リアルタイム人気キーワードに対する代表フレーズを提供する方法およびシステム
【課題】リアルタイム人気キーワードに対する代表フレーズを提供する方法およびシステムが開示される。
【解決手段】本発明の代表フレーズ提供方法は、人気キーワードに対する代表フレーズを生成し、人気キーワードと生成された代表フレーズとを結合して提供すること、を含み、人気キーワードを含む文書を収集し、収集された文書に対してクラスタを行うこと、をさらに含み、クラスタに属する文書の形態素を分析して決定された代表基準単語を拡張し、拡張された代表基準単語を用いて生成された代表フレーズを人気キーワードと結合して提供する。
【解決手段】本発明の代表フレーズ提供方法は、人気キーワードに対する代表フレーズを生成し、人気キーワードと生成された代表フレーズとを結合して提供すること、を含み、人気キーワードを含む文書を収集し、収集された文書に対してクラスタを行うこと、をさらに含み、クラスタに属する文書の形態素を分析して決定された代表基準単語を拡張し、拡張された代表基準単語を用いて生成された代表フレーズを人気キーワードと結合して提供する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リアルタイム人気キーワードに対する代表フレーズを提供する方法およびシステムに関し、より具体的には、ウェブページにリアルタイム検索語として露出しようとするキーワードに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、キーワード検索を提供する大部分のウェブページには、リアルタイムで急上昇する検索語の人気キーワードが露出される。ここでは、ウェブページ上に選択された人気キーワードおよび人気キーワードのランキングが露出される。特に、人気キーワードは、ウェブページ上において、単純に芸能人の名前や国際または国内団体名で露出される。
【０００３】
人気キーワードがどのような内容を含んでいるかを確認したい場合、ユーザはマウスクリックなどを用いて特定の人気キーワードを選択してもよい。これによって、ウェブページには、選択された人気キーワードに関連する記事および文書などを露出されてもよい。
【０００４】
このように、人気キーワードに対する具体的な内容を確認したい場合のみならず、人気キーワードになった原因などのように概略的な内容を確認したい場合にも、ユーザは人気キーワードを選択し、選択された人気キーワードに対する多数の記事を全て読まなければならないという煩わしさが存在する。
【０００５】
したがって、ユーザが人気キーワードおよび人気キーワードに関連する記事を段階的に選択しなくても、リアルタイムで人気キーワードになった原因を提供することのできる方法が求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、リアルタイムで人気キーワードが露出された原因を知らせる代表フレーズを生成する方法およびシステムを提供することにある。
【０００７】
また、本発明の他の目的は、代表フレーズおよび人気キーワードを結合してウェブページに露出する方法およびシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施形態に係る代表フレーズ提供方法は、人気キーワードに対する代表フレーズを生成し、人気キーワードと生成された代表フレーズとを結合して提供すること、を含んでもよい。
【０００９】
また、代表フレーズを生成することは、人気キーワードを含む文書の基準単語を決定し、決定された基準単語から代表基準単語を決定し、決定された代表基準単語の前または後に連続する単語と代表基準単語とを組み合わせて代表基準単語を拡張し、拡張された代表基準単語を用いて代表フレーズを生成すること、を含んでもよい。
【００１０】
代表基準単語を拡張することは、人気キーワードを含む文書において代表基準単語の前または後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出し、算出された条件付き確率に基づいて代表基準単語を拡張すること、を含んでもよい。
【００１１】
また、代表基準単語を拡張することは、文書の数に基づいて基準確率を算出し、算出された条件付き確率が基準確率以上であれば、拡張された基準単語を継続して拡張し、算出された条件付き確率が基準確率未満であれば、拡張された基準単語の拡張を終了すること、をさらに含んでもよい。
【００１２】
また、代表基準単語を決定することは、人気キーワードを含む文書の形態素を分析して基準単語の頻度数をカウントし、カウントされた頻度数の高い順に代表基準単語を決定すること、を含んでもよい。
【００１３】
また、本発明の代表フレーズ提供方法は、人気キーワードを含む文書を収集し、収集された文書に対してクラスタを行うこと、をさらに含んでもよい。ここで、代表フレーズを生成することは、クラスタに属する文書に基づいて代表基準単語を拡張して代表フレーズを生成することを含んでもよい。
【００１４】
また、本発明の代表フレーズ提供方法は、収集された文書のうち最近収集された文書順に加重値を付加することをさらに含んでもよい。ここで、文書は、人気キーワードを含むテキストおよび前記人気キーワードの静止画像のうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００１５】
また、本発明の代表フレーズ提供方法は、付加された加重値に基づいてクラスタの露出優先順位を決定することをさらに含んでもよい。これによって、生成された代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供することは、決定された露出優先順位に基づいて選択されたクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供することを含んでもよい。
【００１６】
また、本発明の一実施形態に係る代表フレーズ提供システムは、人気キーワードに対する代表フレーズを生成する代表フレーズ生成部と、人気キーワードと生成された代表フレーズとを結合して提供する代表フレーズ提供部と、を備えてもよい。
【００１７】
また、代表フレーズ生成部は、人気キーワードを含む文書の形態素を分析して基準単語を決定し、決定された基準単語の頻度数に基づいて代表基準単語を決定する基準単語決定部と、決定された代表基準単語の前または後に連続する単語と代表基準単語とを組み合わせて代表基準単語を拡張し、拡張された代表基準単語を用いて代表フレーズを生成する基準単語拡張部と、を備えてもよい。
【００１８】
また、本発明の代表フレーズ提供システムは、人気キーワードを含む文書を収集する文書収集部と、収集された文書に対してクラスタを行うクラスタ実行部と、をさらに備えてもよい。これによって、代表フレーズ生成部は、クラスタに属する文書に基づいて代表基準単語を拡張して代表フレーズを生成してもよい。
【００１９】
また、代表フレーズ生成部は、収集された文書のうち最近収集された文書順に加重値を付加してもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一実施形態によると、リアルタイムで人気キーワードが露出された原因を知らせる代表フレーズを生成することができる。
【００２１】
本発明の一実施形態によると、代表フレーズおよび人気キーワードを結合してウェブページに露出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施形態に係る代表フレーズを生成する過程を説明する図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る代表フレーズ提供システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る代表フレーズ生成部の細部構成を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態によって生成された代表フレーズおよび人気キーワードがウェブページに露出された画面を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るリアルタイム人気キーワードに対する代表フレーズを提供する方法を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施形態を添付する図面を参照しながら説明する。
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態に係る代表フレーズを生成する過程を説明する図である。
【００２５】
図１に示すように、代表フレーズ提供システム２０は、リアルタイム人気キーワード３０に関連する文書１０を収集してもよい。ここで、収集された文書は、人気キーワードを含むテキスト文書（ｔｅｘｔ ｄｏｃｕｍｅｎｔ）、人気キーワードに関連する記事（ａｒｔｉｃｌｅ）、および人気キーワードの静止画像のうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００２６】
また、代表フレーズ提供システム２０は、収集された文書の形態素を分析して人気キーワードの代表フレーズを生成してもよい。ここで、人気キーワードの代表フレーズは、ウェブページに露出しようとする人気キーワードがリアルタイム人気キーワードになった原因を示すフレーズに言及する。
【００２７】
以下、図２を参照して人気キーワードの代表フレーズを生成する過程について説明する。
【００２８】
図２は、本発明の一実施形態に係る代表フレーズ提供システム２００の構成を示すブロック図である。
【００２９】
図２を参照すると、代表フレーズ提供システム２００は、文書収集部２１０、クラスタ実行部２２０、代表フレーズ生成部２３０、および代表フレーズ提供部２４０を備えてもよい。
【００３０】
文書収集部２１０は、ウェブページ上にリアルタイムで急上昇する検索語として露出しようとする人気キーワードに関連する文書を各種のポータル等を介して収集してもよい。
【００３１】
一例として、文書収集部２１０は、人気キーワードＡＡＡに対する文書を下記の表１のように収集してもよい。
【００３２】
【表１】
【００３３】
クラスタ実行部２２０は、Ｎ−グラム形態素分析を用いて収集された文書に対してクラスタを行ってもよい。ここで、Ｎ−グラムは、単語をＮ個までつなげて用いること示し、例えば、１−グラムは単語１つを意味し、２−グラムは２つの単語が連続して結合された形態を意味する。このように、Ｎ−グラム形態素分析によってクラスタを行うことで、クラスタの品質が向上する。
【００３４】
ここで、１−グラム形態素分析の場合、誤ったクラスタが生成されることがあるが、５−グラムまで用いて形態素分析をする場合、キーワードＡＡＡに関連性の高い文書が集められる確率が高い。一例として、クラスタ実行部２２０は、表１の文書ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０に対して５−グラム形態素分析を用いてクラスタインプットデータ（Ｃｌｕｓｔｅｒ Ｉｎｐｕｔ Ｄａｔａ）を生成してもよい。ここで、生成されたクラスタインプットデータは下記の表２の通りである。
【００３５】
【表２】
【００３６】
表２では、文書ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０に対して生成されたクラスタインプットデータを説明しているが、クラスタ実行部２２０は、収集された全ての文書に対してＮ−グラム形態素分析を用いてクラスタインプットデータを生成してもよい。
【００３７】
これによって、クラスタ実行部２２０は、生成されたクラスタインプットデータとカテゴリカル（ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ）クラスタリング方式を用いて収集された全ての文書に対してクラスタを行ってもよい。ここで、クラスタ実行部２２０は、ジャッカード（ｊａｃｃａｒｄ）係数に基づく階層的クラスタリング方式を用いてクラスタを行ってもよい。一例として、クラスタ実行部２２０は、表１で収集された文書に対して階層的クラスタリング方式を用いてクラスタを行うことにより、下記の表３および表４のような２つのクラスタを生成してもよい。
【００３８】
【表３】
【００３９】
【表４】
【００４０】
表３によると、クラスタＡは、人気キーワードＡＡＡとＢＢＢとのデートに関連する文書を含むクラスタである。また、表４によると、クラスタＢは、人気キーワードＡＡＡとＢＢＢとのコンサートに関連する文書を含むクラスタである。
【００４１】
