JP7068999B2 - Information processing equipment, information processing methods and information processing programs - Google Patents
Information processing equipment, information processing methods and information processing programs Download PDFInfo
- Publication number
- JP7068999B2 JP7068999B2 JP2018235493A JP2018235493A JP7068999B2 JP 7068999 B2 JP7068999 B2 JP 7068999B2 JP 2018235493 A JP2018235493 A JP 2018235493A JP 2018235493 A JP2018235493 A JP 2018235493A JP 7068999 B2 JP7068999 B2 JP 7068999B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- information
- genre
- unit
- expression
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 111
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 16
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 160
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 38
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 31
- 230000009471 action Effects 0.000 description 28
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 23
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 7
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method and an information processing program.
従来、利用者の意向を自動的に推測することにより、利用者が表示情報を選択した後に、推測された意向に基づき利用者ごとに異なる配信情報を出力する技術が知られている(例えば、特許文献1)。 Conventionally, there has been known a technique of automatically guessing a user's intention to output different distribution information for each user based on the guessed intention after the user selects display information (for example,). Patent Document 1).
特許文献1の技術では、利用者の配信情報に対する理解度に基づいて、配信情報を出力することができないという問題があった。
The technique of
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の配信情報に対する理解度に基づいて、配信情報を出力することを可能にする情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and provides an information processing device, an information processing method, and an information processing program capable of outputting distribution information based on a user's understanding of the distribution information. The purpose is to do.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、情報処理装置は、利用者情報を取得する取得部と、前記利用者情報に基づいて、利用者に対応するジャンルである利用者ジャンルを推定する推定部と、前記利用者ジャンルに関する比喩表現を含むコンテンツを出力する出力部と、を有することを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the purpose, the information processing apparatus estimates the user genre, which is the genre corresponding to the user, based on the acquisition unit for acquiring the user information and the user information. It is characterized by having an estimation unit for information processing and an output unit for outputting content including a metaphorical expression related to the user genre.
本発明によれば、利用者の配信情報に対する理解度に基づいて、配信情報を出力することを可能にする情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することができる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, it is possible to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program capable of outputting distribution information based on a user's understanding of the distribution information.
以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。 Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The present invention is not limited to this embodiment. In addition, the components in the embodiment include those that can be easily replaced by those skilled in the art, or those that are substantially the same. Furthermore, the components described below can be combined as appropriate.
〔1.情報処理装置10の一例〕
図1は、実施形態に係る情報処理装置の一例を説明する説明図である。実施形態に係る情報処理装置の一例である情報処理装置10は、図1に示すように、利用者41が使用する利用者端末40からの配信情報45を呼び出す旨の入力であるアクセス43に応じて、配信情報45に基づいて生成された比喩表現47を出力するものである。
[1. An example of the information processing device 10]
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an example of an information processing apparatus according to an embodiment. As shown in FIG. 1, the
ここで、配信情報45は、インターネット上にアップロードされて閲覧することが可能なニュース、並びに、商品または役務(サービス)の説明及び当該商品または役務(サービス)の利用者によって投稿された口コミ情報、等が例示される。
Here, the
情報処理装置10は、図1に示すように、アクセス43を実行した利用者41の利用者情報27に基づいて、利用者41に関連するジャンル(カテゴリ)である利用者ジャンル28を推定する。ここで、利用者情報27は、例えば、利用者41の属性25及び利用者41の行動履歴26のうち少なくともいずれか一方を含む情報である。
As shown in FIG. 1, the
利用者41の属性25は、利用者41の個人的な情報のことを指し、具体的には、性別、年齢、居住地域、業種、職種等の情報が例示される。また、利用者41の属性25は、情報処理装置10による情報処理を実行する時点における利用者41の個人的な情報に限定されず、その時点よりも過去の情報も含んでよい。すなわち、利用者41の属性25は、利用者41の個人的な情報の履歴情報であるとしてもよい。
The
利用者41の行動履歴26は、利用者41の利用者端末40を介した行動の履歴に関する情報のことを指し、具体的には、インターネット上の検索エンジンの使用に関する検索履歴、及び、インターネット上にアップロードされて閲覧することが可能な様々なページに対する閲覧履歴等が例示される。検索履歴は、例えば、検索した日時及び検索ワード等が含まれる。閲覧履歴は、例えば、閲覧した日時及び閲覧したページに掲載された種々の情報である閲覧情報が含まれる。
The
利用者ジャンル28は、利用者41に対応するジャンルである。利用者ジャンル28は、より詳細には、利用者41にとって馴染みが深く、利用者41の知識のレベルが深い可能性のあるジャンル、すなわち、理解度が高い可能性のあるジャンルのことである。利用者ジャンル28は、本実施形態では、例えば、利用者41の属性25に基づき頻繁にかつ長く接しているジャンルや、利用者41が高い頻度で検索している検索ワード及び高い頻度で閲覧している閲覧情報が属しているジャンル等に相当する。利用者ジャンル28に採用されるジャンルは、例えば、東京や大阪といった地名、野球やサッカーといった種目等、多岐に渡る。
