JP2008176721A - コンピュータネットワーク上の電子文書の重要度を、当該電子文書に関係付けられた他の電子文書の当該電子文書に対する批評に基づいて、計算するためのコンピュータ装置、コンピュータプログラム及び方法 - Google Patents
コンピュータネットワーク上の電子文書の重要度を、当該電子文書に関係付けられた他の電子文書の当該電子文書に対する批評に基づいて、計算するためのコンピュータ装置、コンピュータプログラム及び方法 Download PDFInfo
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Abstract
【課題】 ディスカッションスレッド内で、ユーザーの関心に合致する重要度の高い発言を含むメッセージを、自動的に検索できるようにすること。
【解決手段】 各メッセージの内容に、予め登録された賛成、反対、批判、同意等を表現する語句が含まれている度合いを数値化する。賛同的、同意的な語句を含むメッセージによる返答を受けているメッセージに正のポイントを付与し、批判、反対を表す語句を含むメッセージによる返答を受けているメッセージには負のポイントを付与する。ユーザーの関心に沿う語句を含むメッセージにも正のポイントを付与する。これらポイントの総合により、各メッセージの総合重要度を計算し、総合重要度の高いメッセージがユーザーの関心に合致するものと判断する。
【選択図】 図７
Description
本発明は、コンピュータネットワーク上の電子文書の重要度を計算するためのコンピュータ装置、コンピュータプログラム及び方法に関し、特に、重要度の計算の対象となる第１の電子文書に関係付けられた、他の第２の電子文書に含まれる、当該第１の電子文書に対する批評に基づいて、当該第１の電子文書の重要度を計算するための装置、コンピュータプログラム及び方法に関する。
ネットワーク上に分散する数多くのディスカッションスレッド、ウェブページ、ブログ等に含まれる電子文書の中から、ネットワークユーザーの関心事を短時間かつ高精度で探し出すための技術が種々開発されてきた。ユーザーの関心事に一致する電子文書は、そのユーザーにとっての重要度が高い電子文書である。
コンピュータネットワーク上のウェブページの重要度を自動的に判定する技術の一つとして、GoogleのPageRankが良く知られている。その詳細は、Lawrence Page, Sergey Brin, Rajeev Motwani, Terry Winograd, “ThePageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web”, 1998”に記載されている。
PageRankは要するに、数多くの良質なウェブページからリンクされているウェブページは、依然良質なウェブページであるという再帰的関係をもとに、ネットワーク上の一群のウェブページの重要度を判定する技術である。具体的には、被リンク数、推奨度の高いウェブページからのリンクの存在、リンク元ページでのリンク数が、ウェブページの重要度を計算するための基礎とされる。
すなわち、PageRankは、ウェブページ間のリンクに基づいて、各ウェブページの相対的重要度を計算するための技術である。
ウェブページの内容を解析し、その内容に含まれる、他のウェブページに対する批評に基づいて、当該他のウェブページの重要度を計算することはPageRankには含まれない。
コンピュータネットワーク上のウェブページの重要度を自動的に判定する技術の一つとして、GoogleのPageRankが良く知られている。その詳細は、Lawrence Page, Sergey Brin, Rajeev Motwani, Terry Winograd, “ThePageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web”, 1998”に記載されている。
PageRankは要するに、数多くの良質なウェブページからリンクされているウェブページは、依然良質なウェブページであるという再帰的関係をもとに、ネットワーク上の一群のウェブページの重要度を判定する技術である。具体的には、被リンク数、推奨度の高いウェブページからのリンクの存在、リンク元ページでのリンク数が、ウェブページの重要度を計算するための基礎とされる。
すなわち、PageRankは、ウェブページ間のリンクに基づいて、各ウェブページの相対的重要度を計算するための技術である。
ウェブページの内容を解析し、その内容に含まれる、他のウェブページに対する批評に基づいて、当該他のウェブページの重要度を計算することはPageRankには含まれない。
また、近年、ソーシャル・ネットワーキングサービス、ブログ等に代表される、コンシューマー・ジェネレイテッド・メディアにおいて、投稿やディスカッションを分析し、コンシューマーの潜在的なニーズや価値観を特定し、商品開発やマーケティングに役立てる試みがなされている。
“Influence Diffusion Model in Text-BasedCommunication” 人工知能学会論文誌第１７巻３号ＳＰ−Ｂ（２００２年）、第２５９頁乃至第２６７ページは、電子掲示板内の特定のコメントが、そのコメントに対する以後の返信の中で、どの程度引用されているかを、テキスト解析により計量し、その特定のコメントが他のコメントに及ぼす影響度を計算することを開示している。
“Mining and Summarizing Conversation Data on Electrical Message Boards” 人工知能学会第１６回年会（２００２）は、電子掲示板の各投稿につき、（１）返信先の投稿中の話をどれくらい承継しているか、（２）新規な語をどれくらい用いているか、（３）新情報である話がどれぐらい後の投稿で旧情報として用いられているかの３つの指標に基づいて、投稿の重要度を計算することが開示されている。
しかし、これらの文献には、各投稿内容に含まれる、他の投稿内容に対する批評、例えば、賛同的或いは非賛同的等を含む、批評を分析し、各投稿内容の重要度を求めることは記載されていない。
“Influence Diffusion Model in Text-BasedCommunication” 人工知能学会論文誌第１７巻３号ＳＰ−Ｂ（２００２年）、第２５９頁乃至第２６７ページは、電子掲示板内の特定のコメントが、そのコメントに対する以後の返信の中で、どの程度引用されているかを、テキスト解析により計量し、その特定のコメントが他のコメントに及ぼす影響度を計算することを開示している。
“Mining and Summarizing Conversation Data on Electrical Message Boards” 人工知能学会第１６回年会（２００２）は、電子掲示板の各投稿につき、（１）返信先の投稿中の話をどれくらい承継しているか、（２）新規な語をどれくらい用いているか、（３）新情報である話がどれぐらい後の投稿で旧情報として用いられているかの３つの指標に基づいて、投稿の重要度を計算することが開示されている。
しかし、これらの文献には、各投稿内容に含まれる、他の投稿内容に対する批評、例えば、賛同的或いは非賛同的等を含む、批評を分析し、各投稿内容の重要度を求めることは記載されていない。
友部博教、長尾確、「ディスカッションマイニング：議事録集合からの知識発見」、情報処理学会第６７回全国大会（２００５年）は、議事録集合において、重要発言からリンクがある発言や、重要発言にリンクしている発言は重要との考えに基づき、活性伝播を用いて発言の重要度を計算することを開示する。
すなわち、当該文献は、議事録をネットワーク構成の側面から解析することを開示するものであり、個々の発言内容を解析し、発言の重要度を計算するものではない。
すなわち、当該文献は、議事録をネットワーク構成の側面から解析することを開示するものであり、個々の発言内容を解析し、発言の重要度を計算するものではない。
“ホームページ上の`評判`を瞬時に分析”、日本アイ・ビー・エム（株）、２００４年７月２６日、に開示される評判分析ソリューションは、IBM(登録商標) TAKMI(Text Analysis and Knowledge Mining)を応用し、企業に寄せられる顧客のコメントを瞬時に、「好意」と「非好意」に分類する技術に関するものである。
しかしながら、この技術には、ネットワーク上のディスカッションスレッドに含まれる個々のメッセージの重要度を計算することは含まれない。それゆえ、当該メッセージに応答する別のスレッドの内容の分析に基づいて、当該メッセージの重要度を計算することは開示も示唆もされていない。
Lawrence Page, Sergey Brin, Rajeev Motwani, Terry Winograd, "The PageRank Citation Ranking: Bringing Orderto the Web", 1998 "Influence Diffusion Model in Text-BasedCommunication" 人工知能学会論文誌第１７巻３号ＳＰ−Ｂ（２００２年）、第２５９頁乃至第２６７ページ "Mining and Summarizing Conversation Data on Electrical Message Boards" 人工知能学会第１６回年会（２００２） 友部博教、長尾確、「ディスカッションマイニング：議事録集合からの知識発見」、情報処理学会第６７回全国大会（２００５年） 「ホームページ上の"評判"を瞬時に分析」、日本アイ・ビー・エム（株）、２００４年７月２６日
