WO2015019723A1 - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、情報処理システム、および電子機器 - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、情報処理システム、および電子機器 Download PDF

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大原　一人
向井　理朗
育雄 芥子
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シャープ株式会社
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    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/284—Lexical analysis, e.g. tokenisation or collocates

Definitions

  • the present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, an information processing program, an information processing system, and an electronic device.
  • An information processing apparatus extracts a keyword extraction unit that extracts a keyword from a sentence posted within a predetermined time, and extracts a representative sentence from a group of the posted sentences And a word order changing unit that rearranges the keywords extracted by the keyword extracting unit in the order of words appearing in the representative sentences extracted by the sentence extracting unit.
  • the information processing method includes a step of extracting a keyword from a sentence posted within a predetermined time, and a representative sentence that is representative from a group of the posted sentences. And a step of rearranging the extracted keywords in the order of words appearing in the extracted representative sentence.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of processing of the text extraction unit 3424, the word order change unit 3425, and the output unit 3426 according to the first embodiment of the present invention.
  • the processing content example Ex5 is an example of a keyword given a weight by the weighting unit 3423.
  • the text extracting unit 3424 calculates the element score of the posted message of the extracted frame based on the keyword given the weight by the weighting unit 3423. Specifically, the sentence extraction unit 3424 calculates the element score by multiplying the number of appearances of each keyword in the extracted frame counted by the weighting unit 3423 by the weight of each keyword.
  • the text extraction unit 3424 calculates the total sum of the calculated element scores as a posted message score for each posted message.
  • the word order changing unit 3425 generates keyword information by rearranging the word order of the keywords weighted by the weighting unit 3423 into the order of words appearing in the representative message.
  • the processing content example Ex8 is an example of keyword information generated by the word order changing unit 3425 and output from the output unit 3426 to the notification unit 332.
  • the word order changing unit 3425 changes the word order of each keyword to which the weight of the processing content example Ex5 is assigned, as in the processing content example Ex8, using the keywords “End of game”, “Japan”, “5-3”, “Thai”, Rearrange with “Victory” to generate keyword information.
  • step ST103 the weighting unit 3423 assigns a weight for each keyword calculated by the weight calculation unit 3422 to each keyword extracted by the keyword extraction unit 3421.
  • step ST104 the text extraction unit 3424 calculates the element score and the posted message score from the weight for each keyword and the number of appearances of the keyword, and extracts the representative message based on the calculation result.
  • the sentence extraction unit 3424A obtains the number of posted messages from the posted message texts of a plurality of posted messages included in the posted message information input from the reading unit 341 based on the weighted keyword input from the weighting unit 3423. Is calculated.
  • the posted message score is calculated from the weight assigned to the keyword and the number of appearances of the keyword counted for each posted message.
