(57)【要約】      （修正有）【課題】利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供する変換装置、変換方法及び変換プログラムを提供する。【解決手段】変換装置１００は、制御部１３０において、提供コンテンツの提供先となる利用者と関連性を有する関連コンテンツ（例えば、利用者が視聴したコンテンツや、利用者が入力した検索クエリ、コメント、レビュー等）を特定する特定部１３１と、特定部１３１により特定された関連コンテンツの表現に基づいて、提供コンテンツの表現を変換（例えば、関連コンテンツを学習したモデルを用いて変換）する変換部１３４と、を有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
提供コンテンツの提供先となる利用者と関連性を有する関連コンテンツを特定する特定部と、
前記特定部により特定された関連コンテンツの表現に基づいて、前記提供コンテンツの表現を変換する変換部と
を有することを特徴とする変換装置。
【請求項２】
前記特定部は、
前記関連コンテンツとして、前記利用者が視聴した視聴コンテンツを特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の変換装置。
【請求項３】
前記利用者が前記視聴コンテンツを視聴した際の態様に基づいて、当該視聴コンテンツのうち視聴が容易であると推定されるコンテンツを容易コンテンツとして抽出する第１抽出部
をさらに有し、
前記変換部は、
前記第１抽出部により抽出された容易コンテンツの表現へ近づけるように、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項２に記載の変換装置。
【請求項４】
前記第１抽出部は、
視聴に要した時間が所定の閾値を下回る視聴コンテンツを、前記容易コンテンツとして抽出する
ことを特徴とする請求項３に記載の変換装置。
【請求項５】
前記第１抽出部は、
視聴中における操作の内容が所定の条件を満たす視聴コンテンツを、前記容易コンテンツとして抽出する
ことを特徴とする請求項３または４に記載の変換装置。
【請求項６】
前記第１抽出部は、
前記視聴コンテンツを視聴した際の態様に基づいて、当該視聴コンテンツのうち視聴が容易であると推定される部分を容易部分として抽出し、
前記変換部は、
前記第１抽出部により抽出された容易部分の表現へ近づけるように、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項３〜５のうちいずれか１つに記載の変換装置。
【請求項７】
前記第１抽出部は、
さらに、前記視聴コンテンツのうち視聴が容易でないと推定されるコンテンツを非容易コンテンツとして抽出し、
前記変換部は、
さらに、前記第１抽出部により抽出された非容易コンテンツの表現から遠ざけるように、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項３〜６のうちいずれか１つに記載の変換装置。
【請求項８】
前記第１抽出部は、
前記視聴コンテンツを視聴した際の態様に基づいて、当該視聴コンテンツのうち視聴が容易でないと推定される部分を非容易部分として抽出し、
前記変換部は、
前記第１抽出部により抽出された非容易部分の表現から遠ざけるように、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項７に記載の変換装置。
【請求項９】
前記変換部は、
前記提供コンテンツのうち、前記第１抽出部により抽出された非容易部分と表現が類似する部分を特定し、特定した部分の表現を変換する
ことを特徴とする請求項８に記載の変換装置。
【請求項１０】
前記特定部は、
前記関連コンテンツとして、前記利用者が入力した入力コンテンツを特定する
ことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか１つに記載の変換装置。
【請求項１１】
前記利用者が前記入力コンテンツを入力した際の態様に基づいて、当該入力コンテンツのうち入力が容易であると推定される入力容易コンテンツを抽出する第２抽出部
をさらに有し、
前記変換部は、
前記第２抽出部により抽出された入力容易コンテンツの表現へ近づけるように、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項１０に記載の変換装置。
【請求項１２】
前記第２抽出部は、
前記入力コンテンツを入力した際の態様に基づいて、当該入力コンテンツのうち入力が容易と推定される部分を入力容易部分として抽出し、
前記変換部は、
前記第２抽出部により抽出された入力容易部分の表現へ近づけるように、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項１１に記載の変換装置。
【請求項１３】
前記第２抽出部は、
さらに、前記入力コンテンツのうち入力が容易でないと推定される入力非容易コンテンツを抽出し
前記変換部は、
前記第２抽出部により抽出された入力非容易コンテンツの表現から遠ざけるように、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の変換装置。
【請求項１４】
前記第２抽出部は、
前記入力コンテンツを入力した際の態様に基づいて、当該入力コンテンツのうち入力が容易でないと推定される部分を入力非容易部分として抽出し、
前記変換部は、
前記第２抽出部により抽出された入力非容易部分の表現から遠ざけるように、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項１３に記載の変換装置。
【請求項１５】
前記変換部は、
前記提供コンテンツのうち、前記第２抽出部により抽出された入力非容易部分と表現が類似する部分を特定し、特定した部分の表現を変換する
ことを特徴とする請求項１４に記載の変換装置。
【請求項１６】
前記変換部は、
表現の変換前の提供コンテンツが有する意図を変化させないように、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項１〜１５のうちいずれか１つに記載の変換装置。
【請求項１７】
前記特定部により特定された関連コンテンツが有する表現の特徴を学習させた表現モデルを生成する生成部
をさらに有し、
前記変換部は、
前記表現モデルを用いて、前記提供コンテンツの表現を変換する
ことを特徴とする請求項１〜１６のうちいずれか１つに記載の変換装置。
【請求項１８】
前記生成部は、
所定のコンテンツが入力された場合に、前記関連コンテンツと共通する表現を有するコンテンツであって、入力されたコンテンツと意図が類似するコンテンツを出力するように、前記表現モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１７に記載の変換装置。
【請求項１９】
変換装置が実行する変換方法であって、
提供コンテンツの提供先となる利用者と関連性を有する関連コンテンツを特定する特定工程と、
前記特定工程により特定されたコンテンツの表現に基づいて、前記提供コンテンツの表現を変換する変換工程と
を含むことを特徴とする変換方法。
【請求項２０】
提供コンテンツの提供先となる利用者と関連性を有する関連コンテンツを特定する特定手順と、
前記特定手順により特定されたコンテンツの表現に基づいて、前記提供コンテンツの表現を変換する変換手順と
をコンピュータに実行させるための変換プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、変換装置、変換方法及び変換プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、言語モデルを用いて言語処理を行う技術が知られている。このような技術の一例として、複数の言語モデルから、利用者の発話テキストに対し最適な言語モデルを選択する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１７３８４６号公報
【特許文献２】特開２０１８−５５６７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来技術では、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供できるとは限らない。
