JP2000105769A

JP2000105769A - 文書表示方法

Info

Publication number: JP2000105769A
Application number: JP10273494A
Authority: JP
Inventors: Yoshiyuki Kobayashi; 義行小林; Hiroyuki Kaji; 博行梶
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1998-09-28
Filing date: 1998-09-28
Publication date: 2000-04-11

Abstract

(57)【要約】【課題】複数の文書（記事）に共通する情報と、それ
ぞれの文書独自の情報とを区別して表示することによ
り、文書閲覧の効率を向上させる。【解決手段】記事を受信するステップと、記事の相互
間の関連度を評価するステップと、記事を部分に分解す
るステップと、分解された記事の部分それぞれのあいだ
の類似度を評価するステップと、類似度の評価結果によ
り記事を１つ選択するステップと、選択された記事と他
の記事とを類似度に基づいて記事相互を関係付けるステ
ップと、関係付けられた記事を表示するステップとの各
処理を実行することにより、複数の記事から選択した記
事を表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文書表示方法に係
り、特に、定期的に電子メール等によって送信される複
数の文書（新聞記事や雑誌記事等の記事）を受信し、そ
れらの文書から利用者が必要とするものを選択して提示
する情報フィルタリング、あるいは、テキストのままの
検索結果が大量に得られる情報検索の結果得られる文書
を効率的に利用者に提示することのできる文書表示方法
に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、インターネットの発達により、電
子メールによる新聞記事や雑誌記事等の定期的配信、Ｗ
ＷＷのプッシュ技術による情報の配信が広く利用される
ようになっている。このような情報の配信は、大量の情
報が定期的に得られるため、利用者に対しては、必要な
情報だけを選択して配信することが望まれる。このよう
な必要な情報だけを選択して配信する方法として、利用
者が予め必要な情報に関する条件を指定し、この条件に
合う文書のみを利用者に提示する情報フィルタリングと
呼ばれる方法が知られている。

【０００３】また、前述の情報フィルタリングと似た技
術である情報検索という方法もある。この方法は、蓄積
している文書から利用者の要求に合う文書だけを探し出
して利用者に送信するというものである。

【０００４】しかし、得られる情報が増加するに従っ
て、前述した従来の情報フィルタリングや情報検索だけ
では、充分に効率的に文書の閲覧を行うことが困難にな
ってきている。このような問題を解決することのできる
従来技術として、例えば、特開平９−１０１９９０号公
報等に記載された技術が知られている。

【０００５】この従来技術は、情報フィルタリングによ
って選択された複数の記事について、記事相互間の類似
度を評価する方法に関するものである。この方法を使用
することによって、情報フィルタリングによって選択収
集された記事について、類似する記事を明示して表示す
ることができる。関連する記事の相互関係を明示するこ
とにより、利用者は、類似する情報の記事の閲覧を抑制
することができ、また、記事の話題に関心がある場合、
その話題に関係がある全ての記事を漏れなく読むことが
できる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】一般に、複数の文書を
閲覧する場合、利用者は、複数の文書を読むことにより
１つの文書を読む場合よりも多くの情報を得ることを期
待する。しかし、前述した類似する記事を明示して表示
する従来技術は、類似する文書を明示して文書を表示す
るだけであるので、利用者が、複数の文書相互間で共通
する話題を何度も読む必要が生じ効率がよくないという
問題点を有している。

【０００７】また、類似する文書を読む必要があるか否
かを利用者に判断させる支援を行うために、文書によっ
て得られる情報に違いがあることを表示することが望ま
れている。しかし、前述した従来技術は、時と共に情報
が変化するような事態に関する文書に対しても、類似す
る文書を検出するだけであるので、同じ事態の情報を集
めることはできるが、利用者には、時間の経過と共に情
報がどのように変化していったのか判らないという問題
点を有している。

【０００８】本発明の目的は、前述した従来技術の問題
点を解決し、類似する文書の中の重複する情報部分を利
用者に提示すると共に、変化した情報を利用者に知らせ
ることを可能にして文書を効率的に利用者に提示するこ
とのできる文書表示方法を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明によれば前記目的
は、複数の文書の入力を受け付け、それらの文書を選択
して利用者に提示する文書表示方法において、複数の文
書の文書相互間の関連度を評価するステップと、文書を
部分に分解するステップと、前記ステップによって分解
された文書の部分それぞれの相互間の類似度を評価する
ステップと、前記類似度の評価に基づいて文書を１つ選
択するステップと、前記ステップで選択された文書と他
の文書の相互間で共通する共通情報及びそれぞれの記事
独自の独自情報を検出するステップと、前記ステップで
検出された共通情報及び独自情報を区別して利用者に表
示するステップとの各処理を実行することにより、複数
の文書から選択した文書を表示することにより達成され
る。

【００１０】また、前記目的は、前記文書を１つ選択す
るステップが、他の文書が持っている独自情報と同一の
独自情報が最も少ない文書を選択することにより、他の
文書が持っている独自情報と同一の独自情報が最も多い
文書を選択することにより、また、利用者のプロファイ
ルとの類似度が大きい文書を選択することにより達成さ
れる。

【００１１】また、前記目的は、前記共通情報と独自情
報とを区別して表示するステップが、独自情報の量が多
い順に独自情報を表示することにより、あるいは、独自
情報の量が少ない順に独自情報を並べて表示することに
より達成される。

【００１２】文書は、記事配信サービスや文書検索シス
テムによって入手される。本発明により、関係する文書
の相互間で、共通している情報とそれぞれの文書の独自
の情報とを区別して利用者に提示することができ、利用
者は、無駄なく効率的に文書を読むことが可能になる。
また、時間の経過と共に情報が変化するような事態に関
する文書についても、文書の中からもれなく時間の経過
によって変化した情報の部分を利用者が見つけ出すこと
を可能にする。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明による文書表示方法
の実施形態を図面により詳細に説明する。

【００１４】図１は本発明による文書表示方法を実行す
る記事表示システムの構成を示すブロック図である。図
１において、Ａ〜Ｃは記事配信元、Ｄ〜Ｆは利用者、１
は記事表示システム、２は外部通信網、１１は記事加工
部、１２は利用者用記事表示部、１３は組織内通信網、
１１１、１２１は入出力部、１１２、１２２は中央処理
部、１１３、１２３は内部記憶部、１１４、１２４は外
部記憶部、１２５は表示部である。

【００１５】図１に示すシステムは、複数の記事配信元
から記事が利用者宛てに送信される形態の例であり、以
下、この例を参照して、本発明の実施形態を説明する。

【００１６】［システムの構成］利用者は、ネットワー
クを通じてコンピュータ相互間で様々な通信が可能なコ
ンピュータ環境を利用しているものとする。そのような
環境での記事閲覧に関係する部分の構成が図１に示すよ
うになる。図１において、記事配信元Ａ〜Ｃは、新聞
社、出版社、通信社等の記事を作る会社、あるいは、複
数の新聞社から記事を購入し、記事を編集して販売する
ような記事クリッピング会社等である。記事配信元Ａ〜
Ｃからは、定期的に複数の記事が、契約している利用者
Ｄ〜Ｆに向けて配信される。外部通信網２を介し接続さ
れる記事表示システム１は、配信された記事を受信す
る。利用者は、記事表示システム１を使って、配信され
た記事を閲覧する。記事表示システム１は、本発明を利
用して記事相互間の差異を検出し、その結果に基づいて
記事を関係付けて表示する。なお、図１に示す例は、記
事配信元、利用者の数を共に３つ示しているが、これら
の数に原理的な制限はなく幾つであってもよい。

【００１７】記事表示システム１は、記事の受信、記事
の保存および管理、記事の利用者閲覧のための処理等を
実行する記事加工部１１、各利用者に記事を表示し、利
用者からの記事閲覧に関する要求を処理する利用者用記
事表示部１２、及び、利用者用記事表示部１２と記事加
工部１１との間の記事の伝送路である組織内通信網１３
から構成される。

【００１８】［記事加工部１１］記事加工部１１は、外
部との間で信号の送受信を行う入出力部１１１、各情報
処理部の制御、記事の処理を行う中央処理装置１１２、
中央処理装置１１２が処理するデータを一時的に保持す
る内部記憶部１１３、受信した記事、記事を関係付けた
結果、利用者の記事閲覧に関するプロファイル等の情報
を保持する外部記憶部１１４から構成される。記事閲覧
に関するプロファイルとは、利用者が予め定義した閲覧
したい記事に対する要求であり、記事の分野、キーワー
ド及びそれらを論理規則によって結合したものによって
記述される。

【００１９】［利用者用記事表示部１２］利用者用記事
表示部１２は、外部からの信号を送受信する入出力部１
２１、各情報処理部の制御や記事処理、利用者からの要
求の処理を行う中央処理部１２２、中央処理部１２２が
処理するデータを一時的に保持する内部記憶部１２３、
記事加工部１１から送信された記事、利用者の記事閲覧
に関するプロファイルを保持する外部記憶部１２４、利
用者に記事を表示するディスプレイである表示部１２５
から構成される。