しかしながら、この技術には、ネットワーク上のディスカッションスレッドに含まれる個々のメッセージの重要度を計算することは含まれない。それゆえ、当該メッセージに応答する別のスレッドの内容の分析に基づいて、当該メッセージの重要度を計算することは開示も示唆もされていない。
Lawrence Page, Sergey Brin, Rajeev Motwani, Terry Winograd, "The PageRank Citation Ranking: Bringing Orderto the Web", 1998 "Influence Diffusion Model in Text-BasedCommunication" 人工知能学会論文誌第１７巻３号ＳＰ−Ｂ（２００２年）、第２５９頁乃至第２６７ページ "Mining and Summarizing Conversation Data on Electrical Message Boards" 人工知能学会第１６回年会（２００２） 友部博教、長尾確、「ディスカッションマイニング：議事録集合からの知識発見」、情報処理学会第６７回全国大会（２００５年） 「ホームページ上の"評判"を瞬時に分析」、日本アイ・ビー・エム（株）、２００４年７月２６日
以上述べた通り、従来の技術によれば、コンピュータネットワーク上のディスカッションスレッドのような、メッセージに対する更なる返信メッセージの連鎖において、各メッセージの内容を分析し、他のメッセージに対する批評、例えば批判的であるか（負の批評）、賛同的であるか（正の批評）等、に基づいて、各メッセージの重要度を自動的に求めることはできない。
本発明によれば、記憶装置内に記憶された、(i) 複数の電子文書であって、他の電子文書から参照を受けることのない開始端電子文書から、参照先を有さない終端電子文書まで、参照・被参照の関係を通じて連鎖する、当該複数の電子文書と、(ii) 当該参照・非参照の関係情報と、(iii)重要語句と、(iv) 返答係数決定語句、例えば、賛成語句と、非賛成語句若しくは話題転換語句など、に基づいて、個々の当該電子文書の総合重要度を算出する、コンピュータプログラムが提供される。
当該コンピュータプログラムは、コンピュータを、
(a) 当該複数の電子文書のうちの所与の電子文書の固有重要度を、当該重要語句と当該所与の電子文書に含まれる語句との類似度に基づいて算出する手段と、
(b) 当該参照・被参照の関係情報に基づいて、当該所与の電子文書を参照する、少なくとも一つの第２の電子文書を特定する手段と、
(c) 当該第２の電子文書内に含まれる語句と、当該返答係数決定語句との類似度、のうちの少なくとも１つの類似度に基づいて、当該第１の電子文書に対する返答係数を算出する手段と、
(d) 当該所与の電子文書の総合重要度を、当該所与の電子文書の固有重要度、当該返答係数及び当該第２の電子文書の総合重要度、とに基づいて算出する手段と、
(e) 当該複数の電子文書個々の総合重要度を算出する手段であって、当該手段(a)乃至(d)を、当該複数の電子文書の各々の組に対して作用させて、当該電子文書個々の総合重要度を算出する手段、
として動作させる当該コンピュータプログラムである。
(a) 当該複数の電子文書のうちの所与の電子文書の固有重要度を、当該重要語句と当該所与の電子文書に含まれる語句との類似度に基づいて算出する手段と、
(b) 当該参照・被参照の関係情報に基づいて、当該所与の電子文書を参照する、少なくとも一つの第２の電子文書を特定する手段と、
(c) 当該第２の電子文書内に含まれる語句と、当該返答係数決定語句との類似度、のうちの少なくとも１つの類似度に基づいて、当該第１の電子文書に対する返答係数を算出する手段と、
(d) 当該所与の電子文書の総合重要度を、当該所与の電子文書の固有重要度、当該返答係数及び当該第２の電子文書の総合重要度、とに基づいて算出する手段と、
(e) 当該複数の電子文書個々の総合重要度を算出する手段であって、当該手段(a)乃至(d)を、当該複数の電子文書の各々の組に対して作用させて、当該電子文書個々の総合重要度を算出する手段、
として動作させる当該コンピュータプログラムである。
従って、高い重要度を持ち、かつ高い返答係数を持つ他の電子文書から参照される、電子文書の総合重要度は高い。更に、当該参照を受ける電子文書自身の重要度が高い程、その電子文書の総合重要度は高くなる。
上記コンピュータプログラムにおいて、前記複数の電子文書個々の総合重要度を算出する手段は、当該手段(a)乃至(d)を、当該開始端電子文書と当該開始端が参照する電子文書の組から開始して、連鎖する電子文書の各々の組に対して、当該連鎖に沿い、当該終端電子文書方向に、順次作用させて、当該電子文書個々の総合重要度を算出することが好ましい。参照を受ける電子文書の重要度は、その電子文書を参照する電子文書の重要度に依存するからである。
また、当該コンピュータプログラムにおいて、当該所与の電子文書の総合重要度を算出する手段は、更に、当該返答係数及び当該他の電子文書の総合重要度のそれぞれに、予め定められた重み付けをなした値と、当該所与の電子文書の固有重要度とに基づいて、当該所与の電子文書の総合重要度を算出しても良い。
具体的には、当該重み付け係数として、０より大きい１未満の数を採用することが好ましい。
本発明によるコンピュータプログラムによれば、個々の電子文書の総合重要度は、第１の電子文書を参照先とする他の第２の電子文書の総合重要度と返答係数に依存し、当該第２の電子文書の総合重要度は、更に、それを参照する更に他の第３の電子文書の総合重要度と返答係数に依存して算出される。
即ち、第１の電子文書の総合重要度には、第２及び第３の電子文書の総合重要度と返答係数が反映されている。
従って、上記重み付けを成すことにより、第２の電子文書の総合重要度と返答係数が、第３の電子文書の総合重要度と返答係数に比べて、第１の電子文書の総合重要度に対する貢献度が大きくなる。
具体的には、当該重み付け係数として、０より大きい１未満の数を採用することが好ましい。
本発明によるコンピュータプログラムによれば、個々の電子文書の総合重要度は、第１の電子文書を参照先とする他の第２の電子文書の総合重要度と返答係数に依存し、当該第２の電子文書の総合重要度は、更に、それを参照する更に他の第３の電子文書の総合重要度と返答係数に依存して算出される。
即ち、第１の電子文書の総合重要度には、第２及び第３の電子文書の総合重要度と返答係数が反映されている。
従って、上記重み付けを成すことにより、第２の電子文書の総合重要度と返答係数が、第３の電子文書の総合重要度と返答係数に比べて、第１の電子文書の総合重要度に対する貢献度が大きくなる。
また、当該コンピュータプログラムにおいて、当該電子文書個々の総合重要度を算出する手段は、当該電子文書対を成す片方の電子文書を参照する電子文書が存在しない場合には、当該片方の電子文書の固有重要度を、当該片方の電子文書の総合重要度として、上記手段(a)乃至(d)を、当該電子文書対に作用させて、当該電子文書対を成す個々の電子文書の総合重要度を算出することが好ましい。
また、当該コンピュータプログラムにおいて、当該電子文書個々の総合重要度を算出する手段は、当該電子文書対を成す片方の電子文書を参照先とする、電子文書が複数存在する場合には、当該複数の参照元電子文書個々の総合重要度に基づいて、当該片方の電子文書の総合重要度を算出することが好ましい。
また、当該コンピュータプログラムにおいて、当該総合重要度を算出する手段は、当該参照元電子文書個々の総合重要度の総和を、当該片方の電子文書の総合重要度として算出することが好ましい。
本発明のその他の特徴は、以下の発明を実施するための最良の形態の記載により明らかにされる。
本発明のその他の特徴は、以下の発明を実施するための最良の形態の記載により明らかにされる。
A ハードウエア構成
図１は、本発明のコンピュータ装置１００を実施するためのハードウエア構成の概観図である。コンピュータ装置１００は、中央処理装置（CPU）１０２とメモリ１０４とを含む。CPU１０２とメモリ１０４は、バス１０６、ハードディスクコントローラ１０８を介して補助記憶装置としてのハードディスク装置１１０と接続されている。
このハードディスク装置１１０若しくはROM１１２などの記憶媒体には、オペレーティングシステムと協働してCPU１０２等に命令を与え、本発明を実施するためのコンピュータ・プログラムのコードや各種データを記録することができる。
図１は、本発明のコンピュータ装置１００を実施するためのハードウエア構成の概観図である。コンピュータ装置１００は、中央処理装置（CPU）１０２とメモリ１０４とを含む。CPU１０２とメモリ１０４は、バス１０６、ハードディスクコントローラ１０８を介して補助記憶装置としてのハードディスク装置１１０と接続されている。