【０００５】
例えば、上述した従来技術では、ユーザからの発話テキストに対して、当該ユーザのユ−ザ属性に対応付けられた付随属性に基づく言語モデルを適用する言語処理や、原文から類似文を生成する際、類似文として採用できる採択文と採用できない棄却文との識別を行うに過ぎない。したがって、上述した従来技術では、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供できるとは限らない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者に対し適切な表現のコンテンツ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】
【０００７】
本願に係る変換装置は、提供コンテンツの提供先となる利用者と関連性を有する関連コンテンツを特定する特定部と、前記特定部により特定された関連コンテンツの表現に基づいて、前記提供コンテンツの表現を変換する変換部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態に係る変換処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る統合言語モデルの学習処理の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る変換システムの構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る変換装置の構成例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る関連コンテンツ記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る変換処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、変換装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に本願に係る変換装置、変換方法及び変換プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る変換装置、変換方法及び変換プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１１】
〔１．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の変換装置等により実現される変換処理を説明する。図１は、実施形態に係る変換処理の一例を示す図である。図１に示す例において、変換システム１は、端末装置１０、視聴コンテンツサーバ２０、入力コンテンツサーバ３０及び変換装置１００を有する。端末装置１０と、視聴コンテンツサーバ２０と、入力コンテンツサーバ３０と、変換装置１００とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す変換システム１は、複数台の端末装置１０や、複数台の視聴コンテンツサーバ２０、複数台の入力コンテンツサーバ３０、複数台の変換装置１００が含まれてもよい。
【００１２】
図１に示す端末装置１０は、利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。なお、図１に示す例において、端末装置１０は、利用者によって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。また、図１に示す例において、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の出力部（以下、画面と記載する場合がある）を有し、タッチパネルが採用されているものとする。すなわち、利用者は、指や専用ペンで出力部の表示面をタッチすることにより端末装置１０の各種操作を行う。
【００１３】
図１に示す視聴コンテンツサーバ２０は、利用者が視聴する視聴コンテンツを端末装置１０に提供するサーバ装置である。また、視聴コンテンツサーバ２０は、利用者が視聴した視聴コンテンツに関する視聴履歴を管理する。
【００１４】
図１に示す入力コンテンツサーバ３０は、端末装置１０に各種コンテンツを提供し、利用者が各種コンテンツにおいて入力（投稿）した文字列に関する入力コンテンツを受け付けるサーバ装置である。また、入力コンテンツサーバ３０は、利用者が入力した入力コンテンツに関する投稿情報を管理する。
【００１５】
図１に示す変換装置１００は、端末装置１０に各種コンテンツ（以下、変換装置１００が端末装置１０に提供するコンテンツを「提供コンテンツ」と記載する場合がある）を提供するサーバ装置である。また、図１の例において、変換装置１００は、利用者が視聴した視聴コンテンツに関する視聴履歴や、利用者が入力した入力コンテンツに関する投稿履歴を取得し、利用者と関連性を有する関連コンテンツに関する情報として関連コンテンツ記憶部に格納する。そして、変換装置１００は、関連コンテンツ記憶部に格納した情報に基づいて生成したモデルを用いて提供コンテンツの表現を変換し、端末装置１０に提供する。また、図１の例において、変換装置１００は、階層構造を有する概念を体系的にまとめたシソーラスの情報を記憶部に格納する。
【００１６】
なお、視聴コンテンツサーバ２０、入力コンテンツサーバ３０及び変換装置１００が端末装置１０に提供するコンテンツは、例えば、ポータルサイト、ニュースサイト、オークションサイト、天気予報サイト、ショッピング（電子商取引）サイト、ファイナンス（株価）サイト、路線検索サイト、地図提供サイト、旅行サイト、飲食店紹介サイト、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）サイト、ウェブブログなどに関するコンテンツであってもよい。また、視聴コンテンツサーバ２０、入力コンテンツサーバ３０及び変換装置１００が提供するコンテンツは、例えば、端末装置１０にインストールされた各種アプリケーション（以下、「アプリ」と記載する場合がある）に関するコンテンツであってもよい。具体的には、ポータルアプリ、ニュースアプリ、オークションサイト、天気予報アプリ、ショッピングアプリ、ファイナンス（株価）アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、ＳＮＳアプリ、ブログ閲覧アプリ等に関するコンテンツであってもよい。
【００１７】
以下、図１を用いて、変換装置１００が行う変換処理について説明する。なお、以下の説明では、端末装置１０が利用者Ｕ１により利用される例を示す。
【００１８】
まず、端末装置１０は、視聴コンテンツを表示する（ステップＳ１１）。例えば、図１の例において、端末装置１０は、利用者Ｕ１の操作に応じて視聴コンテンツを視聴コンテンツサーバ２０から取得し、画面に表示する。そして、端末装置１０は、利用者Ｕ１が視聴コンテンツを視聴した際の態様（以下、「視聴態様」と記載する場合がある）を視聴コンテンツサーバ２０に送信する。例えば、図１の例において、端末装置１０は、画面に表示された視聴コンテンツに対する利用者Ｕ１のスクロール速度に関する情報を、視聴態様として視聴コンテンツサーバ２０に送信する。そして、視聴コンテンツサーバ２０は、視聴態様が対応する視聴コンテンツに関連付けられた情報を視聴履歴として記憶部に格納する。
【００１９】
続いて、端末装置１０は、入力コンテンツサーバ３０から提供されたコンテンツにおいて、利用者Ｕ１が入力した入力コンテンツを入力コンテンツサーバ３０に送信する（ステップＳ１２）。例えば、図１の例において、端末装置１０は、利用者Ｕ１が入力した検索クエリや、ショッピングサイト、飲食店紹介サイトなどにおいて利用者Ｕ１が入力したレビュー、ニュースサイト、ＳＮＳサイトなどにおいて利用者Ｕ１が入力したコメントを入力コンテンツとして入力コンテンツサーバ３０に送信する。また、端末装置１０は、利用者Ｕ１が入力コンテンツを入力した際の態様（以下、「入力態様」と記載する場合がある）を入力コンテンツサーバ３０に送信する。例えば、図１の例において、端末装置１０は、利用者Ｕ１が入力コンテンツを入力した速度（入力速度）に関する情報を入力態様として入力コンテンツサーバ３０に送信する。そして、入力コンテンツサーバ３０は、入力態様が対応する入力コンテンツに関連付けられた情報を投稿履歴として記憶部に格納する。
