JP7425152B1 - メンショングラフ生成装置、メンショングラフ生成方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】リストに含まれる対象の言及関係を理解しやすい態様で提示するメンショングラフ生成装置を提供する。【解決手段】複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストを受け付けるメンショングラフ生成装置は、出走表に含まれる全ての選手の選手コメントのそれぞれを形態素に分割しＳ２０１、各選手コメントのメンション先がどの選手であるのかを推定するメンション先推定処理を実行するＳ２０２。そして、頂点群が複数あるか否かを判定するとＳ２０３、選手に対応付けられる頂点をトポロジカルソートＳ２０４し、トポロジカルソートした順で、出走表に含まれる選手をソートしＳ２０４、メンショングラフを生成するＳ２０５。【選択図】図３

Description

この発明は、メンショングラフ生成装置、メンショングラフ生成方法、及びプログラムに関する。

競輪、競馬、競艇、オートレースといった公営競技では、利用者は、出場する選手に関する基本情報や過去の成績等が掲載されたリストである出走表を参考に、レース結果を予想し投票券を購入する。近年、利用者によるレースの予想を助けるために、利用者が使用する端末装置に出走表を表示して、レースに関する種々の情報を提供する技術が開発されている。

例えば、特許文献１には、競馬における出走表を利用者端末に表示し、利用者の操作に応じて、過去のレース映像やパドックの映像を提供するシステムが開示されている。

特開２００４－２７２６８０号公報

ところで、競輪においては、選手同士の関係性がレース展開を予想する上で重要な要素となる。レースの序盤では、近接する地域や同じ競輪学校出身の選手同士、あるいは親交のある選手同士でラインを組み、先頭の選手が風よけとなることで他の選手の体力を温存させ、レースの終盤で各々の選手がゴールを目指すことが一般的であるからである。

そこで、競輪の出走表には、各選手がどの選手とラインを組むかを言及する選手コメントの欄がある。しかしながら、選手コメントには、独特の慣用表現が多く使われており、特に初心者にとっては、対象である選手同士の言及関係を直感的に理解することが難しいという指摘があった。

本発明は、上記のような課題を解決するもので、リストに含まれる対象の言及関係を理解しやすい態様で提示するメンショングラフ生成装置、メンショングラフ生成方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するため、本発明の第１の観点に係るメンショングラフ生成装置は、
複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
を含むリストを受け付け、
前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
有向グラフであって、
前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
により定義される有向グラフを生成する。

また、本発明の第２の観点に係るメンショングラフ生成方法は、
コンピュータが、
複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
を含むリストを受け付け、
前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
有向グラフであって、
前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
により定義される有向グラフを生成する。

また、本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータに、
複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
を含むリストを受け付けさせ、
前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定させ、
有向グラフであって、
前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
により定義される有向グラフを生成させる。

本発明によれば、リストに含まれる対象の言及関係を理解しやすい態様で提示するメンショングラフ生成装置、メンショングラフ生成方法、及びプログラムを提供することができる。

メンショングラフ生成装置と他の機器の連携を示す説明図である。 端末装置に表示される画面の例を示す説明図である。 メンショングラフ生成処理のフローチャートである。 選手に対応する頂点をトポロジカルソートしたグラフを表す概念図である。 メンション先推定処理のフローチャートである。 外部サーバに格納される辞書の構成を表す説明図である。 端末装置に表示される画面の例を示す説明図である。 端末装置に表示される画面の例を示す説明図である。 端末装置に表示される画面の例を示す説明図である。 端末装置に表示される画面の例を示す説明図である。 端末装置に表示される画面の例を示す説明図である。 端末装置に表示される画面の例を示す説明図である。 変形例におけるメンション先推定処理のフローチャートである。 端末装置に表示される投票画面の例を示す説明図である。

以下に本発明の実施形態を説明する。なお、本実施形態は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。

（メンショングラフ生成装置及び端末装置とプログラムの関係）
本実施例に係るメンショングラフ生成装置は、１台もしくは複数台のサーバ装置により構成される。メンショングラフ生成装置は、スマートフォン、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ等の端末装置を使用する利用者に特定のリストを提供し、そのリストに含まれる対象の言及関係を理解しやすい態様で提示する。

本実施例に係るメンショングラフ生成装置は、例えば、競輪車券販売サイトを提供し、その競輪車券販売サイトでレースの出走表を掲載する際に、出走表含まれる選手同士の言及関係を理解しやすい態様で提示する場合に使用することができる。

さて、本実施例のメンショングラフ生成装置は、プログラムをコンピュータに実行させることにより実現するのが一般的であるが、専用電子回路により処理を実行させることも可能である。

このほか、コンピュータと専用電子回路の中間形態として、プログラムを電子回路の設計スクリプトにコンパイルして、当該設計スクリプトに基づいて電子回路を動的に構成するFPGA(Field Programmable Gate Array)などの技術を適用することにより、本実施例のメンショングラフ生成装置を構成することも可能である。

本実施例に係るメンショングラフ生成装置は、当該メンショングラフ生成装置が提供する競輪車券販売サイトへアクセスする端末装置と通信をする１台又は複数台のサーバコンピュータが、１つ又は複数のサーバプログラムにより実現される各機能を実行することによって実現される。

本実施例に係る端末装置は、スマートフォン等を実現する端末コンピュータであり、事業者や運営者から配布サーバ等を通して提供された端末プログラムを実行することによって実現することができる。

端末プログラムとしては、いわゆる「アプリ(App)」に相当するものを採用することができる。また、端末プログラムは、競輪車券販売サービスを提供するためのアプリ(App)等他のアプリに組み入れられたものであっても良い。

このほか、端末プログラムとして、一般的なブラウザを採用することもできるし、ブラウザ上で動作するスクリプトプログラムを端末プログラムとして採用することができる。

これらの場合、端末コンピュータで動作するアプリやブラウザは、アプリサーバやウェブサーバとして機能するメンショングラフ生成装置と通信することによって競輪車券販売サービスをユーザに提供するためのインターフェースとなる。