このハードディスク装置１１０若しくはROM１１２などの記憶媒体には、オペレーティングシステムと協働してCPU１０２等に命令を与え、本発明を実施するためのコンピュータ・プログラムのコードや各種データを記録することができる。
コンピュータ・プログラムのコードは、メモリ１０４にロードされることにより実行される。このコンピュータ・プログラムのコードは、複数に分割して、複数の記憶媒体にまたがって記録することもできる。或いは、その複数に分割されたコードの一部は、通信ネットワーク１１４を介して、コンピュータ装置１００に接続された、他の情報処理装置内の記憶媒体に記録し、分割されたコードを相互に協働させることもできる。複数の装置に分割されたコードを分散し、そのコードを協働させることは、例えばクライアントサーバーシステムとして具現化されており、それぞれの装置にどのコードを実行させ、それぞれの機能を実現させるかはシステムの設計に際し適宜選択できる事項であり、本発明はそのいずれの形態をも包含する。
コンピュータ装置１００は更に、ユーザーインターフェースハードウエアを備える。ユーザインターフェースハードウエアとして、例えば、画面位置情報を入力するためのポインティングデバイス（マウス、ジョイスティック、タッチパッド等）１１６、キー入力をサポートするキーボード１１８や、編集対象の文書イメージをユーザーに提示するためのディスプレイ１２０がある。
本発明によるコンピュータ装置１００は、通信アダプタ１２２を介して、他のコンピュータ等と通信を行なうことができる。
本発明によるコンピュータ装置１００は、通信アダプタ１２２を介して、他のコンピュータ等と通信を行なうことができる。
上記のハードウエア構成は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、事務機器、家電製品、携帯電話、車両搭載機器等、あらゆる情報処理装置として具体化することができる。ただし、上記の各構成要素は例示であり、全ての構成要素が本発明の必須構成要素となるわけではない。
オペレーティングシステムとしては、WindowsXP(R)、AIX(R)、Linux(R)など、標準でグラフィックユーザーインターフェースマルチウインドウ環境をサポートするものが好ましいが、他のオペレーティングシステムでも良く、本発明は特定のオペレーティングシステム環境には限定されない。
オペレーティングシステムとしては、WindowsXP(R)、AIX(R)、Linux(R)など、標準でグラフィックユーザーインターフェースマルチウインドウ環境をサポートするものが好ましいが、他のオペレーティングシステムでも良く、本発明は特定のオペレーティングシステム環境には限定されない。
B 用語の説明
本発明のシステム構成の詳細を説明する前に、用語の定義を行う。
： 一般的に、スレッド (thread) は、一連の “あるオブジェクト” を指し、ディスカッションは、ある命題についての複数のメッセージ（或いは意見）の集合であり、メッセージ間の返答関係を考慮して、全メッセージを枝のある数珠繋ぎにしたものをディスカッション・スレッドという。
メッセージは、具体的には、例えば、ソーシャル・ネットワーキングサービス、ブログ、電子掲示板において、投稿された記事、及び記事への返答等を指す。典型的なメッセージは、テキスト、画像等の情報及び他のメッセージへの参照情報を含む。例えば、ID番号が１のメッセージに対する返答を目的に投稿されたID番号２のメッセージには、テキスト、画像等の情報に加えて、ID番号１が含まれる。或いは、ID番号１のメッセージに、それを参照する他のメッセージID、即ちID２を含ませても良い。もちろん、メッセージ間の参照関係が、メッセージとは独立した、参照関係情報として保存される場合もある。
本明細書全体を通じ、本発明によるコンピュータ装置の作用対象の一例としてディスカッションスレッドを示すが、それには限定されない。要するに、本発明によるコンピュータ装置の処理対象は、電子的コンテンツが複数存在し、かつその間の参照・被参照関係が存在する系であれば何でも良い。例えば、ウェブページと、ウェブページ間相互のリンクを含む、ネットワークシステムであっても良い。
本発明のシステム構成の詳細を説明する前に、用語の定義を行う。
： 一般的に、スレッド (thread) は、一連の “あるオブジェクト” を指し、ディスカッションは、ある命題についての複数のメッセージ（或いは意見）の集合であり、メッセージ間の返答関係を考慮して、全メッセージを枝のある数珠繋ぎにしたものをディスカッション・スレッドという。
メッセージは、具体的には、例えば、ソーシャル・ネットワーキングサービス、ブログ、電子掲示板において、投稿された記事、及び記事への返答等を指す。典型的なメッセージは、テキスト、画像等の情報及び他のメッセージへの参照情報を含む。例えば、ID番号が１のメッセージに対する返答を目的に投稿されたID番号２のメッセージには、テキスト、画像等の情報に加えて、ID番号１が含まれる。或いは、ID番号１のメッセージに、それを参照する他のメッセージID、即ちID２を含ませても良い。もちろん、メッセージ間の参照関係が、メッセージとは独立した、参照関係情報として保存される場合もある。
本明細書全体を通じ、本発明によるコンピュータ装置の作用対象の一例としてディスカッションスレッドを示すが、それには限定されない。要するに、本発明によるコンピュータ装置の処理対象は、電子的コンテンツが複数存在し、かつその間の参照・被参照関係が存在する系であれば何でも良い。例えば、ウェブページと、ウェブページ間相互のリンクを含む、ネットワークシステムであっても良い。
ディスカッショングラフ： ディスカッションスレッドに含まれるメッセージと、その間の参照・被参照関係を、個々のメッセージを表現する図形、及びその図形間を結ぶ線分とを用いて表したグラフをいう。
図２はその例である。メッセージ１ ２０１に対しては、二つのメッセージ２ ２０２、メッセージ３ ２１３からの返答がある。返答は線分２１２、２１３により表される。これらの線分は有向線分であることが好ましい。例えば、メッセージ３ ２０３から、メッセージ１ ２０１に向かう矢印は、メッセージ３ ２０３が、メッセージ１ ２０１に対する返信であることを示す。或いは、メッセージ３ ２０３は、メッセージ１ ２０１を参照する、と表現される。
ディスカッショングラフを、コンピュータの記憶装置内に記憶できるよう構成することは当業者には明らかであろう。例えば、に示されるように、ディスカッショングラフは、メッセージID、参照元メッセージ、参照先メッセージ、メッセージのコンテンツへのポインタを含むテーブルの形式で、記憶装置内に記憶されても良い。
例えば、メッセージ１ ２０１は、メッセージ２ ２０２及びスレッド ３ ２０３の双方から参照を受けており、参照元メッセージ番号２、３が記憶される。一方メッセージ１ ２０１が参照するメッセージはなく、参照先にNULLが記憶される。更に、テーブルには、メッセージ１ ２０１の内容が記憶されている記憶領域へのポインタが記憶されることが好ましい。
図２はその例である。メッセージ１ ２０１に対しては、二つのメッセージ２ ２０２、メッセージ３ ２１３からの返答がある。返答は線分２１２、２１３により表される。これらの線分は有向線分であることが好ましい。例えば、メッセージ３ ２０３から、メッセージ１ ２０１に向かう矢印は、メッセージ３ ２０３が、メッセージ１ ２０１に対する返信であることを示す。或いは、メッセージ３ ２０３は、メッセージ１ ２０１を参照する、と表現される。
ディスカッショングラフを、コンピュータの記憶装置内に記憶できるよう構成することは当業者には明らかであろう。例えば、に示されるように、ディスカッショングラフは、メッセージID、参照元メッセージ、参照先メッセージ、メッセージのコンテンツへのポインタを含むテーブルの形式で、記憶装置内に記憶されても良い。
例えば、メッセージ１ ２０１は、メッセージ２ ２０２及びスレッド ３ ２０３の双方から参照を受けており、参照元メッセージ番号２、３が記憶される。一方メッセージ１ ２０１が参照するメッセージはなく、参照先にNULLが記憶される。更に、テーブルには、メッセージ１ ２０１の内容が記憶されている記憶領域へのポインタが記憶されることが好ましい。
電子文書： ディスカッションスレッドの構成要素たるメッセージ、ウェブページ、メール等、コンピュータやネットワークシステム内に保存され、転送、複写、表示等され得る文書情報を総括して電子文書という。
参照： 電子文書間の参照とは、電子文書がディスカッションスレッドに含まれるメッセージの場合には、既存のメッセージに対する返答をいう。返答メッセージは、当該既存のメッセージを参照し、当該既存のメッセージは、返答メッセージから参照される、とも表現され得る。返答メッセージは参照元（referencing）メッセージであり、当該既存のメッセージは参照先（referenced）メッセージである。
参照情報は、図３を用いて説明した如く、メッセージの参照先と参照元を示す情報である。電子文書がウェブページの場合には、参照はリンクである。この場合の参照情報の一つは、参照元ウェブページに含まれる、参照先ウェブページのアドレスである。加えて、参照元ウェブページから参照先ウェブページへのアクセス履歴に基づいて、相互ウェブページ間の参照情報を取得することも可能である。
