞書記憶部２１があったとき、注目キーワードが「温泉」であればそれに関連する体験表現は、「行ってみた（５），行ってきた（５），寄ってみた（２），…」を選定することができる。本実施の形態では、体験表現それぞれに重みがついている例を示す。しかし、重みはあってもなくてもよい。これらを図７のように体験表現記憶部２０に格納し、処理が終了する。

［２］キーワード距離測定処理部３２：
入力テキスト文書群の各テキスト文書の中において、注目キーワードと体験表現選定処理部３１にて選定された体験表現との出現位置関係を測定する。出現位置関係の測定方法は、様々であるが、本実施の形態では、図１０を用いて説明する。

図１０は、本発明の一実施の形態におけるキーワード距離測定処理のフローチャートである。以下では、キーワード距離測定処理部３２に、注目キーワード、注目キーワードの数（Ｓ）、注目キーワード各々に関連する体験表現、１つ以上のテキスト文書、テキスト文書の数（Ｎ）が入力されるものとする。

ステップ２０１） 変数ａに１を代入する。

ステップ２０２） 変数ｋに１を代入する。

ステップ２０３） ａ番目の入力テキスト文書に対し、形態素解析を行う。

ステップ２０４） ステップ２０３の処理にて形態素解析した出力結果の中からｋ番目の注目キーワードと、その注目キーワードに関連する体験表現があるか否かを検査する。注目キーワードと体験表現の両者が存在する場合は、ステップ２０５の処理に移行し、どちらか一方が存在しない、または、両者が存在しない場合は、ステップ２０７の処理へ移行する。

ステップ２０５） 入力テキスト文書中に、ステップ２０４にてｋ番目の注目キーワードとそれに関連する体験表現が発見された場合は、それぞれの出現位置から距離を測定する。ここでの距離とは、ｋ番目の注目キーワードとそれに関連する体験表現との間の距離を指す。ｋ番目の注目キーワードに関連する体験表現が複数存在する場合は、それぞれの体験表現とｋ番目の注目キーワードとの距離を測定する。また、ｋ番目の注目キーワードが複数存在する場合も同様に、それぞれの注目キーワードとそれに関連する体験表現との距離を測定する。このようにして、同じ注目キーワードや同じ体験表現であっても、出現位置が異なれば、別のものとして距離を測定する。

測定方法は様々であるが、例えば、注目キーワードが出現する位置と体験表現が出現する位置をバイト数でカウントし、何バイト離れているかを測定する方法がある。バイト数の代わりに文字数や文の数、形態素の要素数でカウントする方法などもある。

ステップ２０６） ｋ番目の注目キーワードと関連する体験表現それぞれと距離を文書記憶部２２へ格納する。ここで、文書記憶部２２にテキスト文書が格納されていなければ、ａ番目のテキスト文書も共に格納する。

ステップ２０７） 注目キーワードの総数Ｓ＞ｋならば、ステップ２０８に移行し、そうでなければステップ２０９に移行する。

ステップ２０８） ｋにｋ＋１を代入し、ステップ２０４に移行する。

ステップ２０９） 入力テキストの総数Ｎ＞ａならば、ステップ２１０に移行し、Ｎ＝ａになるまでこの処理を繰り返す。そして、Ｎ＝ａになったら、処理を終了する。

ステップ２１０） ａにａ＋１を代入し、ステップ２０２に移行する。

本実施の形態では、入力として注目キーワード各々に関連する体験表現を与えているが、処理の最初に、体験表現記憶部２１から取り出す方式や、ステップ２０４の処理の中で、体験表現記憶部２１から取り出す方式でもよい。

また、本実施の形態では、入力としてテキスト文書を与えているが、文書記憶部２２にテキスト文書が予め格納されている場合は、処理の最初に、文書記憶部２２からテキスト文書を取り出す方式や、ステップ２０３の処理の中で、必要テキスト文書を文書記憶部２２から取り出す方式でもよい。

本実施の形態では、ステップ２０３の処理にて形態素解析を行っているが、この処理は必須ではない。但し、体験表現辞書記憶部２１や体験表現記憶部２０に形態素解析された体験表現が格納されている場合は、ステップ２０３の処理が必要となる。ステップ２０３で形態素解析を行わない場合は、ステップ２０３の処理をスキップし、ステップ２０４の処理で、注目キーワードと体験表現を入力テキスト文書から文字列マッチングにて探していくことで処理が実現できる。

