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特開2024-130109ニュース情報分析装置、ニュース情報分析プログラム、及びニュース情報分析方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024130109
(43)【公開日】2024-09-30
(54)【発明の名称】ニュース情報分析装置、ニュース情報分析プログラム、及びニュース情報分析方法
(51)【国際特許分類】
G06F 16/35 20190101AFI20240920BHJP
G06F 40/279 20200101ALI20240920BHJP
【ＦＩ】
G06F16/35
G06F40/279
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023039632
(22)【出願日】2023-03-14
(71)【出願人】
【識別番号】000005326
【氏名又は名称】本田技研工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100106002
【弁理士】
【氏名又は名称】正林 真之
(74)【代理人】
【識別番号】100120891
【弁理士】
【氏名又は名称】林 一好
(74)【代理人】
【識別番号】100160794
【弁理士】
【氏名又は名称】星野 寛明
(72)【発明者】
【氏名】渡辺 弘和
(72)【発明者】
【氏名】押味 与司明
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175DA01
5B175FA03
5B175HB03
(57)【要約】
【課題】同一事象に対するニュース情報に対する記事の執筆姿勢を把握する。
【解決手段】ニュース情報分析装置１は、通信ネットワーク６０からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶するニュース情報取得部１１０と、ニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定部１１１と、類似度が所定値以上の複数のニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定部１１２と、同一事象ニュースと判定された複数のニュース情報における非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析部１１３と、ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力部１１４と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】ニュース情報分析装置１は、通信ネットワーク６０からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶するニュース情報取得部１１０と、ニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定部１１１と、類似度が所定値以上の複数のニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定部１１２と、同一事象ニュースと判定された複数のニュース情報における非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析部１１３と、ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力部１１４と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
通信ネットワーク上からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶するニュース情報取得部と、
前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定部と、
前記複数のニュース情報において、前記類似度が所定値以上のニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定部と、
前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析部と、
前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とするニュース情報分析装置。
前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定部と、
前記複数のニュース情報において、前記類似度が所定値以上のニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定部と、
前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析部と、
前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とするニュース情報分析装置。
【請求項2】
前記類似度は、前記重複部分の前記テキストの文字数、又は前記重複部分と非重複部分の比率であることを特徴とする請求項１記載のニュース情報分析装置。
【請求項3】
前記出力部は、前記感情情報をポジティブ感情とネガティブ感情とに分けて出力することを特徴とする請求項１又は２記載のニュース情報分析装置。
【請求項4】
通信ネットワークに接続されるコンピュータ装置を、
前記通信ネットワーク上からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶させるニュース情報取得部、
前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定部、
前記複数のニュース情報において、前記類似度が所定値以上の複数の前記ニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定部、
前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析部、
前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力部、
として機能させることを特徴とするニュース情報分析プログラム。
前記通信ネットワーク上からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶させるニュース情報取得部、
前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定部、
前記複数のニュース情報において、前記類似度が所定値以上の複数の前記ニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定部、
前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析部、
前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力部、
として機能させることを特徴とするニュース情報分析プログラム。
【請求項5】
前記類似度は、前記重複部分の前記テキストの文字数、又は前記重複部分と非重複部分の比率であることを特徴とする請求項４に記載のニュース情報分析プログラム。
【請求項6】
