JP5168961B2 - 最新評判情報通知プログラム、記録媒体、装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、インターネット上のウェブ文書等から最新の評判情報を抽出して通知する最新評判情報通知プログラム、記録媒体、装置及び方法に関し、特に、ユーザ登録のキーワードに関連する最新の記事をウェブ上から検索し評価表現と組合わせて概要を通知する最新評判情報通知プログラム、記録媒体、装置及び方法に関する。

近年、企業にとって、自社の製品やサービスなどに対する評判情報は、重要な情報である。中でも、否定的な意見は非常に重要で、もし、悪い評判が一部で出ていた場合には、それをいち早く知り、素早い対応をすることができれば、大きな問題に波及することを防ぐことができる。

従来、ブログなどウェブ上のテキストを集め、一般ユーザの書いた評判情報を抽出し、分析する評判情報処理方法がある（非特許文献１）。例えば「Ｆ社」についての評判分析ならば、Ｆ社についての意見が書かれているテキストを検索し、その文章が肯定的か否定的かを判別する。

この評判情報処理方法は、ウェブ上から多数の意見を集めて統計的な分析を行い、マーケティングに活用することが主目的である。例えばF社製のパーソナルコンピュータについて、「使いやすい」という意見が何パーセント、「難しい」という意見が何パーセントといったチャートや、時系列での評判数の変化のグラフ、複数製品と比較して意見の分布を見るアンカーマップなどの形で表示されるものである。
特開平１１−２１９３７５号公報 特開２００４−１５７８４１号公報 "ｎｉｆｔｙマーケッティングサービス"、［平成１９年２月６日検索］、インターネット （ＵＲＬ ： ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｉｆｔｙ．ｃｏｍ／ｂｕｚｚ／）

しかしながら、このような従来の評判情報処理方法にあっては、マーケティングに活用するためにウェブ上から多数の意見を評判情報として集めて統計的な分析を行っており、自社に関して問題となる意見が出たら個別にすぐ把握したいという使い方、たとえば朝の出社後一番に、最新の否定的な評判情報のうち、特に重要な記事を短時間でもれなくチェックする、という使い方には不向きであるという問題がある。

本発明は、ウェブ上に出た記事から評判情報を抽出して最新の評判情報を効率よく把握可能とする最新評判情報通知プログラム、記録媒体、方法及び装置を提供することを目的とする。

また本発明は、ウェブ上に出た誹謗中傷や人権侵害等の悪質記事を効率よく把握可能とする最新評判情報通知プログラム、記録媒体、装置及び方法を提供することを目的とする。

（プログラム）
本発明は最新評判情報通知プログラムを提供する。本発明の最新評判情報通知プログラムは、コンピュータを、
評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録部、
キーワードについて定期的にインターネット上に存在する文書を検索する検索部、
検索部により検索された文書を解析してキーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部、
データベースの文書の概要情報をスコアによりランキングして表示させる評判情報表示部、
として機能させることを特徴とする。

ここで、検索部は、
インターネット上の情報源を巡回して最新情報を検索する最新情報検索部と、
最新情報検索部を定期的に動作してキーワードを含む文書を検索するポーリング部と、
を備える。

評判情報抽出部は、
検索された文書から１又は複数の評判語を抽出してそれぞれキーワードとして登録された対象物と組み合わせた評判対を生成する評判対生成部と、
文書に含まれる１又は複数の評判対に基づいてスコアを計算するスコア計算部と、
データベースに前記評判語及びスコアと共に、文書の情報源アドレス（ＵＲＬ）、評判が肯定評判（ポジティブ）か否定評判（ネガティブ）かを示す識別子、タイトル、情報源名を含む概要情報を登録するデータベース登録部と、
を備える。

スコア計算部は、文書毎に、文書中の各評判対の構文スコア、単語スコア、出現頻度スコア及び情報源スコアを求め、これに基づいてランキングに使用する総スコアを計算する。

構文スコアは評判対を構成する対象物と評判語の文書内の特徴量に基づいて算出された評判対の確からしさを示す値であり、
単語スコアは予め設定された評判語の表現の強さを示す値であり、
出現頻度スコアは文書における評判語の出現数を示す値であり、
情報源スコアは、文書の情報源としての信頼度（悪い評判が出たときの影響力の大きさ）を表す値である。

本発明は、更に、コンピュータを、一定期間毎に、ネットワーク上の文書の閲覧履歴を使って前記情報源スコアを更新する閲覧履歴反映部として機能させるためのプログラムである。

また、閲覧履歴反映部は、一定期間毎に、閲覧履歴から、それまで検索部の巡回先に登録されていなかった情報源文書アドレスを抽出して、新たな巡回先に追加する。

評判表示部は、データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして新着表示させると共に未読と既読を管理する。

（記録媒体）
本発明は、最新評判情報通知プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読な記録媒体を提供する。本発明の記録媒体は、コンピュータを、
評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録部、
検索部により検索された文書を解析してキーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部、
データベースの文書の概要情報をスコアによりランキングして表示させる評判情報表示部、
として機能させることを特徴とする。

（装置）
本発明は最新評判情報通知装置を提供する。本発明の最新評判情報通知装置は、
評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録部と、
キーワードについて定期的にインターネット上に存在する文書を検索する検索部と、
検索部により検索された文書を解析してキーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部と、
データベースの文書の概要情報をスコアによりランキングして表示させる評判情報表示部と、
を備えたことを特徴とする。

（方法）
本発明は最新評判情報通知方法を提供する。本発明の最新評判情報通知方法は、
評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録ステップと、
キーワードについて定期的にインターネット上に存在する文書を検索する検索ステップと、
検索ステップにより検索された文書を解析してキーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出ステップと、
データベースの文書の概要情報をスコアによりランキングして表示させる評判情報表示ステップと、
を備えたことを特徴とする。

（プログラム）
本発明の別の形態にあっては、要注意評判語を含む最新文書を通知するための最新評判情報通知プログラムを提供する。本発明の最新評判情報通知プログラムは、コンピュータを、
要注意評判語をキーワードとして登録するキーワード登録部、
キーワードについてインターネット上に存在する文書を検索する検索部、
検索部により検索された文書を解析してキーワードとして登録された要注意評判語と対象物を組み合せた評判対を抽出すると共に評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに要注意評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部、
データベースの文書の概要情報をスコアによりランキングして表示させる評判情報表示部、
として機能させることを特徴とする。

本発明の最新評判情報通知プログラムは、更に、コンピュータを、検索された文書からキーワードとして登録された要注意評判語に関連する共起語を抽出してデータベースに登録し、評判情報表示部により共起語を関連キーワードとして概要情報と共に表示させる関連キーワード分類部として機能させることを特徴とする。

（記録媒体）
本発明の別の形態にあっては、要注意評判語を含む最新文書を通知するための最新評判情報通知プログラムを格納したコンピュータ可読な記録媒体を提供する。本発明の記録媒体は、コンピュータを、
要注意評判語をキーワードとして登録するキーワード登録部、
キーワードについてインターネット上に存在する文書を検索する検索部、
検索部により検索された文書を解析してキーワードとして登録された要注意評判語と対象物を組み合せた評判対を抽出すると共に評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに記要注意評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部、
データベースの文書の概要情報をスコアによりランキングして表示させる評判情報表示部、
として機能させることを特徴とする。

（装置）
本発明の別の形態にあっては、要注意評判語を含む最新文書を通知するための最新評判情報通知装置を提供する。本発明の最新評判情報通知装置は、
要注意評判語をキーワードとして登録するキーワード登録部と、
キーワードについてインターネット上に存在する文書を検索する検索部と、
検索部により検索された文書を解析してキーワードとして登録された要注意評判語と対象物を組み合せた評判対を抽出すると共に評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに要注意評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部と、
データベースの文書の概要情報をスコアによりランキングして表示させる評判情報表示部と、
を備えたことを特徴とする。

