(57)【要約】【課題】対象のレコメンド文に適した文を生成することのできるレコメンド文生成装置、レコメンド文生成方法、及びレコメンド文生成プログラムを提供する。【解決手段】レコメンド文生成装置１００は、施設のレコメンド文を生成するレコメンド文生成装置１００であって、施設に関連する話題語の出現頻度に基づいて、施設について書かれた文書データを選択する選択部４３と、選択された文書データに含まれる所定の語を補正する補正部４６と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象のレコメンド文を生成するレコメンド文生成装置であって、
前記対象に関連する話題語の出現頻度に基づいて、前記対象について書かれた文書を選択する選択部と、
選択された文書に含まれる所定の語を補正する補正部と、を備える、
レコメンド文生成装置。
【請求項２】
情報の信頼性を示す重要度に基づいて、前記選択された文書から重要文を抽出する抽出部をさらに備え、
前記補正部は、前記重要文に含まれる前記所定の語を補正する、
請求項１に記載のレコメンド文生成装置。
【請求項３】
前記選択された文書における複数の文に共通に使用される語に基づいて、前記選択された文書に含まれる文の前記重要度を算出する重要度算出部をさらに備える、
請求項２に記載のレコメンド文生成装置。
【請求項４】
前記重要度算出部は、前記対象に関連する付加情報の量にさらに基づいて、前記選択された文書に含まれる前記文の前記重要度を算出する、
請求項３に記載のレコメンド文生成装置。
【請求項５】
前記重要度算出部は、前記対象に関連する特徴語に応じた重みを用い、前記選択された文書に含まれる前記文の前記重要度を算出する、
請求項３又は４に記載のレコメンド文生成装置。
【請求項６】
前記補正部は、前記所定の語を他の所定の語に変換する固定変換、前記所定の語を複数の他の所定の語のうちの一つにランダムに変換するランダム変換、及び前記所定の語に他の所定の語を追加する追加、のうちの少なくとも一つを行う、
請求項１から５のいずれか一項に記載のレコメンド文生成装置。
【請求項７】
前記話題語に基づいて、前記文書を複数の話題クラスタのうちの一つに分類する分類部をさらに備え、
前記選択部は、分類された文書の数に基づいて前記複数の話題クラスタの中から主要話題クラスタを決定し、該主要話題クラスタに分類された文書を選択する、
請求項１から６のいずれか一項に記載のレコメンド文生成装置。
【請求項８】
前記文書に含まれる所定の品詞の語を数値化し、該文書の合計値を算出する合計値算出部をさらに備え、
前記分類部は、前記合計値に基づいて、前記文書を前記複数の話題クラスタのうちの一つに分類する、
請求項７に記載のレコメンド文生成装置。
【請求項９】
前記分類部は、教師なしデータ分類手法を用い、前記文書を前記複数の話題クラスタのうちの一つに分類する、
請求項７又は８に記載のレコメンド文生成装置。
【請求項１０】
対象のレコメンド文を生成するレコメンド文生成方法であって、
前記対象に関連する話題語の出現頻度に基づいて、前記対象について書かれた文書を選択するステップと、
選択された文書に含まれる所定の語を補正するステップと、を含む、
レコメンド文生成方法。
【請求項１１】
コンピュータに実行させる、対象のレコメンド文を生成するレコメンド文生成プログラムであって、
前記対象に関連する話題語の出現頻度に基づいて、前記対象について書かれた文書を選択するステップと、
選択された文書に含まれる所定の語を補正するステップと、を含む、
レコメンド文生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レコメンド文生成装置、レコメンド文生成方法、及びレコメンド文生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、抄録文作成装置として、文章整形手段が抽出した重要文の中から特定の不要な単語を削除するとともに特定の条件に合致する重要文を削除するものが知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特公平７−４３７１７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、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）等を利用して発信される文書は、自由な形式で記載された文で構成されている。このような文書は、例えば、記号、絵文字、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）、英語等の日本語以外の言語が含まれていたり、文法的に誤った文を含んでいたりする。そのため、当該文書中の文のままでは、例えば施設等を対象のレコメンドのための文として適切ではなかった。