前記出力部は、前記感情情報をポジティブ感情とネガティブ感情とに分けて可視可能に出力することを特徴とする請求項４又は５に記載のニュース情報分析プログラム。
【請求項7】
コンピュータにより実行されるニュース情報分析方法であって、
通信ネットワーク上からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶するニュース情報取得ステップと、
前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定ステップと、
前記類似度が所定値以上の複数の前記ニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定ステップと、
前記複数のニュース情報において、前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析ステップと、
前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力ステップと、
を備えることを特徴とするニュース情報分析方法。
通信ネットワーク上からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶するニュース情報取得ステップと、
前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定ステップと、
前記類似度が所定値以上の複数の前記ニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定ステップと、
前記複数のニュース情報において、前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析ステップと、
前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力ステップと、
を備えることを特徴とするニュース情報分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、インターネット上に配信される複数のニュース情報について同一事象に対するニュース情報か否かを判定したうえで、ニュース情報に対する記事の執筆姿勢を把握することを可能とするニュース情報分析プログラム及びニュース情報分析方法に関する。
【背景技術】
【0002】
インターネット上で配信されるニュース情報は膨大な量のため、ニュース情報を整理する技術が開発されている。例えば特許文献１には、配信された複数のニュース情報に対して同一性を判定するためのニュース情報分析装置として、２件のニュースのタイトルの形態素解析結果内の自立語及び数値情報から算出される類似度が規定値より高いか否か等で同一ニュースか否かを判定する技術が開示されている。そうすることで、複数のニュースソースから配信される同一ニュース情報を重複して表示する不都合を避けることができる。
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、ニュースの同一性をある程度正確に判定することができるが、ニュースの配信事業者や記者毎の執筆姿勢まで判定することはできない。例えば、事象としては新製品発表に関する同じニュース記事であっても、配信事業者であるＡ社は好意的に配信し、Ｂ社は批判的に配信することがあるが、特許文献１に開示された発明では、例えばタイトルの形態素解析結果の比較では新商品の発表に関する事実のみが記載された同一ニュースとしてのみ判定され、記事の執筆姿勢までは判定することはできない。このため、仮にＡ社の記事とＢ社の記事との重複を避ける表示がなされた場合、ユーザは、当該事象に対する異なる意見を把握することが困難となる弊害がある。
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、ニュースの同一性をある程度正確に判定することができるが、ニュースの配信事業者や記者毎の執筆姿勢まで判定することはできない。例えば、事象としては新製品発表に関する同じニュース記事であっても、配信事業者であるＡ社は好意的に配信し、Ｂ社は批判的に配信することがあるが、特許文献１に開示された発明では、例えばタイトルの形態素解析結果の比較では新商品の発表に関する事実のみが記載された同一ニュースとしてのみ判定され、記事の執筆姿勢までは判定することはできない。このため、仮にＡ社の記事とＢ社の記事との重複を避ける表示がなされた場合、ユーザは、当該事象に対する異なる意見を把握することが困難となる弊害がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特許第５０３２６４５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
インターネット上に配信される複数のニュース情報について、ニュース情報同士のテキストの一致度の高い重複部分と重複部分以外の非重複部分を分類し、重複部分の量に応じてニュース同士の類似を示す類似度判定をおこない、類似度が所定値以上のニュース情報について同一事象に基づくニュース情報であると判定したうえで、さらに、非重複部分について感情分析を行うことでそれぞれのニュース情報に対する当該ニュースの配信事業者や記者毎の執筆姿勢（立ち位置情報）を把握することを可能とするニュース情報分析装置、ニュース情報分析プログラム、ニュース情報分析方法が望まれている。
【0005】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、インターネット上に配信される複数のニュース情報についてニュース情報同士のテキストの重複部と非重複部分を分類し、重複部分の量に応じてニュース同士の類似を示す類似度判定をおこない、類似度が所定値以上のニュース情報について同一事象に基づくニュース情報であると判定したうえで、さらに、非重複部分について感情分析を行うことでそれぞれのニュース情報に対する執筆姿勢（立ち位置情報）を作成することができるニュース情報分析装置、ニュース情報分析プログラム、ニュース情報分析方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
（１）本発明の一態様によるニュース情報分析装置（例えば、後述のニュース情報分析装置１）は、通信ネットワーク（例えば、後述の通信ネットワーク６０）上からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶するニュース情報取得部（例えば、後述のニュース情報取得部１１０）と、前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定部（例えば、後述の類似度判定部１１１）と、前記複数のニュース情報において、前記類似度が所定値以上の複数の前記ニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定部（例えば、後述の同一ニュース情報判定部１１２）と、前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析部（例えば、後述の感情分析部１１３）と、前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力部（例えば、後述の出力部１１４）と、を備える。
【0007】
上記（１）によれば、同一事象に対するニュース情報に対する当該ニュース情報の執筆者の当該事象に対する執筆姿勢を把握することが可能となる。
【0008】
（２）上記（１）に記載のニュース情報分析装置（例えば、後述のニュース情報分析装置１）において、前記類似度は、前記重複部分の前記テキストの文字数、又は前記重複部分と非重複部分の比率であるようにしてもよい。