本実施の形態では、ステップ２０５において体験表現と注目キーワードの距離を測定しているが、本ステップ中で距離を測定せずに、注目キーワードと体験表現の位置のみを確認し、ステップ２０６においてこれらの位置情報を文書記憶部２２へ格納する方法もある。このときの注目キーワードや体験表現の位置情報とは、該当する注目キーワードや体験表現が入力テキスト文書の最初からカウントして何文字目にあるのかという文字数や、バイト数、形態素解析の要素数などに相当する。

入力テキスト文書として、図８に示すテキスト文書入力例のような文書が与えられ、注目キーワード「温泉」に関連する体験表現として「行ってみた（５），行ってきた（５），寄ってみた（２），…」が与えられた時を説明する。図８の入力テキスト文書の形態素解析を行うと、図６のようになる。形態素解析エンジンは、様々であるので、解析結果は異なることも考えられる。図６を見ると、注目キーワード「温泉」が存在し、「行ってみた」という体験表現も存在することがわかる。ここで、入力テキスト文書では、「行ってみました」という体験表現であるが、「行ってみました」は「行ってみた」の丁寧な言葉であるので、同一と見做される。日本語の表記は様々に存在するため、体験表現のルールとして丁寧語を含めた敬語は、敬語を用いていない表現と同一として見做すように予め決めておくことが適当である。

体験表現として、品詞の原形｛行く，見る，食べる，等｝とそれに対応する形態素解析した後の品詞の組み合わせのルール｛動詞語幹＋動詞活用語尾＋動詞接尾辞＋動詞語幹の連用「みる」＋動詞接尾辞の終止「ました」等｝が入力として与えられた場合は、テキスト文書の形態素解析結果で得られる品詞の組み合わせとその中で使われている動詞の原型（動詞語幹）や形容詞（形容詞語幹）を見て体験表現が存在するか否かを検査する。

次に、注目キーワードと体験表現の出現位置から距離を測定する。図６の通り「温泉」と「行ってみました」の間には、「へ」という１文字が存在する。距離は、バイト数であれば２バイトとなり、文字数であれば１、形態素の要素数であれば、格助詞１つであるから、１と測定できる。注目キーワードより前に体験表現がある場合は、−Ｘバイトや−Ｘ文字、−Ｘ要素のようにマイナスをつけて距離を測定する。この距離をテキスト文書と共に文書記憶部２２へ格納する。

［３］ランキング算出処理部３３：
キーワード距離測定処理部３２にて測定された距離などを基に注目キーワードと体験表現の関係性の強弱、さらに、入力テキスト文書の更新日付が利用できる場合はその新鮮度に基づき、入力テキスト文書群の順序関係を決定する。ランキング算出方法は、様々であるが、本実施の形態では、図１１を用いて説明する。

図１１は、本発明の一実施の形態におけるランキング算出処理のフローチャートである。

以下では、キーワード距離測定処理部３２に、テキスト文書の数（Ｎ）、各々テキスト文書におけるＳ個の注目キーワードとそれに関連する体験表現との距離が入力されるものとする。

ステップ３０１） 変数ａに１を代入する。

ステップ３０２） ａ番目の入力テキスト文書についてランキング評価式に基づきランク値の算出を行う。

ステップ３０３） ａ番目の入力テキスト文書のランク値をテキスト文書と関連付けて文書記憶部２２に格納する。

ステップ３０４） 入力テキスト文書の数Ｎ＞ａであれば、ステップ３０５に移行し、Ｎ＝ａを満たすまで、処理を繰り返し、Ｎ＝ａであれば処理を終了する。

ステップ３０５） ａにａ＋１を代入し、ステップ３０２に移行する。

本ランキング算出処理部３３では、入力として注目キーワードとそれに関連する体験表現との距離が与えられる例を示しているが、ステップ３０５の中で、必要に応じて文書記憶部２２から該当する距離を参照し、ランキング評価式に利用してもよい。

キーワード距離測定処理部３２において、体験表現と注目キーワードの距離を測定せず、位置情報のみを文書記憶部２２に格納する場合は、次のことを行う。

ステップ３０４と３０５の間、もしくは、ステップ３０５の中において、文書記憶部２２の中の該当する体験表現と注目キーワードの位置情報から距離を求めて、ステップ３０５のランキング評価式に利用する。距離の測定方法は様々あるが、例えば、該当する体験表現の位置（文字数やバイト数や形態素解析要素数など）から該当する注目キーワードの位置を差し引くことで求められる。該当する体験表現が入力テキスト文書中の２０文字目にあり、該当する注目キーワードが１０文字目にある場合、距離は（２０−１０）で１０となる。

