JP5939588B2 - 関連ノードを探索する方法、並びに、そのコンピュータ、及びコンピュータ・プログラム - Google Patents

Description

本発明は、関連ノードを探索する技法に関する。特には、本発明は、２ホップでつながる関連ノードを探索する技法に関する。

テキスト解析の手法を用いて、テキスト文書から知識を細かな部品データとして取り出すことができる。例えば、特定の金属の名称とともに文節で使われる名詞や動詞などを取り出すことができる。しかしながら、このように機械的に抽出される部品データは非常に雑多であり、しかも玉石混淆である。従って、これら部品データをそのままでは活用することが出来ない場合が多い。

下記特許文献１は、Ｊｅｎａアプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）（１２）を利用することによって、資源記述フレームワーク（ＲＤＦ）ベースの情報（１０）にアクセスすることと、コンポーネント技術（１４）ベースのソフトウェアシステムを使用することであって、それによって、前記Ｊｅｎａ ＡＰＩにアクセスする、コンポーネント技術（１４）ベースのソフトウェアシステムを使用することとを含む方法を記載する（請求項１）。また、下記特許文献１は、ＲＤＦモデルを使用してコード化されるＭＥＴＡＤＡＴＡを作成することを記載する（段落０００９）。

下記特許文献２は、問い合わせのレコードに対するＲＤＦ表現を作成する方法を記載する（請求項１）。

下記特許文献３は、ユーザが個別に取得するＲＤＦによって記述されたプロファイル情報をデータベースに蓄積し管理するプロファイル管理装置を記載する（請求項１）。

下記特許文献４は、電子トークン（２００）は、ＸＭＬフォーマットとＲＤＦフォーマットとのうちの少なくとも一方で指定されることを記載する（請求項５）。
下記特許文献５は、レベル指定手段により指定されたレベルと同じレベルに属すると属性推論手段により判断された属性を持つノード或いはリンクを検索手段によりデータベース手段から検索させ、そのノード或いはリンクを統合して１つの仮想的なノード或いはリンクとして表示するマップ生成手段とを具備することを特徴とするハイパーメディアのマップ表示システムを記載する（請求項１）。

下記特許文献６は、離散的な状態、あるいは点とそれらの間の関係が付加情報とともに多数記述されてなる対象情報について、上記状態あるいは点をそれぞれノードとし、これら複数のノードとこれらノード間を接続するアークとより構成されるグラフにモデル化すると共に、アークで接続されるノード間に上記付加情報を持たせたグラフを生成表示するグラフ表示処理装置を記載する（請求項１）。

下記特許文献７は、階層構造的に連携する情報データを有し、該データをノードおよびその連携状態をラインで構成するツリー構造で表現して３次元グラフィックによる錐形上に配置し、その際上位階層ノードを錐形の上方に配置し、上位階層から順次錐の裾の方向へ放射状に分散配置させることで情報データを俯瞰的に表示させることを特徴とする情報視覚化方法を記載する（請求項１）。

下記特許文献８は、階層関係にある要素の集合をツリー構造で画面表示する機能を有するコンピュータを、階層関係にある要素の集合の中から１つを表示ツリーのルートノードとして設定するルートノード設定処理手段、要素の親要素をノードの親ノードとすることができない場合には要素の親要素をノードの子ノードとするツリー構造を形成し、該子ノードが親要素であることを判別可能に表示するツリー構造表示処理手段、として機能させるツリー構造表示プログラムを記載する（請求項１）。

特開２００４−３１８８３１号公報 特開２０１３−２１８５５４号公報 特開２００６−３０２０８５号公報 特開２００５−３２７２８５号公報 特開平８−７６９５１号公報 特開平８−２５５２５３号公報 特開２０００−４７７７８号公報 特開２００７−２６２１０号公報

"RDF", W3C Semantic Web, Feb 25, 2014＜URL:http://www.w3.org/RDF/＞から入手可能 "RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax", W3C Recommendation, Feb 25,2014＜URL:http://www.w3.org/TR/2014/REC-rdf11-concepts-20140225/＞から入手可能

統計的な解析を使用することによって、機械的に抽出される部品データから有用な情報を抽出できる可能性がある。例えば、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）（例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、Ｇｏｏｇｌｅ＋、Ｍｙｓｐａｃｅ、ＬｉｎｋｅｄＩｎ、ＬＩＮＥ）で、商品に関する書き込みや映画に関する書き込みと、それを書いたユーザとの組み合わせを特定することができれば、特定された組み合わせを集計することにより、特定の商品に言及しているユーザが好んで言及する傾向にある映画のジャンルを特定することが可能になる。当該特定は、上記ユーザに対して、より効果的な広告を例えば上記ＳＮＳ上で提供することを可能にする。

そこで、本発明は、テキストの中に明示的に出てこない関連や人間が発見しづらい関連を明らかにすることを可能にすることを目的とする。

また、従来の統計的な解析手法では、目的ごとにデータベースのスキーマをデザインし、テキスト解析から得られるデータを当該データを解析可能なソフトウェア、例えばIBM（登録商標） Cognos（登録商標） Business Intelligenceで解析可能なレイアウトに集計し直して入れる必要があった。

そこで、本発明は、上記したような集計のし直しをすることなしに、上記ソフトウェアでデータ解析をすることを可能にすることを目的とする。

また、本発明は、非構造化データを活用する為のソフトウェア、例えばIBM（登録商標） Content Analyticsに実装することによって、単純検索ではなく、意味を踏まえた検索などの高度な検索による分析手法の提供を可能にする分析環境を提供することを目的とする。

本発明は、関連ノードを探索する方法を提供する。当該技法は、上記関連ノードを探索する方法、並びに、上記関連ノードを探索する為のコンピュータ、コンピュータ・プログラム及びコンピュータ・プログラム製品を包含しうる。

（本発明に従う第１の態様）

本発明に従う第１の態様において、関連ノードを探索する方法は、コンピュータが、
第１ノードが選択されることに応じて、上記第１ノードから２ホップでつながるノードのうち、第１の関連度が規定値以上のノードを第１の関連ノードとして表示するステップと、
上記第１の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第１の関連ノードを、上記第１ノードを包含した第２ノードとして表示するステップと、
を実行することを含む。上記コンピュータは、上記第１の関連ノードを表示するステップを、上記１ノードがユーザによって又は上記コンピュータによって選択されることに応じて実施しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記方法は、上記コンピュータが、
上記第２ノードから２ホップでつながるノードのうち、第２の関連度が規定値以上のノードを第２の関連ノードとして表示するステップ
をさらに実行することを含みうる。上記コンピュータは、上記第２の関連ノードを表示するステップを、上記第２ノードがユーザによって又は上記コンピュータによって選択されることに応じて実施しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記方法は、上記コンピュータが、
上記第２の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第２の関連ノードを、上記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップ
をさらに実行することを含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記選択された第１の関連ノードを、上記第１ノードを包含した第２ノードとして表示するステップが、
上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとの間に、内部リンクを追加するステップ
をさらに含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記選択された第１の関連ノードを、上記当該第１ノードを包含した第２ノードとして表示するステップが、
上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとを０ホップとして繰り込むステップ
をさらに含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記選択された第２の関連ノードを、上記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップが、
上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとの間に、内部リンクを追加するステップ
をさらに含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記選択された第２の関連ノードを、上記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップが、
上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとを０ホップとして繰り込むステップ
をさらに含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記第１の関連度及び上記第２の関連度それぞれが、トリプルを用いて計算されうる。

本発明の一つの実施態様において、上記トリプルが、｛主語，述語，目的語｝で表現されうる。

本発明の一つの実施態様において、同じトリプルの出現回数がトリプルとして格納されうる。

本発明の一つの実施態様において、上記方法は、上記コンピュータが、
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
を算出し、当該算出した値それぞれをトリプルとして格納するステップ
をさらに実行することを含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記方法は、上記コンピュータが、
上記第１ノードから２ホップでつながるノードそれぞれの各エッジ上のスコアを、
同じトリプルの出現回数、
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
に基づいて算出し、当該算出したスコアそれぞれをトリプルとして格納するステップ
をさらに実行することを含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記方法は、上記コンピュータが、
上記第１ノードと当該第１のノードから２ホップでつながる一つのノードとの間に複数のエッジがある場合、当該複数のエッジそれぞれのスコアに基づいて当該複数のエッジ全体のスコアを算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納するステップであって、当該算出されたスコアを、上記第１ノードから２ホップでつながる一つのノードへのスコアとする、上記格納するステップ
をさらに実行することを含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記選択された第１の関連ノードを、上記第１ノードを包含した第２ノードとして表示するステップが、
上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとの間に、内部リンクを追加するステップ
をさらに含みうる。そして、上記方法は、上記コンピュータが、
上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとの間に追加された上記内部リンク上のスコアを、
同じトリプルの出現回数、
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
に基づいて算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納するステップ
をさらに実行することを含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記方法は、上記コンピュータが、
上記第２の関連ノードが選択されることに応じて、当該選択された第２の関連ノードを、上記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップ
をさらに実行することを含み、
上記選択された第２の関連ノードを、上記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップが、
上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとの間に、内部リンクを追加するステップ
をさらに実行することを含みうる。そして、上記方法は、上記コンピュータが、
上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとの間に追加された上記内部リンク上のスコアを、
同じトリプルの出現回数、
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
に基づいて算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納するステップ
をさらに実行することを含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記方法は、上記コンピュータが、
上記第２ノード中に包含されて表示されている第１ノードが選択されることに応じて、上記第２ノードの表示を上記第１ノード及び上記第１の関連ノードの表示に戻すステップ
をさらに実行することを含みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記方法は、上記コンピュータが、
上記第３ノード中に包含されて表示されている第２ノードが選択されることに応じて、上記第３ノードの表示を上記第２ノード及び上記第２の関連ノードの表示に戻すステップ
をさらに実行することを含みうる。

（本発明に従う第２の態様）

本発明に従う第２の態様において、関連ノードを探索する為のコンピュータであって、
第１ノードが選択されることに応じて、上記第１ノードから２ホップでつながるノードのうち、第１の関連度が規定値以上のノードを第１の関連ノードとして表示する関連ノード表示手段と、
上記第１の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第１の関連ノードを、上記第１ノードを包含した第２ノードとして表示する包含ノード表示手段と
を備えている。

本発明の一つの実施態様において、上記関連ノード表示手段がさらに、上記第２ノードから２ホップでつながるノードのうち、第２の関連度が規定値以上のノードを第２の関連ノードとして表示しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記包含ノード表示手段がさらに、上記第２の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第２の関連ノードを、上記第２ノードを包含した第３ノードとして表示しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記包含ノード表示手段がさらに、上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとの間に、内部リンクを追加しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記包含ノード表示手段がさらに、上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとを０ホップとして繰り込みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記包含ノード表示手段がさらに、上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとの間に、内部リンクを追加しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記包含ノード表示手段がさらに、上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとを０ホップとして繰り込みうる。

本発明の一つの実施態様において、上記トリプル抽出手段が、上記トリプルを｛主語，述語，目的語｝で表現しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記トリプル抽出手段が、同じトリプルの出現回数をトリプルとして格納しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記コンピュータが、上記第１の関連度及び上記第２の関連度それぞれを、トリプルを用いて計算する統計情報算出手段をさらに備えうる。