【0009】
上記（２）によれば、複数のニュース情報の類似度を客観的に判定することが可能となる。
【0010】
（３）上記（１）又は（２）に記載のニュース情報分析装置（例えば、後述のニュース情報分析装置１）において、前記出力部（例えば、後述の出力部１１４）は、前記感情情報をポジティブ感情とネガティブ感情とに分けて出力するようにしてもよい。
【0011】
上記（３）によれば、同じ事象に関するニュース情報の執筆者の当該事象に対する執筆姿勢がポジティブ又はネガティブのいずれであるか、端的に把握することが可能となる。
【0012】
（４）本発明の一態様によるニュース情報分析プログラムは、通信ネットワーク（例えば、後述の通信ネットワーク６０）に接続されるコンピュータ装置を、
前記通信ネットワーク（例えば、後述の通信ネットワーク６０）上からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶するニュース情報取得部（例えば、後述のニュース情報取得部１１０）、前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定部（例えば、後述の類似度判定部１１１）、前記複数のニュース情報において、前記類似度が所定値以上の複数の前記ニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定部（例えば、後述の同一ニュース情報判定部１１２）、前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析部（例えば、後述の感情分析部１１３）、前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力部（例えば、後述の出力部１１４）、として機能させる。
前記通信ネットワーク（例えば、後述の通信ネットワーク６０）上からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶するニュース情報取得部（例えば、後述のニュース情報取得部１１０）、前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定部（例えば、後述の類似度判定部１１１）、前記複数のニュース情報において、前記類似度が所定値以上の複数の前記ニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定部（例えば、後述の同一ニュース情報判定部１１２）、前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析部（例えば、後述の感情分析部１１３）、前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力部（例えば、後述の出力部１１４）、として機能させる。
【0013】
上記（４）によれば、上記（１）のニュース情報分析装置と同様の効果を奏する。
【0014】
（５）上記（４）に記載のニュース情報分析プログラムにおいて、前記類似度は、前記重複部分の前記テキストの文字数、又は前記重複部分と非重複部分の比率であるようにしてもよい。
【0015】
上記（５）によれば、上記（２）のニュース情報分析装置と同様の効果を奏する。
【0016】
（６）上記（４）又は（５）に記載のニュース情報分析プログラムにおいて、前記出力部（例えば、後述の出力部１１４）は、前記感情情報をポジティブ感情とネガティブ感情とに分けて出力するようにしてもよい。
【0017】
上記（６）によれば、上記（３）のニュース情報分析装置と同様の効果を奏する。
【0018】
（７）本発明の情報分析方法は、コンピュータにより実行されるニュース情報分析方法であって、通信ネットワーク（例えば、後述の通信ネットワーク６０）上からテキスト情報を含む複数のニュース情報を取得し記憶するニュース情報取得ステップと、前記複数のニュース情報においてニュース情報同士のテキスト情報を比較してテキストの重複部分と非重複部分と、を分類し、重複部分の量に応じて前記複数のニュース情報においてニュース情報同士の類似度を判定する類似度判定ステップと、前記複数のニュース情報において、前記類似度が所定値以上の複数の前記ニュース情報を同一事象ニュースと判定する同一ニュース情報判定ステップと、前記同一事象ニュースと判定された複数の前記ニュース情報について、前記非重複部分のテキストについて感情分析を行う感情分析ステップと、前記ニュース情報毎に分析された感情情報を出力する出力ステップと、を備える。
【0019】
上記（７）の方法によれば、上記（１）の情報分析装置と同様の効果を奏する。
【発明の効果】
【0020】
本発明によれば、インターネット上に配信された複数のニュース情報についてニュース情報同士のテキストの重複部分と非重複部分とを分類し、重複部分の量に応じてニュース同士の類似を示す類似度判定をおこない、類似度が所定値以上のニュース情報について同一事象に基づくニュース情報であると判定したうえで、さらに、非重複部分について感情分析を行うことでそれぞれのニュース情報に対する配信事業者及び／又は記者の執筆姿勢（立ち位置情報）を作成することができるニュース情報分析装置、ニュース情報分析プログラム、ニュース情報分析方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0021】
【図1】本発明の実施形態であるニュース情報分析システムを概略的に示す概略図である。
【図2】本発明の実施形態であるニュース情報分析装置の基本的構成を示すブロック図である。
【図3】本発明の実施形態における、ニュース情報分析装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0022】
以下、本発明のニュース情報分析装置の好ましい一実施形態について、図を参照しながら説明する。図１に、ニュース情報分析システム１００の基本的構成を示す。
図１に示すようにニュース情報分析システム１００は、外部システム５と、ニュース情報分析装置１と、通信ネットワーク６０と、を備える。なお、クライアント端末２（携帯端末、タブレット端末、ＰＣ等の情報処理装置）を備えてもよい。
外部システム５は、例えばＷＥＢメディアサイト（１次メディアサイト）、ＷＥＢメディアサイト（２次メディアサイト）、テクノロジー＆ビジネス情報メディアサイト、金融情報メディアサイト、ＷＥＢメディアサイト（ソーシャルメディアサイト）、政府機関メディアサイト、企業メディアサイト、研究所メディアサイト等が一例として挙げられる。
ニュース情報分析装置１は、外部システム５によりインターネット上に配信される複数のニュース情報について、ニュース情報同士のテキスト間の一致度の高い重複部分と重複部分以外の非重複部分を分類し、重複部分の量に応じてニュース同士の類似を示す類似度判定をおこない、類似度が所定値以上のニュース情報について同一事象に基づくニュース情報であると判定したうえで、さらに、非重複部分について感情分析を行う。そうすることで、ユーザは同一事象に対するニュース情報に対する当該ニュース情報の配信事業者及び／又は記者の当該事象に対する執筆姿勢を把握することが可能となる。
