JP2002108937A - インターネット最新トレンド解析及び表示システム - Google Patents
インターネット最新トレンド解析及び表示システムInfo
- Publication number
- JP2002108937A JP2002108937A JP2000294896A JP2000294896A JP2002108937A JP 2002108937 A JP2002108937 A JP 2002108937A JP 2000294896 A JP2000294896 A JP 2000294896A JP 2000294896 A JP2000294896 A JP 2000294896A JP 2002108937 A JP2002108937 A JP 2002108937A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- word
- words
- internet
- unit
- important
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、インターネットにおける文書の解
析及び表示に関するインターネット最新トレンド解析及
び表示システムの発明である。 【構成】 本発明は、インターネットのホームページ上
で、その時々で話題となっているニュースを、複数のニ
ュースサイトから自動的に収集し、収集したデータから
単語を取り出す単語抽出部と、この単語を独自の解析技
術によって、どのニュースが最も話題になっているかを
リアルタイムに解析する単語解析部と、単語解析部で解
析した結果を格納する重要語・関連語格納部と、重要語
・関連語格納部に格納された情報を基に、重要語の分布
状況や、重要語と関連語の相関図を表示する表示部を有
することを特徴とインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの構成とした。
析及び表示に関するインターネット最新トレンド解析及
び表示システムの発明である。 【構成】 本発明は、インターネットのホームページ上
で、その時々で話題となっているニュースを、複数のニ
ュースサイトから自動的に収集し、収集したデータから
単語を取り出す単語抽出部と、この単語を独自の解析技
術によって、どのニュースが最も話題になっているかを
リアルタイムに解析する単語解析部と、単語解析部で解
析した結果を格納する重要語・関連語格納部と、重要語
・関連語格納部に格納された情報を基に、重要語の分布
状況や、重要語と関連語の相関図を表示する表示部を有
することを特徴とインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの構成とした。
Description
【０００１】
【発明が属する技術分野】本発明は、インターネットに
おける文書の解析及び表示に関するインターネット最新
トレンド解析及び表示システムの発明である。
おける文書の解析及び表示に関するインターネット最新
トレンド解析及び表示システムの発明である。
【０００２】
【従来の技術】近年のインターネットの普及に伴い、ホ
ームページ上で手軽に様々なニュースが見られるように
なってきた。これらの多種多様なホームページはニュー
スサイトと呼ばれ、新聞社や出版社等がホームページを
開設し、それぞれが独自に記事を作成し公開している。
ームページ上で手軽に様々なニュースが見られるように
なってきた。これらの多種多様なホームページはニュー
スサイトと呼ばれ、新聞社や出版社等がホームページを
開設し、それぞれが独自に記事を作成し公開している。
【０００３】前記多種多様なホームページの内容は、政
治、経済から前日に起きた事件や事故、また芸能関係の
ゴシップ記事まで、様々なジャンルの記事がホームペー
ジ上で掲載されている。
治、経済から前日に起きた事件や事故、また芸能関係の
ゴシップ記事まで、様々なジャンルの記事がホームペー
ジ上で掲載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、ホームページ
ごとにニュースの内容が違い、一方のホームページで
は、ある記事が大きく取り扱われているが、別のホーム
ページを見ると全く取り扱われていない等の問題があ
る。
ごとにニュースの内容が違い、一方のホームページで
は、ある記事が大きく取り扱われているが、別のホーム
ページを見ると全く取り扱われていない等の問題があ
る。
【０００５】また、一つのニュースサイトだけでは、そ
のニュースがどの程度の話題性をもっているか判断する
ことはできず、ニュースの話題性を調べるために、複数
のニュースサイトを比較する必要があり、これらすべて
のホームページを見ることは、利用者に負担となる。
のニュースがどの程度の話題性をもっているか判断する
ことはできず、ニュースの話題性を調べるために、複数
のニュースサイトを比較する必要があり、これらすべて
のホームページを見ることは、利用者に負担となる。
【０００６】そこで、本発明は、インターネットのホー
ムページ上で、インターネット上のニュースサイトの中
で現在話題になっている記事の中から重要語を取り出
し、それに関連する関連語と合わせてホームページ上で
