JP2007193697A - 情報収集装置，情報収集方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 異義語等による意図しない検索結果の生成を回避し，掲示情報を容易かつ確実に検索する。
【解決手段】 本発明のメタデータ付与支援装置２３０は，通信網２００に接続され，掲示情報に含まれる文書から自然言語解析により単語を抽出する単語抽出部３０４と，オントロジに基づく語彙体系３５４を保持する語彙体系保持部３０６と，語彙体系に定義された関連付けに従い，キーワードと，該キーワードの属性値となるべき，単語抽出部で抽出された単語の候補とを出力する候補出力部３０８と，キーワード，属性，候補からユーザが選択した単語を対にしたメタデータ３６０を生成するメタデータ生成部３１０と，生成されたメタデータを保持するメタデータ保持部３１２と，を備える。
【選択図】 図５

Description

本発明は，掲示情報にメタデータを付与する情報収集装置，情報収集方法およびプログラムに関し，更に詳述すると，異義語あるいは同義語があったとしても，関連する特定の内容を検出でき，かつ，同じ分野の検索ユーザと情報を共有することが可能な情報収集装置，情報収集方法およびプログラムに関する。

コンピュータの通信網（通信ネットワーク）に代表されるインターネットでは，ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを通じて，各コンピュータが，公開することを前提として生成された掲示情報（ＷｅｂＰａｇｅ）を，その掲示情報に対応したブラウザを用いて閲覧することが可能である。

上記ＷＷＷ上で所望する情報の検索を行う場合，全ての掲示情報の中から，ユーザに入力された特定のキーワードが含まれる掲示情報を抽出する全文検索技術が用いられる。ここでは掲示情報に含まれるキーワードの索引が予め作成されており，この索引を参照することによって大量の掲示情報を高速に検索することが可能となる。

しかし，様々な人が多様な視点で生成する掲示情報は，使用される用語に統一性がなく，同じ事が異なる用語（同義語）で表されたり，異なる事が同じ用語（異義語）で表されたり，「コンピューター」と「コンピュータ」といった長音の有無，片仮名平仮名英字を変えて（異表記）表したりして生成されることが多い。このような表記の違いによって，所望する掲示情報を適切に検索できない場合や，意図に反した掲示情報が抽出される場合が生じている。

このような誤検索を避けるため，文献検索等の閉じたシステムにおいては，統制的なキーワードを付与して検索を実行することも検討されている。また，検索対象となる文書から自動的に全てのキーワード候補を抽出し，そのキーワードに従って，掲示情報から対応する文書を検索する技術も知られている。しかし，このような技術においても，異義語のような意図しない意味でキーワードが検索されたり，不要なキーワードで検索されたりして過大な検索結果が生じている。

上記過大な検索結果の発生を回避する方法として，異義語に対して，どの意味での検索を望んでいるか逐次ユーザに確認し，また，キーワードの要否も確認してから文書の検索を行う技術が知られている（例えば，特許文献１）。また，ユーザが特定のシステムを用いて公開する掲示情報に対して，その掲示情報を特定する情報とキーワードとを関連付け，キーワードの検索結果を迅速に表示する技術も知られている（例えば，特許文献２）。
特開平８−３１４９７４号公報 特開２００５−２０２８９５号公報

しかし，ユーザにキーワードの意味を問う技術では，キーワードの異義語に対する排他力は高いものの，確立された分別がなされていないので，そのキーワードの属性等を踏まえた自由度の高い検索を支援することができない。

また，掲示情報の特定情報とキーワードを関連付ける技術では，上述した異義語に対して意図しないリンクが生成され，所謂「誤爆」が生じる可能性がある。また，単一のキーワードによる指定であるため，検索結果が少なすぎる，もしくは多すぎる場合に，それを調整する機能も特に準備されていない。

また，上記の技術は，同義語の場合に対しても，十分に対応し得るものではない。例えば，ユーザが検索時に「イベント」と入力した場合，「主催団体」，「入場料」，「参加資格」等というように色々な情報が結果として出力されが，実際の検索においては，このような検索結果はほとんど不要となる場合が多い。従って，同義語から検索する場合でも，検索結果として，ユーザのニーズに対応した情報のみが得られることが望まれている。

本発明は，従来の検索システムが有する上記問題点に鑑みてなされたものであり，本発明の目的は，異義語等による意図しない検索結果の生成を回避し，掲示情報を容易かつ確実に検索可能な，新規かつ改良された情報収集装置，情報収集方法およびプログラムを提供することである。

上記課題を解決するために，本発明のある観点によれば，通信網に接続され，掲示情報に含まれる文書から自然言語解析により単語を抽出する単語抽出部と；オントロジ（ｏｎｔｏｌｏｇｙ）に基づく語彙体系を保持する語彙体系保持部と；上記語彙体系に定義された関連付けに従い，キーワードと，該キーワードの属性値となるべき，上記単語抽出部で抽出された単語の候補とを出力する候補出力部と；上記キーワード，属性，上記候補からユーザが選択した単語を対にしたメタデータを生成するメタデータ生成部と；上記生成されたメタデータを保持するメタデータ保持部と；を備えることを特徴とする，情報収集装置が提供される。

文書，単語，画像（静止画，動画）を含む掲示情報の検索精度を高めるため，本発明においては，公開されている掲示情報に，その掲示情報の記述内容を抽象的に表したメタデータを付与する。メタデータは，その掲示情報を表すキーワードだけでなく，キーワードに対する属性や属性値，その他の関連情報が付加されている。かかるメタデータによって掲示情報をより一層特徴付けることができ，検索対象の絞り込みが容易になる。

また，メタデータの属性値を，キーワードと共に掲示情報から抽出することにより，ユーザが改めて属性値を手入力するという手間を省くことができ，自動的に抽出された単語の候補からユーザに属性値を選択させるという処理のみでメタデータを生成することが可能となる。

ユーザに所望の分野を選択させる分野選択部をさらに含み，上記語彙体系保持部は，分野毎に設けられた複数の語彙体系を含み，上記候補出力部は，上記分野選択部によりユーザが選択した分野の語彙体系に従い，属性値の候補を出力するとしてもよい。