The
また、情報処理装置10は、図1に示すように、利用者41によるアクセス43によって呼び出す旨の入力を受け付けた配信情報45において、利用者ジャンル28に属する言語及び表現等に基づいて、利用者41にとって馴染みが無く、利用者41の知識のレベルが不十分である可能性があり、難易度が高いと想定される難解情報46を特定する。
Further, as shown in FIG. 1, the
そして、情報処理装置10は、図1に示すように、難解情報46に基づいて、利用者ジャンル28に属する言語及び表現等を使用することで、利用者41にとって馴染みが深く理解の難易度が低減された比喩表現47を生成し、配信情報45と共に、もしくは配信情報45における難解情報46に代えて、その比喩表現47を含むコンテンツを利用者端末40に出力する。
Then, as shown in FIG. 1, the
利用者端末40は、高機能携帯電話(いわゆる、スマートフォン)を含む携帯電話機、タブレット端末、ノート型またはデスクトップ型のPC(Personal Computer)、携帯情報端末であるPDA(Personal Digital Assistant)、及び、眼鏡型や時計型のウェアラブルデバイス(Wearable Device)等に例示される情報処理端末である。
The
利用者端末40は、利用者41による操作の入力を受け付ける機能を有する。また、利用者端末40は、情報処理装置10を利用するための機能、例えば、情報処理装置10からの各種情報を取得して利用者端末40の表示部に表示する機能、及び、利用者41から入力された操作に応じて各種情報を生成して情報処理装置10に送信する機能を有する。利用者端末40は、これらの様々な機能を、情報処理装置10を利用するためのソフトウェアまたはアプリケーションを実行したり、情報処理装置10を利用するためのインターネットブラウザ機能を実行したりすることで、実現する。
The
利用者端末40は、具体的には、情報処理装置10へアクセスして、情報処理装置10から受信した配信情報45へアクセスするためのインターネット上のページを表示し、利用者41によってこのページにアクセス43を情報処理装置10へ送信することで、情報処理装置10によって処理された比喩表現47を含むコンテンツ等の情報を受信して表示する。
Specifically, the
〔2.情報処理システム1の一例〕
次に、図2を用いて、情報処理装置10を含む情報処理システム1の構成について説明する。図2は、図1の情報処理装置10を含む情報処理システム1の構成を示す図である。情報処理システム1は、図2に示すように、情報処理装置10と、利用者端末40とを含む。情報処理システム1では、情報処理装置10と利用者端末40とは、通信ネットワーク50を介して、有線または無線により情報通信可能に接続される。なお、情報処理システム1は、図2に示す数の装置及び端末を含む構成に限定されず、通信ネットワーク50を介して互いに情報通信可能に接続された複数の装置及び端末が含まれていてもよい。
[2. An example of information processing system 1]
Next, the configuration of the
〔3.情報処理装置10の構成〕
次に、図3を用いて、情報処理装置10の構成について説明する。図3は、図1の情報処理装置10の制御ブロック図である。情報処理装置10は、図3に示すように、処理部10Aと、記憶部10Bと、情報通信インターフェイス10Cと、を有する。
[3. Configuration of information processing device 10]
Next, the configuration of the
(処理部10Aについて)
処理部10Aは、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置10内部の記憶装置である記憶部10Bに記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM(Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。また、処理部10Aは、例えば、コントローラであり、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。処理部10Aは、利用者端末40からの情報の入力を受け付けたり、利用者端末40に情報の出力を行ったりする情報通信インターフェイス10Cが接続されている。
(About processing unit 10A)
The processing unit 10A is a controller, and for example, various programs stored in the
処理部10Aは、図3に示すように、記憶部10B及び情報通信インターフェイス10Cと、互いに情報通信可能に電気的に接続されており、これらの各構成要素をそれぞれ制御する制御部として機能する。すなわち、処理部10Aは、記憶部10Bとともに、制御部として機能して、本発明の実施形態に係る情報処理方法を情報処理装置10に実行させるものである。
As shown in FIG. 3, the processing unit 10A is electrically connected to the
処理部10Aは、図3に示すように、入力部11と、取得部12と、推定部13と、難解情報特定部14と、比喩表現生成部15と、出力部16と、データベース作成部17と、を有する。入力部11は、情報通信インターフェイス10Cを介して、通信ネットワーク50を介して利用者端末40を含む外部端末から入力される種々の情報を受け付ける。入力部11は、具体的には、利用者41によって利用者端末40において入力されるアクセス43を受け付ける。入力部11は、さらに、アクセス43を送信した端末が利用者端末40を使用する利用者41である旨の情報の入力を合わせて受け付ける。入力部11は、また、後述する利用者属性データベース21、行動履歴データベース22及びジャンル言語表現データベース23を作成するために必要な各種情報を受け付ける。
As shown in FIG. 3, the processing unit 10A includes an input unit 11, an
入力部11は、アクセス43を受け付ける所定の画面を作成し、情報通信インターフェイス10C及び通信ネットワーク50を介して利用者端末40に向けて送信し、利用者端末40の表示部に利用者41が視認可能に表示させることにより、利用者端末40に表示された所定の画面への入力に基づいてアクセス43を情報処理装置10へ送信するように利用者41を促す。なお、所定の画面は、アクセス43を受け付けることが可能な画面であればどのような画面でもよく、アクセス43を受け付けるリンクが貼られたインターネット上のページ等が好適なものとして例示される。
The input unit 11 creates a predetermined screen for receiving the
取得部12は、入力部11がアクセス43の入力を受け付けた利用者41の属性25及び利用者41の行動履歴26のうち少なくとも一方を、利用者情報27として取得する。取得部12は、後述する利用者属性データベース21から、利用者41の属性25を取得する。また、取得部12は、後述する行動履歴データベース22から、利用者41の行動履歴26を取得する。
The
推定部13は、取得部12が取得した利用者情報27に基づいて、利用者41に対応するジャンルである利用者ジャンル28を推定する。推定部13は、具体的には、利用者41の知識のレベルの深さに基づいて、利用者ジャンル28を推定する。推定部13は、例えば、取得部12が取得した利用者情報27に含まれる利用者41の属性25に基づいて、頻繁にかつ長く接しているとともにブランクが少ないジャンルを、利用者ジャンル28として1つまたは複数推定する。また、推定部13は、例えば、取得部12が取得した利用者情報27に含まれる検索ワード及び閲覧情報等に含まれる言語及び表現と、利用者情報27における当該言語及び表現の登場回数等と、当該言語及び表現が属しているジャンルと、当該言語及び表現の互いの類似度等とに基づいて、利用者41と関係の深いジャンルである利用者ジャンル28を1つまたは複数推定する。
The estimation unit 13 estimates the
難解情報特定部14は、推定部13が推定した利用者ジャンル28に属する言語及び表現に基づいて、利用者41に呼び出された配信情報45において、利用者41にとって馴染みが無く、難易度が高いと想定される難解情報46を特定する。難解情報特定部14は、具体的には、配信情報45のうち、利用者ジャンル28に属する言語及び表現の使用割合が予め定めた閾値より小さい部分、すなわち、配信情報45において使用されている言語及び表現と利用者ジャンル28に属する言語及び表現との間の類似度が予め定めた閾値より低い部分を、利用者ジャンル28に属していない部分であるために利用者41にとって馴染みが無く、難易度が高いと想定される難解情報46であるとして特定する。
The difficult
比喩表現生成部15は、難解情報特定部14が特定した難解情報46に基づいて、推定部13が推定した利用者ジャンル28に属する言語及び表現を使用した比喩表現47を生成する。比喩表現生成部15は、具体的には、難解情報46における利用者ジャンル28に属しない言語及び表現を、当該言語及び表現との関係性を考慮して、対応する利用者ジャンル28に属する言語及び表現に置換することで、比喩表現47を生成する。
The metaphorical expression generation unit 15 generates a
推定部13、難解情報特定部14及び比喩表現生成部15は、いずれも、各ジャンルと言語及び表現とを対照したデータベースである後述するジャンル言語表現データベース23を使用して、上記した処理を実行する。
The estimation unit 13, the esoteric