一般に、サーバコンピュータや端末コンピュータで実行されるプログラムは、コンパクトディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ディジタルビデオディスク、磁気テープ、ROM(Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、フラッシュメモリ、半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な非一時的(non-transitory)情報記録媒体に記録することができる。この情報記録媒体は、サーバコンピュータとは独立して配布・販売することもできる。

サーバコンピュータや端末コンピュータでは、フラッシュメモリやハードディスク等の非一時的(non-transitory)情報記録媒体に記録されたプログラムを、一時的(temporary)記憶装置であるRAM(Random Access Memory)に読み出してから、読み出されたプログラムに含まれる指令をCPU(Central Processing Memory)が実行する。ただし、ROMとRAMを一つのメモリ空間にマッピングして実行することが可能なアーキテクチャでは、ROMに格納されたプログラムに含まれる指令を、直接CPUが読み出して実行する。

さらに、サーバプログラムや端末プログラムは、当該プログラムが実行されるコンピュータとは独立して、コンピュータ通信網等の一時的(temporary)伝送媒体を介して、事業者が管理する配布サーバ等からサーバコンピュータや端末コンピュータ等へ配布・販売することができる。

なお、メンショングラフ生成装置が複数のコンピュータにより構成される場合には、各コンピュータで動作するプログラムは、互いに異なる機能を有しつつ協働する、互いに異なる複数のサーバプログラムということになる。そこで、当該複数のプログラムを合わせたものは、メンショングラフ生成装置を実現するためのシステムプログラムと考えることができる。

以下、本実施形態では、メンショングラフ生成装置は、競輪のレースにおいて車券を購入する利用者に向けて競輪車券販売サイトを提供する。

（全体構成）
図１は、メンショングラフ生成装置と他の機器の連携を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。

メンショングラフ生成装置１０１は、１以上の端末装置１０２と、外部サーバ１０３と、インターネット等のコンピュータ通信網１０４を介して接続されている。

メンショングラフ生成装置１０１は、競輪車券販売サービスを提供する事業者又は運営者が運用するもので、コンピュータ通信網１０４を介して、端末装置１０２を使用する利用者に競輪車券販売サイトを提供している。

また、メンショングラフ生成装置１０１は、レース毎に用意された出走表を端末装置１０２に提供する。図２の例に示すように、出走表６００には、レースに出場する選手毎に、予想、好気合、総評、枠番、車番、選手名（府県／年齢／期別）、級班、脚質、ギヤ倍数、競走得点、選手コメントといった情報が掲載されている。出走表に掲載されるこれらの情報は、競輪の運営者が用意し、メンショングラフ生成装置１０１に送信等して格納する。

メンショングラフ生成装置１０１は、出走表に含まれる選手コメントに基づいて、選手同士の言及関係を示すメンショングラフを生成し、端末装置１０２に提供する。

図１に戻り、端末装置１０２は、メンショングラフ生成装置１０１が提供する競輪車券販売サイトを利用する利用者が使用する端末である。利用者は、端末装置１０２を使用して、競輪車券販売サイト上でレースの出走表を確認し、レース結果を予想し、車券を購入する。

外部サーバ１０３は、出走表に掲載される選手コメントに関し、コーパスを格納するサーバ又は辞書を格納するサーバである。外部サーバ１０３は、コンピュータ通信網１０４を介してメンショングラフ生成装置１０１と通信する。なお、コーパスや辞書は、メンショングラフ生成装置１０１が備える記憶装置に格納されていてもよいし、内部API(Application Programming Interface)、外部API等によって提供されてもよい。

（メンショングラフ生成処理）
図３は、本実施例において、メンショングラフ生成装置１０１にて実行されるメンショングラフ生成処理の流れを説明するフローチャートである。メンショングラフ生成装置１０１は、競輪の運営者が用意した出走表を取得すると、メンショングラフ生成処理において、出走表に含まれる選手コメントに基づいてメンショングラフを生成する。以下、図３を参照して説明する。

メンショングラフ生成装置１０１は、複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストを受け付ける。このリストに含まれる複数のアイテムの各アイテムは、当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、を含む。

即ち、メンショングラフ生成装置１０１は、競輪の運営者が用意した特定のレースの出走表を受信等して受け付ける。この出走表は、そのレースに出場予定の複数の選手にそれぞれ対付けられる複数の項目（選手名、選手コメント等）を並べたリストである。出走表に含まれる複数の項目の各項目は、各項目が対応付けられる選手の識別名である選手名と、各項目が対応付けられる選手をメンション元として当該選手が誰について行くのかを示唆する選手コメントと、を含む。

メンショングラフ生成装置１０１が特定のレースの出走表を受け付けると、メンショングラフ生成処理がスタートする。

メンショングラフ生成処理がスタートすると、メンショングラフ生成装置１０１は、出走表に含まれる全ての選手の選手コメントのそれぞれを形態素に分割する（ステップＳ２０１）。例えば、車番１の「新木信也」選手の選手コメント「田口君へ。」は、「田口」、「君」、「へ」、「。」と、形態素に分解される。

メンショングラフ生成装置１０１は、選手コメントのそれぞれを形態素に分割すると、各選手コメントのメンション先がどの選手であるのかを推定するメンション先推定処理を実行する（ステップＳ２０２）。メンション先推定処理の詳細は、後述する。

メンショングラフ生成装置１０１は、メンション先推定処理を実行し、各選手コメントのメンション先を推定すると、頂点群が複数あるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。ここで、頂点群とは、選手に対応付けられる頂点と、メンション先の選手へ向かう有向辺とによって定義される一つの有向グラフのことである。図２に示すメンショングラフ７００の例では、グラフ中の数字は各選手の車番を表すが、３つの集合｛２，３，５｝、｛１，４，７｝、｛６｝のそれぞれが頂点群である。