  • the text extraction unit 3424A extracts a posted message having the highest posted message score from a plurality of posted messages as a first representative message based on the calculated posted message score.
  • the sentence extracting unit 3424A outputs the extracted representative message to the word order changing unit 3425A.
  • the text extracting unit 3424A extracts a posted message having the second highest posted message score from the plurality of posted messages as a second representative message based on the calculated posted message score.
  • the sentence extracting unit 3424 outputs the extracted representative message to the word order changing unit 3425A.
  • the word order changing unit 3425B rearranges the word order of the keywords (processing content example Ex22) that are not excluded from the keywords weighted by the weighting unit 3423B to the order of the words appearing in the second representative message.
  • Keyword information is generated.
  • the processing content example Ex24 is an example of keyword information generated by the word order changing unit 3425B and output from the output unit 3426B to the notification unit 332.
  • the word order changing unit 3425B sets the keywords “Earthquake Early Warning” and “Don't worry about tsunami” as in the case of the processing content example Ex24.
  • the keyword information is generated by rearranging based on the representative message.
  • the keywords extracted by the keyword extraction unit 3421 are rearranged in the order of words appearing in the first representative message and the second representative message extracted by the text extraction unit 3424B, and the first representative message is sorted.
  • the rearranged keywords such as the processing content example Ex25 can be rearranged without duplication. .
  • the “computer-readable recording medium” means a storage device such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system.
  • the “computer-readable recording medium” is a medium that dynamically holds a program for a short time, such as a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line, In such a case, a volatile memory inside a computer system serving as a server or a client may be included and a program that holds a program for a certain period of time.
  • the program may be a program for realizing a part of the above-described functions, and may be a program that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in a computer system.

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Abstract

　本発明の一態様に係る情報処理装置は、所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出する文章抽出部と、前記キーワード抽出部が抽出した前記キーワードを前記文章抽出部が抽出した前記代表文章に出現する単語の順序に並びかえる語順変更部と、を備える。

Description

情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、情報処理システム、および電子機器
　本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、情報処理システム、および電子機器に関する。
　本願は、２０１３年８月７日に、日本に出願された特願２０１３－１６４５２２号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　放映中のテレビ番組をＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）などへの投稿メッセージ数から盛り上がり度合を算出して、当該盛り上がり度合をユーザに通知するものがある（非特許文献１参照）。ここで、盛り上がりとは、現在時刻の投稿メッセージ数が所定数を越え、かつ同時刻の過去の投稿メッセージ数よりも現在時刻の投稿メッセージ数が多い状態のことである。また、録画したテレビ番組を効率よく楽しむために、テレビ番組に関連する投稿メッセージ数の変動から重要シーンを自動的に検出し、投稿メッセージの内容から各シーンでの主要人物とイベント内容とを推定し、シーンを表すラベルとして付与するものがある（非特許文献２参照）。
"おしえてリモコン"、［ｏｎｌｉｎｅ］、シャープ株式会社、［平成２５年７月１日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ:／／ｐｌａｙ.ｇｏｏｇｌｅ.ｃｏｍ／ｓｔｏｒｅ／ａｐｐｓ／ｄｅｔａｉｌｓ？ｉｄ＝ｊｐ.ｃｏ.ｓｈａｒｐ.ｃｌｐｆ.ａｎｄｒｏｉｄ.ｃｌｏｕｄｒｅｍｏｃｏｎ＞ 中澤昌美、帆足啓一郎、小野智弘、"Ｔｗｉｔｔｅｒによるテレビ番組重要シーン検出及びラベル付与手法"、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　３ｒｄ　Ｆｏｒｕｍ　ｏｎ　Ｄａｔａ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ、Ｆ５－６、２０１１年２月．
　しかしながら、非特許文献１に記載の技術を用いても、盛り上がり度合をユーザに通知しても、盛り上がりが発生した理由がわからないという欠点があった。また、非特許文献２に記載の技術を用いても、主要人物と関連しないイベントの内容などを推定できない。このように、盛り上がりを通知するときのユーザの利便性が十分でない。
　本発明は、盛り上がりを通知するときのユーザの利便性を向上させることができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、情報処理システム、および電子機器を提供することを一目的とする。