上記語彙体系は，分野やカテゴリ毎にその関連付けが相違する場合がある。このような場合，その分野毎の語彙体系を適用した方がより精度の高いメタデータを生成しうる。かかる構成では，メタデータを付与するユーザに所望の分野を選択させ，その分野の語彙体系を利用することによって，その分野に特化した語彙を抽出でき，検索に適したメタデータを生成することが可能となる。

ユーザの当該情報収集装置への操作履歴からユーザの所望する分野を推定する所望分野推定部をさらに含み，上記語彙体系保持部は，分野毎に設けられた複数の語彙体系を含み，上記候補出力部は，上記推定された分野の語彙体系に従い，属性値の候補を出力するとしてもよい。

かかる構成では，ユーザの当該情報収集装置への操作履歴を保持し，アクセス数の多い掲示情報の分野や指定される回数の多い分野から対象となる掲示情報の分野を推定し，その推定された分野の語彙体系を利用することによって，その分野に特化した語彙を抽出でき，検索に適したメタデータを生成することが可能となる。

上記単語抽出部により抽出された単語に基づいて，上記掲示情報が属する分野を推定する掲示分野推定部をさらに含み，上記語彙体系保持部は，分野毎に設けられた複数の語彙体系を含み，上記候補出力部は，上記推定された分野の語彙体系に従い，属性値の候補を出力するとしてもよい。

かかる構成では，掲示情報から抽出された１または２以上の単語から当該掲示情報の分野を自動的に推定し，その推定された分野の語彙体系を利用することによって，その分野に特化した語彙を抽出でき，検索に適したメタデータを生成することが可能となる。

ユーザの所望するメタデータの条件を保持する条件保持部と；上記条件を満たすメタデータが，他のユーザによってメタデータ保持部に追加された場合，上記ユーザにその旨通知する追加通知部と；をさらに備えるとしてもよい。

ユーザは，所望する分野，メタデータ，メタデータの条件式等を指定することによって，その指定した分野やメタデータが他のユーザによって追加（登録）された場合，その追加された旨，及び／又はその追加された情報自体を得ることができる。かかる構成により，各ユーザは，他のユーザからの情報提供を受けるため，また，他のユーザに情報を提供するため，率先して当該情報収集装置を利用することとなり，ひいては掲示情報のメタデータ付与化が促進される。

上記情報収集装置は，複数の構成要素の集合体で表されるが，各構成要素や機能モジュールが単体の装置に属する場合に限られず，各構成要素が別体の装置として，または別体の装置に組み込まれて形成されるとしてもよい。

上記課題を解決するために，本発明の別の観点によれば，掲示情報に含まれる文書から自然言語解析により単語を抽出する単語抽出ステップと；オントロジに基づく語彙体系に定義された関連付けに従い，キーワードと，該キーワードの属性値となるべき，上記単語抽出ステップにより抽出された単語の候補とを出力する候補出力ステップと；上記キーワード，属性，上記候補からユーザが選択した単語を対にしたメタデータを生成するメタデータ生成ステップと；上記生成されたメタデータを保持するメタデータ保持ステップと；を含むことを特徴とする，情報収集方法が提供される。

また，コンピュータに，上記情報収集方法を遂行させるプログラムや，そのプログラムを記憶した記憶媒体も提供される。

上述した情報収集装置における従属項に対応する構成要素やその説明は，当該情報収集方法，プログラム，記憶媒体にも適用可能である。

以上説明したように本発明によれば，掲示情報に付与されたメタデータを検索対象にすることによって，異義語等による意図しない検索結果の生成を回避しつつ，掲示情報を容易かつ確実に検索することが可能となる。

また，人が読むことを前提としている掲示情報は，機械処理には向かないが，かかる掲示情報に，機械処理に対応したメタデータが付与されるので，メタデータを活用したアプリケーションのとの連携が容易になる。例えば，開催日等の情報を，メタデータを利用して取り出すことができるので，特定期間に開催されるイベントに関する情報のみをリストアップする等の処理が可能となる。

以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

現在，インターネット等の通信網に接続されたコンピュータを用いて，所望する掲示情報を検索することが可能である。しかし，Ｗｅｂ（ウェブ）は開放されたシステムであるが故，単純なキーワードのみによる検索では対応する文書数が多すぎて適切な掲示情報を検出できない問題が想定される。

掲示情報の検索精度を高めるため，掲示情報の文書全体に単一もしくは複数の統制的キーワードを付すことも考えられるが，本実施形態では，その掲示情報の記述内容を特徴付ける標準仕様として，メタデータを付与する。メタデータは，その掲示情報を特定するキーワードだけでなく，キーワードに対する属性や属性値，その他の関連情報が付加されている。かかるメタデータによって掲示情報をより一層特徴付けることができ，検索対象の絞り込みが容易になる。

上記メタデータは，掲示情報を表すキーワードを主語とした場合の述語および目的語として生成され，ここでは，主語にあたる部分をキーワードのタイプ，述語にあたる部分を該タイプの任意の属性，目的語にあたる部分を該属性における任意の属性値としている。ここでは，このような［タイプ］−［属性］−［属性値］の関係をオントロジと言い，かかる定義に基づいて，具体的な［タイプ］に対する各［属性］や［属性値］を定めたものを語彙体系と言う。

図１は，上述した語彙体系の一例を示した説明図である。かかる語彙体系は，階層によって表現され，例えば「イベント」１００という［タイプ］に対して，その「イベント」１００の［属性］である「開催日」１１０，「開催場所」１１２，「イベント名」１１４，「主催者」１１６等が定義付けられ，さらに各［属性］には，その［属性］における具体的な［属性値］である「日付，期間」１２０，「地名，場所表現」１２２，「タイトル表現」１２４，「人名，組織名」１２６等の各カテゴリが挙げられる。

図２は，掲示情報中の文書の一例を示したテキスト図である。このような文書からメタデータを生成すると，語彙体系の「イベント」１００−「開催日」１１０−「日付，期間」１２０の関連付けに従って，例えば，「ユビキタス展示会」−「開催日」−「２００６年１月１日〜１月１０日」をメタデータとして設定することができる。

図３は，図１に示した語彙体系に基づいて設定したメタデータの例を示した説明図である。ユーザは，掲示情報にこのようなメタデータを添付して，かかる掲示情報を表し，他のユーザによる検索を支援する。かかるメタデータは，図１の語彙体系と対応して生成され，上述したメタデータ「ユビキタス展示会」−「開催日」−「２００６年１月１日〜１月１０日」も含まれている。また，図３では，４つのメタデータを例に挙げているが，かかる数に限られず，あらゆる用語で構成された様々なメタデータを生成することができる。