【００２０】［外部記憶部１１４で保存される情報］図
２は外部記憶装置１１４に保存される情報を模式的に説
明する図であり、記事表示装置１の処理動作を説明する
前に、外部記憶部１１４に保存される情報について説明
する。

【００２１】外部記憶部１１４には、図２に示すよう
に、記事情報部１１４１、プロファイル情報部１１４
２、利用者表示記事情報部１１４３、類似記事情報部１
１４４が構成されており、受信した記事、記事参照用デ
ータ、利用者の記事閲覧に関するプロファイル、以下に
説明する各処理の結果、及び、以上の情報の相互間の関
係が保存されている。記事配信元から送信された記事
は、全て記事情報部１１４１に保存され、利用者の記事
閲覧に関するプロファイルは、プロファイル情報部１１
４２に保存される。また、配信された記事を利用者のプ
ロファイルと照合した結果は、利用者表示記事情報部１
１４３に保存され、記事と記事の間で、記事の部分毎の
類似度を評価した結果は、類似記事情報部１１４４に保
存される。

【００２２】［記事情報部１１４１］図２に示す記事情
報部１１４１は、記事配信元から送信された記事の保存
形態を示している。記事情報は、記事本体、記事へのア
クセスの記事参照データ、記事を意味的なまとまりに分
割した結果である記事分割結果の３つの要素から構成さ
れる。記事分割結果は、後述する記事部分相互間の類似
度評価ステップ３５の処理によって得ることができる。
各記事へのアクセスは、記事の配信元、日付、時刻、題
名のいずれかを指定することにより行う。これらの記事
アクセスのための情報は、記事参照データとしてテーブ
ルのかたちで格納されている。記事本文は、各記事参照
データからポインタが張られている。また、記事を部分
に分割した結果の情報も記事参照データからポインタが
張られている。

【００２３】［プロファイル情報部１１４２］図２に示
すプロファイル情報部１１４２は、利用者の記事閲覧に
関するプロファイルを保存する形態を示している。各プ
ロファイルへのアクセスは、利用者のＩＤを指定するこ
とにより可能にある。また、利用者ＩＤからプロファイ
ルにポインタを張ることにより、両者は関係付けられて
いる。

【００２４】［利用者表示記事情報部１１４３］図２に
示す利用者表示記事情報部１１４３は、配信された記事
を利用者のプロファイルと照合した結果を保存する形態
を示している。この結果は、後述する記事振り分けステ
ップ３２の処理によって得ることができる。そして、１
つのプロファイルに合致した記事は、この結果により、
記事参照データへのポインタと、プロファイルとの類似
度とを組にし、この組のリストの形式で保存される。こ
の情報へは、各利用者のプロファイルからポインタが張
られている。従って、利用者のＩＤを指定することによ
り、プロファイルに合致した記事とその記事のプロファ
イルとの類似度とにアクセスすることができる。

【００２５】［類似記事情報部１１４４］図２に示す類
似記事情報部１１４４は、記事と記事との相互間で、記
事の部分毎の類似度を評価した結果を保存する形態を示
している。記事の部分毎の類似度を評価した結果は、後
述する関連記事検出ステップ３４の処理と記事部分間類
似度評価ステップ３５の処理とによって得ることができ
る。この類似記事情報は、記事参照データへのポインタ
のリストと、記事部分間の類似度を表現した類似度行列
のリストと、類似度を評価した２つの記事参照データか
ら類似度行列へのポインタとから構成される。この情報
には、利用者記事情報１１４３からポインタが張られて
いる。従って、利用者を指定することにより、その利用
者に対して表示する利用者記事情報部１１４３にアクセ
スし、その記事集合について、類似度評価を結果を示す
類似記事情報部１１４４にアクセスすることができる。
なお、後述する類似検出ステップ３３の処理によって類
似する記事参照データを求めることができ、記事部分間
類似度評価ステップ３５の処理によって類似度行列を求
めることができる。

【００２６】［記事加工部１１での処理の流れ］図３は
記事加工部１１の処理動作を説明するフローチャート、
図４はプロファイルの例とそのプロファイルによって検
出される記事の例を説明する図であり、これらの図によ
り、記事加工部１１の処理の流れを説明する。これらの
処理は、中央処理部１１２において実行される。

【００２７】（１）記事加工部１１は、処理が開始され
ると記事加工部１１に終了要求が入力されない限り処理
を続けるために、終了要求があるか否かの監視を開始す
る（ステップ１１Ａ）。

【００２８】（２）ステップ１１Ａで終了要求がないこ
とを確認した後、外部通信網２、組織内通信網１３から
の入力を監視し、一定時間毎に記事が配信されたか否
か、利用者から要求があったか否かを評価し判定する。
なお、これらの判定のステップは並行して実行される
（ステップ１１Ｂ〜１１Ｄ）。

【００２９】（３）ステップ１１Ｃで、外部通信網２を
介して記事が配信されていることを検出した場合、配信
記事処理用プロセスの記事処理プロセス３を生成する。
また、ステップ１１Ｃの処理では、プロセス３の生成の
いかんにかかわらず、記事の配信状態を確認した後、直
ちにステップ１１Ａの処理に戻る。

【００３０】（４）ステップ１１Ｄで、利用者用記事表
示部１２からの要求が組織内通信網を介して送信されて
いることを検出した場合、利用者要求処理用のプロセス
記事送信プロセス４を生成する。ステップ１１Ｄの処理
では、プロセス４の生成のいかんにかかわらず、利用者
からの要求の有無を確認した後、直ちにステップ１１Ａ
の処理に戻る。

【００３１】前述の記事処理プロセス３、記事送信プロ
セス４は、独立して実行されるプロセスであり、これら
のプロセスは並行に動作し、ステップ１１Ｃ、１１Ｄと
も並行して動作する。記事処理プロセス３、記事送信プ
ロセス４は、記事加工部１１のＯＳ（オペレーティング
システム）で定義された範囲内で可能な限り生成され、
並行して処理される。処理が終了した記事処理プロセス
３、記事送信プロセス４は、ＯＳによって自動的に消滅
させられる。

【００３２】［記事処理プロセス３］記事処理プロセス
３は、外部通信網２から送信される記事を受信し、中央
処理部１１２に送信する「記事受信ステップ３１」、予
め外部記憶部１１４に保存されている利用者毎のプロフ
ァイルを中央処理部１１２に順に読み出す「利用者用プ
ロファイル読み込みステップ３２」、受信した記事を利
用者の要求に合うよう振り分ける「記事振り分けステッ
プ３３」、利用者毎に振り分けられた記事と、これまで
に閲覧した記事、利用者の閲覧情報に関する情報とを使
用して内容が関連する記事を検出する「関連記事検出ス
テップ３４」、関連記事検出ステップ３４で内容が関連
すると検出された記事について、それぞれの記事の相互
間で共通の情報と、それぞれの記事独自の情報とを検出
する「記事部分間類似度評価ステップ３５」から構成さ
れる。

【００３３】前述の記事受信ステップ３１、記事振り分
けステップ３３、関連記事検出ステップ３４、記事部分
間類似度評価ステップ３５の処理の結果は、外部記憶部
１１４に保存される。保存されている記事は、記事送信
プロセス４における処理によって読み出され、利用者用
記事表示部１２に送信される。プロファイル読み出しス
テップ３２は、全ての利用者プロファイルが記事振り分
けステップ３３、関連記事検出ステップ３４、記事部分
間類似度評価ステップ３５を繰り返して実行する処理を
管理している。以下、プロセス３を構成する前述した各
ステップの詳細を説明する。

【００３４】［記事受信ステップ３１］このステップ３
１は、記事配信元から外部通信網２を介して送信される
記事を受信する処理を行う。記事数は複数であり、リス
ト形式で受信される。受信した記事は、中央処理部１１
２に送信される。記事を受け取った中央処理部１１２
は、内部記憶部１１３に記事をリスト形式のまま保持す
る。中央処理部１１２は、外部記憶部１１４に記事を保
存するための情報として記事を特定するための記事参照
用データを記事から抽出する。記事参照用データは、記
事の配信元、記事が発信された日付及び時刻、記事が到
着した日付及び時刻、及び、記事の題名から構成され
る。記事の題名は、記事配信元が付与した題名があれば
それを利用し、なければ記事の本文から適切な文字列を
抽出して付与される。本文からの記事題名の抽出方法に
は、最初の１文を抽出する方法と最初のＮ文字を抽出す
る方法とが適当と考えられる。本発明の実施形態におい
ては、最初の１文の長さが１０文字以下の場合、最初の
１文を抽出し、１０文字を越える場合、最初の１０文字
を抽出して記事の題名とするものとする。抽出された記
事参照データと記事とは、関係付けられ、外部記憶部１
１４の記事情報部１１４１に保存される。