　（１）本発明の第一の態様に係る情報処理装置は、所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出する文章抽出部と、前記キーワード抽出部が抽出した前記キーワードを前記文章抽出部が抽出した前記代表文章に出現する単語の順序に並びかえる語順変更部と、を備える。
　（２）また、本発明の第二の態様に係る情報処理方法は、所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するステップと、前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出するステップと、前記抽出されたキーワードを前記抽出された代表文章に出現する単語の順序に並びかえるステップと、を有する。
　（３）また、本発明の第三の態様に係る情報処理プログラムは、所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するステップと、前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出するステップと、前記抽出されたキーワードを前記抽出された代表文章に出現する単語の順序に並びかえるステップと、を情報処理装置のコンピュータに実行させるための情報処理プログラムである。
　（４）また、本発明の第四の態様に係る情報処理システムは、第１情報処理装置と、前記第１情報処理装置と接続可能な第２情報処理装置と、を備える。前記第１情報処理装置は、所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出し、前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出し、前記抽出したキーワードを前記抽出した代表文章に出現する単語の順序に並びかえる。前記第２情報処理装置は、前記第１情報処理装置から前記並び替えられたキーワードを取得する。
　（５）また、本発明の第五の態様に係る電子機器は、所定時間内に投稿された文書から抽出されたキーワードを表示する表示部を備え、前記キーワードは、前記投稿された文書の一群から抽出された代表となる代表文章に出現する順序に並び替えられている。
　本発明の態様に係る情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムによれば、盛り上がりを通知するときのユーザの利便性を向上させることができる。
本発明の第１の実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る検知部および抽出部の構成の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施形態に係る解析部の構成の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るキーワード抽出部、重み算出部および重み付け部の処理の一例を説明する説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る文章抽出部、語順変更部および出力部の処理の一例を説明する説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る解析部の処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る解析部の構成の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係るキーワード抽出部、重み算出部および重み付け部の処理の一例を説明する説明図である。 本発明の第２の実施形態に係る文章抽出部、語順変更部および出力部の処理の一例を説明する説明図である。 本発明の第３の実施形態に係る解析部の構成の一例を示す概略ブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る文章抽出部、語順変更部および出力部の処理の一例を説明する説明図である。 本発明の第４の実施形態に係る解析部の構成の一例を示す概略ブロック図である。
（第１の実施形態）
　以下、図面を参照しながら本発明の第１の実施形態について詳述する。
　図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理システムＳ１の構成の一例を示す概略図である。
　情報処理システムＳ１は、投稿端末装置１と、投稿サービスサーバ装置２と、情報処理装置３と、電子機器４と、を含んで構成される。投稿端末装置１と投稿サービスサーバ装置２と情報処理装置３と電子機器４とのそれぞれは、ネットワークＮ１を介して有線または無線で通信を行う。
　投稿端末装置１は、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ：Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）であり、ユーザからメッセージの入力を受け付ける。投稿サービスサーバ装置２は、例えば、ソーシャルメディアサーバ装置である。ここで、ソーシャルメディアとは、個人と個人、個人と組織、組織と組織の間の情報発信が、ウェブサービスを経由することによってそれ自体が意味を持つコミュニティとなり、実社会に広く拡散されて影響力を持ち始めたメディアサービスであり、例えば、ブログやミニブログ、電子掲示板、ソーシャルネットワークサービス、投稿サービスなどである。
　ユーザは、投稿端末装置１を利用して、メッセージを投稿サービスサーバ装置２に投稿する。なお、以下の説明において、投稿サービスサーバ装置２に投稿されたメッセージを投稿メッセージと称する。
　情報処理装置３は、ネットワークＮ１を介し、投稿サービスサーバ装置２から投稿メッセージを取得する。そして、情報処理装置３は、所定時間内の複数の投稿メッセージから複数のキーワードを抽出し、複数の投稿メッセージから代表となる代表メッセージを抽出する。情報処理装置３は、抽出した複数のキーワードを、代表メッセージに出現する単語の順序に並び替え、ネットワークＮ１を介して電子機器４に送信する。電子機器４の表示部４１は、代表メッセージの順序に並び替えられたキーワードを表示する。
　電子機器４は、例えば、ＰＣや、電話やメール機能の他にＰＤＡ（携帯情報端末）の機能が付いた多機能携帯電話機（スマートフォン）や、タブレットＰＣなどである。
　図２は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置３の構成の一例を示す概略ブロック図である。
　情報処理装置３は、取得部３１と、記憶部３２と、検知部３３と、抽出部３４とを含んで構成される。
　取得部３１は、投稿サービスサーバ装置２から複数の投稿メッセージ情報を、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：エーピーアイ）を利用して取得する。当該投稿メッセージ情報には、投稿メッセージのメッセージ本文と当該メッセージが投稿サービスサーバ装置２に投稿された時刻とが含まれる。取得部３１は、取得した投稿メッセージ情報を記憶部３２に記憶させ、記憶部３２は、当該投稿メッセージ情報を記憶する。
　検知部３３は、所定時間内の投稿メッセージの件数を検出し、検出結果に基づいて抽出部３４を動作させる。また、検知部３３は、検出結果と後述する抽出部３４から入力されるキーワード情報とを、ネットワークＮ１を介して電子機器４に送信する。詳細な検知部３３の処理は後述する。
　抽出部３４は、投稿メッセージから複数のキーワードを抽出する。抽出部３４は、抽出した複数のキーワードを並び替えてキーワード情報を生成する。抽出部３４は、生成したキーワード情報を検知部３３に出力する。詳細な抽出部３４の処理は後述する。
　図３は、本発明の第１の実施形態に係る検知部３３および抽出部３４の構成の一例を示す概略図である。
　検知部３３は、検出部３３１と、通知部３３２と、を含んで構成される。
　検出部３３１は、所定時間内の投稿メッセージの件数を検出し、当該所定時間内に検出した投稿メッセージの件数が所定の数以上である場合に、盛り上がりとして検出し、抽出部３４を動作させる。また、検出部３３１は、検出した盛り上がりを表す盛り上がり情報を通知部３３２に出力する。
　通知部３３２は、検出部３３１から入力された盛り上がり情報と解析部３４２から入力されるキーワード情報とを、ネットワークＮ１を介して電子機器４に通知する。
　抽出部３４は、読み出し部３４１と、解析部３４２と、を含んで構成される。
　読み出し部３４１は、検出部３３１が盛り上がりを検出すると、記憶部３２から所定時間内の投稿メッセージ情報を読み出し、当該投稿メッセージ情報を解析部３４２に出力する。