メンショングラフ生成装置１０１は、頂点群が複数あると判定すると（ステップＳ２０３でＹｅｓ）、選手に対応付けられる頂点をトポロジカルソートし、トポロジカルソートした順で、出走表に含まれる選手をソートする（ステップＳ２０４）。

このトポロジカルソートにおいては、まず、複数の頂点から、沈点ならびに孤立点である頂点を所定順序で順に取り出すと、当該取り出された頂点をソート結果列に追加する。例えば、図４は、図２に示す出走表６００に基づいて、出走表６００に含まれる選手をトポロジカルソートした概念図である。このグラフには、２つの沈点「４」、「５」と、１つの孤立点「６」が含まれる。トポロジカルソートにおいては、まず、沈点「４」、「５」と、孤立点「６」とが、所定順序で取り出され、ソート結果列に追加される。所定順序は、例えば、利用者による車券の売り上げ、売れ行き、車券を電子カートに入れている数によって決められても良いし、図２に示す出走表６００に含まれる予想、好気合、総評、競走得点等の項目により決められても良い。ここでは、沈点「４」、「５」と、孤立点「６」とが、「５」、「６」、「４」の順で取り出されたとする。

そして、沈点が取り出されていれば、当該沈点を終点とし、ソート結果列に含まれる頂点を訪問しない最長の有向パスを取得して、当該取得された有向パスにて訪問される沈点以外の頂点を、沈点から近い順に前記ソート結果列に追加する。図４に示す例では、例えば頂点群｛２，３，５｝について、沈点「５」を終点とし、既にソート結果列に含まれている頂点「４」、「６」を訪問しない最長の有向パス「３→２→５」を取得する。そして、取得された有向パスにて訪問される沈点「５」以外の頂点を、沈点「５」から近い順、即ち「５→２→３」の順にソート結果列に追加する。頂点群｛１，４，７｝についても同様に処理し、「４→１→７」の順にソート結果列に追加する。

メンショングラフ生成装置１０１は、その後、メンショングラフを生成する（ステップＳ２０５）。メンショングラフは、図２の例に示すメンショングラフ７００のように生成される。

一方で、メンショングラフ生成装置１０１は、頂点群が複数ではないと判定すると（ステップＳ２０３でＮｏ）、ステップＳ２０５に進み、メンショングラフを生成する。

メンショングラフが生成されると、メンショングラフ生成装置１０１は、メンショングラフ生成処理を終了する。

その後、メンショングラフ生成装置１０１は、利用者が使用する端末装置１０２からの要求に応じて、生成したメンショングラフを端末装置１０２に送信し、端末装置１０２の画面に表示させる。例えば、利用者が、メンショングラフ生成装置１０１が提供する車券販売サイトを訪れ、レースの出走表を表示した際に、メンショングラフ生成装置１０１は、図２に示すように出走表６００とそのメンショングラフ７００と同一画面で表示するようにしてもよい。また、メンショングラフ生成装置１０１は、端末装置１０２の画面に表示される有向グラフの頂点に、その頂点に対応付けられる選手の選手名を付して表示するようにしてもよい。

（メンション先推定処理）
図５は、図３に示すメンショングラフ生成処理のステップＳ１０２で実行されるメンション先推定処理の詳細を示すフローチャートである。メンション先推定処理においては、特定のレースの出走表に含まれる各選手コメントのメンション先がどの選手であるのかを推定し決定する。以下、図５を参照して説明する。

メンション先推定処理がスタートすると、メンショングラフ生成装置１０１は、図２に示す出走表６００に含まれる項目の１つである車番ｉを、ｉ＝１にセットする（ステップＳ３０１）。そして、メンショングラフ生成装置１０１は、車番ｉ＝１の選手の選手コメントについて、その形態素の中に、自己参照テキストが含まれるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。

自己参照テキストとは、「自力」、「自在」等、自分がラインの先頭であることを示唆するテキストであり、候補となる単語は、メンショングラフ生成装置１０１が備える記憶装置に予め記憶されている。

図２に示す出走表６００において、車番ｉ＝１の選手「新木信也」の選手コメント「田口君へ。」を形態素に分割したものは、「田口」、「君」、「へ」、「。」であり、ここには、自己参照テキストが含まれない。したがって、メンショングラフ生成装置１０１は、選手コメントを分割した形態素の中に、自己参照テキストが含まれないと判定する（ステップＳ３０２でＮｏ）。処理は、類似度演算、コーパス検索又は辞書検索のいずれかの推定手段に進む（ステップＳ３０６、Ｓ３０９又はＳ３１１）。

一方で、例えば、車番ｉ＝４の選手「田口克人」の選手コメント「自力で。」であれば、形態素に分割したものは、「自力」、「で」、「。」であり、自己参照テキスト「自力」が含まれる。したがって、メンショングラフ生成装置１０１は、選手コメントを分割した形態素の中に、自己参照テキストが含まれると判定する（ステップＳ３０２でＹｅｓ）。この場合、メンショングラフ生成装置１０１は、メンション先をメンション元である車番ｉ＝４の選手「田口克人」にセットする（ステップＳ３０３）。なお、車番ｉ＝５の選手「加藤雄一」の選手コメント「自在に。」についても同様に処理してもよい。

その後、メンショングラフ生成装置１０１は、全ての車番ｉについて、選手コメントのメンション先を推定したか否かを判定する（ステップＳ３０４）。メンショングラフ生成装置１０１は、まだメンション先を推定していない車番ｉの選手コメントがあれば（ステップＳ３０４でＮｏ）、車番ｉをインクリメントする（ステップＳ３０５）。そして、処理は、ステップＳ３０２に進む。

（類似度演算）
車番ｉ＝１の選手「新木信也」に戻り、メンショングラフ生成装置１０１は、選手コメントがいずれかの選手の選手名と類似していれば、当該類似している選手名に係る選手をメンション先として推定する。即ち、メンショングラフ生成装置１０１は、まず、その選手コメント「田口君へ。」と、出走表６００に含まれる各選手名とを類似度演算し、選手名の中に類似するものがあるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。