（方法）
本発明の別の形態にあっては、要注意評判語を含む最新文書を通知するための最新評判情報通知方法を提供する。本発明の最新評判情報通知方法は、
要注意評判語をキーワードとして登録するキーワード登録ステップと、
キーワードについてインターネット上に存在する文書を検索する検索ステップと、
検索部により検索された文書を解析してキーワードとして登録された要注意評判語と対象物を組み合せた評判対を抽出すると共に評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに要注意評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出ステップと、
データベースの文書の概要情報をスコアによりランキングして表示させる評判情報表示ステップと、
を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、インターネット上のブログやニュース等に、利用者が登録したキーワード（対象物）に関する記事が出たら、自動で検索し利用者に新着記事として通知するのに加え、記事から対象物と評判語を組み合わせた評判対を抽出し、評判対の重要度を示すスコアによりランキングして、既読と未読の区別および記事の概要を表示することで、利用者は関心のあるキーワードについての最新の評判情報を非常に効率よく、即ち短時間で大量に、もれなく把握することができる。

このため、例えば自社の製品やサービスなどに対する悪い評判が一部で出ていた場合には、それをいち早く知り、素早い対応をすることができ、大きな問題に波及することを未然に防ぐことができる。

また本発明の別の形態にあっては、インターネット上のブログやニュース等に誹謗中傷や人権侵害となるキーワード登録した悪質評判語を含む記事が出たら、キーワードにより文書を検索して対象物と評判語を組み合わせた評判対を抽出し、評判対の重要度を示すスコアによりランキングした未読の誹謗中傷や人権侵害となる恐れの高い記事の概要が表示され、問題のある最新の評判情報を非常に効率よく、即ち短時間で大量に、もれなく把握することができる。

更に、閲覧履歴を検索とスコアにフィードバック（反映）するので、使えば使うほど評判情報の検索性能を高めることができる。
（コメント：請求項６は請求項１に更に履歴反映部を加えたものであり、請求項１と同じレベルにあり、請求項１を限定した実施態様項ではありませんので、効果を記述します。）

図１は本発明による最新評判情報通知装置の実施形態を示した機能構成のブロック図である。図１において、本実施形態の最新評判情報通知装置１０は、図２に示すようなコンピュータのハードウェア環境におけるプログラムの実行により実現される機能であり、キーワード登録部２２、キーワードリスト２４、最新情報検索部２６、ポーリング部２８、評判情報抽出部３０、評判語辞書３２、検索文書評判対データベース３４、検索文書評判語データベース３６、情報検索スコアカウンタ３８、評判情報表示部４０、評判通知用データベース４２、閲覧履歴データベース４４及び閲覧履歴反映部４６を備えている。

本実施形態の最新評判情報通知装置１０は、ユーザが希望する企業や製品のインターネット上における評判を最新評判情報として自動収集して通知する機能を有する。

このため最新評判情報通知装置１０は、インターネット１２に接続されており、インターネット１２上のブログサイト１４、ニュースサイト１６、口コミサイト１８、掲示板サイト２０などのサイトに存在する文書である最新記事を収集して評判情報を通知する。

最新評判情報通知装置１０に設けたキーワード登録部２２は、本実施形態を利用するユーザが、評判を知りたい対象物を特定する名称をキーワードとして登録する。例えば自社の評判や自社の製品の評判を知りたい場合には、自社名及び製品名などをキーワードとして登録する。キーワード登録部２２で登録されたキーワードは、キーワードリスト２４に格納される。

最新情報検索部２６とポーリング部２８は検索部を構成している。最新情報検索部２６は最新記事を対象とした検索エンジンであり、例えばクローラーとして知られた全文検索型サーチエンジンであり、ウェブページの内容を検索エンジン側のデータベースに保存しておき、検索要求があった時にはデータヘースを検索して結果を返す。クローラープログラムは検索ロボットとして機能し、巡回先をたどりながら、データベースに登録されていないウェブページや、更新されたウェブページを発見して内容を回収し、結果をデータベースに反映させる。

ポーリング部２８は、キーワードリスト２４に登録されたキーワードを使用した最新情報検索部２６の動作により、予め登録されている巡回先のサイトからキーワードを含む最新の文書を定期的に検索して取得する。

評判情報抽出部３０はポーリング部２８により検索された文書を解析し、企業名や製品名などの対象物と文書の検索で得られた評判語とを組み合わせた評判対を抽出すると共に、各文書ごとに、評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する。

評判情報抽出部３０に対するデータベースとして、本実施形態にあっては、評判語辞書３２、検索文書評判対データベース３４、検索文書評判語データベース３０及び評判通知用データベース４２を設けている。

評判語辞書３２は、評判情報抽出部３０における文書の解析で評判語を抽出する際に使用される。検索文書評判対データベース３４は、評判情報抽出部３４で抽出された対象物と評判語を組み合わせた評判対を格納する。検索文書評判語データベース３６は、評判情報抽出部３０で抽出した検索文書の評判語の頻度などを格納する。

評判通知用データベース４２には、評判情報抽出部３０で抽出された評判語及びスコアを含む文書の概要情報を登録する。この文書の概要情報には、評判語及びスコアと共に文書の情報源アドレスであるＵＲＬ、評判がポジティブ（肯定評判）かネガティブ（否定評判）かを示す識別子Ｐ／Ｎ、文書のタイトル、情報源である例えばニュースソース名を含む情報を登録する。

評判情報表示部４０は、評判通知用データベース４２に登録されている文書の概要情報をスコアによりランキングしてディスプレイ上に表示させる。この評判対の重要度を示すスコアによりランキングされた検索文書の概要情報を、未読・既読の区別とともにユーザに対し画面表示することで、例えば自社や自社の製品に関する評判情報、特に悪い評判情報が出たような場合にも、その悪い評判情報を速やかに知って素早い適切な対応をとり、大きな問題に波及することを防止できる。すでに読んだ記事を何度も見てしまうことも防止でき、情報のチェックにかける時間も短時間ですむ。

例えば企業の担当者にあっては、朝の出社後一番に本実施形態による企業及び製品の最新評判情報を閲覧することで、特に悪い評判情報が出ていたような場合にはこれを迅速に把握し、適切な対応をとることができる。

図２は本実施形態による最新評判情報通知プログラムが実行されるコンピュータのハードウェア環境を示したブロック図である。図２において、ＣＰＵ４８のバス５０に対しては、ＲＡＭ５２、ＲＯＭ５４、ハードディスクドライブ５６、キーボード６０、マウス６２、ディスプレイ６４を接続するデバイスインタフェース５８、及びネットワークアダプタ６６が接続されている。

ハードディスクドライブ５６には、図１の最新評判情報通知装置１０の機能を実現するプログラムがインストールされている。コンピュータを起動すると、ＲＯＭ５４のＢＩＯＳによるブート処理によりハードディスクドライブ５６からＲＡＭ５２にＯＳが展開され、続いてＯＳの実行によりハードディスクドライブ５６から本実施形態の最新評判情報通知プログラムがＲＡＭ５２に読出し配置され、ＣＰＵ４８により実行される。

図３は本実施形態において最新評判情報通知が表示されたユーザ画面を示した説明図である。図３においてユーザ画面７０には、キーワードリスト７２、記事概要一覧７５及びブラウザ７８の各表示領域が設けられている。

キーワードリスト７２には「Ｆ社」、「Ｂ社」、「ノートパソコン」などユーザの登録したキーワードリストが表示される。ここでは肯定評判（ポジティブ評判）と否定評判（ネガティブ評判）にフォルダを分けて表示している。

フォルダおよびキーワード右の［ ］内の数字は検索された文書の数を示している。この例では、新着表示７４「Ｆ社［２］」となって、Ｆ社についての最新の否定評判が２件あることを示している。