本発明の一つの実施態様において、上記統計情報算出手段が、
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
を算出し、当該算出した値それぞれをトリプルとして格納しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記統計情報算出手段がさらに、
上記第１ノードから２ホップでつながるノードそれぞれの各エッジ上のスコアを、
同じトリプルの出現回数、
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
に基づいて算出し、当該算出したスコアそれぞれをトリプルとして格納しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記統計情報算出手段がさらに、上記第１ノードと当該第１のノードから２ホップでつながる一つのノードとの間に複数のエッジがある場合、当該複数のエッジそれぞれのスコアに基づいて当該複数のエッジ全体のスコアを算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納しうる。上記算出されたスコアは、上記第１ノードから２ホップでつながる一つのノードへのスコアである。

本発明の一つの実施態様において、上記包含ノード表示手段がさらに、上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとの間に、内部リンクを追加しうる。そして、上記統計情報算出手段がさらに、上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとの間に追加された上記内部リンク上のスコアを、
同じトリプルの出現回数、
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
に基づいて算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記包含ノード表示手段がさらに、上記第２の関連ノードが選択されることに応じて、当該選択された第２の関連ノードを、上記第２ノードを包含した第３ノードとして表示しうる。そして、上記包含ノード表示手段がさらに、上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとの間に、内部リンクを追加しうる。そして、上記統計情報算出手段がさらに、上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとの間に追加された上記内部リンク上のスコアを、
同じトリプルの出現回数、
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
に基づいて算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記関連ノード表示手段がさらに、上記第３ノード中に包含されて表示されている第１ノードが選択されることに応じて、上記第２ノードの表示を上記第１ノード及び上記第１の関連ノードの表示に戻しうる。

本発明の一つの実施態様において、上記関連ノード表示手段がさらに、上記第３ノード中に包含されて表示されている第２ノードが選択されることに応じて、上記第３ノードの表示を上記第２ノード及び上記第２の関連ノードの表示に戻しうる。

（本発明に従う第３の態様）

本発明に従う第３の態様において、関連ノードを探索する為のコンピュータ・プログラム又はコンピュータ・プログラム製品は、コンピュータに、上記本発明に従う第１の方法の各ステップを実行させる。

本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラムは、一つ又は複数のフレキシブル・ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＢＤ、ハードディスク装置、ＵＳＢに接続可能なメモリ媒体、ＲＯＭ、ＭＲＡＭ、ＲＡＭ等の任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することができる。当該コンピュータ・プログラムは、上記記録媒体への格納のために、通信回線で接続する他のコンピュータ、例えばサーバからダウンロードしたり、又は他の記録媒体から複製したりすることができる。また、本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラムは、圧縮し、又は複数に分割して、単一又は複数の記録媒体に格納することもできる。また、様々な形態で、本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラム製品を提供することも勿論可能であることにも留意されたい。本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラム製品は、例えば、上記コンピュータ・プログラムを記録した記憶媒体、又は、上記コンピュータ・プログラムを伝送する伝送媒体を包含しうる。

本発明の上記概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの構成要素のコンビネーション又はサブコンビネーションもまた、本発明となりうることに留意すべきである。

本発明の実施態様において使用されるコンピュータの各ハードウェア構成要素を、複数のマシンと組み合わせ、それらに機能を配分し実施する等の種々の変更は当業者によって容易に想定され得ることは勿論である。それらの変更は、当然に本発明の思想に包含される概念である。ただし、これらの構成要素は例示であり、そのすべ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。

また、本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、又は、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実現可能である。ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせによる実行において、上記コンピュータ・プログラムのインストールされたコンピュータにおける実行が典型的な例として挙げられる。かかる場合、当該コンピュータ・プログラムが当該コンピュータのメモリにロードされて実行されることにより、当該コンピュータ・プログラムは、当該コンピュータを制御し、本発明に係る処理を実行させる。当該コンピュータ・プログラムは、任意の言語、コード、又は、表記によって表現可能な命令群から構成されうる。そのような命令群は、当該コンピュータが特定の機能を直接的に、又は、１．他の言語、コード若しくは表記への変換及び、２．他の媒体への複製、のいずれか一方若しくは双方が行われた後に、本発明の実施態様に従う処理を実行することを可能にするものである。

本発明の実施態様に従い関連ノードを探索することによって、テキストの中に明示的に出てこない関連や人間が発見しづらい関連を明らかにすることが可能になる。

また、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索することによって、上記したような集計のし直しをすることなしに、上記ソフトウェアでデータ解析をすることが可能になる。

また、本発明は、単純検索ではなく、意味を踏まえた検索などの高度な検索による分析手法の提供を可能にする分析環境を提供することが可能になる。

本発明の実施態様において使用されうるコンピュータ又は本発明の実施態様に従うコンピュータの一例を示した図である。 本発明の実施態様において使用されうるトリプル、及び、当該トリプルから作られるグラフを示す図である。 本発明の実施態様において使用されうる複数のノードとノード間をつなぐエッジとを備えているグラフ、並びに、起点ノード及び当該起点ノードから２ホップでつながるノードを説明する為のグラフを示す。 本発明の実施態様において使用されうる複数のノードとノード間をつなぐエッジとを備えているグラフ、並びに、図３Ａに示すグラフ上の起点ノードから２ホップ毎につながるノードを１ホップとして繰り込んで表示することを説明する為のグラフを示す。 本発明の実施態様において使用されうる複数のノードとノード間をつなぐエッジとを備えているグラフ、並びに、起点ノードから２ホップ毎につながるノードを説明する為のグラフを示す。 本発明の実施態様に従い、図３Ｃに示すグラフに基づいて、起点ノードから２ホップでつながるノードのうち、関連度が規定値以上のノードを第１の関連ノードとして表示し、そして当該第１の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第１の関連ノードを、上記第１ノードを包含した第２ノードとして表示する態様、並びに、上記起点ノードを変更する態様を説明する為の図である。 本発明の実施態様に従い、図３Ｃに示すグラフに基づいて、起点ノードから２ホップでつながるノードのうち、関連度が規定値以上のノードを第１の関連ノードとして表示し、そして当該第１の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第１の関連ノードを、上記第１ノードを包含した第２ノードとして表示する態様、並びに、上記起点ノードを変更する態様を説明する為の図である。 本発明の実施態様において使用されうるトリプル｛主語，述語，目的語｝の一例である。 本発明の実施態様において使用されうる、図５Ａに示すトリプル、並びに、図５Ａに示すトリプルから算出される値（統計情報）を格納したトリプルを有するテーブルを示す。 本発明の実施態様において使用されうるノード及びエッジを備えているグラフ、並びに、当該グラフに基づいて、始点ノードから終点ノードへのスコアを計算する態様を説明する為の図である。 本発明の実施態様において使用されうるノード（包含ノードを含む）及びエッジを備えているグラフ、並びに、当該グラフに基づいて、始点ノードから終点ノードへのスコアを計算する態様を説明する為の図である。 本発明の実施態様に従い、起点ノードから２ホップでつながるノードを表示し、表示されたノードのうちの一つのノードを選択する態様を示す画面例である。 本発明の実施態様に従い、包含ノードから２ホップでつながる包含ノードを表示する態様を示す画面例である。 本発明の実施態様に従い、関連ノードを探索する処理の為のフローチャートの例を示し、詳細には、分析対象の入力処理の為のフローチャート及びノードの分析及び表示作業の処理の為のフローチャートを示す。 分析対象文書の入力処理の為の上記フローチャートのうち、統計情報を追加する処理の為のフローチャートの例を示す。 ノードの分析及び表示作業の処理の為の上記フローチャートのうち、関連ノードを表示する処理の為のフローチャートの例を示す。 ノードの分析及び表示作業の処理の為の上記フローチャートのうち、包含ノードを表示する処理の為のフローチャートの例を示す。 本発明の実施態様に従い、単ノードでのリンク出現回数を計算する例、及び包含ノードでのリンク出現回数を計算する例を説明する為のノードの例を示す。 図１に従うハードウェア構成を好ましくは備えており、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索するコンピュータの機能ブロック図の一例を示した図である。 本発明の実施態様に従い関連ノードを探索した結果を示す図である。

本発明の実施形態を、以下に図面に従って説明する。以下の図を通して、特に断らない限り、同一の符号は同一の対象を指す。本発明の実施形態は、本発明の好適な態様を説明するためのものであり、本発明の範囲をここで示すものに限定する意図はないことを理解されたい。

図１は、本発明の実施態様において使用されうるコンピュータ又は本発明の実施態様に従うコンピュータの一例を示した図である。当該コンピュータは例えば、コンピュータ、例えばサーバ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ノート・コンピュータ、若しくは一体型パソコンでありうるが、これらに制限されるものではない。

コンピュータ（１０１）は、ＣＰＵ（１０２）とメイン・メモリ（１０３）とを備えており、これらはバス（１０４）に接続されている。ＣＰＵ（１０２）は例えば、３２ビット又は６４ビットのアーキテクチャに基づくものである。当該ＣＰＵ（１０２）は例えば、インテル社のＣｏｒｅ（商標） ｉシリーズ、Ｃｏｒｅ（商標） ２シリーズ、Ａｔｏｍ（商標）シリーズ、Ｘｅｏｎ（登録商標）シリーズ、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）シリーズ若しくはＣｅｌｅｒｏｎ（登録商標）シリーズ、ＡＭＤ（Advanced Micro Devices）社のＡシリーズ、Ｐｈｅｎｏｍ（商標）シリーズ、Ａｔｈｌｏｎ（商標）シリーズ、Ｔｕｒｉｏｎ（登録商標）シリーズ若しくはＳｅｍｐｒｏｎ（商標）、又は、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションのＰｏｗｅｒ（商標）シリーズでありうる。

バス（１０４）には、ディスプレイ・コントローラ（１０５）を介して、ディスプレイ（１０６）、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）が接続されうる。また、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）は例えば、タッチパネル・ディスプレイ又はフローティング・タッチ・ディスプレイであてもよい。ディスプレイ（１０６）は、コンピュータ（１０１）上で動作中のソフトウェア（例えば、本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラム又は当該コンピュータ（１０１）上で動作中の任意の各種コンピュータ・プログラム（例えば、任意の各種コンピュータ・プログラム））が稼働することによって表示されるオブジェクトを、適当なグラフィック・インタフェースで表示するために使用されうる。また、ディスプレイ（１０６）は例えば、ウェブ・ブラウザ・アプリケーションの画面を出力しうる。

バス（１０４）には任意的に、例えばＳＡＴＡ又はＩＤＥコントローラ（１０７）を介して、ディスク（１０８）、例えばハードディスク又はソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）が接続されうる。

バス（１０４）には任意的に、例えばＳＡＴＡ又はＩＤＥコントローラ（１０７）を介して、ドライブ（１０９）、例えばＣＤ、ＤＶＤ又はＢＤドライブが接続されうる。

バス（１０４）には、周辺装置コントローラ（１１０）を介して、例えばキーボード・マウス・コントローラ又はＵＳＢバスを介して、任意的に、キーボード（１１１）及びマウス（１１２）が接続されうる。

ディスク（１０８）には、オペレーティング・システム、例えばメインフレーム用に開発されたオペレーティング・システム（例えば、ｚ／ＯＳ、ｚ／ＶＭ、若しくはｚ／ＶＳＥ）、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＭａｃＯＳ（登録商標）、及びＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、並びにＪ２ＥＥなどのＪａｖａ（登録商標）処理環境、Ｊａｖａ（登録商標）アプリケーション、Ｊａｖａ（登録商標）仮想マシン（ＶＭ）、Ｊａｖａ（登録商標）実行時（ＪＩＴ）コンパイラを提供するプログラム、本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラム、及びその他の任意の各種コンピュータ・プログラム、並びにデータが、メイン・メモリ（１０３）にロード可能なように記憶されうる。