分かり易く表示することができるようにするインターネ
ット最新トレンド解析及び表示システムを提供すること
を目的とするものである。
ムページ上で、インターネット上のニュースサイトの中
で現在話題になっている記事の中から重要語を取り出
し、それに関連する関連語と合わせてホームページ上で
分かり易く表示することができるようにするインターネ
ット最新トレンド解析及び表示システムを提供すること
を目的とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記の課題を
解決するために、インターネットのホームページ上で、
その時々で話題となっているニュースを、複数のニュー
スサイトから自動的に収集し、収集したデータから単語
を取り出す単語抽出部と、この単語を独自の解析技術に
よって、どのニュースが最も話題になっているのかリア
ルタイムに解析する単語解析部と、単語解析部で解析し
た結果を格納する重要語・関連語格納部と、重要語・関
連語格納部に格納された情報を基に、重要語の分布状況
や、重要語と関連語の相関図を表示する表示部を有する
ことを特徴としたインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの構成とした。
解決するために、インターネットのホームページ上で、
その時々で話題となっているニュースを、複数のニュー
スサイトから自動的に収集し、収集したデータから単語
を取り出す単語抽出部と、この単語を独自の解析技術に
よって、どのニュースが最も話題になっているのかリア
ルタイムに解析する単語解析部と、単語解析部で解析し
た結果を格納する重要語・関連語格納部と、重要語・関
連語格納部に格納された情報を基に、重要語の分布状況
や、重要語と関連語の相関図を表示する表示部を有する
ことを特徴としたインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの構成とした。
【０００８】
【実施例】以下に、図面とともに本発明の一実施例につ
き説明する。図１は本発明のインターネット最新トレン
ド解析及び表示システム３の全体図を示す。
き説明する。図１は本発明のインターネット最新トレン
ド解析及び表示システム３の全体図を示す。
【０００９】図１に示すように、本発明のインターネッ
ト最新トレンド解析及び表示システム３の全体図は、イ
ンターネット１と、インターネット１上のニュースサイ
ト２、そして本発明のインターネット最新トレンド解析
及び表示システム３からなる。
ト最新トレンド解析及び表示システム３の全体図は、イ
ンターネット１と、インターネット１上のニュースサイ
ト２、そして本発明のインターネット最新トレンド解析
及び表示システム３からなる。
【００１０】図１に示すように、本発明のインターネッ
ト最新トレンド解析及び表示システム３では、インター
ネット１上で掲載されている複数のニュースサイト２の
文書を単語抽出部４で取り込み、単語解析部５で重要語
９及び関連語１０を決定する。
ト最新トレンド解析及び表示システム３では、インター
ネット１上で掲載されている複数のニュースサイト２の
文書を単語抽出部４で取り込み、単語解析部５で重要語
９及び関連語１０を決定する。
【００１１】また、前記で決定した重要語９及び関連語
１０の関連度１１を測定し、前記の重要語９及び関連語
１０そして関連度１１を重要語・関連語格納部６に格納
し、表示部７で重要語９及び関連語１０を画面で表示す
る。
１０の関連度１１を測定し、前記の重要語９及び関連語
１０そして関連度１１を重要語・関連語格納部６に格納
し、表示部７で重要語９及び関連語１０を画面で表示す
る。
【００１２】次に、本発明のインターネット最新トレン
ド解析及び表示システム３の解析手順について説明す
る。図２は、本発明のインターネット最新トレンド解析
及び表示システムの全体のフローチャートを示した図で
ある。
ド解析及び表示システム３の解析手順について説明す
る。図２は、本発明のインターネット最新トレンド解析
及び表示システムの全体のフローチャートを示した図で
ある。
【００１３】図２に示すように、本発明のインターネッ
ト最新トレンド解析及び表示システム３は単語抽出部
４、単語解析部５、重要語・関連語格納部６及び表示部
７からなる。前記単語解析部５は、標準使用頻度辞書作
成部５ａと重要語・関連語演算部５ｂ及び単語使用頻度
測定部５ｃからなる。
ト最新トレンド解析及び表示システム３は単語抽出部
４、単語解析部５、重要語・関連語格納部６及び表示部
７からなる。前記単語解析部５は、標準使用頻度辞書作
成部５ａと重要語・関連語演算部５ｂ及び単語使用頻度
測定部５ｃからなる。
【００１４】まず、図２で示す本発明のインターネット
最新トレンド解析及び表示システム３の単語解析部５の
標準使用頻度辞書作成部５ａで使用する標準使用頻度辞
書の作成を行う。
最新トレンド解析及び表示システム３の単語解析部５の
標準使用頻度辞書作成部５ａで使用する標準使用頻度辞
書の作成を行う。
【００１５】図３は、本発明のインターネット最新トレ
ンド解析及び表示システムの標準使用頻度辞書作成のフ
ローチャートを示した図である。
ンド解析及び表示システムの標準使用頻度辞書作成のフ