上記のステップ３０２にあるランキング評価式は、注目キーワードと体験表現の距離や体験表現の出現頻度などによって表され、入力テキスト文書各々の間の順序関係を決定するようなランク値を算出する。ランキング評価式で求められるランク値は、値が高いほどその文書が注目キーワードに強く関連する体験情報であることを示す。

ランキング評価式は、入力テキスト文書の更新日付が取得できる場合は、その新鮮度を、体験表現辞書記憶部２１に体験表現の重みが格納されている場合はその重みを、利用することもできる。

ランキング評価式は、注目キーワードと体験表現の距離が近いほどランク値が高くなり、注目キーワードに関連する体験表現の出現頻度によって得られた重みが高いほどランク値が高くなる。また、入力テキスト文書の更新日付を利用する場合は、入力テキスト文書が新しいほどランク値が高くなり、体験表現辞書記憶部２１に体験表現の重みを利用する場合は、その重みが高いほどランク値が高くなる。ランキング評価式は、
・注目キーワードの総数Ｓにおいて、ｋ番目の注目キーワードをＷ_ｋ
・Ｗ_ｋに関連する体験表現で、その表現が入力テキスト文書中に存在する数がＵ個ある場合、ｉ番目の体験表現をＥ_ｉ（ｉ≦Ｕ）、
・Ｅ_ｉが入力テキスト文書中に存在する数がＰ個ある場合、ｊ番目のＥ_ｉ：Ｅ_ｉｊと
Ｗ_ｋとの距離をＤ_ｋｉｊ、
・Ｅ_ｉの重みをＯ_ｉ、
・入力テキスト文書の新鮮度をＴ，
・入力テキスト文書群の総数をＮ
の時、ランキング評価式はｆ（Ｄ，Ｏ，Ｔ）で表される。

この評価式は、例えば、次のようなものがある。

ＴまたはＯ_ｉが得られない場合、もしくはＴまたはＯ_ｉを利用しない場合は、ＴやＯ_ｉの代わりに１を掛けるような（式１´）で表すこともできる。（式１´）は、ＴとＯ_ｉの両者を利用しない式を示しているが、どちらか一方のみを利用することも可能である。

入力テキスト文書の新鮮度Ｔは、例えば、入力テキスト文書が複数存在した場合で、かつ、それらが更新日付（Time）を持っていた時、更新日付が新しいものほどＴの値が大きくなるように設定される。例えば、UNIX（登録商標）TIMEで更新日付が与えられている時には、
T=Time （式２）
で表すこともできる。または、全ての入力テキスト文書の更新日付の中から一番古い時刻を１とし、その時刻からの時間経過分（秒数等）だけ値を加算していく方法もある。

また、重みＯ_ｉは、体験表現記憶部２０で与えられている値そのままを利用してもよいが、入力テキスト文書群全体からひとつの入力テキストの重みを決めるようなTF-IDFのような式を用いて算出した値を利用することもできる。

Ｏ_ｉ＝（“解析対象のテキスト文書内での注目キーワードＷ_ｋに対する体験表現Ｅ_ｉの出現回数”＋１）×｛log(Ｎ÷“入力テキスト文書群の中でＥ_ｉが出現する文書数”)＋１｝
式（３）
または、
Ｏ_ｉ＝“解析対象のテキスト文書内での注目キーワードＷ_ｋに対する体験表現Ｅ_ｉの出現回数”×（log“入力テキスト文書群の中でＥ_ｉが出現する文書数”＋１） 式（４）
や、
Ｏ_ｉ＝“解析対象のテキスト文書内での注目キーワードＷ_ｋに対する体験表現Ｅ_ｉの出現回数”ד体験表現記憶部により与えられた重み” 式（５）
等でもよい。

上記の式（３）では、注目キーワードに関連する体験表現が、他のテキスト文書に少なく解析対象のテキスト文書中に多く存在する時に、重みが大きくなる。式（４）では、入力テキスト文書全体の中で、ある注目キーワードに関連する体験表現が多く使われている時に、その体験表現を持つテキスト文書の重みがより大きくなる。式（５）では、解析対象の文書中にある注目キーワードに関連する体験表現が多く出現する時に、重みが大きくなる。

本実施の形態において、図８の入力テキストを基にランク値を算出する例を示す。

ランキング評価式（式１）を計算すると、注目キーワード「温泉」に関連する体験表現として「行ってみた（５）」があり、その距離は２バイトとして計算した場合、
Ｏ＝５，Ｄ＝２より
ｆ（Ｄ，Ｏ）＝５÷２＝２．５
となる。