出力部16は、処理部10Aで生成される各情報を出力して、情報通信インターフェイス10C及び通信ネットワーク50を介して利用者端末40に向けて送信する。出力部16は、比喩表現生成部15が生成した利用者ジャンル28に関する比喩表現47を含むコンテンツを出力する。出力部16は、アクセス43によって呼び出された配信情報45に基づいて、比喩表現47を含むコンテンツを出力する。
The output unit 16 outputs each information generated by the processing unit 10A and transmits the information to the
出力部16は、例えば、配信情報45と共に、補足情報として比喩表現47を追加して並列に出力してもよく、配信情報45の一部または全部である難解情報46に代えて、すなわち難解情報46を変更して、比喩表現47を出力してもよい。例えば、出力部16は、配信情報45が報道情報である場合、報道情報としての性質上、配信情報45に記載の事実を捻じ曲げることなく出力するために、配信情報45と、補足情報としての比喩表現47と、を併記する形で出力することが好ましい。また、出力部16は、配信情報45が投稿情報である場合、配信情報45そのものよりも利用者41が難解情報46に向き合うことなく容易に内容を理解して参酌することを可能にするために、難解情報46に代えて比喩表現47を出力することが好ましい。
For example, the output unit 16 may add the
出力部16は、具体的には、比喩表現47を出力する際に、配信情報45及び比喩表現47に基づいて、表示画面51(図4参照)及び表示画面55(図5参照)に例示される画面を生成して出力する。なお、表示画面51及び表示画面55の説明は後述する。
Specifically, when the
データベース作成部17は、後述する利用者属性データベース21、行動履歴データベース22及びジャンル言語表現データベース23を作成する。また、データベース作成部17は、随時、作成した利用者属性データベース21、行動履歴データベース22及びジャンル言語表現データベース23を更新する。
The database creation unit 17 creates a
データベース作成部17は、まず、入力部11を介して、例えば、電子商取引サイト(EC(Electronic Commerce)サイト)に登録された利用者41を識別する利用者ID(Identifier)24及び利用者41の属性25を、当該電子商取引サイトを提供する電子商取引サーバから取得する。データベース作成部17は、そして、取得した利用者41の利用者ID24と利用者41の属性25とを対応付けることで、利用者属性データベース21を作成する。データベース作成部17は、利用者41の利用者ID24または利用者41の属性25が更新されることに伴い、適宜、利用者属性データベース21を更新する。
First, the database creation unit 17 first identifies the
データベース作成部17は、まず、入力部11を介して、例えば、インターネット検索サイトに入力された利用者41の検索履歴を、当該インターネット検索サイトを提供するインターネット検索サーバから取得する。データベース作成部17は、また、入力部11を介して、例えば、利用者41の閲覧履歴を、利用者41が契約しているプロバイダが運営するサーバから取得する。このようにして、データベース作成部17は、入力部11を介して、利用者41の行動履歴26を取得する。データベース作成部17は、次に、利用者41を識別する利用者ID24と、利用者41の行動履歴26とを対応付けることで、行動履歴データベース22を作成する。データベース作成部17は、利用者41の利用者ID24または利用者41の行動履歴26が更新されることに伴い、適宜、行動履歴データベース22を更新する。
First, the database creation unit 17 acquires, for example, the search history of the
データベース作成部17は、まず、入力部11を介して、インターネット上に閲覧可能にアップロードされている様々なオンライン情報を取得する。データベース作成部17は、次に、これらのオンライン情報から言語及び表現を抽出するとともに、これらのオンライン情報にタグ付け等されたジャンルの情報を抽出する。データベース作成部17は、そして、これらの言語及び表現についての各ジャンルの情報との関連度をそれぞれ求め、関連度が所定の閾値以上となったジャンルに属するものとして、これらの言語及び表現と各ジャンルとを対応付けることで、ジャンル言語表現データベース23を作成する。なお、データベース作成部17は、機械学習またはクラスタリング等の手法を用いて、抽出した言語及び表現の類似度を考慮して、抽出した言語及び表現とジャンルとを関連付けて統合処理を実行することで、ジャンル言語表現データベース23を作成してもよい。データベース作成部17は、様々なオンライン情報が更新されることに伴い、適宜、ジャンル言語表現データベース23を更新する。
First, the database creation unit 17 acquires various online information that is readable and uploaded on the Internet via the input unit 11. Next, the database creation unit 17 extracts the language and the expression from the online information, and also extracts the information of the genre tagged or the like with the online information. The database creation unit 17 then obtains the degree of relevance to the information of each genre for these languages and expressions, and assumes that the relevance belongs to a genre whose relevance is equal to or higher than a predetermined threshold, and each of these languages and expressions. The genre
処理部10Aに含まれる各部、すなわち、入力部11、取得部12、推定部13、難解情報特定部14、比喩表現生成部15、出力部16及びデータベース作成部17は、いずれも、処理部10Aが情報処理プログラムを実行することにより、実現される機能部である。入力部11、取得部12、推定部13、難解情報特定部14、比喩表現生成部15及び出力部16の詳細な機能は、後述する情報処理方法の詳細な説明の箇所で説明する。
Each unit included in the processing unit 10A, that is, the input unit 11, the
(記憶部10Bについて)
記憶部10Bは、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部10Bは、利用者属性データベース21、行動履歴データベース22及びジャンル言語表現データベース23を記憶して保存する。
(About
The
(情報通信インターフェイス10Cについて)
情報通信インターフェイス10Cは、有線または無線の情報通信インターフェイスであり、処理部10Aと利用者端末40とを有線または無線で通信ネットワーク50を介して互いに情報通信可能に接続している。情報通信インターフェイス10Cは、利用者端末40で入力されて送信された各情報、例えば、配信情報45を呼び出す旨の入力であるアクセス43を受信して、それらの情報を入力部11に送信する。また、情報通信インターフェイス10Cは、処理部10Aで生成される各情報、例えば、比喩表現47を出力する表示画面51及び表示画面55を処理部10Aから受信し、利用者端末40に向けて送信する。
(About information and communication interface 10C)
The information communication interface 10C is a wired or wireless information communication interface, and connects the processing unit 10A and the
(表示画面51について)
図4は、図3の出力部16が表示させる表示画面51の一例を示す図である。表示画面51は、図4に示すように、ニュース記事に関するものであり、配信情報45を表示する配信情報表示部52と、比喩表現47を表示する比喩表現表示部53と、を有する。表示画面51は、配信情報45のジャンルがサッカーであり、利用者ジャンル28が野球である場合に表示されるもので、サッカーチームの強さを野球チームに置き換えた比喩表現47を出力することで、利用者ジャンル28が野球である利用者41にとって感覚的に理解しやすいものとなっている。また、表示画面51は、報道情報であるので、配信情報45に記載の事実を捻じ曲げることなく出力するために、配信情報45を加工することなくそのまま出力するとともに、補足情報として配信情報45よりも小さいフォントで比喩表現47を併記して出力するものとなっている。
(About display screen 51)
FIG. 4 is a diagram showing an example of a
(表示画面55について)
図5は、図3の出力部16が表示させる表示画面55の一例を示す図である。表示画面55は、図5に示すように、口コミに関するものであり、配信情報45を表示する配信情報表示部56と、比喩表現47を表示する比喩表現表示部57と、を有する。表示画面55は、配信情報45のジャンルが大阪であり、利用者ジャンル28が東京である場合に表示されるもので、梅田の地下街の複雑さを新宿の地下道に置き換えた比喩表現47を出力することで、利用者ジャンル28が東京である利用者41にとって感覚的に理解しやすいものとなっている。なお、表示画面55は、投稿情報であるので、配信情報45をそのまま記載する必要はないため、配信情報45における難解情報46に代えて、比喩表現47のみを出力する形態、例えば、配信情報表示部56が無くて比喩表現表示部57のみを有する形態としてもよい。
