JP4234740B2 - キーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法 - Google Patents

キーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法 Download PDF

Info

Publication number
JP4234740B2
JP4234740B2 JP2006211686A JP2006211686A JP4234740B2 JP 4234740 B2 JP4234740 B2 JP 4234740B2 JP 2006211686 A JP2006211686 A JP 2006211686A JP 2006211686 A JP2006211686 A JP 2006211686A JP 4234740 B2 JP4234740 B2 JP 4234740B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
keyword
keywords
score
presenting
attribute
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.)
Active
Application number
JP2006211686A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2008040636A (ja
Inventor
昌之 岡本
智弘 山崎
和之 後藤
秀雄 梅木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2006211686A priority Critical patent/JP4234740B2/ja
Priority to US11/878,789 priority patent/US20080033938A1/en
Priority to EP07252992A priority patent/EP1887485A3/en
Priority to CNA200710140036XA priority patent/CN101118560A/zh
Publication of JP2008040636A publication Critical patent/JP2008040636A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4234740B2 publication Critical patent/JP4234740B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

本発明は、日時属性を有する文書情報から、ある日時における時事情報を示すキーワードを効果的に検出・提示することのできるキーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法に関する。
従来から、現在話題になっていることや流行していることである時事情報を知りたいというニーズは強く、様々な技術が開発されている。なかでも、このような時事情報を知るために、文書情報を活用した時事キーワードの抽出技術が注目されている。例えば、Web上の技術であるWeb検索エンジンでは、世の中の様々な情報に対するニーズを検索キーワードという形でリアルタイムに知ることができ、日々の話題を知る手段として注目されている。
ある期間に話題となるニュースを抽出する技術としては、Web上で検索されたキーワードのランキング情報を表示する技術がある。これは、一定期間の頻度を元に検索ランキングを作成したり、ブログ検索エンジンなどで最近追加されたエントリに共通して含まれるキーワードを話題の兆しとして表示する技術である。
例えば、特許文献1に開示されている話題語抽出方法では、電子掲示板への書き込み頻度から掲示板での最近の話題を抽出することを試みている。
また、非特許文献1では、blogと呼ばれる個人が日記や記事を投稿するインターネット上のWebサイトに書き込まれたキーワードの頻度から、現在「旬」であるキーワードを表示している。このような手法を用いて提示されたキーワードは、時事情報を示すキーワードの一種とも言えるものである。非特許文献1では、24時間、1週間、1ヶ月のような単位で、時事情報を示すキーワードをランキング形式で提示することが可能になっている。
特開2006−139717号公報 kizasi.jp(ブログに記された無数のコトバから変化のkizasiを発見するサイト)、「平成18年7月26日検索」、インターネット<URL:http://kizasi.jp/>
ところで、非特許文献1においては、一定期間で頻度が高いキーワード(時事情報を示すキーワード)を表示する機能に加えて、当該時事情報を示すキーワードに関連性を有するキーワードも提示することが可能になっている。
しかしながら、非特許文献1においては、時事情報を示すキーワードに関連性を有するキーワードが「○○傷害事件」である場合に、例えば「事件発生→指名手配→犯人逮捕」のように当該時事情報を示すキーワードに関連性を有するキーワードをその新鮮さに応じて表示順序を制御したり、話題の推移を可視化して制御することは行なわれていない。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、時事情報の進展や状態をユーザに効果的に見せることができるキーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法を提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明のキーワード提示装置は、日時属性を有する文書情報の入力を受け付ける文書入力手段と、この文書入力手段により指定期間に入力を受け付けた前記文書情報に含まれるキーワードを解析するキーワード解析手段と、このキーワード解析手段により解析された前記各キーワードに係るスコアを算出し、算出した前記スコア順に前記キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、このキーワード抽出手段により抽出された前記各キーワードを分類および階層化したキーワード構造を生成するキーワード構造生成手段と、このキーワード構造生成手段により生成された前記キーワード構造に従って前記各キーワードを分類および階層化するとともに、分類および階層化された前記各キーワードを前記スコア順に並べて提示するキーワード提示手段と、前記スコアが対応付けられている前記キーワードおよび前記キーワード構造を格納するキーワード格納手段と、を備え、前記キーワード抽出手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードに対応付けられている前記スコアの履歴も併せて用いることにより前記スコアを算出し、前記キーワード構造生成手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードまたは前記キーワードに対応付けられている前記スコアと比較することにより、格納されていない前記キーワードまたは前記スコアが上昇した前記キーワードであることを判定した場合、当該キーワードに新着であることを示す属性を付与し、前記キーワード提示手段は、前記新着であることを示す属性に従い、その属性を確認することのできるマークをキーワードに付して表示する。