ローチャートを示した図である。
【００１６】図３で示すように、標準使用頻度辞書の作
成は、まずインターネット１上の複数のニュースサイト
２から文書を取り込み８、本発明のインターネット最新
トレンド解析及び表示システム３の単語抽出部４により
品詞に分けて分類し、分類した中から名詞や動詞を中心
に抜き出す（Ｓ１０１）。
成は、まずインターネット１上の複数のニュースサイト
２から文書を取り込み８、本発明のインターネット最新
トレンド解析及び表示システム３の単語抽出部４により
品詞に分けて分類し、分類した中から名詞や動詞を中心
に抜き出す（Ｓ１０１）。
【００１７】例えば「昨日、関東地方は大雨に見舞わ
れ、各地に大きな被害をもたらしました。」のような文
書の場合、まず「昨日」、「関東地方」、「は」、「大
雨」、「に」、「見舞われ」、「各地」、「に」、「大
きな」、「被害」、「を」、「もたらしました」に分類
する。
れ、各地に大きな被害をもたらしました。」のような文
書の場合、まず「昨日」、「関東地方」、「は」、「大
雨」、「に」、「見舞われ」、「各地」、「に」、「大
きな」、「被害」、「を」、「もたらしました」に分類
する。
【００１８】そして、上記の分類した中から「昨日」、
「関東地方」 、「大雨」 、「見舞われ」、「各地」
、「被害」 、「もたらしました」のように名詞や動詞
を選択する。
「関東地方」 、「大雨」 、「見舞われ」、「各地」
、「被害」 、「もたらしました」のように名詞や動詞
を選択する。
【００１９】上記で選択した単語について、インターネ
ット１上の複数のニュースサイト２の文書で何回使用さ
れているかの使用頻度の測定を、図２に示す本発明のイ
ンターネット最新トレンド解析及び表示システム３の単
語使用頻度測定部５ｃで行う（Ｓ１０２）。
ット１上の複数のニュースサイト２の文書で何回使用さ
れているかの使用頻度の測定を、図２に示す本発明のイ
ンターネット最新トレンド解析及び表示システム３の単
語使用頻度測定部５ｃで行う（Ｓ１０２）。
【００２０】そして、上記の単語使用頻度測定部５ｃで
使用頻度の比較的多い単語を選択する（Ｓ１０３）。上
記で選択された単語は標準使用頻度辞書作成部５ａで独
自に演算を行い、演算結果を重要語・関連語格納部に格
納し、標準使用頻度辞書の作成が完了する（Ｓ１０
４）。
使用頻度の比較的多い単語を選択する（Ｓ１０３）。上
記で選択された単語は標準使用頻度辞書作成部５ａで独
自に演算を行い、演算結果を重要語・関連語格納部に格
納し、標準使用頻度辞書の作成が完了する（Ｓ１０
４）。
【００２１】次に、重要語９の決定方法について図４で
示すフローチャートで説明する。図４は、本発明のイン
ターネット最新トレンド解析及び表示システムの重要語
の決定のフローチャートを示した図である。
示すフローチャートで説明する。図４は、本発明のイン
ターネット最新トレンド解析及び表示システムの重要語
の決定のフローチャートを示した図である。
【００２２】図４で示すように、図２に示す本発明のイ
ンターネット最新トレンド解析及び表示システム３の単
語抽出部４ではインターネット１上の複数のニュースサ
イト２を選択し、前記のニュースサイト２の中から、自
動的に文書を取り込む８（Ｓ２０１）。
ンターネット最新トレンド解析及び表示システム３の単
語抽出部４ではインターネット１上の複数のニュースサ
イト２を選択し、前記のニュースサイト２の中から、自
動的に文書を取り込む８（Ｓ２０１）。
【００２３】そして、前記で収集した文書を品詞に分け
て分類し、分類した中から名詞や動詞を中心に抜き出す
（Ｓ２０２）。
て分類し、分類した中から名詞や動詞を中心に抜き出す
（Ｓ２０２）。
【００２４】例えば、「昨日、関東地方で地震がありま
した。地震の規模を示すマグニチュードは５．４でし
た。」 のような文書の場合、まず「昨日」、「関東地
方」、「で」、「地震」、「が」、「ありました」、
「地震」、「の」、「規模」、「を」、「示す」、「マ
グニチュード」、「は」、「５．４」、「でした」に分
類する。
した。地震の規模を示すマグニチュードは５．４でし
た。」 のような文書の場合、まず「昨日」、「関東地
方」、「で」、「地震」、「が」、「ありました」、
「地震」、「の」、「規模」、「を」、「示す」、「マ
グニチュード」、「は」、「５．４」、「でした」に分
類する。
【００２５】そして、上記の分類した品詞について、上
記で説明した標準使用頻度辞書に記憶されている単語と
の比較を行い（Ｓ２０３）、該当する単語のみを抽出す
る（Ｓ２０４）。この作業を、選択したニュースサイト
２全てについて行う。
記で説明した標準使用頻度辞書に記憶されている単語と
の比較を行い（Ｓ２０３）、該当する単語のみを抽出す
る（Ｓ２０４）。この作業を、選択したニュースサイト
２全てについて行う。
【００２６】図４は、本発明のインターネット最新トレ
ンド解析及び表示システムの重要語の決定のフローチャ
ートを示した図であり、次に、図４に示すように、図２
に示す本発明のインターネット最新トレンド解析及び表
示システム３の単語解析部５の単語使用頻度測定部５ｃ
により、上記で選択された単語について、前記の単語が
ニュースサイト２の中で何回使用されているか調べる
（Ｓ２０５）。