ディスク（１０８）は、コンピュータ（１０１）内に内蔵されていてもよく、当該コンピュータ（１０１）がアクセス可能なようにケーブルを介して接続されていてもよく、又は、当該コンピュータ（１０１）がアクセス可能なように有線又は無線ネットワークを介して接続されていてもよい。

ドライブ（１０９）は、必要に応じて、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ又はＢＤからプログラム、例えばオペレーティング・システム、アプリケーション・プログラム又は本発明の実施態様に従うコンピュータ・プログラムをディスク（１０８）にインストールするために使用されうる。

通信インタフェース（１１４）は、例えばイーサネット（登録商標）・プロトコルに従う。通信インタフェース（１１４）は、通信コントローラ（１１３）を介してバス（１０４）に接続され、コンピュータ（１０１）を通信回線（１１５）に有線又は無線接続する役割を担い、コンピュータ（１０１）のオペレーティング・システムの通信機能のＴＣＰ／ＩＰ通信プロトコルに対して、ネットワーク・インタフェース層を提供する。なお、通信回線は例えば、無線ＬＡＮ接続規格に基づく無線ＬＡＮ環境、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎなどのＷｉ-Ｆｉ無線ＬＡＮ環境、又は携帯電話網環境（例えば、３Ｇ又は４Ｇ環境）でありうる。

図２は、本発明の実施態様において使用されうるトリプル、及び、当該トリプルから作られるグラフを示す図である。

トリプルとは、テキスト・データから抽出されたデータの汎用的な収納形式の一つである。トリプルは、例えばリソース記述フレームワーク（Resource Description Framework；ＲＤＦ）のメタデータのモデルであり、３つの値の組み合わせが用いられる。トリプルは例えば、主語（subject）、述語（predicate）、及び目的語（object）の３つの要素でリソースに関する関係情報を表現するものである。ＲＤＦとは、Ｗ３Ｃにより規格化されている（W3C:REC-rdf-syntax-19990222）（非特許文献１及び２を参照）。

トリプルは例えば、トリプル＝｛主語，述語，目的語｝の組からなる形式で表現されうる（２０１）。主語は記述対象のリソースであり、述語は主語の特徴や主語と目的語との関係を示し、及び、目的語は、主語との関係のある物や述語の値である。ここで、トリプルで使用される「主語」、「述語」及び「目的語」という語は、言語の文法学上の意味における主語、述語及び目的語の意味とは異なる使い方がされる場合もあるということに留意されたい。

トリプルは例えば、トリプル＝｛Subject，SubjectOfVerb，Object｝（２０２）、又は、トリプル＝｛Subject，ObjectOfVerb，Object｝（２０２）の組からなる形式でも表現されうる（２０１）。

以下に、テキスト・データから抽出されたデータが「Jimmy plays the Guitar」というセンテンスである場合を考える。

図２に示すグラフ（２１１）は、上記センテンス「Jimmy plays the Guitar」から、上記２つのトリプルを使用して作成されるグラフを示す。当該グラフは、トリプル＝｛”play”，SubjectOfVerb，”Jimmy”｝（２０４）及びトリプル＝｛”play”，ObjectOfVerb，”Guitar”｝（２０５）の２つのトリプルから構成される。

グラフ（２１１）は、矢印（２２４，２２５）の起点となる丸い囲み（２２１）を有し、当該丸い囲み（２２１）は｛Subject｝のノードを示す。また、グラフ（２１１）は、ノード（２２１）を起点とする矢印（２２４，２２５）を有し、当該矢印（２２４，２２５）は述語を示す。さらに、グラフ（２１１）は、矢印（２２４，２２５）の終点となる丸い囲み（２２２，２２３）を有し、当該丸い囲み（２２２，２２３）は｛Object｝のノードを示す。

ノード（２２１）は、トリプル＝｛”play”，SubjectOfVerb，”Jimmy”｝（２０４）及びトリプル＝｛”play”，ObjectOfVerb，”Guitar”｝（２０５）の共通する主語｛play｝を示す。

矢印｛SubjectOfVerb｝（２２４）は、トリプル＝｛”play”，SubjectOfVerb，”Jimmy”｝（２０４）の述語を示す。また、矢印｛ObjectOfVerb｝（２２５）は、トリプル＝｛”play”，ObjectOfVerb，”Guitar”｝（２０５）の述語を示す。

ノード（２２２）は、トリプル＝｛”play”，SubjectOfVerb，”Jimmy”｝（２０４）の述語｛Jimmy｝を示す。また、ノード（２２３）は、トリプル＝｛”play”，ObjectOfVerb，”Guitar”｝（２０５）の述語｛Guitar｝を示す。

トリプルは、トリプル・ストア（triple store）に格納される。トリプル・ストアは、トリプルを格納する。また、トリプル・ストアは、トリプルを検索する為に使用される。

図３Ａ〜図３Ｃは、本発明の実施態様において使用されうる複数のノードとノード間をつなぐエッジとを備えているグラフ、並びに、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索した結果、表示される関連ノードを示す。

図３Ａは、起点ノード及び当該起点ノードから２ホップでつながるノードを説明する為のグラフ（３０１，３０２）を示す。

ＳＮＳ（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標））上の多くのユーザ（３１２〜３１４）が、車のモデルＡ（３１１）及び映画Ｘ（３１５）を言及しているとする。

・グラフ（３０１）について

グラフ（３０１）は、多くのユーザ（３１２〜３１４）の上記言及それぞれから抽出されたデータを、トリプルを使用してグラフ化したものを示す。グラフ（３０１）は、基本的な関係として、車のモデルＡ（３１１）が、映画Ｘ（３１５）と、ＳＮＳ上のユーザ１（３１２）、ユーザ２（３１３）及びユーザ３（３１４）によって関連付けられていることを示す。すなわち、車のモデルＡ（３１１）と映画Ｘ（３１５）とが統計的により強い関係を示すことがグラフ（３０１）上のリンクとして認識される。

グラフ（３０１）に示されているように、車のモデルＡ（３１１）のノードは、映画Ｘ（３１５）のノードと２ホップで（すなわち、２つのエッジを介して）つながっている。

ＳＮＳ上の多くのユーザ（３２２〜３２６）が、車のモデルＡ（３１１）及び映画Ｘ（３１５）、車のモデルＡ（３１１）及び映画Ｙ（３２８）、車のモデルＡ（３１１）及び映画Ｚ（３２９）を言及しているとする。また、ＳＮＳ上の多くのユーザ（３３０〜３３４）が、洋服Ｌ（３３５）及び映画Ｘ（３２７）、洋服Ｌ（３３５）及び映画Ｙ（３２８）、洋服Ｌ（３３５）及び映画Ｚ（３２９）を言及しているとする。但し、この例において、車のモデルＡ（３１１）と洋服Ｌ（３３５）との関係は、直接的には各ユーザ（３１２〜３１４及び３２２〜３２６）のＳＮＳ上で観測されなかったとする。

・グラフ（３０２）について

グラフ（３０２）は、多くのユーザ（３２２〜３２６及び３３０〜３３４）の上記言及それぞれから抽出されたデータを、トリプルを使用してグラフ化したものを示す。グラフ（３０２）は、基本的な関係として、グラフ（３０１）と同様に、車のモデルＡ（３２１）が、映画Ｘ（３２７）と、ＳＮＳ上のユーザ１（３２２）、ユーザ２（３２３）及びユーザ３（３２４）によって関連付けられていること以外に、車のモデルＡ（３２１）が、映画Ｙ（３２８）と、ＳＮＳ上のユーザ２（３２３）、ユーザ３（３２４）及びユーザ４（３２５）によって関連付けられていること、車のモデルＡ（３２１）が、映画Ｚ（３２９）と、ＳＮＳ上のユーザ４（３２５）及びユーザ５（３２６）によって関連付けられていることを示す。すなわち、車のモデルＡ（３２１）と映画Ｘ（３２７）、映画Ｙ（３２８）及び映画Ｚ（３２９）とが統計的により強い関係を示すことがグラフ（３０２）上のリンクとして認識される。また、グラフ（３０２）は、さらに、基本的な関係として、洋服Ｌ（３３５）が、映画Ｘ（３２７）と、ＳＮＳ上のユーザ６（３３０）及びユーザ７（３３１）によって関連付けられていること、洋服Ｌ（３３５）が、映画Ｙ（３２８）と、ＳＮＳ上のユーザ７（３３１）、ユーザ８（３３２）及びユーザ９（３３３）によって関連付けられていること、並びに、洋服Ｌ（３３５）が、映画Ｚ（３２９）と、ＳＮＳ上のユーザ９（３３３）及びユーザ１０（３３４）によって関連付けられていることを示す。すなわち、洋服Ｌ（３３５）と映画Ｘ（３２７）、映画Ｙ（３２８）及び映画Ｚ（３２９）とが統計的により強い関係を示すことがグラフ（３０２）上のリンクとして認識される。

グラフ（３０２）に示されているように、車のモデルＡ（３２１）のノードは、映画Ｘ（３２７）、映画Ｙ（３２８）及び映画Ｚ（３２９）それぞれのノードと２ホップでつながっている。また、洋服Ｌ（３３５）のノードは、映画Ｘ（３２７）、映画Ｙ（３２８）及び映画Ｚ（３２９）それぞれのノードと２ホップでつながっている。

図３Ｂは、図３Ａに示すグラフ（３０２）上の起点ノード（３２１）から２ホップ毎につながるノードを１ホップとして表示する（すなわち、１つのエッジを介して表示する）ことを説明する為のグラフ（３０３）を示す。

グラフ（３０３）は、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索した結果、表示される関連ノードを示す。

グラフ（３０３）は、図３Ａに示すグラフ（３０２）からユーザの各ノードの表記を省略している。すなわち、グラフ（３０３）は、２ホップ毎につながるノードを１ホップとして表示している。

車のモデルＡ（３４１）のノードが、グラフ（３０３）上の起点ノード（３４１）であるとする。グラフ（３０３）は、起点ノードである車のモデルＡ（３４１）と間接的に関連する種々のノードを示している。すなわち、グラフ（３０３）は、当該起点ノード（３４１）から２ホップ毎につながるノードを１ホップとして表示している。

グラフ（３０３）は、車のモデルＡ（３１１）のノードが、洋服Ｌ（３４６）及び洋服Ｍ（３４７）、靴Ｓ（３４８）及び靴Ｔ（３４９）、スポーツＤ（３５０）及びスポーツＥ（３５１）、風景Ｊ（３５２）及び風景Ｋ（３５３）、並びに、レストランＰ（３５４）及びレストランＱ（３５５）の各ノードと間接的に関連していることを示す。

このようにして、ユーザは、グラフ（３０３）から、車のモデルＡ（３１１）が、例えばスポーツＤ（３５０）やスポーツＥ（３５１）に関連することを発見することが可能になる。

図３Ｃは、図３Ｂに示すグラフ（３０３）において、起点ノード（３１４）から２ホップ毎につながるノードを表示し、当該表示されたノードにおいて関連ノードを検索する態様を示す。