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、日時属性を有する文書情報の入力を受け付ける文書入力手段と、この文書入力手段により指定期間に入力を受け付けた前記文書情報に含まれるキーワードを解析するキーワード解析手段と、このキーワード解析手段により解析された前記各キーワードに係るスコアを算出し、算出した前記スコア順に前記キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、このキーワード抽出手段により抽出された前記各キーワードを分類および階層化したキーワード構造を生成するキーワード構造生成手段と、このキーワード構造生成手段により生成された前記キーワード構造に従って前記各キーワードを分類および階層化するとともに、分類および階層化された前記各キーワードを前記スコア順に並べて提示するキーワード提示手段と、前記スコアが対応付けられている前記キーワードおよび前記キーワード構造を格納するキーワード格納手段と、として機能させためのプログラムであって、前記キーワード抽出手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードに対応付けられている前記スコアの履歴も併せて用いることにより前記スコアを算出し、前記キーワード構造生成手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードまたは前記キーワードに対応付けられている前記スコアと比較することにより、格納されていない前記キーワードまたは前記スコアが上昇した前記キーワードであることを判定した場合、当該キーワードに新着であることを示す属性を付与し、前記キーワード提示手段は、前記新着であることを示す属性に従い、その属性を確認することのできるマークをキーワードに付して表示する。
また、本発明のキーワード提示方法は、キーワード提示装置で実行されるキーワード提示方法であって、前記キーワード提示装置は、制御部と記憶部を備え、前記制御部において実行される、文書入力手段が、日時属性を有する文書情報の入力を受け付けるステップと、キーワード解析手段が、前記文書入力手段により指定期間に入力を受け付けた前記文書情報に含まれるキーワードを解析するステップと、キーワード抽出手段が、前記キーワード解析手段により解析された前記各キーワードに係るスコアを算出し、算出した前記スコア順に前記キーワードを抽出するステップと、キーワード構造生成手段が、前記キーワード抽出手段により抽出された前記各キーワードを分類および階層化したキーワード構造を生成するステップと、キーワード提示手段が、前記キーワード構造生成手段により生成された前記キーワード構造に従って前記各キーワードを分類および階層化するとともに、分類および階層化された前記各キーワードを前記スコア順に並べて提示するステップと、キーワード格納手段が、前記スコアが対応付けられている前記キーワードおよび前記キーワード構造を格納するステップと、を含み、前記キーワード抽出手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードに対応付けられている前記スコアの履歴も併せて用いることにより前記スコアを算出し、前記キーワード構造生成手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードまたは前記キーワードに対応付けられている前記スコアと比較することにより、格納されていない前記キーワードまたは前記スコアが上昇した前記キーワードであることを判定した場合、当該キーワードに新着であることを示す属性を付与し、前記キーワード提示手段は、前記新着であることを示す属性に従い、その属性を確認することのできるマークをキーワードに付して表示する。
本発明によれば、ある時事キーワードに対して階層化されていて関連性を有しているキーワードのスコア順に従った並び順から指定期間における時間的な変化、例えば当該時事情報が現在どのような状況であるかをユーザに提示することができるとともに、スコア順に並べられたキーワードに新着であることを示す属性を確認することのできるマークを付して表示することにより、単に「最近の話題」を新着マークとともに時系列で見せるだけでなく、前日は小見出しとして表示されていたものが翌日は大見出しに昇格したような場合(すなわち、前日との比較でスコアの差分が大きくなった場合)にはキーワードに新着であることを示すマークを付与することができるので、時事情報の進展や状態をユーザに効果的に見せることができる、という効果を奏する。
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるキーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
本発明の実施の一形態を図1ないし図10に基づいて説明する。図1は、本発明の実施の一形態にかかるキーワード提示装置を含むシステム構築例を示す模式図である。本システムは、図1に示すように、キーワード提示装置であるサーバコンピュータ(以下、サーバという)1にLAN(Local Area Network)等のネットワーク2を介してクライアントコンピュータ(以下、クライアントという)3が複数台接続されたサーバクライアントシステムを想定する。サーバ1およびクライアント3は、例えば、一般的なパーソナルコンピュータである。
図2は、サーバ1のモジュール構成図である。サーバ1は、情報処理を行うCPU(Central Processing Unit)101、BIOSなどを記憶した読出し専用メモリであるROM(Read Only Memory)102、各種データを書換え可能に記憶するRAM(Random Access Memory)103、各種データベースとして機能するとともに各種のプログラムを格納するHDD(Hard Disk Drive)104、記憶媒体110を用いて情報を保管したり外部に情報を配布したり外部から情報を入手するためのCD−ROMドライブ等の媒体駆動装置105、ネットワーク2を介して外部の他のコンピュータと通信により情報を伝達するための通信制御装置106、処理経過や結果等を操作者に表示するCRT(Cathode Ray Tube)やLCD(Liquid Crystal Display)等の表示部107、並びに操作者がCPU101に命令や情報等を入力するためのキーボードやマウス等の入力部108等から構成されており、これらの各部間で送受信されるデータをバスコントローラ109が調停して動作する。