Ｄ_ｋｉｊがマイナスになる場合、つまり、入力テキストのなかで、注目キーワードよりも前方に該当する体験表現が出現している場合は、注目キーワードと体験表現の関係が薄いとみなし、該当する体験表現は、ランキング評価式で算出対象から外すこともできる。もしくは、予め設定した値Ｙによって除算し、Ｄ_ｋｉｊがプラスの場合よりも低い値をとるように設定してもよい。例えば、（式１）や（式１´）の括弧内全体をＹで割ることや、Ｄ_ｋｉｊそのものをＹで割る等がある。

以上によって、算出されたランク値を入力テキスト文書と関連付けて文書記憶部２２へ格納する。

このようにして、算出されたそれぞれの入力テキスト文書のランク値の大きい順に提示することで、更新日付が新しく、かつ、注目キーワードにより関連する体験情報を上位に提示することができる。これらに加えて、文書記憶部２２を参照し、各入力テキスト文書中に存在する注目キーワードや、入力テキスト文書中に存在する前記注目キーワードに関連する体験表現を、ランキング結果と共に提示することもできる。

また、本発明は、上記の体験表現選定処理部３１、キーワード距離測定処理部３２、ランキング算出処理部の動作をプログラムとして構築し、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。

さらに、構築されたプログラムをハードディスク装置や、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。

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。

本発明は、注目キーワードを利用した体験情報の検索技術に適用可能であると共に、Ｗｅｂ検索の分類にも適用可能であり、分野や商品などに限定されるものではない。

例えば、インターネット上の人々の意見や評価が記述された評判情報を検索する際に利用したり、対象となる物事を購入や利用する時の検討の指標にしたり、収集した評判情報の日付を基に最近の話題となっている物事を分析する技術に適用可能である。

また、情報の信頼性を高めるために、人々の体験情報を探す時に利用することや、これを利用した商品企画やマーケティングなどに適用可能である。

本発明の原理説明図である。 本発明の原理構成図である。 本発明の概要を説明するための図である。 本発明の一実施の形態における注目キーワードを利用した体験情報評価装置の構成図である。 本発明の一実施の形態における体験表現辞書記憶部の例である。 本発明の一実施の形態における形態素解析結果の例である。 本発明の一実施の形態における体験表現記憶部の例である。 本発明の一実施の形態におけるテキスト文書入力例である。 本発明の一実施の形態における体験表現選定処理のフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるキーワード距離測定処理のフローチャートである。 本発明の一実施の形態におけるランキング算出処理のフローチャートである。 体験情報の例である。

符号の説明

１１ 表示部
１２ 指示入力部
２０ 体験表現記憶手段、体験表現記憶部
２１ 体験表現辞書記憶手段、体験表現辞書記憶部
２２ 文書記憶手段、文書記憶部
３０ コンピュータ
３１ 体験表現選定処理部
３２ キーワード距離測定処理部
３３ ランキング算出処理部
３００ 体験表現選定処理手段、
３１０ キーワード距離測定手段
３２０ 評価手段

Claims (14)