代表フレーズ生成部２３０は、生成された複数のクラスタから各クラスタを代表する１つの文章を組み合わせて人気キーワードに対する代表フレーズを生成してもよい。
【００４２】
以下、図３を参照して代表フレーズを生成する過程について説明する。図３に示すように、代表フレーズ生成部２３０は、基準単語決定部２３１および基準単語拡張部２３２を備えてもよい。
【００４３】
基準単語決定部２３１は、１つのクラスタに含まれた全ての文書の形態素を分析して１つ以上の基準単語を決定してもよい。一例として、クラスタＡに含まれた文書の形態素を分析する場合、基準単語決定部２３１は、文書ＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０、およびＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１の形態素を分析して、「香港」、「デート」、「ＢＢＢ」、「女優」、「秘密」、「こっそり」を基準単語として決定してもよい。
【００４４】
ここで、基準単語決定部２３１は、決定された基準単語が文書ＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０、およびＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１に含まれる頻度数をカウントしてもよい。一例として、クラスタＡに対して決定された基準単語およびカウントされた基準単語の頻度数は下記の表５の通りである。
【００４５】
【表５】
【００４６】
基準単語決定部２３１は、カウントされた基準単語の頻度数が最も高い順に２つの基準単語を代表基準単語として決定してもよい。一例として、表５によると、基準単語決定部２３１は、頻度数が高い上位２つの「香港」及び「デート」を代表基準単語として決定してもよい。
【００４７】
基準単語拡張部２３２は、決定された代表基準単語に連続する単語がクラスタに属する文書に含まれる条件付き確率を算出してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、バイグラム（ｂｉ−ｇｒａｍ）条件付き確率を用いて代表基準単語の前または後に連続する単語がクラスタに属する文書に含まれる条件付き確率を算出してもよい。
【００４８】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書において代表基準単語「香港」に連続する単語「女優」および「トップ」が含まれる条件付き確率を算出してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、下記の数式１を用いて「香港」の後に連続する単語「女優」がクラスタＡに属する文書に含まれる条件付き確率を２／３と算出してもよい。より詳しくは、クラスタＡに属する文書ＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０、およびＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１のうち、「香港女優」が含まれた文書はＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１およびＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１である。これによって、基準単語拡張部２３２は「香港女優」の条件付き確率を２／３と算出してもよい。
【００４９】
同じ方法に基づいて、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書に「香港」の後に連続する単語「トップ」が含まれる条件付き確率を１／３と算出してもよい。より詳しくは、クラスタＡに属する文書のうち、「香港トップ」を含む文書はＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０の１つであるため、基準単語拡張部２３２は下記の数式１を用いて「香港トップ」の条件付き確率を１／３と算出してもよい。
【００５０】
【数１】
（数式１）
【００５１】
また、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率のうち確率値の大きい確率が予め設定された基準確率以上であれば、確率値が大きい確率に該当する単語に代表基準単語を拡張してもよい。
【００５２】
一例として、基準確率が１／２に予め設定された場合、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率と比較して１／２よりも大きな確率値を有する条件付き確率を選択してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、条件付き確率２／３と１／３とを比較して、２／３を選択してもよい。また、基準単語拡張部２３２は、選択した条件付き確率２／３が基準確率１／２以上であるかを判断してもよい。ここで、条件付き確率２／３が基準確率１／２以上であるため、基準単語拡張部２３２は、条件付き確率２／３に該当する単語「香港女優」に代表基準単語を拡張してもよい。すなわち、代表基準単語が「香港」から「香港女優」に拡張されてもよい。
【００５３】
ここで、基準単語拡張部２３２は、拡張しようとする単語の条件付き確率が基準確率未満になるまで代表基準単語を継続して拡張してもよい。
【００５４】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書に拡張された単語「女優」の後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、上記の数式１と同じ方法によりＰ（ＢＢＢと｜女優）の条件付き確率を１と算出してもよい。より詳しくは、クラスタＡに属する全ての文書が「女優」の後に連続して単語「ＢＢＢと」を含むため、基準単語拡張部２３２は、Ｐ（ＢＢＢと｜女優）の条件付き確率を３／３＝１と算出してもよい。また、基準単語拡張部２３２は、算出されたＰ（ＢＢＢと｜女優）の条件付き確率１が予め設定された基準確率１／２以上であるため、代表基準単語を「香港女優」から「香港女優ＢＢＢと」に拡張してもよい。
【００５５】
ここで、基準単語拡張部２３２は、拡張された単語の条件付き確率が基準確率未満であれば、代表基準単語の拡張を終了してもよい。一例として、バイグラム条件付き確率を用いる場合、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書で拡張された単語「ＢＢＢと」の後に連続する単語を含む条件付き確率ｇが１／３、１／３、１／３であり基準確率１／２未満であるため、代表基準単語の拡張を終了してもよい。
【００５６】
より詳しくは、文書ＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１は「ＢＢＢと」に連続する単語として「秘密」を含み、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０は「ＢＢＢと」に連続する単語として「中国で」を含み、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１は「ＢＢＢと」に連続する単語として「こっそり」を含む。これによって、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書として「ＢＢＢと」の後に連続する単語を含む条件付き確率を１／３、１／３、１／３と算出してもよい。ここで、算出された条件付き確率が全て同一であるため、基準拡張部２３２はこの中の１つである１／３を選択し、選択された条件付き確率１／３と基準確率１／２とを比較してもよい。また、基準拡張部２３２は、選択された条件付き確率１／３が基準確率１／２未満であるため代表基準単語の拡張を終了してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、バイグラム条件付き確率を用いて代表基準単語「香港」を「香港女優ＢＢＢと」まで拡張してもよい。
【００５７】
次に、基準単語拡張部２３２は、最も頻度数の高い代表基準単語「香港」の拡張を終了すると、２番目に頻度数の高い代表基準単語「デート」を拡張してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、「香港」と同じようにバイグラム条件付き確率を用いて「デート」を拡張してもよい。
【００５８】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書において「デート」の前の単語「秘密デート」および「こっそりデート」の条件付き確率を２／３、１／３とそれぞれ算出してもよい。また、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率のうち確率値が大きい２／３を選択してもよい。次に、基準単語拡張部２３２は、選択された条件付き確率２／３が基準確率１／２以上であるため、条件付き確率が２／３に該当する単語「秘密デート」に代表基準単語を拡張してもよい。
【００５９】
ここで、基準単語拡張部２３２は、「香港」のように、拡張された単語のバイグラム条件付き確率が基準確率未満になるまで代表基準単語を続けて拡張してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語「デート」を最終的に「秘密デート」まで拡張してもよい。
【００６０】
また、基準単語拡張部２３２は、拡張された代表基準単語を組み合わせて代表フレーズを生成してもよい。一例として、基準単語拡張部２３２は、「香港女優ＢＢＢと」と「秘密デート」とを組み合わせて「香港女優ＢＢＢと秘密デート」を代表フレーズとして生成してもよい。
【００６１】
これによって、代表フレーズ提供部２４０は、生成された代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、生成された代表フレーズ「香港女優ＢＢＢと秘密デート」と人気キーワード「ＡＡＡ」とを結合してウェブページに露出してもよい。
【００６２】
同じ方法に基づいて、代表フレーズ生成部２３０は、クラスタＢに含まれた全ての文書の形態素を分析して１つ以上の基準単語を決定してもよい。一例として、基準単語決定部２３１は、文書ＬＬＬ＃０およびＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃３の形態素を分析して、「ＢＢＢ」、「コンサート」、「映像」、「人気」、「爆発」、「恋人」を基準単語に決定してもよい。ここで、基準単語決定部２３１は、決定された基準単語が文書ＬＬＬ＃０、およびＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃３に含まれる頻度数をカウントし、カウントされた基準単語の頻度数が最も高い順に２つ以上の基準単語を代表基準単語として決定してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、決定された代表基準単語に連続する単語がクラスタＢに属する文書に含まれる条件付き確率を算出してもよい。
【００６３】
また、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率のうち確率値の大きい確率が予め設定された基準確率以上であれば、確率値が大きい確率に該当する単語に代表基準単語を拡張してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、拡張しようとする単語の条件付き確率が基準確率未満になるまで代表基準単語を継続して拡張してもよい。最後に、基準単語拡張部２３２は、拡張された代表基準単語を組み合わせてクラスタＢに含まれた文書に対する代表フレーズを生成してもよい。
【００６４】
これによって、代表フレーズ提供部２４０は、生成された代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供してもよい。
【００６５】
一例として、代表フレーズ提供部２４０は、生成されたクラスタＡおよびクラスタＢに対する代表フレーズを人気キーワード「ＡＡＡ」とそれぞれ結合してウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡおよびクラスタＢに露出優先順位を付与し、露出優先順位が高いクラスタの代表フレーズと人気キーワードを結合してウェブページに露出してもよい。
【００６６】