【００３５】［利用者プロファイル読み込みステップ３
２］このステップ３２は、外部記憶部１１４のプロファ
イル情報部１１４２から利用者の記事閲覧に関するプロ
ファイルを１つ内部記憶部１１３に保持する処理を行
う。プロファイル情報部１１４２はテーブルであるの
で、テーブルの先頭から順に利用者を指定して、その利
用者のプロファイルが読み出される。全ての外部記憶部
１１４に保持している利用者のプロファイルが処理され
れば、記事処理プロセス３を終了する。

【００３６】［記事振り分けステップ３３］このステッ
プ３３は、前述の利用者プロファイル読み込みステップ
３２で内部記憶部１１３に読み込んだプロファイルと、
内部記憶部１１３に保持している全ての記事との類似度
を評価する処理を行う。記事は、リストの先頭から１つ
ずつ順にプロファイルと比較される。記事とプロファイ
ルとの類似度の評価結果は、その記事の記事参照データ
と関係付けられ、外部記憶部１１４の利用者表示記事情
報部１１４３に保存される。読み込んでいるプロファイ
ルからポインタが張られている記事参照データがない場
合、保存した記事参照データにポインタを張る。すでに
ポインタが張られている記事参照データのリストがある
場合、そのポインタが張られている利用者表示記事情報
部１１４３に、類似度評価結果と記事参照データとの組
を追加する。

【００３７】記事とプロファイルとの類似度の評価方法
には様々な方法がある。本発明の実施形態は、プロファ
イルを、ユーザが興味のあるキーワードを論理演算子で
結合したものにより表現することとする。論理演算子に
は、選言（記号は∪）、連言（記号は∩）、否定（記号
は¬）を利用する。プロファイルの例を図４（ａ）に示
す。プロファイルは、キーワードを命題とし、命題を論
理演算子で結合した論理的条件である。記事にキーワー
ドが現れる場合、そのキーワードである命題が真にな
り、現れない場合は偽になる。論理式全体が真になる場
合、記事はプロファイルを満足する。キーワードで表さ
れる命題には、階層とスコアとが定義されている。キー
ワードの階層とスコアとを定義した知識はシソーラスと
呼ばれ、文書検索の技術分野においてはよく利用され
る。シソーラスは、既知の技術であるので説明を省略す
る。

【００３８】プロファイルに含まれるキーワードよりも
下位の階層のキーワードが記事に出現した場合、プロフ
ァイル中のキーワードで表された命題は真になるものと
する。従って、図４（ａ）に示すようにプロファイルが
定義されている場合、図４（ｂ）に示すような記事がこ
のプロファイルに合う記事と判断される。この図４
（ｂ）に示す例の記事において、網かけの部分が、プロ
ファイルのキーワードを真とした記事内の語句である。
但し、図４（ｃ）のシソーラスを利用するものとする。
なお、このシソーラスは、「概念」から順に木構造状に
概念が詳細化されている。真になったキーワードのスコ
アを全て加算し、記事の文字数で割ったものを記事とプ
ロファイルとの類似度とする。

【００３９】［関連記事検出ステップ３４］このステッ
プ３４は、前述した記事振り分けステップ３３によっ
て、利用者のプロファイルと関係付けられた記事につい
て、それぞれの記事の相互間の類似度を評価する処理を
行う。表現の類似度を記事の類似度とする。本発明の実
施形態において、記事の表現の類似度は、ベクトル空間
モデルに基づく文書類似度計算によって評価する。

【００４０】図５は関連記事検出ステップ３４の詳細な
処理動作を説明するフローチャート、図６は形態素解析
と特徴ベクトルの例とを説明する図であり、以下、図
５、図６を参照して、関連記事検出ステップ３４の詳細
を説明する。

【００４１】関連記事検出ステップ３４の処理は、図５
に示すように、外部記憶部１１４から内部記憶部１１３
に読み込んでいるプロファイルと関係付けられている記
事を全て読み込む「記事読み込みステップ３４１」、読
み込んだ記事を単語に分割する「形態素解析ステップ３
４２」、形態素解析ステップの処理を元に記事の類似度
を計算するための表現であるベクトルを生成する「特徴
ベクトル生成ステップ３４３」、特徴ベクトルをもとに
記事の類似度を評価し類似していると評価した記事を関
係付ける「類似記事集合生成ステップ３４４」、関連記
事検出の結果を外部記憶部１１４に出力する「結果出力
ステップ３４５」から構成される。

【００４２】なお、ベクトル空間モデルに基づく方法以
外にも、記事が発信された時刻、特定のキーワードの有
無、テンプレートを利用して抽出した時・場所・登場者
等の情報によって記事の類似度を計算する方法があるが
その説明は省略する。これらの方法は、ベクトル計算モ
デルに比べて計算量が少ないという利点がある。しか
し、計算機の性能の向上に伴って、ベクトル空間モデル
が主流になると考えられる。よって、本発明の実施形態
は、ベクトル空間モデルに基づく方法を採用することと
する。以下、図５を参照して、関連記事検出ステップ３
４を構成する前述の詳細ステップのそれぞれを説明す
る。

【００４３】［記事読み込みステップ３４１］このステ
ップは、現在、読み込んでいる利用者のプロファイルか
らポインタが張られている利用者記事情報１１４３に記
事参照データがある全ての記事本体を内部記憶部１１３
に読み込む処理を行う。但し、記事振り分けステップ３
２における処理で内部記憶部１１３に保持している最近
到着した記事を改めて読み込む必要はない。

【００４４】［形態素解析ステップ３４２］このステッ
プは、内部記憶部１１３に保持している全ての記事の文
章に対して形態素解析の処理を行う。形態素解析とは、
文を形態素に分割し、各形態素に品詞などの属性を付与
する処理である。形態素解析は、公知の技術であるので
説明を行わない。図６に入力される記事の一部とその記
事の形態素解析結果の例を示している。この例では、図
６（ａ）に示す記事に含まれる形態素を抽出し、各形態
素の品詞だけを求め、図６（ｂ）に示すような形態素解
析の結果を得ている。［特徴ベクトル生成ステップ３４
３］このステップは、形態素解析結果を特徴ベクトルに
変換する処理を行う。特徴ベクトルは、形態素とその形
態素に対するスコアとの組を要素とするリストで表現さ
れる。本発明の実施形態におけるスコアは出現頻度とし
ている。全ての記事に対してこの処理が行われる。ま
た、本発明の実施形態は、名詞だけを選択して特徴ベク
トルの要素としているが、名詞以外の要素と出現頻度と
を特徴ベクトルの要素とすることもできる。図６（ｃ）
に特徴ベクトルの例を示している。この例は、記事中に
「米大統領」、「３１日」、「成長」、「指示」、「発
表」が１回、「国際金融機関」、「追加融資」が２回、
「声明」が３回、「ロシア」が４回出現した場合の特徴
ベクトルである。

【００４５】［類似記事集合生成ステップ３４４］この
ステップ３４４は、特徴ベクトルの類似度が大きい記事
を１つの集合として集めることにより、類似する記事を
要素とする集合を生成する処理を行う。

【００４６】図７は図５における類似記事集合生成ステ
ップ３４４の詳細な処理動作を説明するフローチャート
であり、以下、これについて説明する。

【００４７】まず、記事の特徴ベクトルをリストのかた
ちで内部記憶部１１３に保持する（ステップ３４４
１）。リストの要素数を調べ、閾値以下であれば類似記
事検出ステップ３４４の処理を終了する（ステップ３４
４２）。次に、リストに含まれる特徴ベクトルの全ての
２つ組について類似度を計算する（ステップ３４４
３）。最も類似度が大きい組をリストから取り出す（ス
テップ３４４４）。取り出したベクトルをリストから削
除する（ステップ３４４５）。取り出したベクトルを１
つのベクトルに併合する。１つのベクトルに併合された
記事参照データは、そのベクトルと関係付けておく。併
合の結果のベクトルをリストに追加し、その後、処理を
ステップ３４４２に戻す（ステップ３４４６）。なお、
前述の処理を終了するリスト数の閾値は、利用者が自由
に設定することができる。

【００４８】類似度の計算は、数１に示す演算式を用い
て行うことができる。

【００４９】

【数１】

【００５０】数１において、ここで、Ｔ１、Ｔ２は類似
度を計算する特徴ベクトルである。Ｔ１は、形態素ｗ１
ｉ（ｉ＝１〜ｍ）とそのスコアｆ１ｉ（ｉ＝１〜ｍ）と
いう組を要素とするｍ個の要素を持つ。Ｔ２は、形態素
ｗ２ｉ（ｉ＝１〜ｎ）とそのスコアｆ２ｉ（ｉ＝１〜
ｎ）という組を要素とするｎ個の要素を持つ。Ｍ（Ｔ
１，Ｔ２）は、Ｔ１とＴ２との相互間で形態素が共通で
ある要素のスコアどうしを掛け合わせた値の和である。