ンド解析及び表示システムの重要語の決定のフローチャ
ートを示した図であり、次に、図４に示すように、図２
に示す本発明のインターネット最新トレンド解析及び表
示システム３の単語解析部５の単語使用頻度測定部５ｃ
により、上記で選択された単語について、前記の単語が
ニュースサイト２の中で何回使用されているか調べる
（Ｓ２０５）。
【００２７】そして、使用頻度が多い順に上位１０個の
単語を選択する（Ｓ２０６）。前記の単語を重要語９と
定義する（Ｓ２０７）。前記の重要語９は、図４に示す
ように、重要語・関連語格納部６に格納される（Ｓ２０
８）。
単語を選択する（Ｓ２０６）。前記の単語を重要語９と
定義する（Ｓ２０７）。前記の重要語９は、図４に示す
ように、重要語・関連語格納部６に格納される（Ｓ２０
８）。
【００２８】次に、関連語１０の決定方法について図５
のフローチャートで説明する。上記で説明したように、
重要語９についての決定と同様に関連語１０の決定を行
う。まず、図２に示す本発明のインターネット最新トレ
ンド解析及び表示システム３の単語抽出部４において、
インターネット１上の複数のニュースサイト２を選択
し、前記のニュースサイト２の中から、文書を自動的に
収集する（Ｓ３０１）。
のフローチャートで説明する。上記で説明したように、
重要語９についての決定と同様に関連語１０の決定を行
う。まず、図２に示す本発明のインターネット最新トレ
ンド解析及び表示システム３の単語抽出部４において、
インターネット１上の複数のニュースサイト２を選択
し、前記のニュースサイト２の中から、文書を自動的に
収集する（Ｓ３０１）。
【００２９】そして、上記で収集した文書の中から重要
語９を含んだ文章や複合語を単語抽出部４により自動的
に収集する（Ｓ３０２）。「大雨」が重要語９の場合、
「大雨」を含む文章や複合語、例えば「昨日、大雨によ
り新幹線のダイヤが乱れました。」や「大雨警報」等が
抜き出される。
語９を含んだ文章や複合語を単語抽出部４により自動的
に収集する（Ｓ３０２）。「大雨」が重要語９の場合、
「大雨」を含む文章や複合語、例えば「昨日、大雨によ
り新幹線のダイヤが乱れました。」や「大雨警報」等が
抜き出される。
【００３０】そして、上記の文章や複合語を品詞で分類
し、上記で説明した標準使用頻度辞書作成部５ａに記憶
されている単語との比較を行い（Ｓ３０３）、該当する
単語の抽出を行う（Ｓ３０４）。
し、上記で説明した標準使用頻度辞書作成部５ａに記憶
されている単語との比較を行い（Ｓ３０３）、該当する
単語の抽出を行う（Ｓ３０４）。
【００３２】また、図５に示すように、単語解析部５の
単語使用頻度測定部５ｃにより、上記で抽出した単語に
ついて、使用頻度の測定を行う（Ｓ３０５）。前記の使
用頻度の測定で、使用頻度の比較的高い単語を関連語１
０とし、（Ｓ３０６）以下で説明する重要語９と関連語
１０の関連度１１の計算結果（Ｓ３０７）とともに、関
連語１０を重要語・関連語格納部６に格納する（Ｓ３０
８）。
単語使用頻度測定部５ｃにより、上記で抽出した単語に
ついて、使用頻度の測定を行う（Ｓ３０５）。前記の使
用頻度の測定で、使用頻度の比較的高い単語を関連語１
０とし、（Ｓ３０６）以下で説明する重要語９と関連語
１０の関連度１１の計算結果（Ｓ３０７）とともに、関
連語１０を重要語・関連語格納部６に格納する（Ｓ３０
８）。
【００３３】次に重要語９と関連語１０の関連度１１の
測定について説明する。関連度１１の解析は、重要語９
と関連語１０がニュースサイト２の中で同一文又は複合
語を形成している場合の数について計算する。
測定について説明する。関連度１１の解析は、重要語９
と関連語１０がニュースサイト２の中で同一文又は複合
語を形成している場合の数について計算する。
【００３４】 例えば、「大雨」が重要語９の場合、
「大雨」に関連する関連語１０として「低気圧」や「洪
水」、「土砂崩れ」が選ばれたと仮定する。そして、重
要語９である「大雨」と関連語１０の「低気圧」が同一
文又は複合語を形成している場合が何カ所存在するのか
を計算する。
「大雨」に関連する関連語１０として「低気圧」や「洪
水」、「土砂崩れ」が選ばれたと仮定する。そして、重
要語９である「大雨」と関連語１０の「低気圧」が同一
文又は複合語を形成している場合が何カ所存在するのか
を計算する。
【００３５】同様に、上記の「洪水」、「土砂崩れ」に
ついても同じ方法で計算し、数値が高いほど重要語９と
関連語１０の関連度１１が高いものとする。前記の関連
度１１の数値の取り扱いについては以下の表示方法で説
明する。
ついても同じ方法で計算し、数値が高いほど重要語９と
関連語１０の関連度１１が高いものとする。前記の関連
度１１の数値の取り扱いについては以下の表示方法で説
明する。
【００３６】次に、本発明のインターネット最新トレン
ド解析及び表示システム３の表示方について説明する。
図６は、本発明のインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの表示画面を示した図である。
ド解析及び表示システム３の表示方について説明する。
図６は、本発明のインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの表示画面を示した図である。