1. 注目するキーワード（以下、注目キーワード）を利用した体験情報評価方法であって、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句を体験表現とするときに、
   体験表現選定処理手段が、前記注目キーワードが入力されると、該注目キーワードと前記体験表現との関係が格納されている体験表現辞書記憶手段を参照し、該注目キーワードに関連した体験表現を選定し、体験表現記憶手段に格納する、体験表現選定ステップと、
   キーワード距離測定処理手段が、入力された入力テキスト文書群の各テキスト文書の中において、前記注目キーワードと前記体験表現選定ステップで選定され、前記体験表現記憶手段に格納されている前記体験表現との出現位置関係を測定するキーワード距離測定ステップと、
   評価手段が、前記注目キーワードと体験表現の関係性及び、前記キーワード距離測定ステップにより測定された前記体験表現との出現位置関係に基づいて、前記入力テキスト文書群の各テキスト文書を評価し、評価結果と前記入力テキストを関連付けて文書記憶手段に出力する評価ステップと、
   を行うことを特徴とする体験情報評価方法。
2. 前記評価ステップにおいて、
   前記注目キーワードと体験表現の関係性の強弱に基づき、前記入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定するランキング算出ステップを行う、
   請求項1記載の体験情報評価方法。
3. 前記ランキング算出ステップにおいて、
   前記入力テキスト文書の更新日付が利用できる場合は、該更新日付の新鮮度に基づき、該入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定する、
   請求項２記載の体験情報評価方法。
4. 前記ランキング算出ステップにおいて、
   前記注目キーワードと体験表現の関係性の強弱は、該注目キーワードと体験表現の出現位置関係や体験表現の出現頻度などによって表され、これらを利用したランキング評価式によって入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定し、
   また、前記体験表現辞書記憶手段に体験表現の重みが格納されている場合は、該重みを前記ランキング評価式に適用する、
   請求項２または３記載の体験情報評価方法。
5. 前記ランキング評価式として、
   前記注目キーワードと体験表現の出現位置から測定された距離が近いほど評価式の値が高くなり、
   前記注目キーワードに関連する体験表現の出現頻度によって得られた重みが高いほど評価式の値が高くなり、
   また、前記入力テキスト文書の更新日付を利用する場合は、該入力テキスト文書が新しいほど評価式の値が高くなり、
   前記体験表現辞書記憶手段に格納されている体験表現の重みを利用する場合は、該重みが高いほど前記評価式の値が高くなる、
   評価式を用いる請求項４記載の体験情報評価方法。
6. 前記ランキング評価式として、
   前記注目キーワードと体験表現の出現位置によって値が変化し、
   前記入力テキスト文書の中で、前記注目キーワードに関連する体験表現が該注目キーワードより先に記述されている場合は、評価式の値が低くなり
   前記入力テキスト文書の中で、前記注目キーワードに関連する体験表現が注目キーワードより後に記述されている場合は、評価式の値が高くなる、
   評価式を用いる請求項５記載の体験情報評価方法。
7. 注目するキーワード（以下、注目キーワード）を利用した体験情報評価装置であって、
   物事を利用もしくは体験・経験したことを表すような語句を体験表現とするときに、
   前記注目キーワードが入力されると、該注目キーワードと前記体験表現との関係が格納されている体験表現辞書記憶手段を参照し、該注目キーワードに関連した体験表現を選定し、体験表現記憶手段に格納する、体験表現選定処理手段と、
   入力された入力テキスト文書群の各テキスト文書の中において、前記注目キーワードと前記体験表現選定処理手段で選定され、前記体験表現記憶手段に格納されている前記体験表現との出現位置関係を測定するキーワード距離測定手段と、
   前記注目キーワードと体験表現の関係性及び、前記キーワード距離測定手段により測定された前記体験表現との出現位置関係に基づいて、前記入力テキスト文書群の各テキスト文書を評価し、評価結果と前記入力テキスト文書を関連付けて文書記憶手段に出力する評価手段と、
   を有することを特徴とする体験情報評価装置。
8. 前記評価手段は、
   前記注目キーワードと体験表現の関係性の強弱に基づき、前記入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定するランキング算出手段を有する、
   請求項７記載の体験情報評価装置。
9. 前記ランキング算出手段は、
   前記入力テキスト文書の更新日付が利用できる場合は、該更新日付の新鮮度に基づき、該入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定する、
   請求項８記載の体験情報評価装置。
10. 前記ランキング算出手段は、
    前記注目キーワードと体験表現の関係性の強弱は、該注目キーワードと体験表現の出現位置関係や体験表現の出現頻度などによって表され、これらを利用したランキング評価式によって入力テキスト文書群の中のテキスト文書間の順序関係を決定し、
    また、前記体験表現辞書記憶手段に体験表現の重みが格納されている場合は、該重みを、前記ランキング評価式に適用する、
    請求項８または９記載の体験情報評価装置。
11. 前記ランキング算出手段は、
    前記ランキング評価式として、
    前記注目キーワードと体験表現の出現位置から測定された距離が近いほど評価式の値が高くなり、
    前記注目キーワードに関連する体験表現の出現頻度によって得られた重みが高いほど評価式の値が高くなり、
    また、前記入力テキスト文書の更新日付を利用する場合は、該入力テキスト文書が新しいほど評価式の値が高くなり、
    前記体験表現辞書記憶手段に格納されている体験表現の重みを利用する場合は、該重みが高いほど前記評価式の値が高くなる、
    評価式を用いる請求項１０記載の体験情報評価装置。
12. 前記ランキング算出手段は、
    前記ランキング評価式として、
    前記注目キーワードと体験表現の出現位置によって値が変化し、
    前記入力テキスト文書の中で、前記注目キーワードに関連する体験表現が該注目キーワードより先に記述されている場合は、評価式の値が低くなり
    前記入力テキスト文書の中で、前記注目キーワードに関連する体験表現が注目キーワードより後に記述されている場合は、評価式の値が高くなる、
    評価式を用いる請求項１０記載の体験情報評価装置。
13. コンピュータに、
    請求項１乃至６記載の体験情報評価方法の各ステップを実行させることを特徴とする体験情報評価プログラム。
14. コンピュータに、
    請求項１乃至６記載の体験情報評価方法の各ステップを実行させる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み取り可能な記録媒体。

Images