より詳しくは、クラスタＡの露出優先順位が８０であり、クラスタＢの露出優先順位が６０である場合、人気キーワード「ＡＡＡ」の検索がリクエストされると、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡの代表フレーズと人気キーワード「ＡＡＡ」とを結合してウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、複数のクラスタに含まれた文書の加重値に基づいて露出優先順位を決定してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに含まれた文書の加重値の和が高い順に露出優先順位を高く付与してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、複数のクラスタのうち露出優先順位が最も高いクラスタを選択し、選択したクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００６７】
他の例として、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタの大きさを用いて複数のクラスタのうちいずれか１つのクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。ここで、クラスタの大きさは、クラスタに属する文書の数に対応する。すなわち、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡおよびクラスタＢのうち文書を多く含んでいるクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００６８】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに属する文書の作成時間に応じて加重値を付加して文書の大きさを算出してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、最近作成された文書であるほど高い加重値を付加する。即ち、クラスタＡに含まれた文書の数がクラスタＢに含まれた文書の数よりも小さくても、最近作成された文書の数がクラスタＢよりも多い場合、クラスタＡの大きさがクラスタＢの大きさよりも大きい場合もある。この場合、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡの代表フレーズと人気キーワードとを結合して露出してもよい。
【００６９】
同様に、クラスタＢに含まれた文書の数がクラスタＡに含まれた文書の数よりも小さくても、クラスタＡよりもクラスタＢに最近作成された文書が多い場合、クラスタＢの大きさがクラスタＡの大きさよりも大きい場合もある。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＢの代表フレーズと人気キーワードとを結合して露出してもよい。
【００７０】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、人気キーワードに対応する代表フレーズを全てウェブページ上に露出することができるだけではなく、ウェブページに露出された人気キーワードのうち、マウス、タッチ、ポインタなどによって活性化した人気キーワードの代表フレーズをウェブページに露出してもよい。
【００７１】
一例として、図４に示すように、リアルタイム人気キーワードを含むリスト４００において、マウスがキーワードＡＡＡ４１０を指す場合、代表フレーズ提供部２４０は、人気キーワードＡＡＡ４１０と人気キーワードＡＡＡに対する代表フレーズ４２１とを共にウェブページに露出してもよい。
【００７２】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、人気キーワードに対する代表フレーズ４２１と共に人気キーワードに対する静止画像などの写真４２０を共に露出してもよい。このため、代表フレーズ提供部２４０は、収集された文書の作成時間に応じて文書に加重値を付加してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、作成時間が最近である文書ほど加重値を高く付与してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに含まれた文書のうち人気キーワードに対する写真を含んでいる文書を抽出してもよい。また、代表フレーズ提供部２４０は、抽出された文書のうち加重値が最も高い文書に含まれた写真を人気キーワードに対する代表フレーズおよび人気キーワードと結合して提供してもよい。
【００７３】
以上では、予め設定された基準確率を用いて代表基準単語を拡張することによって代表フレーズを生成する過程を説明したが、基準単語拡張部２３２は、下記の数式２を用いて基準確率を算出してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、算出された基準確率と条件付き確率とを比較して代表基準単語を拡張してもよい。
【００７４】
【数２】
（数式２）
【００７５】
数式２において、Ｎ（Ｋ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ）は、Ｋクラスタに含まれた文書の数であり、αは任意の変数である。一例として、αは０．３、０．４、０．５、０．７などの実数を用いてもよい。
【００７６】
数式２によると、基準単語拡張部２３２は、クラスタに属する文書の数に基づいて基準確率を算出してもよい。一例として、α＝０．５であり、クラスタＡに属する文書の数が３つである場合、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに対する基準確率を
【数３】
と算出してもよい。
【００７７】
図５は、本発明の一実施形態に係るリアルタイム人気キーワードに対する代表フレーズを提供する方法を説明するフローチャートである。
【００７８】
まず、文書収集部２１０は、ウェブページに露出しようとするリアルタイム人気キーワードに関連する文書をポータルなどを介して収集してもよい（Ｓ５１０）。
【００７９】
次に、クラスタ実行部２２０は、収集された文書の形態素を分析してクラスタを行ってもよい（Ｓ５２０）。
【００８０】
また、基準単語決定部２３１は、クラスタに含まれた文書の形態素を分析し、文書別に基準単語を決定してもよい（Ｓ５３０）。ここで、基準単語決定部２３１は、形態素分析によって決定された基準単語が文書に含まれる頻度数をカウントしてもよい。一例として、クラスタＡに含まれた文書を対象に決定された基準単語および基準単語の頻度数は上記の表５の通りである。
【００８１】
次に、基準単語決定部２３１は、基準単語の頻度数に基づいて代表基準単語を決定してもよい（Ｓ５４０）。一例として、基準単語決定部２３１は、表５に基づいて決定された基準単語のうち頻度数の高い２つの基準単語「香港」および「デート」を代表基準単語として決定してもよい。
【００８２】
基準単語拡張部２３２は、バイグラム条件付き確率を用いて決定された代表基準単語の条件付き確率を算出してもよい（Ｓ５５０）。ここで、条件付き確率は、クラスタに含まれる文書において代表基準単語の前または後に連続する単語が含まれる確率を意味する。
【００８３】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに含まれた文書において代表基準単語「香港」の後に単語「女優」が連続する条件付き確率を２／３および１／３と算出してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率のうち大きい条件付き確率２／３を選択してもよい。
【００８４】
次に、基準単語拡張部２３２は、選択された条件付き確率が予め設定された基準確率以上であるか否かを判断してもよい（Ｓ５６０）。一例として、基準確率が１／２に予め設定された場合、基準単語拡張部２３２は、算出された「香港女優」の条件付き確率２／３が基準確率１／２以上であるかを判断してもよい。
【００８５】
ここで、算出された条件付き確率が基準確率以上であれば（Ｓ５６０：はい）、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語を選択された条件付き確率に該当する単語に拡張してもよい。また、基準単語拡張部２３２は、拡張された代表基準単語をＳ５５０〜Ｓ５６０と同じ方法を用いて続けて拡張してもよい（Ｓ５６５）。一例として、基準単語拡張部２３２は、「女優」の後に「ＢＢＢと」が連続する条件付き確率を算出し、算出された条件付き確率と基準確率とを比較することによって代表基準単語を「ＢＢＢと」に拡張してもよい。
【００８６】
ここで、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率が基準確率未満であれば（Ｓ５６０：いいえ）、代表基準単語の拡張を終了してもよい（Ｓ５７０）。
【００８７】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに含まれた文書において代表基準単語「ＢＢＢと」の後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出してもよい。ここで、算出された全ての条件付き確率が１／３となり、基準確率１／２未満となると、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語の拡張を終了してもよい。これによって、拡張された代表基準単語は「香港女優ＢＢＢと」になってもよい。
【００８８】
同様に、基準単語拡張部２３２は、「香港」の拡張と同じ方法により、ステップＳ５４０において決定された代表基準単語「デート」に対して拡張を行ってもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語を「秘密デート」に拡張してもよい。
【００８９】
次に、基準単語拡張部２３２は、拡張された代表基準単語を組み合わせて代表フレーズを生成してもよい（Ｓ５８０）。一例として、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語「香港」に基づいて拡張された「香港女優ＢＢＢと」と、代表基準単語「デート」に基づいて拡張された「秘密デート」とを組み合わせて「香港女優ＢＢＢと秘密デート」を代表フレーズとして生成してもよい。
【００９０】
代表フレーズ提供部２４０は、生成された代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供してもよい（Ｓ５９０）。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、図４に示すように、人気キーワード「ＡＡＡ」と代表フレーズ「香港女優ＢＢＢと秘密デート」とを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９１】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、リアルタイム人気キーワードを含むリスト４００に含まれた全ての人気キーワードに対する代表フレーズをウェブページに露出してもよい。その他に、代表フレーズ提供部２４０は、人気キーワードリスト４００に含まれた人気キーワードのうち、マウスなどによって活性化された人気キーワードに対する代表フレーズのみをウェブページに露出してもよい。
【００９２】
また、代表フレーズ提供部２４０は、図４に示すように、人気キーワードに対する代表フレーズ４２１と共に人気キーワードに対する静止画像などの写真４２０を共に露出してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、収集された文書の作成時間に応じて文書に加重値を付加し、付加された加重値が最も高い文書に含まれた写真を人気キーワードに対する代表フレーズと共にウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、加重値が最も高い文書に写真が含まれていない場合、加重値が次に高い文書に含まれた写真を用いてもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、文書の作成時間が最近であるほど加重値を高く付与してもよい。
【００９３】