【００２０】
続いて、変換装置１００は、視聴コンテンツサーバ２０から視聴履歴を収集し、利用者Ｕ１と関連性を有する関連コンテンツを特定する（ステップＳ１３）。例えば、図１の例において、変換装置１００は、利用者Ｕ１が視聴した視聴コンテンツを関連コンテンツとして特定し、対応する視聴態様と共に関連コンテンツ記憶部に格納する。
【００２１】
続いて、変換装置１００は、入力コンテンツサーバ３０から投稿履歴を収集し、利用者Ｕ１と関連性を有する関連コンテンツを特定する（ステップＳ１４）。例えば、図１の例において、変換装置１００は、利用者Ｕ１が入力した入力コンテンツを関連コンテンツとして特定し、対応する入力態様と共に関連コンテンツ記憶部に格納する。
【００２２】
続いて、変換装置１００は、関連コンテンツの容易部分と、非容易部分とを抽出し、容易部分を学習した容易言語モデルと、非容易部分を学習した非容易言語モデルとを生成する（ステップＳ１５）。ここで、視聴コンテンツのうち、利用者のスクロール速度が速い部分は、利用者が理解に時間を要さない部分（例えば、利用者が日常的に接している単語や文体等で表現された部分）であり、利用者にとって視聴が容易な部分であると想定される。一方、視聴コンテンツのうち、利用者のスクロール速度が遅い部分は、利用者が理解に時間を要する部分（例えば、利用者が不慣れな単語や文体等で表現された部分）であり、利用者にとって視聴が非容易な部分であると想定される。したがって、図１の例において、変換装置１００は、関連コンテンツが視聴コンテンツである場合、関連コンテンツのうち、利用者Ｕ１のスクロール速度が所定の閾値以上である部分を、利用者Ｕ１の視聴が容易と推定される容易部分として抽出する。そして、変換装置１００は、利用者Ｕ１のスクロール速度が所定の閾値以下である部分を、利用者Ｕ１の視聴が非容易と推定される非容易部分として抽出する。
【００２３】
また、入力コンテンツのうち、利用者の入力速度が速い部分は、利用者が日常的に接している単語や文体等で表現した部分であり、利用者の視聴が容易な部分であると想定される。一方、入力コンテンツのうち、利用者の入力速度が遅い部分は、利用者が不慣れな単語や文体等で表現した部分であり、利用者にとって視聴が非容易な部分であると想定される。したがって、図１の例において、変換装置１００は、関連コンテンツが入力コンテンツである場合、関連コンテンツのうち、利用者Ｕ１の入力速度が所定の閾値以上である部分を、利用者Ｕ１の入力が容易（言い換えると、利用者Ｕ１の視聴が容易）と推定される容易部分として抽出する。そして、変換装置１００は、利用者Ｕ１の入力速度が所定の閾値以下である部分を、利用者Ｕ１の入力が非容易（言い換えると、利用者Ｕ１の視聴が非容易）と推定される非容易部分として抽出する。
【００２４】
そして、変換装置１００は、抽出した容易部分及び非容易部分に含まれる文字列に基づいて、容易言語モデル及び非容易言語モデルを生成する。例えば、図１の例において、変換装置１００は、容易部分から形態素解析等の技術により抽出した単語や文章を、ｗ２ｖ（word2vec）やｓ２ｖ(sentence2vec)等によりベクトル（多次元量）に変換し、当該ベクトルに基づいて学習が行われた容易言語モデルを生成する。また、変換装置１００は、非容易部分から抽出した単語や文章をベクトルに変換し、当該ベクトルに基づいて学習が行われた非容易言語モデルを生成する。
【００２５】
なお、図１の例において、容易言語モデルは、単語や文章が入力された場合に、関連コンテンツの容易部分から抽出した単語や文章群との類似度を示すスコアを出力するように学習が行われているものとする。例えば、図１の例において、容易言語モデルは、入力された単語や文章をベクトルに変換し、関連コンテンツの容易部分から抽出した単語や文章群に対応するベクトルとのベクトル空間上におけるユークリッド距離に応じて、スコアを出力する。
【００２６】
また、図１の例において、非容易言語モデルは、変換装置１００が利用者Ｕ１に提供する提供コンテンツが入力された場合に、当該提供コンテンツのうち利用者Ｕ１の視聴が非容易と推定される非容易部分を出力するよう学習が行われているものとする。例えば、図１の例において、非容易言語モデルは、提供コンテンツのうち、関連コンテンツの非容易部分と類似する部分を非容易部分として出力する。具体的には、非容易言語モデルは、形態素解析等の技術により提供コンテンツから抽出した単語や文章をベクトルに変換し、関連コンテンツの非容易部分から抽出した単語や文章群に対応するベクトルとのベクトル空間上におけるユークリッド距離が所定の閾値以下（すなわち、関連コンテンツの非容易部分から抽出した単語や文章群との類似度が所定の閾値以上）である単語や文章が含まれる部分を、提供コンテンツの非容易部分として出力する。
【００２７】
なお、容易言語モデル及び非容易言語モデルの学習には、例えば、ＲＮＮ（Recurrent  Neural  Network）やＬＳＴＭ（Long  short-term  memory）等の各種ニューラルネットワークを用いた公知技術が採用可能である。
【００２８】
続いて、変換装置１００は、端末装置１０から提供コンテンツの提供要求を受け付ける（ステップＳ１６）。続いて、変換装置１００は、非容易言語モデルを用いて、提供要求に対応する提供コンテンツから非容易部分を抽出する（ステップＳ１７）。例えば、図１の例において、変換装置１００は、形態素解析等の技術により提供コンテンツから抽出した単語や文章を非容易言語モデルに入力し、提供コンテンツのうち利用者Ｕ１の視聴が非容易と推定される非容易部分を抽出する。
【００２９】
続いて、変換装置１００は、シソーラス及び容易言語モデルを用いて、提供コンテンツの非容易部分に含まれる表現を変換する（ステップＳ１８）。例えば、図１の例において、変換装置１００は、シソーラスを用いて、提供コンテンツの非容易部分から抽出した単語や文章の同義語や類似語を候補として抽出する。そして、変換装置１００は、抽出した候補のうち、容易言語モデルにより出力したスコアが最も高い候補（「候補＃２」）を用いて、提供コンテンツの非容易部分の表現を変換する。
【００３０】
続いて、変換装置１００は、変換後の提供コンテンツを端末装置１０に提供する（ステップＳ１９）。
【００３１】
なお、図１の例では、容易言語モデル及び非容易言語モデルを生成し、変換処理に用いる例を示したが、変換処理に用いるモデルはこのような例に限定されない。例えば、変換装置１００は、容易言語モデル及び非容易言語モデルを統合した統合言語モデルを生成し、学習を行ってもよい。ここで、図２を用いて、統合言語モデルの学習処理について説明する。図２は、実施形態に係る統合言語モデルの学習処理の一例を示す図である。
【００３２】
図２に示すように、変換装置１００は、単語や文章が入力された場合に同義語や類似語を出力する統合言語モデルにおいて、入力した単語や文章の表現（以下、「入力表現」と記載する場合がある）の意図と、出力した同義語や類似語の表現（以下、「出力表現」と記載する場合がある）の意図とが類似するように統合言語モデルの学習を行う。例えば、変換装置１００は、ｗ２ｖやｓ２ｖ等により、入力した単語や文章を変換したベクトルと、出力した同義語や類似語を変換したベクトルとが、ベクトル空間上におけるユークリッド距離が所定の閾値以内となるように学習を行う。
【００３３】
また、図２の例において、変換装置１００は、関連コンテンツから抽出した容易部分の表現（以下、「容易表現」と記載する場合がある）及び出力表現の類似度が向上し、関連コンテンツから抽出した非容易部分の表現（以下、「非容易表現」と記載する場合がある）及び出力表現の類似度が低下するように統合言語モデルの学習を行う。例えば、変換装置１００は、ｗ２ｖやｓ２ｖ等により、入力した単語や文章を変換したベクトルと、容易部分又は非容易部分に含まれる文字列を変換したベクトルとのベクトル空間上におけるユークリッド距離に応じた類似度に基づき、統合言語モデルの学習を行う。
【００３４】
このようにして、実施形態に係る変換装置１００は、利用者のコンテンツの利用履歴に基づいて、当該利用者に提供するコンテンツの表現を変換する。
【００３５】