参照情報は、図３を用いて説明した如く、メッセージの参照先と参照元を示す情報である。電子文書がウェブページの場合には、参照はリンクである。この場合の参照情報の一つは、参照元ウェブページに含まれる、参照先ウェブページのアドレスである。加えて、参照元ウェブページから参照先ウェブページへのアクセス履歴に基づいて、相互ウェブページ間の参照情報を取得することも可能である。
固有重要度： 一つの電子文書固有の重要度をいう。「固有」の語は、後述する総合重要度と区別するために用いられる。
固有重要度は、電子文書を利用するユーザーの関心と、その電子文書の内容の一致度或いは類似度に依存する。最も簡便には、電子文書の固有重要度は、情報検索の技術を利用して求めることができる。
例えば、ユーザーの関心を検索条件で表現し（検索条件に含まれる単語は、重要語句群として予め用意されてものを用いても良い。）、その検索条件で電子文書を検索し、検索条件の単語を含む電子文書の重要度を、他の電子文書の重要度よりも高くすることができる。検索された単語とポイントを関連付け、重要度をポイントで表現することも可能である。
更に、電子文書の固有重要度は、テキストマイニングの技術によっても求めることができる。
例えば、人工知能学会誌Vol. 16 No.2 2001 “テキストマイニング基盤技術” 那須川哲哉、河野博之、有村博紀、に記載の技術を用いることができる。
すなわち、電子文書に含まれる文章の集まりを自然言語解析の手法を使って単語やフレーズに分割し、それらの出現頻度や相関関係を分析して有用な情報を抽出する手法を用いて、ユーザーの関心に合致する電子文書を検索し、合致度に応じその電子文書の固有重要度を決定する。
ここで、如何なる技術を用いても、検索・解析結果と固有重要度の対応関係、例えば、特定の検索条件と電子文書の内容の合致度をポイント化し、重要度とする等、は適宜選択し得るものであることは当業者には明らかであろう。
固有重要度は、電子文書を利用するユーザーの関心と、その電子文書の内容の一致度或いは類似度に依存する。最も簡便には、電子文書の固有重要度は、情報検索の技術を利用して求めることができる。
例えば、ユーザーの関心を検索条件で表現し（検索条件に含まれる単語は、重要語句群として予め用意されてものを用いても良い。）、その検索条件で電子文書を検索し、検索条件の単語を含む電子文書の重要度を、他の電子文書の重要度よりも高くすることができる。検索された単語とポイントを関連付け、重要度をポイントで表現することも可能である。
更に、電子文書の固有重要度は、テキストマイニングの技術によっても求めることができる。
例えば、人工知能学会誌Vol. 16 No.2 2001 “テキストマイニング基盤技術” 那須川哲哉、河野博之、有村博紀、に記載の技術を用いることができる。
すなわち、電子文書に含まれる文章の集まりを自然言語解析の手法を使って単語やフレーズに分割し、それらの出現頻度や相関関係を分析して有用な情報を抽出する手法を用いて、ユーザーの関心に合致する電子文書を検索し、合致度に応じその電子文書の固有重要度を決定する。
ここで、如何なる技術を用いても、検索・解析結果と固有重要度の対応関係、例えば、特定の検索条件と電子文書の内容の合致度をポイント化し、重要度とする等、は適宜選択し得るものであることは当業者には明らかであろう。
総合重要度： 電子文書iの総合重要度ciは次式（１）により求められる。
ci= si + aΣｒij・cj （１）
ここで、siは電子文書iの固有重要度である。
aは、減衰係数であり、0 < a < 1を満たす数であることが好ましい。詳細は後述する。
ｒijは、返答係数であり、詳細は後述する。
cjは、電子文書ciを参照する他の電子文書cjの総合重要度である。
Σは、電子文書ciを参照する他の電子文書cjが複数存在する場合には、他の電子文書個々につき、ｒとcの積をとり、更にそれら積の総和をとることを表す。
ci= si + aΣｒij・cj （１）
ここで、siは電子文書iの固有重要度である。
aは、減衰係数であり、0 < a < 1を満たす数であることが好ましい。詳細は後述する。
ｒijは、返答係数であり、詳細は後述する。
cjは、電子文書ciを参照する他の電子文書cjの総合重要度である。
Σは、電子文書ciを参照する他の電子文書cjが複数存在する場合には、他の電子文書個々につき、ｒとcの積をとり、更にそれら積の総和をとることを表す。
返答係数： 第１の電子文書が、第２の電子文書を参照している場合、第１の電子文書の内容に基づいて決定される、第２の電子文書の価値を返答係数と呼ぶ。
好ましくは、賛同的な場合には返答係数は正の値、批判的な場合には負の値を示す。また、積極的な賛同の場合には正の大きな値、消極的な賛同の場合には正の小さな値を示す。
ここで、「賛同的」或いは「批判的」の度合いは、次に述べる意見表現を利用して求める。
好ましくは、賛同的な場合には返答係数は正の値、批判的な場合には負の値を示す。また、積極的な賛同の場合には正の大きな値、消極的な賛同の場合には正の小さな値を示す。
ここで、「賛同的」或いは「批判的」の度合いは、次に述べる意見表現を利用して求める。
意見表現： 意見表現とは、電子文書の中に含まれる語句であって、意見、即ち、考え方、感情、主張を表現するものをいう。例えば、「賛成」、「反対」、「疑問」、「既出であるとの指摘」等を含む。
これら意見表現には二つの作用がある。
第１は、意見表現が含まれる電子文書自体の重要度を決することである。
例えば、「〜すべきである。」等、具体的な解決案を示す語句を含む電子文書は、解決案を模索しているユーザーにとって重要度が高い。
或いは、「〜を参照してください。」等、他の情報への参照を示唆する語句を含む電子文書も、解決案を種々検討するユーザーにとって同様に重要度が高い。
第２は、意見表現が含まれる電子文書が参照する、他の第２の電子文書の重要度を決することである。
例えば、「賛成します」、「同意しかねます」のような、賛否を表す語句は、参照先の当該第２の電子文書の重要度に影響を与える。例えば、賛同を表す語句を含むメッセージによって参照される（返答を受ける）、メッセージの重要度は高い。
一般に、肯定語句は参照先の第２の電子文書の重要度を高め、否定語句は参照先の電子文書の重要度を低くする。
これら意見表現には二つの作用がある。
第１は、意見表現が含まれる電子文書自体の重要度を決することである。
例えば、「〜すべきである。」等、具体的な解決案を示す語句を含む電子文書は、解決案を模索しているユーザーにとって重要度が高い。
或いは、「〜を参照してください。」等、他の情報への参照を示唆する語句を含む電子文書も、解決案を種々検討するユーザーにとって同様に重要度が高い。
第２は、意見表現が含まれる電子文書が参照する、他の第２の電子文書の重要度を決することである。
例えば、「賛成します」、「同意しかねます」のような、賛否を表す語句は、参照先の当該第２の電子文書の重要度に影響を与える。例えば、賛同を表す語句を含むメッセージによって参照される（返答を受ける）、メッセージの重要度は高い。
一般に、肯定語句は参照先の第２の電子文書の重要度を高め、否定語句は参照先の電子文書の重要度を低くする。
或いは、「なぜ」、「どうやって」等のような、質問を表す語句も、参照先の第２の電子文書の重要度に影響を与える。
質問を表す語句を含むメッセージから返答を受ける、メッセージは、質問によりその信憑性が問われていると考えることができ、メッセージの重要性は低くなる。
同時に、質問の意見表現は、参照先スレッドの内容を確認することにより、質問を表す語句を含むスレッド自体の重要度が高くなるという、上記第１の作用も併せ持つ。
質問を表す語句を含むメッセージから返答を受ける、メッセージは、質問によりその信憑性が問われていると考えることができ、メッセージの重要性は低くなる。
同時に、質問の意見表現は、参照先スレッドの内容を確認することにより、質問を表す語句を含むスレッド自体の重要度が高くなるという、上記第１の作用も併せ持つ。
以上をまとめたものが図４に示される、意見表現テーブルである。
テーブルは、意見表現により影響を受けるパラメータ、パラメータに対する加減点度数、表現タイプ、表現例から構成される。
例えば、表現例”IBMer should do”や、”We have to”は、示唆（Suggesn）に分類される表現タイプであり、これらの語句或いはこれと類似の語句が含まれる電子文書自体の固有重要度sは、それらを含まない電子文書に比べて高い。この例では、これら表現に対し、sに加算される、+2ポイントが割り当てられている。すなわち、これらは重要語句群である。
テーブルは、意見表現により影響を受けるパラメータ、パラメータに対する加減点度数、表現タイプ、表現例から構成される。
例えば、表現例”IBMer should do”や、”We have to”は、示唆（Suggesn）に分類される表現タイプであり、これらの語句或いはこれと類似の語句が含まれる電子文書自体の固有重要度sは、それらを含まない電子文書に比べて高い。この例では、これら表現に対し、sに加算される、+2ポイントが割り当てられている。すなわち、これらは重要語句群である。