　解析部３４２は、投稿メッセージ情報に含まれる投稿メッセージ本文から複数のキーワードを抽出する。解析部３４２は、例えば、公知の手段を利用してキーワードを抽出する。解析部３４２は、抽出したキーワードに基づいて代表メッセージを抽出する。そして、解析部３４２は、抽出した複数のキーワードを、代表メッセージ本文に出現する単語の順序に並び替えてキーワード情報を生成する。解析部３４２は、生成したキーワード情報を通知部３３２に出力する。詳細な解析部３４２の処理は後述する。
　図４は、本発明の第１の実施形態に係る解析部３４２の構成の一例を示す概略ブロック図である。
　解析部３４２は、キーワード抽出部３４２１と、重み算出部３４２２と、重み付け部３４２３と、文章抽出部３４２４と、語順変更部３４２５と、出力部３４２６と、を含んで構成される。
　キーワード抽出部３４２１は、読み出し部３４１から入力された投稿メッセージ情報に含まれる複数の投稿メッセージのそれぞれの投稿メッセージ本文からキーワードを抽出する。キーワード抽出部３４２１は、抽出したキーワードを重み算出部３４２２に出力する。
　重み算出部３４２２は、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードの出現回数を、投稿メッセージごとに計数する。また、重み算出部３４２２は、投稿メッセージごとに計数したキーワードの出現回数を、所定時間内の投稿メッセージについて集計する。そして、重み算出部３４２２は、集計したキーワードに対する重みを算出する。重み算出部３４２２は、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードと、当該キーワードに対して重み算出部３４２２が算出した重みと、を重み付け部３４２３に出力する。また、重み算出部３４２２は、計数したキーワードの出現回数を文章抽出部３４２４に出力する。
　重み付け部３４２３は、重み算出部３４２２から入力されたキーワードと当該キーワードに対する重みとに基づいて、当該キーワードに対して重みを付与する。重み付け部３４２３は、重みを付与したキーワードを文章抽出部３４２４および語順変更部３４２５に出力する。
　文章抽出部３４２４は、読み出し部３４１から入力された投稿メッセージ情報に含まれる複数の投稿メッセージのそれぞれの投稿メッセージ本文から、重み付け部３４２３から入力された重みが付与されたキーワードに基づいて投稿メッセージ点数を算出する。当該投稿メッセージ点数は、キーワードに付与された重みと投稿メッセージごとに計数したキーワードの出現回数とから算出される。ここで、投稿メッセージ点数とは、要素点数の総和であり、要素点数とは、各キーワードの出現回数に各キーワードの重みを乗算することで算出される点数である。文章抽出部３４２４は、算出した投稿メッセージ点数に基づいて、複数の投稿メッセージから投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージを、代表となる代表メッセージとして抽出する。文章抽出部３４２４は、抽出した代表メッセージを、語順変更部３４２５に出力する。
　語順変更部３４２５は、重み付け部３４２３から入力された重みが付与されたキーワードと文章抽出部３４２４から入力された代表メッセージとに基づいて、重みが付与されたキーワードの語順を、代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えてキーワード情報を生成する。語順変更部３４２５は、生成したキーワード情報を出力部３４２６に出力する。
　出力部３４２６は、語順変更部３４２５から入力されたキーワード情報を通知部３３２に出力する。
　図５は、本発明の第１の実施形態に係るキーワード抽出部３４２１、重み算出部３４２２および重み付け部３４２３の処理の一例を説明する説明図である。
　処理内容例Ｅｘ１において、キーワード抽出部３４２１は、投稿メッセージ情報に含まれる複数の投稿メッセージ本文からキーワードをそれぞれ抽出する。例えば、キーワード抽出部３４２１は、投稿メッセージ「［ＡＢＣ開幕戦日本ｖｓタイ］試合終了日本５－３タイ日本代表苦しみながらも見事逆転勝利！」から「ＡＢＣ開幕戦」、「日本ｖｓタイ」、「試合終了」、「日本」、「５－３」、「タイ」、「日本代表」、「苦しい」、「見事」、「逆転勝利」の各キーワードを抽出する。
　重み算出部３４２２は、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードの出現回数を、投稿メッセージごとに計数する。例えば、重み算出部３４２２は、抽出した各キーワードの出現回数を、「ＡＢＣ開幕戦［１］」、「日本ｖｓタイ［１］」、「試合終了［１］」、「日本［１］」、「５－３［１］」、「タイ［１］」、「日本代表［１］」、「苦しい［１］」、「見事［１］」、「逆転勝利［１］」と計数する。ここで、各キーワードに付与された［］内の数字は、当該キーワードの出現回数を表す。
　重み算出部３４２２は、所定時間内（例えば、１分間）の投稿メッセージを抽出フレームとし、当該抽出フレームの投稿メッセージに対してキーワードを集計する。処理内容例Ｅｘ２において、例えば、重み算出部３４２２は、抽出フレームにおけるキーワードを、「勝つ［３１］」、「日本代表チーム［２２］」、「日本［１４］」、「試合終了［１３］」、「タイ［７］」、「勝利［６］」、「初戦［５］」、「５－３［５］」、「苦しい［４］」、「日本勝利［４］」、・・・、と集計する。ここで、各キーワードに付与された［］内の数字は、当該キーワードが出現する抽出フレームにおける投稿メッセージの件数を表す。
　重み算出部３４２２は、所定時間内（例えば、１０分間）の投稿メッセージを参照フレームとし、当該参照フレームの投稿メッセージから、抽出フレームにおいて抽出された各キーワードと同様のキーワードを抽出し、集計する。処理内容例Ｅｘ３において、例えば、重み算出部３４２２は、参照フレームにおける各キーワードを、「勝つ［５］」、「日本代表チーム［４６］」、「日本［４］」、「試合終了［０］」、「タイ［３］」、「勝利［０］」、「初戦［０］」、「５－３［１］」、「苦しい［０］」、「日本勝利［０］」、・・・、と抽出し、集計する。ここで、各キーワードに付与された［］内の数字は、当該キーワードが出現する参照フレームにおける投稿メッセージの件数を表す。
　重み算出部３４２２は、抽出フレームにおける投稿メッセージの件数と参照フレームにおける投稿メッセージの件数とに基づいて、キーワードごとの重みを、式（１）により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
  
　ここで、Ｗｅｉｇｈｔ（ｗ）は、キーワードごとの重みを表す。また、ｒ０（ｗ）、ｒ１０（ｗ）は、式（２）、式（３）により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
  
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
  
　ここで、ｒ０（ｗ）、ｒ１０（ｗ）は、抽出フレームにおける各キーワードの出現率、参照フレームにおける各キーワードの出現率をそれぞれ表し、ｘ０（ｗ）、ｘ１０（ｗ）は、抽出フレームにおける各キーワードが出現する投稿メッセージの件数、参照フレームにおける各キーワードが出現する投稿メッセージの件数をそれぞれ表す。また、Ｎ０、Ｎ１０は、抽出フレームにおける投稿メッセージの総数、参照フレームにおける投稿メッセージの総数をそれぞれ表す。
　重み付け部３４２３は、重み算出部３４２２が式（１）により算出したキーワードごとの重みを、処理内容例Ｅｘ４のようにキーワードに対して重みを付与する。
　例えば、重み付け部３４２３は、「試合終了　３．１０」、「勝つ　１．６９」、「勝利　０．７１」、「初戦　０．５１」、「日本　０．４５」、「苦しい　０．３４」、「日本勝利　０．３４」、「５－３　０．２６」、「タイ　０．１４」、「日本代表チーム　０．１３」のように、キーワードに対して重みを付与する。
　これにより、参照フレームにおける投稿メッセージによく出現するキーワードには、低い重みが付与され、参照フレームにおける投稿メッセージに出現しにくい（出現しない）キーワードには、高い重みが付与される。この例では、「試合終了」、「勝利」、「初戦」などのキーワードの重みが高くなり、「日本代表チーム」に対する重みは低くなる。
　図６は、本発明の第１の実施形態に係る文章抽出部３４２４、語順変更部３４２５および出力部３４２６の処理の一例を説明する説明図である。
　処理内容例Ｅｘ５は、重み付け部３４２３により重みが付与されたキーワードの一例である。文章抽出部３４２４は、重み付け部３４２３により重みが付与されたキーワードに基づいて、抽出フレームの投稿メッセージの要素点数を算出する。具体的には、文章抽出部３４２４は、重み付け部３４２３が計数した抽出フレームにおける各キーワードの出現回数に各キーワードの重みを乗算することで要素点数を算出する。文章抽出部３４２４は、算出した要素点数の総和を、投稿メッセージごとに投稿メッセージ点数として算出する。