メンショングラフ生成装置１０１は、形態素「田口」、「君」、「へ」、「。」のそれぞれについて、各選手名と一定の類似度演算を行い、基準を満たすか否かで類似するか否かを判定するようにしてもよい。ここでは、メンショングラフ生成装置１０１は、形態素「田口」と、車番ｉ＝４の選手の選手名「田口克人」が類似すると判定したとする（ステップＳ３０６でＹｅｓ）。そして、メンショングラフ生成装置１０１は、車番ｉ＝１の選手「新木信也」のメンション先を車番ｉ＝４の選手「田口克人」にセットする（ステップＳ３０７）。

その後、メンショングラフ生成装置１０１は、まだメンション先を推定していない車番ｉがあれば（ステップＳ３０４でＮｏ）、車番ｉをインクリメントする（ステップＳ３０５）。ここでは、メンショングラフ生成装置１０１は、ｉ＝２にセットする。

続いて、車番ｉ＝２の選手「山田伸吾」の選手コメント「かとっちへ。」について、形態素に分割したものは、「かとっち」、「へ」、「。」であり、自己参照テキストが含まれない。メンショングラフ生成装置１０１は、選手コメントを分割した形態素の中に、自己参照テキストが含まれないと判定する（ステップＳ３０２でＮｏ）。

そして、メンショングラフ生成装置１０１は、その選手コメント「かとっちへ。」と、出走表６００に含まれる各選手名とを類似度演算し、選手名の中に類似するものがあるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。メンショングラフ生成装置１０１は、形態素「かとっち」、「へ」、「。」のいずれもが各選手名と類似せず、選手名の中に選手コメントと類似するものがないと判定したとする（ステップＳ３０６でＮｏ）。

メンショングラフ生成装置１０１は、全ての推定手段でメンション先を推定したか否かを判定する（ステップＳ３０８）。ここでは、まだコーパス検索及び辞書検索がされていないので、メンショングラフ生成装置１０１は、全ての推定手段で推定されていないと判定する（ステップＳ３０８でＮｏ）。処理は、コーパス検索又は辞書検索のいずれかの推定手段に進む（Ｓ３０９又はＳ３１１）。

（コーパス検索）
続いて、メンショングラフ生成装置１０１は、選手コメントと、複数の選手の各選手に係るコーパスと、の共起度に基づいて、選手コメントと各選手との親和度を算定し、親和度が高い選手名に係る選手をメンション先として推定する。ここで、各選手に係るコーパスとは、各選手の発言やツイート、各選手に言及する記事等を選手ごとに集めたデータベースであり、外部サーバ１０３に格納されている。

メンショングラフ生成装置１０１は、まず、車番ｉ＝２の選手「山田伸吾」の選手コメント「かとっちへ。」と各選手との親和度を算定する（ステップＳ３０９）。

メンショングラフ生成装置１０１は、外部サーバ１０３に格納されている各選手のコーパスにアクセスする。そして、メンショングラフ生成装置１０１は、選手コメント「かとっちへ。」と各選手に係るコーパスと、の共起度を計上する。このとき、メンショングラフ生成装置１０１は、各形態素「かとっち」、「へ」、「。」のそれぞれについて、各選手に係るコーパス内で出現する頻度を計上するようにしてもよい。

メンショングラフ生成装置１０１は、計上した共起度に基づいて、選手コメント「かとっちへ。」の各形態素「かとっち」、「へ」、「。」と各選手との親和度を算定する。親和度は、対数尤度(Log-likelihood)、相互情報量(Mutual Information)等を算出することにより算定してもよい。

続いて、メンショングラフ生成装置１０１は、算出した形態素と各選手との親和度の中に、親和度が十分に高いものがあるか否かを判定する（ステップＳ３１０）。ここでは、メンショングラフ生成装置１０１は、形態素「かとっち」と車番ｉ＝５の選手「加藤雄一」との親和度が十分に高いと判定したとする。したがって、メンショングラフ生成装置１０１は、算出した形態素と各選手との親和度の中に、親和度が十分に高いものがあると判定する（ステップＳ３１０でＹｅｓ）。

メンショングラフ生成装置１０１は、車番ｉ＝２の選手「山田伸吾」のメンション先を車番ｉ＝５の選手「加藤雄一」にセットする（ステップＳ３０７）。

その後、メンショングラフ生成装置１０１は、まだメンション先を推定していない車番ｉがあれば（ステップＳ３０４でＮｏ）、車番ｉをインクリメントする（ステップＳ３０５）。メンショングラフ生成装置１０１は、ｉ＝３にセットする。

次に、車番ｉ＝３の選手「柳井義一」の選手コメント「北勢へ。」について、形態素に分割したものは、「北」、「勢」、「へ」、「。」であったとする。メンショングラフ生成装置１０１は、形態素の中に自己参照テキストが含まれないと判定し（ステップＳ３０２でＮｏ）、類似度演算とコーパス検索を経てもメンション先が推定されなかったとする（ステップＳ３０６でＮｏ、ステップＳ３１０でＮｏ、ステップＳ３０８でＮｏ）。

（辞書検索）
続いて、メンショングラフ生成装置１０１は、辞書検索により、メンション先を推定する。ここで、辞書は、出走表に含まれる各項目が対応付けられる選手に関する特徴を表す特徴テキストと、そのバリエーションとを紐付けて登録しているものであり、外部サーバ１０３に格納されている。図６に示すように、辞書には、例えば日本の地域を表す言葉である特徴テキストと、具体的にどの都道府県を指すのかを表すバリエーションとが紐付けて登録されている。

メンショングラフ生成装置１０１は、選手コメントがいずれかの選手の特徴テキスト又はそのバリエーションと一致すれば、その選手をメンション先として推定する。ここで、「一致」とは、完全な一致のみを表すのではなく、ある程度の一致、即ち類似の概念も含むものとする。類似するか否かは、一定の類似度演算により基準を満たすか否かによって判定する。