キーワードリスト７２の要素ひとつを選択すると（図中では選択したキーワードを枠線で囲んでいる）、記事概要一覧７５には、選択したキーワードに関する評判情報として抽出された記事のタイトル、ニュースソース、更新日時、評判ワード及び重要度の各項目が表示される。またタイトルの内容については、左側のエンベローブマークに示すように、既読か未読かを表示している。この例では記事概要７６−１、７６−２の２つが未読となっており、更に記事の重要度に応じた項目欄の色分け表示を行っている。

例えば重要度が「否０．５」と低い記事概要７６−２については薄めの色彩表示とし、重要度が「否０．７」と高い記事概要７６−１については濃い目の色彩を付けて目立たせるようにしている。

ユーザ画面７０の下側のブラウザ７８の領域には、例えば記事概要一覧７５における重要度の最も高い記事のウェブページをディフォルトとして表示している。このブラウザ７８に表示した記事については、評判情報がある部分に、マーキング８０のように、例えばアンダーラインを付けて、チェックすべき箇所を速やかに見られるようにしている。

図４は本実施形態の最新評判情報が通知されたユーザ画面の他の例を示した説明図である。図４のユーザ画面８２にあっては、本実施形態の処理で得られた最新評判情報を示す記事概要７６−１、７６−２が、項目名を特に付けることなく一連の記述文書として表示されている。

例えば記事概要７６−１は、図３のユーザ画面７０と同じものであるが、図４のユーザ画面８２にあってはタイトルである「パソコン買ったのに・・・」、ニュースソースである「川崎富士子のブログ」、更新日時である「９．２０．ＡＭ１１：００」及び重要度である「否定度０．７」を一連の文書で記述し、更に図３のブラウザ７８で表示している記事の中の評判語を含む部分を抜き出して「Ｆ社」のを買ったんだけど、サポートセンターが最悪〜！」を記述している。

このような図３のユーザ画面７０または図４のユーザ画面８２のいずれについても、本実施形態で得られた最新評判情報につき、その重要度順に記事概要が表示され、ユーザはキーワード登録している自社名や製品名についての最新の評判情報を適切にチェックすることができる。

図５は図１の実施形態による最新評判情報通知処理を示したフローチャートであり、図１を参照して説明すると次のようになる。

図５において、まずステップＳ１でユーザによるキーワード入力があるか否かチェックしており、キーワード入力があるとステップＳ２に進み、キーワードとして入力したユーザが評判を知りたい対象物を、ユーザ毎にキーワードリスト２４に登録する。

図６は図１のキーワードリスト２４の内容を示している。キーワードリスト２４は、リストのＩＤ、ユーザＩＤ及びキーワードで構成されている。このキーワードリスト２４にはユーザが評判を知りたい企業名や製品名などの対象物を特定する情報を登録する。

例えばリストＩＤ＝００１にあっては、ユーザＩＤとして「ｋａｗａｆｕｊｉ」が登録され、このユーザについては、評判を知りたい対象物を特定するキーワードとして企業名「Ｆ社」と製品名「ＰＱサーバ」を登録している。

再び図５を参照するに、ステップＳ２でユーザのキーワード登録が済むと、ステップＳ３に進み、ポーリング部２８が予め定めた一定のポーリング周期へ到達したか否か判別しており、ポーリング周期に達するとステップＳ４に進み、キーワードリスト２４から得られたキーワードについて、最新情報検索部２６を使用して、現在登録している巡回先のインターネット１２上のサイトを対象にキーワードを含む文書を検索する。

続いてステップＳ５に進み、検索された文書を対象に評判情報抽出処理を実行し、検索された文書を解析して、キーワードとして登録された対象物と評判語を組み合わせた評判対を抽出すると共に、この評判対の重要度を示すスコアを算出し、ステップＳ６で評判通知用データベース４２に評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する。

続いてステップＳ７でユーザの閲覧要求があれば、ステップＳ８で評判情報表示部４０が評判通知用データベース４２からユーザ対応の評判情報を読み出し、閲覧履歴と照らし合わせて、例えば図３のユーザ画面７０または図４のユーザ画面８２に示すように表示する。

続いてステップＳ９で例えば１日１回夜中に行うバッチ処理周期か否かチェックし、バッチ処理周期を判別すると、ステップＳ１０で閲覧履歴反映処理を実行する。閲覧履歴反映処理は、現時点から一定期間内、例えば１ヶ月前までに得られているネットワーク上の文書の閲覧履歴から情報源の上位アドレス即ち上位ＵＲＬを抽出し、情報源スコアカウンタデータベース３８に格納している情報源スコアカウンタにおける情報源スコアの値を更新し、更に、最新情報検索部２６の巡回先に登録されていなかった情報源文書アドレスを抽出して、新たな巡回先に追加する。

このようなステップＳ１〜Ｓ１０の処理を、ステップＳ１１で停止指示があるまで繰り返す。

図７は図５のステップＳ５における評判情報抽出処理の詳細を示したフローチャートである。本実施形態における評判情報抽出処理は、キーワードによる検索結果として得られた各文書を解析し、対象物と評判語の組合せた評判対を抽出し、その評判対について重要度を示すスコアを求めた後、評判通知用データベースに格納し、その結果をスコアによりランキングして並び替える処理を行っている。

図７について、評判情報抽出処理を更に詳細に説明すると、まずステップＳ１で検索文書を取り出し、ステップＳ２で文書を解析して、解析結果から対象物と評判語の組合せでなる評判対を生成してデータベースを生成する。このデータベースは、図１の検索文書評判対データベース３４及び検索文書評判語データベース３６の２つを生成する。

続いてステップＳ３で、抽出した評判対の中に指定キーワードである対象物に関する評判語があるか否かチェックする。該当する評判対があればステップＳ４に進み、評判対の重要度を示すスコアを付与するスコア付与処理を実行する。

続いてステップＳ５で評判通知用データベース４２に抽出した評判語及びスコアを含む文書の概要情報を格納する。続いてステップＳ６でポーリングによる検索文書が残っているか否かチェックし、残っていれば再びステップＳ１に戻って、次の文書について同様な処理を繰り返す。検索文書が残っていなければステップＳ７に進み、評判通知用データベース４２に登録した文書をスコア順に並び替えて、図５のメインルーチンにリターンする。

図８は図７のステップＳ２における評判対抽出処理の詳細を示したフローチャートである。図８において、評判対抽出処理は、ステップＳ１で検索された文書を対象に形態素解析を実行する。この形態素解析により検索文書は単語単位に区切られる。

なお、検索文書の形態素解析は、日本語、中国語、ハングル語などのように単語がスペースで区切られずに連続している言語の場合に使用され、一方、英語やドイツ語などのように単語がスペースで区切られている言語の文書については不要である。

続いてステップＳ２で形態素解析の済んだ検索文書から企業名や製品名などの対象物を抽出する。対象物の抽出には、検索文書から固有表現を対象物として抽出する処理と、名詞句を対象物として抽出する処理が行われ、更に一般名詞については辞書（図示せず）を使用して抽出する。

続いてステップＳ３で、検索文書から対象物に対する評判語を、評判語辞書３２を使用して抽出する。評判語辞書３２には「最悪」、「遅い」、「最低」といったネガティブな評判語や、「好き」、「きれい」、「すごい」といったポジティブな評判語、更には、いずれにも属さない、その他の評判語が予め登録されている。

この評判語辞書３４に登録している評判語と検索文書の語句とのマッチングにより評価語を抽出する。更に本実施形態にあっては、評判語辞書３２に登録している評判語については、評判の度合を表す単語スコアと、ポジティブかネガティブかを示す識別子として、ネガティブの場合はＮ、ポジティブの場合はＰを登録している。