【００５１】図８は特徴ベクトルＴ１、Ｔ２の例と、こ
れらの特徴ベクトルとの類似度を計算した例とを説明す
る図であり、以下、これについて説明する。

【００５２】特徴ベクトルＴ１、Ｔ２の例のそれぞれが
図８（ａ）、図８（ｂ）に示され、類似度を計算した例
が図８（ｃ）に示されている。類似度（Ｔ１，Ｔ２）の
右辺の分子は、Ｍ（Ｔ１，Ｔ２）の計算例であり、Ｔ１
とＴ２とに共通に出現している形態素が、「米大統
領」、「ロシア」、「国際金融機関」、「指示」なの
で、これらの形態素のスコアを形態素ごとに掛け算して
足しあわせている。分母は、それぞれの特徴ベクトルに
ついて形態素のスコアの２乗を加算したものの平方根を
計算して掛け合わせたものである。

【００５３】図９は特徴ベクトルＴ１、Ｔ２の例と、こ
れらの特徴ベクトルを併合した特徴ベクトルの例とを説
明する図であり、以下、これについて説明する。

【００５４】図８に示したと同一の特徴ベクトルＴ１、
Ｔ２の例のそれぞれが図９（ａ）、図９（ｂ）に示さ
れ、これらを併合した特徴ベクトルの例が図９（ｃ）に
示されている。このような併合は、２つの特徴ベクトル
Ｔ１、Ｔ２に共通して現れる形態素について、それぞれ
の特徴ベクトルでのスコアの相加平均をスコアとして、
併合の結果の特徴ベクトルの要素とし、共通して出現し
ない形態素について、スコアを２で割って併合の結果の
特徴ベクトルの要素とするという処理で行うことができ
る。

【００５５】［結果出力ステップ３４５］図４に戻っ
て、このステップ３４５は、外部記憶部１１４に、類似
記事集合生成ステップ３４４で生成した類似記事集合を
保存する処理を行う。類似している記事の集合は、リス
ト構造として類似記事情報部１１４４に保存される。類
似記事情報部１１４４は、前述の記事読み込みステップ
３４１で読み込んだ利用者表示記事情報部１１４３から
ポインタを張ることにより関係付けられる。利用者を指
定すれば、利用者表示記事情報部１１４３を介して、類
似記事集合にアクセスすることができる。

【００５６】［記事部分間類似度評価ステップ３５］図
１０は類似している３つの記事、記事α、記事β、記事
γの例を示す図、図１１は記事部分間類似度評価ステッ
プ３５の詳細な処理動作を説明するフローチャートであ
る。前述した関連記事検出ステップ３４の処理で図１０
に示すような類似記事が検出されたものとして、以下の
ステップ３５の処理を説明する。

【００５７】このステップ３５は、関連記事検出ステッ
プ３４で関係付けられた記事について、記事を部分に分
割して、それぞれの部分毎の類似度を評価する処理を行
う。すなわち、このステップ３５は、記事相互間で共通
する情報と、それぞれの記事の独自の情報とを検出する
ステップであり、本発明の特徴的な処理である。記事の
部分毎の類似度は、行列の形で表現される。また、記事
の部分についても記事の類似度同様、ベクトル空間モデ
ルに基づく類似度計算によって評価される。また、この
ステップ３５は、関連記事検出ステップ３４の処理の終
了の時点で内部記憶部１１３に保持されている類似記事
集合に対して実行される。

【００５８】このステップ３５の詳細は、図１１に示す
ように、記事を内容のまとまり毎に分割する「記事分割
ステップ３５１」、分割した記事の部分の類似度を計算
するための表現であるベクトルを生成する「特徴ベクト
ル生成ステップ３５２」、特徴ベクトルに基づいて記事
の部分毎の類似度を評価し類似記事行列を生成する「類
似度行列生成ステップ３５３」、類似度行列をもとに記
事相互間で共通している部分と、記事部分間類似評価の
結果とを外部記憶部１１４に出力する「結果出力ステッ
プ３５４」から構成される。以下、これらの処理のそれ
ぞれについて、図１１を参照して説明する。

【００５９】［記事分割ステップ３５１］一般に、記事
は、文、段落、小見出しのついた節等の内部構造を持っ
ている。ステップ３５１は、記事のこれらの内部構造を
利用して記事を小さな単位に分割する処理を行う。そし
て、記事を単位に分割するとき、記事がＳＧＭＬのよう
なマークアップ言語を利用している場合、マークアップ
言語を手掛かりにして記事を分割する。

【００６０】マークアップ言語がない場合、言語固有の
分割記号（日本語でいえば句読点など）を利用して分割
する。記事の文単位への分割は、読点「。」を手掛かり
にして行うことができ、段落単位への分割は、数文字分
の字下げあるいは空行を手掛かりにして行うことができ
る。また、小見出しのついた節単位への分割は、小見出
しを単位に行うことができる。小見出しは、改行に始ま
り改行に終わる文字列、括弧付けされた文字列、文字の
大きさが周囲と異なる文字列等を手掛かりにして検出す
ることができる。

【００６１】記事を分割する単位は、予め利用者が定義
しておく方法、記事の文数や文字数等の記事の長さに関
する閾値を設定しておく方法により決定される。一般
に、記事は、さまざまな長さで送信されるので、記事の
長さに応じて分割単位を変える方法が有効である。本発
明は、記事に含まれる段落数によって、記事の分割単位
を変えるものとする。処理対象の記事は複数あるが、最
も段落数の少ない記事によって分割単位を決定すること
とする。

【００６２】本発明の実施形態は、段落数が４以上の場
合、段落単位に分割し、段落数が３以下の場合、文単位
に分割する。段落単位に分割するか、文単位に分割する
かを切り分ける段落数は、利用者が任意に設定すること
ができる。

【００６３】図１２、図１３は記事の例とこの記事を分
割した場合の例とを示す図である。図１２（ａ）に示す
例の記事は、段落数が５なので、図１２（ｂ）に示すよ
うに段落単位に分割される。また、図１３（ａ）に示す
例の記事は、段落数が２なので、図１３（ｂ）に示すよ
うに文単位に分割される。

【００６４】［特徴ベクトル生成ステップ３５２］図１
４は図１０に示した記事を文単位に分割した結果を示す
図、図１５は部分記事の例と、この部分記事から生成し
た特徴ベクトルの例を示す図であり、以下、これらの図
を参照して特徴ベクトル生成ステップ３５２の処理を説
明する。

【００６５】以下の説明において、前述のステップ３５
１の処理によって分割された記事の単位を、部分記事と
呼ぶ。また、処理の例を説明するために、段落単位に分
割した記事では煩雑なので、以下では、図１０の記事を
前述したステップ３５１の処理で文単位に分割した図１
４に示す例により処理を説明する。なお、図１４に示す
部分記事は、記事名に数字を記事の先頭から順に付けた
記号で表す。従って、図１０に示す記事αの部分記事
は、図１４に示すように先頭からα１、α２、α３とな
る。

【００６６】ステップ３５２は、部分記事を特徴ベクト
ルに変換する処理を行う。特徴ベクトルは、タームを要
素とするリストで表現される。タームとは、部分記事を
構成する文字から抜き出した意味的まとまりのある文字
列のことである。タームとしては、複合名詞、名詞句の
ような言語的単位が考えられる。複合名詞、名詞句は、
品詞が“＜形容詞｜名詞＞名詞”という条件を満たす単
語列を抜き出すことによって検出することができる。こ
こで、＜＞は“＜”と“＞”で挟まれた要素が０個以
上繰り返すことを意味する。形容詞｜名詞は、“｜”の
左要素「形容詞」または右要素「名詞」が現れることを
意味する。品詞の並びが“名詞”、“名詞，名詞”、
“形容詞，名詞”、“形容詞，名詞，名詞”となってい
る単語列がこの条件にあう単語列である。日本語の場
合、最長漢字列を抜き出すような処理でも、よい精度で
タームを検出することができる。形態素解析用の辞書に
登録されていない形態素がよく現れる場合、漢字列を抽
出するほうがよい。本発明の実施形態は、形態素解析結
果から複合名詞及び名詞句を抜き出すことによってター
ムを検出する。前述した形態素解析は、関連記事検出ス
テップ３４における解析結果を利用することができる。

【００６７】図１５（ａ）に示すような部分記事から前
述したタームを抜き出してタームリストとすることによ
り、図１５（ｂ）に示すような特徴ベクトルを生成する
ことができる。

【００６８】［類似度行列生成ステップ３５３］図１６
は部分記事に分割された２つの記事の例と、各記事の部
分記事相互間の類似度行列を説明する図であり、以下、
この図を参照して類似度行列生成について説明する。

【００６９】このステップ３５３は、記事の組み合わせ
について部分記事の特徴ベクトルのあいだの類似度を計
算し、類似度行列を生成する処理を行う。本発明の実施
形態における特徴ベクトルの類似度は、共通して出現す
るタームの数によって計算するが、シソーラスのような
語を概念によって分類した知識を使って、共通する概念
の数を数えてもよい。本発明の実施形態では、共通のタ
ームの数を数えている。この結果、図１６（ａ）に示す
記事の類似度行列は、図１６（ｂ）に示すようなものと
なる。このステップ３５３の処理は、全ての記事の組み
合わせについて行われる。