図５に戻り、メンショングラフ生成装置１０１は、外部サーバ１０３に格納されている辞書にアクセスし、選手コメント「北勢へ。」を分解した形態素「北」、「勢」、「へ」、「。」のいずれかが辞書に登録されているか否かを判定する（ステップＳ３１１）。図６に示す辞書の例には、形態素「北」が登録されているので、メンショングラフ生成装置１０１は、形態素が辞書に登録されていると判定する（ステップＳ３１１でＹｅｓ）。

図６に示す辞書の例には、特徴テキスト「北」に、バリエーション「北海道」、「岩手」が紐付けて登録されている。メンショングラフ生成装置１０１は、図２に示す出走表６００に含まれる項目「府県」が「北海道」である車番ｉ＝２の選手「山田伸吾」と、「岩手」である車番ｉ＝５である選手「加藤雄一」をメンション先としてセットする（ステップＳ３０７）。

なお、車番ｉ＝７の選手「芳田正人」の選手コメント「南関勢へ。」についても同様に処理され、メンショングラフ生成装置１０１は、車番ｉ＝１の選手「新木信也」と、車番ｉ＝４の選手「田口克人」とをメンション先としてセットする（ステップＳ３０７）。

その後、メンショングラフ生成装置１０１は、まだメンション先を推定していない車番ｉがあれば（ステップＳ３０４でＮｏ）、車番ｉをインクリメントする（ステップＳ３０５）。

処理が進み、車番ｉ＝６の選手「岡本勝志」の選手コメント「取れた位置。」について、形態素に分割したものが「取れた」、「位置」、「。」であったとする。メンショングラフ生成装置１０１は、形態素の中に自己参照テキストが含まれないと判定し（ステップＳ３０２でＮｏ）、類似度演算、コーパス検索、辞書検索を経てもメンション先が推定されなかったとする（ステップＳ３０６でＮｏ、ステップＳ３１０でＮｏ、ステップＳ３１１でＮｏ、ステップＳ３０８でＹｅｓ）。

メンショングラフ生成装置１０１は、類似度演算、コーパス検索、辞書検索のいずれの推定手段によってもメンション先が推定できなかった選手コメント「取れた位置。」について、他の処理を実行する（ステップＳ３１２）。例えば、いずれの推定手段によってもメンション先が推定できなかった選手コメントは、ラインを組まない示唆を表すものであることが多いため、メンショングラフ生成装置１０１は、自己参照テキストと判定するようにしてもよい。

そして、メンショングラフ生成装置１０１は、メンション先をメンション元である車番ｉ＝６の選手「岡本勝志」にセットする（ステップＳ３０７）。

なお、ラインを組まない示唆を表すものとしては、他に「自在」、「臨機応変」、「前々」、「何かする」等がある。メンショングラフ生成装置１０１は、これらのラインを組まない示唆を表す選手コメントを予め辞書等に登録しておき、処理対象の選手コメントが辞書等に登録されていれば、メンション先をメンション元にセットするようにしてもよい。

その後、メンショングラフ生成装置１０１は、全ての車番ｉについて、選手コメントのメンション先を推定したか否かを判定する（ステップＳ３０４）。処理が進み、メンショングラフ生成装置が全ての車番ｉについて選手コメントの推定が完了したと判定すれば（ステップＳ３０４でＹｅｓ）、図中「ａ」に進み、図３に示すステップＳ２０３へ進む。これで、メンション先推定処理は終了する。

（表示例）
次に、図３に示すメンショングラフ生成処理が終了した後、端末装置１０２に表示される画面の表示例について、図７～図１２を参照して説明する。

メンショングラフ生成装置１０１は、画面に表示された出走表６００に含まれる選手の選手名が選択されると、画面に表示された有向グラフにおいて、選択された選手名を有する選手に対応付けられた頂点を第１態様で強調表示する。

例えば、図７の画面例に示すように、端末装置１０２の利用者がポインタＰを操作し、出走表６００に含まれる車番ｉ＝３の選手「柳井義一」の選手名をマウスオーバーしたとする。この場合、メンショングラフ生成装置１０１は、端末装置１０２に、メンショングラフ７００上の対応する頂点を第１の態様で強調表示させるようにする。

メンショングラフ生成装置１０１は、図８に示す画面例のように、トポロジカルソートした順で選手に対応する頂点を並べた並び予想７１０を端末装置１０２に表示させるようにしてもよい。メンショングラフ生成装置１０１は、この場合も、端末装置１０２に、並び予想７１０上の対応する頂点を第１の態様で強調表示させるようにする。なお、メンショングラフ生成装置１０１は、メンショングラフ７００と並び予想７１０とを同一のページに表示しても構わない。

また、メンショングラフ生成装置１０１は、画面に表示された出走表６００に含まれる選手コメントが選択されると、端末装置１０２に、その選手に対応付けられた頂点を第１態様で強調表示させる。そして、メンショングラフ生成装置１０１は、選択された選手コメントにおいてメンション先が推定されていれば、端末装置１０２に、画面に表示された有向グラフにおいて、推定されたメンション先に対応付けられた頂点を第２態様で強調表示させる。

例えば、図９の画面例に示すように、端末装置１０２の利用者がポインタＰを操作し、出走表６００に含まれる車番ｉ＝３の選手の選手コメント「北勢へ。」をマウスオーバーしたとする。この場合、メンショングラフ生成装置１０１は、端末装置１０２に、メンショングラフ７００上で、車番ｉ＝３の選手に対応する頂点を第１の態様で強調表示させる。そして、この選手コメントのメンション先は車番ｉ＝２とｉ＝５の選手であるので、メンショングラフ生成装置１０１は、端末装置１０２に、車番ｉ＝２とｉ＝５に対応する頂点を第１の態様とは異なる第２の態様で強調表示させる。