　処理内容例Ｅｘ６において、文章抽出部３４２４は、抽出フレームにおける各投稿メッセージを、投稿メッセージ点数が高い順に並び替え、所定数、例えば、上位５つの投稿メッセージを抽出する。そして、文章抽出部３４２４は、上位５つの投稿メッセージのうち、算出した投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージを、代表メッセージとして抽出する。
　例えば、文章抽出部３４２４は、処理内容例Ｅｘ７のように、投稿メッセージ「ＡＢＣ試合終了　予選ラウンド　日本５－３タイ　※７回表、日本が一挙３点を取り逆転、開幕戦に勝利」を、代表メッセージとして抽出する。
　語順変更部３４２５は、重み付け部３４２３により重みが付与されたキーワードの語順を、代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えて、キーワード情報を生成する。例えば、処理内容例Ｅｘ８は、語順変更部３４２５により生成され、出力部３４２６から通知部３３２に出力されるキーワード情報の一例である。
　語順変更部３４２５は、処理内容例Ｅｘ５の重みが付与された各キーワードの語順を、処理内容例Ｅｘ８のように、キーワード「試合終了」、「日本」、「５－３」、「タイ」、「勝利」と並び替えて、キーワード情報を生成する。
　図７は、本発明の第１の実施形態に係る解析部３４２の処理の一例を示すフローチャートである。
　ステップＳＴ１０１において、キーワード抽出部３４２１は、抽出フレームにおける投稿メッセージのそれぞれからキーワードを抽出する。
　ステップＳＴ１０２において、重み算出部３４２２は、抽出フレームにおける投稿メッセージのキーワードの出現率と、参照フレームにおける投稿メッセージのキーワードの出現率とから、キーワードごとの重みを算出する。
　ステップＳＴ１０３において、重み付け部３４２３は、キーワード抽出部３４２１が抽出した各キーワードに対して、重み算出部３４２２が算出したキーワードごとの重みを付与する。
　ステップＳＴ１０４において、文章抽出部３４２４は、キーワードごとの重みと、キーワードの出現回数とから要素点数および投稿メッセージ点数を算出し、算出結果に基づいて、代表メッセージを抽出する。
　ステップＳＴ１０５において、語順変更部３４２５は、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードの語順を、代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えて、キーワード情報を生成する。
　このように、本実施形態によれば、情報処理装置３は、所定時間内に投稿された文章（投稿メッセージ）からキーワードを抽出するキーワード抽出部３４２１と、投稿された文章（投稿メッセージ）の一群（抽出フレームにおける投稿メッセージ）から代表となる代表文章（代表メッセージ）を抽出する文章抽出部３４２４と、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードを文章抽出部３４２４が抽出した代表文章（代表メッセージ）に出現する単語の順序に並びかえる語順変更部３４２５と、を備える。
　これにより、情報処理装置３は、投稿された複数の文章に対してキーワードの抽出を行い、抽出したキーワードを代表文章に出現する単語の語順に並び替えることができるため、時間経過とともに変化する投稿メッセージの話題性を追従することができる。また、情報処理装置３は、当該話題性の追従により、盛り上がりの理由をユーザに対して通知することが可能となるため、盛り上がりをユーザに通知するときの利便性を向上させることができる。
（第２の実施形態）
　以下、図面を参照しながら本発明の第２の実施形態について詳しく説明する。
　図８は、本発明の第２の実施形態に係る解析部３４２Ａの構成の一例を示す概略ブロック図である。
　解析部３４２Ａは、キーワード抽出部３４２１と、重み算出部３４２２と、重み付け部３４２３と、文章抽出部３４２４Ａと、語順変更部３４２５Ａと、出力部３４２６Ａと、を含んで構成される。第１の実施形態に係る解析部３４２と第２の実施形態に係る解析部３４２Ａとを比較すると、文章抽出部３４２４Ａ、語順変更部３４２５Ａおよび出力部３４２６Ａが異なる。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略する。
　文章抽出部３４２４Ａは、読み出し部３４１から入力された投稿メッセージ情報に含まれる複数の投稿メッセージのそれぞれの投稿メッセージ本文から、重み付け部３４２３から入力された重みが付与されたキーワードに基づいて投稿メッセージ点数を算出する。当該投稿メッセージ点数は、キーワードに付与された重みと投稿メッセージごとに計数したキーワードの出現回数とから算出される。まず、文章抽出部３４２４Ａは、算出した投稿メッセージ点数に基づいて、複数の投稿メッセージから投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージを、第１の代表メッセージとして抽出する。文章抽出部３４２４Ａは、抽出した代表メッセージを、語順変更部３４２５Ａに出力する。次いで、文章抽出部３４２４Ａは、算出した投稿メッセージ点数に基づいて、複数の投稿メッセージから投稿メッセージ点数が２番目に高い投稿メッセージを、第２の代表メッセージとして抽出する。文章抽出部３４２４は、抽出した代表メッセージを、語順変更部３４２５Ａに出力する。
　語順変更部３４２５Ａは、重み付け部３４２３から入力された重みが付与されたキーワードと文章抽出部３４２４Ａから入力された第１の代表メッセージとに基づいて、重みが付与されたキーワードの語順を、第１の代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えてキーワード情報を生成する。次いで、語順変更部３４２５Ａは、重み付け部３４２３から入力された重みが付与されたキーワードと文章抽出部３４２４Ａから入力された第２の代表メッセージとに基づいて、重みが付与されたキーワードの語順を、第２の代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えてキーワード情報を生成する。語順変更部３４２５Ａは、生成したキーワード情報を出力部３４２６Ａに出力する。
　出力部３４２６Ａは、語順変更部３４２５Ａから入力されたキーワード情報を通知部３３２に出力する。
　図９は、本発明の第２の実施形態に係るキーワード抽出部３４２１、重み算出部３４２２および重み付け部３４２３の処理の一例を説明する説明図である。
　処理内容例Ｅｘ９において、キーワード抽出部３４２１は、投稿メッセージ情報に含まれる複数の投稿メッセージ本文からキーワードをそれぞれ抽出する。例えば、キーワード抽出部３４２１は、投稿メッセージ「緊急地震速報が鳴る→起こされる→揺れが始まる→Ａ放送局で諸々チェック中。」から「緊急地震速報」、「鳴る」、「起こされる」、「揺れ」、「始まる」、「Ａ放送局」、「諸々チェック中」の各キーワードを抽出する。
　重み算出部３４２２は、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードの出現回数を、投稿メッセージについて計数する。例えば、重み算出部３４２２は、抽出した各キーワードの出現回数を、「緊急地震速報［１］」、「鳴る［１］」、「起こされる［１］」、「揺れ［１］」、「始まる［１］」、「Ａ放送局［１］」、「諸々チェック中［１］」と計数する。ここで、各キーワードに付与された［］内の数字は、当該キーワードの出現回数を表す。
　重み算出部３４２２は、所定時間内（例えば、１分間）の投稿メッセージを抽出フレームとし、当該抽出フレームの投稿メッセージに対してキーワードを集計する。処理内容例Ｅｘ１０において、例えば、重み算出部３４２２は、抽出フレームにおけるキーワードを、「津波の心配［４０］」、「地震［１８］」、「見る［１６］」、「つける［１５］」、「□□大島［１４］」、「震度５強［１２］」、「緊急地震速報［８］」、・・・と集計する。ここで、各キーワードに付与された［］内の数字は、当該キーワードが出現する抽出フレームにおける投稿メッセージの件数を表す。
　重み算出部３４２２は、所定時間内（例えば、１０分間）の投稿メッセージを参照フレームとし、当該参照フレームの投稿メッセージから、抽出フレームにおいて抽出された各キーワードと同様のキーワードを抽出し、集計する。処理内容例Ｅｘ１１において、例えば、重み算出部３４２２は、参照フレームにおける各キーワードを、「津波の心配［２１］」、「地震［３４］」、「見る［３６］」、「つける［６１］」、「□□大島［５９］」、「震度５強［３９］」、「緊急地震速報［２２］」、・・・と抽出し、集計する。ここで、各キーワードに付与された［］内の数字は、当該キーワードが出現する参照フレームにおける投稿メッセージの件数を表す。
　重み算出部３４２２は、抽出フレームにおける投稿メッセージの件数と参照フレームにおける投稿メッセージの件数とに基づいて、キーワードごとの重みを、上述の式（１）により算出する。