【０００５】
そこで、本発明は、対象のレコメンド文に適した文を生成することのできるレコメンド文生成装置、レコメンド文生成方法、及びレコメンド文生成プログラム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】
本発明の一態様に係るレコメンド文生成装置は、対象のレコメンド文を生成するレコメンド文生成装置であって、対象に関連する話題語の出現頻度に基づいて、対象について書かれた文書を選択する選択部と、選択された文書に含まれる所定の語を補正する補正部と、を備える。
【０００７】
本発明の他の態様に係るレコメンド文生成方法は、対象のレコメンド文を生成するレコメンド文生成方法であって、対象に関連する話題語の出現頻度に基づいて、対象について書かれた文書を選択するステップと、選択された文書に含まれる所定の語を補正するステップと、を含む。
【０００８】
本発明の他の態様に係るレコメンド文生成プログラムは、コンピュータに実行させる、対象のレコメンド文を生成するレコメンド文生成プログラムであって、対象に関連する話題語の出現頻度に基づいて、対象について書かれた文書を選択するステップと、選択された文書に含まれる所定の語を補正するステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、対象のレコメンド文に適した文を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、一実施形態に係るレコメンド文生成装置の概略構成を示す構成図である。
【図２】図２は、図１に示した施設クラスタの概略構成を示す図である。
【図３】図３は、図１に示した話題クラスタの概略構成を示す図である。
【図４】図４は、図１に示した品詞テーブルのデータ構造を示す図である。
【図５】図５は、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出する一例を示す図である。
【図６】図６は、図１に示した重みテーブルのデータ構造を示す図である。
【図７】図７は、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出する他の例を示す図である。
【図８】図８は、図１に示した固定変換テーブルのデータ構造を示す図である。
【図９】図９は、図１に示したランダム変換テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１０】図１０は、図１に示した追加変換テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１１】図１１は、一実施形態に係るレコメンド文生成装置の概略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】
【００１１】
以下に本発明の実施形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号で表している。但し、図面は模式的なものである。さらに、本発明の技術的範囲は、当該実施形態に限定して解するべきではない。
【００１２】
図１から図１１は、一実施形態に係るレコメンド文生成装置、レコメンド文生成方法、及びレコメンド文生成プログラムを示すためのものである。最初に、図１から図１０を参照しつつ、一実施形態に係るレコメンド文生成装置の概略構成について説明する。図１は、一実施形態に係るレコメンド文生成装置１００の概略構成を示す構成図である。図２は、図１に示した施設クラスタ３２の概略構成を示す図である。図３は、図１に示した話題クラスタ３３の概略構成を示す図である。図４は、図１に示した品詞テーブル３４のデータ構造を示す図である。図５は、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出する一例を示す図である。図６は、図１に示した重みテーブル３５のデータ構造を示す図である。図７は、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出する他の例を示す図である。図８は、図１に示した固定変換テーブル３６のデータ構造を示す図である。図９は、図１に示したランダム変換テーブル３７のデータ構造を示す図である。図１０は、図１に示した追加テーブル３８のデータ構造を示す図である。