続いてステップＳ４で検索文書から抽出された対象物と評判語を組み合わせた評判対を抽出した後、ステップＳ５で評判対の構文スコアを決定する。評判対の構文スコアは、その確からしさを示す値であり、抽出した評判対について特徴量を抽出し、これを構文スコアとする。

ここで評判対について抽出する構文スコアを検出するための特徴量としては
（１） 評判語と対象物との距離
（２） 評判語と対象物の種類
（３） 評判語と対象物の周りの語句
などがあり、複数の特徴量ｆ１，ｆ２，・・・ｆｎを求め、それぞれの特徴量に重みｗ１，ｗ２，・・・ｗｎを設定し、構文スコアＣ１を例えば次式で算出する。
Ｓ１＝ｗ１ｆ１＋ｗ２ｆ２＋・・・ｗｎｆｎ
この算出式における重みｗ１〜ｗｎは、モデルとの検索文書について予め求めた値を使用している。

ステップＳ５で評判対の構文スコアＣ１が決定できたならば、ステップＳ６に進み、図１の検索文書評判対データベース３４及び検索文書評判語データベース３６に、必要な情報を格納する。

図９は図８の評判対抽出処理の実行により必要な情報が格納された図１の検索文書評判対データベース３４の説明図である。図９において、検索文書評判対データベース３４は、ＩＤ、情報源アドレスを示すＵＲＬ、評判対、ポジティブ／ネガティブ、及び構文スコアで構成されている。

例えばＩＤ＝００１については、ＵＲＬとして「ｈｔｔｐ：／／ａ−ｂｌｏｇ．ｊｐ／０６１０３０．ｈｔｍｌ」が登録され、このＵＲＬから取得した文書について抽出された評判対として「Ｆ社、最悪」を登録している。この評判対は、対象物が企業名である「Ｆ社」であり、これをキーワードとして検索された文書から抽出された評判語が「最悪」である。

続いてポジティブ／ネガティブとしてネガティブを示す「Ｎ」が登録され、最後に評判対「Ｆ社、最悪」について決定された構文スコア「０．３」が格納されている。

ここで構文スコアは評判対の確からしさを示しており、例えば「Ｆ社は最悪です」という文書を処理した場合、評判対として「Ｆ社、最悪」が得られる。また「Ｆ社のウェブサイトからパソコンを買った。これがさぁ、聞いてよ、最悪だった」という文書を処理した場合にも、同じく評判対として「Ｆ社、最悪」が抽出される。

このような２つの評判対につき、構文スコアは、前者については対象物「Ｆ社」と評判語「最悪」の距離が短いことから高い構文スコアが付けられる。これに対し後者については、対象物「Ｆ社」と評判語「最悪」の距離が遠いことから低いスコアが付けられることになる。

図１０は図８の評判対抽出処理により生成される図１の検索文書評判語データベース３６の内容を示した説明図である。図１０の検索文書評判語データベース３６は、検索文書の評判対抽出処理で得られた評判語を情報源のＵＲＬと共に格納している。

即ち検索文書評判語データベース３６は、ＩＤ、ＵＲＬ、評判語、単語スコア、ポジティブ／ネガティブ、出現頻度で構成されている。例えば、評判対抽出処理により図９の検索文書評判対データベース３４に示すような評判対が抽出された場合には、同じＵＲＬを登録すると共に評判語「最悪」を登録し、更に評判語辞書３２から得られた単語スコア「０．９」を登録し、ポジティブ／ネガティブはネガティブを示す「Ｎ」を登録し、更に出現頻度として「１」を登録する。

ここで検索文書評判語データベース３６における単語スコアは単語スコアＣ２として、また出現頻度については頻度スコアＣ３として、後に説明する総スコアＣの計算で使用される。

図１１は図７のステップＳ４におけるスコア付与処理の詳細を示したフローチャートである。図１１において、スコア付与処理は、まずステップＳ１で対象文書のＵＲＬで特定されるＵＲＬ項目を図９に示す検索文書評判対データベース３４から抽出する。

続いてステップＳ２に進み、検索文書評判対データベース３４から抽出した項目のうち、予め定めた閾値以上の構文スコアＣ１を持つ評判対があるか否か判別する。

構文スコアＣ１が閾値以上の評判対があれば、ステップＳ３に進み、図１０に示した検索文書評判語データベース３６から、評判対に含まれる評判語についての単語スコアＣ２と出現頻度スコアＣ３を抽出する。続いてステップＳ４で対象ＵＲＬの情報源スコアＣ４を計算する。最終的に、ステップＳ５で総スコアＣを次式により算出する。

この（１）式において、右辺第１項は総スコアＣを０〜１に正規化する関数である。

図１２は図１１のステップＳ４における情報源スコア計算処理の詳細を示したフローチャートである。この情報源スコア計算処理にあっては、図１３に示す情報源スコアカウンタテーブル３８−１と、図１４に示す情報源スコアテーブル３８−２を使用する。図１３及び図１４の情報源スコアカウンタテーブル３８−１及び情報源スコアテーブル３８−２は、図１の情報源スコアカウンタ３８に配置されている。

図１３の情報源スコアカウンタテーブル３８−１は、ＩＤ、上位ＵＲＬ及び閲覧頻度で構成されている。情報源スコアカウンタテーブル３８−１の上位ＵＲＬは、「ｈｔｔｐ：／／ホスト名／○○○／」の１段目までを抽出して登録することを原則とするが、なければ「ｈｔｔｐ：／／ホスト名／」までの登録としている。閲覧頻度は、現時点から例えば１ヶ月前までのユーザ単位にまとめた閲覧回数である。

図１４の情報源スコアテーブル３８−２は、図１２の情報源スコア計算処理で算出されたスコアを格納している。

図１２の情報源スコア計算処理を説明すると次のようになる。まずステップＳ１で対象ＵＲＬの上位ＵＲＬを図１３の情報源スコアカウンタテーブル３８−１と同様の方法で抽出し、URLが情報源スコアカウンタテーブル３８−１に既に出現しているか否か判別し、出現していればステップＳ２に進み、その閲覧頻度Ａ１を抽出する。

続いてステップＳ３で情報源スコアカウンタテーブル３８−１から最高閲覧頻度Ａ２を抽出する。続いてステップＳ４で閲覧頻度Ａ１を最高閲覧頻度Ａ２で割ることにより、
Ｓ４＝（Ａ１／Ａ２）
として、正規化した情報源スコアＣ４を算出する。

一方、ステップＳ１で対象ＵＲＬの上位ＵＲＬが情報源スコアカウンタテーブル３８−１に存在していない場合には、ステップＳ５に進み、情報源スコアカウンタテーブル３８−１の頻度の総数ｎを求め、（１／ｎ）のスコアを最小値の情報源スコアＣ４として付与する。

図１４は図１３の情報源スコアカウンタテーブル３８−１に基づいて図１２の処理により算出された情報源スコアＣ４を格納した情報源スコア初期値テーブル３８−２を示している。この場合、ＩＤ＝００１の上位ＵＲＬにマッチする対象ＵＲＬについては、Ａ１＝１２８、Ａ２＝１２８として、スコアＣ４＝１．０を求めている。

またＩＤ＝００２については、Ａ１＝５９、Ａ２＝１２８として、情報源スコアＣ４＝０．５（小数点第２位を四捨五入）を決定している。更にＩＤ＝００３については、情報源スコアカウンタテーブル３８−１にマッチする上位ＵＲＬのない対象ＵＲＬであることから、頻度総数ｎ＝２０５を求め、１／ｎ＝０．００４８７８であるが、これを小数点第２位を四捨五入することで０．０としている。

なお、特定のサイトについては、本方法で計算せず、予め決められたスコアを付けるルールを別途設定してもよい．他にも、記事の出現頻度も記録しておき、記事のクリック率（閲覧頻度/出現頻度）でスコアを計算する方法なども考えられる。