(About display screen 55)
FIG. 5 is a diagram showing an example of a
(利用者属性データベース21について)
図6は、図3の利用者属性データベース21の一例を示す図である。利用者属性データベース21は、図6に示すように、利用者41を識別する利用者ID24と、利用者41の属性25とを対応付けたデータベースである。なお、図6では、利用者41の属性25として、情報処理装置10による情報処理を実行する時点における利用者41の個人的な情報のみを示しているが、これに限定されず、その時点よりも過去の情報もさらに含むことが好ましい。
(About user attribute database 21)
FIG. 6 is a diagram showing an example of the
(行動履歴データベース22について)
図7は、図3の行動履歴データベース22の一例を示す図である。行動履歴データベース22は、図7に示すように、利用者41を識別する利用者ID24と、利用者41の検索履歴及び閲覧履歴を含む行動履歴26とを対応付けたデータベースである。検索履歴は、それぞれ、検索日時及び検索ワード等が対応付けられている。閲覧履歴は、それぞれ、閲覧日時及び閲覧先等が対応付けられている。
(About action history database 22)
FIG. 7 is a diagram showing an example of the
(ジャンル言語表現データベース23について)
図8は、図3のジャンル言語表現データベース23の一例を示す図である。ジャンル言語表現データベース23は、図8に示すように、ジャンル31と、ジャンル31に属する言語及び表現32とを対応付けたデータベースである。ジャンル言語表現データベース23は、本実施形態では、データベース作成部17が作成するオリジナルのデータベースを採用しているが、本発明ではこれに限定されず、外部の辞書データや知識データベース(ナレッジベース)等を好適に採用することができる。
(About genre language expression database 23)
FIG. 8 is a diagram showing an example of the genre
〔4.情報処理の一例〕
本発明の実施形態に係る情報処理装置10の作用について以下に説明する。図9は、実施形態に係る情報処理方法のフローチャートである。情報処理装置10によって実行される本発明の実施形態に係る情報処理方法について、情報処理装置10の入力部11、取得部12、推定部13、難解情報特定部14、比喩表現生成部15及び出力部16の詳細な機能と併せて、図9を用いて説明する。実施形態に係る情報処理方法は、情報処理装置10の処理部10Aの入力部11、取得部12、推定部13、難解情報特定部14、比喩表現生成部15及び出力部16によって実行され、図9に示すように、入力ステップS11と、取得ステップS12と、推定ステップS13と、難解情報特定ステップS14と、比喩表現生成ステップS15と、出力ステップS16と、を有する。
[4. An example of information processing]
The operation of the
入力ステップS11は、入力部11が、利用者41によって利用者端末40において入力される、配信情報45を呼び出す旨の入力であるアクセス43の入力を受け付けるステップである。入力ステップS11では、入力部11が、これに合わせて、アクセス43を送信した端末が利用者端末40を使用する利用者41である旨の情報の入力を合わせて受け付ける。
The input step S11 is a step in which the input unit 11 accepts the input of the
入力ステップS11では、具体的には、入力部11が、まず、アクセス43を受け付ける所定の画面を作成し、情報通信インターフェイス10C及び通信ネットワーク50を介して利用者端末40に向けて送信し、利用者端末40の表示部に利用者41が視認可能に表示させることにより、利用者端末40に表示された所定の画面への入力に基づいてアクセス43を情報処理装置10へ送信するように利用者41を促す。入力ステップS11では、入力部11が、その後、当該所定の画面へ入力されたアクセス43を、情報通信インターフェイス10C及び通信ネットワーク50を介して受信することで、アクセス43の入力を受け付ける。
Specifically, in the input step S11, the input unit 11 first creates a predetermined screen for accepting the
取得ステップS12は、取得部12が、入力ステップS11で入力を受け付けた利用者端末40を使用する利用者41に関連する利用者情報27を取得するステップである。取得ステップS12では、例えば、利用者41の属性25及び利用者41の行動履歴26のうち少なくとも一方を、利用者情報27として取得する。取得ステップS12では、具体的には、取得部12が、入力ステップS11で入力を受け付けた利用者端末40を使用する利用者41について、図6に示す利用者属性データベース21から利用者41の属性25を取得するとともに、図7に示す行動履歴データベース22から利用者41の行動履歴26を取得することで、利用者情報27を取得する。
The acquisition step S12 is a step in which the
推定ステップS13は、推定部13が、取得部12が取得した利用者情報27に基づいて、利用者41に対応するジャンルである利用者ジャンル28を推定するステップである。推定部13は、具体的には、利用者情報27に基づいて推定される利用者41の知識のレベルの深さに基づいて、利用者ジャンル28を推定する。
The estimation step S13 is a step in which the estimation unit 13 estimates the
例えば、推定ステップS13では、推定部13が、取得部12が取得した利用者情報27に含まれる利用者41の属性25に基づいて、利用者ジャンル28を推定する。推定ステップS13では、具体的には、推定部13が、頻繁にかつ長く接しているとともにブランクが少ないジャンルを、利用者41の知識のレベルの深いジャンルとして、利用者ジャンル28として1つまたは複数推定する。推定ステップS13では、推定部13が、例えば、利用者41の個人的な情報の履歴や推移に基づいて、長く変更されておらず情報処理を実行する時点まで継続している要素が対応するジャンルを最も有力な利用者ジャンル28として推定し、長く変更されていたが最近変更されたためにブランクが少ないと推定される要素が対応するジャンルを次に有力な利用者ジャンル28として推定する。
For example, in the estimation step S13, the estimation unit 13 estimates the
また、例えば、推定ステップS13では、推定部13が、取得部12が取得した利用者情報27に含まれる利用者41の行動履歴26に基づいて、利用者ジャンル28を推定する。推定ステップS13では、具体的には、推定部13が、まず、利用者41の行動履歴26に含まれる検索ワード及び閲覧情報等に含まれる言語及び表現を抽出し、これらの抽出した当該言語及び表現の登場回数と、当該言語及び表現が登場した際の現在に対する近さに基づいて、抽出した当該言語及び表現のそれぞれについて、数値での出現頻度評価を行う。ここで、出現頻度評価は、当該言語及び表現の登場回数が多ければ多いほど大きくなり、また、当該言語及び表現が登場した時期が最近であればあるほど大きくなるパラメータである。
Further, for example, in the estimation step S13, the estimation unit 13 estimates the
推定ステップS13では、推定部13が、次に、図8に示すジャンル言語表現データベース23を参照して、当該言語及び表現が属しているジャンルを抽出する。推定ステップS13では、推定部13が、そして、抽出したジャンルごとに、当該ジャンルに属している当該言語及び表現の出現頻度評価の数値に基づいて、数値での関連度評価を行う。ここで、当該ジャンルの関連度評価は、例えば、当該ジャンルに属している当該言語及び表現の出現頻度評価の数値の合計値で算出され、出現頻度評価の数値が大きい言語及び表現が多数属していればいるほど大きくなるパラメータである。推定ステップS13では、推定部13が、最後に、抽出したジャンルごとの関連度評価の数値が所定の閾値以上であるジャンルを、利用者41の知識のレベルの深いジャンルとして、利用者41と関係の深いジャンルである利用者ジャンル28と推定する。
In the estimation step S13, the estimation unit 13 then refers to the genre
推定ステップS13では、推定部13が、例えば、図6及び図7に示す利用者ID24がXYZ00001である利用者41と関係の深いジャンルである利用者ジャンル28として、利用者41の属性25から「東京」を推定し、利用者41の行動履歴26から「野球」を推定する。
In the estimation step S13, the estimation unit 13 sets the
難解情報特定ステップS14は、難解情報特定部14が、推定ステップS13で推定した利用者ジャンル28に基づいて、利用者41に呼び出された配信情報45において、利用者41の知識のレベルが不十分と推定される難解情報46を特定するステップである。
In the difficult information identification step S14, the knowledge level of the
難解情報特定ステップS14では、具体的には、難解情報特定部14が、まず、配信情報45を、1段落ごと、1文章ごと、もしくは、1フレーズごとの単位に分解する。ここで、1段落は、主に改行によって区切れを判別し、1文章は、主に句点によって区切れを判別し、1フレーズは、主に読点によって区切れを判別する言語及び表現の単位とする。