　重み付け部３４２３は、重み算出部３４２２が式（１）により算出したキーワードごとの重みを、処理内容例Ｅｘ１２のようにキーワードに対して重み付けを行う。
　例えば、重み付け部３４２３は、「津波の心配　０．３５」、「地震　０．０５」、「見る　０．０３」、「震度５強　０．０２」、「つける　０．０２」、「□□大島　０．０２」、「緊急地震速報　０．０１」、・・・のようにキーワードに対して重みを付与する。
　図１０は、本発明の第２の実施形態に係る文章抽出部３４２４Ａ、語順変更部３４２５Ａおよび出力部３４２６Ａの処理の一例を説明する説明図である。
　処理内容例Ｅｘ１３は、重み付け部３４２３により重みが付与されたキーワードの一例である。文章抽出部３４２４Ａは、重み付け部３４２３により重みが付与されたキーワードに基づいて、抽出フレームの投稿メッセージの要素点数を算出する。具体的には、文章抽出部３４２４Ａは、重み付け部３４２３が計数した抽出フレームにおける各キーワードの出現回数に各キーワードの重みを乗算することで要素点数を算出する。文章抽出部３４２４Ａは、算出した要素点数の総和を、投稿メッセージごとに投稿メッセージ点数として算出する。
　処理内容例Ｅｘ１４において、文章抽出部３４２４Ａは、抽出フレームにおける各投稿メッセージを、投稿メッセージ点数が高い順に並び替え、所定数、例えば、上位の５つの投稿メッセージを抽出する。そして、文章抽出部３４２４Ａは、当該上位５つの投稿メッセージのうち、算出した投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージを、第１の代表メッセージとして抽出する。
　例えば、文章抽出部３４２４Ａは、処理内容例Ｅｘ１５のように、投稿メッセージ「５時３３分ごろ、ＸＸ県のＹＹ灘を震源とする非常に強い地震。□□大島で震度５強。この地震による津波の心配はありません。」を、第１の代表メッセージとして抽出する。
　また、文章抽出部３４２４Ａは、当該上位５つの投稿メッセージのうち、算出した投稿メッセージ点数が２番目に高い投稿メッセージを、第２の代表メッセージとして抽出する。
　例えば、文章抽出部３４２４Ａは、処理内容例Ｅｘ１６のように、投稿メッセージ「大丈夫ですか？いまテレビで、津波の心配はないと言っていました。震度５強は怖いっす…」を、第２の代表メッセージとして抽出する。
　語順変更部３４２５Ａは、重み付け部３４２３により重みが付与されたキーワードの語順を、第１の代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えて、１行目のキーワード情報を生成する。次いで、語順変更部３４２５Ａは、重み付け部３４２３により重みが付与されたキーワードの語順を、第２の代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えて、２行目のキーワード情報を生成する。例えば、処理内容例Ｅｘ１７は、語順変更部３４２５Ａにより生成され、出力部３４２６Ａから通知部３３２に出力されるキーワード情報の一例である。
　語順変更部３４２５Ａは、処理内容例Ｅｘ１３のような重みが付与された各キーワードの語順を、第１の代表メッセージに基づいて処理内容例Ｅｘ１７に示すように、キーワード「地震」、「□□大島」、「震度５強」、「津波の心配」と並び替え、改行して、２行目に、第２の代表メッセージに基づいて処理内容例Ｅｘ１７に示すように、キーワード「津波の心配」、「震度５強」と、並び替えて、キーワード情報を生成する。
　このように、本実施形態によれば、情報処理装置３Ａは、所定時間内に投稿された文章（投稿メッセージ）からキーワードを抽出するキーワード抽出部３４２１と、投稿された文章（投稿メッセージ）の一群（抽出フレームにおける投稿メッセージ）から代表となる代表文章（第１の代表メッセージ、第２の代表メッセージ）を抽出する文章抽出部３４２４Ａと、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードを文章抽出部３４２４Ａが抽出した代表文章（第１の代表メッセージ、第２の代表メッセージ）に出現する単語の順序に並びかえる語順変更部３４２５Ａと、を備える。
　これにより、情報処理装置３Ａは、投稿された複数の文章に対してキーワードの抽出を行い、代表文章に出現する単語の順序に抽出したキーワードを並び替えることができるため、時間経過とともに変化する投稿メッセージの話題性を追従することができる。また、情報処理装置３Ａは、当該話題性の追従により、盛り上がりの理由をユーザに対して通知することが可能となるため、盛り上がりをユーザに通知するときの利便性を向上させることができる。
（第３の実施形態）
　以下、図面を参照しながら本発明の第３の実施形態について詳しく説明する。
　図１１は、本発明の第３の実施形態に係る解析部３４２Ｂの構成の一例を示す概略ブロック図である。
　解析部３４２Ｂは、キーワード抽出部３４２１と、重み算出部３４２２Ｂと、重み付け部３４２３Ｂと、文章抽出部３４２４Ｂと、語順変更部３４２５Ｂと、出力部３４２６Ｂと、を含んで構成される。第１の実施形態に係る解析部３４２と第３の実施形態に係る解析部３４２Ｂとを比較すると、重み算出部３４２２Ｂ、重み付け部３４２３Ｂ、文章抽出部３４２４Ｂ、語順変更部３４２５Ｂおよび出力部３４２６Ｂが異なる。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略する。
　重み算出部３４２２Ｂは、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードの出現回数を、投稿メッセージごとに計数する。また、重み算出部３４２２Ｂは、投稿メッセージごとに計数したキーワードの出現回数を、所定時間内の投稿メッセージについて集計する。そして、重み算出部３４２２Ｂは、集計したキーワードに対する重みを算出する。重み算出部３４２２Ｂは、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードと、当該キーワードに対して重み算出部３４２２Ｂが算出した重みと、を重み付け部３４２３Ｂに出力する。
　そして、重み算出部３４２２Ｂは、語順変更部３４２５Ｂからキーワード情報が入力されると、当該キーワード情報に含まれるキーワードに対する重みを除外する。重み算出部３４２２Ｂは、キーワード抽出部３４２１から入力されたキーワードから、語順変更部３４２５Ｂから入力されたキーワード情報に含まれるキーワードに対する重みを除外したキーワードと、当該キーワードに対する重みとを重み付け部３４２３Ｂに出力する。
　重み付け部３４２３Ｂは、重み算出部３４２２Ｂから入力されたキーワードと当該キーワードに対する重みとに基づいて、当該キーワードに対して重みを付与する。重み付け部３４２３Ｂは、重みを付与したキーワードを文章抽出部３４２４Ｂおよび語順変更部３４２５Ｂに出力する。
　文章抽出部３４２４Ｂは、読み出し部３４１から入力された投稿メッセージ情報に含まれる複数の投稿メッセージのそれぞれの投稿メッセージ本文から、重み付け部３４２３Ｂから入力された重みが付与されたキーワードに基づいて投稿メッセージ点数を算出する。当該投稿メッセージ点数は、キーワードに付与された重みと投稿メッセージごとに計数したキーワードの出現回数とから算出される。まず、文章抽出部３４２４Ｂは、算出した投稿メッセージ点数に基づいて、複数の投稿メッセージから投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージを、第１の代表メッセージとして抽出する。文章抽出部３４２４Ｂは、抽出した第１の代表メッセージを、語順変更部３４２５Ｂに出力する。また、文章抽出部３４２４Ｂは、重み付け部３４２３Ｂから入力された重みが付与されたキーワードに基づいて投稿メッセージ点数を、再度、算出する。そして、文章抽出部３４２４Ｂは、再度算出した投稿メッセージ点数に基づいて、複数の投稿メッセージから第１の代表メッセージ以外であって、投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージを、第２の代表メッセージとして抽出する。文章抽出部３４２４Ｂは、抽出した第２の代表メッセージを、語順変更部３４２５Ｂに出力する。
　語順変更部３４２５Ｂは、重み付け部３４２３Ｂから入力された重みが付与されたキーワードと文章抽出部３４２４Ｂから入力された第１の代表メッセージとに基づいて、重みが付与されたキーワードの語順を、第１の代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えてキーワード情報を生成する。次いで、語順変更部３４２５Ｂは、重み付け部３４２３Ｂから入力された重みが付与されたキーワードと文章抽出部３４２４Ｂから入力された第２の代表メッセージとに基づいて、重みが付与されたキーワードの語順を、第２の代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えてキーワード情報を生成する。語順変更部３４２５Ｂは、生成したキーワード情報を、重み算出部３４２２Ｂおよび出力部３４２６Ｂに出力する。