図１５は図５のステップＳ６の処理で生成された評判通知用データベースの内容を示した説明図である。図５の評判通知用データベース４２は、ＩＤ、ＵＲＬ、ポジティブ／ネガティブ、タイトル、ニュースソース、更新日時、評判語及び総スコアを登録している。

このうちＵＲＬ、ポジティブ／ネガティブ、評判語及び総スコアについては、図５のステップＳ５の評判情報抽出処理で得られた情報である。それ以外のタイトル、ニュースソース、更新日時からなる文書概要情報については、対象文書にＸＭＬ形式のカタログに該当するＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）がある場合には、このＲＤＦからサブタイトル、記事のタイトル、更新日時を抽出して、評判通知用データベース４２に登録する。

対象文書にＲＤＦがない場合には、ＨＴＭＬタイトルタグとファイル更新日時を使って記事のタイトル、更新日時を抽出し、評判通知用データベース４２に登録する。サイトのタイトルが不明な場合には、記事タイトル及びサイトタイトルについては帰納的推論（ヒューリスティックルール）で抽出を試みてもよい。

図５のステップＳ７でユーザの閲覧要求があった場合には、図１５に示す評判通知用データベース４２から対応するデータを読み出し、図３のユーザ画面７０または図４のユーザ画面８２を表示して、ユーザがキーワードとして登録した対象物である企業名や製品名についての最新の評判情報を閲覧可能とする。

また、本データベース内の情報は、サイトの更新情報等を流通させるためのRSS（RDF Site Summary）の形式にして、一般的なRSSリーダで読める形で提供してもかまわない。

図１６は図５のステップＳ９における閲覧履歴反映処理の詳細を示したフローチャートである。本実施形態による最新評判情報通知装置１０にあっては、ユーザがウェブサイトの閲覧を繰り返す間に、通知された重要度のランキングでは上位に来ているが、このサイトは見なくてもよいという判断が、使用するにつれて分かってくる場合がある。

したがって本実施形態にあっては、ユーザの閲覧履歴をフィードバックして総スコアＣの算出に影響する情報源スコアＣ４を再評価する閲覧履歴反映処理を行うようにしている。更に、閲覧履歴に基づく情報源スコアの再評価と同時に、最新情報検索部２６による巡回先に含まれていない検索先を閲覧履歴から取り出して新たに追加する処理も併せて行う。

このための図１６の閲覧履歴反映処理は、まずステップＳ１で一定期間内の閲覧履歴を登録している閲覧履歴データベースから既読のＵＲＬを取り出し、ステップＳ２で、そのＵＲＬから上位ＵＲＬを抽出する。

図１７はステップＳ１で参照する閲覧履歴データベース４４の内容を示している。閲覧履歴データベース４４は、ＩＤ、ユーザＩＤ、既読ＵＲＬ及び日時で構成されている。

再び図１６を参照するに、ステップＳ２で抽出した閲覧履歴データベースにおける上位ＵＲＬにつき、ステップＳ３で同一ユーザの同一上位ＵＲＬを１つにまとめる。続いてステップＳ４で、上位ＵＲＬごとに閲覧頻度を集計して、これを現在の例えば図１３に示した情報源スコアカウンタテーブル３８−１の閲覧頻度に置き換えることで更新する。

このような閲覧履歴に基づく情報源スコアカウンタ３８の更新により、例えば、それまでスコアが高く上位にランキングされていたサイトについて、総スコアＣの計算に使用する情報源スコアＣ４が更新前の高い値から更新後の低い値に変化していることで、総スコアＣが低下し、ランキングを下げることができる。

続いてステップＳ５で、更新後の情報源スコアカウンタのＵＲＬを図１の検索エンジンとして動作している最新情報検索部２６に出力して巡回対象に追加させる。即ち最新情報検索部２６にあっては、閲覧履歴反映部４６より通知されたＵＲＬのうち現在クローリングしている巡回先のＵＲＬに含まれていないものがあれば、これをクローリングの巡回先に追加する。

この閲覧履歴反映処理および、閲覧履歴反映部４６から通知されたＵＲＬに基づく最新情報検索部２６におけるクローリングの巡回先の追加処理は、例えば１日１回、夜間などにまとめてバッチ処理として実行する。

なお図１６のステップＳ４の情報源スコアカウンタテーブルの更新において、前回の更新では出てきたが、今回の更新では出て来なかったＵＲＬについては、情報源スコアとしてＳ４＝０を格納する。

図１８は炎上記事を対象とした図１１のステップＳ４におけるスコア付与処理の他の実施形態を示したフローチャートである。本実施形態が対象とするウェブ上の文書では、例えばあるブログ記事に大量のコメントが集中している（炎上記事状態になっている）場合がある。これは、多くの読者が記事内容に共感もしくは反発していると考えられ、評判情報としての重要度が高い。

図１８のスコア付与処理にあっては、このような炎上記事を重視するスコア付けを行う。図１８において、ステップＳ１〜Ｓ４は図１１のステップＳ１〜Ｓ４と同じであり、対象文書のＵＲＬ項目から得た評判対につき構文スコアＣ１が閾値以上の場合に、単語スコアＣ２と出現頻度スコアＣ３、更に情報源スコアＣ４を求めている。

これに加え、炎上記事検索にあっては、ステップＳ５で、最新情報検索部２６による検索結果のうち、検索文書についているコメントが予め定めたＮ件以上、例えばＮ＝１０００件以上付いている文書を選択し、これをコメント数スコアＣ５として抽出する。そしてステップＳ６で、新たに抽出したコメント数スコアＣ５を含めた次式で総スコアＣを計算する。

このように炎上記事検索によるコメント数スコアＣ５を加えた総スコアＣを計算することで、コメントが集中している記事を重要な評判情報として表示、閲覧することができる。

図１９は本発明による最新評判情報通知装置の他の実施形態を示した機能構成のブロック図であり、この実施形態にあっては要注意評判語の最新記事を検索するようにしたことを特徴とする。

これは、インターネット上に存在する記事の中に誹謗中傷や人権侵害などの記事が存在している場合があり、このような誹謗中傷や人権侵害の記事につき、評判情報と同様に最新の情報をチェックする必要があり、本実施形態はこれに対応するものである。

図１９において、最新評判情報通知装置１００には、キーワード登録部２２、キーワードリスト２４０、最新情報検索部２６、ポーリング部２８、評判情報抽出部３０、評判語辞書３２、検索文書評判対データベース３４、検索文書評判語データベース３６、情報源スコアカウンタ３８、評判情報表示部４０、評判通知用データベース４２０、閲覧履歴データベース４４及び閲覧履歴反映部４６が設けられている。

このうち図１９の実施形態における特有の構成として、図１の実施例と対比すると、新たに関連キーワード分類部８４と共起語データベース８６が設けられている。またキーワードリスト２４０及び評判通知用データベース４２０にあっては、登録するキーワードが要注意評判語であり、評判通知情報が誹謗中傷や人権侵害などの記事であることから、それに対応した固有の内容を持っている。

図２０は図１９の実施形態により表示される誹謗中傷記事や人権侵害記事を対象とした最新評判情報通知のユーザ画面を示した説明図である。

図２０において、ユーザ画面８８は、関連キーワードリスト９０、記事概要一覧９２及びブラウザ９６に分けて表示されている。記事概要一覧９２には、ユーザが登録した要注意キーワードである「犯人」、「去れ」などにより、インターネット上から検索して評判情報抽出処理により作成された記事概要９４−１、９４−２、９４−３が、算出されたスコアである重要度でランキングされて表示されている。

この記事概要９４−１〜９４−３は、タイトル、ニュースソース、更新日時、キーワードである要注意ワード、及び総スコアで与えられる重要度を表示している。またタイトルの項目の左側には、エンベローブマークにより既読か未読かを示している。また未読の記事概要９４−１、９４−２については、重要度に応じて色分け表示が行われている。