図５では、１つのクラスタＡに対する代表フレーズを生成し、生成したクラスタＡの代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供することについて説明したが、本発明のフレーズ提供方法は、複数のクラスタに対する代表フレーズを生成し、生成した複数の代表フレーズのうちの少なくとも１つと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９４】
一例として、代表フレーズ提供部２４０は、生成されたクラスタＡおよびクラスタＢに対する代表フレーズを人気キーワード「ＡＡＡ」とそれぞれ結合してウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡおよびクラスタＢに露出優先順位を付与し、露出優先順位が高いクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９５】
より詳しくは、クラスタＡの露出優先順位が８０であり、クラスタＢの露出優先順位が６０である場合、人気キーワード「ＡＡＡ」の検索がリクエストされると、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡの代表フレーズと人気キーワード「ＡＡＡ」とを結合してウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、複数のクラスタに含まれた文書の加重値に基づいて露出優先順位を決定してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに含まれた文書の加重値の和が高い順に露出優先順位を高く付与してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、複数のクラスタのうち露出優先順位の最も高いクラスタを選択し、選択したクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９６】
他の例として、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタの大きさを用いて複数のクラスタのうちのいずれか１つのクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。ここで、クラスタの大きさは、クラスタに属する文書の数に対応する。すなわち、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡおよびクラスタＢのうち文書を多く含んでいるクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９７】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに属する文書の作成時間に応じて、加重値を付加して文書の大きさを算出してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、最近作成された文書であるほど高い加重値を付加する。即ち、クラスタＡに含まれた文書の数がクラスタＢに含まれた文書の数よりも小さくても、最近作成された文書の数がクラスタＢよりも多い場合、クラスタＡの大きさがクラスタＢの大きさよりも大きい場合もある。この場合、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡの代表フレーズと人気キーワードとを結合して露出してもよい。
【００９８】
同様に、クラスタＢに含まれた文書の数がクラスタＡに含まれた文書の数よりも小さくても、クラスタＡよりもクラスタＢに最近作成された文書が多い場合、クラスタＢの大きさがクラスタＡの大きさよりも大きい場合もある。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＢの代表フレーズと人気キーワードとを結合して露出してもよい。
【００９９】
以上では複数の基準単語のうち頻度数の高い順に２つの代表基準単語を決定し、条件付き確率に基づいて代表基準単語を拡張して代表フレーズを生成することについて説明したが、これは一実施形態であり、基準単語決定部２３１は、複数の基準単語のうち頻度数が最も高い１つの代表基準単語を決定し、基準単語拡張部２３２は、決定された代表基準単語を拡張して代表フレーズを生成してもよい。
【０１００】
本発明の実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段を介して様々な処理を実行することができるプログラム命令の形態で実現され、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読取可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などのうちの１つまたはその組み合わせを含んでもよい。媒体に記録されるプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光ディスクのような光磁気媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するよう特別に構成されたハードウェア装置が含まれてもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コード（ｍａｃｈｉｎｅ ｃｏｄｅ）だけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コード（ｈｉｇｈｅｒ ｌｅｖｅｌ ｃｏｄｅ）を含む。上述したハードウェア装置は、本発明の動作を行うために１つ以上のソフトウェアのレイヤで動作するように構成されてもよい。
【０１０１】
上述したように本発明を限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、本発明が属する分野における通常の知識を有する者であれば、このような実施形態から多様な修正及び変形が可能である。
【０１０２】
したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲だけではなく特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。
【符号の説明】
【０１０３】
２００ 代表フレーズ提供システム
２１０ 文書収集部
２２０ クラスタ実行部
２３０ 代表フレーズ生成部
２４０ 代表フレーズ提供部
２３１ 基準単語決定部
２３２ 基準単語拡張部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リアルタイム人気キーワードに対する代表フレーズを提供する方法およびシステムに関し、より具体的には、ウェブページにリアルタイム検索語として露出しようとするキーワードに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、キーワード検索を提供する大部分のウェブページには、リアルタイムで急上昇する検索語の人気キーワードが露出される。ここでは、ウェブページ上に選択された人気キーワードおよび人気キーワードのランキングが露出される。特に、人気キーワードは、ウェブページ上において、単純に芸能人の名前や国際または国内団体名で露出される。
【０００３】
人気キーワードがどのような内容を含んでいるかを確認したい場合、ユーザはマウスクリックなどを用いて特定の人気キーワードを選択してもよい。これによって、ウェブページには、選択された人気キーワードに関連する記事および文書などを露出されてもよい。
【０００４】
このように、人気キーワードに対する具体的な内容を確認したい場合のみならず、人気キーワードになった原因などのように概略的な内容を確認したい場合にも、ユーザは人気キーワードを選択し、選択された人気キーワードに対する多数の記事を全て読まなければならないという煩わしさが存在する。
【０００５】
したがって、ユーザが人気キーワードおよび人気キーワードに関連する記事を段階的に選択しなくても、リアルタイムで人気キーワードになった原因を提供することのできる方法が求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、リアルタイムで人気キーワードが露出された原因を知らせる代表フレーズを生成する方法およびシステムを提供することにある。
【０００７】
また、本発明の他の目的は、代表フレーズおよび人気キーワードを結合してウェブページに露出する方法およびシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一実施形態に係る代表フレーズ提供方法は、人気キーワードに対する代表フレーズを生成し、人気キーワードと生成された代表フレーズとを結合して提供すること、を含んでもよい。
【０００９】
また、代表フレーズを生成することは、人気キーワードを含む文書の基準単語を決定し、決定された基準単語から代表基準単語を決定し、決定された代表基準単語の前または後に連続する単語と代表基準単語とを組み合わせて代表基準単語を拡張し、拡張された代表基準単語を用いて代表フレーズを生成すること、を含んでもよい。
【００１０】
代表基準単語を拡張することは、人気キーワードを含む文書において代表基準単語の前または後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出し、算出された条件付き確率に基づいて代表基準単語を拡張すること、を含んでもよい。
【００１１】
また、代表基準単語を拡張することは、文書の数に基づいて基準確率を算出し、算出された条件付き確率が基準確率以上であれば、拡張された基準単語を継続して拡張し、算出された条件付き確率が基準確率未満であれば、拡張された基準単語の拡張を終了すること、をさらに含んでもよい。
【００１２】
また、代表基準単語を決定することは、人気キーワードを含む文書の形態素を分析して基準単語の頻度数をカウントし、カウントされた頻度数の高い順に代表基準単語を決定すること、を含んでもよい。
【００１３】
また、本発明の代表フレーズ提供方法は、人気キーワードを含む文書を収集し、収集された文書に対してクラスタを行うこと、をさらに含んでもよい。ここで、代表フレーズを生成することは、クラスタに属する文書に基づいて代表基準単語を拡張して代表フレーズを生成することを含んでもよい。
【００１４】
また、本発明の代表フレーズ提供方法は、収集された文書のうち最近収集された文書順に加重値を付加することをさらに含んでもよい。ここで、文書は、人気キーワードを含むテキストおよび前記人気キーワードの静止画像のうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００１５】
また、本発明の代表フレーズ提供方法は、付加された加重値に基づいてクラスタの露出優先順位を決定することをさらに含んでもよい。これによって、生成された代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供することは、決定された露出優先順位に基づいて選択されたクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供することを含んでもよい。
【００１６】
また、本発明の一実施形態に係る代表フレーズ提供システムは、人気キーワードに対する代表フレーズを生成する代表フレーズ生成部と、人気キーワードと生成された代表フレーズとを結合して提供する代表フレーズ提供部と、を備えてもよい。
【００１７】
また、代表フレーズ生成部は、人気キーワードを含む文書の形態素を分析して基準単語を決定し、決定された基準単語の頻度数に基づいて代表基準単語を決定する基準単語決定部と、決定された代表基準単語の前または後に連続する単語と代表基準単語とを組み合わせて代表基準単語を拡張し、拡張された代表基準単語を用いて代表フレーズを生成する基準単語拡張部と、を備えてもよい。
【００１８】
また、本発明の代表フレーズ提供システムは、人気キーワードを含む文書を収集する文書収集部と、収集された文書に対してクラスタを行うクラスタ実行部と、をさらに備えてもよい。これによって、代表フレーズ生成部は、クラスタに属する文書に基づいて代表基準単語を拡張して代表フレーズを生成してもよい。
【００１９】
また、代表フレーズ生成部は、収集された文書のうち最近収集された文書順に加重値を付加してもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の一実施形態によると、リアルタイムで人気キーワードが露出された原因を知らせる代表フレーズを生成することができる。
【００２１】