クライアント端末２は、ニュース情報分析装置１により出力される情報をクライアント端末２の表示部に表示する。クライアント端末２は、例えば、同一事象ニュース情報を重複して出力しないようにすることができる。具体的には、例えば、ユーザからの指示により、ニュースのヘッドラインと内容のテキストの類似度が高いニュースは、重複ニュースとして、例えば重複部分の情報量（例えば文字数）が最も多いニュース情報のみ出力するようにしてもよい。そうすることで、同じ事象を扱ったニュース情報が並んで出力されることを防止することができる。さらに、この場合、他の同一事象情報ニュースについては、例えば非重複部分のみを感情分析部１１３により付与された、ポジティブ感情、ネガティブ感情、又はニュートラル感情別に分けて出力するようにしてもよい。そうすることで、ユーザは、同一事象が各配信事業者（記者を含む）にどのようにとらえられているか、具体的に把握することができる。
以上、本実施形態１におけるシステム構成の概要を説明した。次にニュース情報分析装置１について説明する。
図１に示すようにニュース情報分析システム１００は、外部システム５と、ニュース情報分析装置１と、通信ネットワーク６０と、を備える。なお、クライアント端末２（携帯端末、タブレット端末、ＰＣ等の情報処理装置）を備えてもよい。
外部システム５は、例えばＷＥＢメディアサイト（１次メディアサイト）、ＷＥＢメディアサイト（２次メディアサイト）、テクノロジー＆ビジネス情報メディアサイト、金融情報メディアサイト、ＷＥＢメディアサイト（ソーシャルメディアサイト）、政府機関メディアサイト、企業メディアサイト、研究所メディアサイト等が一例として挙げられる。
ニュース情報分析装置１は、外部システム５によりインターネット上に配信される複数のニュース情報について、ニュース情報同士のテキスト間の一致度の高い重複部分と重複部分以外の非重複部分を分類し、重複部分の量に応じてニュース同士の類似を示す類似度判定をおこない、類似度が所定値以上のニュース情報について同一事象に基づくニュース情報であると判定したうえで、さらに、非重複部分について感情分析を行う。そうすることで、ユーザは同一事象に対するニュース情報に対する当該ニュース情報の配信事業者及び／又は記者の当該事象に対する執筆姿勢を把握することが可能となる。
クライアント端末２は、ニュース情報分析装置１により出力される情報をクライアント端末２の表示部に表示する。クライアント端末２は、例えば、同一事象ニュース情報を重複して出力しないようにすることができる。具体的には、例えば、ユーザからの指示により、ニュースのヘッドラインと内容のテキストの類似度が高いニュースは、重複ニュースとして、例えば重複部分の情報量（例えば文字数）が最も多いニュース情報のみ出力するようにしてもよい。そうすることで、同じ事象を扱ったニュース情報が並んで出力されることを防止することができる。さらに、この場合、他の同一事象情報ニュースについては、例えば非重複部分のみを感情分析部１１３により付与された、ポジティブ感情、ネガティブ感情、又はニュートラル感情別に分けて出力するようにしてもよい。そうすることで、ユーザは、同一事象が各配信事業者（記者を含む）にどのようにとらえられているか、具体的に把握することができる。
以上、本実施形態１におけるシステム構成の概要を説明した。次にニュース情報分析装置１について説明する。
【0023】
図２に示すように、ニュース情報分析装置１は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、表示部１４と、入力部１５と、を含んで構成される。
【0024】
制御部１１は、マイクロプロセッサ等の演算処理装置から構成され、ニュース情報分析装置１を構成する各部の制御を行う。制御部１１の詳細については、後述する。
【0025】
記憶部１２は、半導体メモリ等で構成されており、ファームウェアやオペレーティングシステムと呼ばれる制御用のプログラムや、制御部１１をニュース情報取得機能、類似度判定機能、同一ニュース情報判定機能、感情分析機能、及び出力機能等として機能させるためのプログラムといった各プログラム、さらにその他、通信ネットワーク６０を介してニュース情報の取得先となる外部システム５との接続に必要な接続情報、外部システム５から取得したニュース情報、取得した各ニュース情報の同一事象ニュース分類情報、同一事象ニュースに分類された各ニュース情報の感情分析情報等の種々の情報が記憶される
このため、記憶部１２は、プログラムの外、ニュース情報の取得先となる外部システム５との接続に必要な接続情報を含む外部システム接続情報記憶部１２０、各外部システム５から取得したニュース情報を格納するニュース情報格納記憶部１２１を備える。また、ニュース情報分析装置１は、記憶部１２に同一事象ニュースに分類されたニュース情報とそれぞれのニュース情報の感情分析情報等を記憶するニュース情報管理データベース１２２を備えてもよい。なお、ニュース情報管理データベースは、ニュース情報分析装置１とは別に、通信網６を介してニュース情報分析装置１と通信可能に接続されるサーバシステム（ニュース情報管理データベースシステム）（図示せず）として構成してもよい。
このため、記憶部１２は、プログラムの外、ニュース情報の取得先となる外部システム５との接続に必要な接続情報を含む外部システム接続情報記憶部１２０、各外部システム５から取得したニュース情報を格納するニュース情報格納記憶部１２１を備える。また、ニュース情報分析装置１は、記憶部１２に同一事象ニュースに分類されたニュース情報とそれぞれのニュース情報の感情分析情報等を記憶するニュース情報管理データベース１２２を備えてもよい。なお、ニュース情報管理データベースは、ニュース情報分析装置１とは別に、通信網６を介してニュース情報分析装置１と通信可能に接続されるサーバシステム（ニュース情報管理データベースシステム）（図示せず）として構成してもよい。
【0026】
外部システム接続情報記憶部１２０は、通信ネットワーク６０を介してニュース情報を取得する外部システム５との接続に必要な情報（例えば、接続先ＵＲＬ、認証情報、外部システム５から新規に作成及び／又は更新されるニュース情報を取得するタイミング情報等が記憶する。前述したように外部システム５は、例えばマスメディアサイト、テクノロジー＆ビジネス情報のメディアサイト、金融情報のメディアサイト、各企業のサイト、研究所のサイト、政府機関のサイト、ソーシャルメディアサイト等が例示される。なお、ニュース情報としては、日本語にかぎらず、例えば英語、中国語、韓国語のニュース情報についても取得対象としてもよい。こうすることで、後述するニュース情報取得部１１０は、外部システム接続情報記憶部１２０を参照して、各外部システム５に、所定のタイミング（例えば、時刻情報、外部システム５からの情報作成更新通知等の受信）で接続し、外部システム５の提供する、新規及び／又は更新されるニュース情報を取得するようにしてもよい。
【0027】
ニュース情報格納記憶部１２１は、ニュース情報取得部１１０が、各外部システム５から取得する新規及び／又は更新されるニュース情報を格納する記憶部である。なお、各外部システム５から取得する新規及び／又は更新されるニュース情報には、ニュース情報取得部１１０によりニュース情報ＩＤが付与されるようにしてもよい。そうすることで、後述するニュース情報管理データベース１２２には、同一事象ニュース情報となるニュース情報ＩＤが相互に関連付けられるようにしてもよい。
【0028】
ニュース情報管理データベース１２２は、同一ニュース情報判定部１１２により同一事象ニュース情報として関連付けられたニュース情報を登録管理するデータベースである。さらに、後述する感情分析部１１３により、同一事象ニュース情報として関連付けられたそれぞれのニュース情報のテキストについて、当該ニュース情報の配信事業者の感情分析結果（例えばポジティブ感情、ネガティブ感情）を関連付けるようにしてもよい。そうすることで、後述する出力部１１４は、当該ニュース情報を出力する際に、配信事業者の感情分析結果（例えばポジティブ感情、ネガティブ感情）を合わせて出力することができる。