　出力部３４２６Ｂは、語順変更部３４２５Ｂから入力されたキーワード情報を通知部３３２に出力する。
　図１２は、本発明の第３の実施形態に係る文章抽出部３４２４Ｂ、語順変更部３４２５Ｂおよび出力部３４２６Ｂの処理の一例を説明する説明図である。
　処理内容例Ｅｘ１８は、重み付け部３４２３Ｂにより重みが付与されたキーワードの一例である。
　文章抽出部３４２４Ｂは、重み付け部３４２３Ｂにより重みが付与されたキーワードに基づいて、抽出フレームの投稿メッセージの要素点数を算出する。具体的には、文章抽出部３４２４Ｂは、重み付け部３４２３Ｂが計数した抽出フレームにおける各キーワードの出現回数に各キーワードの重みを乗算することで要素点数を算出する。文章抽出部３４２４Ｂは、算出した要素点数の総和を、投稿メッセージごとに投稿メッセージ点数として算出する。
　処理内容例Ｅｘ１９において、文章抽出部３４２４Ｂは、抽出フレームにおける各投稿メッセージを、投稿メッセージ点数が高い順に並び替え、例えば、上位の５つの投稿メッセージを抽出する。そして、文章抽出部３４２４Ｂは、当該上位５つの投稿メッセージのうち、算出した投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージを、第１の代表メッセージとして抽出する。
　例えば、文章抽出部３４２４Ｂは、処理内容例Ｅｘ２０のように、投稿メッセージ「５時３３分ごろ、ＸＸ県のＹＹ灘を震源とする非常に強い地震。□□大島で震度５強。この地震による津波の心配はありません。」を、第１の代表メッセージとして抽出する。
　語順変更部３４２５Ｂは、重み付け部３４２３Ｂにより重みが付与されたキーワードの語順を、第１の代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えて、キーワード情報を生成する。例えば、処理内容例Ｅｘ２１は、語順変更部３４２５Ｂにより生成され、出力部３４２６Ｂから通知部３３２に出力されるキーワード情報の一例である。
　語順変更部３４２５Ｂは、処理内容例Ｅｘ１８のような重みが付与された各キーワードの語順を、処理内容例Ｅｘ２１のように、キーワード「地震」、「□□大島」、「震度５強」、「津波の心配」と、第１の代表メッセージに基づいて並び替えて、キーワード情報を生成する。
　次いで、重み算出部３４２２Ｂは、重み付け部３４２３Ｂにより重みが付与されたキーワード（処理内容例Ｅｘ１８）から、語順変更部３４２５Ｂが生成したキーワード情報に含まれるキーワード（処理内容例Ｅｘ２１）を除外する。その結果、例えば、重み付け部３４２３Ｂにより重みが付与されたキーワードのうち、除外されなかったキーワードは、処理内容例Ｅｘ２２のように、「見る　０．０３」、「つける　０．０２」、「緊急地震速報　０．０１」、「津波は心配ない　０．０１」となる。
　文章抽出部３４２４Ｂは、上位５つの投稿メッセージのうち、第１の代表メッセージ以外で、投稿メッセージ点数が最も高い投稿メッセージを、第２の代表メッセージとして抽出する。
　例えば、文章抽出部３４２４Ｂは、処理内容例Ｅｘ２３のように、投稿メッセージ「緊急地震速報！こんな朝方。津波は心配ないって、Ａ放送局で言ってる」を、第２の代表メッセージとして抽出する。
　次いで、語順変更部３４２５Ｂは、重み付け部３４２３Ｂにより重みが付与されたキーワードのうち、除外されなかったキーワード（処理内容例Ｅｘ２２）の語順を、第２の代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えて、キーワード情報を生成する。例えば、処理内容例Ｅｘ２４は、語順変更部３４２５Ｂにより生成され、出力部３４２６Ｂから通知部３３２に出力されるキーワード情報の一例である。
　語順変更部３４２５Ｂは、処理内容例Ｅｘ２２のような重みが付与された各キーワードの語順を、処理内容例Ｅｘ２４のように、キーワード「緊急地震速報」、「津波は心配ない」と、第２の代表メッセージに基づいて並び替えて、キーワード情報を生成する。
　このように、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードを、文章抽出部３４２４Ｂが抽出した第１の代表メッセージと第２の代表メッセージとのそれぞれに出現する単語の順序に並び替え、第１の代表メッセージと第２の代表メッセージとで重複するキーワードを選択しないように、キーワードに対する重みの算出を繰り返すことで、処理内容例Ｅｘ２５のような、並び替えられたキーワードが重複することなく並び替えることができる。
　このように、本実施形態によれば、情報処理装置３Ｂは、所定時間内に投稿された文章（投稿メッセージ）からキーワードを抽出するキーワード抽出部３４２１と、投稿された文章（投稿メッセージ）の一群（抽出フレームにおける投稿メッセージ）から代表となる代表文章（第１の代表メッセージ、第２の代表メッセージ）を抽出する文章抽出部３４２４Ｂと、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードを文章抽出部３４２４Ｂが抽出した代表文章（第１の代表メッセージ、第２の代表メッセージ）に出現する単語の順序に並びかえる語順変更部３４２５Ｂと、を備える。
　これにより、情報処理装置３Ｂは、投稿された複数の文章に対してキーワードの抽出を行い、代表文章に出現する単語の順序に抽出したキーワードを並び替えることができるため、時間経過とともに投稿メッセージの話題の移り変わりを抽出することができる。また、情報処理装置３Ｂは、当該話題の移り変わりを抽出することにより、盛り上がりの理由をユーザが認識することが可能となるため、盛り上がりをユーザに通知するときの利便性を向上させることができる。
（第４の実施形態）
　以下、図面を参照しながら本発明の第４の実施形態について詳しく説明する。
　図１３は、本発明の第４の実施形態に係る解析部３４２Ｃの構成の一例を示す概略ブロック図である。
　解析部３４２Ｃは、キーワード抽出部３４２１と、重み算出部３４２２と、重み付け部３４２３と、文章抽出部３４２４と、語順変更部３４２５と、出力部３４２６と、フィルタ部３４２７Ｃと、を含んで構成される。第１の実施形態に係る解析部３４２と第４の実施形態に係る解析部３４２Ｃとを比較すると、フィルタ部３４２７Ｃが追加されている。それ以外の構成は、第１の実施形態と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略する。
　フィルタ部３４２７Ｃは、読み出し部３４１から入力される投稿メッセージ情報に対してフィルタ処理を行う。具体的には、フィルタ部３４２７Ｃは、読み出し部３４１から入力される投稿メッセージ情報に対して、例えば、放送局、チャンネル、番組などの識別情報によりフィルタ処理を行い、放送局ごと、チャンネルごと、番組ごとの投稿メッセージ情報を抽出する。フィルタ部３４２７Ｃは、抽出した投稿メッセージ情報をキーワード抽出部３４２１および文章抽出部３４２４に出力する。
　このように、本実施形態によれば、情報処理装置３Ｃは、所定時間内に投稿された文章（投稿メッセージ）からキーワードを抽出するキーワード抽出部３４２１と、投稿された文章（投稿メッセージ）の一群（抽出フレームにおける投稿メッセージ）から代表となる代表文章（代表メッセージ）を抽出する文章抽出部３４２４Ｃと、キーワード抽出部３４２１が抽出したキーワードを文章抽出部３４２４Ｃが抽出した代表文章（代表メッセージ）に出現する単語の順序に並びかえる語順変更部３４２５と、を備える。
　これにより、情報処理装置３Ｃは、投稿された複数の文章に対してキーワードの抽出を行い、代表文章に出現する単語の順序に抽出したキーワードを並び替えることができるため、時間経過とともに放送局、チャンネル、番組ごとの投稿メッセージの話題の移り変わりを抽出することができる。また、情報処理装置３Ｃは、当該放送局、チャンネル、番組ごとの話題の移り変わりを抽出することにより、盛り上がりの理由をユーザが認識することが可能となるため、盛り上がりをユーザに通知するときの利便性を向上させることができる。
　なお、上述した各実施形態において、第４の実施形態のようにフィルタ部３４２７Ｃを備え、投稿メッセージ情報に対してフィルタ処理を行うことで、任意の投稿メッセージを抽出するようにしてもよい。
　なお、上述した各実施形態において、抽出フレームにおけるキーワードの出現率と参照フレームにおけるキーワードの出現率との比からキーワードごとの重みを算出したが、抽出フレームにおけるキーワードの出現率と参照フレームにおけるキーワードの出現率との差から重みを算出してもよい。
　なお、上述した各実施形態において、抽出したキーワードを代表メッセージに出現する単語の順序に並び替えると説明したが、代表メッセージをそのまま通知してもよい。
　なお、上述した各実施形態において、１つまたは２つの代表メッセージを抽出して、キーワードの並び替えると説明したが、３つ以上の代表メッセージを抽出してキーワードを並び替えてもよい。