関連キーワードリスト９０は、検索された要注意記事の数を示すと同時に、そのフォルダを開くことで、図１９の関連キーワード分類部８４により生成されたキーワードデータベース８６の内容に基づく関連キーワードが表示されている。

この例では関連キーワードとして「○×殺人事件」、「○△太郎」及び「Ａ子事件」が表示され、各項目の横には［ ］で新着記事数を示す数字が表示されている。これにより、ユーザは何についての要注意記事がどれぐらい出ているのか、容易に把握することができる。本図では、関連キーワードリスト９０において、新着表示９５の「○△太郎」を選択しており、「○△太郎」に関連する新着記事２件についての記事概要一覧９２を表示している。

ブラウザ９６には、例えば重要度が最も高い記事概要９４−１の内容がディフォルト表示されている。ブラウザ９６の内容は、タイトルのエンベローブマークをクリックして開くことで、対応するＵＲＬにアクセスして、対応する文書を表示することができる。

なお、本例では、記事９４-１には「○△太郎」の他に「Ａ子事件」という関連キーワードも含まれているため、この記事を既読にすると、関連キーワードリスト９０の「Ａ子事件」の新着記事件数も連動して１つ減る。この場合、関連キーワードリスト９０で「Ａ子事件」を選択しても、記事概要一覧９２に同じ記事９４-１が表示される。

図２１は図１９の実施形態による誹謗中傷記事や人権侵害記事を対象とした最新評判情報通知処理を示したフローチャートである。図２１において、ステップＳ１でユーザによるキーワード入力の有無をチェックしており、ユーザがチェック対象とする悪質な評判語、いわゆる要注意評判語を入力すると、ステップＳ２２でユーザごとにキーワードとしてキーワードリスト２４０に登録する。

図２２は図１９のキーワードリスト２４０の内容を示している。キーワードリスト２４０はＩＤと要注意キーワードで構成される。要注意キーワードとしては「犯人」、「去れ」などの悪質な評判語である要注意評判語が登録される。

再び図２１を参照するに、キーワードの登録が済むと、ステップＳ３に進み、ポーリング部２８が一定のポーリング周期に到達したことを判別すると、ステップＳ４に進み、最新情報検索部２６を使用して、登録したキーワードである要注意評判語についてインターネット１２上の文書を検索する。

続いてステップＳ５で評判情報抽出部３０により評判情報抽出処理が実行される。ステップＳ５の評判情報抽出処理の詳細は図７のフローチャートに示した第１の実施形態の場合と基本的に同じであるが、図８のフローチャートに示した評判対抽出処理において、図２１の場合には、評判語が予めキーワードとして登録されていることから、検索文書から評判語を抽出する処理が不要であり、対象物を抽出すればよい点で相違している。

図２３は図２１のステップＳ５の評判情報抽出処理の中で行われる評判対抽出処理の詳細を示したフローチャートであり、図７の実施形態における図８の評判対抽出処理に対応している。

図２３の評判対抽出処理にあっては、ステップＳ１で検索文書の形態素解析を行った後、ステップＳ２で固有表現と名詞句から対象物を抽出する。続いてステップＳ３で、誹謗中傷文書や人権侵害文書などのチェックの際には予めキーワードとして要注意評判語が登録されていることから、検索文書から評判語を抽出する必要はなく、ステップＳ２で抽出された対象物にキーワードとして登録されている要注意評判語を組み合わせた評判対を抽出する。

続いてステップＳ４で評判対の構文スコアＣ４を評判対の検索文書における特徴量例えば両者の距離などから決定した後、ステップＳ５で検索文書評判対データベース３４と検索文書評判語データベース３６に抽出された情報を格納する。

図２４は図１９の検索文書評判対データベース３４の内容を示しており、ＩＤ、ＵＲＬ、評判対、ポジティブ／ネガティブ、及び構文スコアで構成されている。このうち評判対については、例えばＩＤ＝００１については「○△太郎、犯人」が格納されており、キーワードとして登録された要注意評判語が「犯人」であり、検索文書から抽出された対象物が「○△太郎」である。

図２５は図１９の検索文書評判語データベース３６の内容を示した説明図であり、ＩＤ、ＵＲＬ、評判語、単語スコア、ポジティブ／ネガティブ、及び出現頻度で構成されている。ここで評判語「犯人」は図２２に示したようにキーワードリスト２４０に登録された評判語であり、また単語スコア、ポジティブ／ネガティブは図１９の評判語辞書３２から得られた値である。

再び図２１を参照するに、ステップＳ５で評判情報抽出処理が済んだならば、ステップＳ６に進み、関連キーワード分類処理を実行する。関連キーワード分類処理は図１９の関連キーワード分類部８４の機能として実現され、検索された文書からキーワードとして登録された要注意評判語に関連する共起語を抽出して共起語データベース８６に登録した後、評判情報表示部４０により共起語データベース８６に登録した共起語を関連キーワードとして、例えば図２０のユーザ画面８８における関連キーワードリスト９０に示すように表示させる。

図２６は図１９の共起語データベース８６の内容を示した説明図である。共起語データベース８６は、ＩＤ、ＵＲＬ、単語及び出現頻度で構成されている。図２６の共起語データベース８６にあっては、キーワードとして登録された要注意評判語である「犯人」に関連する共起語として「○△太郎」、「Ａ子事件」、「○×殺人事件」を登録し、それぞれ検索文書の出現頻度を登録している。

要注意評判語に関連する共起語の抽出は、検索文書の中の要注意評判語「犯人」と構文解析で得られた単語について特徴量に基づく構文スコアＣ１を求め、所定の閾値以上となる構文スコアＣ１を持つ単語を共起語として共起語データベース８６に登録すればよい。また構文スコアによる判定に加え、予め準備した共起語辞書を用いたマッチングにより共起語となる単語を決定してもよい。

再び図２１を参照するに、ステップＳ６で関連キーワード分類処理により共起語データベース８６の登録が済んだならば、ステップＳ７に進み、評判通知用データベース４２０の作成処理を行う。

図２７は図１９の評判通知用データベース４２０の内容を示した説明図である。図２７において、評判通知用データベース４２０は、ＩＤ、ＵＲＬ、ポジティブ／ネガティブ、タイトル、ニュースソース、更新日時、評判語、関連キーワードカテゴリで構成されている。

ここでＵＲＬ、ポジティブ／ネガティブ（本実施例では常にネガティブである）及び評判語は評判情報抽出部３０の処理により得られた情報であり、タイトル、ニュースソース、更新日時については、図１の実施形態と同様、対象文書のＲＤＦから抽出し、ＲＤＦがなければＨＴＭＬタイトルタグとファイル更新日時を使って、記事のタイトル、更新日時を抽出して格納している。

この実施形態の評判通知用データベース４２０にあっては、新たに関連キーワードカテゴリが追加されており、ここに図２６に示す共起語データベース８６に登録された共起語である単語が格納されている。

再び図２１を参照するに、ステップＳ７で評判通知用データベース作成処理が済むと、ステップＳ８に進み、ユーザの閲覧要求を判別すると、ステップＳ９で評判通知用データベース４２０から評判情報を読み出して、例えば図２０のユーザ画面８８に示すように表示する。

更にステップＳ１０で例えば１日１回夜中に行うバッチ処理周期か否かチェックし、バッチ処理周期を判別するとステップＳ１1で閲覧履歴反映処理を実行する。この閲覧履歴反映処理は、図５の実施形態について図１６のフローチャートに示した内容と同じである。この閲覧履歴反映処理により、ユーザが閲覧していない重要度の高い記事については、更新後、重要度が下げられて低いランクに表示されることになる。