【0029】
以上、記憶部１２について説明したが、例えばニュース情報格納記憶部１２１、及び／又はニュース情報管理データベース１２２は、通信ネットワーク６０に接続されたサーバ装置（図示を省略）が備えるようにしてもよい。
【0030】
通信部１３は、ＤＳＰ等を有し、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation）の規格や、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）といった規格に準拠して、通信ネットワーク６０を介して外部システム５との間の無線通信や有線通信を実現する。なお、通信ネットワーク６０は、インターネットや携帯電話網といったネットワークや、これらを組合せたネットワークにより実現される。また、ネットワークの一部に、ＬＡＮ（Local Area Network）が含まれていてもよい。
【0031】
表示部１４は、例えば液晶ディスプレイ、又は有機エレクトロルミネッセンスパネル等の表示デバイスにより構成される。表示部１４は、制御部１１からの指示を受けて画像を表示する。
入力部１５は、テンキーと呼ばれる物理スイッチや表示部１４の表示面に重ねて設けられたタッチパネル等の入力装置（図示を省略する）等で構成される。
なお、前述したように、ニュース情報分析装置１が入力部及び表示部を備える構成に加えて、入力部及び表示部を備える情報処理端末２をニュース情報分析装置１のクライアント端末としてもよい。そうすることで、通信ネットワーク６０を介して、クライアント端末となる情報処理装置２からニュース情報分析装置１から出力される表示画面等を情報処理端末２（クライアント端末）に表示するようにしてもよい。
入力部１５は、テンキーと呼ばれる物理スイッチや表示部１４の表示面に重ねて設けられたタッチパネル等の入力装置（図示を省略する）等で構成される。
なお、前述したように、ニュース情報分析装置１が入力部及び表示部を備える構成に加えて、入力部及び表示部を備える情報処理端末２をニュース情報分析装置１のクライアント端末としてもよい。そうすることで、通信ネットワーク６０を介して、クライアント端末となる情報処理装置２からニュース情報分析装置１から出力される表示画面等を情報処理端末２（クライアント端末）に表示するようにしてもよい。
【0032】
次に、制御部１１の詳細について説明をする。制御部１１はＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及びＩ／Ｏ等を有するマイクロプロセッサにより構成される。ＣＰＵは、ＲＯＭ又は記憶部１２から読み出した各プログラムを実行し、その実行の際にはＲＡＭ、ＲＯＭ、及び記憶部１２から情報を読み出し、ＲＡＭ及び記憶部１２に対して情報の書き込みを行い、通信部１３と信号の授受を行う。そして、このようにして、ハードウェアとソフトウェア（プログラム）が協働することにより本実施形態における処理は実現される。
【0033】
制御部１１は、機能ブロックとして、ニュース情報取得部１１０と、類似度判定部１１１と、同一ニュース情報判定部１１２と、感情分析部１１３と、出力部１１４と、を備える。
【0034】
ニュース情報取得部１１０は、通信ネットワーク６０を介してニュース情報（タイトル、本文、写真、図面等）を配信する各外部システム５と、所定のタイミングで接続先ＵＲＬ、認証情報等に基づいて接続し、各外部システム５から配信される新規に作成されたニュース情報又は更新されたニュース情報を取得する。ここで、所定のタイミングとしては、例えば予め設定された時刻、予め設定された時間間隔、又は各外部システム５からの配信通知の受信（定期的に配信されるニュース情報以外に例えば臨時ニュース、号外等の受信を含む）が挙げられる。なお、ニュース情報取得部１１０は、各外部システム５に自動で接続してニュース情報を取得する形態に限られない。自動的に取得する形態に加えて、ユーザが例えば入力部１５又は情報処理端末２（クライアント端末）を介して、アドホックに複数の外部システム５に接続して、新規に作成されたニュース情報又は更新されたニュース情報を取得するようにしてもよい。
なお、前述したように、外部システム５から配信されるニュース情報は、日本語に限られない、例えば、英語、中国語、韓国語等、ユーザの必要とするニュース情報を取得するようにしてもよい。この場合、ニュース情報取得部１１０は、原語に加えて日本語訳を生成するようにしてもよい。
ニュース情報取得部１１０は、各外部システム５から取得したニュース情報に、例えば外部システム５のサイト名、配信時刻情報（日時）等を付加して、ニュース情報格納記憶部１２１に記憶する。
なお、前述したように、外部システム５から配信されるニュース情報は、日本語に限られない、例えば、英語、中国語、韓国語等、ユーザの必要とするニュース情報を取得するようにしてもよい。この場合、ニュース情報取得部１１０は、原語に加えて日本語訳を生成するようにしてもよい。
ニュース情報取得部１１０は、各外部システム５から取得したニュース情報に、例えば外部システム５のサイト名、配信時刻情報（日時）等を付加して、ニュース情報格納記憶部１２１に記憶する。
【0035】
類似度判定部１１１の機能の詳細を説明する前に、ニュース情報のテキスト間の重複部分、及び非重複部分について説明する。
一般にニュース情報は、簡潔な文章での記述が特徴であり、同じ事象に関するニュース情報は同じように記述されることが多いと考えられる。このため、ニュース情報は、先ず同じ事象に関する客観的な記述があり、その後に当該事象に関するニュース情報の配信事業者、又は記者の執筆姿勢（例えばポジティブ、ネガティブ、又はニュートラル）が反映されたテキスト（例えば評価等）が続くと考えられる。そうすると、同一事象に関する客観的な記述は、ニュース配信元の外部システム５に関わらず、一致度の高いテキスト（「重複部分」という）になると考えられる。実際、ニュース情報における同一事象に関する客観的な記述は引用されるケースも多々見受けられる。他方、当該事象に関するニュース情報の配信事業者、又は記者の執筆姿勢（例えばポジティブ、ネガティブ、又はニュートラル）が反映されるテキストは、一致度の低いテキスト（「非重複部分」という）になると考えられる。また、同一事象に係るニュース情報の配信は、近接した時刻（時間帯）に集中すると考えられる。
このように、類似度判定部１１１は、近接した時刻（時間帯）に配信された任意の２つのニュース情報間の重複部分及び非重複部分を推定することで、重複部分の量に応じてニュース情報間の類似度を判定することができる。
そうすることで、後述する同一ニュース情報判定部１１２は、例えば、ニュース情報Ａのテキストとニュース情報Ｂのテキストとの間で重複部分の量の多い場合、ニュース情報Ａとニュース情報Ｂとは同一事象に関するニュースであると推定することができる。逆にニュース情報Ａのテキストとニュース情報Ｃのテキストとの間で重複部分の量の少ない場合、ニュース情報Ａとニュース情報Ｃとは異なる事象に関するニュースであると推定することができる。以上、ニュース情報のテキスト間の重複部分、及び非重複部分について説明した。以上を踏まえて、類似度判定部１１１の機能について説明する。