【００７０】［結果出力ステップ３５４］このステップ
３５４は、外部記憶部１１４の類似記事情報部１１４４
に、類似度行列を保存する処理を行う。類似度を計算し
た２つの記事の記事参照データとそれらのあいだの類似
度行列をセットにして保存する。

【００７１】［要求処理プロセス４］図３に戻って、ス
テップ１１Ｄで利用者からの要求が検出されると、この
記事送信プロセス４が実行される。この疑似送信プロセ
ス４は、組織内通信網１３から送信される利用者用記事
表示部１２からの要求を受信し、この要求を中央処理部
１１２に送信する「要求受信ステップ４１」、新着記事
を送信する「新着記事送信ステップ４２」、利用者が指
定した記事を検索して送信する「記事検索ステップ４
３」、利用者が興味があるとして選択した記事に関する
情報を外部記憶部１１４に保存する「記事選択ステップ
４４」、利用者からの終了要求を処理する「終了要求処
理ステップ４５」により構成される。

【００７２】［要求受信ステップ４１］利用者用記事表
示部１２から送信される要求には、記事を利用者用表示
部に送信することを要求する「記事送信要求」と、利用
者からの記事選択に関する要求である「記事選択要求」
と、利用者が記事閲覧作業を終了することを告げる「記
事閲覧終了要求」との３つがある。また、記事送信要求
には、直前の記事閲覧終了時から現在までのあいだに到
着した記事の中で、利用者の記事閲覧要求に合致する全
ての記事を送信することを要求する「新着記事送信要
求」と、利用者が記事閲覧中に閲覧を希望した記事が、
利用者用記事表示部に保存されていない場合に、利用者
用表示部から記事加工部に送信される「記事検索要求」
との２つがある。このステップ４１は、「新着記事送信
要求」を受信した場合、「新着記事送信ステップ４２」
に、「記事検索要求」を受信した場合、「記事検索ステ
ップ４３」に、記事選択要求」を受信した場合、「記事
選択ステップ４４」に、記事閲覧終了要求を受信した場
合「終了要求処理ステップ４５」に処理を移す。

【００７３】［新着記事送信ステップ４２］このステッ
プ４２は、利用者用記事表示部１２から新着記事送信要
求が送られた場合に実行される。新着記事送信要求は、
要求した利用者の利用者ＩＤと、要求した日時とから構
成される。このステップにおいて、利用者ＩＤを使用し
て、外部記憶部１１４に保持されている利用者のプロフ
ァイルが検索され、そのプロファイルからポインタが張
られている利用者表示記事情報部１１４３と、その利用
者表示記事情報部１１４３からポインタが張られている
類似記事情報部１１４４とを読み出す。また、利用者プ
ロファイルに要求日時を記録する。そして、要求を行っ
た利用者が利用している利用者用表示部１２宛てに、読
み出した類似記事情報部１１４４と類似記事情報部１１
４４からポインタが張られている記事参照データとその
記事参照データからポインタが張られている記事本体、
分割記事を送信する。

【００７４】［記事検索ステップ４３］このステップ４
３は、利用者用記事表示部から記事検索要求が送られた
場合に実行される。記事検索要求は、利用者ＩＤと記事
参照データとから構成される。このステップにおいて、
外部記憶部１１４の記事参照データが検索され、記事参
照データからポインタが張られている記事本体を読み出
す。そして、記事送信部１１４を使用して、要求を行っ
た利用者が利用してる利用者用表示部１２宛てに、検索
した記事の記事本体を送信する。

【００７５】［記事選択ステップ４４］このステップ４
４は、利用者用記事表示部から記事選択要求が送られた
場合に実行される。記事選択要求は、利用者ＩＤと２種
類の記事参照データとのリストから構成される。リスト
の１つは、外部記憶部１１４に保存したい記事であり、
もう１つは、外部記憶部１１４から削除したい記事であ
る。この処理において、利用者ＩＤを用いて外部記憶部
１１４から利用者表示記事情報１１４３を読み出す。選
択要求の保存したい記事のリストにある記事参照データ
が、利用者表示記事１１４３の中にある場合、その記事
を保存するようマークを付ける。また、選択要求の削除
したい記事のリストにある記事参照データが、利用者表
示記事部１１４３の中にある場合、その記事を削除す
る。

【００７６】［終了要求処理ステップ４５］このステッ
プ４５は、利用者用記事表示部から記事閲覧終了要求が
送られた場合に実行される。記事閲覧終了要求は、利用
者ＩＤから構成される。このステップにおいて、外部記
憶部１１４から利用者ＩＤを用いて利用者表示記事１１
４３を検索し、記事選択ステップ４４でマークされた記
事以外を削除する。

【００７７】［利用者用記事表示部１２での処理の流
れ］図１７は利用者用記事表示部１２の処理動作を説明
するフローチャートであり、以下、利用者用記事表示部
１２の処理動作を説明する。

【００７８】利用者用記事表示部１２は、起動されると
直ちに新着記事送信要求を記事加工部１１に送信する
「新着記事要求ステップ１２Ａ」が起動される。続い
て、新着記事を受信する「新着記事受信ステップ１２
Ｂ」、受信した記事を加工して利用者に提示する「新着
記事表示ステップ１２Ｃ」が実行される。この３つのス
テップの処理が終了すると、利用者からの要求を受け付
ける「利用者要求処理ステップ１２Ｄ」の状態になる。
その後、利用者が終了要求を入力しない限り処理を続け
る。利用者は、記事表示画面を見ながら必要な要求を利
用者用記事表示部１２に対して行う。利用者の要求は、
中央処理部１２２に送られて処理される。利用者用記事
表示部１２で処理できない要求は、記事加工部１１に送
られる。記事加工部１１から、要求を処理した結果が返
される。利用者が終了要求を入力すると終了処理ステッ
プ１２Ｅが実行されて、利用者用記事表示部の動作を終
了する。以下、前述の各処理ステップのそれぞれについ
て説明する。

【００７９】［新着記事要求ステップ１２Ａ］このステ
ップ１２Ａは、利用者が利用者用記事表示部１２の利用
を開始したことを検出して、自動的に新着記事要求を記
事加工部１１に送信する処理を行う。

【００８０】［新着記事受信ステップ１２Ｂ］このステ
ップ１２Ｂは、記事加工部１１から送信される新着記事
を受信する処理を行う。そして、受信した記事を中央処
理部１２２、外部記憶部１２４に送る。中央処理部１２
２に送信された記事は、内部記憶部１２３に送られ保持
される。

【００８１】［新着記事表示ステップ１２Ｃ］このステ
ップ１２Ｃは、受信した新着記事を利用者に表示する処
理を行うステップであり、図示しないが、受信した新着
記事情報の類似度行列を使用して、記事の相互間の共通
部分を求める「共通部分検出ステップ１２Ｃ１」、共通
部分検出の結果から利用者に表示する記事データを作成
する「表示データ作成ステップ１２Ｃ２」、「表示ステ
ップ１２Ｃ３」により構成される。

【００８２】［共通部分検出ステップ１２Ｃ１］このス
テップ１２Ｃ１は、類似度行列を利用して、類似する記
事相互間での共通する情報、それぞれの記事独自の情報
を抽出する処理を行う。類似度が閾値を越える部分記事
の相互間には共通の話題があり、そうでない部分記事の
相互間にはそれぞれの記事の独自の情報がある。閾値は
予め設定済みである。例えば、閾値を３とすると、前述
した図１６に示す例の場合、部分記事α１とβ１との相
互間、α１とβ２との相互間に共通情報があり、独自情
報がα２、α３、β３、β４にあると検出することがで
きる。共通情報は、「米大統領が３１日にロシアに対す
る追加融資を指示すると表明した」である。記事αの独
自情報は、「ＩＭＦの凍結中の融資が具体化しそうであ
る」と「ロシア経済がトリプル安に見舞われている」と
である。記事βの独自情報は、「追加融資方針は先週の
電話協議で決まったとみられる」と「ＩＭＦは９２億ド
ルの追加融資を計画中」とである。

【００８３】前述において、共通情報だけを記録してお
けば容易に独自記事を計算することできるので、共通情
報だけを記録する。これは、比較した記事名と類似する
部分記事の位置を記録することにより行われる。以下、
この情報を共通位置情報と呼ぶ。例えば、記事αと記事
βとの共通情報は、次の４つの情報を記憶すればよい。
すなわち、１．記事α ２．記事β ３．記事αの中で記事βと共通する部分記事の位置４．記事βの中で記事αと共通する部分記事の位置である。

【００８４】前述した共通部分検出ステップ１２Ｃ１の
処理は、全ての記事の組み合わせについて行われる。な
お、以下、他の記事の独自情報を、その記事にとって補
足情報と呼ぶ。