グラフ（３０４）は、グラフ（３０３）と同様に、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索した結果、表示される関連ノードを示す。

グラフ（３０４）において、太字で示す矢印（３６１、３６２、３６３、３６４、３６５、３６６、及び３６７）はそれぞれ、起点ノードから４ホップ毎につながる関連ノード（３４６、３４７、３５０、３５１、３５２、３５３、及び３５６）を指す。すなわち、太字で示す矢印（３６１、３６２、３６３、３６４、３６５、３６６、及び３６７）は、洋服Ｌ（３４６）及び洋服Ｍ（３４７）、靴Ｓ（３４８）及び靴Ｔ（３４９）、スポーツＤ（３５０）及びスポーツＥ（３５１）、風景Ｊ（３５２）及び風景Ｋ（３５３）、並びに、レストランＰ（３５４）及びレストランＱ（３５５）の各ノードが、起点ノードである車のモデルＡ（３１１）に関連するノード（関連ノード）であることを示す。

上記で述べたように、図３Ｂ及び図３Ｃそれぞれに示すグラフ（３０３、３０４）を用いて、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索することによって、ＳＮＳ上の多くのユーザの言及から明示的に出てこない関連や人間が発見しづらい関連を明らかにすることが可能になる。

図４Ａ〜図４Ｂそれぞれは、図３Ｃに示すグラフ（３０４）に基づいて、起点ノードから２ホップでつながるノードのうち、関連度が規定値以上のノードを第１の関連ノードとして表示し、そして当該第１の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第１の関連ノードを、上記第１ノードを包含した第２ノードとして表示する態様、並びに、上記起点ノードを変更する態様を説明する為の図である。

図４Ａは、ユーザが、起点ノードである車のモデルＡ（４１１）から関連ノードを探索する態様、及び、起点ノードを他のノードに変更する態様を説明する為の画面例を示す。当該画面は、コンピュータ（例えば、図１に示すコンピュータ１０１）に接続された表示装置（例えば、図１に示すディスプレイ（１０６））上に表示されるものでありうる。図４Ａに示す各画面では、ノード間をつなぐエッジの表示が省略されている。

画面（４０１）は、起点ノード（特許請求の範囲の記載の「第１ノード」に対応する）が車のモデルＡ（４１１）であり、車のモデルＡ（４１１）から２ホップでつながれるノードのうち、スコア、すなわち関連度（特許請求の範囲の記載の「第１の関連度」に対応する）が規定値以上の関連ノード（特許請求の範囲の記載の「第１の関連ノード」に対応する）が、映画Ｘ（４１２）、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）、並びに、本Ｓ（４１５）であることを示す。起点ノードである車のモデルＡ（４１１）は、画面（４０１）の中央に表示されうる。

ユーザが、映画に関連するノードにさらに関連するノードを知りたいとする。そこで、ユーザは、映画に関する関連ノード、すなわち映画Ｘ（４１２）、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）のうちの少なくとも一つの関連ノードを、例えばポインティング・デバイスを使用して選択する。

コンピュータ（１０１）は、上記一つの関連ノードが選択されたことに応じて、当該選択された関連ノードに関連するノードを選択する。例えば、ユーザによって選択された関連ノードが映画Ｘ（４１２）のノードである場合には、コンピュータ（１０１）は、当該選択された関連ノードと同じテーマである映画に関する関連ノード、すなわち、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）を自動的に選択しうる。そして、コンピュータ（１０１）は、起点ノードである車のモデルＡ（４１１）のノードと、映画Ｘ（４１２）、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）の各ノードとを包含するノード（４２１）（以下、包含ノード（４２１）という）（特許請求の範囲の記載の「第２ノード」に対応する）を作成する。包含ノード（４２１）では、車のモデルＡ（４１１）のノードと映画Ｘ（４１２）、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）の各ノードとが０ホップとして繰り込まれている。このように、各ノードを０ホップとして繰り込み（renormalization）することで、包含ノードが１つのノードとして扱われうる。また、包含ノード（４２１）では、車のモデルＡ（４１１）のノードと映画Ｘ（４１２）、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）の各ノードとの間に、ノードを直接的にリンクする為の内部リンクが追加されている。なお、内部リンクは、画面上に表示されない。内部リンクが画面上に表示される場合、当該内部リンクはグラフのエッジとして表示される。

包含ノード（４２１）は起点ノードである車のモデルＡ（４１１）のノードを含んでいるので、包含ノード（４２１）が起点ノードになる。

画面（４０２）は、起点ノードが包含ノード（４２１）であり、包含ノード（４２１）から２ホップでつながるノードのうち、関連度（特許請求の範囲の記載の「第２の関連度」に対応する）が規定値以上の関連ノード（特許請求の範囲の記載の「第２の関連ノード」に対応する）が、洋服Ｌ（４２２）、洋服Ｍ（４２３）、風景Ｊ（４２４）及び風景Ｋ（４４５）であることを示す。言い換えれば、画面（４０２）は、車のモデルＡ（４１１）のノードから４ホップでつながる関連ノードを表示している。起点ノードである包含ノード（４２１）は、画面（４０２）の中央に表示されうる。上記繰り込みにより、ノードのクラスタ（関連ノードが繰り込まれた包含ノード）に含まれるノードの数が増えて行き、グラフの始点がマクロなスケールに移行していくことが可能になる。また、上記繰り込みを繰り返すことによって、グラフの始点がマクロなスケールに段階的に移行していくことが可能になる。

次に、ユーザが、起点ノードを包含ノード（４２１）から関連ノードである洋服Ｌ（４２２）に変更したいとする。ユーザは、洋服Ｌ（４２２）のアイコンを例えばポインティング・デバイスを使用して選択し例えば画面（４０２）中央にドラッグ・アンド・ドロップしたとする。

画面（４０３）は、起点ノードが洋服Ｌ（４２２）であり、洋服Ｌ（４２２）から２ホップでつながるノードのうち、関連度が規定値以上の関連ノードが、包含ノード（４３２）、靴Ｓ（４３３）及び靴Ｔ（４３４）、並びに包含ノード（４３５）であることを示す。包含ノード（４３２）は、画面（４０２）の起点ノードと同じであり、車のモデルＡのノードに映画Ｘ、映画Ｙ及び映画Ｚの各ノードが包含されたものである。包含ノード（４３３）は、食事ＲのノードにレストランＰ及びレストランＱの各ノードが包含されたものである。起点ノードである洋服Ｌ（４２２）は、画面（４０３）の中央に表示されうる。

次に、ユーザが、靴に関連するノードにさらに関連するノードを知りたいとする。そこで、ユーザは、靴に関する関連ノード、すなわち靴Ｓ（４３３）及び靴Ｔ（４３４）のうちの少なくとも一つの関連ノードを、例えばポインティング・デバイスを使用して選択する。

コンピュータ（１０１）は、上記一つの関連ノードが選択されたことに応じて、当該選択された関連ノードに関連するノードを選択する。例えば、ユーザによって選択された関連ノードが靴Ｓ（４３３）のノードである場合には、コンピュータ（１０１）は、当該選択された関連ノードと同じテーマである靴に関する関連ノード、すなわち、靴Ｔ（４３４）を自動的に選択しうる。そして、コンピュータ（１０１）は、起点ノードである洋服Ｌ（４３１）のノードと、靴Ｓ（４３３）及び靴Ｔ（４３４）の各ノードとを包含するノード（４４１）（以下、包含ノード（４４１）という）を作成する。包含ノード（４４１）では、洋服Ｌ（４３１）のノードと靴Ｓ（４３３）及び靴Ｔ（４３４）の各ノードとが０ホップとして繰り込まれている。また、包含ノード（４４１）では、洋服Ｌ（４３１）のノードと靴Ｓ（４３３）及び靴Ｔ（４３４）の各ノードとの間に、ノードを直接的にリンクする為の内部リンクが追加されている。なお、内部リンクは、画面上に表示されない。

包含ノード（４４１）は起点ノードである洋服Ｌ（４３１）のノードを含んでいるので、包含ノード（４４１）が起点ノードになる。

画面（４０４）は、起点ノードが包含ノード（４４１）であり、包含ノード（４４１）から２ホップでつながるノードのうち、関連度が規定値以上の関連ノードが、スポーツＤ（４４３）及びスポーツＥ（４４４）、並びに包含ノード（４４２）であることを示す。言い換えれば、画面（４０４）は、洋服Ｌ（４３１）のノードから４ホップでつながる関連ノードを表示している。起点ノードである包含ノード（４４１）は、画面（４０４）の中央に表示されうる。

次に、ユーザが、包含ノード（４４１）中の洋服Ｌ（４３１）のノードに関連する関連ノードの表示に戻りたいとする。そこで、ユーザは、包含ノード（４４１）中の洋服Ｌ（４３１）のノード内を例えばポインティング・デバイスを使用してクリックする。

コンピュータ（１０１）は、上記クリックを検出することに応じて、画面（４０９）を図４Ｂに示す画面（４０８）に切り替える。このようにして、グラフの始点がミクロなスケールに戻ることが可能になる。また、ミクロなスケールに戻ることを繰り返すことによって、グラフの始点がミクロなスケールに段階的に移行していくことが可能になる。

上記で述べたように、図４Ａの各画面中のノードを選択しながら、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索し、及び任意的に、さらにこれらの選択及び探索を繰り返すことによって、ＳＮＳ上の多くのユーザの言及から明示的に出てこない関連や人間が発見しづらい関連を明らかにすることが可能になる。

また、上記した繰り込によるマクロなスケールへの移行と、上記ミクロなスケールへの移行とを組み合わせて行うことによって、グラフの内部リンクの張り直しをすることが可能になり、またノードによって示される語の整理をすることが容易になる。

図４Ｂは、図４Ａと同様に、ユーザが、起点ノードである車のモデルＡ（４１１）から関連ノードを探索する態様、及び、起点ノードを他のノードに変更する態様を説明する為の画面例を示す。当該画面は、コンピュータ（例えば、図１に示すコンピュータ１０１）に接続された表示装置（例えば、図１に示すディスプレイ（１０６））上に表示されるものでありうる。図４Ｂに示す各画面はノード間をつなぐエッジの表示を有している点で、図４Ａに示す各画面と異なる。

画面（４０６）はノード間をつなぐエッジ（４５１、４５２、４５３及び４５４）の表示を有している点で図４Ａに示す画面（４０１）と異なるが、それ以外は画面（４０１）と同じである。従って、画面（４０６）の説明は、画面（４０１）の上記説明を参照されたい。

ユーザが、映画に関連するノードにさらに関連するノードを知りたいとする。そこで、ユーザは、映画に関する関連ノード、すなわち映画Ｘ（４１２）、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）のうちの少なくとも一つの関連ノード又は、車のモデルＡ（４１１）のノードから上記関連ノード（４１２、４１３及び４１４）へのエッジ（それぞれ、４５１、４５２及び４５３）のうちの少なくとも一つのエッジを、例えばポインティング・デバイスを使用して選択する。