このようなメタデータは，通常，ユーザがその都度，手入力で設定していた。しかし，このような設定方法の下では，ユーザの負荷が過大になり，せっかくの上記システムが余り活用されないといった状況に陥ってしまう。従って，本実施形態では，メタデータとして定義される［属性値］を，キーワードと共に掲示情報から抽出することにより，ユーザが改めて［属性値］を手入力するという手間を省き，自動的に抽出された単語の候補からユーザに［属性値］を選択させるという処理のみでメタデータを生成している。

（第１の実施形態：メタデータ付与支援装置）
図４は，当該情報収集装置が利用される情報収集システムの概略を説明したブロック図である。かかる情報収集システムは，通信網２００，情報資源サーバ２１０と，端末装置２２０と，情報収集装置としてのメタデータ付与支援装置２３０とを含んで構成される。当該情報収集システムにおいては，ユーザの検索処理を容易にする環境を提供することができ，さらにユーザ同士が情報を共有することが可能となる。以下では，この情報収集システム内の情報収集装置としてメタデータ付与装置２３０を挙げて説明しているが，メタデータの付与は勿論，さらに，情報収集等広い観点で当該メタデータ付与装置２３０を利用することが可能である。

上記通信網２００は，例えば，インターネット，イントラネット，ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の双方向通信網であり，情報資源サーバ２１０，端末装置２２０，メタデータ付与支援装置２３０等に接続されている。

上記情報資源サーバ２１０は，１または２以上の掲示情報（ＷｅｂＰａｇｅ）を有し，ユーザの閲覧要求に応じて，通信網２００を介しその掲示情報を提供する。

上記端末装置２２０は，通常，個人ユーザにより管理され，通常のキーワードや，特定のメタデータによって所望する掲示情報を検索し，また，メタデータ付与支援装置２３０にアクセスして，情報資源サーバ２１０から提供される掲示情報にメタデータを付与する。

上記メタデータ付与支援装置２３０は，情報資源サーバ２１０，端末装置２２０，もしくはメタデータ付与支援装置２３０を操作するオペレータからのメタデータ付与請求に応じて，情報資源サーバ２１０から取得した掲示情報にメタデータを付与する。また，情報資源サーバ２１０，端末装置２２０からの掲示情報検索指令に応じて，保持しているメタデータを検索し，そのメタデータに関連付けられた掲示情報を情報資源サーバ２１０，端末装置２２０に伝達する。

このように，上記メタデータ付与支援装置２３０を利用するユーザとしては，情報資源サーバ２１０，端末装置２２０，およびメタデータ付与支援装置２３０の使用者全てが対象となる。例えば，情報資源サーバ２１０の管理者であれば，当該掲示情報を多くの人に利用してもらうためメタデータを付与し，端末装置２２０の利用者であれば，同じ趣味を有する他の利用者に興味を深めるような掲示情報を教えるためにメタデータを付与し，メタデータ付与支援装置２３０のオペレータは，自己の検索エンジンをより多くの人に利用してもらうためにメタデータを付与する。

また，電子機器メーカの技術者や相談窓口のオペレータが取り扱った，製品に関する問題点や解決策をメタデータに関連付け，その掲示情報を公開することによって，他のメーカの技術者や同様の問題を抱える使用者が当該問題点や解決策を参照し易くすることもできる。このようにして，技術者としては問題および解決策の共有を図ることができ，また，製品の使用者がその製品の使い方が分からなかったときも，オペレータを介さずに使用方法を検索することが可能となる。

上記情報資源サーバ２１０と，端末装置２２０と，メタデータ付与支援装置２３０は，サーバ，パーソナルコンピュータ，ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ），携帯電話，ゲーム機器等の電子機器によって構成されるとしてもよい。

次に，上記メタデータ付与支援装置２３０について詳細に説明する。

図５は，第１の実施形態におけるメタデータ付与支援装置２３０の概略的な機能を示した機能ブロック図である。かかるメタデータ付与支援装置２３０は，掲示情報取得部３００と，辞書保持部３０２と，単語抽出部３０４と，語彙体系保持部３０６と，候補出力部３０８と，メタデータ生成部３１０と，メタデータ保持部３１２とを含んで構成される。

上記掲示情報取得部３００は，通信網２００を介してユーザが所望する掲示情報３５０を取得する。かかる掲示情報３５０は，ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語で形成され，メタデータを付与する対象となる。

上記辞書保持部３０２は，形態素や接辞，接続情報，文法情報，同義語等の単語認識に関する辞書３５２が保持されている。かかる辞書３５２によると，後述する単語抽出部３０４で抽出された単語の品詞やその単語の意味も検出することができる。例えば，「東京」を地名と判断したり，「３０００円払う」の「３０００円」を述語「払う」との関係から金額と判断したりすることが可能となる。

上記単語抽出部３０４は，辞書保持部３０２に保持されている辞書３５２を参照して，掲示情報３５０の文書を特定するのに不要なタグを削除し，掲示情報３５０に含まれる文書を自然言語解析（形態素解析やかかり受け等の構文解析）により名詞と動詞の関連付けがされた形態素に分解し，例えば，「てにをは」等の，それら単独では意味をなさない文字も除去し，掲示情報３５０を表す［タイプ］としてのキーワードと，該キーワードの［属性値］（例えば，人名，地名等の固有名詞）を表しうる単語とを抽出する。

上記語彙体系保持部３０６は，オントロジに基づいて，キーワードの［タイプ］，その［タイプ］がどのような［属性］をとり，該［属性］における［属性値］としてどのような語彙を取りうるかの具体的な値，およびその制約に関して定義する語彙体系３５４を保持する。

語彙体系３５４は，例えば，Ｗ３ＣのＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）やＯＷＬ（Ｗｅｂ Ｏｎｔｏｌｏｇｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ）等の記述言語で表されるとしてもよい。さらに語彙体系３５４は，他のオントロジ記述言語によって表されるとしてもよいし，単に［タイプ］−［属性］−［属性値］をデータベース化した表であってもよい。語彙体系３５４の概略的な定義は，図１によって既に説明されているので，ここでは詳細な説明を省略する。

