キーワード抽出

キーワード抽出とは，文章を構成する要素一つ一つの登場頻度，互いの繋がりの強さや数 などを計算して，重要な役割を果たしている要素を分類・抽出することで ある． 文書に含まれる単語の特徴度は，TF-IDFやBM25により算出されることがある． しかし，観光分析のための行動のキーワードを得るためには， 「何かを，どうにかする」というように，対象と行動の組が得られる方が 分かりやすいと予想した．1単語ごとの特徴度よりも単語の共起に着目する 抽出法が妥当と予想した．

ここで，意見の分析において，KeyGraph[8]を用いた研究事例がある[9]． KeyGraphでは，文書における，単語の分類，および，単語間の関係に ついて「土台」，「屋根」，「柱」という概念を導入した．これらの概念は， 文書中の文単位での単語の共起の仕方により定義される．KeyGraphは， これらの概念をグラフ（辺とノード）で表示することで，さらに，分かりやすく 文書の構造を表現することに使われる．

ただし，KeyGraphに基づく分析とグラフの表示は，ライセンスの下で 使用するソフトウエアを必要とする[10]．本研究では，文献[8]に示された 計算式に基づきグラフ（辺とノード）の生成を実装し，グラフの可視化は， graphviz ライブラリの dot コマンド[11]を使用する．