コンピュータ（１０１）は、上記一つの関連ノードが選択されたことに応じて、当該選択された関連ノードに関連するノードを選択する（すなわち、関連ノードの直接的な選択である）。例えば、ユーザによって選択された関連ノードが映画Ｘ（４１２）のノードである場合には、コンピュータ（１０１）は、当該選択された関連ノードと同じテーマである映画に関する関連ノード、すなわち、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）を自動的に選択しうる。代替的には、コンピュータ（１０１）は、上記一つのエッジが選択されたことに応じて、当該選択されたエッジの先にある関連ノードに関連するノードを選択する（すなわち、関連ノードの間接的な選択である）。例えば、ユーザによって選択されたエッジが映画Ｘ（４１２）のノードへのエッジ（４５１）である場合には、コンピュータ（１０１）は、当該選択されたエッジの先にある映画Ｘ（４１２）、並びに、映画Ｘ（４１２）と同じテーマである映画に関する関連ノード、すなわち、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）を自動的に選択しうる。そして、コンピュータ（１０１）は、起点ノードである車のモデルＡ（４１１）のノードと、映画Ｘ（４１２）、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）の各ノードとを包含するノード（４２１）（以下、包含ノード（４２１）という）を作成する。包含ノード（４２１）では、車のモデルＡ（４１１）のノードと映画Ｘ（４１２）、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）の各ノードとが０ホップとして繰り込まれている。また、包含ノード（４２１）では、車のモデルＡ（４１１）のノードと映画Ｘ（４１２）、映画Ｙ（４１３）及び映画Ｚ（４１４）の各ノードとの間に、ノードを直接的にリンクする為の内部リンクが追加されている。なお、内部リンクは、画面上に表示されない。

画面（４０７）はノード間をつなぐエッジ（４６１、４６２、４６３及び４６４）の表示を有している点で図４Ａに示す画面（４０２）と異なるが、それ以外は画面（４０２）と同じである。従って、画面（４０７）の説明は、画面（４０２）の上記説明を参照されたい。

次に、ユーザが、起点ノードを包含ノード（４２１）から関連ノードである洋服Ｌ（４２２）に変更したいとする。ユーザは、洋服Ｌ（４２２）のアイコンを例えばポインティング・デバイスを使用して選択し例えば画面（４０２）中央にドラッグ・アンド・ドロップしたとする。

画面（４０８）はノード間をつなぐエッジ（４７１、４７２、４７３及び４７４）の表示を有している点で図４Ａに示す画面（４０３）と異なるが、それ以外は画面（４０３）と同じである。従って、画面（４０８）の説明は、画面（４０３）の上記説明を参照されたい。

次に、ユーザが、靴に関連するノードにさらに関連するノードを知りたいとする。そこで、ユーザは、靴に関する関連ノード、すなわち靴Ｓ（４３３）及び靴Ｔ（４３４）のうちの少なくとも一つの関連ノード又は、洋服Ｌ（４３１）のノードから上記関連ノード（４３３及び４３４）へのエッジ（それぞれ、４７２及び４７４）のうちの少なくとも一つのエッジを、例えばポインティング・デバイスを使用して選択する。

コンピュータ（１０１）は、上記一つの関連ノードが選択されたことに応じて、当該選択された関連ノードに関連するノードを選択する。例えば、ユーザによって選択された関連ノードが靴Ｓ（４３３）のノードである場合には、コンピュータ（１０１）は、当該選択された関連ノードと同じテーマである靴に関する関連ノード、すなわち、靴Ｔ（４３４）を自動的に選択しうる。代替的には、コンピュータ（１０１）は、上記一つのエッジが選択されたことに応じて、当該選択されたエッジの先にある関連ノードに関連するノードを選択する。例えば、ユーザによって選択されたエッジが靴Ｓ（４３３）のノードへのエッジ（４７２）である場合には、コンピュータ（１０１）は、当該選択されたエッジの先にある靴Ｓ（４３３）、並びに、靴Ｓ（４３３）と同じテーマである靴に関する関連ノード、すなわち、靴Ｔ（４３４）を自動的に選択しうる。そして、コンピュータ（１０１）は、起点ノードである洋服Ｌ（４３１）のノードと、靴Ｓ（４３３）及び靴Ｔ（４３４）の各ノードを包含するノード（４４１）（以下、包含ノード（４４１）という）を作成する。包含ノード（４４１）では、洋服Ｌ（４３１）のノードと靴Ｓ（４３３）及び靴Ｔ（４３４）の各ノードとが０ホップとして繰り込まれている。また、包含ノード（４４１）では、洋服Ｌ（４３１）のノードと靴Ｓ（４３３）及び靴Ｔ（４３４）の各ノードとの間に、ノードを直接的にリンクする為の内部リンクが追加されている。なお、内部リンクは、画面上に表示されない。

画面（４０９）はノード間をつなぐエッジ（４８１、４８２、及び４８３）の表示を有している点で図４Ａに示す画面（４０４）と異なるが、それ以外は画面（４０４）と同じである。従って、画面（４０９）の説明は、画面（４０４）の上記説明を参照されたい。

上記で述べたように、図４Ｂの各画面中のノード又はエッジを選択しながら、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索し、及び任意的に、さらにこれらの選択及び探索を繰り返すことによって、ＳＮＳ上の多くのユーザの言及から明示的に出てこない関連や人間が発見しづらい関連を明らかにすることが可能になる。

図５Ａ〜図５Ｆは、起点ノードから２ホップでつながるノードのうち、関連度が規定値以上のノードを第１の関連ノードとして表示し、そして当該第１の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第１の関連ノードを、上記第１ノードを包含した第２ノードとして表示する態様、並びに、上記関連度を算出する態様を説明する為の図である。

図５Ａは、本発明の実施態様において使用されうるトリプル｛主語，述語，目的語｝の一例である。トリプルは、当業者に知られている任意の形式で格納されうる。以下では、トリプルがテーブルの形式で格納されていることを示すが、トリプルの格納形式はこれに限定されるものでない。

テーブル（５０１）は、分析対象の第１の文書をテキスト解析することによって得られたデータから抽出したトリプル（５０１Ａ）、並びに、上記抽出したトリプルの上記第１の文書中での出現回数（Ｃ；count）を格納したトリプル（５０１Ｂ）を示す。

トリプル（５０１Ａ）は、４つのトリプル｛”コーヒー”，”合う”，”ケーキ”｝、｛”ミネラルウォーター”，”合う”，”ステーキ”｝、｛”ジュース”，”合う”，”ケーキ”｝及び｛”ジュース”，”合う”，”ステーキ”｝を示す。

トリプル（５０１Ｂ）は、上記４つのトリプル（５０１Ａ）それぞれの出現回数をトリプルとして格納したものである。例えば、トリプル｛”コーヒー合うケーキ”，”Ｃ”，”２”｝は、トリプル｛”コーヒー”，”合う”，”ケーキ”｝が、上記第１の文書中に２回出現したことを示す。

テーブル（５０２）は、分析対象の第２の文書（第１の文書と異なる）をテキスト解析することによって得られたデータから抽出したトリプル（５０２Ａ）、並びに、上記抽出したトリプルの上記第２の文書中での出現回数を格納したトリプル（５０２Ｂ）を示す。

トリプル（５０２Ａ）は、４つのトリプル｛”学生”，”注文する”，”ケーキ”｝、｛”学生”，”注文する”，”ステーキ”｝、｛”会社員”，”注文する”，”ステーキ”｝及び｛”会社員”，”注文する”，”パスタ”｝を示す。

トリプル（５０２Ｂ）は、上記４つのトリプル（５０２Ａ）それぞれの出現回数をトリプルとして格納したものである。例えば、トリプル｛”学生注文するケーキ”，”Ｃ”，”１０”｝は、トリプル｛”学生”，”注文する”，”ケーキ”｝が、上記第２の文書中に１０回出現したことを示す。

図５Ｂは、図５Ａに示すトリプル、並びに、図５Ａに示すトリプルから算出される値（統計情報）を格納したトリプルを有するテーブルを示す。

テーブル（５０３）は、テーブル（５０１）に示すトリプル（５０１Ａ及び５０１Ｂ）に加えて、トリプル（５０３Ｃ）を追加したものである。

トリプル（５０１Ｃ）は、４つのトリプル（５０３Ａ；５０１Ａと同じ）から算出されたものである。当該算出は、指定された述語（エッジの種類）ごとに、下記に示す５つの式（１）〜（５）に従い行われる。
（１）ＳＡ
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数の平均値；
（２）ＳＳ
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数の総和；
（３）ＯＡ
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数の平均値；
（４）ＯＳ
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数の総和；
（５）Ｔ
指定された｛述語｝の全ての出現回数の総和。ここで、指定された｛述語｝とは、ユーザにより指定される場合、コンピュータ（１０１）により自動的に指定される場合がありうる。また、１又は複数の｛述語｝が指定されうる。複数の｛述語｝が指定された場合、当該指定された複数の｛述語｝それぞれの出現回数の総和が算出される。

上記算出結果は、トリプル（５０１Ｃ）に示されているように、トリプルとして格納される。

テーブル（５０４）は、テーブル（５０２）に示すトリプル（５０２Ａ及び５０２Ｂ）に加えて、トリプル（５０４Ｃ）を追加したものである。

トリプル（５０４Ｃ）は、４つのトリプル（５０４Ａ；５０２Ａと同じ）から算出されたものである。当該算出は、指定された述語（エッジの種類）ごとに、上記した５つの式（１）〜（５）に従い行われる。

図５Ｃは、本発明の実施態様において使用されうるノード及びエッジを備えているグラフ、並びに、当該グラフに基づいて、始点ノードから終点ノードへのスコアを計算する態様を説明する為の図である。

グラフ（５０５）は、図５Ｂに示すテーブル（５０３）及びテーブル（５０４）それぞれに示すトリプルに基づいて作成されたものである。

グラフ（５０５）が、図５Ｂに示すテーブル（５０３）及びテーブル（５０４）それぞれに示すトリプルに基づいてどのように作成されるか、及び、当該グラフに基づいて、始点ノードから終点ノードへのスコアをどのように計算するかを以下に説明する。

ユーザが、起点となる主語若しくは目的語又は、主語若しくは目的語のノードを、起点ノードとして指定したとする。代替的には、コンピュータ（１０１）が、例えば出願回数の多い主語又は目的語を起点ノードとして指定したとする。

コンピュータ（１０１）は、上記指定に応じて、グラフ（５０５）を生成する。グラフ（５０５）は、起点ノードとして指定された主語が｛学生｝（５２１）である場合を示す。

次に、ユーザが、リンクとなる述語を指定する。代替的には、コンピュータ（１０１）が、リンクとなる述語を指定する。一般的には、例えば２つ以上の複数の述語のチェーンにより、２ホップ以上のリンクの経路のパターンが指定可能である。

例えば、図２に示すグラフ（２１１）では、SubjectOfVerb(−)−ObjectOfVerb(＋)として、SubjectOfVerb(−)を逆方向に、ObjectOfVerb(＋)を順方向に辿るリンクのチェーンが指定できる。図２に示すグラフ（２１１）では、当該チェーンの指定によって、”Jimmy”（２０４）と”Guitar”（２０５）をつなげるパスが指定されうる。一般に、”Jimmy”（２０４）と”Guitar”（２０５）をつなげるパスは複数存在しうる。例えば、「Jimmy plays the Guitar」及び「Jimmy breaks the Guitar」というセンテンスが存在したとすると、”play”と”break”を経由する２つの経路が存在することになる。

図５Ｃに示すグラフ（５０５）では、ノードをつなぐエッジとなる述語として、述語｛合う｝（エッジ；５３１及び５３３）及び述語｛注文する｝（エッジ；５３２、５３４、５３５及び５３６）が指定されていることを示す。