また，上記制約とは，［属性値］の取りうる範囲もしくは制限を示し，例えば，「従業員の年齢」という［属性］に対して，１５歳以上という制限を表す。こうして，単語抽出部３０４が抽出した単語に「３歳」という表現があったとしても，この制約によって，［属性値］の対象から「３歳」を除外することが可能となる。このような制約は，その範囲を限定すればするほど［属性値］を絞ることができるが，意図する［属性値］を検出できなくなる可能性も生じてくる。

その他の例としては，「パソコンの価格」という［属性］に対して，「パソコン３０００円引き」という文書から抽出した「３０００円」は価格としての妥当性を満たしていないので上記制約により除外される。「パソコンの価格」の［属性値］としては単語に「円」，「￥」，「＄」が含まれる単語が優先的に抽出され，適切な単語が発見されなかった場合，数値のみの単語も［属性値］の対象となる。

上記候補出力部３０８は，キーワードの候補と，該キーワードの属性値となるべき，単語抽出部３０４で抽出された単語の候補と，をユーザの有する情報資源サーバ２１０や端末装置２２０のモニタ，もしくは当該メタデータ付与支援装置２３０のモニタ３５６に出力（表示）する。

ここでは，掲示情報を表す［タイプ］としてのキーワードも候補を挙げて出力しているが，［タイプ］を掲示情報自体とすることもできる。このように［タイプ］を掲示情報自体とした場合，キーワードの候補を抽出する必要がなくなり，その出力を省略することができる。

また，キーワードの各［属性］に関連付けるべき［属性値］としては，単語抽出部３０４で実際に抽出された文字列を単に取り上げるとしてもよいし，［属性値］として取りうるカテゴリ別に表されるとしてもよい。例えば，図１に示した［属性］「開催地」に対しては，具体的な「地名」や，その開催地を間接的に表現する「場所表現」が［属性値］のカテゴリに相当する。従って，［属性値］は，「東京都千代田区…番地」という「地名」もしくは「東京駅八重洲口徒歩３分」等の「場所表現」を選択することができる。

また，上記［属性値］として，予め選択範囲が定義されている場合，例えば，［属性］「対戦球団」としてチーム数が制限されている場合，候補出力部３０８は，［属性値］としてそのチーム全てを出力するとしてもよい。

また，その［属性］の階層概念（上位概念や下位概念）が辞書３５２に含まれている場合，辞書３５２に含まれる階層概念のリストを［属性値］として出力することもできる。例えば，特定メーカの「テレビ」という［属性値］が挙がった場合，さらにそのメーカの「テレビ」の製品名や製品番号が辞書３５２から読み出され，それをメタデータの［属性値］の候補とすることが可能である。

また，上記候補となる［タイプ］や［属性値］に同義語がある場合，その単語と，その単語の代表元となる単語とを合わせて出力するとしてもよい。この代表元に関しては後から詳述する。

候補出力部３０８は，［属性値］の候補を見つけることができなかった場合，逆に，抽出された各単語を，［属性］に関連付けることもできる。例えば，［属性］「パソコンの値段」の属性値候補がない場合，抽出された単語から「１１９，８００」という数字を取り出し，これを「１１９，８００円」と読み替えて，［属性］「パソコンの値段」の属性値とする。

上記メタデータ生成部３１０は，候補出力部３０８が出力した候補からユーザが選択した単語を［属性値］として設定し，［タイプ］としての上記キーワードおよび［属性］と対にして，メタデータ３６０を生成する。かかるメタデータ３６０は，１つの掲示情報に複数付与されるとしてもよい。

ここで，［属性値］が他に同義語を有し，その他の同義語が代表的な用語（代表元），例えばＪＩＳ規格による用語であった場合，選択された［属性値］を代表元となる用語に置き換えた後，メタデータ３６０が生成されるとしてもよい。上記同義語は，例えば，同じ単語を漢字，片仮名，仮名，ローマ字表記で表されたものであったり，長音の有無の違いであったりする。即ち，「コンピューター」を代表元の「コンピュータ」に置き換えたり，「ウォッチ」を代表元の「時計」に置き換えたりする。

また，後述するようにメタデータ３６０の付与される分野が特定されている場合において，抽出された［属性値］と代表元とが関連付けやすくなる場合がある。［属性値］として「ＣＤ」という単語が抽出された場合，例えば，「Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ」や「Ｃａｓｈ Ｄｉｓｐｅｎｓｅｒ」の略語として把握できるが，分野が音楽に限定されている場合，「ＣＤ」を「Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ」と同義語であると判断することができ，分野が金融に限定されている場合，「ＣＤ」を「Ｃａｓｈ Ｄｉｓｐｅｎｓｅｒ」と同義語であると判断することができる。

上記メタデータ保持部３１２は，メタデータ生成部３１０によって生成されたメタデータ３６０を保持する。このように保持された１または２以上のメタデータは，検索エンジンに参照され，該当するメタデータが付された掲示情報が検索結果として表示される。また，上記メタデータは，他のアプリケーションの要求に応じて出力される。例えば，カレンダーを作成するアプリケーションからは，日付に関するメタデータのみが呼び出され，カレンダー上にメタデータに関するイベントがその対応する日に表示される。出力形式としては，上述したＲＤＦやＯＷＬが挙げられる。

また，辞書保持部３０２，語彙体系保持部３０６，メタデータ保持部３１２は，ＲＡＭ，Ｅ^２ＰＲＯＭ，不揮発性ＲＡＭ，フラッシュメモリ，カードメモリ，ＵＳＢメモリ，ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ），その他の記憶媒体で構成され，辞書保持部３０２と語彙体系保持部３０６とメタデータ保持部３１２とが一体のＨＤＤで構成されるとしてもよい。

また，掲示情報取得部３００，単語抽出部３０４，候補出力部３０８，メタデータ生成部３１０等は，コンピュータ内におけるモジュールとして形成されるとしても良く，その場合，メタデータ付与支援装置２３０を構成する中央処理装置（ＣＰＵ），プログラムが記憶されるメモリ，および各入出力回路によって各機能が遂行されるとしてもよい。