　なお、上述した各実施形態において、文章抽出部が要素点数として、各キーワードの出現回数に各キーワードの重みを乗算することで算出する一例について説明したが、要素点数は、これに限らず、例えば、キーワードに付与された重みやキーワードの出現回数をそのまま要素点数としてもよい。
　なお、上述した各実施形態において、文章抽出部は、投稿メッセージ点数に基づいて代表メッセージを抽出する一例を示したが、所定時間内に繰り返し投稿される投稿メッセージの投稿回数に基づいて代表メッセージを抽出してもよいし、投稿メッセージ本文の文字数に基づいて代表メッセージを抽出してもよいし、これらの抽出手段のうちの複数を組み合わせて代表メッセージを抽出してもよい。
　なお、上述した各実施形態における情報処理装置３、３Ａ、３Ｂ、３Ｃの一部、または全部をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、情報処理装置３、３Ａ、３Ｂ、３Ｃに内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
　また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。
　また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
　また、上述した実施形態における情報処理装置３、３Ａ、３Ｂ、３Ｃの一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現しても良い。情報処理装置３、３Ａ、３Ｂ、３Ｃの各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。
　以上、図面を参照してこの発明の各実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
　（付記１）所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出する文章抽出部と、前記キーワード抽出部が抽出した前記キーワードを前記文章抽出部が抽出した前記代表文章に出現する単語の順序に並びかえる語順変更部と、を備える情報処理装置。
　（付記２）前記キーワード抽出部が抽出した前記キーワードのそれぞれに対して重みを付与する重み付け部をさらに備える（付記１）に記載の情報処理装置。
　（付記３）前記文章抽出部は、前記重み付け部が重みを付与した前記キーワードに基づいて、前記代表文章を抽出する（付記２）に記載の情報処理装置。
　（付記４）前記投稿された文章の数を検出する検出部をさらに備え、前記検出部が前記所定時間内に所定の数以上の前記文章の数を検出した場合に、前記キーワード抽出部が前記所定時間内に投稿された前記文章からキーワードを抽出する（付記３）に記載の情報処理装置。
　（付記５）所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するステップと、前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出するステップと、前記抽出された前記キーワードを前記抽出された代表文章に出現する単語の順序に並びかえるステップと、を有する情報処理方法。
　（付記６）情報処理装置のコンピュータに、所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するステップと、前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出するステップと、前記抽出されたキーワードを前記抽出された代表文章に出現する単語の順序に並びかえるステップと、を実行させるための情報処理プログラム。
　（付記７）第１情報処理装置と、前記第１情報処理装置と接続可能な第２情報処理装置と、を備え、前記第１情報処理装置は、所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出し、前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出し、前記抽出したキーワードを前記抽出した代表文章に出現する単語の順序に並びかえ、前記第２情報処理装置は、前記第１情報処理装置から前記並び替えられたキーワードを取得する、情報処理システム。
　（付記８）所定時間内に投稿された文書から抽出されたキーワードを表示する表示部を備え、前記キーワードは、前記投稿された文書の一群から抽出された代表となる代表文章に出現する順序に並び替えられている、電子機器。
　本発明は、携帯電話、パーソナルコンピュータ、タブレット型コンピュータなどに適用できる。
　Ｓ１　　情報処理システム
　１　　投稿端末装置
　２　　投稿サービスサーバ装置
　３、３Ａ、３Ｂ、３Ｃ　　情報処理装置
　４　　電子機器
　Ｎ１　　ネットワーク
　３１　　取得部
　３２　　記憶部
　３３　　検知部
　３４　　抽出部
　３３１　　検出部
　３３２　　通知部
　３４１　　読み出し部
　３４２、３４２Ａ、３４２Ｂ、３４２Ｃ　　解析部
　３４２１　　キーワード抽出部
　３４２２、３４２２Ｂ　　重み算出部
　３４２３、３４２３Ｂ　　重み付け部
　３４２４、３４２４Ａ、３４２４Ｂ　　文章抽出部
　３４２５、３４２５Ａ、３４２５Ｂ　　語順変更部
　３４２６、３４２６Ａ、３４２６Ｂ　　出力部
　３４２７Ｃ　　フィルタ部

Claims (8)

  1. 　所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
    　前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出する文章抽出部と、
    　前記キーワード抽出部が抽出した前記キーワードを前記文章抽出部が抽出した前記代表文章に出現する単語の順序に並びかえる語順変更部と、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記キーワード抽出部が抽出した前記キーワードのそれぞれに対して重みを付与する重み付け部
    　をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記文章抽出部は、前記重み付け部が重みを付与した前記キーワードに基づいて、前記代表文章を抽出する
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記投稿された文章の数を検出する検出部をさらに備え、
    　前記検出部が前記所定時間内に所定の数以上の前記文章の数を検出した場合に、前記キーワード抽出部が前記所定時間内に投稿された前記文章からキーワードを抽出する
    　請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  5. 　所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するステップと、
    　前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出するステップと、
    　前記抽出されたキーワードを前記抽出された代表文章に出現する単語の順序に並びかえるステップと、
    　を有する情報処理方法。
  6. 　情報処理装置のコンピュータに、
    　所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出するステップと、
    　前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出するステップと、
    　前記抽出されたキーワードを前記抽出された代表文章に出現する単語の順序に並びかえるステップと、
    　を実行させるための情報処理プログラム。
  7. 　第１情報処理装置と、
    　前記第１情報処理装置と接続可能な第２情報処理装置と、
    　を備え、
    　前記第１情報処理装置は、
    　所定時間内に投稿された文章からキーワードを抽出し、
    　前記投稿された文章の一群から代表となる代表文章を抽出し、
    　前記抽出したキーワードを前記抽出した代表文章に出現する単語の順序に並びかえ、
    　前記第２情報処理装置は、
    　前記第１情報処理装置から前記並び替えられたキーワードを取得する、
    　情報処理システム。
  8. 　所定時間内に投稿された文書から抽出されたキーワードを表示する表示部
    　を備え、
    　前記キーワードは、前記投稿された文書の一群から抽出された代表となる代表文章に出現する順序に並び替えられている、
    　電子機器。
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