このようなサーバ1およびクライアント3では、ユーザが電源を投入するとCPU101がROM102内のローダーというプログラムを起動させ、HDD104よりOS(Operating System)というコンピュータのハードウェアとソフトウェアとを管理するプログラムをRAM103に読み込み、このOSを起動させる。このようなOSは、ユーザの操作に応じてプログラムを起動したり、情報を読み込んだり、保存を行ったりする。OSのうち代表的なものとしては、Windows(登録商標)等が知られている。これらのOS上で走る動作プログラムをアプリケーションプログラムと呼んでいる。なお、アプリケーションプログラムは、所定のOS上で動作するものに限らず、後述の各種処理の一部の実行をOSに肩代わりさせるものであってもよいし、所定のアプリケーションソフトやOSなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
ここで、サーバ1は、アプリケーションプログラムとして、キーワード提示プログラムをHDD104に記憶している。この意味で、HDD104は、キーワード提示プログラムを記憶する記憶媒体として機能する。
また、一般的には、サーバ1のHDD104にインストールされるアプリケーションプログラムは、CD−ROMやDVDなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等の各種方式のメディア等の記憶媒体110に記録され、この記憶媒体110に記録された動作プログラムがHDD104にインストールされる。このため、CD−ROM等の光情報記録メディアやFD等の磁気メディア等の可搬性を有する記憶媒体110も、アプリケーションプログラムを記憶する記憶媒体となり得る。さらには、アプリケーションプログラムは、例えば通信制御装置106を介して外部から取り込まれ、HDD104にインストールされても良い。
サーバ1は、OS上で動作するキーワード提示プログラムが起動すると、このキーワード提示プログラムに従い、CPU101が各種の演算処理を実行して各部を集中的に制御する。サーバ1のCPU101が実行する各種の演算処理のうち、本実施の形態の特長的な処理について以下に説明する。
図3は、サーバ1の概略構成を示すブロック図である。図3に示すように、サーバ1は、キーワード提示プログラムに従うことにより、文書入力部11、時事キーワード抽出部12、キーワード解析部13、時事キーワード構造生成部14、時事キーワード格納部15、検索クエリ生成部16、時事キーワード提示部17を備える。
時事キーワード格納部15は、HDD104、記憶媒体110、RAM103などの一般的に利用されているあらゆる記憶手段により構成することができる。
以下において、各機能ブロックについて説明する。なお、それぞれの機能ブロックを構成するデータ構造や処理の流れは、必要に応じて後述する。
文書入力部11は、日時属性を有する文書情報から、あらかじめ決められた日数の文書集合の入力を受け付ける。本実施の形態における日時属性を有する文書情報は、例えば、インターネット上のWebページのニュース記事(図4−1参照)やEPG(Electronic Program Guide:電子番組ガイド)上の情報(図4−2参照)などである。いずれの文書情報も、本文あるいは更新時刻などの日時属性を含むことが必要である。これらの文書情報の配信元としては、指定された特定のWebサイトやデータベースに存在するデータが用いられる。また、Webページのニュース記事(図4−1参照)やEPG上の情報(図4−2参照)には、それぞれを一意に識別可能な文書IDが付されている。
時事キーワード抽出部12は、文書入力部11により指定期間に入力を受け付けた文書情報についてキーワード解析部13により解析されたキーワード群から、決められた日時において時事性が高いと判断されたキーワード(以下、時事キーワードという)を抽出する。すなわち、時事キーワード抽出部12は、文書入力部11から文書情報を受け取ると、キーワード解析部13に一旦渡すことになる。
キーワード解析部13は、時事キーワード抽出部12から文書入力部11により指定期間に入力を受け付けた文書情報を受け取ると、既存の自然言語処理技術(例えば、形態素解析やn-gram抽出など)を用い、Web上のテキストやEPGのテキストに含まれる代表的なキーワードを解析する。例えば、文字列「自然言語処理」を形態素解析すると、例えば「自然」「言語」「処理」という単語などをキーワードとして切り出すことができる。
時事キーワード構造生成部14は、時事キーワード抽出部12により抽出された時事キーワードについてその共起や関連に応じて階層化や分類などの関連付けを行い、時事キーワードを構造化する。
時事キーワード格納部15は、時事キーワード構造生成部14によって生成された時事キーワードおよびその構造を格納する。時事キーワード格納部15に格納された時事キーワードおよびその構造は、次回以降の実行時に参照される。
検索クエリ生成部16は、時事キーワード構造生成部14によって生成された時事キーワードおよびその構造を元に、インターネット上の検索エンジンで検索するための検索クエリを埋め込んだWebページを生成する。
時事キーワード提示部17は、検索クエリ生成部16により生成されたWebページを、各ユーザが使用するクライアント3からのネットワーク2を介した表示要求に応じて提示する。
次に、キーワード提示プログラムに従ってサーバ1のCPU101が実行する処理のうち、時事キーワード抽出部12およびキーワード解析部13におけるキーワード抽出処理について図5のフローチャートを参照して説明する。
図5に示すように、まず、キーワード解析部13は指定期間内に文書入力部11を介して入力を受け付けた文書について形態素解析を行って単語に分割する(ステップS1)。
次に、キーワード解析部13は、分割された形態素を複数連結することにより、2単語以上からなるキーワードの候補を生成する(ステップS2)。
そして、キーワード解析部13は、ステップS2で生成したキーワードの候補から助詞や記号のようにキーワードとして用いられない不要な表現を除去する(ステップS3)。
ここまでの処理はキーワード解析部13において行われ、解析された結果の単語一覧が時事キーワード抽出部12に戻される。
時事キーワード抽出部12に戻された単語一覧は、時事キーワード抽出部12によってそれぞれ出現頻度が計算され、時事キーワード抽出部12は計算された出現頻度の高い順に時事キーワードの候補とし(ステップS4)、候補として抽出されたキーワードに文字列の包含関係があるか否かを判定する(ステップS5)。
なお、時事キーワード抽出部12は、過去に算出したキーワードの出現頻度の履歴も併せて用いることによりキーワードの出現頻度を算出する。過去に算出したキーワードの出現頻度の履歴は、時事キーワード格納部15に格納されているキーワードに対応付けられている。