上記のようにして生成されたグラフ（５０５）は、起点ノードとして学生（５２１）を有し、且つ、ケーキ（５２２）、ステーキ（５２３）、コーヒー（５２４）、ジュース（５２５）及びミネラルウォーター（５２６）の各ノード、並びに、それらノード間のエッジを備えている。

始点ノードから終点ノードへのスコア（各エッジの確率でもある）の計算は、図５Ｂに示すトリプル（５０３Ｂ及び５０３Ｃ）及びトリプル（５０４Ｂ及び５０４Ｃ）を用いて算出されうる。始点ノードと終点ノードとの相間は、始点ノードから終点ノードへの全てのパスのスコアの積算により算出されうる。

パス上のスコアは、以下の式により算出されうる。
Ｐ＝（ｌｏｇ（（Ｃ×Ｔ）／（ＳＡ×ＯＡ）））／ＯＳ

ここで、ＳＡ／Ｔは、｛主語−述語｝の出現確率であり、ＯＡ／Ｔは、｛述語−目的語｝の出現確率である。よって、Ｔ×（ＳＡ／Ｔ）×（ＯＡ／Ｔ）＝（ＳＡ×ＯＡ）／Ｔは、特定の｛主語−述語−目的語｝の出現期待値である。従って、（Ｃ×Ｔ）／（ＳＡ×ＯＡ）は上記出現期待値からの偏差（deviation）を表す。さらに、（ｌｏｇ（（Ｃ×Ｔ）／（ＳＡ×ＯＡ）））／ＯＳとすることによって、Ｃ×Ｔ）／（ＳＡ×ＯＡ）に対してＴｆ−Ｉｄｆの補正を加える。代替的には、（Ｃ×Ｔ）／（ＳＡ×ＯＡ）に対して、当業者に知られたその他の任意の補正を加えうる。このことによって、ポピュラーな｛目的語｝からの影響を抑えることが可能である。

グラフ（５０５）において、例えば、エッジ５３１上のスコアＰ１、及びエッジ５３２上のスコアＰ２は、それぞれ、以下のようにして求められる。

スコアＰ１の計算：
Ｃ＝１０，Ｔ＝２７,ＳＡ＝６，ＯＡ＝１０，ＯＳ＝１０；
Ｐ１＝（ｌｏｇ（（Ｃ×Ｔ）／（ＳＡ×ＯＡ）））／ＯＳ＝
（ｌｏｇ（（２７×１０）／（６×１０）））／１０＝０．１５

スコアＰ２の計算：
Ｃ＝２，Ｔ＝２３,ＳＡ＝２，ＯＡ＝６，ＯＳ＝１２；
Ｐ２＝（ｌｏｇ（（Ｃ×Ｔ）／（ＳＡ×ＯＡ）））／ＯＳ＝
（ｌｏｇ（（２×２３）／（２×６）））／１２＝０．１１

その他のエッジ５３３上のスコアＰ３、エッジ５３４上のスコアＰ４、エッジ５３５上のスコアＰ５、及びエッジ５３６上のスコアも、上記と同様にして算出される。

また、グラフ（５０５）において、例えば、学生（５２１）からコーヒー（５２４）へのスコアＳは、以下のようにして求められる。
Ｓ＝Ｐ１×Ｐ２＝０．１５×０．１１＝０．０１６５

また、図５Ｃにおいて、例えば、複数の経路が存在する学生（５２１）からジュース（５２５）へのスコアＳは、以下の式により算出される。
Ｓ＝Ｐ１×Ｐ４＋Ｐ３×Ｐ５

コンピュータ（１０１）は、上記のようにして、あるノードから別のノードへのスコアを算出する。そして、積算されたスコアが規定値以上であるノード（上記別のノード）が、上記あるノードに対して関連の高い関連ノードとして抽出される。

起点ノードである学生（５２１）から２ホップでつながるノード、すなわちコーヒー（５２４）、ジュース（５２５）及びミネラルウォーター（５２６）のうち、関連度が規定値以上のノードが例えばコーヒー（５２４）及びジュース（５２５）である場合には、コーヒー（５２４）及びジュース（５２５）が関連ノードとして抽出される。

図５Ｄは、本発明の実施態様において使用されうるノード（包含ノードを含む）及びエッジを備えているグラフ、並びに、当該グラフに基づいて、始点ノードから終点ノードへのスコアを計算する態様を説明する為の図である。

グラフ（５０６）は、テーブル（５０７）及びテーブル（５０８）それぞれに示すトリプルに基づいて作成されたものである。

グラフ（５０６）は、包含ノード（５４１）及び包含ノード（５４７）、大学（５４４）、モール（５４５）及び自動販売機（５４６）の各ノード、及び、並びにそれらノード間のエッジを備えている。

グラフ（５０６）において、例えば、包含ノード（５４１）（学生（５２１）＋ジュース（５４３））から包含ノード（５４７）（自転車（５４８）＋徒歩（５４９））へのスコアＳは、以下のようにして求められる。
Ｓ＝Ｐ１×Ｐ５＋Ｐ２×Ｐ６＋Ｐ３×Ｐ６＋Ｐ４×Ｐ７

図５Ｅ及び図５Ｆは、本発明の実施態様に従い、起点ノードから２ホップでつながるノードを表示し、表示されたノードのうちの一つのノードを選択する態様、並びに、包含ノードから２ホップでつながる包含ノードを表示する態様を示す画面例である。

図５Ｅに示す画面（５５１）は、ユーザが検索キーワード「学生」を入力して表示された画面を示す。

コンピュータ（１０１）は、ユーザにより入力された検索キーワード「学生」を起点ノードするグラフを作成し、画面上に表示する。当該グラフの一部は、図５Ａ及び図５Ｂに示すトリプルに基づいて作成されたものである。

画面（５５１）は、起点ノードである学生（５６１）のノード、並びに、当該起点ノードから２ホップでつながるノードのうち、関連度が規定値以上である関連ノード、すなわち、コーヒー（５６２）、ミネラルウォーター（５６３）、ジュース（５６４）、参考書（５６５）、コミック（５６６）及び小説（５６７）の各ノード、並びに、起点ノードから各ノードへのエッジを示している。

ユーザが、ジュース（５６４）のノード又は、学生（５６１）のノードからジュース（５６４）のノードをつなぐエッジを、例えばポインティング・デバイスを使用して選択したとする。

コンピュータ（１０１）は、ジュース（５６４）のノードが選択されたことに応じて、当該選択されたノードに関連するノード、すなわちコーヒー（５６２）及びミネラルウォーター（５６３）の各ノードとジュース（５６４）のノードとをグループ化する。選択されたノードに関連するノードとは、当該選択されたノードの語と相間の高い語、又は、当該選択されたノードの語が例えば名詞である場合には当該名詞の述語（動詞）を用いる他の名詞でありうる。例えば、選択されたノードの語が「Guitar」である場合には、当該名詞の述語「play」を用いる他の名詞「Organ」、「Violin」及び「Moog」でありうる。代替的には、コンピュータ（１０１）は、学生（５６１）のノードからジュース（５６４）のノードをつなぐエッジが選択されたことに応じて、当該選択されたエッジの先にあるジュース（５６４）のノードに関連するノード、すなわちコーヒー（５６２）及びミネラルウォーター（５６３）の各ノードとジュース（５６４）のノードとをグループ化する。

図５Ｅに示す画面（５５２）は、上記グループ化が行われた後の画面を示す。グループ化されなかったノード（５７５、５７６及び５７７）は、グループ化されたノード（５７２、５７３及び５７４）と区別するように例えば影が付されうる。

図５Ｆに示す画面（５５３）は、上記グループ化されたノードを、起点ノードである学生（５６１）のノードを包含した包含ノード（５８１）を備えているグラフを示す。また、当該グラフは、包含ノード（５８１）から２ホップでつながるノードのうち、関連度が規定値以上の包含ノードである関連ノード（５８２、５８３、５８４及び５８５）を備えている。

図６Ａ〜図６Ｄは、本発明の実施態様に従い、関連ノードを探索する処理の為のフローチャートの例を示し、詳細には、分析対象文書の入力処理の為のフローチャートの例、並びに、ノードの分析及び表示作業の処理の為のフローチャートの例を示す。

以下に述べるフローチャートの説明において、コンピュータ（１０１）が各ステップの主体として記載するが、分析対象文書の入力処理をするコンピュータとノードの分析及び表示作業の処理をするコンピュータとは同一であってもよく又は異なっていてもよい。また、分析対象文書の入力処理及びノードの分析及び表示作業の処理それぞれは、１又は複数のコンピュータ上で分散して実行されてもよい。

図６Ａは、分析対象文書の入力処理の為のフローチャート、並びに、ノードの分析及び表示作業の処理の為のフローチャートを示す。

ステップ６０１において、コンピュータ（１０１）は、分析対象文書の入力処理を開始する。分析対象文書は例えば、テキスト・データ又は、音声データをテキスト・データに変換したものでありうる。

ステップ６０２において、コンピュータ（１０１）は、分析対象文書を格納した記憶装置又は記憶媒体（６０７）から分析対象文書を読み取る。

ステップ６０３において、コンピュータ（１０１）は、語彙辞書摘出ルール（６０８）を使用して、当業者に知られた任意の手法を使用して、上記読み取った分析対象文書のテキスト解析を行う。コンピュータ（１０１）は、当該テキスト解析によりデータ、例えばメタデータを得る。

ステップ６０４において、コンピュータ（１０１）は、ステップ６０３で得られたデータを受け取り、当該データからトリプルを抽出する。なお、コンピュータ（１０１）はステップ６０２及びステップ６０３を実行すること無しに、他のコンピュータが上記分析対象文書をテキスト解析して得られたデータを、当該他のコンピュータ又は当該解析したデータを格納した記憶媒体から受け取ってもよい。コンピュータ（１０１）は、上記抽出したトリプルを、例えばトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。トリプル・ストアは例えば、ＲＤＦストアでありうる。トリプル・ストアに格納されるデータは互いにリンクしており、グラフとしての形態情報を保持しうる。

ステップ６０５において、コンピュータ（１０１）は、ステップ６０４で抽出した上記トリプルから、上記分析対象文書中での同じトリプルの出現回数（Ｃ）を求める。コンピュータ（１０１）は、当該求めた出現回数をトリプルとして、例えばトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。

また、コンピュータ（１０１）は、ステップ６０４で抽出した上記トリプル及び上記同じトリプルの出現回数についてのトリプルから、統計情報を算出する。コンピュータ（１０１）は、統計情報として、（１）各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値；（２）各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値；、及び（３）指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値、を算出しうる。統計情報は例えば、上記で述べた（１）ＳＡ、（２）ＳＳ、（３）ＯＡ、（４）ＯＳ、及び（５）Ｔでありうる。コンピュータ（１０１）は、上記算出した統計情報をトリプルとして、例えばトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。ステップ６０５の処理の詳細は、下記図６Ｂの説明において述べる。

ステップ６０６において、コンピュータ（１０１）は、分析対象文書の入力処理を終了する。

ステップ６１１において、コンピュータ（１０１）は、ノードの分析及び表示作業を開始する。

ステップ６１２において、コンピュータ（１０１）は、ユーザが入力した検索キーワードを受信する。また、コンピュータは、任意的に、ユーザが指定した述語を受信する。ユーザは、上記検索キーワードを、例えば検索キーワードを入力する欄に直接入力したり、検索キーワードを検索キーワードリストから選択したりすることによって入力することができる。また、検索キーワードは、１単語でなくともよく、複数の単語からなるものであってもよい。