賞賛（Applause）、同意（Agreement）、反対（Disagreement）の表現タイプの表現例が電子文書に含まれる場合には、当該電子文書が参照する、他の電子文書の重要度に影響が及ぶので、これらの表現に対しては、rに加算される、それぞれのポイントが割り当てられる。前２者は賛成語句群、反対の表現タイプに属する語句は、非賛成語句群である。
例えば、反対の表現タイプの表現例が電子文書に含まれる場合には、その電子文書が参照する、参照先の電子文書の重要度は式（１）により、低くなることが理解できよう。
例えば、反対の表現タイプの表現例が電子文書に含まれる場合には、その電子文書が参照する、参照先の電子文書の重要度は式（１）により、低くなることが理解できよう。
話題の転換（New topic）を表す表現例は、参照先の電子文書の重要度に影響は与えないとの考えに基づき、Rにはポイントが加算されない。
この表現タイプに属する語句は、話題転換語句群である。
質問（Question）や、事実の提示（Fact Indication）の表現タイプには、これらに属する語句が、それらを含む電子文書自体の重要度と、その電子文書が参照する他の電子文書の重要度の双方に影響を与えるとの考えに立ち、sとrにそれぞれ加算ポイントが割り当てられている。
すなわち、これらの表現タイプに属する語句は、重要語句群であると同時に、賛成或いは非賛成語句群にも属する。
この表現タイプに属する語句は、話題転換語句群である。
質問（Question）や、事実の提示（Fact Indication）の表現タイプには、これらに属する語句が、それらを含む電子文書自体の重要度と、その電子文書が参照する他の電子文書の重要度の双方に影響を与えるとの考えに立ち、sとrにそれぞれ加算ポイントが割り当てられている。
すなわち、これらの表現タイプに属する語句は、重要語句群であると同時に、賛成或いは非賛成語句群にも属する。
尚、上記は一例であり、表現例、表現タイプ、ポイントは、本発明の用途に応じて適宜変更し得るものである。
要するに、表現タイプ、表現タイプに属する表現例、対応する加算及び減算ポイント、及び加算及び減算されるべきパラメータが対応付けられていれば良い。
また、表現例と、電子文書の内容の比較においては、既存のテキスト解析手段を用いて、類似度や一致度を求めれば良い。以下の説明では、簡単のために、「一致」と称するが、類似の範囲も含み得ることは当業者には理解されよう。
要するに、表現タイプ、表現タイプに属する表現例、対応する加算及び減算ポイント、及び加算及び減算されるべきパラメータが対応付けられていれば良い。
また、表現例と、電子文書の内容の比較においては、既存のテキスト解析手段を用いて、類似度や一致度を求めれば良い。以下の説明では、簡単のために、「一致」と称するが、類似の範囲も含み得ることは当業者には理解されよう。
減衰係数： 上記総合重要度の項で説明した通り、正の小数であることが好ましい。その理由は次の通りである。減衰係数aは、参照元の電子文書の総合重要度cjとrijの積に乗ぜられる。そして、参照先電子文書の総合重要度は、arijcjに依存する。参照元電子文書jを更に参照する電子文書kが存在する場合、式（１）から、電子文書jの総合重要度は、cj = sj + Σarjkckとなる。
この関係と、ci= si + Σarijから、ci = si + Σa rijcj+ ΣΣa2rijrjkckが導かれる。
ここで、cjにはaが、ckにはa2が乗ぜられていることに着目すると、電子文書iの総合重要度には、電子文書iを直接参照する電子文書jの総合重要度がより多く貢献し、電子文書iを間接的に参照する電子文書kの総合重要度がより少なく貢献することがわかる。
ディスカッションスレッドのように、各メッセージが参照関係を通じて相互に連鎖する系において、各メッセージの総合重要度の計算に、減衰係数を導入することにより、「より離れたメッセージからは、メッセージの重要度により小さく影響を受ける」という、経験則にも合致する処理を行うことができるようになる。
この関係と、ci= si + Σarijから、ci = si + Σa rijcj+ ΣΣa2rijrjkckが導かれる。
ここで、cjにはaが、ckにはa2が乗ぜられていることに着目すると、電子文書iの総合重要度には、電子文書iを直接参照する電子文書jの総合重要度がより多く貢献し、電子文書iを間接的に参照する電子文書kの総合重要度がより少なく貢献することがわかる。
ディスカッションスレッドのように、各メッセージが参照関係を通じて相互に連鎖する系において、各メッセージの総合重要度の計算に、減衰係数を導入することにより、「より離れたメッセージからは、メッセージの重要度により小さく影響を受ける」という、経験則にも合致する処理を行うことができるようになる。
C システム構成
次に、図５を参照して、本発明のシステム構成を説明する。
図５に示される機能ブロックは、論理的機能ブロックであって、各々一つのまとまりを持ったハードウエアやソフトウエアによって実現されることを必ずしも意味するのではない。個々の機能ブロックは、別個の独立したハードウエア若しくはハードウエアの協働、或いは共通のハードウエア若しくはソフトウエアにより具現化可能である。
次に、図５を参照して、本発明のシステム構成を説明する。
図５に示される機能ブロックは、論理的機能ブロックであって、各々一つのまとまりを持ったハードウエアやソフトウエアによって実現されることを必ずしも意味するのではない。個々の機能ブロックは、別個の独立したハードウエア若しくはハードウエアの協働、或いは共通のハードウエア若しくはソフトウエアにより具現化可能である。
本発明の好適な実施例においては、コンピュータ装置には、意見表現テーブル記憶部５０２、ディスカッショングラフ記憶部５０４、ディスカッションスレッド登録部５０６、ディスカッションスレッド入力部５０８、ディスカッションスレッド読取部、ディスカッショングラフ表示部５１６、重要度計算統括部５１４、固有重要度算出部５１２、ディスカッショングラフ注釈部５１８、ディスカッショングラフ検索部５２０、及び返答係数算出部５２２が含まれている。
ディスカッションスレッド入力部５０８は、ユーザーによるキーボード１１８等からの入力に応じ、メッセージの入力を受け付ける。典型的には、ユーザはメッセージの内容となるテキストを入力し、必要に応じ、入力されるメッセージが、どの他のメッセージに対する応答であるのかの参照情報も入力する。このような入力操作は、良く知られており、典型的には、電子掲示板でのメッセージ投稿、他の投稿へのレスポンス投稿である。
ディスカッションスレッド登録部５０６は、ユーザーにより入力されたメッセージを、ディスカッショングラフ記憶部に記憶されているディスカッショングラフに付加する。付加とは、図３に例示されるテーブルに、入力されたメッセージのID、テキストへのポインタ、及び参照元、参照先の情報を書き加えることである。参照元、参照先の情報は、ユーザーにより入力された参照情報に基づいて生成され、記憶される。
ディスカッションスレッド登録部５０６は、ユーザーにより入力されたメッセージを、ディスカッショングラフ記憶部に記憶されているディスカッショングラフに付加する。付加とは、図３に例示されるテーブルに、入力されたメッセージのID、テキストへのポインタ、及び参照元、参照先の情報を書き加えることである。参照元、参照先の情報は、ユーザーにより入力された参照情報に基づいて生成され、記憶される。
ディスカッショングラフ記憶部５０４は、既存のメッセージを含むディスカッショングラフを記憶する。ディスカッショングラフは概念的には図２で表され、図３に例示されるデータ形式で表現されることは既に述べた。
ディスカッショングラフ読取部５１０は、ディスカッショングラフ記憶部５０４内のディスカッショングラフを読取る。読取とは、図３に例示されるデータを検索し、メッセージの内容をディスカッショングラフ記憶部５０４から復元することである。復元されたメッセージは、ディスカッショングラフ表示部５１６に送信される。同時に、ディスカッショングラフ読取部５１０は、メッセージの参照関係をもディスカッショングラブ記憶部５０４から読取り、ディスカッショングラフ表示部５１６に送信する。
ディスカッショングラフ読取部５１０は、ディスカッショングラフ記憶部５０４内のディスカッショングラフを読取る。読取とは、図３に例示されるデータを検索し、メッセージの内容をディスカッショングラフ記憶部５０４から復元することである。復元されたメッセージは、ディスカッショングラフ表示部５１６に送信される。同時に、ディスカッショングラフ読取部５１０は、メッセージの参照関係をもディスカッショングラブ記憶部５０４から読取り、ディスカッショングラフ表示部５１６に送信する。
ディスカッショングラフ表示部５１６は、ディスカッショングラフ読取部５１０から受信した、メッセージの内容を、メッセージの参照関係に基づいて、ディスプレイ１２０に表示する。
典型的には、ディスカッションスレッド入力部５０８、ディスカッションスレッド登録部５０６、ディスカッショングラフ読取部５１０、及びディスカッショグラフ表示部５１６の機能は、メール管理ソフトウエア、グループウエア等により実現される。
これらのソフトウエアにより、ディスカッショングラフ記憶部５０４内に、ディスカッショングラフが形成され、ユーザーによるメッセージの登録・削除操作に従い、ディスカッショングラフが更新される。