利用者が言葉に対して感じる難しさは利用者の世代や経験によって大きく異なるため、コンテンツを利用者に合わせて平易化することは重要である。従来の技術では、特定の軸で非容易と定義した語を容易と定義された語に機械的に変換する手法が用いられるが、この手法では世代や経験の差が考慮されず、利用者にとって平易とは限らない。
【００３６】
これに対し、実施形態に係る変換装置１００は、利用者のコンテンツの利用履歴に基づいて、利用者に提供するコンテンツのうち、利用者の視聴が非容易と推定される部分を容易な表現に変換する。すなわち、実施形態に係る変換装置１００は、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供することができる。
【００３７】
〔２．変換システムの構成〕
次に、上述した表示処理を実現するための変換システム１ついて図３を用いて説明する。図３は、実施形態に係る変換システムの構成例を示す図である。図３に示すように、変換システム１は、端末装置１０と、視聴コンテンツサーバ２０と、入力コンテンツサーバ３０と、変換装置１００とを含む。端末装置１０、視聴コンテンツサーバ２０、入力コンテンツサーバ３０及び変換装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet  Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す変換システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の視聴コンテンツサーバ２０、複数台の入力コンテンツサーバ３０、複数台の変換装置１００が含まれてもよい。
【００３８】
端末装置１０は、利用者によって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、視聴コンテンツサーバ２０、入力コンテンツサーバ３０及び変換装置１００によって提供される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、端末装置１０は、視聴コンテンツサーバ２０、入力コンテンツサーバ３０及び変換装置１００によって提供される情報の表示処理を実現する制御情報を視聴コンテンツサーバ２０、入力コンテンツサーバ３０及び変換装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。また、端末装置１０は、利用者が視聴コンテンツを視聴した際の態様（視聴態様）を視聴コンテンツサーバ２０に送信する。また、入力コンテンツサーバ３０から提供されたコンテンツにおいて利用者が入力した入力コンテンツと、利用者が当該入力コンテンツを入力した際の態様（入力態様）を入力コンテンツサーバ３０に送信する。
【００３９】
なお、端末装置１０は、利用者が視聴した視聴コンテンツや、視聴態様に関する情報を変換装置１００に送信してもよい。また、端末装置１０は、利用者が入力した入力コンテンツや、入力態様に関する情報を変換装置１００に送信してもよい。
【００４０】
視聴コンテンツサーバ２０は、利用者が視聴する視聴コンテンツを端末装置１０に提供するサーバ装置である。また、視聴コンテンツサーバ２０は、端末装置１０から送信される視聴態様を対応する視聴コンテンツに関連付けた情報を視聴履歴として記憶部に格納する。なお、視聴コンテンツサーバ２０は、視聴コンテンツに関するアプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、視聴コンテンツサーバ２０は、端末装置１０に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading  Style  Sheets）等のスタイルシート言語により記述される。なお、視聴コンテンツサーバ２０から配信される視聴コンテンツに関するアプリそのものを制御情報とみなしてもよい。
【００４１】
入力コンテンツサーバ３０は、端末装置１０に各種コンテンツを提供し、利用者が各種コンテンツにおいて入力した文字列に関する入力コンテンツを受け付けるサーバ装置である。また、入力コンテンツサーバ３０は、端末装置１０から送信される入力態様を対応する入力コンテンツに関連付けた情報を投稿履歴として記憶部に格納する。なお、入力コンテンツサーバ３０は、コンテンツに関するアプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、入力コンテンツサーバ３０は、端末装置１０に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ等のスタイルシート言語により記述される。なお、入力コンテンツサーバ３０から配信されるコンテンツに関するアプリそのものを制御情報とみなしてもよい。
【００４２】
変換装置１００は、端末装置１０に提供コンテンツを提供するサーバ装置である。変換装置１００は、視聴履歴や、投稿履歴を取得し、利用者と関連性を有する関連コンテンツに関する情報として、後述する関連コンテンツ記憶部１２１に格納する。そして、変換装置１００は、関連コンテンツ記憶部１２１に格納した情報に基づいて生成したモデルを用いて提供コンテンツの表現を変換し、端末装置１０に提供する。また、変換装置１００は、階層構造を有する概念を体系的にまとめたシソーラスの情報を記憶部に格納する。なお、変換装置１００は、提供コンテンツに関するアプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、変換装置１００は、端末装置１０に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ等のスタイルシート言語により記述される。なお、変換装置１００から配信されるコンテンツに関するアプリそのものを制御情報とみなしてもよい。変換装置１００の構成は後述する。
【００４３】
〔３．変換装置の構成〕
次に、図４を用いて、変換装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る変換装置の構成例を示す図である。図４に示すように、変換装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００４４】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１０、視聴コンテンツサーバ２０、入力コンテンツサーバ３０等との間で情報の送受信を行う。
【００４５】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、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。図４に示すように、記憶部１２０は、関連コンテンツ記憶部１２１と、モデル記憶部１２２とを有する。
【００４６】
（関連コンテンツ記憶部１２１について）
関連コンテンツ記憶部１２１は、利用者と関連性を有する関連コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図５を用いて、関連コンテンツ記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る関連コンテンツ記憶部の一例を示す図である。図５の例では、関連コンテンツ記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「コンテンツ情報」、「態様」といった項目を有する。
【００４７】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「コンテンツ情報」は、関連コンテンツに関する情報を示す。なお、図５では、「コンテンツ情報」に「コンテンツ情報＃１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、視聴コンテンツや入力コンテンツを識別するための識別情報や、視聴コンテンツや入力コンテンツに対応するテキスト情報などが格納される。
【００４８】