【００８５】［表示用データ作成ステップ１２Ｃ２］こ
のステップは、補足情報の量に基づいて最初に利用者に
表示する記事（以下、この記事を主記事と呼ぶ）を選択
する処理を行う。この選択において、補足情報が最も少
ない記事を選べば、最も詳しい記事を主記事として表示
でき、補足情報が最も多い記事を選べば、重要な情報だ
けが記述されている可能性が高い記事が主記事として選
択されることになる。どちらを選択するかは、予め利用
者が利用者用表示部１２の外部記憶部１２４に登録して
おく。補足情報の量は、部分記事の個数で評価される。
図１４に示した例の記事について言えば、記事αは、記
事βによる補足情報がβ３、β４、記事γによる補足情
報がγ２、γ３であるので、補足情報の大きさは４と評
価される。主記事を記事αとした場合、共有情報位置に
含まれない、α３、α４を記事のαの独自情報として表
示する。記事βの独自情報は、共通情報位置より、β
２、β３、記事γの独自情報は、共通情報位置より、γ
２と判る。

【００８６】［記事表示ステップ１２Ｃ３］図１８は利
用者用記事表示部に表示された記事の例を示す図であ
り、このステップ１２Ｃ３は、図１８に示すように、主
記事と補足情報とを利用者に表示する処理を行う。利用
者は、主記事を読むことにより、類似する記事に共通す
る情報を取得することができる。主記事は、図１８に示
す例では全体が表示されているが、記事が長い場合、部
分的に表示されスクロールバーで表示位置を変更するこ
とができる。利用者は、記事の話題に関心がある場合、
補足情報部を見ることにより、主記事にない情報にどの
ような情報があるかを知ることができる。主記事におい
ても、独自情報と共通情報とが区別して表示される。図
１８に示す例では、主記事の独自情報部を網掛けにして
表示している。また、図１８に示す例では、補足情報と
して、部分記事を全て表示している。但し、部分記事が
段落を単位とする場合、先頭の文を表示する。本発明の
実施形態は、文を表示しているが、文からキーワードを
抽出して表示することもできる。なお、このキーワード
を表示する方法としては、特開平８−１９０５６４号公
報等に記載された技術が知られている。

【００８７】［利用者要求処理ステップ１２Ｄ］利用者
は、図１８に示すような記事の表示を見て、以下の３つ
の要求を出すことができる。すなわち、１．補足情報表示２．記事検索３．記事選択である。

【００８８】補足情報表示要求は、補足情報表示ステッ
プ１２Ｅにより、記事検索要求は、記事検索ステップ１
２Ｆにより、記事選択要求は記事選択ステップ１２Ｇに
より処理される。

【００８９】［補足情報表示ステップ１２Ｅ］図１９は
利用者が補足情報を指定することにより、その情報を含
む記事全体表示させた場合の記事の状態を示す図であ
り、以下、図１９を参照してこのステップ１２Ｅの処理
を説明する。

【００９０】利用者は、表示されている補足情報から任
意の補足情報を指定することにより、その情報を含む記
事全体を表示させることができる。このような機能は、
ＷＷＷブラウザを利用している場合、表示する記事の関
係をＨＴＭＬを用いて記述することにより容易に実現す
ることができる。ブラウザを利用して記事を表示してい
る場合、補足情報の部分をクリックすることにより選択
した記事が表示される。このときの記事表示画面は図１
９に示すようになる。この状態では、最初の主記事と選
択した記事との両方に含まれていない情報が、補足情報
部に表示される。記事の閲覧履歴を考慮して記事を表示
することにより効率的な閲覧が可能になる。例えば、図
１４に示す例において、記事βを表示する場合、共通情
報位置より、記事γの記事βに対する独自情報を、γ
２、γ３と検出できる。しかし、γ３の情報は、記事α
に含まれるので、記事αを閲覧した後では、不要な情報
である。従って、補足情報部にはγ２だけが表示され
る。

【００９１】［記事検索ステップ１２Ｆ］利用者は、記
事が発信された日時、記事配信元等を入力して記事を検
索することができる。記事の検索は、まず、利用者用表
示部１２の外部記憶部１２４に保存されている記事につ
いて実行される。記事の検索により該当する記事が見つ
かれば、利用者にその記事を表示する。記事は、補足情
報部を書き換えるかたちで表示される。外部記憶部１２
４に該当する記事が保存されていない場合、記事加工部
１１に対して、記事検索要求を送信する。記事が送信さ
れてきたら、補足情報部を書き換えることによりその記
事を表示する。受信した記事は、外部記憶部１２４に保
存される。記事本文に対して全文検索を実行することも
できる。

【００９２】全文検索を実行するためには、外部記憶部
１２４に保存している記事本体の文書について、検索用
インデックスを作成し、外部記憶部１２４に保持してお
く必要がある。利用者がキーワードを入力した場合、こ
の検索用インデックスを検索することにより、目的の記
事を探すことができる。全文検索は、既知の技術である
ので、その説明は省略する。

【００９３】［記事選択ステップ１２Ｇ］利用者は、閲
覧している記事から特に興味ある記事について、その旨
を記録することができる。興味があることを記録した記
事は、それ以降の新着記事と関係付けられて表示され
る。従って、利用者は、興味のある記事の続報を、本発
明の手法を利用して閲覧することができる。この処理
は、記事加工部に、記事選択要求を発信することで実行
することができる。本発明の実施形態において、記事選
択要求の発信は、記事閲覧時に主記事をクリックするこ
とにより実行される。

【００９４】［終了処理ステップ１２Ｈ］利用者が処理
の終了を要求すると、記事加工部１１に記事表示処理が
終わったことを通知する。これにより、記事加工部１１
は、外部記憶部１１４の利用者記事情報部１１４３のマ
ークされていない記事をすべて削除する。

【００９５】前述した本発明の実施形態によれば、関係
する文書相互間の共通している情報と、それぞれの文書
の独自の情報とを区別して利用者に提示することがで
き、利用者が無駄なく効率的に文書を読むことが可能に
なる。また、前述した本発明の実施形態によれば、時間
の経過とともに情報が変化するような事態に関する文書
について、文書の中からもれなく時間の経過によって変
化した情報の部分を利用者が見つけ出すことが可能とな
る。

【００９６】次に、本発明による文書表示方法の他の実
施形態を図面により詳細に説明する。

【００９７】図２０は本発明による文書表示方法を実行
する他の記事表示システムの構成を示すブロック図であ
る。図２１において、Ａ’〜Ｃ’は新聞記事データベー
スであり、他の符号は図１の場合と同一である。

【００９８】図２０に示すシステムは、記事が加工され
ずにそのまま保存されている形態の新聞記事データベー
スをキーワードにより検索し、検索結果の記事を閲覧す
るときに、本発明を利用して記事の相互間の差異を検出
して表示するシステムの例であり、以下、この例を参照
して、本発明の他の実施形態を説明する。

【００９９】［システムの構成］図２０に示すシステム
は、図１に示すシステムと同一のハードウェア構成を持
っており、図１における記事配信元Ａ〜Ｃの代わりに、
新聞記事データベースＡ’〜Ｃ’を備えている点でのみ
図１に示すシステムと相違している。

【０１００】そして、図２０に示すシステムは、新聞記
事を管理する新聞記事データベースＡ’〜Ｃ’、利用者
からの記事検索要求を受け付け、記事データベースを選
択して記事検索を実行する記事表示システム１及び記事
表示システムと記事データベースとを接続する外部通信
網２から構成される。記事表示システム１は、図１にお
けるものと同一のハードウェア構成を持ち、新聞記事デ
ータベースは、複数が利用可能である。これは、新聞社
がそれぞれ独立に記事データベースを販売することに対
応する。図２０に示す例では、新聞記事データベースＡ
〜Ｃの３つの新聞記事データベースを利用できるが、こ
の数に原理的な制限はない。

【０１０１】［記事加工部１１］記事加工部１１は、外
部と信号の送受信を行う入出力部１１１、各情報処理部
の制御や記事処理を行う中央処理装置１１２、中央処理
装置１１２が処理するデータを一時的に保持する内部記
憶部１１３、受信した記事や記事を関係付けた結果、利
用者の記事検索要求などの情報を保持する外部記憶部１
１４を備えて構成される。

【０１０２】［個人用記事表示部１２］個人用記事表示
部１２は、外部からの信号を送受信する入出力部１２
１、各情報処理部の制御や記事処理、利用者要求の処理
を行う中央処理部１２２、中央処理部１２２が処理する
データを一時的に保持する内部記憶部１２３、記事加工
部１１から送信された記事や利用者の検索要求を保持す
る外部記憶部１２４、利用者に記事を表示するディスプ
レイである表示部１２５を備えて構成される。

【０１０３】［外部記憶部１１４で保存される情報］図
２１は外部記憶装置１１４に保存される情報を模式的に
説明する図であり、まず、これについて説明する。図２
１に示す外部記憶装置１１４に保存される情報は、図２
により説明したものとほぼ同一であるので、以下では異
なる点についてのみを説明する。