【００１３】
レコメンド文生成装置１００は、施設等の対象についてレコメンド文（推薦文ともいう）を作成するためのものである。レコメンド文の対象は、施設である場合に限定されず、例えばイベント、場所、スペース等であってもよい。なお、以下において、説明の簡略化のために、レコメンド文の対象は施設であるものとして説明する。
【００１４】
図１に示すように、レコメンド文生成装置１００は、例えば、通信部１０と、出力部２０と、記憶部３０と、制御部４０と、を備える。また、レコメンド文生成装置１００は、レコメンド文生成装置１００の各部の間で信号やデータを伝送するように構成されたバス９９をさらに備える。
【００１５】
通信部１０は、データを通信（送受信）するためのものである。通信部１０は、１つ又は複数の所定の通信方式に基づいて、ネットワークＮＷを介して通信可能に構成されている。ネットワークＮＷ、又はネットワークＮＷと組み合わされる他のネットワークがインターネットである場合、通信部１０の通信方式のうちの少なくとも一つは、インターネットプロトコルに従う通信方式である。
【００１６】
出力部２０は、情報を出力するように構成されている。出力部２０は、例えば、液晶ディスプレイ、ＥＬ(Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ)ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の表示装置を含んで構成される。この例の場合、出力部２０は、文字、数字、記号等のテキストデータ、画像データ、映像データ等を表示装置に表示することで、情報を出力することが可能になる。
【００１７】
記憶部３０は、プログラムやデータ等を記憶するように構成されている。記憶部３０は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等を含んで構成される。記憶部３０は、制御部４０が実行する各種プログラムやプログラムの実行に必要なデータ等をあらかじめ記憶している。
【００１８】
また、記憶部３０は、クレンジング後文書ファイル３１と、施設クラスタ３２と、話題クラスタ３３と、を記憶している。
【００１９】
クレンジング後文書ファイル３１は、複数の文書データを集めたものである。文書データは、ＳＮＳで使用される文書のデータである。また、クレンジング後文書ファイル３１は、データクレンジングを行った後の複数の文書データを含んでいる。すなわち、クレンジング後文書ファイル３１には、レコメンド文の生成に不要な文書データ、例えば、レコメンドの内容を含まない文書データ、レコメンドに不適切な文書データ、ニュースや告知と思われる文書データ、重複内容の文書データ等が除外されている。なお、
【００２０】
施設クラスタ３２は、似たような感想、感情が表現される施設についてグループを形成するためのものである。図２に示すように、施設クラスタ３２は、例えば１２個の施設クラスタ３２−１〜３２−１２を含んでいる。各施設クラスタ３２−１〜３２−１２には、少なくとも一つの施設が分類される。例えば、施設クラスタ３２−１は、「美味しい」又はこれに類する感想、感情が表現される施設クラスタであり、施設クラスタ３２−２は、「綺麗」又はこれに類する感想、感情が表現される施設クラスタである。このように、レコメンド文の対象である施設について、似たような感想を有するグループ単位に集約することで、施設単位よりも、共通する処理を省略する、繰り返し回数を削減する等の効率化を図ることができる。以下において、施設クラスタ３２−１〜３２−１２を総称して「施設クラスタ３２」という。
【００２１】