これらのソフトウエアは、本発明によるコンピュータ装置の一部であっても良いし、独立したものであっても良い。
典型的には、ディスカッションスレッド入力部５０８、ディスカッションスレッド登録部５０６、ディスカッショングラフ読取部５１０、及びディスカッショグラフ表示部５１６の機能は、メール管理ソフトウエア、グループウエア等により実現される。
これらのソフトウエアにより、ディスカッショングラフ記憶部５０４内に、ディスカッショングラフが形成され、ユーザーによるメッセージの登録・削除操作に従い、ディスカッショングラフが更新される。
これらのソフトウエアは、本発明によるコンピュータ装置の一部であっても良いし、独立したものであっても良い。
意見表現テーブル記憶部５０２は、前述の意見表現テーブル（図４）を記憶する。意見表現テーブルは、予めユーザが作成し、意見表現テーブル記憶部５０２内に記憶させることもできる。
総合重要度計算統括部５１４は、前述の式（１）に基づいて、ディスカッショングラフに含まれる個々のメッセージの総合重要度を計算し、その結果をディスカッションスレッド注釈部５１８に送信する。
総合重要度計算統括の詳細は、後述する。
ディスカッションスレッド注釈部は、総合重要度計算統括部５１４から受信した、メッセージの総合重要度等を、ディスカッショングラフに付加する。
具体的には、ディスカッショングラフ読取部５１０及びディスカッショングラフ検索部５２０が読み取れるように、メッセージとその総合重要度を関連付けて、ディスカッショングラフ記憶部５に記憶させる。
総合重要度計算統括部５１４は、前述の式（１）に基づいて、ディスカッショングラフに含まれる個々のメッセージの総合重要度を計算し、その結果をディスカッションスレッド注釈部５１８に送信する。
総合重要度計算統括の詳細は、後述する。
ディスカッションスレッド注釈部は、総合重要度計算統括部５１４から受信した、メッセージの総合重要度等を、ディスカッショングラフに付加する。
具体的には、ディスカッショングラフ読取部５１０及びディスカッショングラフ検索部５２０が読み取れるように、メッセージとその総合重要度を関連付けて、ディスカッショングラフ記憶部５に記憶させる。
ディスカッショングラフ検索部５２０は、総合重要度計算統括部５１４からのリクエストに応答し、他の各ユニットが処理すべきメッセージの内容を、ディスカッショングラフ記憶部５０４内で検索し、読み出し、指定されたユニットに送信する。
固有重要度算出部５１２は、ディスカッショングラフ検索部５２０から受信したメッセージの内容に基づいて、当該メッセージの固有重要度を計算する。
例えば、読み出されたテキストに含まれる語句を、意見表現テーブル（図４、４００）内の表現例と比較し、一致度に基づいて、固有重要度sに加算されるポイントを決定する。例えば、テキスト中に、表現例”IBMer should do”との一致度が高い語句が存在する場合には、そのメッセージの固有重要度sにポイント2を加算する（sの初期値は0でも良い）。
計算結果は、総合重要度計算統括部５１４に送信される。
返答係数算出部５２２は、ディスカッショングラフ検索部５２０から受信したメッセージの内容に基づいて、当該メッセージの返答係数rを、意見表現テーブルを参照し、計算する。
計算結果は、総合重要度計算統括部５１４に送信される。
例えば、読み出されたテキストに含まれる語句を、意見表現テーブル（図４、４００）内の表現例と比較し、一致度に基づいて、固有重要度sに加算されるポイントを決定する。例えば、テキスト中に、表現例”IBMer should do”との一致度が高い語句が存在する場合には、そのメッセージの固有重要度sにポイント2を加算する（sの初期値は0でも良い）。
計算結果は、総合重要度計算統括部５１４に送信される。
返答係数算出部５２２は、ディスカッショングラフ検索部５２０から受信したメッセージの内容に基づいて、当該メッセージの返答係数rを、意見表現テーブルを参照し、計算する。
計算結果は、総合重要度計算統括部５１４に送信される。
D 動作説明
D-1 動作の概要
次に、各メッセージの総合重要度を計算する手順の詳細を説明する。
動作の概要は次の通りである。すなわち、式（１）から理解される通り、任意のメッセージの総合重要度は、そのメッセージを参照する他のスレッドの総合重要度及び当該他のスレッドの内容に基づいて求められる。従って、総合重要度計算統括部５１４は、参照・被参照の関係にあるメッセージの組を順次移動させながら、各メッセージの総合重要度を順次計算する。
D-1 動作の概要
次に、各メッセージの総合重要度を計算する手順の詳細を説明する。
動作の概要は次の通りである。すなわち、式（１）から理解される通り、任意のメッセージの総合重要度は、そのメッセージを参照する他のスレッドの総合重要度及び当該他のスレッドの内容に基づいて求められる。従って、総合重要度計算統括部５１４は、参照・被参照の関係にあるメッセージの組を順次移動させながら、各メッセージの総合重要度を順次計算する。
式（１）から理解される通り、どのメッセージからも参照されない第１のメッセージの総合重要度が最初に計算されることが好ましい。そうすれば、第１のメッセージが参照する別の第２のメッセージの総合重要度が決まる。そして、第２のメッセージの総合重要度に基づいて、第２のメッセージが参照する、更に別の第３のメッセージの総合重要度が決まる…というように、ディスカッショングラフ全体にわたって首尾よく各メッセージの総合重要度が計算できる。
例えば、図３に示されるディスカッショングラフにおいて、メッセージ６、７、８、９の総合重要度が最初に計算され、その後、それらの計算結果に基づいて、メッセージ３、４、５の総合重要度が計算され、更に、メッセージ２の総合重要度が計算され、最後に、メッセージ１（終了端）の総合重要度の計算が行われることが好ましい。
以下で詳説する各メッセージの総合重要度を求める手順は一例であり、これには限定されない。一連の処理の複数タスクへの分割、タスク間の同期に関しては、当業者が適宜選択し得るものである。
以下で詳説する各メッセージの総合重要度を求める手順は一例であり、これには限定されない。一連の処理の複数タスクへの分割、タスク間の同期に関しては、当業者が適宜選択し得るものである。
D-2 動作の詳細
式（１）から理解される通り、任意のメッセージiの総合重要度は、それを参照する他のメッセージjの内容に依存する。
以下では任意のメッセージiとjの組を用いて、メッセージiの総合重要度を計算する手順を詳説する。
尚、総合重要度計算統括部５１４は、別途、下記手順の作用対象となるべきメッセージの組を特定するためのタスクを実行する。具体的には、当該タスクは、まず、開始端メッセージ（図３、メッセージ６乃至９）を、ディスカッショングラフ検索部５２０を介して特定し、それら開始端を含む、メッセージの組について、下記手順を実行する、総合重要度計算タスクを発生させる。
更に、好ましくはD-1で説明した如くの順序で、別のメッセージの組について総合重要度計算タスクを発生させる。
各タスクが完了すると、全てのメッセージについて総合重要度の計算が完了する。
式（１）から理解される通り、任意のメッセージiの総合重要度は、それを参照する他のメッセージjの内容に依存する。
以下では任意のメッセージiとjの組を用いて、メッセージiの総合重要度を計算する手順を詳説する。
尚、総合重要度計算統括部５１４は、別途、下記手順の作用対象となるべきメッセージの組を特定するためのタスクを実行する。具体的には、当該タスクは、まず、開始端メッセージ（図３、メッセージ６乃至９）を、ディスカッショングラフ検索部５２０を介して特定し、それら開始端を含む、メッセージの組について、下記手順を実行する、総合重要度計算タスクを発生させる。
更に、好ましくはD-1で説明した如くの順序で、別のメッセージの組について総合重要度計算タスクを発生させる。
各タスクが完了すると、全てのメッセージについて総合重要度の計算が完了する。
図６は、総合重要度計算タスクの処理手順、具体的には、任意のメッセージijの組を用いて、メッセージiの総合重要度を計算する手順を示す。
以下、特に断らない限り、各手順の実行主体は総合重要度計算統括部５１４である。
また、各手順において必要となる、メッセージの内容は、総合重要度計算統括部５１４が、ディスカッショングラフ検索部５２０を介して、ディスカッショングラフ記憶部から取得するが、説明の煩雑化を避けるため、その旨逐一記載しない。
以下、特に断らない限り、各手順の実行主体は総合重要度計算統括部５１４である。
また、各手順において必要となる、メッセージの内容は、総合重要度計算統括部５１４が、ディスカッショングラフ検索部５２０を介して、ディスカッショングラフ記憶部から取得するが、説明の煩雑化を避けるため、その旨逐一記載しない。
まず、上記メッセージの組を特定するための別タスクにより、処理の対象となるメッセージの組が特定され、総合重要度計算タスクが発生させられる（ステップ ６０4）。
当該別タスクからは、参照先メッセージiのIDと、参照元メッセージjのIDを受け取る（ステップ ６０６）。