また、本実施の形態においては、時事キーワード抽出部12は、文書集合におけるキーワード自身の属性である出現頻度を用いてスコアを算出するようにしたが、これに限るものではなく、キーワード出現の新しさ(鮮度)、キーワードの長さ、形態素情報などの文書集合におけるキーワード自身の属性を用いてスコアを算出するようにしても良い。
キーワードに文字列の包含関係がある場合は(ステップS5のYes)、包含されるキーワードが除去される(ステップS6)。キーワードに文字列の包含関係がある場合とは、例えば、「○○問題」「○○」「問題」というキーワードについて考えると、「○○問題」と「○○」および「問題」とは包含関係があるので、包含されるキーワード「○○」および「問題」はステップS6で除去される。
なお、キーワードに文字列の包含関係がある場合の別の実施例として、以下のような手法を採ることも考えられる。キーワードに文字列の包含関係がある場合において(ステップS5のYes)、ステップS6で包含されるキーワードを除去するのではなく、包含関係にあるキーワードをまとめるようにしても良い。例えば、「耐震偽装」「偽装問題」のようにキーワードに一部重なりがある場合には、「耐震偽装問題」のようにまとめることになる。なお、この際、出現頻度は合算する。
一方、キーワードに文字列の包含関係がない場合は(ステップS5のNo)、そのままステップS7に進む。
すなわち、時事キーワード抽出部12は、キーワード解析部13により解析された各キーワードの包含関係を利用してキーワードを抽出する。
このようにして得られたキーワード一覧が時事キーワードの集合となるが、抽出されたキーワードの個数が予め設定された閾値よりも多い場合は(ステップS7のYes)、頻度の高い順に閾値の個数までを取り、残りを除去する(ステップS8)。
図6は、抽出された時事キーワード一覧の構造を示す模式図である。図6に示すように、得られた時事キーワードは、キーワード自身の文字列の他に、指定期間、出現頻度、出現元文書のIDを属性として有している。
次に、時事キーワード構造生成部14における時事キーワードの構造化処理について図7のフローチャートを参照して説明する。
図7に示すように、まず、キーワード2個の組み合わせを作り、各キーワードの組に対して元文書IDの集合の重なりを計算する(ステップS11)。例えば、図6に示す2つのキーワード(「○○問題」「××逮捕」)では、元文書ID「003」が重なっている。
次に、元文書IDの集合の重なりが大きい組のキーワードをキーワード群としてまとめる(ステップS12)。これは、例えばキーワードの組(A、B)と(A、C)が存在していて元文書IDの集合の重なりが大きい場合、{A、B、C}というキーワード群にまとめることを意味する。
次いで、得られたそれぞれのキーワード群に対し、最も出現頻度の高いキーワードを大見出しキーワードとし、それ以外のキーワードを小見出しキーワードとする(ステップS13)。大見出し、小見出しの区別は、後述するキーワード提示における表示に反映される。
このように時事キーワード構造生成部14は、キーワードの出現元の文書の共通性による共起情報を活用することにより、キーワードの分類および階層化を行っている。
続いて、それぞれのキーワードについて、時事キーワード格納部15にキーワードが格納されているか否かを判定する(ステップS14)。そして、時事キーワード格納部15に格納されていないキーワードに対しては(ステップS14のNo)、新着フラグを付与し(ステップS15)、時事キーワード格納部15に既に格納されているキーワードに対しては(ステップS14のYes)、前回の出現頻度との差分を計算して、新着フラグを付与する(ステップS16)。すなわち、時事キーワード構造生成部14は、過去にキーワードが抽出されたか否かを時事キーワード格納部15に格納されているキーワードと比較することにより新着のキーワードであることを判定し、キーワードに新着であることを示す属性(新着フラグ)を付与する。
以上ステップS14〜S16の処理は、未処理のキーワードが存在しなくなるまで(ステップS17のNo)、繰り返される。
上記のような処理の結果、得られたキーワード構造の例を図8に示す。それぞれの時事キーワードに対して時事キーワード抽出時に付加された属性(指定期間、出現頻度、出現元文書のID)に加え、大見出し/小見出しの別、大見出し/小見出しの順位、新着フラグの有無、前日との順位差が付与されている。「前日との順位差」は、「新着」が“0”の大見出し(つまり、前日との順位の比較ができるもの)に対してのみ付与される。また、例えば、前日は小見出しとして表示されていたものが翌日は大見出しに昇格したような場合については、大見出しとしては「新着」扱いとなる。なお、図8に示す属性に限るものではなく、小見出しから大見出しに昇格したような場合を明示する「昇格」などの属性を追加することが考えられる。
すなわち、時事キーワード構造生成部14は、過去に算出したキーワードのスコア(例えば、出現頻度など)との比較により、キーワードに属性を付与する。
このようにして構造化(分類および階層化)されたそれぞれの時事キーワードに対しては、ユーザに提示される前に検索クエリ生成部16において検索クエリが付加される。大見出しに対しては、時事キーワードだけが検索クエリとして付加され、小見出しに対しては、従属する大見出しの時事キーワードと、小見出しの時事キーワードの「AND」が検索クエリとして構成される。これにより、例えば大見出しの「○○問題」のような広いキーワードに対し、「疑惑」「謝罪」などのキーワードにより限定された文脈での検索結果を得ることが期待できる。すなわち、検索クエリ生成部16は、時事キーワード構造生成部14によって構成されたキーワード構造に従い、検索キーワードを複数組み合わせた検索クエリを生成する。なお、クエリ生成に関しては、なるべく多くの結果を得るために、「大見出し AND (小見出し1 OR 小見出し2 OR ・・・ 小見出しn)」のような検索クエリを利用、あるいはニュース記事を検索結果として得るために「ニュース」などの定型的なクエリを付与してもよい。すなわち、検索クエリ生成部16は、予め指定された特定のキーワード列を付与することも可能である。
そして、時事キーワード構造生成部14によって生成された時事キーワードおよびその構造を元に検索クエリ生成部16において生成された検索クエリを含むWebページは、各ユーザが使用するクライアント3においてWebブラウザで閲覧可能になっている。