（炎上記事スコア計算の追加）
ここで、図１９の実施形態における評判情報抽出処理部３０で行うスコア付与理としては、図１２のフローチャートと同じ処理以外に、本実施形態が対象とするウェブ上の文書の中には、例えばブログ記事の中の不適切な表現が問題になり、批判コメントが集中して、炎上記事の状態になっている場合があることから、この場合に図１８に示した炎上記事を対象としたスコア付与処理を適用することで適切に対応できる。

また本発明は、コンピュータで実行される最新評判情報通知プログラムを提供するものであり、図１９の最新評判情報通知装置１０に示す機能を実現するためのプログラムは、図５、図７、図８、図１１、図１２及び図１６、更には図１８のフローチャートに示した内容となる。また図１９の実施形態における最新評判情報通知装置１００の機能を実現するプログラムは、図２１及び図２３のフローチャートに示した内容となる。

更に本発明は、図１の最新評判情報通知装置１０及び図１９の最新評判情報通知装置１００の機能を実現するプログラムを格納した記録媒体を提供する。この記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ、フロッピィディスク（Ｒ）、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの可搬型記憶媒体や、コンピュータシステムの内外に備えられたハードディスクドライブなどの記憶装置の他、回線を介してプログラムを保持するデータベースあるいは他のコンピュータシステム並びにそのデータベースや、更に回線上の伝送媒体を含むものである。

なお、上記の実施形態は、インターネット上に存在する文書を検索して最新情報を通知する場合を例に取るものであったが、インターネット上の文書に限定されず、企業内や適宜のネットワーク上に存在する文書を対象として同様に適用することができる。

またネットワークに限定されず、データベースなどに格納されている文書を対象に、キーワードで対象物あるいは評判語を指定した最新情報の通知に適用できる。

また本発明は、その目的と利点を損なうことのない適宜の変形を含み、更に上記の実施形態に示した数値による限定は受けない。

ここで本発明の特徴を列挙すると次の付記のようになる。
（付記）

（付記１）（プログラム）
コンピュータを、
評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録部、
前記キーワードについて定期的にインターネット上に存在する文書を検索する検索部、
前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部、
前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示部、
として機能させることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。（１）

（付記２）（検索部の詳細）
付記１記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記検索部は、
インターネット上の情報源を巡回して最新情報を検索する最新情報検索部と、
前記最新情報検索部を定期的に動作して前記キーワードを含む文書を検索するポーリング部と、
を備えたことを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記３）（評判情報抽出の詳細）
付記１記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記評判情報抽出部は、
検索された文書から１又は複数の評判語を抽出してそれぞれ前記キーワードとして登録された対象物と組み合わせた評判対を生成する評判対生成部と、
前記文書に含まれる１又は複数の評判対のスコアを計算するスコア計算部と、
前記データベースに前記評判語及びスコアと共に、文書の情報源アドレス（ＵＲＬ）、肯定評判か否定評判かを示す識別子、タイトル、情報源名を含む概要情報を登録するデータベース登録部と、
を備えたことを特徴とする最新評判情報通知プログラム。（２）

（付記４）（スコア計算詳細）
付記１記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記スコア計算部は、文書毎に、文書中の各評判対の構文スコア、単語スコア、出現頻度スコア及び情報源スコアを求め、これに基づいてランキングに使用する総スコアを計算することを特徴とする最新評判情報通知プログラム。（３）

（付記５）（スコア詳細）
付記４記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、
前記構文スコアは前記評判対を構成する対象物と評判語の文書内の特徴量に基づいて算出された前記評判対の確からしさを示す値であり、
前記単語スコアは予め設定された評判語の表現の強さを示す値であり、
前記出現頻度スコアは前記文書における評判語の出現数を示す値であり、
前記情報源スコアは、前記文書の情報源としての信頼度を表す値であることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記６）（閲覧履歴反映）
付記４記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、更に、コンピュータを、一定期間内のネットワーク上の文書の閲覧履歴を使って前記情報源スコアを更新する閲覧履歴反映部として機能させることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記７）（閲覧履歴反映）
付記６記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記閲覧履歴反映部は、一定期間毎に、閲覧履歴から、それまで前記検索部の巡回先に登録されていなかった情報源文書アドレスを抽出して、新たな巡回先に追加することを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記８）（評判表示の詳細）
付記１記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記評判表示部は、前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして新着表示させると共に未読と既読を管理することを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記９）（記録媒体）
コンピュータを、
評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録部、
前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部、
前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示部、
として機能させる最新評判情報通知プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読な記録媒体。

（付記１０）（装置）
評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録部と、
前記キーワードについて定期的にインターネット上に存在する文書を検索する検索部と、
前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部と、
前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示部と、
を備えたことを特徴とする最新評判情報通知装置。（４）

（付記１１）（方法）
評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録ステップと、
前記キーワードについて定期的にインターネット上に存在する文書を検索する検索ステップと、
前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出ステップと、
前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示ステップと、
を備えたことを特徴とする最新評判情報通知方法。（５）

（付記１２）（要注意表現通知：シーンＢ：最新評判情報通知プログラム）
コンピュータを、
要注意評判語をキーワードとして登録するキーワード登録部、
前記キーワードについてインターネット上に存在する文書を検索する検索部、
前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された要注意評判語と対象物を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記要注意評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部、
前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示部、
として機能させることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。（６）

（付記１３）（関連キーワード分類）
付記１２記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、更に、前記コンピュータを、検索された文書から前記キーワードとして登録された要注意評判語に関連する共起語を抽出して前記データベースに登録し、前記評判情報表示部により前記共起語を関連キーワードとして前記概要情報と共に表示させる関連キーワード分類部として機能させることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。（７）

（付記１４）（検索部の詳細）
付記１２記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記検索部は、
インターネット上の情報源を巡回して最新情報を検索する最新情報検索部と、
前記最新情報検索部を定期的に動作して前記キーワードを含む文書を検索するポーリング部と、
を備えたことを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記１５）（評判情報抽出の詳細）
付記１２記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記評判情報抽出部は、
検索された文書から前記キーワードとして登録された要注意評判語に対応する対象物を抽出して組み合わせた評判対を生成する評判対生成部と、
前記文書の評判対に基づいてスコアを計算するスコア計算部と、
データベースに前記スコア、文書の情報源アドレス、肯定評判か否定評判かを示す識別子、タイトル、情報源名を含む概要情報を登録するデータベース登録部と、
を備えたことを特徴とする最新評判情報通知プログラム。（８）

（付記１６）（スコア計算詳細）
付記１２記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記スコア計算部は、前記評判対毎に、構文スコア、単語スコア、出現頻度スコア及び情報源スコアを求め、これに基づいて前記ランキングに使用する総スコアを計算することを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記１７）（スコア詳細）
付記１２記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、
前記構文スコアは前記評判対を構成する要注意評判語の文書内の特徴量に基づいて算出された前記評判対の確からしさを示す値であり、
前記単語スコアは予め設定された要注意評判語の強さを示す値であり、
前記出現頻度スコアは前記文書における要注意評判語の出現数を示す値であり、
前記情報源スコアは、前記文書の情報源としての信頼度を表す値であることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記１８）（閲覧履歴反映）
付記１７記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、更に、一定期間毎に、ネットワーク上の文書の閲覧履歴を使って前記情報源スコアを更新する閲覧履歴反映部を設けたことを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記１９）（閲覧履歴反映）
付記１６記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記閲覧履歴反映部は、一定期間毎に、閲覧履歴から、それまで前記検索部の巡回先に登録されていなかった情報源文書アドレスを抽出して、新たな巡回先に追加することを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

（付記２０）（要注意表現通知：シーンＢ：記録媒体）
コンピュータを、
要注意評判語をキーワードとして登録するキーワード登録部、
前記キーワードについてインターネット上に存在する文書を検索する検索部、
前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された要注意評判語と対象物を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記要注意評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報表示部、
として機能させる最新評判情報通知プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読な記録媒体。