参照元jが開始端メッセージ、即ち、参照元メッセージjを参照する他のメッセージが存在しない場合には（ステップ ６０６）、参照元メッセージjの総合重要度に、参照元メッセージjの固有重要度sjを代入する（ステップ ６０８）。
当該別タスクからは、参照先メッセージiのIDと、参照元メッセージjのIDを受け取る（ステップ ６０６）。
参照元jが開始端メッセージ、即ち、参照元メッセージjを参照する他のメッセージが存在しない場合には（ステップ ６０６）、参照元メッセージjの総合重要度に、参照元メッセージjの固有重要度sjを代入する（ステップ ６０８）。
固有重要度は、固有重要度算出部５１２に計算させる。
次に、返答係数算出部５２２に、返答係数rijを計算させ、計算されたsi、rij、cｊを用い、参照先メッセージiの総合重要度を式（１）に基づいて計算する（ステップ ６１０）。
次に、参照先メッセージiを参照する、他の参照元メッセージの存在を、ディスカッショングラフ検索部５２０を介して検索する。他の参照元メッセージが存在し、それらの参照元メッセージと、参照先スレッドiとの組を用いた、ciの計算が未完了の場合には、ステップ ６１０で求めた、ciをci(n)として一時記憶に退避させる（ステップ ）。nは、共通する参照元メッセージiと、個々の参照元メッセージの組を用いて求められるciを区別する便宜を図るものである。
この処理は、図３に示されるメッセージ３のように、複数のメッセージから参照を受けるメッセージの総合重要度を、複数の総合重要度の和（c36、c37、c38）により求めるためのものである。
他の参照元メッセージと、参照先メッセージiとの組についてci(n)の計算が全て完了していれば（ステップ ６１６）、一時退避されたci(n)を一時記憶から復帰させ（ステップ ６１８）、それらを加算し（ステップ ６２０）、参照先メッセージiの総合重要度を求める（ステップ ６２０）。
次に、返答係数算出部５２２に、返答係数rijを計算させ、計算されたsi、rij、cｊを用い、参照先メッセージiの総合重要度を式（１）に基づいて計算する（ステップ ６１０）。
次に、参照先メッセージiを参照する、他の参照元メッセージの存在を、ディスカッショングラフ検索部５２０を介して検索する。他の参照元メッセージが存在し、それらの参照元メッセージと、参照先スレッドiとの組を用いた、ciの計算が未完了の場合には、ステップ ６１０で求めた、ciをci(n)として一時記憶に退避させる（ステップ ）。nは、共通する参照元メッセージiと、個々の参照元メッセージの組を用いて求められるciを区別する便宜を図るものである。
この処理は、図３に示されるメッセージ３のように、複数のメッセージから参照を受けるメッセージの総合重要度を、複数の総合重要度の和（c36、c37、c38）により求めるためのものである。
他の参照元メッセージと、参照先メッセージiとの組についてci(n)の計算が全て完了していれば（ステップ ６１６）、一時退避されたci(n)を一時記憶から復帰させ（ステップ ６１８）、それらを加算し（ステップ ６２０）、参照先メッセージiの総合重要度を求める（ステップ ６２０）。
次に、参照先メッセージiの総合重要度計算が完了した旨のフラグをオンにする（ステップ ６２０）。
このフラグは、メッセージの組を特定するための別タスクが、新たな組を特定するときの用に供される。すなわち、フラグがオンの場合には、もはやそのメッセージiは、参照先メッセージとしては指定されない。
フラグや総合重要度は、ディスカッショングラフ注釈部５１８を介してディスカッショングラフ記憶部に記録される。
ci(n)の計算が全て完了していない場合には（ステップ ６１６）、タスクを終了（ステップ ６２４）させる。残るci(n)の計算は他の総合重要度計算タスクが行うことになる。
このフラグは、メッセージの組を特定するための別タスクが、新たな組を特定するときの用に供される。すなわち、フラグがオンの場合には、もはやそのメッセージiは、参照先メッセージとしては指定されない。
フラグや総合重要度は、ディスカッショングラフ注釈部５１８を介してディスカッショングラフ記憶部に記録される。
ci(n)の計算が全て完了していない場合には（ステップ ６１６）、タスクを終了（ステップ ６２４）させる。残るci(n)の計算は他の総合重要度計算タスクが行うことになる。
E 実施例
図７は、本発明によるコンピュータ装置１００により、図２に例示されるディスカッショングラフについて、各メッセージの総合重要度を求めた結果を示す。減衰係数a = 0.8とした。
メッセージ１の総合重要度は-1.24である。これは、メッセージ１に対してコメントする（参照する）、メッセージ３の内容が批判的だからである。批判的とは即ち、返答係数r31が負の値を示す。なおかつ、メッセージ３に対しては、３つのメッセージ６、７及び８から、賛同的（rが正の値）応答を受けており、換言すれば、メッセージ１は、直接的にはメッセージ３により批判され、更には、間接的にはメッセージ６、７及び８から批判されている。このような事情により、メッセージ１の総合重要度はメッセージ群の中では相対的に低いと評価される。
図７は、本発明によるコンピュータ装置１００により、図２に例示されるディスカッショングラフについて、各メッセージの総合重要度を求めた結果を示す。減衰係数a = 0.8とした。
メッセージ１の総合重要度は-1.24である。これは、メッセージ１に対してコメントする（参照する）、メッセージ３の内容が批判的だからである。批判的とは即ち、返答係数r31が負の値を示す。なおかつ、メッセージ３に対しては、３つのメッセージ６、７及び８から、賛同的（rが正の値）応答を受けており、換言すれば、メッセージ１は、直接的にはメッセージ３により批判され、更には、間接的にはメッセージ６、７及び８から批判されている。このような事情により、メッセージ１の総合重要度はメッセージ群の中では相対的に低いと評価される。
一方、メッセージ５の総合重要度は5.8であり、相対的に高い値を示している。これは、メッセージ５の内容自身に価値がある（s=5.0）ことに起因する。ただし、メッセージ５に対する返答は、１個であり、今後のディスカッショングラフの成長次第で、その総合重要度は変化し得るものと考えられる。
以上説明した通り、本発明によるコンピュータ装置によれば、膨大な数のメッセージの中から、ユーザーの関心に合致したメッセージを、自動的に特定することができ、商品開発、マーケティング、企業のリスク管理等の分野での応用が期待される。
以上説明した通り、本発明によるコンピュータ装置によれば、膨大な数のメッセージの中から、ユーザーの関心に合致したメッセージを、自動的に特定することができ、商品開発、マーケティング、企業のリスク管理等の分野での応用が期待される。
１０２ CPU
１０４ メモリ
１１８ キーボード
２０１ スレッド１
３００ スレッド関係情報
４００ 意見表現例
５０２ 意見表現記憶部
５０４ ディスカッショングラフ記憶部
５１２ 固有重要度算出部
５１４ 重要度計算統括部
５２０ ディスカッショングラフ検索部
５２２ 返答係数算出部
５２４ 総合重要度算出部
１０４ メモリ
１１８ キーボード
２０１ スレッド１
３００ スレッド関係情報
４００ 意見表現例
５０２ 意見表現記憶部
５０４ ディスカッショングラフ記憶部
５１２ 固有重要度算出部
５１４ 重要度計算統括部
５２０ ディスカッショングラフ検索部
５２２ 返答係数算出部
５２４ 総合重要度算出部
Claims (13)
- 記憶装置内に記憶された、(i) 複数の電子文書であって、他の電子文書から参照を受けることのない開始端電子文書から、参照先を有さない終端電子文書まで、参照・被参照の関係を通じて連鎖する、当該複数の電子文書と、(ii) 当該参照・非参照の関係情報と、(iii)重要語句と、(iv)返答係数決定語句と、に基づいて、個々の当該電子文書の総合重要度を算出する、コンピュータプログラムであって、コンピュータを、
(a) 当該複数の電子文書のうちの所与の電子文書の固有重要度を、当該重要語句と当該所与の電子文書に含まれる語句との類似度に基づいて算出する手段と、
(b) 当該参照・非参照の関係情報に基づいて、当該所与の電子文書を参照する、少なくとも一つの第２の電子文書を特定する手段と、
(c) 当該第２の電子文書内に含まれる語句と、当該返答係数決定語句との類似度、に基づいて、当該第１の電子文書に対する返答係数を算出する手段と、
(d) 当該所与の電子文書の総合重要度を、当該所与の電子文書の固有重要度、及び当該第２の電子文書の総合重要度、とに基づいて算出する手段と、
(e) 当該複数の電子文書個々の総合重要度を算出する手段であって、当該手段(a)乃至(d)を、当該複数の電子文書の各々の組に対して作用させて、当該電子文書個々の総合重要度を算出する手段、
として動作させる当該コンピュータプログラム。 - 請求項１に記載のコンピュータプログラムにおいて、前記複数の電子文書個々の総合重要度を算出する手段は、当該手段(a)乃至(d)を、当該開始端電子文書と当該開始端が参照する電子文書の組から開始して、連鎖する電子文書の各々の組に対して、当該連鎖に沿い、当該終端電子文書方向に、順次作用させて、当該電子文書個々の総合重要度を算出する、前記コンピュータプログラム。