ここで、図9は時事キーワードの表示例を示す正面図である。図9に示すように、大見出しの時事キーワードが、図8に示すスコアの順位に従った順序で表示される。また、小見出しは、大見出しと関連付けられた階層構造で表示される。さらに、小見出しは、図8に示すスコアの順位に従った順序で並べて表示される。このようなスコアの順位に従った順序は、指定期間における時間的な変化として現れることが多い。指定期間における時間的な変化は、例えば大見出しの時事情報が現在どのような状況であるかということである。また、新着の見出しに対しては、文字やアイコンなどを用いることにより(図9では「New!」)、表示効果に違いを持たせることが可能になっている。すなわち、時事キーワード提示部17は、属性の有無または種類に従い、その属性の存在を確認することのできるアイコン・記号・表示効果などのマークを表示する。
また、図9に示すように、それぞれの時事キーワードはアンカーテキストとなっており、ハイパーリンクによってWeb上の検索サイトに関連付けられている。そして、時事キーワードをクリックすると、時事キーワードに付加されている検索クエリによるWeb上の検索サイトにおける検索結果一覧ページに移動して閲覧することができるようになっている。すなわち、各時事キーワードはWeb上の検索エンジンへのクエリとなっていることにより、ユーザはキーボードによりキーワードを入力しなくとも、ニュースをはじめとする時事情報を容易に取得することが可能になっている。これにより、キーワードの組み合わせを入力・検索する手間を減らすことが可能となる。
また、図10は時事キーワードの別の表示例を示す正面図である。図10に示す表示例は、文書入力時に、短期間の集合と長期間の集合の2種類から時事キーワードを抽出し、短期間の集合から生成された話題を「今日ホットな話題」の欄Aに、長期間の集合から短期間の集合を除いたものを「最近ウォッチ中の話題」の欄Bに表示することで、期間の違いに応じたキーワード提示を行うことができるようにしたものである。
なお、表示された時事キーワードに関しては、順位の変動に応じて順位の変化を示すアイコンや矢印を示すことで、そのキーワードの示す話題の注目度合いの変化を知ることが可能になっている。図10においては、新着の時事キーワードには「星印」を付して、新着であることが分かるようにしている。
また、図10においては、順位によらず、頻度が急上昇したキーワードに関しては、「赤丸急上昇の話題」の欄Cに表示することで、急に話題となったキーワードを知ることができるようにしている。
さらに、小見出しの表示順序に関しても、頻度の高いものを順に並べるだけでなく、新着フラグの付いたものを優先的に並べることでより時事性の高い表示をユーザに提示することが可能である。すなわち、時事キーワード提示部17は、属性の有無または種類に従い、その表示順序を変更する。
さらにまた、キーワードだけを見てもそれが何を意味するか分からない場合があるが、図10に示す表示例では、そのような場合、検索サイトを開かなくとも、キーワードが出現した元の文書データを表示することにより文脈を知ることができるようになっている。すなわち、時事キーワード提示部17は、所定の操作があった場合に、時事キーワードを含む元文書を表示する。図10では、マウスポインタPをキーワードの上に置くことにより、キーワードが出現した元の文書データDを表示しているので、「決戦」というキーワードがどのように使われたかを即座に知ることができる。
このように本実施の形態によれば、指定期間に入力を受け付けた文書情報に含まれるキーワードを解析し、解析された各キーワードのスコア順に抽出された各キーワードを分類および階層化したキーワード構造を生成する。そして、キーワード構造に従って各キーワードを分類および階層化するとともに、分類および階層化された各キーワードをスコア順に並べて提示する。これにより、日時属性を有する文書情報から、ある日時における時事情報を示すキーワードである時事キーワードを効果的に検出・提示することができるとともに、分類および階層化された各キーワードをスコア順に並べて提示することで、ある時事キーワードに対して階層化されていて関連性を有しているキーワードの並び順から指定期間における時間的な変化、例えば当該時事情報が現在どのような状況であるかをユーザに提示することができる。より具体的には、単に「最近の話題」を見せるだけでなく、「最近話題になっている○○事件がどうなったのか」という進展や状態をユーザに効果的に見せることができる。
すなわち、本実施の形態は、日々配信されるテレビ番組の番組表情報などの文書情報を記録し、それぞれのキーワードがどのように出現したか、その頻度や新しさを算出し、時事キーワードを知るための見出し情報を生成することで、現在話題となっているキーワードは何か、またそのキーワードはどの程度長く続いている話題を示すものか容易に理解し、検索できるようにしたものである。
また、過去の処理結果であるキーワード構造を再利用することで、新着キーワードやキーワードの出現頻度や順位の変化を知ることができ、その結果を表示内容に反映させることにより、大見出しで示される話題の状況や、最新のキーワードの組を容易に知ることが可能になる。
なお、本実施の形態においては、検索クエリ生成部16は、時事キーワード提示部17により各キーワードを提示する前に、各キーワードに対して検索クエリを付加するようにしたが、これに限るものではない。例えば、検索クエリ生成部16は、時事キーワード提示部17により提示された各キーワードが選択された際に、選択されたキーワードに対して検索クエリを付加するようにしても良い。
なお、本実施の形態においては、時事キーワード提示部17は、検索クエリ生成部16により生成されたWebページを、各ユーザが使用するクライアント3からのネットワーク2を介した表示要求に応じて提示するようにしたが、これに限るものではない。例えば、Webページをあらかじめ各ユーザが使用するクライアント3上にダウンロードし、ローカルファイルを表示するようにしても良い。
また、本実施の形態においては、キーワード提示装置であるサーバ1にネットワーク2を介してクライアント3が複数台接続されたサーバクライアントシステムを想定したが、これに限るものではなく、キーワード提示装置をスタンドアロンで使用するものであっても良い。
本発明の実施の一形態にかかるキーワード提示装置を含むシステム構築例を示す模式図である。 サーバのモジュール構成図である。 サーバの概略構成を示すブロック図である。 インターネット上のWebページのニュース記事を例示的に示す模式図である。 EPG上の情報を例示的に示す模式図である。 キーワード抽出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 時事キーワード一覧の構造を示す模式図である。 時事キーワードの構造化処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 キーワード構造の一例を示す模式図である。 時事キーワードの表示例を示す正面図である。 時事キーワードの別の表示例を示す正面図である。
符号の説明
1 キーワード提示装置
11 文書入力手段
12 キーワード抽出手段
13 キーワード解析手段
14 キーワード構造生成手段
15 キーワード格納手段
16 検索クエリ生成手段
17 キーワード提示手段