一般にニュース情報は、簡潔な文章での記述が特徴であり、同じ事象に関するニュース情報は同じように記述されることが多いと考えられる。このため、ニュース情報は、先ず同じ事象に関する客観的な記述があり、その後に当該事象に関するニュース情報の配信事業者、又は記者の執筆姿勢（例えばポジティブ、ネガティブ、又はニュートラル）が反映されたテキスト（例えば評価等）が続くと考えられる。そうすると、同一事象に関する客観的な記述は、ニュース配信元の外部システム５に関わらず、一致度の高いテキスト（「重複部分」という）になると考えられる。実際、ニュース情報における同一事象に関する客観的な記述は引用されるケースも多々見受けられる。他方、当該事象に関するニュース情報の配信事業者、又は記者の執筆姿勢（例えばポジティブ、ネガティブ、又はニュートラル）が反映されるテキストは、一致度の低いテキスト（「非重複部分」という）になると考えられる。また、同一事象に係るニュース情報の配信は、近接した時刻（時間帯）に集中すると考えられる。
このように、類似度判定部１１１は、近接した時刻（時間帯）に配信された任意の２つのニュース情報間の重複部分及び非重複部分を推定することで、重複部分の量に応じてニュース情報間の類似度を判定することができる。
そうすることで、後述する同一ニュース情報判定部１１２は、例えば、ニュース情報Ａのテキストとニュース情報Ｂのテキストとの間で重複部分の量の多い場合、ニュース情報Ａとニュース情報Ｂとは同一事象に関するニュースであると推定することができる。逆にニュース情報Ａのテキストとニュース情報Ｃのテキストとの間で重複部分の量の少ない場合、ニュース情報Ａとニュース情報Ｃとは異なる事象に関するニュースであると推定することができる。以上、ニュース情報のテキスト間の重複部分、及び非重複部分について説明した。以上を踏まえて、類似度判定部１１１の機能について説明する。
【0036】
前述したように、同一事象に関する客観的な記述は、ニュース配信元の外部システム５に関わらず、一致度の高いテキスト（「重複部分」という）になると考えられる。このため、類似度判定部１１１は、まず、ニュース情報の配信日時が所定の時間範囲内に含まれる各外部システム５から取得したニュース情報（テキスト）を対象（「類似度判定対象集合」という）として、類似度判定対象集合に含まれる異なる任意の２つのニュース情報のテキスト情報（簡単のため「ニュース情報Ａ」、「ニュース情報Ｂ」という）間の重複部分をテキスト文書間の一致度に基づいて算出することができる。
ここで、ニュース情報Ａ（テキストＡ）とニュース情報Ｂ（テキストＢ）との一致度を判定する方法としては、当業者に公知の手法、例えば一致する文字数、編集距離、ｎ－ｇｒａｍ分割した単語の一致率等の指標に閾値を設定し判定する方法を適用するようにしてもよい。
例えばｎ－ｇｒａｍ分割したテキストＡとテキストＢのすべてのテキストを本文部分の開始からセンテンス順、又は段落順にテキストをｎ－ｇｒａｍ分割した文字列の一致率に基づいて一致度を判定し、一致度が閾値を超える又は閾値以上の場合に、一致すると判定するようにしてもよい。
また、テキストＡとテキストＢのすべてのテキストを本文部分の開始からセンテンス順に又は段落順にテキストを形態素解析した単語中から文章の内容を構成する単語（例えば、名詞と動詞）の一致度の判定Ｊａｃｃａｒｄ係数等を指標として、一致度が閾値を超える又は閾値以上の場合に、一致すると判定するようにしてもよい。また、一致度の判定方法としてテキスト情報を比較するようにしてもよい。こうすることで、類似度判定部１１１は、ニュース情報毎に他のニュース情報との重複部分を一致度に基づいて推定することができる。
ここで、ニュース情報Ａ（テキストＡ）とニュース情報Ｂ（テキストＢ）との一致度を判定する方法としては、当業者に公知の手法、例えば一致する文字数、編集距離、ｎ－ｇｒａｍ分割した単語の一致率等の指標に閾値を設定し判定する方法を適用するようにしてもよい。
例えばｎ－ｇｒａｍ分割したテキストＡとテキストＢのすべてのテキストを本文部分の開始からセンテンス順、又は段落順にテキストをｎ－ｇｒａｍ分割した文字列の一致率に基づいて一致度を判定し、一致度が閾値を超える又は閾値以上の場合に、一致すると判定するようにしてもよい。
また、テキストＡとテキストＢのすべてのテキストを本文部分の開始からセンテンス順に又は段落順にテキストを形態素解析した単語中から文章の内容を構成する単語（例えば、名詞と動詞）の一致度の判定Ｊａｃｃａｒｄ係数等を指標として、一致度が閾値を超える又は閾値以上の場合に、一致すると判定するようにしてもよい。また、一致度の判定方法としてテキスト情報を比較するようにしてもよい。こうすることで、類似度判定部１１１は、ニュース情報毎に他のニュース情報との重複部分を一致度に基づいて推定することができる。
【0037】
次に、類似度判定部１１１は、類似度判定対象集合に属する２つのニュース情報の間で一致するテキスト部分を当該２つのニュース情報の重複部分とし、ニュース情報のテキストから重複部分を除いた部分を非重複部分として分類する。そのうえで、類似度判定部１１１は、重複部分の量に応じて当該ニュース情報同士の類似度を判定する。ここで、重複部分の量としては、例えば重複部分のテキストの文字数、重複部分と非重複部分の比率、又は重複部分のニュース情報の全テキストに占める割合等を適用するようにしてもよい。こうすることで、類似度判定部１１１は、類似度判定対象集合に含まれる任意の２つのニュース情報のペア毎に、類似度を算出することができる。
以上、類似度判定部１１１について説明した。次に、２つのニュース情報が同一事象ニュースか否かを判定する同一ニュース情報判定部１１２について説明する。
以上、類似度判定部１１１について説明した。次に、２つのニュース情報が同一事象ニュースか否かを判定する同一ニュース情報判定部１１２について説明する。
【0038】
同一ニュース情報判定部１１２は、類似度判定対象集合に含まれる任意の２つのニュース情報のペアについて、類似度判定部１１１により算出された類似度が所定値以上となる場合、当該２つのニュース情報を同一事象ニュースと判定することができる。
このため、同一ニュース情報判定部１１２は、類似度判定対象集合に含まれるすべての２つのニュース情報のすべての組み合わせ（ペア）に対して、当該２つのニュース情報が同一事象ニュースか、否かを判定することができる。
この場合、例えばニュース情報Ａ又はニュース情報Ｂのいずれかがニュース情報Ｃと同一事象ニュースであると判定された場合、同一ニュース情報判定部１１２は、ニュース情報Ａ、ニュース情報Ｂ、及びニュース情報Ｃを同一事象ニュースと判定するようにしてもよい。このようにすることで、同一ニュース情報判定部１１２は、類似度判定対象集合に含まれるすべてのニュース情報を、同一事象ニュース情報グループ毎に分類分け（関連付け）することができる。なお、現実的には、（ＷＥＢメディアにより引用される配信等があることから）ほとんどありえないと考えられるが、仮にどのニュース情報とも類似しないニュース情報がある場合、当該ニュース情報については、同一ニュース情報無しとして分類するようにしてもよい。
なお、ニュース情報Ａの重複部分は、比較対象とするニュース情報Ｂに依存すると考えられるが、上記のように、ニュース情報を同一事象ニュース情報グループに分類付けすることにより、ニュース情報Ａの重複部分として、例えば同一事象情報グループに属する各ニュース情報との比較で算出されるそれぞれの重複部分のうち、最大の量となる重複部分を適用するようにしてもよい。なお、最大の量となる重複部分ではなく、所定のニュース情報を比較対象として算出される重複部分を適用するようにしてもよい。なお、各ニュース情報の非重複部分については、前述したように適用される重複部分をニュース情報（テキスト）から除いた部分とすることができる。
このため、同一ニュース情報判定部１１２は、類似度判定対象集合に含まれるすべての２つのニュース情報のすべての組み合わせ（ペア）に対して、当該２つのニュース情報が同一事象ニュースか、否かを判定することができる。