「態様」は、利用者の視聴コンテンツに対する視聴態様や、利用者の入力コンテンツに対する入力態様に関する情報であり、「行動内容」、「操作内容」といった項目を有する。「行動内容」は、コンテンツに対する利用者の行動を示す情報を示し、視聴コンテンツを視聴したことを示す「視聴」や、入力コンテンツを入力したことを示す「入力」などといった情報が格納される。「操作内容」は、利用者が視聴コンテンツを視聴した際の操作内容（視聴態様）や、入力コンテンツを入力した際の操作内容（入力態様）を示す。なお、図５では、「操作内容」に「操作内容＃１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、視聴コンテンツの所定範囲（例えば、単語や、段落、文章、フレーズなどに基づき規定される範囲）ごとのスクロール速度や、入力コンテンツの所定範囲ごとの入力速度などといった情報が格納される。
【００４９】
すなわち、図５では、利用者ＩＤ「Ｕ１」によって識別される利用者が、「コンテンツ情報＃１」に対応するコンテンツを視聴し、視聴した際の操作内容が「操作内容＃１」である例を示す。
【００５０】
（モデル記憶部１２２について）
モデル記憶部１２２は、関連コンテンツが有する表現の特徴を学習させた表現モデルを格納する。例えば、図１の例において、モデル記憶部１２２は、容易言語モデル及び非容易言語モデルや、容易言語モデル及び非容易言語モデルを統合した統合言語モデルを格納する。なお、モデル記憶部１２２は、利用者ごとに生成された表現モデルを格納してもよい。また、モデル記憶部１２２は、利用者のサイコグラフィック属性、デモグラフィック属性、視聴履歴、投稿履歴、検索履歴等に基づき利用者を分類し、各分類に対応付けた表現モデルを格納してもよい。例えば、モデル記憶部１２２は、同一の分類に属する利用者に対応する関連コンテンツを学習させた表現モデルを、当該分類に対応付けて格納する。
【００５１】
なお、モデル記憶部１２２は、形態素解析等の技術により関連コンテンツを解析し、生成されたシソーラスに関する情報を格納してもよい。
【００５２】
（制御部１３０について）
制御部１３０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、変換装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ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、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、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。実施形態に係る制御部１３０は、図４に示すように、特定部１３１と、抽出部１３２と、生成部１３３と、変換部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【００５３】
（特定部１３１について）
特定部１３１は、提供コンテンツの提供先となる利用者と関連性を有する関連コンテンツを特定する。例えば、図１の例において、特定部１３１は、視聴コンテンツサーバ２０から視聴履歴を収集し、利用者Ｕ１と関連性を有する関連コンテンツを特定する。また、特定部１３１は、入力コンテンツサーバ３０から投稿履歴を収集し、利用者Ｕ１と関連性を有する関連コンテンツを特定する。そして、特定部１３１は、特定した関連コンテンツを関連コンテンツ記憶部１２１に格納する。
【００５４】
また、特定部１３１は、関連コンテンツとして、利用者が視聴した視聴コンテンツを特定してもよい。例えば、図１の例において、特定部１３１は、利用者Ｕ１が視聴した視聴コンテンツを関連コンテンツとして特定し、対応する視聴態様と共に関連コンテンツ記憶部１２１に格納する。
【００５５】
また、特定部１３１は、関連コンテンツとして、利用者が入力した入力コンテンツを特定してもよい。例えば、図１の例において、特定部１３１は、利用者Ｕ１が入力した入力コンテンツを関連コンテンツとして特定し、対応する入力態様と共に関連コンテンツ記憶部１２１に格納する。
【００５６】
（抽出部１３２について）
抽出部１３２は、利用者が視聴コンテンツを視聴した際の態様に基づいて、当該視聴コンテンツのうち視聴が容易であると推定されるコンテンツを容易コンテンツとして抽出する。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、視聴コンテンツに対する利用者Ｕ１の操作に基づき容易コンテンツを抽出する。
【００５７】
また、抽出部１３２は、視聴に要した時間が所定の閾値を下回る視聴コンテンツを、容易コンテンツとして抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、端末装置１０の画面に表示されてから他の画面への遷移操作が行われるまでの時間が所定の閾値以下である視聴コンテンツを、容易コンテンツとして抽出する。
【００５８】
また、抽出部１３２は、視聴中における操作の内容が所定の条件を満たす視聴コンテンツを、容易コンテンツとして抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、利用者Ｕ１の視聴中のスクロール速度が所定の閾値以上である視聴コンテンツを、容易コンテンツとして抽出する。
【００５９】
また、抽出部１３２は、視聴コンテンツを視聴した際の態様に基づいて、当該視聴コンテンツのうち視聴が容易であると推定される部分を容易部分として抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、視聴コンテンツの所定範囲（例えば、単語や、段落、文章、フレーズなどに基づき規定される範囲）ごとの利用者Ｕ１のスクロール速度に基づき、スクロール速度が所定の閾値以上である範囲を、容易部分として抽出する。
【００６０】
また、抽出部１３２は、さらに、視聴コンテンツのうち視聴が容易でないと推定されるコンテンツを非容易コンテンツとして抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、視聴コンテンツに対する利用者Ｕ１の操作に基づき非容易コンテンツを抽出する。
【００６１】
また、抽出部１３２は、視聴コンテンツを視聴した際の態様に基づいて、当該視聴コンテンツのうち視聴が容易でないと推定される部分を非容易部分として抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、視聴コンテンツの所定範囲ごとの利用者Ｕ１のスクロール速度に基づき、スクロール速度が所定の閾値以下である範囲を、非容易部分として抽出する。
【００６２】
また、抽出部１３２は、利用者が入力コンテンツを入力した際の態様に基づいて、当該入力コンテンツのうち入力が容易であると推定される入力容易コンテンツを抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、利用者Ｕ１の入力速度が所定の閾値以上である入力コンテンツを、入力容易コンテンツとして抽出する。なお、抽出部１３２は、例えば、入力コンテンツサーバ３０からコンテンツが配信され、端末装置１０が入力コンテンツを入力コンテンツサーバ３０に送信するまでの時間や、中断時間、削除操作の回数などに基づく入力速度に応じて、入力容易コンテンツ抽出してもよい。
【００６３】
また、抽出部１３２は、入力コンテンツを入力した際の態様に基づいて、当該入力コンテンツのうち入力が容易と推定される部分を入力容易部分として抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、入力コンテンツの所定範囲（例えば、単語や、段落、文章、フレーズなどに基づき規定される範囲）ごとの利用者Ｕ１の入力速度に基づき、入力速度が所定の閾値以上である範囲を、入力容易部分として抽出する。
【００６４】
また、抽出部１３２は、さらに、入力コンテンツのうち入力が容易でないと推定される入力非容易コンテンツを抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、利用者Ｕ１の入力速度が所定の閾値以下である入力コンテンツを、入力非容易コンテンツとして抽出する。
【００６５】
また、抽出部１３２は、入力コンテンツを入力した際の態様に基づいて、当該入力コンテンツのうち入力が容易でないと推定される部分を入力非容易部分として抽出してもよい。例えば、図１の例において、抽出部１３２は、入力コンテンツの所定範囲ごとの利用者Ｕ１の入力速度に基づき、入力速度が所定の閾値以下である範囲を、入力非容易部分として抽出する。
【００６６】
（生成部１３３について）