Claims (15)

  1. 日時属性を有する文書情報の入力を受け付ける文書入力手段と、
    この文書入力手段により指定期間に入力を受け付けた前記文書情報に含まれるキーワードを解析するキーワード解析手段と、
    このキーワード解析手段により解析された前記各キーワードに係るスコアを算出し、算出した前記スコア順に前記キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
    このキーワード抽出手段により抽出された前記各キーワードを分類および階層化したキーワード構造を生成するキーワード構造生成手段と、
    このキーワード構造生成手段により生成された前記キーワード構造に従って前記各キーワードを分類および階層化するとともに、分類および階層化された前記各キーワードを前記スコア順に並べて提示するキーワード提示手段と、
    前記スコアが対応付けられている前記キーワードおよび前記キーワード構造を格納するキーワード格納手段と、
    を備え、
    前記キーワード抽出手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードに対応付けられている前記スコアの履歴も併せて用いることにより前記スコアを算出し、
    前記キーワード構造生成手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードまたは前記キーワードに対応付けられている前記スコアと比較することにより、格納されていない前記キーワードまたは前記スコアが上昇した前記キーワードであることを判定した場合、当該キーワードに新着であることを示す属性を付与し、
    前記キーワード提示手段は、前記新着であることを示す属性に従い、その属性を確認することのできるマークをキーワードに付して表示する、
    ことを特徴とするキーワード提示装置。
  2. 前記キーワード提示手段により前記各キーワードを提示する前に、前記各キーワードに対して検索クエリを付加する検索クエリ生成手段を更に備える、
    ことを特徴とする請求項1記載のキーワード提示装置。
  3. 前記キーワード提示手段により提示された前記各キーワードが選択された際に、選択された前記キーワードに対して検索クエリを付加する検索クエリ生成手段を更に備える、
    ことを特徴とする請求項1記載のキーワード提示装置。
  4. 前記検索クエリ生成手段は、前記キーワード構造生成手段によって生成された前記キーワード構造に従い、前記キーワードを複数組み合わせた前記検索クエリを生成する、
    ことを特徴とする請求項2または3記載のキーワード提示装置。
  5. 前記検索クエリ生成手段は、予め指定された特定のキーワード列を付与する、
    ことを特徴とする請求項2ないし4のいずれか一記載のキーワード提示装置。
  6. 前記文書入力手段が入力を受け付ける前記文書情報は、インターネット上のWebページのニュース記事である、
    ことを特徴とする請求項1ないし5のいずれか一記載のキーワード提示装置。
  7. 前記文書入力手段が入力を受け付ける前記文書情報は、EPG(Electronic Program Guide:電子番組ガイド)上の情報である、
    ことを特徴とする請求項1ないし5のいずれか一記載のキーワード提示装置。
  8. 前記文書入力手段は、指定された少なくとも1つ以上の期間に含まれる前記文書集合の入力を受け付ける、
    ことを特徴とする請求項1ないし7のいずれか一記載のキーワード提示装置。
  9. 前記キーワード抽出手段は、前記各キーワード自身の属性を用いて前記各キーワードに係る前記スコアを算出する、
    ことを特徴とする請求項1記載のキーワード提示装置。
  10. 前記キーワード抽出手段が前記各キーワードに係る前記スコアの算出に用いる前記各キーワード自身の属性は、前記各キーワードの出現頻度である、
    ことを特徴とする請求項9記載のキーワード提示装置。
  11. 前記キーワード構造生成手段は、前記各キーワードの出現元の前記文書情報の共通性による共起情報を活用することにより、前記各キーワードについての分類および階層化を行う、
    ことを特徴とする請求項記載のキーワード提示装置。
  12. 前記キーワード抽出手段は、前記キーワード解析手段により解析された前記各キーワードの包含関係を利用して前記キーワードを抽出する、
    ことを特徴とする請求項1記載のキーワード提示装置。
  13. 前記キーワード提示手段は、所定の操作があった場合に、前記キーワードを含む前記文書情報を表示する、
    ことを特徴とする請求項1記載のキーワード提示装置。
  14. コンピュータを、
    日時属性を有する文書情報の入力を受け付ける文書入力手段と、
    この文書入力手段により指定期間に入力を受け付けた前記文書情報に含まれるキーワードを解析するキーワード解析手段と、
    このキーワード解析手段により解析された前記各キーワードに係るスコアを算出し、算出した前記スコア順に前記キーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
    このキーワード抽出手段により抽出された前記各キーワードを分類および階層化したキーワード構造を生成するキーワード構造生成手段と、
    このキーワード構造生成手段により生成された前記キーワード構造に従って前記各キーワードを分類および階層化するとともに、分類および階層化された前記各キーワードを前記スコア順に並べて提示するキーワード提示手段と、
    前記スコアが対応付けられている前記キーワードおよび前記キーワード構造を格納するキーワード格納手段と、
    として機能させためのプログラムであって、
    前記キーワード抽出手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードに対応付けられている前記スコアの履歴も併せて用いることにより前記スコアを算出し、
    前記キーワード構造生成手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードまたは前記キーワードに対応付けられている前記スコアと比較することにより、格納されていない前記キーワードまたは前記スコアが上昇した前記キーワードであることを判定した場合、当該キーワードに新着であることを示す属性を付与し、
    前記キーワード提示手段は、前記新着であることを示す属性に従い、その属性を確認することのできるマークをキーワードに付して表示する、
    ことを特徴とするプログラム。
  15. キーワード提示装置で実行されるキーワード提示方法であって、前記キーワード提示装置は、制御部と記憶部を備え、前記制御部において実行される、
    文書入力手段が、日時属性を有する文書情報の入力を受け付けるステップと、
    キーワード解析手段が、前記文書入力手段により指定期間に入力を受け付けた前記文書情報に含まれるキーワードを解析するステップと、
    キーワード抽出手段が、前記キーワード解析手段により解析された前記各キーワードに係るスコアを算出し、算出した前記スコア順に前記キーワードを抽出するステップと、
    キーワード構造生成手段が、前記キーワード抽出手段により抽出された前記各キーワードを分類および階層化したキーワード構造を生成するステップと、
    キーワード提示手段が、前記キーワード構造生成手段により生成された前記キーワード構造に従って前記各キーワードを分類および階層化するとともに、分類および階層化された前記各キーワードを前記スコア順に並べて提示するステップと、
    キーワード格納手段が、前記スコアが対応付けられている前記キーワードおよび前記キーワード構造を格納するステップと、
    を含み、
    前記キーワード抽出手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードに対応付けられている前記スコアの履歴も併せて用いることにより前記スコアを算出し、
    前記キーワード構造生成手段は、前記キーワード格納手段に格納されている前記キーワードまたは前記キーワードに対応付けられている前記スコアと比較することにより、格納されていない前記キーワードまたは前記スコアが上昇した前記キーワードであることを判定した場合、当該キーワードに新着であることを示す属性を付与し、
    前記キーワード提示手段は、前記新着であることを示す属性に従い、その属性を確認することのできるマークをキーワードに付して表示する、
    ことを特徴とするキーワード提示方法。
JP2006211686A 2006-08-03 2006-08-03 キーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法 Active JP4234740B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006211686A JP4234740B2 (ja) 2006-08-03 2006-08-03 キーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法
US11/878,789 US20080033938A1 (en) 2006-08-03 2007-07-26 Keyword outputting apparatus, keyword outputting method, and keyword outputting computer program product
EP07252992A EP1887485A3 (en) 2006-08-03 2007-07-30 Keyword outputting apparatus, keyword outputting method, and keyword outputting computer program product
CNA200710140036XA CN101118560A (zh) 2006-08-03 2007-08-03 关键词输出设备和关键词输出方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006211686A JP4234740B2 (ja) 2006-08-03 2006-08-03 キーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2008040636A JP2008040636A (ja) 2008-02-21
JP4234740B2 true JP4234740B2 (ja) 2009-03-04