以上，説明したように，上述したメタデータ付与支援装置２３０によって，公開されている掲示情報３５０に，その掲示情報３５０の記述内容を特徴付けるメタデータ３６０を付与することができる。メタデータ３６０は，その掲示情報を表す［タイプ］としてのキーワードに［属性］や［属性値］が付されているので，掲示情報３５０をより一層特徴付けることができ，検索対象の絞り込みが容易になる。また，上記［属性値］は，掲示情報３５０自体から抽出しているので，ユーザに［属性値］を選択させるという簡単な処理のみでメタデータ３６０を生成することが可能となる。以下に，かかるメタデータ付与支援装置２３０を利用してメタデータを付与する方法を述べる。

（メタデータ付与支援方法）
図６は，第１の実施形態におけるメタデータ付与支援方法の処理の流れを示したフローチャートであり，以下，図５の構成と併せて処理の流れについて説明する。

先ず，メタデータ付与支援装置２３０の掲示情報取得部３００は，通信網２００を介して，ＨＴＴＰプロトコルにより掲示情報３５０を取得する（Ｓ４００）。そして，単語抽出部３０４は，辞書３５２を用いて，文書を特定するのに不要なタグ等を削除し，掲示情報３５０に含まれる文書を形態素解析や構文解析により形態素に分解し，掲示情報３５０を表すキーワードと，該キーワードの［属性値］（例えば，人名，地名等の固有名詞）と成りうる単語とを抽出する（Ｓ４０２）。

続いて，候補出力部３０８は，語彙体系３５４の関連付けに従い，単語抽出ステップ（Ｓ４０２）で抽出されたキーワードの候補と，該キーワードの属性値となるべき，単語抽出部３０４で抽出された単語の候補とをリスト化し，その候補リストをメニュー形式で表すＷｅｂ文書を作成する（Ｓ４０４）。そして，そのＷｅｂ文書をユーザの有する端末のモニタ，もしくは当該メタデータ付与支援装置２３０のモニタ３５６に出力（表示）する（Ｓ４０６）。このときの表示形式はメニュー形式に限定されず，様々な選択形式を適用することができる。

次に，メタデータ生成部３１０は，ユーザが選択した単語を［属性値］として設定し，上記キーワードおよび［属性］と対，即ち，［タイプ］−［属性］−［属性値］の組にして，メタデータ３６０を生成する（Ｓ４０８）。最後に，メタデータ保持部３１２は，メタデータ生成部３１０によって生成されたメタデータ３６０を他の端末装置２２０から参照できる形で保存する（Ｓ４１０）。

また，コンピュータに，上述のメタデータ付与支援方法を遂行させるプログラムや，そのプログラムを記憶した記憶媒体も提供される。

第１の実施形態におけるメタデータ付与支援装置およびメタデータ付与支援方法によると，メタデータ付与対象となる掲示情報の文書を解析し，単純な「キーワード」だけでなく，その［属性］および［属性値］をも提示し，適切な［属性値］をユーザに選択させることによって，キーワードもしくは掲示情報自体の意味が限定され，例え掲示情報が異義語を含む場合であっても，その掲示情報を検出することなく，より正確な検索が可能となる。

また，掲示情報を検出する側においても，キーワードに付随して［属性］および［属性値］を指定することにより，キーワードが異義語を含んでいたとしても意図している掲示情報を検出することが容易となる。

例えば，ユーザが，東京展示場で開催されている「イベント」が何であるかを検索したい場合，単に「イベント」とキーワードを入力するだけでなく，「イベント」（［タイプ］）の［属性］として「開催地」を選択し，さらに［属性値］として「東京展示場」を入力する。すると，「イベント」−「開催地」−「東京展示場」のメタデータで検索が行われ，検索結果として「イベント」としての「ユビキタス展示会」を容易に得ることができる（図３参照）。

また，ユーザが「今開催中のイベント」と文書で検索した場合，検索エンジンは，かかる文書を解析して「今」という単語から現在の日付「１月１日」を導出し，「開催日」（［属性］）の［属性値］に「１月１日」を含む「イベント」（［タイプ］）を検索する。その結果，「開催日」が「２００６年１月１日〜１月１０日」である「イベント」の「ユビキタス展示会」が得られることとなる（図３参照）。

（第２の実施形態：メタデータ付与支援装置）
第１の実施形態においては，辞書３５２や語彙体系３５４は，単一のものとして表されている。しかし，当該掲示情報が利用される分野によっては，同義語の範囲が異なったり，語彙の上位下位概念が異なったりする場合がある。例えば，「モデル」という単語は，製造メーカにおいて，模型，ひな形等の意味で利用されるが，ファッション業界では，ファッションモデルといった意味で利用されている。

以下に示す第２の実施形態においては，掲示情報にメタデータを付与する際，付与目的に応じて分野を区別し，その分野毎の辞書３５２や語彙体系３５４を選択し，このような付与目的の観点から当該分野においては重要と考えられる単語を抽出することによって，より容易にかつより掲示情報に相応しいメタデータを生成することが可能となる。

第２の実施形態における分野は，例えば，「スポーツ」，「料理」，「学業」といったカテゴリ，その中の「野球」，「サッカー」といった競技，また，「ビジネス」，「趣味」といった目的等，様々に区別され得る。

図７は，第２の実施形態におけるメタデータ付与支援装置５００の概略的な機能を示した機能ブロック図である。かかるメタデータ付与支援装置５００は，掲示情報取得部３００と，分野選択部５１０と，辞書保持部３０２と，単語抽出部３０４と，語彙体系保持部３０６と，候補出力部３０８と，メタデータ生成部３１０と，メタデータ保持部３１２とを含んで構成される。

第１の実施形態における構成要素として既に述べた掲示情報取得部３００と，単語抽出部３０４と，候補出力部３０８と，メタデータ生成部３１０と，メタデータ保持部３１２とは，実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する分野選択部５１０と，辞書保持部３０２と，語彙体系保持部３０６とを主に説明する。

上記分野選択部５１０は，掲示情報取得部３００が取得した掲示情報に応じて，選択可能な分野を導出し，ユーザに所望の分野を選択させる。また，掲示情報を解析すること無しに，ユーザに特定の分野を入力させることもできる。