この場合、例えばニュース情報Ａ又はニュース情報Ｂのいずれかがニュース情報Ｃと同一事象ニュースであると判定された場合、同一ニュース情報判定部１１２は、ニュース情報Ａ、ニュース情報Ｂ、及びニュース情報Ｃを同一事象ニュースと判定するようにしてもよい。このようにすることで、同一ニュース情報判定部１１２は、類似度判定対象集合に含まれるすべてのニュース情報を、同一事象ニュース情報グループ毎に分類分け（関連付け）することができる。なお、現実的には、（ＷＥＢメディアにより引用される配信等があることから）ほとんどありえないと考えられるが、仮にどのニュース情報とも類似しないニュース情報がある場合、当該ニュース情報については、同一ニュース情報無しとして分類するようにしてもよい。
なお、ニュース情報Ａの重複部分は、比較対象とするニュース情報Ｂに依存すると考えられるが、上記のように、ニュース情報を同一事象ニュース情報グループに分類付けすることにより、ニュース情報Ａの重複部分として、例えば同一事象情報グループに属する各ニュース情報との比較で算出されるそれぞれの重複部分のうち、最大の量となる重複部分を適用するようにしてもよい。なお、最大の量となる重複部分ではなく、所定のニュース情報を比較対象として算出される重複部分を適用するようにしてもよい。なお、各ニュース情報の非重複部分については、前述したように適用される重複部分をニュース情報（テキスト）から除いた部分とすることができる。
【0039】
同一ニュース情報判定部１１２は、同一事象ニュース情報として関連付けられたニュース情報を識別できるように、例えばニュース情報管理データベース１２２に、登録格納されたニュース情報に対して、さらに同一事象ニュース情報となるニュース情報グループＩＤを登録するようにしてもよい。
そうすることで、ユーザがニュース情報管理データベース１２２を検索照会する際に、同一事象ニュース情報を特定することができ、例えば同一事象ニュース情報が連続して照会されることを防止することができる。以上、同一ニュース情報判定部１１２について説明した。次に、２つのニュース情報が同一事象ニュースと判定された場合、各ニュース情報の非重複部分について感情分析をする感情分析部１１３について説明する。
そうすることで、ユーザがニュース情報管理データベース１２２を検索照会する際に、同一事象ニュース情報を特定することができ、例えば同一事象ニュース情報が連続して照会されることを防止することができる。以上、同一ニュース情報判定部１１２について説明した。次に、２つのニュース情報が同一事象ニュースと判定された場合、各ニュース情報の非重複部分について感情分析をする感情分析部１１３について説明する。
【0040】
感情分析部１１３は、同一事象ニュースと判定された各ニュース情報について、当該ニュース情報のテキストの非重複部分のテキストについて感情分析（例えばポジティブ感情、ネガティブ感情、又はニュートラル感情のいずれかを分析する）を行う。
そうすることで、同じ事象に関するニュース情報であっても、ニュースの配信事業者、又はニュースの執筆記者の姿勢が、好意的にとらえているか、批判的にとらえているか、又は、ニュートラルか、を分類することができる。
そうすることで、後述する出力部１１４は、同一事象ニュースとなる複数の情報ニュースを表示する際に、当該事象に対して好意的な配信事業者（記者を含む）又は否定的な配信事業者（記者を含む）のそれぞれの意見を把握することができる。また、ユーザは、同じ事象について、好意的なとらえ方又は批判的なとらえ方をするニュース情報を選択して表示することができる。
そうすることで、同じ事象に関するニュース情報であっても、ニュースの配信事業者、又はニュースの執筆記者の姿勢が、好意的にとらえているか、批判的にとらえているか、又は、ニュートラルか、を分類することができる。
そうすることで、後述する出力部１１４は、同一事象ニュースとなる複数の情報ニュースを表示する際に、当該事象に対して好意的な配信事業者（記者を含む）又は否定的な配信事業者（記者を含む）のそれぞれの意見を把握することができる。また、ユーザは、同じ事象について、好意的なとらえ方又は批判的なとらえ方をするニュース情報を選択して表示することができる。
【0041】
出力部１１４は、同一ニュース情報判定部１１２により同一事象ニュースと判定されたニュース情報を表示部１４又は情報処理端末２（クライアント端末）に出力する際に、感情分析部１１３により付与された、ポジティブ感情、ネガティブ感情、又はニュートラル感情別に分けて出力するようにしてもよい。そうすることで、当該事象に対する配信事業者（記者を含む）の立ち位置を可視化することができ、ユーザは、当該事象がどのようにとらえられているか、を具体的に把握することができる。
また、出力部１１４は、同一事象ニュース情報を表示部１４又は情報処理端末２（クライアント端末）に出力する際に、類似ニュース情報を重複して出力しないようにすることができる。具体的には、例えば、ユーザからの指示により、ニュースのヘッドラインと内容のテキストの類似度が高いニュースは、重複ニュースとして、例えば重複部分の情報量（例えば文字数）が最も多いニュース情報のみ出力するようにしてもよい。なお、この場合、重複部分の情報量（例えば文字数）が最も多いニュース情報以外のニュース情報については、例えば非重複部分のみを感情分析部１１３により付与された、ポジティブ感情、ネガティブ感情、又はニュートラル感情別に分けて出力するようにしてもよい。
そうすることで、同一事象を扱ったニュース情報（例えば、同一事象に関する客観的な記述）が並んで出力されることを防止することができる。
以上、本実施形態として例示したニュース情報分析装置１の各機能部の構成について説明した。
また、出力部１１４は、同一事象ニュース情報を表示部１４又は情報処理端末２（クライアント端末）に出力する際に、類似ニュース情報を重複して出力しないようにすることができる。具体的には、例えば、ユーザからの指示により、ニュースのヘッドラインと内容のテキストの類似度が高いニュースは、重複ニュースとして、例えば重複部分の情報量（例えば文字数）が最も多いニュース情報のみ出力するようにしてもよい。なお、この場合、重複部分の情報量（例えば文字数）が最も多いニュース情報以外のニュース情報については、例えば非重複部分のみを感情分析部１１３により付与された、ポジティブ感情、ネガティブ感情、又はニュートラル感情別に分けて出力するようにしてもよい。
そうすることで、同一事象を扱ったニュース情報（例えば、同一事象に関する客観的な記述）が並んで出力されることを防止することができる。
以上、本実施形態として例示したニュース情報分析装置１の各機能部の構成について説明した。
【0042】
次に、図３に記載したフローチャートを参照して、本実施形態の動作について説明する。図３は、ニュース情報分析装置１の動作を示すフローチャートである。なお、図３で示す処理は、同一事象ニュースと判定されたニュース情報を表示部１４又は情報処理端末２（クライアント端末）に出力する際に、ポジティブ感情、ネガティブ感情、又はニュートラル感情別に分けて出力する処理形態を例示する。
【0043】
図３を参照すると、ステップＳ１０において、ニュース情報分析装置１（ニュース情報取得部１１０）は、通信ネットワーク６０を介してニュース情報を配信する各外部システム５と、所定のタイミングで接続先ＵＲＬ、認証情報等に基づいて接続し、各外部システム５から配信される新規に作成されたニュース情報又は更新されたニュース情報を取得する。
【0044】
ステップＳ１１において、ニュース情報分析装置１（類似度判定部１１１）は、ニュース情報の配信日時が所定の時間範囲内に含まれる各外部システム５から取得したニュース情報（テキスト）を対象として、当該集合に含まれる異なる任意の２つのニュース情報のテキスト情報間の一致度を算出する。