ステップ６１３において、コンピュータ（１０１）は、検索キーワードに関連付けられたトリプルをトリプル・ストア（６０９）から取得する。

ステップ６１４において、コンピュータ（１０１）は、包含ノードを表示するかを判断する。包含ノードを表示することに応じて、コンピュータ（１０１）は処理をステップ６１５に進める。一方、包含ノードを表示しないことに応じて、コンピュータ（１０１）は処理をステップ６１６に進める。

ステップ６１５において、コンピュータ（１０１）は、包含ノードを含むグラフを表示する。ステップ６１５の処理の詳細は、下記図６Ｃの説明において述べる。

ステップ６１６において、コンピュータ（１０１）は、関連ノードを含むグラフを表示する。ステップ６１６の処理の詳細は、下記図６Ｃの説明において述べる。

ステップ６１７において、コンピュータ（１０１）は、包含ノードに含められたノード間に、内部リンクを追加しうる。内部リンクは、グラフ上に表示されなくともよい。そして、コンピュータ（１０１）は、追加した内部リンクをトリプルとして、例えばトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。

また、コンピュータ（１０１）は、内部リンクを追加した後のグラフについての統計情報を再計算しうる。そして、コンピュータ（１０１）は、当該計算した統計情報をトリプルとして、例えばトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。

さらに、コンピュータ（１０１）は、包含ノードに含められた複数のノードを０ホップとして繰り込みうる。

ステップ６１８において、コンピュータ（１０１）は、ノードの分析及び表示作業を終了する。

図６Ｂは、分析対象文書の入力処理の為の上記フローチャートのうち、統計情報を追加する処理の為のフローチャートの例を示す。

ステップ６２１において、コンピュータ（１０１）は、統計情報の追加処理を開始する。

ステップ６２２において、コンピュータ（１０１）は、トリプル・ストア（６０９）からトリプルを取り出し、上記分析対象文書中での同じトリプルの出現回数（Ｃ）を取得する。

ステップ６２３において、コンピュータ（１０１）は、新たに入力されたトリプルが、トリプル・ストア（６０９）から上記トリプルと同じ場合には、上記出現回数を例えば１インクリメントする。コンピュータ（１０１）は、当該インクリメントした出現回数に更新したトリプルをトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。

ステップ６２４において、コンピュータ（１０１）は、新たに入力されたトリプルの全てについてステップ６２３の処理が終了したかを判断する。コンピュータ（１０１）は、未処理のトリプルがあることに応じて、処理をステップ６２２に戻し、ステップ６２２〜ステップ６２４の処理を繰り返す。一方、コンピュータ（１０１）は、未処理のトリプルがないことに応じて、処理をステップ６２５に進める。

ステップ６２５において、コンピュータ（１０１）は、上記した統計情報、例えば、（１）ＳＡ、（２）ＳＳ、（３）ＯＡ、（４）ＯＳ、及び（５）Ｔを算出する。コンピュータ（１０１）は、上記算出した統計情報をトリプルとして、トリプル・ストア（６０９）に格納しうる。

ステップ６２６において、コンピュータ（１０１）は、統計情報の追加処理を終了する。

図６Ｃは、ノードの分析及び表示作業の処理の為の上記フローチャートのうち、関連ノードを表示する処理の為のフローチャートの例を示す。

ステップ６３１において、コンピュータ（１０１）は、関連ノードの分析及び表示処理を開始する。

ステップ６３２において、コンピュータ（１０１）は、図６Ａに示すステップ６１２で受信した検索キーワードなどに従い、始点ノードを指定する。検索キーワードで指定された始点ノードは、グラフ上の起点ノードでもある。代替的には、コンピュータ（１０１）は、ネットワーク全体のマクロ俯瞰図を表示し、当該表示されたマクロ俯瞰図中の特定の場所がユーザによってポイントされることによって、当該ポイントされた部分に関連付けられたキーワードなどに従い、始点ノードを指定しうる。また、コンピュータ（１０１）はさらに、任意的に、上記ステップ６１２で受信した述語に従い、当該述語を指定する。

ステップ６３３において、コンピュータ（１０１）は、トリプル・ストア（６０９）を参照し、始点ノードから出ている全ての述語又は指定された述語について、２ホップでつながる全ての終点ノードの一覧リストを作成する。

ステップ６３４において、コンピュータ（１０１）は、ステップ６３３で作成した一覧リストからノードを取得する。

ステップ６３５において、コンピュータ（１０１）は、始点ノードと終点ノードとをつなぐ全ての経路について、Ｃ、ＳＡ、ＯＳ（但し、目的語が始点の場合には、ＯＳの代わりにＳＳ）、ＯＳ及び述語に対するＴを、トリプル・ストア（６０９）から取得する。コンピュータ（１０１）は、当該取得したＣ、ＳＡ、ＯＳ（但し、目的語が始点の場合には、ＯＳの代わりにＳＳ）、ＯＳ及び述語に対するＴを用いて、終点ノードのスコアを計算する。そして、コンピュータ（１０１）は、当該計算したスコアをトリプルとして、トリプル・ストア（６０９）へ格納する。

ステップ６３６において、コンピュータ（１０１）は、ステップ６３５で計算したスコア（関連度である）が規定値以上であるかを判断する。当該スコアが規定値以上であるかは、例えばスコアが所定の値よりも大きいか、又は、対象となる関連ノードをスコア順に並べた場合に当該順位が所定の順位（例えば、順位が高いものから５番目など）よりも高いかにより判断されうる。コンピュータ（１０１）は、上記スコアが規定値以上であることに応じて、処理をステップ６３７に進める。一方、コンピュータ（１０１）は、上記スコアが規定値以上でないことに応じて、処理をステップ６３８に進める。

ステップ６３７において、コンピュータ（１０１）は、ステップ６３５で計算したスコア（関連度である）が規定値以上であるノードを関連ノードとして表示すべき表示リストに追加する。

ステップ６３８において、コンピュータ（１０１）は、ステップ６３３で作成した一覧リストから全てのノードを取得済みであるかを判断する。コンピュータ（１０１）は、全てのノードを取得済みであることに応じて、処理をステップ６３９に進める。一方、コンピュータ（１０１）は、全てのノードを取得済みでないことに応じて、処理をステップ６３４に戻して、ステップ６３４〜ステップ６３８の処理を繰り返す。なお、ステップ６３４〜ステップ６３８の処理が繰り返される場合、ステップ６３６の関連度の規定値は繰り返し毎に同じ値であってもよく、又は、繰り返し毎に異なる値であってもよい。

ステップ６３９において、コンピュータ（１０１）は、表示リストにある関連ノードを、起点ノードとともに表示する。

ステップ６４０において、コンピュータ（１０１）は、関連ノードの分析及び表示処理を終了する。

図６Ｄは、ノードの分析及び表示作業の処理の為の上記フローチャートのうち、包含ノードを表示する処理の為のフローチャートの例を示す。

ステップ６４１において、コンピュータ（１０１）は、包含ノードの分析及び表示処理を開始する。

ステップ６４２において、コンピュータ（１０１）は、終点ノードへつなぐ述語のペア（２ホップ）を選択する。

ステップ６４３において、コンピュータ（１０１）は、トリプル・ストア（６０９）を参照し、上記ステップ６１２で受信した述語の主語となる始点ノードの始点一覧リストを作成する。

ステップ６４４において、コンピュータ（１０１）は、ステップ６４３で作成した始点一覧リストから始点ノードを取得する。

ステップ６４５において、コンピュータ（１０１）は、トリプル・ストア（６０９）を参照し、上記ステップ６１２で受信した始点ノードから指定された述語を通じてつながる終点ノードのうち、ノード間を接続する当該述語の全てのエッジのスコアの合計値が高い終点ノードで、終点ノードの終点一覧リストを作成する。

ステップ６４６において、コンピュータ（１０１）は、ステップ６４５で作成した終点一覧リストから始点ノードを取得する。

ステップ６４７において、コンピュータ（１０１）は、包含ノードを新たな主語とし、始点ノード及び終点ノードを予約述語＜同一グループ＞で目的語として接続し、これをトリプルとして例えばトリプル・ストア（６０９）に格納する。

ステップ６４８において、コンピュータ（１０１）は、トリプル・ストア（６０９）を参照し、始点ノード及び終点ノードに接続されている述語一覧リストを作成する。

ステップ６４９において、コンピュータ（１０１）は、ステップ６４８で作成した述語一覧リストから述語を取得する。

ステップ６５０において、コンピュータ（１０１）は、始点ノード及び終点ノードに、ステップ６４９で取得した上記述語に付随する出現回数Ｃから、新たに包含ノードの統計情報、例えばＣ，ＳＡ，ＯＳ（但し、目的語が始点の場合には、ＯＳの代わりにＳＳ），ＯＳ及び述語に対するＴを再計算して、トリプル・ストア（６０９）を更新する。

ステップ６５１において、コンピュータ（１０１）は、述語一覧リストの全てのノードを取得済みであるかを判断する。コンピュータ（１０１）は、述語一覧リストの全てのノードを取得済みであることに応じて、処理をステップ６５２に進める。一方、コンピュータ（１０１）は、述語一覧リストの全てのノードを取得済みでないことに応じて、処理をステップ６４９に戻して、ステップ６４９〜ステップ６５１の処理を繰り返す。

ステップ６５２において、コンピュータ（１０１）は、終点一覧リストの全てのノードを取得済みであるかを判断する。コンピュータ（１０１）は、終点一覧リストの全てのノードを取得済みであることに応じて、処理をステップ６５３に進める。一方、コンピュータ（１０１）は、終点一覧リストの全てのノードを取得済みでないことに応じて、処理をステップ６４６に戻して、ステップ６４６〜ステップ６５２の処理を繰り返す。

ステップ６５３において、コンピュータ（１０１）は、始点一覧リストの全てのノードを取得済みであるかを判断する。コンピュータ（１０１）は、始点一覧リストの全てのノードを取得済みであることに応じて、処理を終了ステップ６５４に進める。一方、コンピュータ（１０１）は、始点一覧リストの全てのノードを取得済みでないことに応じて、処理をステップ６４４に戻して、ステップ６４４〜ステップ６５３の処理を繰り返す。

ステップ６５４において、コンピュータ（１０１）は、包含ノードの分析及び表示処理を終了する。

図７は、本発明の実施態様に従い、単ノードでのエッジ出現回数を計算する例、及び包含ノードでのエッジ出現回数を計算する例を説明する為のノードの例を示す。

グラフ（７０１）は、単ノードでのエッジ出現回数を計算する為に、エッジに付された文字列を示す。コンピュータ（１０１）は、当該文字列を述語とし、出現回数を目的語として、出現回数のトリプルを生成しうる。