（付記２１）（要注意表現通知：シーンＢ：装置）
要注意評判語をキーワードとして登録するキーワード登録部と、
前記キーワードについてインターネット上に存在する文書を検索する検索部と、
前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された要注意評判語と対象物を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記要注意評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部と、
前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示部と、
を備えたことを特徴とする最新評判情報通知装置。

（付記２２）（要注意表現通知：シーンＢ：方法）
要注意評判語をキーワードとして登録するキーワード登録ステップと、
前記キーワードについてインターネット上に存在する文書を検索する検索ステップと、
前記検索ステップにより検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された要注意評判語と対象物を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記要注意評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出ステップと、
前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示ステップと、
を備えたことを特徴とする最新評判情報通知方法。

本発明による最新評判情報通知装置の実施形態を示した機能構成のブロック図 本実施形態による最新情報通知プログラムが実行されるコンピュータのハードウェア環境を示したブロック図 最新評判情報通知が表示されたユーザ画面を示した説明図 最新評判情報通知が表示されたユーザ画面の他の例を示した説明図 図１の実施形態による最新評判情報通知処理を示したフローチャート 図１のキーワードリストの内容を示した説明図 図５のステップＳ５における評判情報抽出処理の詳細を示したフローチャート 図７のステップＳ２における評判対抽出処理の詳細を示したフローチャート 図１の検索文書評判対データベースの内容を示した説明図 図１の検索文書評判語データベースの内容を示した説明図 図７のステップＳ４におけるスコア付与処理の詳細を示したフローチャート 図１１のステップＳ４における情報源スコア計算処理の詳細を示したフローチャート 図１の情報源スコアカウンタに格納されている情報源スコアカウンタテーブルを示した説明図 図１の情報源スコアカウンタに格納されている情報源スコアカウンタテーブルを示した説明図 図１の評判通知用データベースの内容を示した説明図 図５のステップＳ１０における閲覧履歴反映処理の詳細を示したフローチャート 図１の閲覧履歴データベースの内容を示した説明図 炎上記事を対象とした図１１のステップＳ４におけるスコア付与処理の他の実施形態を示したフローチャート 要注意評判語の最新記事を検索する本発明による最新評判情報通知装置の他の実施形態を示した機能構成のブロック図 図１９の実施形態により表示される最新評判情報通知のユーザ画面を示した説明図 図１９の実施形態による最新評判情報通知処理を示したフローチャート 図１９のキーワードリストの内容を示した説明図 図２１のステップＳ５の評判情報抽出処理の中で実行される評判対抽出処理の詳細を示したフローチャート 図１９の検索文書評判対データベースの内容を示した説明図 図１９の検索文書評判語データベースの内容を示した説明図 図１９の共起語データベースの内容を示した説明図 図１９の評判通知用データベースの内容を示した説明図

符号の説明

１０，１００：最新評判情報通知装置
１２：インターネット
１４：ブログサイト
１６：ニュースサイト
１８：クチコミサイト
２０：掲示板サイト
２２：キーワード登録部
２４，２４０：キーワードリスト
２６：最新情報検索部
２８：ポーリング部
３０：評判情報抽出部
３２：評判語辞書
３４：検索文書評判対データベース
３６：検索文書評判語データベース
３８：情報源スコアカウンタ
４０：評判情報表示部
４２，４２０：評判通知用データベース
４４：閲覧履歴データベース
４６：閲覧履歴反映部
４８：ＣＰＵ
５０：バス
５２：ＲＡＭ
５４：ＲＯＭ
５６：ハードディスクドライブ
５８：デバイスインタフェース
６０：キーボード
６２：マウス
６４：ディスプレイ
６６：ネットワークアダプタ
７０，８２，８８：ユーザ画面
７２：キーワードリスト
７４，９５：新着表示
７５，９２：記事概要一覧
７６−１，７６−２，９４−１，９４−２：記事概要
７８，９６：ブラウザ
８０：マーキング
８４：関連キーワード分類部
８６：共起語データベース
９０：関連キーワードリスト

Claims (9)

1. コンピュータを、
   評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録部、
   前記キーワードについて定期的にインターネット上に存在する文書を検索する検索部、
   前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部、
   前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示部、
   として機能させることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。
   
2. 請求項１記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記評判情報抽出部は、
   検索された文書から１又は複数の評判語を抽出してそれぞれ前記キーワードとして登録された対象物と組み合わせた評判対を生成する評判対生成部と、
   前記文書に含まれる１又は複数の評判対のスコアを計算するスコア計算部と、
   前記データベースに前記評判語及びスコアと共に、文書の情報源アドレス（ＵＲＬ）、肯定評判か否定評判かを示す識別子、タイトル、情報源名を含む概要情報を登録するデータベース登録部と、
   を備えたことを特徴とする最新評判情報通知プログラム。
   
3. 請求項１記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記スコア計算部は、文書毎に、文書中の各評判対の構文スコア、単語スコア、出現頻度スコア及び情報源スコアを求め、これに基づいてランキングに使用する総スコアを計算することを特徴とする最新評判情報通知プログラム。
   
4. 請求項３記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、
   前記構文スコアは前記評判対を構成する対象物と評判語の文書内の特徴量に基づいて算出された前記評判対の確からしさを示す値であり、
   前記単語スコアは予め設定された評判語の表現の強さを示す値であり、
   前記出現頻度スコアは前記文書における評判語の出現数を示す値であり、
   前記情報源スコアは、前記文書の情報源としての信頼度を表す値であることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。
   
5. 評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録部と、
   前記キーワードについて定期的にインターネット上に存在する文書を検索する検索部と、
   前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された対象物と評判語を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部と、
   前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示部と、
   を備えたことを特徴とする最新評判情報通知装置。
   
6. キーワード登録部、検索部、評判情報抽出部及び評判情報表示部を備えたコンピュータが実行する方法であって、
   前記キーワード登録部が、評判を知りたい対象物をキーワードとして登録するキーワード登録ステップと、
   前記検索部が、前記キーワードについて定期的にインターネット上に存在する文書を検索する検索ステップと、
   前記評判情報抽出部が、前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された対象物と評判語を組み合わせた評判対を抽出すると共に、前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出ステップと、
   前記評判情報表示部が、前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示ステップと、
   を備えたことを特徴とする最新評判情報通知方法。
7. コンピュータを、
   要注意評判語をキーワードとして登録するキーワード登録部、
   前記キーワードについてインターネット上に存在する文書を検索する検索部、
   前記検索部により検索された文書を解析して前記キーワードとして登録された要注意評判語と対象物を組み合せた評判対を抽出すると共に前記評判対の重要度を示すスコアを算出し、データベースに前記要注意評判語及びスコアと共に文書の概要情報を登録する評判情報抽出部、
   前記データベースの文書の概要情報を前記スコアによりランキングして表示させる評判情報表示部、
   として機能させることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。
   
8. 請求項７記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、更に、前記コンピュータを、検索された文書から前記キーワードとして登録された要注意評判語に関連する共起語を抽出して前記データベースに登録し、前記評判情報表示部により前記共起語を関連キーワードとして前記概要情報と共に表示させる関連キーワード分類部として機能させることを特徴とする最新評判情報通知プログラム。
   
9. 請求項７記載の最新評判情報通知プログラムに於いて、前記評判情報抽出部は、
   検索された文書から前記キーワードとして登録された要注意評判語に対応する対象物を抽出して組み合わせた評判対を生成する評判対生成部と、
   前記文書の評判対に基づいてスコアを計算するスコア計算部と、
   データベースに前記スコア、文書の情報源アドレス、肯定評判か否定評判かを示す識別子、タイトル、情報源名を含む概要情報を登録するデータベース登録部と、
   を備えたことを特徴とする最新評判情報通知プログラム。

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