- 請求項１に記載のコンピュータプログラムにおいて、当該所与の電子文書の総合重要度を算出する手段は、更に、当該返答係数及び当該他の電子文書の総合重要度のそれぞれに、予め定められた重み付けをなした値と、当該所与の電子文書の固有重要度とに基づいて、当該所与の電子文書の総合重要度を算出する、当該コンピュータプログラム。
- 請求項３に記載のコンピュータプログラムにおいて、０＜ 当該重み付け ＜１である、当該コンピュータプログラム。
- 請求項１に記載のコンピュータプログラムにおいて、当該電子文書個々の総合重要度を算出する手段は、当該電子文書対を成す片方の電子文書を参照する電子文書が存在しない場合には、当該片方の電子文書の固有重要度を、当該片方の電子文書の総合重要度として、当該手段(a)乃至(d)を、当該電子文書対に作用させて、当該電子文書対を成す個々の電子文書の総合重要度を算出する、当該コンピュータプログラム。
- 請求項１に記載のコンピュータプログラムにおいて、当該電子文書個々の総合重要度を算出する手段は、当該電子文書対を成す片方の電子文書を参照先とする、電子文書が複数存在する場合には、当該複数の参照元電子文書個々の総合重要度に基づいて、当該片方の電子文書の総合重要度を算出する、当該コンピュータプログラム。
- 請求項６に記載のコンピュータプログラムにおいて、当該総合重要度を算出する手段は、当該参照元電子文書個々の総合重要度の総和を、当該片方の電子文書の総合重要度として算出する、当該コンピュータプログラム。
- 請求項１に記載のコンピュータプログラムにおいて、当該返答係数決定語句は、(i) 賛成語句、(ii) 非賛成語句、若しくは(iii) 話題転換語句の少なくとも１つを含む、当該コンピュータプログラム。
- 記憶装置内に記憶された、(i) 複数の電子文書と、(ii) 個々の当該電子文書間の参照情報と、(iii) 重要語句と、(iv) 返答係数決定語句と、に基づいて、少なくとも一つの当該電子文書の重要度を算出する、方法において、
(a) 当該複数の電子文書のうちの所与の電子文書の固有重要度を、当該重要語句と当該所与の電子文書に含まれる語句との類似度に基づいて算出し、
(b) 当該参照情報に基づいて、当該所与の電子文書を参照する、少なくとも一つの他の電子文書を特定し、
(c) 当該他の電子文書内に含まれる語句と、当該返答係数決定語句との類似度、のうちの少なくとも１つの類似度に基づいて、当該所与の電子文書に対する返答係数を算出し、
(d) 当該所与の電子文書の総合重要度を、当該所与の電子文書の固有重要度、当該返答係数及び当該他の電子文書の総合重要度、とに基づいて算出し、
(e) 当該参照情報に基づいて、電子文書群であって、当該所与の電子文書及び当該他の電子文書と、参照・被参照の関係で直接若しくは間接に連結される、当該電子文書群内の、直接相互に参照・被参照関係にある電子文書対の各々に対して、当該手段(a)乃至(d)を作用させて、当該電子文書群内の当該電子文書個々の総合重要度を算出する、当該方法。 - 記憶装置内に記憶された、(i) 複数の電子文書と、(ii) 個々の当該電子文書間の参照情報と、(iii) 重要語句と、(iv) 返答係数決定語句と、に基づいて、少なくとも一つの当該電子文書の重要度を算出する、コンピュータ装置において、
(a) 当該複数の電子文書のうちの所与の電子文書の固有重要度を、当該重要語句と当該所与の電子文書に含まれる語句との類似度に基づいて算出する手段と、
(b) 当該参照情報に基づいて、当該所与の電子文書を参照する、少なくとも一つの他の電子文書を特定する手段と、
(c) 当該他の電子文書内に含まれる語句と、当該返答係数決定語句との類似度、のうちの少なくとも１つの類似度に基づいて、当該所与の電子文書に対する返答係数を算出する手段と、
(d) 当該所与の電子文書の総合重要度を、当該所与の電子文書の固有重要度、当該返答係数及び当該他の電子文書の総合重要度、とに基づいて算出する手段と、
(e) 当該参照情報に基づいて、電子文書群であって、当該所与の電子文書及び当該他の電子文書と、参照・被参照の関係で直接若しくは間接に連結される、当該電子文書群内の、直接相互に参照・被参照関係にある電子文書対の各々に対して、当該手段(a)乃至(d)を再帰的に作用させて、当該電子文書群内の当該電子文書個々の総合重要度を算出する手段と、を有する当該コンピュータ装置。 - 記憶装置内に記憶された、複数の電子文書であって、他の電子文書から参照を受けることのない開始端電子文書から、参照先を有さない終端電子文書まで、参照・被参照の関係を通じて連鎖する、当該複数の電子文書と、重要語句、返答係数決定語句、とに基づいて、当該複数の電子文書の個々の総合重要度を算出するコンピュータプログラムにおいて、当該コンピュータプログラムは、コンピュータを、
(a) 当該開始端電子文書の総合重要度を、当該重要語句と、当該開始端電子文書内に含まれる語句との類似度に基づいて算出する手段と、
(b) 当該開始端電子文書と、当該開始端電子文書が参照する他の電子文書の対から開始して、当該電子文書の連鎖内の参照・被参照の関係にある対をなす二つの電子文書に、式、ci = si+ a × rij × cjであって、
当該ciは、当該電子文書の連鎖内のi番目の電子文書の総合重要度であり、
当該siは、当該i番目の電子文書の固有重要度であって、当該i番目の電子文書に含まれる語句と、当該重要語句との間の類似度に基づいて計算され、
当該aは、0 < a < 1を満たす数であり、
当該rijは、当該i番目の電子文書を直接参照する、j番目の電子文書の返答であって、当該j番目の電子文書に含まれる語句と、及び当該返答係数決定語句との類似度に基づいて算出される、返答係数であり、
当該cjは、当該j番目の電子文書の総合重要度である、
当該式を、順次当該末端電子文書方向に位置する電子文書の対に適用して、当該複数の各電子文書の総合重要度を算出する手段、として動作させる、当該コンピュータプログラム。 - 請求項１０に記載されるコンピュータプログラムにおいて、当該返答係数rijは、当該j番目の電子文書に含まれる語句と、賛成語句との類似度、非賛成語句との類似度及び話題転換語句との類似度の総和であって、当該賛成語句との類似度は、類似度に応じた正の数であり、当該非賛成語句との類似度は類似度に応じた負の数であり、当該話題転換語句との類似度は０である、当該返答係数rijである、当該コンピュータプログラム。
- 記憶装置内に記憶された、(i) 複数の電子文書であって、他の電子文書から参照を受けることのない開始端電子文書から、参照先を有さない終端電子文書まで、参照・被参照の関係を通じて連鎖する、当該複数の電子文書と、(ii) 当該参照・非参照の関係情報と、(iii) 第1の語句と、(iv)第２の語句と、に基づいて、個々の当該電子文書の総合重要度を算出する、コンピュータプログラムであって、コンピュータを、
(a) 当該複数の電子文書のうちの所与の電子文書の固有重要度を、当該第1の語句と当該所与の電子文書に含まれる語句との類似度に基づいて算出する手段と、
(b) 当該参照・非参照の関係情報に基づいて、当該所与の電子文書を参照する、少なくとも一つの第２の電子文書を特定する手段と、
(c) 当該第２の電子文書内に含まれる語句と、当該第2の語句との類似度、に基づいて、当該第１の電子文書に対する返答係数を算出する手段と、
(d) 当該所与の電子文書の総合重要度を、当該所与の電子文書の固有重要度、及び当該第２の電子文書の総合重要度、とに基づいて算出する手段と、
(e) 当該複数の電子文書個々の総合重要度を算出する手段であって、当該手段(a)乃至(d)を、当該複数の電子文書の各々の組に対して作用させて、当該電子文書個々の総合重要度を算出する手段、
として動作させる当該コンピュータプログラム。
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Cited By (5)
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|---|---|---|---|---|
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011048718A (ja) * | 2009-08-28 | 2011-03-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 情報検索装置、情報検索プログラム |
| JP2011123530A (ja) * | 2009-12-08 | 2011-06-23 | Nec Corp | 話題推薦装置、話題推薦装方法およびプログラム |
| US9529607B2 (en) | 2013-03-19 | 2016-12-27 | International Business Machines Corporation | Generating an ordered list of managed targets |
| WO2015182559A1 (ja) * | 2014-05-29 | 2015-12-03 | 日本電信電話株式会社 | 情報分析システム、情報分析方法及び情報分析プログラム |
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