話題クラスタ３３は、同方向の話題を含む文書についてグループを形成するためのものである。図３に示すように、話題クラスタ３３は、例えば４０個の話題クラスタ３３−１〜３３−４０を含んでいる。話題クラスタ３３−１〜３３−４０は、施設クラスタ３２ごとに形成される。よって、クレンジング後文書ファイルに含まれる各文書データは、施設クラスタ３２−１〜３２−１２のいずれか一つに分類され、かつ、話題クラスタ３３−１〜３３−４０のいずれか一つに分類される（１２×４０＝４８０分類）。例えば、話題クラスタ３３−１は「美味しい」に関する話題クラスタであり、話題クラスタ３３−２は「コスパいい・満腹」に関する話題クラスタであり、話題クラスタ３３−３は「あまい・デザート」に関する話題クラスタである。また、例えば、話題クラスタ３３−４は「混んでる・予約」に関する話題クラスタであり、話題クラスタ３３−５は「おしゃれ・綺麗」に関する話題クラスタである。このように、文書データを同方向の話題を含むグループ単位に集約することで、当該文書データの施設に関連する話題のグループを特定することができる。以下において、話題クラスタ３３−１〜３３−４０を総称して「話題クラスタ３３」という。
【００２２】
図１の説明に戻り、記憶部３０は、さらに、品詞テーブル３４、重みテーブル３５、固定変換テーブル３６、ランダム変換テーブル３７、及び追加テーブル３８を記憶している。これらのテーブルについては、後述する。
【００２３】
図１の説明に戻ると、制御部４０は、通信部１０、出力部２０、及び記憶部３０等、レコメンド文生成装置１００の各部の動作を制御するように構成されている。また、制御部４０は、記憶部３０に記憶されたプログラムを実行する等によって、後述する各機能を実現するように構成されている。制御部４０は、例えば、ＣＰＵ(Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ)、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）等のプロセッサ、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ)、ＲＡＭ(Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ)等のメモリ、及びバッファ等の緩衝記憶装置を含んで構成される。
【００２４】
また、制御部４０は、その機能構成として、例えば、合計値算出部４１と、分類部４２と、選択部４３と、重要度算出部４４と、抽出部４５と、補正部４６と、を備える。
【００２５】
合計値算出部４１は、文書データに含まれる所定の品詞の語を数値化し、該文書データの合計値を算出するように構成されている。
【００２６】
具体的には、合計値算出部４１は、クレンジング後文書ファイルに含まれる各文書データにおいて、形態素解析を行って形態素の列に分割し、各形態素の品詞を判別する。次に、合計値算出部４１は、記憶部３０に記憶された品詞テーブル３４を用い、各文書データにおいて、所定の品詞、例えば語彙的に意味を持つ品詞、具体的には、名詞、動詞、形容詞、形容動詞、副詞、感動詞の単語を抽出する。別の言い方をすれば、文法的に意味を持つ機能後、例えば助詞、助動詞等を除外している。
【００２７】
図４に示すように、品詞テーブル３４は、品詞及び品詞情報ごとに、数値化フラグと合計フラグと重要度フラグとが１レコードとして格納されている。合計値算出部４１は、数値化フラグが「１」である品詞及び品詞情報に合致する語を、文書データから抽出する。合致する語が複数存在する場合、合計値算出部４１はその全てを文書データから抽出する。
【００２８】
図１の説明に戻り、次に、合計値算出部４１は、機械学習によって生成された分類器（図示省略）を用い、抽出した各語について、文書データにおける周辺単語の出現位置の関係に基づいて、当該語の意味を数値化する。語の意味を数値化の際に用いられる分類器は、例えば、単語をベクトル表現化するＷｏｒｄ２Ｖｅｃ等の手法（「アルゴリズム」又は「モデル」ともいう。以下、同様。）で生成される。なお、当該分類器は、レコメンド文生成装置１００が生成してもよいし、他の装置が生成したものをネットワークＮＷ及び通信部１０を介して受信してもよい。
【００２９】
次に、合計値算出部４１は、図４に示す品詞テーブル３４を用い、各文書データにおいて、合計フラグが「１」である品詞及び品詞情報に合致する語を抽出する。次に、合計値算出部４１は、文書データにおいて、抽出した各単語の数値を加算して合計値を算出する。これにより、文書データごとの合計値が算出され、当該文書データが言及する内容が数値化される。
【００３０】