メンショングラフ生成装置１０１は、図１０に示す画面例のように、並び予想７１０を端末装置１０２に表示させるようにしてもよい。メンショングラフ生成装置１０１は、この場合も、端末装置１０２に、並び予想７１０上で車番ｉ＝３の選手に対応する頂点を第１の態様で、車番ｉ＝２とｉ＝５に対応する頂点を第２の態様で強調表示させるようにする。なお、メンショングラフ生成装置１０１は、メンショングラフ７００と並び予想７１０とを同一のページに表示しても構わない。

また、メンショングラフ生成装置１０１は、図１１に示す画面例のように、端末装置１０２に、言及関係を示す矢印６１０を表示させるようにしてもよい。メンション先が複数ある場合には、図４に示すトポロジカルソートした順で隣接するメンション先のみに矢印６１０を付して表示させるようにしてもよい。そして、メンショングラフ生成装置１０１は、トポロジカルソートした順で選手に対応する頂点を並べた並び予想７１０を端末装置１０２に表示させるようにしてもよい。なお、メンショングラフ生成装置１０１は、メンショングラフ７００と並び予想７１０とを同一のページに表示しても構わない。

また、メンショングラフ生成装置１０１は、図１２に示す画面例のように、各頂点を各頂点に対応する選手の画像に置き換えて表示したメンショングラフ７２０を端末装置１０２に表示させるようにしてもよい。図７のメンショングラフ７００におけるｉ＝３の選手「柳井義一」とｉ＝７の選手「芳田正人」のように、メンション先が２以上ある場合、図１２に示すメンショングラフ７２０においては、有向辺に対応する矢印を省略して１つにしてもよい。この場合、上述したトポロジカルソートした順で並べ、最長の有向パスに含まれない矢印を省略するようにしてもよい。

（変形例）
上述した実施形態では、メンショングラフ生成装置１０１と外部サーバ１０３とが別体として構成されているが、これらは一体として構成されてもよい。

上述した実施形態では、メンショングラフ生成装置１０１は、類似度演算、コーパス検索、辞書検索のいずれの推定手段によってもメンション先が推定できなかった選手コメントについては、図５のステップＳ３１２で他の処理を実行することを記載した。メンショングラフ生成装置１０１は、他の処理の代わりに、利用者から投票を受け付ける処理を実行するようにしてもよい。図１３は、図５のステップＳ３１２の他の処理を利用者から投票を受けつける処理（ステップＳ３１２、Ｓ３１３）も置き換えた図である。

（投票）
メンショングラフ生成装置１０１は、利用者に選手テキストが意味するメンション先の選手の選手名を投票させ、投票の結果、最も得票数の多かった選手名に係る選手をメンション先として決定する。

メンショングラフ生成装置１０１は、例えば、図２に示す出走表が表示されている端末装置１０２に、図１４の例に示す投票画面８００を送信する（ステップＳ３１２）。この画面には、車番ｉ＝６の選手「岡本勝志」の選手コメント「取れた位置。」がどの選手を指すのかを質問する質問テキスト８０１と、車番ｉ＝１から７のそれぞれの選手に対応する選択ボタン８１１～８１７とが表示されている。

投票画面８００は、例えば、出走表６００、メンショングラフ７００、７２０又は並び予想７１０と同一のページに表示されてもよいし、これらを含むページに重ねて表示されてもよい。端末装置１０２を使用する利用者は、投票に参加する場合には、選択ボタン８１１～８１７のいずれかを選択することができるし、投票に参加しない場合には、投票画面８００を閉じるための閉じるボタン８０３を選択して投票画面８００を閉じることもできる。また、投票画面８００は、出走表６００と、メンショングラフ７００、７２０、又は並び予想７１０と、並べて表示されるようにしてもよい。

投票画面８００が表示された端末装置１０２を使用する利用者が、端末装置１０２を操作し、選択ボタン８１１～８１７のいずれかを選択すると、端末装置１０２は、選択された選択ボタンを指定した応答をメンショングラフ生成装置１０１に送信する。メンショングラフ生成装置１０１は、端末装置１０２から送信された応答を集計する（ステップＳ３１３）。

ここでは、選択ボタン８１６を選択した利用者が最も多く、最も得票数の多かった選手は車番ｉ＝６の選手「岡本勝志」本人だったとする。メンショングラフ生成装置１０１は、車番ｉ＝６の選手「岡本勝志」をメンション先としてセットする（ステップＳ３０７）。

なお、メンショングラフ生成装置１０１は、選手テキストが意味するメンション先の選手の正誤を判定し、正解の選手の選手名を投票したユーザに、特典又は名誉を付与するようにしてもよい。この場合、メンショングラフ生成装置１０１は、投票画面８００において、利用者の選択が当たっていた場合にポイントを付与することを告知するための告知テキスト８０２を表示するようにしてもよい。メンショングラフ生成装置１０１は、例えばレース終了後に、実際に追随した選手に対応する選択ボタンを選択した利用者に対して、ポイントを付与するようにする。特典は、ポイントのほか、クーポンを含んでもよい。また、名誉は、アイコン（バッジ、トロフィー、盾、王冠等の画像）、称号、ランクを含んでもよい。

また、上述した実施形態では、図５に示すメンション先推定処理において、類似度演算、コーパス検索、辞書検索の順で各選手コメントのメンション先を推定したが、これら推定手段の順序は任意である。また、上述したメンション先推定処理においては、いずれの推定手段でもメンション先が推定されなかった場合に利用者による投票を受け付ける処理に進むことを記載したが、初めから投票を受け付けるようにしてもよい。

以上のように本実施形態によれば、メンショングラフ生成装置１０１は、複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストにおいて、各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストが意味するメンション先を推定し、有向グラフを生成する。これにより、リストに含まれる対象の言及関係を理解しやすくするための有向グラフを提供することができる。