本発明の一実施形態によると、代表フレーズおよび人気キーワードを結合してウェブページに露出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施形態に係る代表フレーズを生成する過程を説明する図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る代表フレーズ提供システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る代表フレーズ生成部の細部構成を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態によって生成された代表フレーズおよび人気キーワードがウェブページに露出された画面を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るリアルタイム人気キーワードに対する代表フレーズを提供する方法を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施形態を添付する図面を参照しながら説明する。
【００２４】
図１は、本発明の一実施形態に係る代表フレーズを生成する過程を説明する図である。
【００２５】
図１に示すように、代表フレーズ提供システム２０は、リアルタイム人気キーワード３０に関連する文書１０を収集してもよい。ここで、収集された文書は、人気キーワードを含むテキスト文書（ｔｅｘｔ ｄｏｃｕｍｅｎｔ）、人気キーワードに関連する記事（ａｒｔｉｃｌｅ）、および人気キーワードの静止画像のうち少なくとも１つを含んでもよい。
【００２６】
また、代表フレーズ提供システム２０は、収集された文書の形態素を分析して人気キーワードの代表フレーズを生成してもよい。ここで、人気キーワードの代表フレーズは、ウェブページに露出しようとする人気キーワードがリアルタイム人気キーワードになった原因を示すフレーズに言及する。
【００２７】
以下、図２を参照して人気キーワードの代表フレーズを生成する過程について説明する。
【００２８】
図２は、本発明の一実施形態に係る代表フレーズ提供システム２００の構成を示すブロック図である。
【００２９】
図２を参照すると、代表フレーズ提供システム２００は、文書収集部２１０、クラスタ実行部２２０、代表フレーズ生成部２３０、および代表フレーズ提供部２４０を備えてもよい。
【００３０】
文書収集部２１０は、ウェブページ上にリアルタイムで急上昇する検索語として露出しようとする人気キーワードに関連する文書を各種のポータル等を介して収集してもよい。
【００３１】
一例として、文書収集部２１０は、人気キーワードＡＡＡに対する文書を下記の表１のように収集してもよい。
【００３２】
【表１】
【００３３】
クラスタ実行部２２０は、Ｎ−グラム形態素分析を用いて収集された文書に対してクラスタを行ってもよい。ここで、Ｎ−グラムは、単語をＮ個までつなげて用いること示し、例えば、１−グラムは単語１つを意味し、２−グラムは２つの単語が連続して結合された形態を意味する。このように、Ｎ−グラム形態素分析によってクラスタを行うことで、クラスタの品質が向上する。
【００３４】
ここで、１−グラム形態素分析の場合、誤ったクラスタが生成されることがあるが、５−グラムまで用いて形態素分析をする場合、キーワードＡＡＡに関連性の高い文書が集められる確率が高い。一例として、クラスタ実行部２２０は、表１の文書ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０に対して５−グラム形態素分析を用いてクラスタインプットデータ（Ｃｌｕｓｔｅｒ Ｉｎｐｕｔ Ｄａｔａ）を生成してもよい。ここで、生成されたクラスタインプットデータは下記の表２の通りである。
【００３５】
【表２】
【００３６】
表２では、文書ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０に対して生成されたクラスタインプットデータを説明しているが、クラスタ実行部２２０は、収集された全ての文書に対してＮ−グラム形態素分析を用いてクラスタインプットデータを生成してもよい。
【００３７】
これによって、クラスタ実行部２２０は、生成されたクラスタインプットデータとカテゴリカル（ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ）クラスタリング方式を用いて収集された全ての文書に対してクラスタを行ってもよい。ここで、クラスタ実行部２２０は、ジャッカード（ｊａｃｃａｒｄ）係数に基づく階層的クラスタリング方式を用いてクラスタを行ってもよい。一例として、クラスタ実行部２２０は、表１で収集された文書に対して階層的クラスタリング方式を用いてクラスタを行うことにより、下記の表３および表４のような２つのクラスタを生成してもよい。
【００３８】
【表３】
【００３９】
【表４】
【００４０】
表３によると、クラスタＡは、人気キーワードＡＡＡとＢＢＢとのデートに関連する文書を含むクラスタである。また、表４によると、クラスタＢは、人気キーワードＡＡＡとＢＢＢとのコンサートに関連する文書を含むクラスタである。
【００４１】
代表フレーズ生成部２３０は、生成された複数のクラスタから各クラスタを代表する１つの文章を組み合わせて人気キーワードに対する代表フレーズを生成してもよい。
【００４２】
以下、図３を参照して代表フレーズを生成する過程について説明する。図３に示すように、代表フレーズ生成部２３０は、基準単語決定部２３１および基準単語拡張部２３２を備えてもよい。
【００４３】
基準単語決定部２３１は、１つのクラスタに含まれた全ての文書の形態素を分析して１つ以上の基準単語を決定してもよい。一例として、クラスタＡに含まれた文書の形態素を分析する場合、基準単語決定部２３１は、文書ＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０、およびＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１の形態素を分析して、「香港」、「デート」、「ＢＢＢ」、「女優」、「秘密」、「こっそり」を基準単語として決定してもよい。
【００４４】
ここで、基準単語決定部２３１は、決定された基準単語が文書ＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０、およびＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１に含まれる頻度数をカウントしてもよい。一例として、クラスタＡに対して決定された基準単語およびカウントされた基準単語の頻度数は下記の表５の通りである。
【００４５】
【表５】
【００４６】
基準単語決定部２３１は、カウントされた基準単語の頻度数が最も高い順に２つの基準単語を代表基準単語として決定してもよい。一例として、表５によると、基準単語決定部２３１は、頻度数が高い上位２つの「香港」及び「デート」を代表基準単語として決定してもよい。
【００４７】
基準単語拡張部２３２は、決定された代表基準単語に連続する単語がクラスタに属する文書に含まれる条件付き確率を算出してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、バイグラム（ｂｉ−ｇｒａｍ）条件付き確率を用いて代表基準単語の前または後に連続する単語がクラスタに属する文書に含まれる条件付き確率を算出してもよい。
【００４８】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書において代表基準単語「香港」に連続する単語「女優」および「トップ」が含まれる条件付き確率を算出してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、下記の数式１を用いて「香港」の後に連続する単語「女優」がクラスタＡに属する文書に含まれる条件付き確率を２／３と算出してもよい。より詳しくは、クラスタＡに属する文書ＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０、およびＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１のうち、「香港女優」が含まれた文書はＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１およびＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１である。これによって、基準単語拡張部２３２は「香港女優」の条件付き確率を２／３と算出してもよい。
【００４９】
同じ方法に基づいて、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書に「香港」の後に連続する単語「トップ」が含まれる条件付き確率を１／３と算出してもよい。より詳しくは、クラスタＡに属する文書のうち、「香港トップ」を含む文書はＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０の１つであるため、基準単語拡張部２３２は下記の数式１を用いて「香港トップ」の条件付き確率を１／３と算出してもよい。
【００５０】
【数１】
（数式１）
【００５１】
また、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率のうち確率値の大きい確率が予め設定された基準確率以上であれば、確率値が大きい確率に該当する単語に代表基準単語を拡張してもよい。
【００５２】
一例として、基準確率が１／２に予め設定された場合、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率と比較して１／２よりも大きな確率値を有する条件付き確率を選択してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、条件付き確率２／３と１／３とを比較して、２／３を選択してもよい。また、基準単語拡張部２３２は、選択した条件付き確率２／３が基準確率１／２以上であるかを判断してもよい。ここで、条件付き確率２／３が基準確率１／２以上であるため、基準単語拡張部２３２は、条件付き確率２／３に該当する単語「香港女優」に代表基準単語を拡張してもよい。すなわち、代表基準単語が「香港」から「香港女優」に拡張されてもよい。
【００５３】
ここで、基準単語拡張部２３２は、拡張しようとする単語の条件付き確率が基準確率未満になるまで代表基準単語を継続して拡張してもよい。
【００５４】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書に拡張された単語「女優」の後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、上記の数式１と同じ方法によりＰ（ＢＢＢと｜女優）の条件付き確率を１と算出してもよい。より詳しくは、クラスタＡに属する全ての文書が「女優」の後に連続して単語「ＢＢＢと」を含むため、基準単語拡張部２３２は、Ｐ（ＢＢＢと｜女優）の条件付き確率を３／３＝１と算出してもよい。また、基準単語拡張部２３２は、算出されたＰ（ＢＢＢと｜女優）の条件付き確率１が予め設定された基準確率１／２以上であるため、代表基準単語を「香港女優」から「香港女優ＢＢＢと」に拡張してもよい。
【００５５】
ここで、基準単語拡張部２３２は、拡張された単語の条件付き確率が基準確率未満であれば、代表基準単語の拡張を終了してもよい。一例として、バイグラム条件付き確率を用いる場合、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書で拡張された単語「ＢＢＢと」の後に連続する単語を含む条件付き確率ｇが１／３、１／３、１／３であり基準確率１／２未満であるため、代表基準単語の拡張を終了してもよい。
【００５６】
より詳しくは、文書ＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃１は「ＢＢＢと」に連続する単語として「秘密」を含み、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃０は「ＢＢＢと」に連続する単語として「中国で」を含み、ＮＮＮ＿ｎｅｗｓ＃１は「ＢＢＢと」に連続する単語として「こっそり」を含む。これによって、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書として「ＢＢＢと」の後に連続する単語を含む条件付き確率を１／３、１／３、１／３と算出してもよい。ここで、算出された条件付き確率が全て同一であるため、基準拡張部２３２はこの中の１つである１／３を選択し、選択された条件付き確率１／３と基準確率１／２とを比較してもよい。また、基準拡張部２３２は、選択された条件付き確率１／３が基準確率１／２未満であるため代表基準単語の拡張を終了してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、バイグラム条件付き確率を用いて代表基準単語「香港」を「香港女優ＢＢＢと」まで拡張してもよい。
【００５７】
次に、基準単語拡張部２３２は、最も頻度数の高い代表基準単語「香港」の拡張を終了すると、２番目に頻度数の高い代表基準単語「デート」を拡張してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、「香港」と同じようにバイグラム条件付き確率を用いて「デート」を拡張してもよい。
【００５８】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに属する文書において「デート」の前の単語「秘密デート」および「こっそりデート」の条件付き確率を２／３、１／３とそれぞれ算出してもよい。また、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率のうち確率値が大きい２／３を選択してもよい。次に、基準単語拡張部２３２は、選択された条件付き確率２／３が基準確率１／２以上であるため、条件付き確率が２／３に該当する単語「秘密デート」に代表基準単語を拡張してもよい。
【００５９】
ここで、基準単語拡張部２３２は、「香港」のように、拡張された単語のバイグラム条件付き確率が基準確率未満になるまで代表基準単語を続けて拡張してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語「デート」を最終的に「秘密デート」まで拡張してもよい。
【００６０】
また、基準単語拡張部２３２は、拡張された代表基準単語を組み合わせて代表フレーズを生成してもよい。一例として、基準単語拡張部２３２は、「香港女優ＢＢＢと」と「秘密デート」とを組み合わせて「香港女優ＢＢＢと秘密デート」を代表フレーズとして生成してもよい。
【００６１】
これによって、代表フレーズ提供部２４０は、生成された代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、生成された代表フレーズ「香港女優ＢＢＢと秘密デート」と人気キーワード「ＡＡＡ」とを結合してウェブページに露出してもよい。
【００６２】
同じ方法に基づいて、代表フレーズ生成部２３０は、クラスタＢに含まれた全ての文書の形態素を分析して１つ以上の基準単語を決定してもよい。一例として、基準単語決定部２３１は、文書ＬＬＬ＃０およびＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃３の形態素を分析して、「ＢＢＢ」、「コンサート」、「映像」、「人気」、「爆発」、「恋人」を基準単語に決定してもよい。ここで、基準単語決定部２３１は、決定された基準単語が文書ＬＬＬ＃０、およびＭＭＭ＿ｎｅｗｓ＃３に含まれる頻度数をカウントし、カウントされた基準単語の頻度数が最も高い順に２つ以上の基準単語を代表基準単語として決定してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、決定された代表基準単語に連続する単語がクラスタＢに属する文書に含まれる条件付き確率を算出してもよい。
【００６３】
また、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率のうち確率値の大きい確率が予め設定された基準確率以上であれば、確率値が大きい確率に該当する単語に代表基準単語を拡張してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、拡張しようとする単語の条件付き確率が基準確率未満になるまで代表基準単語を継続して拡張してもよい。最後に、基準単語拡張部２３２は、拡張された代表基準単語を組み合わせてクラスタＢに含まれた文書に対する代表フレーズを生成してもよい。
【００６４】
これによって、代表フレーズ提供部２４０は、生成された代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供してもよい。
【００６５】
一例として、代表フレーズ提供部２４０は、生成されたクラスタＡおよびクラスタＢに対する代表フレーズを人気キーワード「ＡＡＡ」とそれぞれ結合してウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡおよびクラスタＢに露出優先順位を付与し、露出優先順位が高いクラスタの代表フレーズと人気キーワードを結合してウェブページに露出してもよい。
【００６６】
より詳しくは、クラスタＡの露出優先順位が８０であり、クラスタＢの露出優先順位が６０である場合、人気キーワード「ＡＡＡ」の検索がリクエストされると、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡの代表フレーズと人気キーワード「ＡＡＡ」とを結合してウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、複数のクラスタに含まれた文書の加重値に基づいて露出優先順位を決定してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに含まれた文書の加重値の和が高い順に露出優先順位を高く付与してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、複数のクラスタのうち露出優先順位が最も高いクラスタを選択し、選択したクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００６７】
他の例として、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタの大きさを用いて複数のクラスタのうちいずれか１つのクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。ここで、クラスタの大きさは、クラスタに属する文書の数に対応する。すなわち、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡおよびクラスタＢのうち文書を多く含んでいるクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００６８】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに属する文書の作成時間に応じて加重値を付加して文書の大きさを算出してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、最近作成された文書であるほど高い加重値を付加する。即ち、クラスタＡに含まれた文書の数がクラスタＢに含まれた文書の数よりも小さくても、最近作成された文書の数がクラスタＢよりも多い場合、クラスタＡの大きさがクラスタＢの大きさよりも大きい場合もある。この場合、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡの代表フレーズと人気キーワードとを結合して露出してもよい。
【００６９】
同様に、クラスタＢに含まれた文書の数がクラスタＡに含まれた文書の数よりも小さくても、クラスタＡよりもクラスタＢに最近作成された文書が多い場合、クラスタＢの大きさがクラスタＡの大きさよりも大きい場合もある。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＢの代表フレーズと人気キーワードとを結合して露出してもよい。
【００７０】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、人気キーワードに対応する代表フレーズを全てウェブページ上に露出することができるだけではなく、ウェブページに露出された人気キーワードのうち、マウス、タッチ、ポインタなどによって活性化した人気キーワードの代表フレーズをウェブページに露出してもよい。
【００７１】
一例として、図４に示すように、リアルタイム人気キーワードを含むリスト４００において、マウスがキーワードＡＡＡ４１０を指す場合、代表フレーズ提供部２４０は、人気キーワードＡＡＡ４１０と人気キーワードＡＡＡに対する代表フレーズ４２１とを共にウェブページに露出してもよい。
【００７２】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、人気キーワードに対する代表フレーズ４２１と共に人気キーワードに対する静止画像などの写真４２０を共に露出してもよい。このため、代表フレーズ提供部２４０は、収集された文書の作成時間に応じて文書に加重値を付加してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、作成時間が最近である文書ほど加重値を高く付与してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに含まれた文書のうち人気キーワードに対する写真を含んでいる文書を抽出してもよい。また、代表フレーズ提供部２４０は、抽出された文書のうち加重値が最も高い文書に含まれた写真を人気キーワードに対する代表フレーズおよび人気キーワードと結合して提供してもよい。
【００７３】
以上では、予め設定された基準確率を用いて代表基準単語を拡張することによって代表フレーズを生成する過程を説明したが、基準単語拡張部２３２は、下記の数式２を用いて基準確率を算出してもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、算出された基準確率と条件付き確率とを比較して代表基準単語を拡張してもよい。
【００７４】
【数２】
（数式２）
【００７５】
数式２において、Ｎ（Ｋ＿Ｃｌｕｓｔｅｒ）は、Ｋクラスタに含まれた文書の数であり、αは任意の変数である。一例として、αは０．３、０．４、０．５、０．７などの実数を用いてもよい。
【００７６】
数式２によると、基準単語拡張部２３２は、クラスタに属する文書の数に基づいて基準確率を算出してもよい。一例として、α＝０．５であり、クラスタＡに属する文書の数が３つである場合、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに対する基準確率を
【数３】
と算出してもよい。
【００７７】
図５は、本発明の一実施形態に係るリアルタイム人気キーワードに対する代表フレーズを提供する方法を説明するフローチャートである。
【００７８】
まず、文書収集部２１０は、ウェブページに露出しようとするリアルタイム人気キーワードに関連する文書をポータルなどを介して収集してもよい（Ｓ５１０）。
【００７９】
次に、クラスタ実行部２２０は、収集された文書の形態素を分析してクラスタを行ってもよい（Ｓ５２０）。
【００８０】
また、基準単語決定部２３１は、クラスタに含まれた文書の形態素を分析し、文書別に基準単語を決定してもよい（Ｓ５３０）。ここで、基準単語決定部２３１は、形態素分析によって決定された基準単語が文書に含まれる頻度数をカウントしてもよい。一例として、クラスタＡに含まれた文書を対象に決定された基準単語および基準単語の頻度数は上記の表５の通りである。
【００８１】
次に、基準単語決定部２３１は、基準単語の頻度数に基づいて代表基準単語を決定してもよい（Ｓ５４０）。一例として、基準単語決定部２３１は、表５に基づいて決定された基準単語のうち頻度数の高い２つの基準単語「香港」および「デート」を代表基準単語として決定してもよい。
【００８２】
基準単語拡張部２３２は、バイグラム条件付き確率を用いて決定された代表基準単語の条件付き確率を算出してもよい（Ｓ５５０）。ここで、条件付き確率は、クラスタに含まれる文書において代表基準単語の前または後に連続する単語が含まれる確率を意味する。
【００８３】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに含まれた文書において代表基準単語「香港」の後に単語「女優」が連続する条件付き確率を２／３および１／３と算出してもよい。ここで、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率のうち大きい条件付き確率２／３を選択してもよい。
【００８４】
次に、基準単語拡張部２３２は、選択された条件付き確率が予め設定された基準確率以上であるか否かを判断してもよい（Ｓ５６０）。一例として、基準確率が１／２に予め設定された場合、基準単語拡張部２３２は、算出された「香港女優」の条件付き確率２／３が基準確率１／２以上であるかを判断してもよい。
【００８５】
ここで、算出された条件付き確率が基準確率以上であれば（Ｓ５６０：はい）、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語を選択された条件付き確率に該当する単語に拡張してもよい。また、基準単語拡張部２３２は、拡張された代表基準単語をＳ５５０〜Ｓ５６０と同じ方法を用いて続けて拡張してもよい（Ｓ５６５）。一例として、基準単語拡張部２３２は、「女優」の後に「ＢＢＢと」が連続する条件付き確率を算出し、算出された条件付き確率と基準確率とを比較することによって代表基準単語を「ＢＢＢと」に拡張してもよい。
【００８６】
ここで、基準単語拡張部２３２は、算出された条件付き確率が基準確率未満であれば（Ｓ５６０：いいえ）、代表基準単語の拡張を終了してもよい（Ｓ５７０）。
【００８７】
一例として、基準単語拡張部２３２は、クラスタＡに含まれた文書において代表基準単語「ＢＢＢと」の後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出してもよい。ここで、算出された全ての条件付き確率が１／３となり、基準確率１／２未満となると、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語の拡張を終了してもよい。これによって、拡張された代表基準単語は「香港女優ＢＢＢと」になってもよい。
【００８８】
同様に、基準単語拡張部２３２は、「香港」の拡張と同じ方法により、ステップＳ５４０において決定された代表基準単語「デート」に対して拡張を行ってもよい。これによって、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語を「秘密デート」に拡張してもよい。
【００８９】
次に、基準単語拡張部２３２は、拡張された代表基準単語を組み合わせて代表フレーズを生成してもよい（Ｓ５８０）。一例として、基準単語拡張部２３２は、代表基準単語「香港」に基づいて拡張された「香港女優ＢＢＢと」と、代表基準単語「デート」に基づいて拡張された「秘密デート」とを組み合わせて「香港女優ＢＢＢと秘密デート」を代表フレーズとして生成してもよい。
【００９０】
代表フレーズ提供部２４０は、生成された代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供してもよい（Ｓ５９０）。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、図４に示すように、人気キーワード「ＡＡＡ」と代表フレーズ「香港女優ＢＢＢと秘密デート」とを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９１】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、リアルタイム人気キーワードを含むリスト４００に含まれた全ての人気キーワードに対する代表フレーズをウェブページに露出してもよい。その他に、代表フレーズ提供部２４０は、人気キーワードリスト４００に含まれた人気キーワードのうち、マウスなどによって活性化された人気キーワードに対する代表フレーズのみをウェブページに露出してもよい。
【００９２】
また、代表フレーズ提供部２４０は、図４に示すように、人気キーワードに対する代表フレーズ４２１と共に人気キーワードに対する静止画像などの写真４２０を共に露出してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、収集された文書の作成時間に応じて文書に加重値を付加し、付加された加重値が最も高い文書に含まれた写真を人気キーワードに対する代表フレーズと共にウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、加重値が最も高い文書に写真が含まれていない場合、加重値が次に高い文書に含まれた写真を用いてもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、文書の作成時間が最近であるほど加重値を高く付与してもよい。
【００９３】
図５では、１つのクラスタＡに対する代表フレーズを生成し、生成したクラスタＡの代表フレーズと人気キーワードとを結合して提供することについて説明したが、本発明のフレーズ提供方法は、複数のクラスタに対する代表フレーズを生成し、生成した複数の代表フレーズのうちの少なくとも１つと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９４】
一例として、代表フレーズ提供部２４０は、生成されたクラスタＡおよびクラスタＢに対する代表フレーズを人気キーワード「ＡＡＡ」とそれぞれ結合してウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡおよびクラスタＢに露出優先順位を付与し、露出優先順位が高いクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９５】
より詳しくは、クラスタＡの露出優先順位が８０であり、クラスタＢの露出優先順位が６０である場合、人気キーワード「ＡＡＡ」の検索がリクエストされると、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡの代表フレーズと人気キーワード「ＡＡＡ」とを結合してウェブページに露出してもよい。ここで、代表フレーズ提供部２４０は、複数のクラスタに含まれた文書の加重値に基づいて露出優先順位を決定してもよい。一例として、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに含まれた文書の加重値の和が高い順に露出優先順位を高く付与してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、複数のクラスタのうち露出優先順位の最も高いクラスタを選択し、選択したクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９６】
他の例として、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタの大きさを用いて複数のクラスタのうちのいずれか１つのクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。ここで、クラスタの大きさは、クラスタに属する文書の数に対応する。すなわち、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡおよびクラスタＢのうち文書を多く含んでいるクラスタの代表フレーズと人気キーワードとを結合してウェブページに露出してもよい。
【００９７】
ここで、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタに属する文書の作成時間に応じて、加重値を付加して文書の大きさを算出してもよい。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、最近作成された文書であるほど高い加重値を付加する。即ち、クラスタＡに含まれた文書の数がクラスタＢに含まれた文書の数よりも小さくても、最近作成された文書の数がクラスタＢよりも多い場合、クラスタＡの大きさがクラスタＢの大きさよりも大きい場合もある。この場合、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＡの代表フレーズと人気キーワードとを結合して露出してもよい。
【００９８】
同様に、クラスタＢに含まれた文書の数がクラスタＡに含まれた文書の数よりも小さくても、クラスタＡよりもクラスタＢに最近作成された文書が多い場合、クラスタＢの大きさがクラスタＡの大きさよりも大きい場合もある。これによって、代表フレーズ提供部２４０は、クラスタＢの代表フレーズと人気キーワードとを結合して露出してもよい。
【００９９】
以上では複数の基準単語のうち頻度数の高い順に２つの代表基準単語を決定し、条件付き確率に基づいて代表基準単語を拡張して代表フレーズを生成することについて説明したが、これは一実施形態であり、基準単語決定部２３１は、複数の基準単語のうち頻度数が最も高い１つの代表基準単語を決定し、基準単語拡張部２３２は、決定された代表基準単語を拡張して代表フレーズを生成してもよい。
【０１００】
本発明の実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段を介して様々な処理を実行することができるプログラム命令の形態で実現され、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読取可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などのうちの１つまたはその組み合わせを含んでもよい。媒体に記録されるプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光ディスクのような光磁気媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するよう特別に構成されたハードウェア装置が含まれてもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コード（ｍａｃｈｉｎｅ ｃｏｄｅ）だけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コード（ｈｉｇｈｅｒ ｌｅｖｅｌ ｃｏｄｅ）を含む。上述したハードウェア装置は、本発明の動作を行うために１つ以上のソフトウェアのレイヤで動作するように構成されてもよい。
【０１０１】
上述したように本発明を限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、本発明が属する分野における通常の知識を有する者であれば、このような実施形態から多様な修正及び変形が可能である。
【０１０２】
したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲だけではなく特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。
【符号の説明】
【０１０３】
２００ 代表フレーズ提供システム
２１０ 文書収集部
２２０ クラスタ実行部
２３０ 代表フレーズ生成部
２４０ 代表フレーズ提供部
２３１ 基準単語決定部
２３２ 基準単語拡張部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人気キーワードに対する代表フレーズを生成し、
前記人気キーワードと前記生成された代表フレーズとを結合して提供すること、
を含むことを特徴とする代表フレーズ提供方法。
【請求項２】
前記代表フレーズを生成することは、
前記人気キーワードを含む文書の基準単語を決定し、
前記決定された基準単語から代表基準単語を決定し、
前記決定された代表基準単語の前または後に連続する単語と前記代表基準単語とを組み合わせて前記代表基準単語を拡張し、
前記拡張された代表基準単語を用いて前記代表フレーズを生成すること、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項３】
前記代表基準単語を拡張することは、
前記人気キーワードを含む文書において前記代表基準単語の前または後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出し、
前記算出された条件付き確率に基づいて前記代表基準単語を拡張すること、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項４】
前記代表基準単語を拡張することは、
前記文書の数に基づいて前記基準確率を算出し、
前記算出された条件付き確率が前記基準確率以上であれば、前記拡張された基準単語を継続して拡張し、
前記算出された条件付き確率が前記基準確率未満であれば、前記拡張された基準単語の拡張を終了すること、
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項５】
前記代表基準単語を決定することは、
前記人気キーワードを含む文書の形態素を分析して前記基準単語の頻度数をカウントし、
前記カウントされた頻度数の高い順に前記代表基準単語を決定すること、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項６】
前記人気キーワードを含む文書を収集し、
前記収集された文書に対してクラスタを行うこと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項７】
前記代表フレーズを生成することは、前記クラスタに属する文書に基づいて代表基準単語を拡張して前記代表フレーズを生成することを含むこと特徴とする請求項６に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項８】
前記収集された文書のうち最近収集された文書順に加重値を付加することをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項９】
前記付加された加重値に基づいて前記クラスタの露出優先順位を決定することをさらに含み、
前記生成された代表フレーズを結合して提供することは、前記決定された露出優先順位に基づいて選択されたクラスタの代表フレーズと前記人気キーワードとを結合して提供することを含むこと特徴とする請求項８に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項１０】
前記文書は、前記人気キーワードを含むテキストおよび前記人気キーワードの静止画像のうち少なくとも１つを含む文書であることを特徴とする請求項６に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項１１】
請求項１乃至請求項１０のいずれか１項の方法を実行するためのプログラムが記録されたコンピュータで読み出し可能な記録媒体。
【請求項１２】
人気キーワードに対する代表フレーズを生成する代表フレーズ生成部と、
前記人気キーワードと前記生成された代表フレーズとを結合して提供する代表フレーズ提供部と、
を備えることを特徴とする代表フレーズ提供システム。
【請求項１３】
前記代表フレーズ生成部は、
前記人気キーワードを含む文書の形態素を分析して基準単語を決定し、前記決定された基準単語の頻度数に基づいて代表基準単語を決定する基準単語決定部と、
前記決定された代表基準単語の前または後に連続する単語と前記代表基準単語とを組み合わせて前記代表基準単語を拡張し、前記拡張された代表基準単語を用いて前記代表フレーズを生成する基準単語拡張部と、
を備えることを特徴とする請求項１２に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１４】
前記基準単語拡張部は、前記人気キーワードを含む文書において前記代表基準単語の前または後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出し、前記算出された条件付き確率に基づいて前記代表基準単語を拡張することを特徴とする請求項１３に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１５】
前記基準単語拡張部は、前記文書の数に基づいて前記基準確率を算出し、前記算出された条件付き確率が前記基準確率以上であれば、前記拡張された基準単語を継続して拡張することを特徴とする請求項１４に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１６】
前記基準単語拡張部は、前記算出された条件付き確率が前記基準確率未満であれば、前記拡張された基準単語の拡張を終了することを特徴とする請求項１４に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１７】
前記基準単語決定部は、前記人気キーワードを含む文書の形態素を分析して前記基準単語の頻度数をカウントし、前記カウントされた頻度数の高い順に前記代表基準単語を決定することを特徴とする請求項１３に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１８】
前記人気キーワードを含む文書を収集する文書収集部と、
前記収集された文書に対してクラスタを行うクラスタ実行部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１２に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１９】
前記代表フレーズ生成部は、前記クラスタに属する文書に基づいて代表基準単語を拡張して前記代表フレーズを生成することを特徴とする請求項１８に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項２０】
前記代表フレーズ生成部は、前記収集された文書のうち最近収集された文書順に加重値を付加することを特徴とする請求項１８に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１】
人気キーワードに対する代表フレーズを生成し、
前記人気キーワードと前記生成された代表フレーズとを結合して提供すること、
を含むことを特徴とする代表フレーズ提供方法。
【請求項２】
前記代表フレーズを生成することは、
前記人気キーワードを含む文書の基準単語を決定し、
前記決定された基準単語から代表基準単語を決定し、
前記決定された代表基準単語の前または後に連続する単語と前記代表基準単語とを組み合わせて前記代表基準単語を拡張し、
前記拡張された代表基準単語を用いて前記代表フレーズを生成すること、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項３】
前記代表基準単語を拡張することは、
前記人気キーワードを含む文書において前記代表基準単語の前または後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出し、
前記算出された条件付き確率に基づいて前記代表基準単語を拡張すること、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項４】
前記代表基準単語を拡張することは、
前記文書の数に基づいて前記基準確率を算出し、
前記算出された条件付き確率が前記基準確率以上であれば、前記拡張された基準単語を継続して拡張し、
前記算出された条件付き確率が前記基準確率未満であれば、前記拡張された基準単語の拡張を終了すること、
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項５】
前記代表基準単語を決定することは、
前記人気キーワードを含む文書の形態素を分析して前記基準単語の頻度数をカウントし、
前記カウントされた頻度数の高い順に前記代表基準単語を決定すること、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項６】
前記人気キーワードを含む文書を収集し、
前記収集された文書に対してクラスタを行うこと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項７】
前記代表フレーズを生成することは、前記クラスタに属する文書に基づいて代表基準単語を拡張して前記代表フレーズを生成することを含むこと特徴とする請求項６に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項８】
前記収集された文書のうち最近収集された文書順に加重値を付加することをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項９】
前記付加された加重値に基づいて前記クラスタの露出優先順位を決定することをさらに含み、
前記生成された代表フレーズを結合して提供することは、前記決定された露出優先順位に基づいて選択されたクラスタの代表フレーズと前記人気キーワードとを結合して提供することを含むこと特徴とする請求項８に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項１０】
前記文書は、前記人気キーワードを含むテキストおよび前記人気キーワードの静止画像のうち少なくとも１つを含む文書であることを特徴とする請求項６に記載の代表フレーズ提供方法。
【請求項１１】
請求項１乃至請求項１０のいずれか１項の方法を実行するためのプログラムが記録されたコンピュータで読み出し可能な記録媒体。
【請求項１２】
人気キーワードに対する代表フレーズを生成する代表フレーズ生成部と、
前記人気キーワードと前記生成された代表フレーズとを結合して提供する代表フレーズ提供部と、
を備えることを特徴とする代表フレーズ提供システム。
【請求項１３】
前記代表フレーズ生成部は、
前記人気キーワードを含む文書の形態素を分析して基準単語を決定し、前記決定された基準単語の頻度数に基づいて代表基準単語を決定する基準単語決定部と、
前記決定された代表基準単語の前または後に連続する単語と前記代表基準単語とを組み合わせて前記代表基準単語を拡張し、前記拡張された代表基準単語を用いて前記代表フレーズを生成する基準単語拡張部と、
を備えることを特徴とする請求項１２に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１４】
前記基準単語拡張部は、前記人気キーワードを含む文書において前記代表基準単語の前または後に連続する単語が含まれる条件付き確率を算出し、前記算出された条件付き確率に基づいて前記代表基準単語を拡張することを特徴とする請求項１３に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１５】
前記基準単語拡張部は、前記文書の数に基づいて前記基準確率を算出し、前記算出された条件付き確率が前記基準確率以上であれば、前記拡張された基準単語を継続して拡張することを特徴とする請求項１４に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１６】
前記基準単語拡張部は、前記算出された条件付き確率が前記基準確率未満であれば、前記拡張された基準単語の拡張を終了することを特徴とする請求項１４に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１７】
前記基準単語決定部は、前記人気キーワードを含む文書の形態素を分析して前記基準単語の頻度数をカウントし、前記カウントされた頻度数の高い順に前記代表基準単語を決定することを特徴とする請求項１３に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１８】
前記人気キーワードを含む文書を収集する文書収集部と、
前記収集された文書に対してクラスタを行うクラスタ実行部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１２に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項１９】
前記代表フレーズ生成部は、前記クラスタに属する文書に基づいて代表基準単語を拡張して前記代表フレーズを生成することを特徴とする請求項１８に記載の代表フレーズ提供システム。
【請求項２０】
前記代表フレーズ生成部は、前記収集された文書のうち最近収集された文書順に加重値を付加することを特徴とする請求項１８に記載の代表フレーズ提供システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１２−１４６９６（Ｐ２０１２−１４６９６Ａ）
【公開日】平成２４年１月１９日（２０１２．１．１９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１４３９９１（Ｐ２０１１−１４３９９１）
【出願日】平成２３年６月２９日（２０１１．６．２９）
【出願人】（５０５２０５８１２）エヌエイチエヌ コーポレーション (408)
【公開日】平成２４年１月１９日（２０１２．１．１９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年６月２９日（２０１１．６．２９）
【出願人】（５０５２０５８１２）エヌエイチエヌ コーポレーション (408)
[ Back to top ]