Specifically, in the difficult information specifying step S14, the difficult
難解情報特定ステップS14では、難解情報特定部14が、次に、配信情報45のうち、利用者ジャンル28に属する言語及び表現の使用割合が予め定めた閾値より小さい部分の単位、すなわち、配信情報45において使用されている言語及び表現と利用者ジャンル28に属する言語及び表現との間の類似度が予め定めた閾値より低い部分の単位を、利用者ジャンル28に属していない部分であるために利用者41にとって馴染みが無く、利用者41の知識のレベルが不十分である可能性があり、難易度が高いと想定される難解情報46であるとして特定する。
In the esoteric information specifying step S14, the esoteric
すなわち、難解情報特定ステップS14では、難解情報特定部14が、配信情報45のある1段落、ある1文章、もしくはある1フレーズごとに、難解情報46であるか否かを判定し、難解情報46であると判定した部分の単位を、難解情報46であるとして特定する。
That is, in the difficult information specifying step S14, the difficult
難解情報特定ステップS14では、難解情報特定部14が、例えば、図6及び図7に示す利用者ID24がXYZ00001である利用者41が、図4に示すニュース記事に係る配信情報45に対してアクセス43を入力した場合、配信情報45の全体が「サッカー」のジャンルに属し、利用者ジャンル28に属しないことから、配信情報45の全体を難解情報46であるとして特定する。
In the esoteric information specifying step S14, the esoteric
難解情報特定ステップS14では、難解情報特定部14が、例えば、図6及び図7に示す利用者ID24がXYZ00001である利用者41が、図5に示す口コミ記事に係る配信情報45に対してアクセス43を入力した場合、配信情報45のうち「梅田ダンジョンのど真ん中にあり」の部分の単位(1フレーズ)が「大阪」のジャンルに属し、利用者ジャンル28に属しないことから、配信情報45の当該フレーズを難解情報46であるとして特定する。
In the difficult information specifying step S14, the difficult
比喩表現生成ステップS15は、比喩表現生成部15が、難解情報特定ステップS14で特定した難解情報46に基づいて、推定ステップS13で推定した利用者ジャンル28に関する比喩表現47を生成するステップである。
The metaphorical expression generation step S15 is a step in which the metaphorical expression generation unit 15 generates a
比喩表現生成ステップS15では、具体的には、比喩表現生成部15が、難解情報46における利用者ジャンル28に属しない言語及び表現を、当該言語及び表現との関係性を考慮して、対応する利用者ジャンル28に属する言語及び表現に置換することで、比喩表現47を生成する。すなわち、比喩表現生成ステップS15では、比喩表現生成部15が、難解情報46における利用者ジャンル28に属しない言語及び表現の関係性を概ね維持した状態で、当該言語及び表現に対応する利用者ジャンル28に属する言語及び表現に置換することで、比喩表現47を生成する。なお、比喩表現生成ステップS15では、比喩表現生成部15が、難解情報46のジャンルに対して比較的近い利用者ジャンル28を選択して、比喩表現47を生成することが好ましい。
In the metaphorical expression generation step S15, specifically, the metaphorical expression generation unit 15 corresponds to a language and an expression that do not belong to the
比喩表現生成ステップS15では、比喩表現生成部15が、例えば、図6及び図7に示す利用者ID24がXYZ00001である利用者41が、図4に示すニュース記事に係る配信情報45に対してアクセス43を入力した場合、難解情報46である配信情報45の全体について、ジャンル「サッカー」における「日本(ナショナルチーム)」と「コロンビア(ナショナルチーム)」との関係性を概ね維持した状態で、利用者ジャンル28である「野球」に属する「高校野球部」と「大リーグチーム」に置換することで、比喩表現47を生成する。なお、比喩表現生成ステップS15では、比喩表現生成部15が、難解情報46のジャンルである「サッカー」に対して、同じスポーツ分野という意味で比較的近い利用者ジャンル28である「野球」を選択して、比喩表現47を生成しているので、比喩表現47がわかりやすいものとなっている。
In the metaphorical expression generation step S15, for example, the metaphorical expression generation unit 15 has access to the
比喩表現生成ステップS15では、比喩表現生成部15が、例えば、図6及び図7に示す利用者ID24がXYZ00001である利用者41が、図5に示す口コミ記事に係る配信情報45に対してアクセス43を入力した場合、配信情報45のうち「梅田ダンジョンのど真ん中にあり」の部分の単位(1フレーズ)について、ジャンル「大阪」における「梅田」とその性質を表現する「ダンジョン」との関係性を概ね維持した状態で、利用者ジャンル28である「東京」に属する「新宿」とその性質を表現する「地下道」に置換することで、比喩表現47を生成する。なお、比喩表現生成ステップS15では、比喩表現生成部15が、難解情報46のジャンルである「大阪」に対して、同じ地名分野という意味で比較的近い利用者ジャンル28である「東京」を選択して、比喩表現47を生成しているので、比喩表現47がわかりやすいものとなっている。
In the metaphorical expression generation step S15, for example, the metaphorical expression generation unit 15 accesses the
出力ステップS16は、出力部16が、比喩表現生成ステップS15で生成された比喩表現47を出力するステップである。出力ステップS16では、出力部16が、アクセス43によって呼び出された配信情報45に基づいて、比喩表現47を含むコンテンツを出力する。
The output step S16 is a step in which the output unit 16 outputs the
出力ステップS16では、出力部16が、例えば、図6及び図7に示す利用者ID24がXYZ00001である利用者41が、図4に示すニュース記事に係る配信情報45に対してアクセス43を入力した場合、ジャンル「サッカー」に属する難解情報46に基づいて生成した利用者ジャンル28である「野球」に属する比喩表現47を合わせて表示する図4に示す表示画面51を生成して出力する。
In the output step S16, for example, the
出力ステップS16では、出力部16が、例えば、図6及び図7に示す利用者ID24がXYZ00001である利用者41が、図5に示す口コミ記事に係る配信情報45に対してアクセス43を入力した場合、ジャンル「大阪」に属する難解情報46に基づいて生成した利用者ジャンル28である「東京」に属する比喩表現47を合わせて表示する図5に示す表示画面55を生成して出力する。
In the output step S16, for example, the
〔5.ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置10は、例えば図10に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図10は、情報処理装置10の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[5. Hardware configuration]
The
CPU1100は、ROM1300又はHDD1400に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
The CPU 1100 operates based on a program stored in the
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス1500は、通信網500を介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータを、通信網500を介して他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The CPU 1100 controls an output device such as a display or a printer, and an input device such as a keyboard or a mouse via the input /
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に記憶されたプログラム又はデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置10として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部10Aの機能を実現する。また、HDD1400には、記憶部10B内のデータが記憶される。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網500を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔6.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[6. others〕