なお、本出願において、「語」の用語は、少なくとも一文より短いものであればよく、形態素、単語、表現、語句等を含む意味で用いる。
【００３１】
分類部４２は、施設に関連する話題語に基づいて、文書データを複数の話題クラスタ３３−１〜３３−４０のうちの一つに分類するように構成されている。施設に関連する話題語は、前述した話題クラスタ３３−１の例では、「美味しい」又はこれに類する語である。「美味しい」に類する語は、例えば、「美味い」、「おいしい」、「うまい」、「旨い」、「甘い」、「好き」、「最高」、「楽しい」、「多い」等が挙げられる。
【００３２】
より詳細には、分類部４２は、算出された合計値に基づいて、文書データを複数の話題クラスタのうちの一つに分類するように構成されている。このように、文書データに含まれる所定の品詞の語を数値化して該文書データの合計値を算出することにより、互いに関連する話題語を含む文書データは、合計値が近傍の値になるので、当該合計値に基づくことにより、文書データの話題クラスタ３３への分類精度を高めることができる。
【００３３】
具体的には、分類部４２は、教師なしデータ分類手法、例えばｋ−平均法（「ｋ−ｍｅａｎｓ）ともいう）を用い、文書データを、図３に示した４０個の話題クラスタ３３−１〜３３−４０のうちの一つに分類する。このように、教師なしデータ分類手法を用いることにより、教師データが不要になり、文書データの話題クラスタ３３への分類が容易になる。
【００３４】
選択部４３は、前述した話題語の出現頻度に基づいて、施設について書かれた文書データを選択するように構成されている。このように、施設に関連する話題語の出現頻度に基づくことにより、施設のレコメンド文に適した文書データを選択することができる。
【００３５】
より詳細には、選択部４３は、分類された文書データの数に基づいて複数の話題クラスタ３３−１〜３３−４０の中から主要話題クラスタを決定し、当該主要話題クラスタに分類された文書データを選択するように構成されている。
【００３６】
具体的には、選択部４３は、施設ごとに、各話題クラスタ３３−１〜３３−４０に分類された文書データの数を計数し、上位３つの話題クラスタ、かつ、文書データの数が２以上の話題クラスタを主要な話題クラスタとして、主要話題クラスタに決定する。そして、選択部４３は、主要話題クラスタに分類された文書データを選択する。主要話題クラスタに分類された文書データが複数存在する場合、選択部４３はその全ての文書データを選択する。このように、分類された文書データの数に基づいて複数の話題クラスタ３３−１〜３３−４０の中から主要話題クラスタを決定し、当該主要話題クラスタに分類された文書データを選択することにより、施設に関する主要な話題について書かれた文書データが選択されるので、施設のレコメンド文に更に適した文書データを選択することができる。
【００３７】
重要度算出部４４は、選択された文書データにおける複数の文に共通に使用される語に基づいて、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出するように構成されている。
【００３８】
ここで、重要度は、情報の信頼性を示すものであり、文書データから重要文を抽出するための指標である。重要文とは、対象となる施設のレコメンド文の生成に適した文であり、例えば、情報の信頼性が高い、情報量が多い、当該施設の特徴を表す感想や評価が含まれる文である。
【００３９】
具体的には、重要度算出部４４は、選択部４３によって選択された文書データについて、区切り文字、例えば、「。」（句点）、「．」（ピリオド）、「！」（感嘆符）、「？」（疑問符）、「□」（スペース）等に基づいて、一文単位に分割する。分割した一文が所定の条件を満たす場合、重要度算出部４４は、当該一文が文書データの最初の一文であれば次の一文と連結し、当該一文が文書データの最初の一文以外であれば直前の一文と連結して文にする。一方、分割した一文が所定の条件を満たさない場合、その一文をそのまま文にする。所定の条件は、例えば、文字数が所定値未満の一文である場合、及び／又は、形態素解析の結果、感想表現のみの一文である場合である。
【００４０】
なお、本出願において、「文」の用語は、一文、又は一文と一文とを連結した二文を含み、意味の通る一連の文を意味する。
【００４１】