グラフ（７０２）は、包含ノードでのエッジ出現回数を計算する例、及び包含ノードでのエッジ出現回数を計算する例を説明する為のノードの例を示す。

コンピュータ（１０１）は、包含ノードでのエッジの出現回数は、各エッジの出現回数の平均値として算出しうる。
Ｃ（６，Ｘ）＝｛Ｃ（１，Ｘ）＋Ｃ（２，Ｘ)＋Ｃ（３，Ｘ）｝／３
Ｃ（Ｘ，７）＝｛Ｃ（Ｘ，４）＋Ｃ（Ｘ，５）｝／２
Ｃ（６，Ｙ）＝｛Ｃ（１，Ｙ）＋Ｃ（２，Ｙ）＋Ｃ（３，Ｙ）｝／３
Ｃ（Ｙ，７）＝｛Ｃ（Ｙ，４）＋Ｃ（Ｙ，５）｝／２
Ｃ（６，Ｚ）＝｛Ｃ（１，Ｚ）＋Ｃ（２，Ｚ）＋Ｃ（３，Ｚ）｝／３
Ｃ（Ｚ，７）＝｛Ｃ（Ｚ，４）＋Ｃ（Ｚ，５）｝／２

図８は、図１に従うハードウェア構成を好ましくは備えており、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索するコンピュータの機能ブロック図の一例を示した図である。

コンピュータ（１０１）は、テキスト解析手段（８１１）、トリプル抽出手段（８１２）、統計情報算出手段（８１３）、及び表示手段（８１４）を備えている。表示手段（８１４）は、関連ノード表示手段（８１５）及び包含ノード表示手段（８１６）を備えている。なお、テキスト解析手段（８１１）は、コンピュータ（１０１）と異なるコンピュータ、仮想コンピュータ又はスレッドが備えていてもよい。

テキスト解析手段（８１１）は、分析対象文書を格納した記憶装置又は記憶媒体（６０７）から分析対象文書を読み取る。テキスト解析手段（８１１）は、語彙辞書摘出ルール（６０８）を使用して、当業者に知られた任意の手法を使用して上記読み取った分析対象文書のテキスト解析を行う。

テキスト解析手段（８１１）は、図６Ａに記載のステップ６０２〜６０３を実行しうる。

トリプル抽出手段（８１２）は、テキスト解析手段（８１１）が分析したデータを受け取り、当該データからトリプルを抽出する（図５Ａに記載のテーブル（５０１）及びテーブル（５０２）を参照）。トリプル抽出手段（８１２）は、上記抽出したトリプルを、例えばトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。

また、トリプル抽出手段（８１２）は、上記分析対象文書中での同じトリプルの出現回数（Ｃ）を求め、当該求めた出現回数をトリプルとして、例えばトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。

トリプル抽出手段（８１２）は、図６Ａに記載のステップ６０４を実行しうる。

統計情報算出手段（８１３）は、トリプル抽出手段（８１２）が抽出したトリプル及びトリプル抽出手段（８１２）が求めた出現回数についてのトリプルから統計情報を算出する。例えば、統計情報算出手段（８１３）は、上記第１の関連度及び上記第２の関連度それぞれを、トリプルを用いて計算する。

また、統計情報算出手段（８１３）は、各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
を算出し、当該算出した値それぞれをトリプルとしてトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。

また、統計情報算出手段（８１３）は、さらに、
上記第１ノードから２ホップでつながるノードそれぞれの各エッジ上のスコアを、
同じトリプルの出現回数、
各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
に基づいて算出し、当該算出したスコアそれぞれをトリプルとしてトリプル・ストア（６０９）に格納しうる。

また、統計情報算出手段（８１３）は、指定された述語（エッジの種類）ごとに、上記で述べた（１）ＳＡ、（２）ＳＳ、（３）ＯＡ、（４）ＯＳ、及び（５）Ｔを算出しうる。

また、統計情報算出手段（８１３）は、さらに、上記第１ノードと当該第１のノードから２ホップでつながる一つのノードとの間に複数のエッジがある場合、当該複数のエッジそれぞれのスコアに基づいて当該複数のエッジ全体のスコアを算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納しうる。上記算出されたスコアは、上記第１ノードから２ホップでつながる一つのノードへのスコアである。

統計情報算出手段（８１３）は、図６Ａに記載のステップ６０５及び図６Ｂの記載のステップ６２１〜６２６、並びに、図６Ａに記載のステップ６１２を実行しうる。

関連ノード表示手段（８１５）は、第１ノードが選択されることに応じて、上記第１ノードから２ホップでつながるノードのうち、第１の関連度が規定値以上のノードを第１の関連ノードとして表示する。

包含ノード表示手段（８１６）は、上記第１の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第１の関連ノードを、上記第１ノードを包含した第２ノードとして表示する。

包含ノード表示手段（８１６）は、さらに、上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとの間に、内部リンクを追加しうる。

包含ノード表示手段（８１６）は、さらに、上記第１ノードと上記選択された第１の関連ノードとを０ホップとして繰り込みうる。

また、関連ノード表示手段（８１５）は、さらに、上記第２ノードから２ホップでつながるノードのうち、第２の関連度が規定値以上のノードを第２の関連ノードとして表示しうる。

また、包含ノード表示手段（８１６）は、さらに、上記第２の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第２の関連ノードを、上記第２ノードを包含した第３ノードとして表示しうる。

また、包含ノード表示手段（８１６）は、さらに、上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとの間に、内部リンクを追加しうる。

また、包含ノード表示手段（８１６）は、さらに、上記第２ノードと上記選択された第２の関連ノードとを０ホップとして繰り込みうる。

表示手段（８１４）は、図６Ａに記載のステップ６１４を実行しうる。

関連ノード表示手段（８１５）は、図６Ａに記載のステップ６１６、並びに、図６Ｃに記載のステップ６３１〜６４０を実行しうる。

包含ノード表示手段（８１６）は、図６Ａに記載のステップ６１５及び６１７、並びに、図６Ｄに記載のステップ６４１〜６５４を実行しうる。

図９は、本発明の実施態様に従い関連ノードを探索した結果を示す図である。

グラフ（９０１）は、本発明に従い公開発明を解析した結果を示す。起点ノードとして「gold」（９１１）を指定し、さらに、当該「gold」の関連ノードとして発見された「iridium」（９１２）や「rhenium」（９１３）を新たに起点ノードとして追加することにより、動詞や他の名詞を介在して、「gold」（９１１）、「iridium」（９１２）及び「rhenium」（９１３）それぞれに関連する単語が抽出されている。このように、当該グラフ（９０１）を用いることにより、用いられるコンテキストが類似した単語を発見することが可能になる。

Claims (20)

1. 関連ノードを探索する方法であって、コンピュータが、
   第１ノードが選択されることに応じて、前記第１ノードから２ホップでつながるノードのうち、第１の関連度が規定値以上のノードを第１の関連ノードとして表示するステップと、
   前記第１の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第１の関連ノードを、前記第１ノードを包含した第２ノードとして表示するステップと、
   を実行することを含む、前記方法。
2. 前記コンピュータが、
   前記第２ノードから２ホップでつながるノードのうち、第２の関連度が規定値以上のノードを第２の関連ノードとして表示するステップ
   をさらに実行することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記コンピュータが、
   前記第２の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第２の関連ノードを、前記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップ
   をさらに実行することを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記選択された第１の関連ノードを、前記第１ノードを包含した第２ノードとして表示するステップが、
   前記第１ノードと前記選択された第１の関連ノードとの間に、内部リンクを追加するステップ
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記選択された第１の関連ノードを、当該第１ノードを包含した第２ノードとして表示するステップが、
   前記第１ノードと前記選択された第１の関連ノードとを０ホップとして繰り込むステップ
   をさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記選択された第２の関連ノードを、前記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップが、
   前記第２ノードと前記選択された第２の関連ノードとの間に、内部リンクを追加するステップ
   をさらに含む、請求項３に記載の方法。
7. 前記選択された第２の関連ノードを、前記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップが、
   前記第２ノードと前記選択された第２の関連ノードとを０ホップとして繰り込むステップ
   をさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記第１の関連度及び前記第２の関連度それぞれが、トリプルを用いて計算される、請求項２に記載の方法。
9. 前記トリプルが、｛主語，述語，目的語｝で表現される、請求項８に記載の方法。
10. 同じトリプルの出現回数がトリプルとして格納される、請求項９に記載の方法。
11. 前記コンピュータが、
    各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
    各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
    指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
    を算出し、当該算出した値それぞれをトリプルとして格納するステップ
    をさらに実行することを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記コンピュータが、
    前記第１ノードから２ホップでつながるノードそれぞれの各エッジ上のスコアを、
    同じトリプルの出現回数、
    各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
    各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
    指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
    に基づいて算出し、当該算出したスコアそれぞれをトリプルとして格納するステップ
    をさらに実行することを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記コンピュータが、
    前記第１ノードと当該第１ノードから２ホップでつながる一つのノードとの間に複数のエッジがある場合、当該複数のエッジそれぞれのスコアに基づいて当該複数のエッジ全体のスコアを算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納するステップであって、当該算出されたスコアを、前記第１ノードから２ホップでつながる一つのノードへのスコアとする、前記格納するステップ
    をさらに実行することを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記選択された第１の関連ノードを、前記第１ノードを包含した第２ノードとして表示するステップが、
    前記第１ノードと前記選択された第１の関連ノードとの間に、内部リンクを追加するステップ
    をさらに含み、
    前記コンピュータが、
    前記第１ノードと前記選択された第１の関連ノードとの間に追加された前記内部リンク上のスコアを、
    同じトリプルの出現回数、
    各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
    各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
    指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
    に基づいて算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納するステップ
    をさらに実行することを含む、請求項１２に記載の方法。
15. 前記コンピュータが、
    前記第２の関連ノードが選択されることに応じて、当該選択された第２の関連ノードを、前記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップ
    をさらに実行することを含み、
    前記選択された第２の関連ノードを、前記第２ノードを包含した第３ノードとして表示するステップが、
    前記第２ノードと前記選択された第２の関連ノードとの間に、内部リンクを追加するステップ
    をさらに実行することを含み、
    前記コンピュータが、
    前記第２ノードと前記選択された第２の関連ノードとの間に追加された前記内部リンク上のスコアを、
    同じトリプルの出現回数、
    各｛主語−述語｝に対して、｛目的語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、
    各｛述語−目的語｝に対して、｛主語｝を変えたときの｛主語−述語−目的語｝の出現回数から得られる値、及び、
    指定された｛述語｝の全ての出現回数から得られる値
    に基づいて算出し、当該算出したスコアをトリプルとして格納するステップ
    をさらに実行することを含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記コンピュータが、
    前記第２ノード中に包含されて表示されている第１ノードが選択されることに応じて、前記第２ノードの表示を前記第１ノード及び前記第１の関連ノードの表示に戻すステップ
    をさらに実行することを含む、請求項１に記載の方法。
17. 関連ノードを探索する為のコンピュータであって、
    第１ノードが選択されることに応じて、前記第１ノードから２ホップでつながるノードのうち、第１の関連度が規定値以上のノードを第１の関連ノードとして表示する関連ノード表示手段と、
    前記第１の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第１の関連ノードを、前記第１ノードを包含した第２ノードとして表示する包含ノード表示手段と
    を備えている、前記コンピュータ。
18. 前記関連ノード表示手段が、
    前記第２ノードから２ホップでつながるノードのうち、第２の関連度が規定値以上のノードを第２の関連ノードとしてさらに表示する、請求項１７に記載のコンピュータ。
19. 前記包含ノード表示手段が、
    前記第２の関連ノードのうちの少なくとも１つが選択されることに応じて、当該選択された第２の関連ノードを、前記第２ノードを包含した第３ノードとしてさらに表示する、請求項１８に記載のコンピュータ。
20. 関連ノードを探索する為のコンピュータ・プログラムであって、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法の各ステップを実行させる、前記コンピュータ・プログラム。