Further, among the processes described in the above-described embodiment, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed can be performed. All or part of it can be done automatically by a known method. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the information shown in the figure.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図3に示した記憶部10Bに記憶される利用者属性データベース21、行動履歴データベース22及びジャンル言語表現データベース23等の情報は、情報通信インターフェイス10C及び通信ネットワーク50等のネットワークを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。
Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically distributed / physically in any unit according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. For example, information such as the
また、上記実施形態では、情報処理装置10が、例えば、入力ステップS11と、取得ステップS12と、推定ステップS13と、難解情報特定ステップS14と、比喩表現生成ステップS15と、出力ステップS16と、を行うことにより、実施形態に係る情報処理方法を実行する例を示した。しかし、上述した情報処理装置10は、入力ステップS11を行う入力装置と、取得ステップS12を行う取得装置と、推定ステップS13を行う推定装置と、難解情報特定ステップS14を行う難解情報特定装置と、比喩表現生成ステップS15を行う比喩表現生成装置と、出力ステップS16を行う出力装置とに分離されてもよい。そして、上記の情報処理装置10による情報処理方法に関する処理は、入力装置と、取得装置と、推定装置と、難解情報特定装置と、比喩表現生成装置と、出力装置との各装置を有する情報処理システムによって実現される。
Further, in the above embodiment, the
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiments and modifications can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other.
〔7.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置10は、取得部12と、推定部13と、出力部16と、を有する。取得部12は、利用者情報27を取得する。推定部13は、利用者情報27に基づいて、利用者41に対応するジャンルである利用者ジャンル28を推定する。出力部16は、利用者ジャンル28に関する比喩表現47を含むコンテンツを出力する。
[7. effect〕
As described above, the
このように、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者41に対応する利用者ジャンル28に関する比喩表現47を出力するので、配信情報45を利用者41にとって馴染みがあるものに変換することができる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者41の配信情報45に対する理解度に基づいて、配信情報45を出力することを可能にする。
As described above, since the
また、推定部13は、利用者41の知識のレベルの深さに基づいて、利用者ジャンル28を推定する。
Further, the estimation unit 13 estimates the
このように、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者41の知識のレベルの深さを基準として、比喩表現47を出力するので、利用者41の配信情報45に対する知識のレベルの深さに基づいて、適切に配信情報45を出力することを可能にする。
As described above, since the
また、取得部12は、利用者情報27として利用者41の属性25及び利用者41の行動履歴26のうち少なくともいずれか一方を取得し、推定部13は、属性25及び行動履歴26のうち少なくともいずれかに基づいて、利用者41の知識のレベルの深さを推定する。
Further, the
このように、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者41の経歴等が現れる属性25及び利用者41の興味関心等が現れる行動履歴26を用いて利用者41の知識のレベルの深さを推定するので、高い精度で利用者41の知識のレベルの深さを推定することができ、これに伴い、より適切に利用者ジャンル28を推定することができる。
As described above, the
また、利用者41から、配信情報45を呼び出す旨の入力を受け付ける入力部11をさらに有し、出力部16は、配信情報45に基づくコンテンツを出力する。
Further, the output unit 16 further has an input unit 11 that receives an input to call the
このように、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者41による配信情報45に対するアクセス43に呼応して、比喩表現47を含むコンテンツを出力することができる。
As described above, the
また、推定部13が推定した利用者ジャンル28に基づいて、配信情報45において、利用者41の知識のレベルが不十分と推定される難解情報46を特定する難解情報特定部14と、難解情報特定部14が特定した難解情報46に基づいて、推定部13が推定した利用者ジャンル28に関する比喩表現47を生成する比喩表現生成部15と、をさらに有する。
Further, based on the
このように、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者41にとって難易度が高いと想定される難解情報46に基づいて利用者ジャンル28に関する比喩表現47を生成して出力するので、配信情報45を利用者41にとって理解しやすいものに変換することができる。
As described above, the
また、出力部16は、配信情報45と、補足情報としての比喩表現47と、を並列に出力する。
Further, the output unit 16 outputs the
このように、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者41が、元の配信情報45と、比喩表現47とを対照して認識することを可能にする。
As described above, the
さらに、出力部16は、配信情報45として報道情報を出力する。
Further, the output unit 16 outputs the news information as the
このように、実施形態に係る情報処理装置10は、報道情報としての性質上、配信情報45に記載の事実を捻じ曲げることなく出力することで、配信情報45の配信者に配慮した出力をすることができる。
As described above, the
また、出力部16は、配信情報45における難解情報46に代えて、比喩表現47を出力する。
Further, the output unit 16 outputs the
このように、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者41が、難解情報46と相対することなく比喩表現47を認識することを通して、実質的に配信情報45を認識することを可能にする。
As described above, the
さらに、出力部16は、配信情報45として投稿情報を出力する。
Further, the output unit 16 outputs the posted information as the
このように、実施形態に係る情報処理装置10は、投稿情報を投稿した投稿者による難解情報46自体を出力しないので、配信情報45そのものよりも利用者41が難解情報46に向き合うことなく容易に投稿内容を理解して参酌することを可能にする。
As described above, since the
また、実施形態に係る情報処理方法は、取得ステップS12と、推定ステップS13と、出力ステップS16と、を有する。取得ステップS12は、利用者情報27を取得するステップである。推定ステップS13は、利用者情報27に基づいて、利用者41に対応するジャンルである利用者ジャンル28を推定するステップである。出力ステップS16は、利用者ジャンル28に関する比喩表現47を含むコンテンツを出力するステップである。
Further, the information processing method according to the embodiment includes an acquisition step S12, an estimation step S13, and an output step S16. The acquisition step S12 is a step of acquiring the user information 27. The estimation step S13 is a step of estimating the
このように、実施形態に係る情報処理方法は、利用者41に対応する利用者ジャンル28に関する比喩表現47を出力するので、配信情報45を利用者41にとって馴染みがあるものに変換することができる。すなわち、実施形態に係る情報処理方法は、利用者41の配信情報45に対する理解度に基づいて、配信情報45を出力することを可能にする。