上記辞書保持部３０２は，形態素や接辞，接続情報，文法情報，同義語等の単語認識に関する分野毎の辞書３５２が複数保持され，単語抽出部３０４は，分野選択部５１０によって選択させた分野の辞書３５２を参照し，掲示情報３５０を表すキーワードと該キーワードの［属性値］（例えば，人名，地名等の固有名詞）を表しうる単語とを抽出する。

上記語彙体系保持部３０６は，分野毎の語彙体系３５４を複数保持し，候補出力部３０８は，分野選択部５１０によって選択させた分野の語彙体系３５４に従って，キーワードと，キーワードの［属性値］となるべき，単語抽出部３０４で抽出された単語の候補とを出力（表示）する。

上記語彙体系３５４は，分野やカテゴリ毎にその語彙の体系が相違する場合がある。このような場合，その分野毎の語彙体系を適用した方がより精度の高いメタデータ３６０を生成しうる。かかる構成では，メタデータ３６０を付与するユーザに所望の分野を選択させ，その分野の語彙体系３５４を利用することによって，その分野に特化した語彙を抽出でき，検索に適したメタデータ３６０を生成することが可能となる。

続いて，ユーザの所望する分野を，ユーザに選択させる代わりに，ユーザの操作履歴によって推定する構成を説明する。

図８は，第２の実施形態の他の例におけるメタデータ付与支援装置５００の概略的な機能を示した機能ブロック図である。かかるメタデータ付与支援装置５００は，掲示情報取得部３００と，所望分野推定部５２０と，辞書保持部３０２と，単語抽出部３０４と，語彙体系保持部３０６と，候補出力部３０８と，メタデータ生成部３１０と，メタデータ保持部３１２とを含んで構成される。

第１の実施形態における構成要素として既に述べた掲示情報取得部３００と，単語抽出部３０４と，候補出力部３０８と，メタデータ生成部３１０と，メタデータ保持部３１２とは，実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する所望分野推定部５２０と，辞書保持部３０２と，語彙体系保持部３０６とを主に説明する。

上記所望分野推定部５２０は，ユーザの当該メタデータ付与支援装置５００への操作履歴，例えば，過去において参照した掲示情報の履歴，アクセス数の多い掲示情報の分野や指定される回数の多い分野からユーザの所望する分野を推定する。

上記辞書保持部３０２は，分野毎の辞書３５２が複数保持され，単語抽出部３０４は，所望分野推定部５２０によって推定させた分野の辞書３５２を参照し，掲示情報３５０を表すキーワードと該キーワードの［属性値］（例えば，人名，地名等の固有名詞）を表しうる単語とを抽出する。

上記語彙体系保持部３０６は，分野毎の語彙体系３５４を複数保持し，候補出力部３０８は，所望分野推定部５２０によって推定させた分野の語彙体系３５４に従って，キーワードと，キーワードの［属性値］となるべき，単語抽出部３０４で抽出された単語の候補とを出力（表示）する。

かかる構成では，ユーザの当該メタデータ付与支援装置５００への操作履歴を保持し，アクセス数の多い掲示情報３５０の分野や指定される回数の多い分野を推定し，その推定された分野の語彙体系３５４を利用することによって，その分野に特化した語彙を抽出でき，検索に適したメタデータ３６０を生成することが可能となる。

続いて，上記分野を，ユーザの操作履歴によって推定する代わりに，単語抽出部３０４により抽出された単語に基づいて，メタデータ付与支援装置５００側で推定する構成を説明する。

図９は，第２の実施形態の他の例におけるメタデータ付与支援装置５００の概略的な機能を示した機能ブロック図である。かかるメタデータ付与支援装置５００は，掲示情報取得部３００と，辞書保持部３０２と，単語抽出部３０４と，掲示分野推定部５３０と，語彙体系保持部３０６と，候補出力部３０８と，メタデータ生成部３１０と，メタデータ保持部３１２とを含んで構成される。

第１の実施形態における構成要素として既に述べた掲示情報取得部３００と，辞書保持部３０２と，単語抽出部３０４と，候補出力部３０８と，メタデータ生成部３１０と，メタデータ保持部３１２とは，実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する掲示分野推定部５３０と，語彙体系保持部３０６とを主に説明する。

上記掲示分野推定部５３０は，単語抽出部３０４が抽出した単語に基づいて，掲示情報が属する分野を推定する。

上記語彙体系保持部３０６は，分野毎の語彙体系３５４を複数保持し，候補出力部３０８は，掲示分野推定部５３０によって推定させた分野の語彙体系３５４に従って，キーワードと，キーワードの［属性値］となるべき，単語抽出部３０４で抽出された単語の候補とを出力（表示）する。

かかる構成では，掲示情報から抽出された１または２以上の単語から当該掲示情報の分野を自動的に推定し，その推定された分野の語彙体系３５４を利用することによって，その分野に特化した語彙を抽出でき，検索に適したメタデータ３６０を生成することが可能となる。

上記第２の実施形態によると，掲示情報を検索する上での分野を選択することにより，異義語による誤検出，所謂「誤爆」を削減することができ，不要な候補を検出することが少なくなるため，所望の掲示情報がより一層検出され易くなる。また，分野毎に同義語の定義や代表する単語が異なるため，掲示情報の原文では同一語句であってもメタデータの段階で異なる語句として表現され，さらに誤爆を回避することができる効果がある。

（第３の実施形態：メタデータ付与支援装置）
第３の実施形態におけるメタデータ付与支援装置は，ユーザによるメタデータ３６０の付与にインセンティブを与えて，メタデータ３６０の付与の促進を図り，ひいてはメタデータ３６０が付与された掲示情報の数を増大させる。また，このような付与されたメタデータを用いることにより，プログラム等が自動的に情報の内容を解釈して何かしらの処理を行うことが可能な掲示情報が増大することも期待できる。

図１０は，第３の実施形態におけるメタデータ付与支援装置６００の概略的な機能を示した機能ブロック図である。かかるメタデータ付与支援装置６００は，掲示情報取得部３００と，辞書保持部３０２と，単語抽出部３０４と，語彙体系保持部３０６と，候補出力部３０８と，メタデータ生成部３１０と，メタデータ保持部３１２と，条件保持部６１０と，追加通知部６１２とを含んで構成される。