【０１０４】図２１では、図２に示したプロファイル情
報部１１４２が不要になり、代わって、利用者から送信
された検索要求を保存する検索要求情報部５１４２が作
成される。記事検索の結果の文書は、利用者表示記事情
報部５１４３に保存される。利用者用表示記事情報部５
１４３は、図２の場合と相違する。記事情報部５１４
１、類似記事情報部５１４４の保存形態は、図２の場合
と同一である。

【０１０５】［記事情報部５１４１］図２１に示す記事
情報部５１４１は、記事データベースから送信された記
事の保存形態を示している。全ての利用者が検索した記
事がこの部分にまとめて保持される。記事情報は、記事
本体、記事へのアクセスの記事参照データ、記事を意味
的なまとまりに分割した結果である記事分割結果の３つ
の要素から構成される。記事分割結果は、後述する記事
部分間類似度評価ステップ７３の処理によって得ること
ができる。各記事へのアクセスは、記事データベース
名、日付、時刻、題名いずれかを指定することにより行
う。これらの記事アクセスのための情報は、記事参照デ
ータとしてテーブルのかたちで格納されている。記事本
文は、各記事参照データからポインタを張られている。
また、記事を部分に分割した結果の情報も記事参照デー
タからポインタが張られている。

【０１０６】［検索要求情報部５１４２］図２１に示す
検索要求情報部５１４２は、利用者の記事検索要求を保
存する形態を示している。検索要求を検索結果と関係つ
けて保存することにより、同一の検索を繰り返す無駄を
抑制することができる。

【０１０７】［利用者表示記事情報部５１４３］図２１
に示す利用者表示記事情報部５１４３は、検索された記
事を保存する形態を示している。検索された記事は、記
事参照データへのポインタと、検索要求との類似度とを
組にし、この組のリストのかたちで１つの検索要求に合
致した記事が保存される。この情報へは、各利用者の検
索要求からポインタが張られている。従って、検索要求
を指定することにより、過去に検索要求に合致した記事
とその記事の検索要求との類似度とにアクセスすること
ができる。

【０１０８】［類似記事情報部５１４４］図２１に示す
類似記事情報部５１４４は、図２に示した類似記事情報
部１１４４と同一の処理をするものであるので説明を省
略する。

【０１０９】［記事加工部１１での処理の流れ］図２２
は記事加工部１１の処理動作を説明するフローチャート
であり、この図により、記事加工部１１の処理の流れを
説明する。この処理は、中央処理部１１２において実行
される。

【０１１０】（１）記事加工部１１は、処理が開始され
ると記事加工部１１に終了要求が入力されない限り処理
を続けるために、終了要求があるか否かの監視を開始す
る（ステップ５１Ａ）。

【０１１１】（２）ステップ５１Ａで終了要求がないこ
とを確認した後、外部通信網２、組織内通信網１３から
の入力を監視し、一定時間毎に検索結果が受信されたか
否か、利用者から要求があったか否かを評価し判定す
る。なお、これらの判定のステップは並行して実行され
る（ステップ５１Ｂ〜５１Ｄ）。

【０１１２】（３）ステップ５１Ｃで、外部通信網２を
介して検索結果が送信されてきたことを検出した場合、
記事処理用プロセスの記事処理プロセス７を生成する。
また、ステップ５１Ｃの処理では、プロセス７の生成の
いかんにかかわらず、検索結果の受信状態を確認した
後、直ちにステップ５１Ａの処理に戻る。

【０１１３】（４）ステップ５１Ｄで、利用者用記事表
示部１２からの検索要求が組織内通信網を介して送信さ
れていることを検出した場合、利用者要求処理用のプロ
セスである要求処理プロセス８を生成させる。ステップ
５１Ｄの処理では、プロセス８の生成のいかんにかかわ
らず、利用者からの要求の有無を確認した後、直ちにス
テップ５１Ａの処理に戻る。

【０１１４】前述の記事処理プロセス７、要求処理プロ
セス８は、独立して実行されるプロセスであり、これら
のプロセスは並行に動作し、ステップ５１Ｃ、５１Ｄと
も並行して動作する。記事処理プロセス７、要求処理プ
ロセス８は、記事加工部１１のＯＳで定義された範囲内
で可能な限り生成され、並行して処理される。処理が終
了した記事処理プロセス７、要求処理プロセス４は、Ｏ
Ｓによって自動的に消滅させられる。

【０１１５】［記事処理プロセス７］記事処理プロセス
７は、外部通信網２から送信される記事を受信し、中央
処理部１１２に送信する「記事受信ステップ７１」、検
索結果の記事について内容の関連を解析する「関連記事
検出ステップ７２」、関連記事検出ステップ７２で内容
が関連すると検出された記事について、それぞれの記事
の相互間で共通の情報と、それぞれの記事独自の情報と
を検出する「記事部分間類似度評価ステップ７３」から
構成される。記事受信ステップ７１、関連記事検出ステ
ップ７２、記事部分間類似度評価ステップ７３での各処
理の結果は、外部記憶部５１４に保存される。

【０１１６】［記事受信ステップ７１］このステップ７
１は、記事データベースから外部通信網６を介して送信
される記事を受信する処理を行う。記事数は複数であ
り、リスト形式で受信される。受信した記事は、中央処
理部１１２に送信される。記事を受け取った中央処理部
１１２は、内部記憶部１１３に記事をリスト形式のまま
保持する。中央処理部１１２は、外部記憶部１１４に記
事を保存するための情報として記事を特定するための記
事参照用データを記事から抽出する。記事参照用データ
は、記事データベース名、記事が発信された日付及び時
刻、記事題名から構成される。記事題名に関する処理
は、図３により説明した記事受信ステップ３１の場合と
同一である。

【０１１７】［関連記事検出ステップ７２］図２３は関
連記事検出ステップ７２の詳細な処理動作を説明するフ
ローチャートであり、関連記事検出ステップ７２の全体
は、前述した記事受信ステップ７１で受信した記事の記
事相互間の類似度を評価する処理を行う。処理の詳細
は、図２３に示すように、読み込んだ記事を単語に分割
する「形態素解析ステップ７２１」、形態素解析ステッ
プ７２の結果をもとに記事の類似度を計算するための表
現であるベクトルを生成する「特徴ベクトル生成ステッ
プ７２２」、特徴ベクトルに基づいて記事の類似度を評
価し類似していると評価した記事を関係付ける「類似記
事集合生成ステップ７２３」から構成される。「形態素
解析ステップ７２１」は、図５で説明した「形態素解析
ステップ３４２」と、「特徴ベクトル生成ステップ７２
２」は、図５で説明した「特徴ベクトル生成ステップ３
４３」と、「類似記事集合生成ステップ７２３」は、図
５で説明した「類似記事集合生成ステップ３４４」とそ
れぞれ同一あるので、その説明を省略する。

【０１１８】［記事部分間類似度評価ステップ７３］こ
のステップ７３は、前述した関連記事検出ステップ７２
で関係付けられた記事について、記事を部分に分割し
て、それぞれの部分毎の類似度を評価する処理を行う。
このステップ７３は、記事の相互間で共通する情報と、
それぞれの記事の独自の情報とを検出するステップであ
り、本発明の特徴的な部分である。そして、このステッ
プ７３は、処理の結果を、記事検索要求を送信した利用
者用記事表示部５２に送信することと、要求処理プロセ
ス８の外部記憶部検索ステップ８２で内部記憶部５１３
に保持している過去の記事部分間類似度評価ステップ７
３の結果を再利用することとを除けば、図３、図１１の
フローにより説明した記事部分間類似度評価ステップ３
５と同一であるので、その説明を省略する。

【０１１９】［要求記事処理プロセス８］要求処理プロ
セス８は、利用者が入力する検索要求を受け付ける「要
求受信ステップ８１」、外部記憶部５１４内に検索要求
に合う記事があるか否かを検索する「外部記憶部検索ス
テップ８２」、記事データベースに検索要求を送信する
「記事データベース検索ステップ８３」から構成され
る。

【０１２０】［要求受信ステップ８１］このステップ８
１は、利用者用記事表示部５２から送信される記事検索
要求を受信する処理を行う。検索要求は、対象の記事デ
ータベース、要求を出した利用者の利用者ＩＤ、キーワ
ードから構成される。受信した検索要求は、内部記憶部
５１３に保持される。

【０１２１】［外部記憶部検索ステップ８２］このステ
ップ８２は、検索要求を外部記憶部５１４の検索要求情
報部５１４２から検索する処理を行う。検索要求情報部
５１４２に同一の検索要求があれば、類似記事情報５１
４４を読み出し、内部記憶部５１３に保持する。なけれ
ば、外部記憶部５１４の検索要求情報部５１４２に検索
要求を保存する。

【０１２２】［記事データベース検索ステップ８３］こ
のステップ８３は、検索要求のキーワードを検索要求で
指定された記事データベースに対して、記事データベー
スの検索方法に合致する形式で送信する処理を行う。