生成部１３３は、特定部１３１により特定された関連コンテンツが有する表現の特徴を学習させた表現モデルを生成する。例えば、生成部１３３は、特定部１３１により特定された関連コンテンツをｗ２ｖやｓ２ｖ等によりベクトルに変換し、当該ベクトルに基づいて学習が行われた表現モデルを生成し、モデル記憶部１２２に格納する。例えば、図１の例において、生成部１３３は、容易部分から形態素解析等の技術により抽出した単語や文章をベクトルに変換し、当該ベクトルに基づいて学習が行われた容易言語モデルであって、単語や文章が入力された場合に、関連コンテンツの容易部分から抽出した単語や文章群との類似度を示すスコアを出力する容易言語モデルを生成する。また、生成部１３３は、非容易部分から抽出した単語や文章をベクトルに変換し、当該ベクトルに基づいて学習が行われた非容易言語モデルであって、利用者Ｕ１に提供する提供コンテンツが入力された場合に、当該提供コンテンツのうち利用者Ｕ１の視聴が非容易と推定される非容易部分を出力する非容易言語モデルを生成する。
【００６７】
また、生成部１３３は、所定のコンテンツが入力された場合に、関連コンテンツと共通する表現を有するコンテンツであって、入力されたコンテンツと意図が類似するコンテンツを出力するように、表現モデルを生成する。例えば、生成部１３３は、提供コンテンツが入力された場合、容易コンテンツ及び入力容易コンテンツの表現へ近づけるように表現を変換した提供コンテンツを出力し、且つ、入力された提供コンテンツと、出力された提供コンテンツとの類似度が所定の閾値以上となるよう学習された表現モデルを生成する。
【００６８】
なお、生成部１３３は、形態素解析等の技術により関連コンテンツを解析し、シソーラスに関する情報を生成してもよい。
【００６９】
（変換部１３４について）
変換部１３４は、特定部１３１により特定された関連コンテンツの表現に基づいて、提供コンテンツの表現を変換する。例えば、図１の例において、変換部１３４は、視聴コンテンツ及び入力コンテンツを含む関連コンテンツの表現に基づいて、提供コンテンツの表現を変換する。
【００７０】
また、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された容易コンテンツの表現へ近づけるように、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、関連コンテンツとして特定した視聴コンテンツのうち、利用者Ｕ１の視聴が容易と推定される視聴コンテンツに対応するベクトルと、変換後の提供コンテンツに対応するベクトルとが類似するように、提供コンテンツの表現を変換する。
【００７１】
また、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された容易部分の表現へ近づけるように、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、関連コンテンツとして特定した視聴コンテンツのうち、利用者Ｕ１の視聴が容易と推定される容易部分に対応するベクトルと、変換後の提供コンテンツに対応するベクトルとが類似するように、提供コンテンツの表現を変換する。
【００７２】
また、変換部１３４は、さらに、抽出部１３２により抽出された非容易コンテンツの表現から遠ざけるように、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、関連コンテンツとして特定した視聴コンテンツのうち、利用者Ｕ１の視聴が非容易と推定される視聴コンテンツに対応するベクトルと、変換後の提供コンテンツに対応するベクトルとが類似しないように、提供コンテンツの表現を変換する。
【００７３】
また、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された非容易部分の表現から遠ざけるように、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、関連コンテンツとして特定した視聴コンテンツのうち、利用者Ｕ１の視聴が非容易と推定される非容易部分に対応するベクトルと、変換後の提供コンテンツに対応するベクトルとが類似しないように、提供コンテンツの表現を変換する。
【００７４】
また、変換部１３４は、提供コンテンツのうち、抽出部１３２により抽出された非容易部分と表現が類似する部分を特定し、特定した部分の表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、提供コンテンツに対応するベクトルと、非容易部分に対応するベクトルとを比較することにより、提供コンテンツのうち非容易部分と表現が類似する部分を特定し、当該部分の表現を変換する。
【００７５】
また、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された入力容易コンテンツの表現へ近づけるように、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、関連コンテンツとして特定した入力コンテンツのうち、利用者Ｕ１の入力が容易と推定される入力コンテンツに対応するベクトルと、変換後の提供コンテンツに対応するベクトルとが類似するように、提供コンテンツの表現を変換する。
【００７６】
また、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された入力容易部分の表現へ近づけるように、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、関連コンテンツとして特定した入力コンテンツのうち、利用者Ｕ１の入力が容易と推定される入力容易部分に対応するベクトルと、変換後の提供コンテンツに対応するベクトルとが類似するように、提供コンテンツの表現を変換する。
【００７７】
また、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された入力非容易コンテンツの表現から遠ざけるように、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、関連コンテンツとして特定した入力コンテンツのうち、利用者Ｕ１の入力が非容易と推定される入力コンテンツに対応するベクトルと、変換後の提供コンテンツに対応するベクトルとが類似しないように、提供コンテンツの表現を変換する。
【００７８】
また、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された入力非容易部分の表現から遠ざけるように、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、関連コンテンツとして特定した入力コンテンツのうち、利用者Ｕ１の入力が非容易と推定される入力非容易部分に対応するベクトルと、変換後の提供コンテンツに対応するベクトルとが類似しないように、提供コンテンツの表現を変換する。
【００７９】
また、変換部１３４は、提供コンテンツのうち、抽出部１３２により抽出された入力非容易部分と表現が類似する部分を特定し、特定した部分の表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、提供コンテンツに対応するベクトルと、入力非容易部分に対応するベクトルとを比較することにより、提供コンテンツのうち入力非容易部分と表現が類似する部分を特定し、当該部分の表現を変換する。
【００８０】
また、変換部１３４は、表現の変換前の提供コンテンツが有する意図を変化させないように、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、変換部１３４は、変換前の提供コンテンツに対応するベクトルと、変換後の提供コンテンツに対応するベクトルとが類似するように提供コンテンツを変換する。
【００８１】
また、変換部１３４は、表現モデルを用いて、提供コンテンツの表現を変換してもよい。例えば、図１の例において、変換部１３４は、形態素解析等の技術により提供コンテンツから抽出した単語や文章を非容易言語モデルに入力し、提供コンテンツのうち利用者Ｕ１の視聴が非容易と推定される非容易部分を抽出する。そして、変換部１３４は、シソーラスを用いて、提供コンテンツの非容易部分から抽出した単語や文章の同義語や類似語を候補として抽出し、当該候補のうち、容易言語モデルにより出力したスコアが最も高い候補を用いて、提供コンテンツの非容易部分の表現を変換する。