第１の実施形態における構成要素として既に述べた掲示情報取得部３００と，辞書保持部３０２と，単語抽出部３０４と，語彙体系保持部３０６と，候補出力部３０８と，メタデータ生成部３１０と，メタデータ保持部３１２とは，実質的に機能が同一なので重複説明を省略し，ここでは，構成が相違する条件保持部６１０と，追加通知部６１２とを主に説明する。

上記条件保持部６１０は，ユーザの所望する分野もしくはメタデータの条件を保持する。ユーザがメタデータ付与支援装置６００に対して，特定のメタデータ，例えば「イベント」−「開催地」−「東京展示場」を，ユーザを特定するＩＤ等やユーザへの通知先と合わせて登録する。かかる登録は，メタデータを列挙して行われてもよいし，［タイプ］−［属性］のみ，［タイプ］のみ，分野のみによって行うとしても良く，［タイプ］，［属性］，［属性値］の上位概念，例えば，「スキー」および「スノーボード」を合わせて「ウィンタースポーツ」として行ってもよい。さらに，分野，［タイプ］，［属性］，［属性値］何れかの論理和や論理積をとって条件とすることも可能である。

また，ユーザが任意の掲示情報に対してメタデータを付与したとき，メタデータ付与支援装置６００が自動的に付与されたメタデータを，メタデータの条件として条件保持部６１０に登録するとしてもよい。通常，ユーザは興味ある掲示情報に対してメタデータを付与する。上記の構成において，ユーザは，メタデータを付与すると同時に，興味あるメタデータを条件保持部６１０に登録することができる。

上記追加通知部６１２は，条件保持部６１０に保持された条件を満たすメタデータが，他のユーザによってメタデータ保持部に追加された場合，上記登録されているユーザにその旨を通知する。例えば，上記の「イベント」−「開催地」−「東京展示場」のメタデータが，特定のユーザの条件として条件保持部６１０に登録されている場合に，他のユーザが同じメタデータを掲示情報に付与すると，その旨を，メタデータを登録しているユーザに通知し，ユーザの所望する掲示情報の登録があったことを伝達して，そのユーザに掲示情報の閲覧を勧める。かかる通知は，キーワードとその掲示情報を示すＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）とを含むとしてもよい。

以下に，かかるメタデータ付与支援装置６００を利用してメタデータを付与する方法を述べる。

（メタデータ付与支援方法）
図１１は，第３の実施形態におけるメタデータ付与支援方法の処理の流れを示したフローチャートであり，以下，図１０の構成と併せて処理の流れについて説明する。

当該メタデータ付与支援方法の前提として，条件保持部６１０により，ユーザの所望する分野もしくはメタデータの条件が登録されているものとする。

先ず，メタデータ付与支援装置６００の掲示情報取得部３００は，通信網２００を介して，ＨＴＴＰプロトコルにより掲示情報３５０を取得する（Ｓ７００）。そして，単語抽出部３０４は，文書を特定するのに不要なタグ等を削除し，掲示情報３５０に含まれる文書を形態素解析や構文解析により形態素に分解し，掲示情報３５０を特定するキーワードと，辞書３５２に定義された，該キーワードの［属性値］（例えば，人名，地名等の固有名詞）を表しうる単語とを抽出する（Ｓ７０２）。

続いて，候補出力部３０８は，語彙体系３５４の関連付けに従い，単語抽出ステップ（Ｓ７０２）で抽出されたキーワードの候補と，該キーワードの属性値となるべき，単語抽出部３０４で抽出された単語の候補とをリスト化し，その候補リストをメニュー形式で表すＷｅｂ文書を作成する（Ｓ７０４）。そして，そのＷｅｂ文書をユーザの有する端末のモニタ，もしくは当該メタデータ付与支援装置２３０のモニタ３５６に出力（表示）する（Ｓ７０６）。このときの表示形式はメニュー形式に限定されず，様々な選択形式を適用することができる。

次に，メタデータ生成部３１０は，ユーザが選択した単語を［属性値］として設定し，上記キーワードおよび［属性］と対，即ち，［タイプ］−［属性］−［属性値］の組にして，メタデータ３６０を生成する（Ｓ７０８）。そして，メタデータ保持部３１２は，メタデータ生成部３１０によって生成されたメタデータ３６０を他の端末装置２２０から参照できる形で保存する（Ｓ７１０）。

続いて，追加通知部６１２は，メタデータ生成部３１０によって生成されたメタデータを，条件保持部６１０に他のユーザが登録したメタデータの条件と比較する（Ｓ７１２）。この比較は，メタデータの条件に応じて行われ，単にメタデータが列挙されている場合は，そのメタデータとの完全一致を判断し，上位概念や論理計算を伴う場合はその演算も含んで判断される。上記比較した結果，同じメタデータが存在すれば，そのメタデータを登録しているユーザにその旨通知する（Ｓ７１４）。

また，コンピュータに，上述のメタデータ付与支援方法を遂行させるプログラムや，そのプログラムを記憶した記憶媒体も提供される。

以上，説明したように，ユーザは，所望する分野やメタデータを指定（登録）することによって，その指定した分野やメタデータが他のユーザによって掲示情報に付与された場合，そのような掲示情報が追加された旨，及び／又はその追加された掲示情報自体を得ることができる。各ユーザは，自分の関心が高い分野について，他のユーザからの独自かつ新規に公表された情報の情報提供を受けるため，また，他のユーザに情報を提供するため，率先して当該メタデータ付与支援装置を利用することとなり，ひいては掲示情報のメタデータ付与化が促進される。このように多くの掲示情報にメタデータが付与されることで，システム全体の効用が増し，ユーザにとってより使いやすいシステムの構築がなされる。

以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば，上記実施形態においては，掲示情報の作成者とメタデータの付与者とを別人として表しているが，かかる場合に限られず，例えば，資源情報サーバとメタデータ付与支援装置とを一体に形成し，掲示情報を作成した時に併せてメタデータを付与することもできる。

また，上記実施形態においては，メタデータを保持するメタデータ保持部をメタデータ付与支援装置内に設けているが，別体に設けるとしても良く，また，複数のメタデータＤＢを設けて，定期的にメタデータの同期をとるように構成することも可能である。

また，上記実施形態においては，単語抽出部において不要なタグを削除しているが，逆にこのタグを利用して，特定のタグ内にある単語を特定の条件で抽出するようにすることもできる。例えば，ＨＴＭＬやＸＭＬのヘッダタグを優先的にキーワードとして取り扱うことも可能である。