そして、本実施形態によれば、利用者が端末を操作してマウスオーバー等選択したアイテムに対応する頂点を強調表示する。これにより、リストと有向グラフとの対応関係を理解しやすくするための画面を提供することができる。

（付記１）
複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
を含むリストを受け付け、
前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
有向グラフであって、
前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
により定義される有向グラフを生成する、
メンショングラフ生成装置。

（付記２）
前記テキストが
所定の自己参照テキストであれば、当該メンション元をメンション先として推定し、
いずれかの対象の識別名と類似していれば、当該類似している識別名に係る対象をメンション先として推定する、
付記１に記載のメンショングラフ生成装置。

（付記３）
前記テキストと、前記複数の対象の各対象に係るコーパスと、の共起度に基づいて、前記テキストと前記各対象との親和度を算定し、親和度が高い識別名に係る対象をメンション先として推定する、
付記１又は２に記載のメンショングラフ生成装置。

（付記４）
前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の各アイテムは、当該各アイテムが対応付けられる対象に関する特徴を表す特徴テキストを含み、
前記特徴テキストとそのバリエーションを紐付けて登録する辞書を参照し、
前記テキストがいずれかの対象の特徴テキスト又はそのバリエーションと一致すれば、当該対象をメンション先として推定する、
付記１から３のいずれか一項に記載のメンショングラフ生成装置。

（付記５）
ユーザに、前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先の対象の識別名を投票させ、
前記投票の結果、最も得票数の多かった識別名に係る対象をメンション先として推定する、
付記１から４のいずれか一項に記載のメンショングラフ生成装置。

（付記６）
前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先の対象の正誤を照合し、
正解の対象の識別名を投票したユーザに、特典又は名誉を付与する、
付記５に記載のメンショングラフ生成装置。

（付記７）
前記リストと、前記有向グラフと、を端末の画面に表示させ、
前記画面に表示される有向グラフの頂点には、当該頂点に対応付けられる対象の識別名を付す、
付記１から６のいずれか一項に記載のメンショングラフ生成装置。

（付記８）
前記画面に表示されたリストに含まれる対象の
識別名が選択されると、前記画面に表示された有向グラフにおいて、当該選択された識別名を有する対象に対応付けられた頂点を第１態様で強調表示し、
テキストが選択されると、当該対象に対応付けられた頂点を第１態様で強調表示し、
当該選択されたテキストにおいてメンション先が推定されていれば、前記画面に表示された有向グラフにおいて、当該推定されたメンション先に対応付けられた頂点を第２態様で強調表示する、
付記７に記載のメンショングラフ生成装置。

（付記９）
前記有向グラフの頂点をトポロジカルソートした順で、前記リストに含まれる対象をソートし、
前記トポロジカルソートは、
前記複数の頂点から、沈点ならびに孤立点である頂点を所定順序で順に取り出すと、当該取り出された頂点をソート結果列に追加し、
沈点が取り出されていれば、
当該沈点を終点とし、前記ソート結果列に含まれる頂点を訪問しない最長の有向パスを取得して、
当該取得された有向パスにて訪問される沈点以外の頂点を、沈点から近い順に前記ソート結果列に追加し、
前記ソートした対象を前記端末の画面に表示させる、
付記７又は８に記載のメンショングラフ生成装置。

（付記１０）
コンピュータが、
複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
を含むリストを受け付け、
前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
有向グラフであって、
前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
により定義される有向グラフを生成する、
メンショングラフ生成方法。

（付記１１）
コンピュータに、
複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
を含むリストを受け付けさせ、
前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定させ、
有向グラフであって、
前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
により定義される有向グラフを生成させる、
プログラム。

本開示は、本開示の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この開示を説明するためのものであり、本開示の範囲を限定するものではない。すなわち、本開示の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の開示の意義の範囲内で施される様々な変形が、この開示の範囲内とみなされる。

本発明は、リストに含まれる対象の言及関係を理解しやすい態様で提示するメンショングラフ生成装置、メンショングラフ生成方法、及びプログラムに好適に採用され得る。

１０１ メンショングラフ生成装置
１０２ 端末装置
１０３ 外部サーバ
１０４ コンピュータ通信網
６００ 出走表
６１０ 矢印
７００、７２０ メンショングラフ
７１０ 並び予想
８００ 投票画面
８０１ 質問テキスト
８０２ 告知テキスト
８０３ 閉じるボタン
８１１、８１２、８１３、８１４、８１５、８１６、８１７ 選択ボタン
Ｐ ポインタ

Claims (16)