そして、重要度算出部４４は、選択された文書データにおいて、文ごとに重要度を算出する。文の重要度は、選択された文書データに含まれる全ての文において、共通して使用される語が多いほど重要度が高くなる手法、例えばＬｅｘＲａｎｋ等を用いて算出される。このように、選択された文書データにおける複数の文に共通に使用される語に基づいて、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出することにより、情報の信頼性を示す重要度を容易に算出することができる。
【００４２】
また、重要度算出部４４は、施設に関連する付加情報の量にさらに基づいて、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出するように構成されている。
【００４３】
例えば、施設「名古屋城」に関して、選択された文書データにおいて文ごとに重要度を算出すると、図５に示すような結果が得られる。複数の文において共通する要素、図５において太字で示すように、「階段」、「すごい」、「面白い」「犬山城」等を多く含む文は、重要度が高くなる。また、単に「面白い」を含むよりも、図５において下線で示すように、「お出迎え武将」、「名古屋城の構造」等の付加情報の多い文は、重要度がさらに高くなる。このように、施設に関連する付加情報の量にさらに基づいて、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出することにより、付加情報の量が多い文の重要度を高くすることが可能になり、付加情報量の多さを重要度に反映させることができる。
【００４４】
さらに、重要度算出部４４は、施設に関連する特徴語に応じた重みを用い、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出するように構成されている。
【００４５】
具体的には、重要度算出部４４は、記憶部３０に記憶された品詞テーブル３４を用い、選択された文書データの文において、施設に関連する特徴語が含まれる場合に、当該特徴語に応じた重みを乗算する重み付けを行う。本実施形態では、施設に関連する特徴語は、各施設クラスタ３２−１〜３２−１２に分類される施設の特徴を表す感想、評価を表現する語である。
【００４６】
図６に示すように、重みテーブル３５には、施設クラスタ３２−１〜３２−１２ごとに、重みの値と、その重みに対応する特徴語とが格納されている。なお、図６に示す「施設クラスタｉ（ｉは１から１２の整数）」は、前述の施設クラスタ３２−ｊ（ｊは１から１２の整数）に対応する。なお、各施設クラスタ３２−１〜３２−１２の施設に共通して使用される、おすすめを表す語に対して重みを記憶部３０に記憶していてもよい。
【００４７】
例えば、前述の施設「名古屋城」が施設クラスタ３２−７に分類される場合、番号「１」の文は、重み「１．６」の特徴語「すごい」を含むので、重要度算出部４４は、重み付けをしないときの重要度に重みを掛けて、重み付けを行った重要度「０．０２６８」を算出する。同様に、番号「２」の文は、重み「１．１」の特徴語「面白い」を含むので、重要度算出部４４は、重み付けをしないときの重要度に重みを掛けて、重み付けを行った重要度「０．０１８５」を算出する。一方、番号「２」の文は、施設クラスタ３２−７の特徴語を含まない。この場合、重要度算出部４４は、重み付けをしないときの重要度に例えば重み「０．５」を掛けて、重み付けを行った重要度「０．００７６」を算出する。このように、施設に関連する特徴語に応じた重みを用い、選択された文書データに含まれる文の重要度を算出することにより、特徴語を含む文の重要度を高くすることが可能になり、施設の感想、評価、おすすめを表現する語の有無を重要度に反映させることができる。
【００４８】
抽出部４５は、重要度に基づいて、選択された文書データから重要文を抽出するように構成されている。
【００４９】
具体的には、抽出部４５は、選択された文書データにおいて、重要度が最も高い文を重要文として抽出する。これにより、施設ごとに、重要度が最も高い重要文が抽出される。
【００５０】
補正部４６は、選択された文書データに含まれる所定の語を補正するように構成されている。ここで、本発明の発明者は、文中の所定の語を補正することで文として成立することを見出した。よって、施設のレコメンド文に適する、選択された文書データにおいて、所定の語を補正することにより、施設のレコメンド文に適した文を生成することができる。
【００５１】