Family

ID=38754731

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006211686A Active JP4234740B2 (ja) 2006-08-03 2006-08-03 キーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20080033938A1 (ja)
EP (1) EP1887485A3 (ja)
JP (1) JP4234740B2 (ja)
CN (1) CN101118560A (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016024485A (ja) * 2014-07-16 2016-02-08 株式会社ビデオリサーチ 投稿文書取得装置及び投稿文書取得方法
US9449051B2 (en) 2011-03-11 2016-09-20 Kabushiki Kaisha Toshiba Topic extraction apparatus and program

Families Citing this family (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3785108B2 (ja) 2002-03-28 2006-06-14 株式会社東芝 通信方法、通信装置、基地局装置及び端末装置
US7801899B1 (en) * 2004-10-01 2010-09-21 Google Inc. Mixing items, such as ad targeting keyword suggestions, from heterogeneous sources
JP4342575B2 (ja) * 2007-06-25 2009-10-14 株式会社東芝 キーワード提示のための装置、方法、及びプログラム
US7979321B2 (en) * 2007-07-25 2011-07-12 Ebay Inc. Merchandising items of topical interest
KR100913051B1 (ko) * 2007-09-18 2009-08-20 엔에이치엔(주) 연관 급상승어 검색 방법 및 그 시스템
US8271357B2 (en) 2007-12-11 2012-09-18 Ebay Inc. Presenting items based on activity rates
JP4439562B2 (ja) 2008-02-26 2010-03-24 シャープ株式会社 電子データ検索装置
JP5224868B2 (ja) * 2008-03-28 2013-07-03 株式会社東芝 情報推薦装置および情報推薦方法
US20090259620A1 (en) * 2008-04-11 2009-10-15 Ahene Nii A Method and system for real-time data searches
JP5355949B2 (ja) * 2008-07-16 2013-11-27 株式会社東芝 次検索キーワード提示装置、次検索キーワード提示方法、及び次検索キーワード提示プログラム
JP2011166621A (ja) * 2010-02-12 2011-08-25 Nomura Research Institute Ltd 映像コンテンツの推奨装置、推奨する映像コンテンツの決定方法、及びコンピュータプログラム
KR101196935B1 (ko) * 2010-07-05 2012-11-05 엔에이치엔(주) 실시간 인기 키워드에 대한 대표 문구를 제공하는 방법 및 시스템
KR101779975B1 (ko) 2010-12-22 2017-09-22 주식회사 케이티 Sns 메시지를 활용한 vod 컨텐츠에 대한 부가 서비스 시스템 및 이를 이용한 부가 서비스 방법
CN102968669B (zh) * 2011-08-31 2015-11-25 富士通株式会社 对负荷进行预测的方法和装置
US9208218B2 (en) 2011-10-19 2015-12-08 Zalag Corporation Methods and apparatuses for generating search expressions from content, for applying search expressions to content collections, and/or for analyzing corresponding search results
US9600587B2 (en) 2011-10-19 2017-03-21 Zalag Corporation Methods and apparatuses for generating search expressions from content, for applying search expressions to content collections, and/or for analyzing corresponding search results
JP5903915B2 (ja) * 2012-02-07 2016-04-13 大日本印刷株式会社 サーバ装置、プログラム及び通信システム
JP5223018B1 (ja) * 2012-05-30 2013-06-26 楽天株式会社 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム及び記録媒体
JP5964149B2 (ja) * 2012-06-20 2016-08-03 株式会社Nttドコモ 共起語を特定する装置およびプログラム
JP2014048946A (ja) * 2012-08-31 2014-03-17 Toshiba Corp 電子機器及びその制御方法
US9619459B2 (en) * 2012-10-01 2017-04-11 Nuance Communications, Inc. Situation aware NLU/NLP
US10282419B2 (en) 2012-12-12 2019-05-07 Nuance Communications, Inc. Multi-domain natural language processing architecture
US9672827B1 (en) * 2013-02-11 2017-06-06 Mindmeld, Inc. Real-time conversation model generation
CN104298703A (zh) * 2014-07-25 2015-01-21 深圳市英威诺科技有限公司 一种根据用户行为提炼关键字并智能分发的方法
CN104199969B (zh) * 2014-09-22 2017-10-03 北京国双科技有限公司 网页数据分析方法及装置
KR101627786B1 (ko) * 2015-01-26 2016-06-07 주식회사 포워드벤처스 핫이슈 키워드 제공 장치 및 방법
CN104933197A (zh) * 2015-07-13 2015-09-23 北京天天卓越科技有限公司 一种关键字确定方法及终端设备
CN105260419A (zh) * 2015-09-25 2016-01-20 广州亿码科技有限公司 一种相关关键词推荐方法及装置
KR101708444B1 (ko) * 2015-11-16 2017-02-22 주식회사 위버플 키워드 및 자산 가격 관련성 평가 방법 및 그 장치
CN105808712A (zh) * 2016-03-07 2016-07-27 陈宽 将文本类医疗报告转换为结构化数据的智能系统及方法
JP6980404B2 (ja) * 2017-04-18 2021-12-15 株式会社Nttドコモ 表示順序提示装置および表示順序提示方法
US10417340B2 (en) * 2017-10-23 2019-09-17 International Business Machines Corporation Cognitive collaborative moments
CN109800303A (zh) * 2018-12-28 2019-05-24 深圳市世强元件网络有限公司 一种文档信息提取方法、存储介质及终端
US20200341977A1 (en) * 2019-04-25 2020-10-29 Mycelebs Co., Ltd. Method and apparatus for managing attribute language