1. 複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
   当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
   当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
   を含むリストを受け付け、
   前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
   有向グラフであって、
   前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
   前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
   により定義される有向グラフを生成し、
   前記テキストが
   所定の自己参照テキストであれば、当該メンション元をメンション先として推定し、
   いずれかの対象の識別名と類似していれば、当該類似している識別名に係る対象をメンション先として推定する、
   メンショングラフ生成装置。
2. 複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
   当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
   当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
   を含むリストを受け付け、
   前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
   有向グラフであって、
   前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
   前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
   により定義される有向グラフを生成し、
   前記テキストと、前記複数の対象の各対象に係るコーパスと、の共起度に基づいて、前記テキストと前記各対象との親和度を算定し、親和度が高い識別名に係る対象をメンション先として推定する、
   メンショングラフ生成装置。
3. 複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
   当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
   当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
   を含むリストを受け付け、
   前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
   有向グラフであって、
   前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
   前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
   により定義される有向グラフを生成し、
   前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の各アイテムは、当該各アイテムが対応付けられる対象に関する特徴を表す特徴テキストを含み、
   前記特徴テキストとそのバリエーションを紐付けて登録する辞書を参照し、
   前記テキストがいずれかの対象の特徴テキスト又はそのバリエーションと一致すれば、当該対象をメンション先として推定する、
   メンショングラフ生成装置。
4. 複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
   当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
   当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
   を含むリストを受け付け、
   前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
   有向グラフであって、
   前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
   前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
   により定義される有向グラフを生成し、
   ユーザに、前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先の対象の識別名を投票させ、
   前記投票の結果、最も得票数の多かった識別名に係る対象をメンション先として推定する、
   メンショングラフ生成装置。
5. 前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先の対象の正誤を照合し、
   正解の対象の識別名を投票したユーザに、特典又は名誉を付与する、
   請求項４に記載のメンショングラフ生成装置。
6. 前記リストと、前記有向グラフと、を端末の画面に表示させ、
   前記画面に表示される有向グラフの頂点には、当該頂点に対応付けられる対象の識別名を付す、
   請求項１から５のいずれか一項に記載のメンショングラフ生成装置。
7. 前記画面に表示されたリストに含まれる対象の
   識別名が選択されると、前記画面に表示された有向グラフにおいて、当該選択された識別名を有する対象に対応付けられた頂点を第１態様で強調表示し、
   テキストが選択されると、当該対象に対応付けられた頂点を第１態様で強調表示し、
   当該選択されたテキストにおいてメンション先が推定されていれば、前記画面に表示された有向グラフにおいて、当該推定されたメンション先に対応付けられた頂点を第２態様で強調表示する、
   請求項６に記載のメンショングラフ生成装置。
8. 前記有向グラフの頂点をトポロジカルソートした順で、前記リストに含まれる対象をソートし、
   前記トポロジカルソートは、
   前記複数の頂点から、沈点ならびに孤立点である頂点を所定順序で順に取り出すと、当該取り出された頂点をソート結果列に追加し、
   沈点が取り出されていれば、
   当該沈点を終点とし、前記ソート結果列に含まれる頂点を訪問しない最長の有向パスを取得して、
   当該取得された有向パスにて訪問される沈点以外の頂点を、沈点から近い順に前記ソート結果列に追加し、
   前記ソートした対象を前記端末の画面に表示させる、
   請求項６に記載のメンショングラフ生成装置。
9. コンピュータが、
   複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
   当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
   当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
   を含むリストを受け付け、
   前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
   有向グラフであって、
   前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
   前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
   により定義される有向グラフを生成し、
   前記テキストが
   所定の自己参照テキストであれば、当該メンション元をメンション先として推定し、
   いずれかの対象の識別名と類似していれば、当該類似している識別名に係る対象をメンション先として推定する、
   メンショングラフ生成方法。
10. コンピュータが、
    複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
    当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
    当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
    を含むリストを受け付け、
    前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
    有向グラフであって、
    前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
    前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
    により定義される有向グラフを生成し、
    前記テキストと、前記複数の対象の各対象に係るコーパスと、の共起度に基づいて、前記テキストと前記各対象との親和度を算定し、親和度が高い識別名に係る対象をメンション先として推定する、
    メンショングラフ生成方法。
11. コンピュータが、
    複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
    当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
    当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
    を含むリストを受け付け、
    前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
    有向グラフであって、
    前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
    前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
    により定義される有向グラフを生成し、
    前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の各アイテムは、当該各アイテムが対応付けられる対象に関する特徴を表す特徴テキストを含み、
    前記特徴テキストとそのバリエーションを紐付けて登録する辞書を参照し、
    前記テキストがいずれかの対象の特徴テキスト又はそのバリエーションと一致すれば、当該対象をメンション先として推定する、
    メンショングラフ生成方法。
12. コンピュータが、
    複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
    当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
    当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
    を含むリストを受け付け、
    前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定し、
    有向グラフであって、
    前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
    前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
    により定義される有向グラフを生成し、
    ユーザに、前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先の対象の識別名を投票させ、
    前記投票の結果、最も得票数の多かった識別名に係る対象をメンション先として推定する、
    メンショングラフ生成方法。
13. コンピュータに、
    複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
    当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
    当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
    を含むリストを受け付けさせ、
    前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定させ、
    有向グラフであって、
    前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
    前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
    により定義される有向グラフを生成させ、
    前記テキストが
    所定の自己参照テキストであれば、当該メンション元をメンション先として推定し、
    いずれかの対象の識別名と類似していれば、当該類似している識別名に係る対象をメンション先として推定させる、
    プログラム。
14. コンピュータに、
    複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
    当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
    当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
    を含むリストを受け付けさせ、
    前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定させ、
    有向グラフであって、
    前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
    前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
    により定義される有向グラフを生成させ、
    前記テキストと、前記複数の対象の各対象に係るコーパスと、の共起度に基づいて、前記テキストと前記各対象との親和度を算定し、親和度が高い識別名に係る対象をメンション先として推定させる、
    プログラム。
15. コンピュータに、
    複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
    当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
    当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
    を含むリストを受け付けさせ、
    前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定させ、
    有向グラフであって、
    前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
    前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
    により定義される有向グラフを生成させ、
    前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の各アイテムは、当該各アイテムが対応付けられる対象に関する特徴を表す特徴テキストを含み、
    前記特徴テキストとそのバリエーションを紐付けて登録する辞書を参照し、
    前記テキストがいずれかの対象の特徴テキスト又はそのバリエーションと一致すれば、当該対象をメンション先として推定させる、
    プログラム。
16. コンピュータに、
    複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数のアイテムを並べたリストであって、前記複数のアイテムの各アイテムは、
    当該各アイテムが対応付けられる対象の識別名と、
    当該各アイテムが対応付けられる対象をメンション元とするテキストと、
    を含むリストを受け付けさせ、
    前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先を推定させ、
    有向グラフであって、
    前記複数の対象にそれぞれ対応付けられる複数の頂点と、
    前記各アイテムに係るメンション元に対応付けられる頂点から、メンション先に対応付けられる他の頂点へ向かう有向辺と、
    により定義される有向グラフを生成させ、
    ユーザに、前記各アイテムに含まれるテキストが意味するメンション先の対象の識別名を投票させ、
    前記投票の結果、最も得票数の多かった識別名に係る対象をメンション先として推定させる、
    プログラム。

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