【００３７】図６で示すように、利用者が本発明のイン
ターネット最新トレンド解析及び表示システム３が掲載
されているホームページにアクセスすると、図６で示す
ように、二次元画像１１で複数の重要語９を表示する。
ターネット最新トレンド解析及び表示システム３が掲載
されているホームページにアクセスすると、図６で示す
ように、二次元画像１１で複数の重要語９を表示する。
【００３８】前記の重要語９は、上記の解析手順で説明
したように、本発明のインターネット最新トレンド解析
及び表示システム３の単語解析部５により重要語９とし
て選ばれ、重要語・関連語格納部６に格納されている重
要語９を表示するものである。
したように、本発明のインターネット最新トレンド解析
及び表示システム３の単語解析部５により重要語９とし
て選ばれ、重要語・関連語格納部６に格納されている重
要語９を表示するものである。
【００３９】上記の二次元画像１２では、本発明のイン
ターネット最新トレンド解析及び表示システム３の単語
解析部５で解析された結果、使用頻度の高い重要語９ほ
ど、前記の重要語９を取り囲む略円形状の枠１４が大き
く表示される。この二次元画像１２で、今世間でどのよ
うなことが話題になっているかが、一目で分かるように
なっている。
ターネット最新トレンド解析及び表示システム３の単語
解析部５で解析された結果、使用頻度の高い重要語９ほ
ど、前記の重要語９を取り囲む略円形状の枠１４が大き
く表示される。この二次元画像１２で、今世間でどのよ
うなことが話題になっているかが、一目で分かるように
なっている。
【００４０】そして、図６に示す二次元画像１２の重要
語９の部分をマウスで選択すると、図７で示すように、
画面上に立体画像１３が表示される。前記の立体画像１
３の上部の表示部分には、上記の図６で選択した重要語
９が表示される。
語９の部分をマウスで選択すると、図７で示すように、
画面上に立体画像１３が表示される。前記の立体画像１
３の上部の表示部分には、上記の図６で選択した重要語
９が表示される。
【００４１】また、同時に図７に示すように、重要語９
と前記の重要語９と関連性のある関連語１０が立体画像
１３上に表示される。さらに、上記の重要語９及び関連
語１０は単語が掲載されているニュースサイト２とリン
クしており、重要語９及び関連語１０の文字を選択する
と該当するニュースサイト２に移動する。
と前記の重要語９と関連性のある関連語１０が立体画像
１３上に表示される。さらに、上記の重要語９及び関連
語１０は単語が掲載されているニュースサイト２とリン
クしており、重要語９及び関連語１０の文字を選択する
と該当するニュースサイト２に移動する。
【００４２】また、図７で示す立体画像１２では、重要
語９と関連語１０の関係についても、表現することがで
きる。例えば、選挙の場合には、重要語９としては総選
挙が該当し、関連語としては政権交代、自保公連立、小
選挙区、公約、公約違反、自由党、汚職、投票率等が該
当する。
語９と関連語１０の関係についても、表現することがで
きる。例えば、選挙の場合には、重要語９としては総選
挙が該当し、関連語としては政権交代、自保公連立、小
選挙区、公約、公約違反、自由党、汚職、投票率等が該
当する。
【００４３】上記の解析手順で説明したように、本発明
のインターネット最新トレンド解析及び表示システム３
の単語解析部５の重要語・関連語演算部５ｂにより、重
要語９と関連語１０の関連度１１が計算され、重要語９
と関連語１０の関連度１１が深いほど、線のサイズ１５
が太く表示される。
のインターネット最新トレンド解析及び表示システム３
の単語解析部５の重要語・関連語演算部５ｂにより、重
要語９と関連語１０の関連度１１が計算され、重要語９
と関連語１０の関連度１１が深いほど、線のサイズ１５
が太く表示される。
【００４４】また、図７に示すように、使用頻度の高い
関連語１０ほど、立体画像１２の上部に表示される。
関連語１０ほど、立体画像１２の上部に表示される。
【００４５】
【発明の効果】本発明のインターネット最新トレンド解
析及び表示システムの利用により、インターネットで配
信されているニュースの中で、最も話題になっているも
のだけ短時間で迅速に見ることができ、複数のニュース
サイトの検索に費やす時間の節約になる。
析及び表示システムの利用により、インターネットで配
信されているニュースの中で、最も話題になっているも
のだけ短時間で迅速に見ることができ、複数のニュース
サイトの検索に費やす時間の節約になる。
【００４６】本発明のインターネット最新トレンド解析
及び表示システムはニュースサイトでの運用の他に、特
定のテーマサイトについての運用にも使用できる。
及び表示システムはニュースサイトでの運用の他に、特
定のテーマサイトについての運用にも使用できる。
【図１】本発明のインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの全体図を示した図である。
表示システムの全体図を示した図である。
【図２】本発明のインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの全体のフローチャートを示した図であ
る。