CN113517047A (zh) * 2021-06-08 2021-10-19 联仁健康医疗大数据科技股份有限公司 医学数据的获取方法、装置、电子设备及存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3665480B2 (ja) * 1998-06-24 2005-06-29 富士通株式会社 文書整理装置および方法
JP2000132553A (ja) * 1998-10-22 2000-05-12 Sharp Corp キーワード抽出方法、キーワード抽出装置、及びキーワード抽出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
EP1156430A2 (en) * 2000-05-17 2001-11-21 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Information retrieval system
JP4655384B2 (ja) * 2001-02-28 2011-03-23 ソニー株式会社 携帯型情報端末装置および情報処理方法、プログラム格納媒体、並びにプログラム
JP2003242176A (ja) * 2001-12-13 2003-08-29 Sony Corp 情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
US7085771B2 (en) * 2002-05-17 2006-08-01 Verity, Inc System and method for automatically discovering a hierarchy of concepts from a corpus of documents

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9449051B2 (en) 2011-03-11 2016-09-20 Kabushiki Kaisha Toshiba Topic extraction apparatus and program
JP2016024485A (ja) * 2014-07-16 2016-02-08 株式会社ビデオリサーチ 投稿文書取得装置及び投稿文書取得方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20080033938A1 (en) 2008-02-07
CN101118560A (zh) 2008-02-06
JP2008040636A (ja) 2008-02-21
EP1887485A2 (en) 2008-02-13
EP1887485A3 (en) 2009-02-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4234740B2 (ja) キーワード提示装置、プログラムおよびキーワード提示方法
JP4342575B2 (ja) キーワード提示のための装置、方法、及びプログラム
US8108376B2 (en) Information recommendation device and information recommendation method
US7386542B2 (en) Personalized broadcast news navigator
US8234706B2 (en) Enabling access to aggregated software security information
JP5241828B2 (ja) 辞書の単語及び熟語の判定
US7353246B1 (en) System and method for enabling information associations
CN100428182C (zh) 用于监控应用程序中的事件的基于简档的捕捉组件
JP6538277B2 (ja) 検索クエリ間におけるクエリパターンおよび関連する総統計の特定
RU2696305C2 (ru) Браузинг изображений через интеллектуально проанализированные связанные гиперссылкой фрагменты текста
US20050222989A1 (en) Results based personalization of advertisements in a search engine
US20110082850A1 (en) Network resource interaction detection systems and methods
US8626757B1 (en) Systems and methods for detecting network resource interaction and improved search result reporting
EP1714223A1 (en) Method, system and program for handling anchor text
US20120166415A1 (en) Supplementing search results with keywords derived therefrom
JP4796527B2 (ja) ドキュメント絞り込み検索装置、方法及びプログラム
US8195458B2 (en) Open class noun classification
US10546029B2 (en) Method and system of recursive search process of selectable web-page elements of composite web page elements with an annotating proxy server
AU2012202738B2 (en) Results based personalization of advertisements in a search engine
CN113544689A (zh) 为文档的来源观点生成并提供附加内容
JP2006146458A (ja) ドキュメント検索装置及びドキュメント検索プログラム
KR20100084265A (ko) 사용자 피드백을 이용하여 평가된 컨텐츠로부터 정보를 추출하고 이를 이용하기 위한 방법 및 장치
Doppalapudi et al. SMSSEARCH: AN ENHANCED MOBILE SEARCHING APPLICATION

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20080327

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20080527

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20080728

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20080902

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20081104

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20081209

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20081211

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111219

Year of fee payment: 3

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 4234740

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121219

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121219

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131219

Year of fee payment: 5

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313114

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350