また，上記実施形態においては，理解を容易にするため，インターネット上の掲示情報に限定して説明しているが，かかる場合に限られず，対応する文書が存在するＷｅｂサービスや，その他の電子的なドキュメントに適用することもできる。また，無体物でない例えば物品であっても，その物品を説明する文書および位置情報を利用するサービスで，必要な条件を満足する物品を検索するシステムにも適用可能である。

また，対象となる掲示情報は，日本語に限られず，本発明は，アルファベットやハングル等様々な言語に対応することができる。

さらに，上記実施形態においては，分野毎の複数の語彙体系を同階層に配しているが，分野を階層的に表すこともできる。例えば，「スポーツ」という分野の語彙体系の下の階層に「野球」の語彙体系を配置することが考えられる。このとき，状況に応じて，適用範囲を制限することも可能である。

また，上記の実施形態においては，検索エンジンを例に挙げて各構成を説明したが，オントロジや語彙体系の考え方は他のアプリケーションにも適応可能であり，例えば，電子カレンダー，スケジューラ等のリンク付けにも使用することができる。例えば，イベント等の掲示情報に対するメタデータの［属性］として開催日等がある場合，カレンダーやスケジューラ等において，該当日に関連するイベントの情報を表示することにより，外部の情報と効率よく連携して，該情報を取り込むことができる。また，該メタデータを解釈し得る入出力機構をアプリケーション側に持たせることで，そのテーマや分野の属性を用い，興味ある分野のイベント情報だけを表示するアプリケーションを構成する等，様々な処理が容易に実行できる。

なお，本明細書のメタデータ付与支援方法における各工程は，必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく，並列的あるいは個別に実行される処理（例えば，並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むとしてもよい。

語彙体系の一例を示した説明図である。 掲示情報中の文書の一例を示したテキスト図である。 図１に示した語彙体系に基づいて設定したメタデータの例を示した説明図である。 情報収集システムの概略を説明したブロック図である。 第１の実施形態におけるメタデータ付与支援装置の概略的な機能を示した機能ブロック図である。 第１の実施形態におけるメタデータ付与支援方法の処理の流れを示したフローチャートである。 第２の実施形態におけるメタデータ付与支援装置の概略的な機能を示した機能ブロック図である。 第２の実施形態の他の例におけるメタデータ付与支援装置の概略的な機能を示した機能ブロック図である。 第２の実施形態の他の例におけるメタデータ付与支援装置の概略的な機能を示した機能ブロック図である。 第３の実施形態におけるメタデータ付与支援装置の概略的な機能を示した機能ブロック図である。 第３の実施形態におけるメタデータ付与支援方法の処理の流れを示したフローチャートである。

符号の説明

２３０，５００，６００ メタデータ付与支援装置
３０４ 単語抽出部
３０６ 語彙体系保持部
３０８ 候補出力部
３１０ メタデータ生成部
３１２ メタデータ保持部
３５４ 語彙体系
５１０ 分野選択部
５２０ 所望分野推定部
５３０ 掲示分野推定部
６１０ 条件保持部
６１２ 追加通知部

Claims (7)

1. 通信網に接続され，
   掲示情報に含まれる文書から自然言語解析により単語を抽出する単語抽出部と；
   オントロジに基づく語彙体系を保持する語彙体系保持部と；
   前記語彙体系に定義された関連付けに従い，キーワードと，該キーワードの属性値となるべき，前記単語抽出部で抽出された単語の候補とを出力する候補出力部と；
   前記キーワード，属性，前記候補からユーザが選択した単語を対にしたメタデータを生成するメタデータ生成部と；
   前記生成されたメタデータを保持するメタデータ保持部と；
   を備えることを特徴とする，情報収集装置。
2. ユーザに所望の分野を選択させる分野選択部をさらに含み，
   前記語彙体系保持部は，分野毎に設けられた複数の語彙体系を含み，
   前記候補出力部は，前記分野選択部によりユーザが選択した分野の語彙体系に従い，属性値の候補を出力することを特徴とする，請求項１に記載の情報収集装置。
3. ユーザの当該情報収集装置への操作履歴からユーザの所望する分野を推定する所望分野推定部をさらに含み，
   前記語彙体系保持部は，分野毎に設けられた複数の語彙体系を含み，
   前記候補出力部は，前記推定された分野の語彙体系に従い，属性値の候補を出力することを特徴とする，請求項１に記載の情報収集装置。
4. 前記単語抽出部により抽出された単語に基づいて，前記掲示情報が属する分野を推定する掲示分野推定部をさらに含み，
   前記語彙体系保持部は，分野毎に設けられた複数の語彙体系を含み，
   前記候補出力部は，前記推定された分野の語彙体系に従い，属性値の候補を出力することを特徴とする，請求項１に記載の情報収集装置。
5. ユーザの所望するメタデータの条件を保持する条件保持部と；
   前記条件を満たすメタデータが，他のユーザによってメタデータ保持部に追加された場合，前記ユーザにその旨通知する追加通知部と；
   をさらに備えることを特徴とする，請求項１〜４のいずれかに記載の情報収集装置。
6. 掲示情報に含まれる文書から自然言語解析により単語を抽出する単語抽出ステップと；
   オントロジに基づく語彙体系に定義された関連付けに従い，キーワードと，該キーワードの属性値となるべき，前記単語抽出ステップにより抽出された単語の候補とを出力する候補出力ステップと；
   前記キーワード，属性，前記候補からユーザが選択した単語を対にしたメタデータを生成するメタデータ生成ステップと；
   前記生成されたメタデータを保持するメタデータ保持ステップと；
   を含むことを特徴とする，情報収集方法。
7. コンピュータに，
   掲示情報に含まれる文書から自然言語解析により単語を抽出する単語抽出ステップと；
   オントロジに基づく語彙体系に定義された関連付けに従い，キーワードと，該キーワードの属性値となるべき，前記単語抽出ステップにより抽出された単語の候補とを出力する候補出力ステップと；
   前記キーワード，属性，前記候補からユーザが選択した単語を対にしたメタデータを生成するメタデータ生成ステップと；
   前記生成されたメタデータを保持するメタデータ保持ステップと；
   を実行させることを特徴とする，プログラム。

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