【００８２】
〔４．変換処理のフロー〕
ここで、図６を用いて、実施形態に係る変換装置１００の変換処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る変換処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００８３】
図６に示すように、変換装置１００は、関連コンテンツを特定する（ステップＳ１０１）。例えば、図１の例において、変換装置１００は、視聴コンテンツサーバ２０から視聴履歴を収集し、利用者Ｕ１と関連性を有する関連コンテンツを特定する。また、変換装置１００は、入力コンテンツサーバ３０から投稿履歴を収集し、利用者Ｕ１と関連性を有する関連コンテンツを特定する。
【００８４】
続いて、変換装置１００は、関連コンテンツから容易コンテンツ及び非容易コンテンツを抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、図１の例において、変換装置１００は、関連コンテンツの容易部分と、非容易部分とを抽出し、容易部分を学習した容易言語モデルと、非容易部分を学習した非容易言語モデルとを生成する。
【００８５】
続いて、変換装置１００は、端末装置１０から提供コンテンツの提供要求を受け付けたか否か判定する（ステップＳ１０３）。提供要求を受け付けていない場合（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、変換装置１００は、関連コンテンツを特定する処理、並びに、容易コンテンツ及び非容易コンテンツを抽出する処理を繰り返す。
【００８６】
一方、提供要求を受け付けた場合（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、変換装置１００は、容易コンテンツの表現に近づけ、非容易コンテンツの表現から遠ざけるように表現を変換した提供コンテンツを提供し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。
【００８７】
〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
【００８８】
〔５−１．「容易」及び「非容易」の関係について〕
上述の実施形態において、抽出部１３２が、スクロール速度が速い視聴コンテンツや、入力速度が速い入力コンテンツを容易コンテンツとし、コンテンツのスクロール速度が遅い視聴コンテンツや、入力速度が遅い入力コンテンツを非容易コンテンツとする例を示したが、容易コンテンツ及び非容易コンテンツは、任意の関係であってもよい。例えば、抽出部１３２は、関連コンテンツのうち、スクロール速度が所定の閾値以上である視聴コンテンツや、入力速度が所定の閾値以上である入力コンテンツを容易コンテンツとし、それ以外の関連コンテンツを全て非容易コンテンツとしてもよい。また、例えば、抽出部１３２は、関連コンテンツのうち、スクロール速度が第１閾値以上である視聴コンテンツを容易コンテンツとし、スクロール速度が第２閾値以下である視聴コンテンツを非容易コンテンツとしてもよい。そして、抽出部１３２は、関連コンテンツのうち、入力速度が第１閾値以上である入力コンテンツを容易コンテンツとし、入力速度が第２閾値以下である入力コンテンツを非容易コンテンツとしてもよい。
【００８９】
〔５−２．提供コンテンツの変換について〕
上述の実施形態において、変換部１３４が、提供コンテンツの非容易部分から抽出した単語や文章の同義語や類似語に変換する例を示したが、変換部１３４の機能はこのような構成に限定されない。例えば、変換部１３４は、１つの単語を複数の単語に変換、若しくは、複数の単語を１つの単語に変換してもよく、漢字を平仮名に変更してもよい。また、例えば、変換部１３４は、非容易部分として抽出した文章の語順や、文章の長さを変更してもよい。また、変換部１３４は、標準語とは異なった地方特有の表現（例えば、なまり）が提供コンテンツに含まれる場合、利用者が拠点とする地域に応じて当該提供コンテンツを変換してもよい。
【００９０】
また、上述の実施形態では、変換部１３４が、利用者の視聴が非容易と推定される提供コンテンツを変換する例を示したが、変換部１３４の機能はこのような構成に限定されない。例えば、変換部１３４は、提供コンテンツが利用者の視聴が容易と推定される場合、利用者の語彙力の高さや提供コンテンツが属するカテゴリに対する利用者の理解度の高さに応じた表現へ近づけるように提供コンテンツの表現を変換してもよい。
【００９１】
また、上述の実施形態では、変換部１３４が、提供コンテンツに含まれる単語や文章を変換する例を示したが、変換部１３４の機能はこのような構成に限定されない。例えば、変換部１３４は、利用者の視聴が非容易と推定される提供コンテンツにおける文章や画像の構成を、容易コンテンツ又は容易部分の構成に近づけるように変換してもよい。また、利用者の視聴が非容易と推定される提供コンテンツが音声に関するコンテンツである場合、変換部１３４は、利用者の視聴が容易と推定される容易コンテンツや容易部分の表現へ近づけるように音声を変換する。
【００９２】
なお、変換装置１００は、変換部１３４が変換した部分を強調表示する提供コンテンツを端末装置１０に提供してもよい。また、変換装置１００は、変換部１３４が変換した単語や文章を列挙して表示する提供コンテンツを端末装置１０に提供してもよい。
【００９３】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る変換装置１００は、特定部１３１と、抽出部１３２と、生成部１３３と、変換部１３４とを有する。特定部１３１は、提供コンテンツの提供先となる利用者と関連性を有する関連コンテンツを特定する。また、特定部１３１は、関連コンテンツとして、利用者が視聴した視聴コンテンツを特定する。抽出部１３２は、利用者が視聴コンテンツを視聴した際の態様に基づいて、当該視聴コンテンツのうち視聴が容易であると推定されるコンテンツを容易コンテンツとして抽出する。生成部１３３は、特定部１３１により特定された関連コンテンツが有する表現の特徴を学習させた表現モデルを生成する。変換部１３４は、特定部１３１により特定された関連コンテンツの表現に基づいて、提供コンテンツの表現を変換する。
【００９４】
これにより、実施形態に係る変換装置１００は、利用者に関連するコンテンツの表現に基づいて提供コンテンツの表現を変換するため、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供することができる。
【００９５】
また、実施形態に係る変換装置１００において、例えば、抽出部１３２は、視聴に要した時間が所定の閾値を下回る視聴コンテンツを、容易コンテンツとして抽出する。また、抽出部１３２は、視聴中における操作の内容が所定の条件を満たす視聴コンテンツを、容易コンテンツとして抽出する。そして、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された容易コンテンツの表現へ近づけるように、提供コンテンツの表現を変換する。また、抽出部１３２は、視聴コンテンツを視聴した際の態様に基づいて、当該視聴コンテンツのうち視聴が容易であると推定される部分を容易部分として抽出する。そして、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された容易部分の表現へ近づけるように、提供コンテンツの表現を変換する。
【００９６】
これにより、実施形態に係る変換装置１００は、提供コンテンツの表現を容易コンテンツ又は容易部分の表現へ近づけることができるため、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供することができる。
【００９７】