【0045】
ステップＳ１２において、ニュース情報分析装置１（類似度判定部１１１）は、２つのニュース情報のテキスト情報間の重複部分をテキスト文書間の一致度に基づいて算出する。
【0046】
ステップＳ１３において、ニュース情報分析装置１（類似度判定部１１１）は、重複部分の量に応じて当該ニュース情報同士の類似度を判定する。
【0047】
ステップＳ１４において、ニュース情報分析装置１（同一ニュース情報判定部１１２）は、すべてのニュース情報を、例えば類似度が所定値以上となる類似度を有するニュース情報を同一事象ニュース情報グループとして、分類分け（関連付け）する。
【0048】
ステップＳ１５において、ニュース情報分析装置１（感情分析部１１３）は、同一事象ニュースと判定された各ニュース情報について、当該ニュース情報のテキストの非重複部分のテキストについて感情分析（例えば記事の立ち位置がポジティブ、ネガティブ、又はニュートラルか）を行う。
【0049】
ステップＳ１６において、ニュース情報分析装置１（出力部１１４）は、ステップＳ１４において同一事象ニュースと判定されたニュース情報を表示部１４又は情報処理端末２（クライアント端末）に出力する際に、ステップＳ１５において付与された、ポジティブ感情、ネガティブ感情、又はニュートラル感情別に分けて出力するようにしてもよい。
【0050】
以上により、ニュース情報分析装置１が、インターネット上に配信される複数のニュース情報についてニュース情報同士のテキストの重複部分と非重複部分を分類し、重複部分の量に応じてニュース同士の類似を示す類似度判定をおこない、類似度が所定値以上のニュース情報について同一事象に基づくニュース情報であると判定したうえで、さらに、非重複部分について感情分析を行うことでそれぞれのニュース情報に対する執筆姿勢（立ち位置情報）を作成する動作について説明した。
以上により、ニュース情報分析装置１は、同一事象に対するニュース情報に対する当該ニュース情報の執筆者の当該事象に対する執筆姿勢を把握することが可能となる。
以上により、ニュース情報分析装置１は、同一事象に対するニュース情報に対する当該ニュース情報の執筆者の当該事象に対する執筆姿勢を把握することが可能となる。
【0051】
各機器のそれぞれは、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、上記のナビゲーションシステムに含まれる各機器のそれぞれが協働することにより行なわれるナビゲーション方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
【0052】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【0053】
上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【0054】
＜変形例１＞
前述した第１の実施形態では、ニュース情報取得部１１０は、通信ネットワーク６０を介してニュース情報（タイトル、本文、写真、図面等）を配信する各外部システム５と、所定のタイミングで接続先ＵＲＬ、認証情報等に基づいて自動接続し、各外部システム５から配信される新規に作成されたニュース情報又は更新されたニュース情報を取得する形態を例示したが、これに限られない。
例えば、ニュース情報取得部１１０は、入力部１５又は情報処理端末２（クライアント端末）を介して入力されるユーザからの指示（例えば少なくとも１以上の外部システム５を指定）に基づいて、通信ネットワーク６０を介してニュース情報（タイトル、本文、写真、図面等）を配信する各外部システム５と、接続先ＵＲＬ、認証情報等に基づいて接続し、各外部システム５から配信される新規に作成されたニュース情報又は更新されたニュース情報を取得するようにしてもよい。そうすることで、ユーザからの指示によりアドホックに取得した外部システム５のニュース情報について、類似度判定部１１１、同一ニュース情報判定部１１２、感情分析部１１３、及び出力部１１４が前述した処理を行うようにしてもよい。
前述した第１の実施形態では、ニュース情報取得部１１０は、通信ネットワーク６０を介してニュース情報（タイトル、本文、写真、図面等）を配信する各外部システム５と、所定のタイミングで接続先ＵＲＬ、認証情報等に基づいて自動接続し、各外部システム５から配信される新規に作成されたニュース情報又は更新されたニュース情報を取得する形態を例示したが、これに限られない。
例えば、ニュース情報取得部１１０は、入力部１５又は情報処理端末２（クライアント端末）を介して入力されるユーザからの指示（例えば少なくとも１以上の外部システム５を指定）に基づいて、通信ネットワーク６０を介してニュース情報（タイトル、本文、写真、図面等）を配信する各外部システム５と、接続先ＵＲＬ、認証情報等に基づいて接続し、各外部システム５から配信される新規に作成されたニュース情報又は更新されたニュース情報を取得するようにしてもよい。そうすることで、ユーザからの指示によりアドホックに取得した外部システム５のニュース情報について、類似度判定部１１１、同一ニュース情報判定部１１２、感情分析部１１３、及び出力部１１４が前述した処理を行うようにしてもよい。
【0055】
＜変形例２＞
上述の実施形態では、ニュース情報分析装置１を１つのサーバ装置等により実現すると説明したが、ニュース情報分析装置１の各機能を、適宜複数のサーバ装置に分散する、分散処理システムとしてもよい。具体的には、例えば前述したように、ニュース情報管理データベース１２２を、ニュース情報分析装置１とは異なるサーバ装置（ニュース情報管理データベースシステム）としてもよい。
また、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、ニュース情報分析装置１の各機能を実現してもよい。
上述の実施形態では、ニュース情報分析装置１を１つのサーバ装置等により実現すると説明したが、ニュース情報分析装置１の各機能を、適宜複数のサーバ装置に分散する、分散処理システムとしてもよい。具体的には、例えば前述したように、ニュース情報管理データベース１２２を、ニュース情報分析装置１とは異なるサーバ装置（ニュース情報管理データベースシステム）としてもよい。
また、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、ニュース情報分析装置１の各機能を実現してもよい。
【符号の説明】
【0056】
１００ ニュース情報分析システム
１ ニュース情報分析装置
１１ 制御部
１１０ ニュース情報取得部
１１１ 類似度判定部
１１２ 同一ニュース情報判定部
１１３ 感情分析部
１１４ 出力部
１２ 記憶部
１２０ 外部システム接続情報記憶部
１２１ ニュース情報格納記憶部
１２２ ニュース情報管理データベース
１３ 通信部
１４ 表示部
１５ 入力部
２ 情報処理端末（クライアント端末）
５ 外部システム
６０ 通信ネットワーク
１ ニュース情報分析装置
１１ 制御部
１１０ ニュース情報取得部
１１１ 類似度判定部
１１２ 同一ニュース情報判定部
１１３ 感情分析部
１１４ 出力部
１２ 記憶部
１２０ 外部システム接続情報記憶部
１２１ ニュース情報格納記憶部
１２２ ニュース情報管理データベース
１３ 通信部
１４ 表示部
１５ 入力部
２ 情報処理端末（クライアント端末）
５ 外部システム
６０ 通信ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】