As described above, since the information processing method according to the embodiment outputs the
また、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ1000に、取得手順と、推定手順と、出力手順と、を実行させるためのものである。取得手順は、利用者情報27を取得する手順である。推定手順は、利用者情報27に基づいて、利用者41に対応するジャンルである利用者ジャンル28を推定する手順である。出力手順は、利用者ジャンル28に関する比喩表現47を含むコンテンツを出力する手順である。
Further, the information processing program according to the embodiment is for causing the
このように、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ1000に、利用者41に対応する利用者ジャンル28に関する比喩表現47を出力させるので、配信情報45を利用者41にとって馴染みがあるものに変換させることができる。すなわち、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータ1000に、利用者41の配信情報45に対する理解度に基づいて、配信情報45を出力させることを可能にする。
As described above, the information processing program according to the embodiment causes the
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 The embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings, but this is an example, and various modifications and improvements are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure column of the invention. It is possible to carry out the present invention in other forms described above.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、推定部は、推定手段や推定回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the estimation unit can be read as an estimation means or an estimation circuit.
1 情報処理システム
10 情報処理装置
10A 処理部
10B 記憶部
10C 情報通信インターフェイス
11 入力部
12 取得部
13 推定部
14 難解情報特定部
15 比喩表現生成部
16 出力部
17 データベース作成部
21 利用者属性データベース
22 行動履歴データベース
23 ジャンル言語表現データベース
25 属性
26 行動履歴
27 利用者情報
28 利用者ジャンル
43 アクセス
45 配信情報
46 難解情報
47 比喩表現
1
Claims (9)
前記利用者情報に基づいて、利用者に対応するジャンルである利用者ジャンルを推定する推定部と、
前記利用者ジャンルに関する比喩表現を含むコンテンツを出力する出力部と、
前記利用者から、配信情報を呼び出す旨の入力を受け付ける入力部と、
前記推定部が推定した前記利用者ジャンルに基づいて、前記配信情報のうち、前記利用者ジャンルに属する言語及び表現の使用割合が所定の閾値より小さい部分について難解情報として特定する難解情報特定部と、
前記難解情報特定部が特定した前記難解情報に基づいて、前記推定部が推定した前記利用者ジャンルに関する比喩表現を生成する比喩表現生成部と、
を有し、
前記出力部は、前記配信情報に基づく前記コンテンツを出力する、
ことを特徴とする情報処理装置。 The acquisition department that acquires user information and
Based on the user information, an estimation unit that estimates the user genre, which is the genre corresponding to the user, and the estimation unit.
An output unit that outputs content including metaphorical expressions related to the user genre, and
An input unit that accepts an input to call distribution information from the user,
Based on the user genre estimated by the estimation unit, the esoteric information specifying unit that specifies as esoteric information the portion of the distribution information in which the usage ratio of the language and expression belonging to the user genre is smaller than a predetermined threshold value. ,
A metaphorical expression generation unit that generates a metaphorical expression related to the user genre estimated by the estimation unit based on the esoteric information specified by the esoteric information identification unit.
Have,
The output unit outputs the content based on the distribution information.
An information processing device characterized by this.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The estimation unit estimates the user genre based on the depth of knowledge of the user corresponding to the frequency of appearance of language and expression .
The information processing apparatus according to claim 1.
前記推定部は、前記属性及び前記行動履歴のうち少なくともいずれかに基づいて、前記利用者の知識のレベルの深さを推定する、
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 The acquisition unit acquires at least one of the user's attribute and the user's behavior history as the user information.
The estimation unit estimates the depth of knowledge of the user based on at least one of the attribute and the behavior history.
The information processing apparatus according to claim 2.
ことを特徴とする請求項1から3のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 The output unit outputs the distribution information and the metaphorical expression as supplementary information in parallel.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 .
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The output unit outputs news information as the distribution information.
The information processing apparatus according to claim 4 .
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The output unit outputs the metaphorical expression in place of the esoteric information in the distribution information.
The information processing apparatus according to claim 4 .
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 The output unit outputs the posted information as the distribution information.
The information processing apparatus according to claim 6 .