表示システムの全体のフローチャートを示した図であ
る。
【図３】本発明のインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの標準使用頻度辞書作成のフローチャート
を示した図である。
表示システムの標準使用頻度辞書作成のフローチャート
を示した図である。
【図４】本発明のインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの重要語の決定のフローチャートを示した
図である。
表示システムの重要語の決定のフローチャートを示した
図である。
【図５】本発明のインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの関連語の決定のフローチャートを示した
図である。
表示システムの関連語の決定のフローチャートを示した
図である。
【図６】本発明のインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの表示画面を示した図である。
表示システムの表示画面を示した図である。
【図７】本発明のインターネット最新トレンド解析及び
表示システムの表示画面を示した図である。
表示システムの表示画面を示した図である。
１ インターネット ２ ニュースサイト ３ 最新トレンド解析及び表示システム ４ 単語抽出部 ５ 単語解析部 ５ａ 標準使用頻度辞書作成部 ５ｂ 重要語・関連語演算部 ５ｃ 単語使用頻度測定部 ６ 重要語・関連語格納部 ７ 表示部 ８ 文書取り込み ９ 重要語 １０ 関連語 １１ 関連度 １２ 二次元画像 １３ 立体画像 １４ 枠 １５ 線のサイズ
Claims (2)
- 【請求項１】 インターネット上の複数のホームページ
から文書を自動的に収集し、収集したデータから単語を
切り出す単語抽出部と、単語を解析する単語解析部と、
単語の解析結果を格納する重要語・関連語格納部と、そ
して解析結果を表示する表示部を具備することを特徴と
するインターネット最新トレンド解析及び表示システム - 【請求項２】 インターネット上の複数のホームページ
から文書を自動的に収集し、単語抽出部において収集し
たデータから使用頻度の多い単語を抽出し、単語解析部
の標準使用頻度辞書作成部に記憶させ、再びインターネ
ット上の複数のホームページから文書を自動的に収集
し、単語抽出部において収集したデータから標準使用頻
度辞書に記憶した単語のみを抽出し、抽出した単語の使
用頻度を測定し、使用頻度の高い単語を重要語として重
要語・関連語格納部に格納し、さらに重要語に関連する
関連語を単語抽出部において抽出し、関連語についての
使用頻度の測定を行い重要語・関連語格納部に格納し、
重要語と関連語の関連度の計算をし、表示部において重
要語と関連語、そして関連度を表示することを特徴とす
るインターネット最新トレンド解析及び表示システム
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000294896A JP2002108937A (ja) | 2000-09-27 | 2000-09-27 | インターネット最新トレンド解析及び表示システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000294896A JP2002108937A (ja) | 2000-09-27 | 2000-09-27 | インターネット最新トレンド解析及び表示システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002108937A true JP2002108937A (ja) | 2002-04-12 |
Family
ID=18777411
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000294896A Pending JP2002108937A (ja) | 2000-09-27 | 2000-09-27 | インターネット最新トレンド解析及び表示システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002108937A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006268684A (ja) * | 2005-03-25 | 2006-10-05 | Fujitsu Ltd | 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム |
| JP2006344221A (ja) * | 2005-06-06 | 2006-12-21 | Thomson Licensing | データベース内の少なくとも１つのデータユニットに１つまたは複数の重みを割り当てる方法および装置 |
| JP2007183903A (ja) * | 2005-12-06 | 2007-07-19 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | トレンド情報分析装置 |
| JP2007272549A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Fujitsu Ltd | 人材育成装置 |
| JP2008234317A (ja) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Dainippon Printing Co Ltd | テーマキーワードの関連キーワードを表示する方法、および、ウェブサーバ |
| JP2008276784A (ja) * | 2007-05-04 | 2008-11-13 | Nhn Corp | キーワード比較を用いた広告評価方法、広告評価システム、記録媒体 |
| JP2009122337A (ja) * | 2007-11-14 | 2009-06-04 | Dainippon Printing Co Ltd | クイズ問題作成装置 |
| WO2010091030A3 (en) * | 2009-02-04 | 2010-11-18 | Google Inc. | Advertising triggers based on internet trends |
| WO2011013191A1 (ja) * | 2009-07-27 | 2011-02-03 | 株式会社 東芝 | 関連性提示装置、方法およびプログラム |
| KR101560456B1 (ko) | 2013-11-01 | 2015-10-15 | 황성봉 | 어휘 분석을 이용한 트렌드정보 추출 및 예측 방법 |
-
2000
- 2000-09-27 JP JP2000294896A patent/JP2002108937A/ja active Pending
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7904544B2 (en) | 2005-03-25 | 2011-03-08 | Fujitsu Limited | Method and apparatus for estimating demand, and computer product |
| JP2006268684A (ja) * | 2005-03-25 | 2006-10-05 | Fujitsu Ltd | 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム |
| JP4705390B2 (ja) * | 2005-03-25 | 2011-06-22 | 富士通株式会社 | 需要予測装置 |
| JP2006344221A (ja) * | 2005-06-06 | 2006-12-21 | Thomson Licensing | データベース内の少なくとも１つのデータユニットに１つまたは複数の重みを割り当てる方法および装置 |
| JP2007183903A (ja) * | 2005-12-06 | 2007-07-19 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | トレンド情報分析装置 |
| JP2007272549A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Fujitsu Ltd | 人材育成装置 |
| JP4727483B2 (ja) * | 2006-03-31 | 2011-07-20 | 富士通株式会社 | 人材育成装置 |
| JP2008234317A (ja) * | 2007-03-20 | 2008-10-02 | Dainippon Printing Co Ltd | テーマキーワードの関連キーワードを表示する方法、および、ウェブサーバ |
| JP2008276784A (ja) * | 2007-05-04 | 2008-11-13 | Nhn Corp | キーワード比較を用いた広告評価方法、広告評価システム、記録媒体 |
| JP2009122337A (ja) * | 2007-11-14 | 2009-06-04 | Dainippon Printing Co Ltd | クイズ問題作成装置 |
| WO2010091030A3 (en) * | 2009-02-04 | 2010-11-18 | Google Inc. | Advertising triggers based on internet trends |
| WO2011013191A1 (ja) * | 2009-07-27 | 2011-02-03 | 株式会社 東芝 | 関連性提示装置、方法およびプログラム |
| US8452760B2 (en) | 2009-07-27 | 2013-05-28 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Relevancy presentation apparatus, method, and program |
| JP5289573B2 (ja) * | 2009-07-27 | 2013-09-11 | 株式会社東芝 | 関連性提示装置、方法およびプログラム |
| KR101560456B1 (ko) | 2013-11-01 | 2015-10-15 | 황성봉 | 어휘 분석을 이용한 트렌드정보 추출 및 예측 방법 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Smith | Detecting and browsing events in unstructured text | |
| Endarnoto et al. | Traffic condition information extraction & visualization from social media twitter for android mobile application | |
| Martins et al. | Extracting and exploring the geo-temporal semantics of textual resources | |
| US20110302179A1 (en) | Using Context to Extract Entities from a Document Collection | |
| US9015168B2 (en) | Device and method for generating opinion pairs having sentiment orientation based impact relations | |
| JP2003167914A (ja) | マルチメディア情報検索方法、プログラム、記録媒体及びシステム | |
| US20150331847A1 (en) | Apparatus and method for classifying and analyzing documents including text | |
| CA2832909A1 (en) | System and method for matching comment data to text data | |
| CN103942211B (zh) | 一种正文页的识别方法及装置 | |
| WO2014000130A1 (en) | Method or system for automated extraction of hyper-local events from one or more web pages | |
| US20150142780A1 (en) | Apparatus and method for analyzing event time-space correlation in social web media | |
| Mazeika et al. | Entity timelines: visual analytics and named entity evolution | |
| US9792377B2 (en) | Sentiment trent visualization relating to an event occuring in a particular geographic region | |
| JP2002108937A (ja) | インターネット最新トレンド解析及び表示システム | |
| Strzelecki et al. | Direct answers in Google search results | |
| JP5890385B2 (ja) | データ処理装置、及びデータ処理方法 | |
| KR101850853B1 (ko) | 빅데이터를 이용한 검색 방법 및 장치 | |
| US10643355B1 (en) | Graphical representation of frame instances and co-occurrences | |
| JP2007011973A (ja) | 情報検索装置及び情報検索プログラム | |
| JP2009265770A (ja) | 重要文提示システム | |
| Cao et al. | Extraction of informative blocks from web pages | |
| JP2010049384A (ja) | 動画評価方法、装置及びプログラム | |
| KR20070008994A (ko) | 비구조 웹문서에서 도메인별 정보를 추출하기 위한 시스템및 그 방법 | |
| JP2006293616A (ja) | 文書集約方法及び装置及びプログラム | |
| Lieberman et al. | Spatio-textual spreadsheets: Geotagging via spatial coherence |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060106 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080221 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080421 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080513 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20080916 |