また、実施形態に係る変換装置１００において、例えば、抽出部１３２は、さらに、視聴コンテンツのうち視聴が容易でないと推定されるコンテンツを非容易コンテンツとして抽出する。そして、変換部１３４は、さらに、抽出部１３２により抽出された非容易コンテンツの表現から遠ざけるように、提供コンテンツの表現を変換する。また、抽出部１３２は、視聴コンテンツを視聴した際の態様に基づいて、当該視聴コンテンツのうち視聴が容易でないと推定される部分を非容易部分として抽出する。そして、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された非容易部分の表現から遠ざけるように、提供コンテンツの表現を変換する。また、変換部１３４は、提供コンテンツのうち、抽出部１３２により抽出された非容易部分と表現が類似する部分を特定し、特定した部分の表現を変換する。
【００９８】
これにより、実施形態に係る変換装置１００は、提供コンテンツの表現を非容易コンテンツ又は非容易部分の表現から遠ざけることができるため、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供することができる。
【００９９】
また、実施形態に係る変換装置１００において、例えば、特定部１３１は、関連コンテンツとして、利用者が入力した入力コンテンツを特定する。また、抽出部１３２は、利用者が入力コンテンツを入力した際の態様に基づいて、当該入力コンテンツのうち入力が容易であると推定される入力容易コンテンツを抽出する。そして、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された入力容易コンテンツの表現へ近づけるように、提供コンテンツの表現を変換する。また、抽出部１３２は、入力コンテンツを入力した際の態様に基づいて、当該入力コンテンツのうち入力が容易と推定される部分を入力容易部分として抽出する。そして、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された入力容易部分の表現へ近づけるように、提供コンテンツの表現を変換する。
【０１００】
これにより、実施形態に係る変換装置１００は、提供コンテンツの表現を入力容易コンテンツ又は入力容易部分の表現へ近づけることができるため、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供することができる。
【０１０１】
また、実施形態に係る変換装置１００において、例えば、抽出部１３２は、さらに、入力コンテンツのうち入力が容易でないと推定される入力非容易コンテンツを抽出する。そして、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された入力非容易コンテンツの表現から遠ざけるように、提供コンテンツの表現を変換する。また、抽出部１３２は、入力コンテンツを入力した際の態様に基づいて、当該入力コンテンツのうち入力が容易でないと推定される部分を入力非容易部分として抽出する。そして、変換部１３４は、抽出部１３２により抽出された入力非容易部分の表現から遠ざけるように、提供コンテンツの表現を変換する。また、変換部１３４は、提供コンテンツのうち、抽出部１３２により抽出された入力非容易部分と表現が類似する部分を特定し、特定した部分の表現を変換する。
【０１０２】
これにより、実施形態に係る変換装置１００は、提供コンテンツの表現を入力非容易コンテンツ又は入力非容易部分の表現から遠ざけることができるため、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供することができる。
【０１０３】
また、実施形態に係る変換装置１００において、例えば、変換部１３４は、表現の変換前の提供コンテンツが有する意図を変化させないように、提供コンテンツの表現を変換する。
【０１０４】
これにより、実施形態に係る変換装置１００は、コンテンツの意図を変化させずに表現を変換するため、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供することができる。
【０１０５】
また、実施形態に係る変換装置１００において、例えば、変換部１３４は、表現モデルを用いて、提供コンテンツの表現を変換する。また、生成部１３３は、所定のコンテンツが入力された場合に、関連コンテンツと共通する表現を有するコンテンツであって、入力されたコンテンツと意図が類似するコンテンツを出力するように、表現モデルを生成する。
【０１０６】
これにより、実施形態に係る変換装置１００は、利用者に関連するコンテンツを学習したモデルを用いて変換処理を行うため、利用者に対し適切な表現のコンテンツを提供することができる。
【０１０７】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る変換装置は、例えば図７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。以下、変換装置１００を例に挙げて説明する。図７は、変換装置の機能を実現するコンピュータ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、ＲＯＭ１２００、ＲＡＭ１３００、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。
【０１０８】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１２００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１２００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格納する。
【０１０９】
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（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
【０１１０】
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。
【０１１１】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１３００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ＲＡＭ１３００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。
【０１１２】
例えば、コンピュータ１０００が変換装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１３００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、変換装置１００の記憶装置内の各データが格納される。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、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１１３】
〔８．その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、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。
【０１１４】
また、上述した変換装置１００は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application  Programming  Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【０１１５】
また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、特定部は、特定手段や特定回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１１６】
１０      端末装置
２０      視聴コンテンツサーバ
３０      入力コンテンツサーバ
１００    変換装置
１１０    通信部
１２０    記憶部
１２１    関連コンテンツ記憶部
１２２    モデル記憶部
１３０    制御部
１３１    特定部
１３２    抽出部
１３３    生成部
１３４    変換部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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