利用者情報を取得する取得工程と、
前記利用者情報に基づいて、利用者に対応するジャンルである利用者ジャンルを推定する推定工程と、
前記利用者ジャンルに関する比喩表現を含むコンテンツを出力する出力工程と、
前記利用者から、配信情報を呼び出す旨の入力を受け付ける入力工程と、
前記推定工程が推定した前記利用者ジャンルに基づいて、前記配信情報のうち、前記利用者ジャンルに属する言語及び表現の使用割合が所定の閾値より小さい部分について難解情報として特定する難解情報特定工程と、
前記難解情報特定工程が特定した前記難解情報に基づいて、前記推定工程が推定した前記利用者ジャンルに関する比喩表現を生成する比喩表現生成工程と、
を有し、
前記出力工程は、前記配信情報に基づく前記コンテンツを出力する、
ことを特徴とする情報処理方法。 It is a generation method executed by an information processing device.
The acquisition process to acquire user information and
An estimation process for estimating a user genre, which is a genre corresponding to a user, based on the user information, and an estimation process .
An output process that outputs content including metaphorical expressions related to the user genre, and
An input process that accepts an input to call distribution information from the user,
Based on the user genre estimated by the estimation process, the esoteric information specifying step of specifying the portion of the distribution information in which the usage ratio of the language and expression belonging to the user genre is smaller than a predetermined threshold value is specified as esoteric information. ,
A metaphorical expression generation step of generating a metaphorical expression relating to the user genre estimated by the estimation process based on the esoteric information specified by the esoteric information specifying process.
Have,
The output step outputs the content based on the distribution information.
An information processing method characterized by that .
前記利用者情報に基づいて、利用者に対応するジャンルである利用者ジャンルを推定する推定手順と、
前記利用者ジャンルに関する比喩表現を含むコンテンツを出力する出力手順と、
前記利用者から、配信情報を呼び出す旨の入力を受け付ける入力手順と、
前記推定手順が推定した前記利用者ジャンルに基づいて、前記配信情報のうち、前記利用者ジャンルに属する言語及び表現の使用割合が所定の閾値より小さい部分について難解情報として特定する難解情報特定手順と、
前記難解情報特定手順が特定した前記難解情報に基づいて、前記推定手順が推定した前記利用者ジャンルに関する比喩表現を生成する比喩表現生成手順と、
を有し、
前記出力手順は、前記配信情報に基づく前記コンテンツを出力する、
ことをコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。 The acquisition procedure to acquire user information and
An estimation procedure for estimating a user genre, which is a genre corresponding to a user, based on the user information, and an estimation procedure.
An output procedure for outputting content including metaphorical expressions related to the user genre, and
The input procedure for accepting the input to call the distribution information from the user,
Based on the user genre estimated by the estimation procedure, the esoteric information specifying procedure for specifying as esoteric information the portion of the distribution information in which the usage ratio of the language and expression belonging to the user genre is smaller than a predetermined threshold value. ,
A metaphorical expression generation procedure for generating a metaphorical expression relating to the user genre estimated by the estimation procedure based on the esoteric information specified by the esoteric information specifying procedure.
Have,
The output procedure outputs the content based on the distribution information.
An information processing program that lets a computer do things .
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018235493A JP7068999B2 (en) | 2018-12-17 | 2018-12-17 | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018235493A JP7068999B2 (en) | 2018-12-17 | 2018-12-17 | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020098395A JP2020098395A (en) | 2020-06-25 |
JP7068999B2 true JP7068999B2 (en) | 2022-05-17 |
Family
ID=71105944
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018235493A Active JP7068999B2 (en) | 2018-12-17 | 2018-12-17 | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7068999B2 (en) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002082987A (en) | 2000-09-06 | 2002-03-22 | Seiko Epson Corp | Document information reading support device, digital content generating system, digital content distributing system and storage medium |
US20070198534A1 (en) | 2006-01-24 | 2007-08-23 | Henry Hon | System and method to create a collaborative web-based multimedia layered platform |
JP2012146082A (en) | 2011-01-11 | 2012-08-02 | Toshiba Corp | Answer retrieval apparatus, method and program |
JP2017097488A (en) | 2015-11-19 | 2017-06-01 | ヤフー株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
-
2018
- 2018-12-17 JP JP2018235493A patent/JP7068999B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002082987A (en) | 2000-09-06 | 2002-03-22 | Seiko Epson Corp | Document information reading support device, digital content generating system, digital content distributing system and storage medium |
US20020042790A1 (en) | 2000-09-06 | 2002-04-11 | Seiko Epson Corporation | Text information browsing aid apparatus, digital content creation system, digital content distribution system, and storage medium |
US20070198534A1 (en) | 2006-01-24 | 2007-08-23 | Henry Hon | System and method to create a collaborative web-based multimedia layered platform |
JP2012146082A (en) | 2011-01-11 | 2012-08-02 | Toshiba Corp | Answer retrieval apparatus, method and program |
JP2017097488A (en) | 2015-11-19 | 2017-06-01 | ヤフー株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020098395A (en) | 2020-06-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11004109B2 (en) | Automated creative extension selection for content performance optimization | |
CN109791550B (en) | Generating contextual search suggestions | |
US11172040B2 (en) | Method and apparatus for pushing information | |
JP6415619B2 (en) | Analysis device, analysis method, and program | |
EP3162016A1 (en) | Automated click type selection for content performance optimization | |
WO2013143252A1 (en) | Method and system for prompting input candidate words based on context scenario | |
CN103678304A (en) | Method and device for pushing specific content for predetermined webpage | |
US11397740B2 (en) | Method and apparatus for providing information by using degree of association between reserved word and attribute language | |
CN107562939A (en) | Vertical domain news recommendation method and device and readable storage medium | |
US20140156796A1 (en) | Intelligent information providing system and method | |
KR101789088B1 (en) | Method for automatic summarizing document by user learning | |
JP2016177690A (en) | Service recommendation device, service recommendation method, and service recommendation program | |
JP2019053558A (en) | Learning device, learning method, learning program, first model, and second model | |
JP7068999B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP6576534B1 (en) | Information display program, information display method, information display device, and information processing system | |
JP2015052971A (en) | Internet advertisement search supporting device | |
JP6687737B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, program, storage medium | |
JP2019175212A (en) | Information display device, article page generation device, information processing device, information display system, and program | |
JP7292452B1 (en) | Proposed device, proposed method, and proposed program | |
JP7008152B1 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
JP7579555B1 (en) | Program, method, information processing device, and system | |
JP7309669B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP7144468B2 (en) | Information processing device, information processing method and information processing program | |
JP7539094B1 (en) | Program, method, information processing device, and system | |
JP7582351B2 (en) | DISPLAY MODE CHANGE DEVICE, DISPLAY MODE CHANGE PROGRAM, AND DISPLAY MODE CHANGE METHOD |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200917 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210819 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211005 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211206 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220405 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220502 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7068999 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |