【課題】ユーザにとって無駄な情報の提示を防ぐこと。
【解決手段】本発明の情報端末装置は、文字入力部と、前記文字入力部からの入力に基づいて文字列を登録する文字列記憶部と、所定のタイミングで、前記文字列記憶部に登録された文字列を候補文字列として、第１のサーバに送信し、送信した候補文字列の検索回数又は関連語の数を前記第１のサーバから受信する送受信部と、前記第１のサーバから受信した候補文字列の検索回数又は関連語の数に基づいて、候補文字列を第２のサーバに送信して関連する情報の検索を行うか否かを判定する検索実行判定部と、を備える。 （もっと読む）

【課題】 ＮＧワードやＮＧセンテンスを事前に把握して、仮想空間へアップさせない技術を提供する。
【解決手段】 過去のＮＧワードやＮＧセンテンスに関するデータを随時蓄積するＮＧ発言データベースと、 言語解析手段と、 ＮＧワードやＮＧセンテンスを検知するためのＮＧフィルタを生成するフィルタ生成手段と、 前記ユーザの発言データを受信する発言データ受信手段と、 その発言データに前記ＮＧワードやＮＧセンテンスを含むか否か前記ＮＧフィルタを用いてフィルタリングするフィルタリング手段と、 当該発言データがＮＧワードやＮＧセンテンスを含む場合には、その旨を報告するためのＮＧ報告データを当該発言データに係るユーザの法的責任者に係る情報端末へ送信するＮＧ報告手段と、を備えた発言制御装置とする。 （もっと読む）

【課題】不要語・重要語を自動的に導出しクラスタリングを行なうことにより、利用者にとって有益な分類結果を生成する。
【解決手段】情報分類システムによれば、文書データにおける第一の特定範囲および第二の特定範囲のテキスト情報に関して、各特定範囲に含まれる各単語の相関関係に基づいて重要語または不要語を抽出する重要語・不要語抽出処理部と、記憶装置に記憶された各文書データについて各特定範囲の重要語または不要語に基づいてクラスタリングを行うクラスタ生成処理部とを実行する処理装置を備える。 （もっと読む）

【課題】例えば予め登録されたキーワードによって違法・有害なカテゴリに属するか否かを判定する際に、違法・有害でない文章情報が、違法・有害なカテゴリに分類されることをできる限り減らすことができる文章分類プログラム、サーバ及び方法を提供する。
【解決手段】特定カテゴリに属さない複数の正当学習文章情報と、特定カテゴリに属する複数の不当学習文章情報とを蓄積した学習文章蓄積手段を有し、検索キーワードを含む学習文章情報を検索し、その検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出し、係り受けキーワード毎に、全ての学習文章情報の数に対する正当学習文章情報の数の正当割合を算出し、正当割合が所定閾値以上となる係り受けキーワードを非検索キーワードとして登録する非検索キーワード辞書を生成する。これにより、検索キーワードに対する係り受けキーワードとして非検索キーワードが含まれている文章情報は検索されないようにする。 （もっと読む）

【課題】コミュニティ内のメンバーの発言をもとに、一般用語を除外して個人を特徴づけるキーワードを抽出する。
【解決手段】専門用語抽出装置１は、投稿者の操作に応じて入力された文書を形態素解析する形態素解析部２０と、文書に含まれる単語間、単語と投稿者との間、単語と該投稿者が属する投稿先グループとの間の偏りスコアを計算する偏りスコア計算部３０と、偏りスコアの値応じて、文書に含まれている一般用語を抽出する一般用語抽出部４０と、一般用語抽出部４０により抽出された一般用語を文書から除いて、個人の特徴を示すキーワードを抽出するインデックス抽出部５０と、を備える。 （もっと読む）

【課題】不要語辞書を効率的に作成し、かつ、抽出もれの少ない強化語リストを作成する。
【解決手段】対象トピック観点と、テキストの中で対象トピック観点について記述されている範囲とから、対象トピック観点に対応する具体表現辞書に登録する可能性のある候補のリストである「候補語リスト」を作成する。具体表現辞書と係り受けルールとを使って、具体表現辞書に登録されている単語を含む２単語の係り受け関係を抽出し、係り受け関係を基に不要語を抽出するためのルールを作成し、具体表現辞書に登録されていない単語を不要語として抽出し、不要語辞書に格納する。対応する候補語リストと、対応する不要語辞書とをつきあわせ、候補語リストから、不要語辞書に登録されている単語を削除し、削除されなかった単語は強化語リストに追加する。対象トピック観点に対応する強化語リストを対応する具体表現辞書に追加する。 （もっと読む）

【課題】文書データに含まれている内容を正しく抽出する。
【解決手段】文書データ分析プログラム１７は、コンピュータに、データベースに記憶されており文書を構成する文書要素のうち使用期間が所定の基準より短い文書要素とその性質を示すマスクデータとを関連付けた第１の定義辞書１５を参照し、コンピュータによって取得された分析対象の文書データに含まれている文書要素のうち第１の定義辞書１５に含まれている文書要素をその文書要素に関連するマスクデータに変換するマスク概念抽出機能１４と、データベースに記憶されており使用期間が所定の基準より長い文書要素とその属性データとを関連付けた第２の定義辞書１６を参照し、マスク概念抽出機能１４によって変換された後の文書データに含まれておりかつ第２の定義辞書１６に含まれている複数の文書要素とその属性データとを抽出する概念抽出機能３とを実現させる。 （もっと読む）

【課題】デジタルドキュメントをベクトル空間内に数値を用いて表現する。
【解決手段】複数のデジタルドキュメントから、処理されるべき第１のデジタルドキュメントを識別し、デジタルドキュメントに含まれる画像を取り囲みかつアンカーテキストではないテキストを備えると共に第１のデジタルドキュメントに対応する第１の特徴を、複数のデジタルドキュメントから抽出する。第１の特徴を第１のベクトルへ変換し、第１のベクトルを第１のデジタルドキュメントに関連付ける。 （もっと読む）

【課題】 現在多くのユーザが関心を寄せている情報の検索を容易に行うことができるようにする。
【解決手段】 ユーザがキーワード６ａに基づいた検索を行い検索結果６ｂの中から任意のコンテンツ７ｂを選択する度に、格納手段１ａにより、検索用のキーワード６ａと選択されたコンテンツ７ｂとが、関連付けて記憶手段１ｂに格納される。その後、グループ化手段１ｃにより、キーワードと選択されたコンテンツとの対応関係に基づいて、記憶手段１ｂに格納されたキーワード間の関連性が判定され、関連する複数のキーワードがグループ化される。そして、任意の代表キーワード８ａが選択されると、関連キーワード出力手段１ｄにより、選択された代表キーワード８ａと同じグループに属する他の関連キーワード８ｂが出力される。 （もっと読む）

【課題】検索キーワードに対して間接的に関係するキーワードによって番組を検索すること
【解決手段】番組関連情報取得部２０１が取得した番組関連情報に記述される出演者情報から、属性判定部２０３は人名や所属団体名などを示す単語を抽出して辞書部２２２を更新し、関係学習部２０４は当該抽出された人名や所属団体名の関係を学習して辞書部２２２を更新する。さらにＯＳＤ生成部２１２が生成した検索キーワード提示画面に番組検索のための検索キーワードが入力されると、関連検索単語抽出部２１１は入力された検索キーワードに関連する単語を辞書部２２２から抽出して検索キーワード提示画面に提示する。そして番組検索部２１３は検索キーワード提示画面に提示された単語に基づいて番組を検索する。 （もっと読む）

【課題】不要語であるか否かを決定するための閾値を用いることなく、不要語を決定することができるようにする。
【解決手段】パラメータ学習部１４によって、学習用文書データに対する尤度を最大にする、学習用文書データに含まれる単語群の各単語のトピック毎の出現確率を学習して探索する。単語分類部１６によって、単語群の各単語を、出現確率が最も高くなるトピックに分類する。不要語決定部２０によって、全てのトピックに対する出現確率の各々が予め定められた範囲内となり一様に分布する単語が分類されたトピックの単語群を、不要語として決定する。 （もっと読む）

【課題】解析に利用する文字列にノイズとなる文字列が含まれる可能性を低減し、精度の高いテキストマイニングを可能とする。
【解決手段】データ処理部１１は、デキストデータ記憶部１２に記憶したテキストデータから複数の文字列を抽出し、カテゴリー毎の出現頻度を算出する。また、抽出した文字列に対応するカテゴリーが、記憶されたテキストデータそれぞれにおいて同時に使用されている比率である同時利用率を算出する。そして、出現頻度と同時利用率を利用して、因子分析対象とするカテゴリーを選択し、因子分析を行う。 （もっと読む）

【課題】キーワードの自動的抽出の前処理として、種々雑多な文書データから不要な文字列を自動的に削除する技術の実現。
【解決手段】第１のノイズ除去後文書ＤＢ46から文書データを読み、各文書データの各行について英数字等の占める割合である英数字等濃度を算出し、この英数字等濃度と閾値Ｄとを比較し、英数字等濃度が閾値Ｄ以上である場合に当該行をノイズ行であると判定し、各文書データから削除する英数字等ノイズ除去部48を備えた文書データのノイズ除去システム40。 （もっと読む）

【課題】番組情報から流行番組を簡単に抽出するようにする。
【解決手段】キーワード抽出部５２は、番組情報受信部５１で受信された番組情報の中からキーワードを抽出する。キーワード集計部５５は、抽出されたキーワードの１週間分のキーワード数を集計する。差分演算部５６は、今週のキーワードの集計結果と先週のキーワードの集計結果との差分を演算する。流行キーワード抽出部５７は、今週と先週のキーワード数の差分が大きい順に所定の個数のキーワードを抽出し、これを今週の流行キーワードとする。本発明は、ハードディスクレコーダに適用することができる。 （もっと読む）

【課題】データのコーパスは大量の情報を保持し、関連する情報を見つけるのは困難である。文書にはタグを付けて関連情報の検索を容易にすることができる。しかし、場合によっては、いままでの文書タグ付け方法は情報を見つける際に効果的でないことがある。
【解決手段】一実施形態では、コーパスの検索空間を検索して結果を求める。コーパスはキーワードと関連付けられた文書を含み、各文書は、それの少なくとも１つのテーマを示す少なくとも１つのキーワードと関連づけられている。１つまたは複数のキーワードを無関係キーワードであると決定する。その無関係キーワードにより検索空間を改良する。 （もっと読む）

【課題】検索キーワードとなる単語リストデータをクライアント端末に提供する。
【解決手段】情報提供サーバ１は、検索キーワードとなる複数の単語を収集し、記憶装置１０７の単語リストデータ記憶部１０７ａに挿入する新規単語収集部１０１ａと、単語リストデータ記憶部１０７ａに記憶された単語リストデータを、クライアント端末２ａ等に配信する単語リスト配信部１０７ｂと、クライアント端末２ａ等から、単語リストデータの単語が使用された履歴を取得して、記憶装置１０７の履歴データ記憶部１０７ｂに記憶する履歴取得部１０１ｃと、履歴データ記憶部１０７ｂを参照して、単語リストデータ記憶部１０７ａから単語を削除する不要単語削除部１０１ｄとを備える。 （もっと読む）

【課題】学習データを必要とせずに、トピックを得ることができ、しかも、極めて広い範囲からトピックを得ることができ、常に安定したトピック推定精度を得ることができるテキストの多重トピック抽出装置を提供することを目的とする。
【解決手段】入力したテキストを、文単位に分解するテキスト分解部と、上記テキスト分解部が分解した文を形態素解析し、解析された形態素のうちで、名詞を検索語として抽出する検索語抽出部と、上記検索語抽出部が抽出した検索語によってウェブ検索し、検索されたテキストを形態素解析し、この解析された形態素のうちで、名詞を関連語として取得する関連語取得部と、検索語と関連語とを組み合わせてキーワード集合を生成し、複数のキーワード集合に共通して現われる単語であるトピックを、キーワード集合を用いて抽出するトピック抽出部とを有するテキストの多重トピック抽出装置である。 （もっと読む）

【課題】 ユーザーの潜在的な関心情報へのアクセスを提供する方法及びシステムを提供する。
【解決手段】 閉鎖字幕情報は、インターネットで関連した情報を探すために分析され、閉鎖字幕情報を含むプログラムを受信するテレビジョンとユーザーとの相互作用は、ユーザーの関心を決定するためにモニタリングされ、関連した閉鎖字幕情報は、キー情報を決定するために分析され、キー情報は、インターネットのような利用可能な資源で情報を探索するのに使われ、探索結果は、ユーザーの関心情報をユーザーに推薦するのに使われる。 （もっと読む）

【課題】構造化文書に含まれる空白文字のうち整形用の空白文字のみを索引の構成時に取り除くことにより、文書として意味をなす単語による索引を構築できるようにする。
【解決手段】第１の空白文字判定部５３１は、構文解析部５２によって検出された構造化文書中のテキストが空白文字のみから構成されるイグノラブル空白文字である場合、当該空白文字を整形用空白文字であるとして、後続する開始タグを含む次の要素の構造情報と対応付けて空白文字情報蓄積部５５に蓄積する。第２の空白文字判定部５３２は、テキスト中の空白文字列及び当該空白文字列と関連した構造の構造情報を空白文字情報蓄積部５５に蓄積されている情報と比較することにより、当該空白文字列が整形用空白文字であるかを判定する。索引作成部５６は、整形用空白文字であると判定された空白文字をテキストから削除して、当該テキストを含む構造化文書の検索に用いられる索引を作成する。 （もっと読む）

入力ドキュメントをドキュメント保管庫からの一組のドキュメントに対して照合する自動化された方法。一組のドキュメントのそれぞれについて、ドキュメント識別子、及び第１の署名発生器(215-A)により生成された署名を含む署名データベース(224)を記憶する。入力ドキュメントを受け取り、第２の署名発生器(215-B)を使用して、入力ドキュメントに対して署名を生成し、入力ドキュメントに対して生成された署名を使用して、署名データベースを検索する。第１の署名発生器(215-A)、及び第２の署名発生器(215-B)は、同一ドキュメントに対して異なる数の署名を生成するように構成される。他の実施形態、態様、及び機能も開示する。
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