より詳細には、補正部４６は、抽出された重要文に含まれる所定の語を補正するように構成されている。このように、抽出された重要文に含まれる所定の語を補正することにより、情報の信頼性の高い重要文を補正することで、施設のレコメンド文に更に適した文を生成することができる。
【００５２】
具体的には、まず、補正部４６は、重要文の文頭に所定の表現があれば、これを削除する。所定の表現とは、例えば、記号、感動詞、接続詞、助詞等の所定の品詞の単語、及び「昨日」、「今日」、「先週」、「今週」等の日時に関する表現である。
【００５３】
次に、補正部４６は、記憶部３０に記憶された固定変換テーブル３６を用い、補正前の重要文に含まれる所定の語を、他の所定の語に変換する。
【００５４】
図８に示すように、固定変換テーブル３６は、変換前の語と変換後の語とを組とするテーブルである。補正前の重要文の文中又は文末に、変換前の列に格納された語が存在する場合、補正部４６は、対応する行において変換後の列に格納された語に変換する。例えば、補正前の重要文の文中又は文末における「行って来ました」は、「行ってきた」に変換される。
【００５５】
また、補正部４６は、記憶部３０に記憶されたランダム変換テーブル３７を用い、補正前の重要文に含まれる所定の語を、複数の他の所定の語のうちの一つにランダムに変換する。
【００５６】
図９に示すように、ランダム変換テーブル３７は、変換前の語と複数の変換後の語とを組とするテーブルである。補正前の重要文の文中又は文末に、変換前の列に格納された語が存在する場合、補正部４６は、対応する行において、変換後候補１の列、変換後候補２の列、変換後候補３の列、又は変換後候補４の列のいずれかに格納された語に、ランダムに変換する。例えば、補正前の重要文の文中又は文末における「うまい」は、「ウマい」、「旨い」、「美味い」、又は「美味しい」に変換される。なお、変換後候補が４つ未満の場合は、変換後候補の数に応じた範囲のうちの一つにランダムに変換される。
【００５７】
次に、補正部４６は、重要文の文末が「？」（疑問符）や「。」（句点）の場合はそのままにして、それ以外の場合は「。」（句点）を追加する。そして、補正部４６は、記憶部３０に記憶された追加テーブル３８を用い、補正後の重要文の文末に所定の語がある場合に他の所定の語を追加する。
【００５８】
図１０に示すように、追加テーブル３８は、対象となる語と追加する語とを組とするテーブルである。補正後の重要文の文末に、対象の列に格納された語が存在する場合、補正部４６は、対応する行において、追加の列に格納された語を追加する。例えば、補正後の重要文の文末における「行ってきた。」は、「とてもよかった。」が追加され、「行ってきた。とてもよかった。」になる。また、補正後の重要文の文末における「行った。」は、「とてもよかった。」が追加され、「行った。とてもよかった。」になる。このように、補正部４６が、所定の語を他の所定の語に変換する固定変換、所定の語を複数の他の所定の語のうちの一つにランダムに変換するランダム変換、及び所定の語に他の所定の語を追加する追加、のうちの少なくとも一つを行うことにより、施設のレコメンド文に適した文を容易に生成することができる。
【００５９】
制御部４０の各機能は、コンピュータ（マイクロプロセッサ）で実行されるプログラムによって実現することが可能である。したがって、制御部４０が備える各機能は、ハードウェア、ソフトウェア、若しくはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせによって実現可能であり、いずれかの場合に限定されるものではない。
【００６０】
また、制御部４０の各機能が、ソフトウェア、若しくはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせによって実現される場合、その処理は、マルチタスク、マルチスレッド、若しくはマルチタスク及びマルチスレッドの両方で実行可能であり、いずれかの場合に限定されるものではない。
【００６１】
なお、クレンジング後文書ファイル３１、施設クラスタ３２、話題クラスタ３３、品詞テーブル３４、重みテーブル３５、固定変換テーブル３６、ランダム変換テーブル３７、及び追加テーブル３８の構造及び形式は、前述した例に限定されるものではない。例えば、クレンジング後文書ファイル３１、施設クラスタ３２、話題クラスタ３３、品詞テーブル３４、重みテーブル３５、固定変換テーブル３６、ランダム変換テーブル３７、及び追加テーブル３８は、それぞれ、単なるデータであってもよいし、データベースであってもよい。また、クレンジング後文書ファイル３１、施設クラスタ３２、話題クラスタ３３、品詞テーブル３４、重みテーブル３５、固定変換テーブル３６、ランダム変換テーブル３７、及び追加テーブル３８のうち、少なくとも一部がデータベースである場合、正規化を行い、データのグループ単位を細分化してもよい。
