Webから情報の収集が行われている．そのソースは，ブログ，掲示板，SNSなどで ある． 先行研究として，石野らはブログエントリから，パターンと機械学習を用いて，お 土産情報として，お土産名，および，その観光名所名のペアの抽出を行った [1]． 一方，掲示板やSNSを対象とすると，1つ1つの書き込み(以降レスと呼ぶ)は短 く，情報が小出しになっている．そのため，幾つかのレスをつなげて 読むことで情報を得るという方法をとる必要がある．
そこで，本研究ではインターネット掲示板からお土産情報の抽出を行う． 特に，複数のレスから情報を集約することを目的とする．そのために，まず，明示的なレスの宛先を利用してス レッドの構造を有向グラフで表す．次に，各レスから情報を抽出する．最後に， 有向辺をたどり，情報の集約を行う．実験では，集約の有無による性能の違いを 確認をする．掲示板「2 ちゃんねる」のレス100件を対象として「商品名」，「場所名」，および，「評価情報」 の3つ組情報を抽出して，情報の集約を行った．人手により作成した正解データとの比較におい て，集約を行わない場合は，適合率0.22，再現率0.50，および，F値0.27であったところ， 集約を行った場合は，適合率0.24，再現率0.55，および，F値0.30となった．こうして， 集約による抽出性能の向上を確認した．