【０１２３】［利用者用記事表示部１２での処理の流
れ］図２４は利用者用記事表示部１２の処理動作を説明
するフローチャートであり、以下、利用者用記事表示部
１２の処理動作を説明する。

【０１２４】利用者用記事表示部１２は、起動される
と、利用者が終了要求を入力しない限り処理を続ける。
まず、利用者からの検索要求を受け付ける「検索要求受
け付けステップ５２Ａ」を実行する。続いて、検索結果
を受信する「検索結果受信ステップ５２Ｂ」、受信した
記事を加工して記事相互間で共通する情報とそれぞれの
記事独自の情報とを検出する「共通部分検出ステップ５
２Ｃ」、利用者に表示するためのデータを作成する［表
示用データ作成ステップ５２Ｄ］、利用者に記事を表示
する「記事表示ステップ５２Ｅ」、記事表示画面を見て
いるとき利用者が補足情報の表示を要求するために入力
される要求を処理する「補足情報表示ステップ５２Ｆ」
を実行する。利用者から終了要求を入力されると、利用
者用記事表示部１２の動作を終了させる。

【０１２５】［検索要求受け付けステップ５２Ａ］この
ステップ５２Ａは、利用者が入力する検索要求を受理
し、この要求を記事加工部１１に送信する処理を行う。

【０１２６】［記事受信ステップ５２Ｂ］このステップ
５２Ｂは、記事加工部１１から送信される記事検索の結
果を受信する処理を行う。受信した記事は、中央処理部
５２１、外部記憶部５２４に送られる。中央処理部５２
１に送信された記事は、内部記憶部５２３に送られる。

【０１２７】［共通部分検出ステップ５２Ｃ］このステ
ップ５２Ｃでの処理は、図１７の新着記事表示ステップ
１２Ｃの一部として説明した共通部分検出ステップ１２
Ｃ１と同一であるので、その説明を省略する。

【０１２８】［表示用データ作成ステップ５２Ｄ］この
ステップ５２Ｄでの処理は、図１７の新着記事表示ステ
ップ１２Ｃの一部として説明した表示用データ作成ステ
ップ１２Ｃ２と同一であるので、その説明を省略する。

【０１２９】［記事表示ステップ５２Ｅ］このステップ
５２Ｅでの処理は、図１７の新着記事表示ステップ１２
Ｃの一部として説明した記事表示ステップ１２Ｃ３と同
一であるので、その説明を省略する。

【０１３０】［補足情報表示ステップ５２Ｆ］このステ
ップ５２Ｆでの処理は、図１７により説明した補足情報
表示ステップ１２Ｅと同一であるので、その説明を省略
する。

【０１３１】前述したデータベースを検索して情報を得
る本発明の実施形態によっても、図１〜図１９により説
明した本発明の実施形態と同様な効果を得ることができ
る。

【０１３２】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、類
似する記事について、共通する話題と、記事独自の話題
とを区別して表示することができ、利用者に複数の記事
の閲覧を効率的に行わせることが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による文書表示方法を実行する記事表示
システムの構成を示すブロック図である。

【図２】外部記憶装置１１４に保存される情報を模式的
に説明する図である。

【図３】記事加工部１１の処理動作を説明するフローチ
ャートである。

【図４】プロファイルの例とそのプロファイルによって
検出される記事の例を説明する図である。

【図５】関連記事検出ステップ３４の詳細な処理動作を
説明するフローチャートである。

【図６】形態素解析と特徴ベクトルの例とを説明する図
である。

【図７】図５における類似記事集合生成ステップ３４４
の詳細な処理動作を説明するフローチャートである。

【図８】特徴ベクトルＴ１、Ｔ２の例と、これらの特徴
ベクトルとの類似度を計算した例とを説明する図であ
る。

【図９】特徴ベクトルＴ１、Ｔ２の例と、これらの特徴
ベクトルを併合した特徴ベクトルの例とを説明する図で
ある。

【図１０】類似している３つの記事、記事α、記事β、
記事γの例を示す図である。

【図１１】記事部分間類似度評価ステップ３５の詳細な
処理動作を説明するフローチャートである。

【図１２】記事の例とこの記事を分割した場合の例とを
示す図である。

【図１３】記事の例とこの記事を分割した場合の例とを
示す図である。

【図１４】図１０に示した記事を文単位に分割した結果
を示す図である。

【図１５】部分記事の例と、この部分記事から生成した
特徴ベクトルの例を示す図である。

【図１６】部分記事に分割された２つの記事の例と、各
記事の部分記事相互間の類似度行列を説明する図であ
る。

【図１７】利用者用記事表示部１２の処理動作を説明す
るフローチャートである。

【図１８】利用者用記事表示部に表示された記事の例を
示す図である。

【図１９】利用者が補足情報を指定することにより、そ
の情報を含む記事全体表示させた場合の記事の状態を示
す図である。

【図２０】本発明による文書表示方法を実行する他の記
事表示システムの構成を示すブロック図である。

【図２１】外部記憶装置１１４に保存される情報を模式
的に説明する図である。

【図２２】記事加工部１１の処理動作を説明するフロー
チャートである。

【図２３】関連記事検出ステップ７２の詳細な処理動作
を説明するフローチャートである。

【図２４】利用者用記事表示部１２の処理動作を説明す
るフローチャートである。

【符号の説明】

Ａ〜Ｃ記事配信元Ａ’〜Ｃ’ 新聞記事データベースＤ〜Ｆ利用者１記事表示システム２外部通信網１１記事加工部１２利用者用記事表示部１３組織内通信網１１１、１２１入出力部１１２、１２２中央処理部１１３、１２３内部記憶部１１４、１２４外部記憶部１２５表示部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の文書の入力を受け付け、それらの
文書を選択して利用者に提示する文書表示方法におい
て、複数の文書の文書相互間の関連度を評価するステッ
プと、文書を部分に分解するステップと、前記ステップ
によって分解された文書の部分それぞれの相互間の類似
度を評価するステップと、前記類似度の評価に基づいて
文書を１つ選択するステップと、前記ステップで選択さ
れた文書と他の文書の相互間で共通する共通情報及びそ
れぞれの記事独自の独自情報を検出するステップと、前
記ステップで検出された共通情報及び独自情報を区別し
て利用者に表示するステップとの各処理を実行すること
により、複数の文書から選択した文書を表示することを
特徴とする文書表示方法。
【請求項２】前記文書を１つ選択するステップは、他
の文書が持っている独自情報と同一の独自情報が最も少
ない文書を選択することを特徴とする請求項１記載の文
書表示方法。
【請求項３】前記文書を１つ選択するステップは、他
の文書が持っている独自情報と同一の独自情報が最も多
い文書を選択することを特徴とする請求項１記載の文書
表示方法。
【請求項４】前記文書を１つ選択するステップは、利
用者のプロファイルとの類似度が大きい文書を選択する
ことを特徴とする請求項１記載の文書表示方法。
【請求項５】前記文書を１つ選択するステップは、利
用者が指定した文書を選択することを特徴とする請求項
１記載の文書表示方法。
【請求項６】前記共通情報と独自情報とを区別して表
示するステップは、独自情報の量が多い順に独自情報を
表示することを特徴とする請求項１ないし５のうちいず
れか１記載の文書表示方法。
【請求項７】前記共通情報と独自情報とを区別して表
示するステップは、独自情報の量が少ない順に独自情報
を並べて表示することを特徴とする請求項１ないし５の
うちいずれか１記載の文書表示方法。
【請求項８】前記共通情報と独自情報とを区別して表
示するステップは、利用者が定義した記事配信元の順に
独自情報を並べて表示することを特徴とする請求項１な
いし５のうちいずれか１記載の文書表示方法。
【請求項９】複数の文書配信元から文書を受信し、そ
の文書から利用者の希望に合う記事を選択する情報フィ
ルタリングステップをさらに有することを特徴とする請
求項１ないし８のうちいずれか１記載の文書表示方法。
【請求項１０】利用者からの検索要求を受け付け、文
書データベースを検索するステップをさらに有すること
を特徴とする請求項１ないし８のうちいずれか１記載の
文書表示方法。
【請求項１１】利用者毎に文書閲覧に関する条件を保
持するステップと、その条件を利用して文書の類似度計
算を実行するステップとをさらに有することを特徴とす
る請求項１ないし１０のうちいずれか１記載の文書表示
方法。
【請求項１２】利用者からの文書表示に関する要求を
受け付けるステップをさらに有することを特徴とする請
求項１ないし１１のうちいずれか１記載の文書表示方
法。
【請求項１３】利用者の文書閲覧履歴を考慮して、表
示画面の構成を変更するステップをさらに有することを
特徴とする請求項１ないし１２のうちいずれか１記載の
文書表示方法。
【請求項１４】利用者が文書を指定するステップをさ
らに有することを特徴とする請求項１ないし１３のうち
いずれか１記載の文書表示方法。