【００６２】
次に、図１１を参照しつつ、一実施形態に係るレコメンド文生成装置の概略動作について説明する。図１１は、一実施形態に係るレコメンド文生成装置１００の概略動作を示すフローチャートである。
【００６３】
例えば、クレンジング後文書ファイル３１に含まれる複数の文書データが、それぞれ、複数の話題クラスタ３３−１〜３３−４０のうちの一つに分類されると、レコメンド文生成装置１００は、図１１に示すレコメンド文生成処理Ｓ２００を実行する。
【００６４】
なお、以下の説明において、各文書データは、複数の話題クラスタ３３−１〜３３−４０のいずれかに分類されているものとする。
【００６５】
最初に、選択部４３は、分類された文書データの数に基づいて複数の話題クラスタ３３−１〜３３−４０の中から主要話題クラスタを決定し、当該主要話題クラスタに分類された文書データを選択する（Ｓ２０１）。
【００６６】
次に、重要度算出部４４は、ステップＳ２０１で選択された文書データの文ごとに、ステップＳ２０１で選択された文書データにおける複数の文に共通に使用される語に基づいて、当該文の重要度を算出する（Ｓ２０２）。
【００６７】
次に、抽出部４５は、ステップＳ２０２で算出された重要度に基づいて、ステップＳ２０１で選択された文書データから重要文を抽出する（Ｓ２０３）。
【００６８】
次に、補正部４６は、ステップＳ２０３で抽出された重要文において、所定の語を補正する（Ｓ２０４）。これにより、施設のレコメンド文が生成される。
【００６９】
次に、補正部４６は、ステップＳ２０４によって生成されたレコメンド文を、出力部２０に出力する（Ｓ２０５）。なお、出力部２０への出力に代えて、又は、出力部２０への出力とともに、補正部４６は、通信部１０及びネットワークＮＷを介して、ステップＳ２０４によって生成されたレコメンド文を他の装置に送信してもよい。
【００７０】
本実施形態では、レコメンド文生成処理Ｓ２００の開始前に、クレンジング後文書ファイル３１に含まれる文書データが複数の話題クラスタ３３−１〜３３−４０のうちの一つに分類されている例を示したが、これに限定されるものではなない。クレンジング後文書ファイル３１に含まれる文書データの複数の話題クラスタ３３−１〜３３−４０への分類は、レコメンド文生成処理Ｓ２００の中のステップ（手順）として行うようにしてもよい。
【００７１】
以上、本発明の例示的な実施形態について説明した。本実施形態に係るレコメンド文生成装置１００、レコメンド文生成方法、及びレコメンド文生成プログラムによれば、施設に関連する話題語の出現頻度に基づいて、施設について書かれた文書データが選択される。これにより、施設のレコメンド文に適した文書データを選択することができる。また、選択された文書データに含まれる所定の語が補正される。ここで、本発明の発明者は、文中の所定の語を補正することで文として成立することを見出した。よって、施設のレコメンド文に適する、選択された文書データにおいて、所定の語を補正することにより、施設のレコメンド文に適した文を生成することができる。
【００７２】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【００７３】
１０…通信部、２０…出力部、３０…記憶部、３１…クレンジング後文書ファイル、３２，３２−１〜３２−１２…施設クラスタ、３３，３３−１〜３３−４０…話題クラスタ、３４…品詞テーブル、３５…重みテーブル、３６…固定変換テーブル、３７…ランダム変換テーブル、３８…追加テーブル、４０…制御部、４１…合計値算出部、４２…分類部、４３…選択部、４４…重要度算出部、４５…抽出部、４６…補正部、９９…バス、１００…レコメンド文生成装置、ＮＷ…ネットワーク、Ｓ２００…レコメンド文生成処理。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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