(57)【要約】【課題】再構成対象となる記事に適したレイアウト及び装飾によって記事の再構成を行う。【解決手段】構造化された再構成対象のコンテンツデータを構造解析して再構成対象のコンテンツデータの構成要素であるマイクロコンテンツに関する構造情報を取得し（ステップＳ１２）、再構成対象のコンテンツデータの構造情報を入力して再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを自動的に決定する（ステップＳ１４）。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造化された再構成対象のコンテンツデータを構造解析して前記再構成対象のコンテンツデータの構成要素であるマイクロコンテンツに関する構造情報を取得する構造情報取得手段と、
前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報を入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを自動的に決定する第１分類手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ再構成装置。
【請求項２】
請求項１に記載のコンテンツ再構成装置であって、
前記第１分類手段は、学習用のコンテンツデータの構造情報を入力すると共に、前記学習用のコンテンツデータに対して複数の所定のレイアウトの中から指定されたレイアウトを教師データとして機械学習された分類器を含むことを特徴とするコンテンツ再構成装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のコンテンツ再構成装置であって、
前記構造情報は、コンテンツデータに含まれるセクションの数、テキストボックスの数、テキストボックス毎の総文字数、テキストボックスの平均文字数、テキストボックスの最大文字数、画像の数、画像のサイズ、テキストボックスと画像の合計数の少なくとも１つを含むことを特徴とするコンテンツ再構成装置。
【請求項４】
請求項２に記載のコンテンツ再構成装置であって、
前記第１分類手段は、前記学習用のコンテンツデータの構造情報に加えて、前記学習用のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、前記画像のカテゴリーの数の少なくとも１つである付加情報を入力して機械学習されたものであり、
前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報に加えて、前記再構成対象のコンテンツデータに含まれる機械学習に使用された前記付加情報と同種の情報を入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを自動的に決定することを特徴とするコンテンツ再構成装置。
【請求項５】
請求項２に記載のコンテンツ再構成装置であって、
前記教師データは、表示装置において縦スクロールのみで表示できる、表示装置においてリンクによるページ間の遷移が生じない、テキストボックスに含まれる文字のフォントサイズが基準値より小さい、画像のサイズが基準値より小さい、バナー広告を表示する領域が定められている、ウェブ決済機能を表示する領域が定められている、という条件のうち少なくとも１つの条件を満たすレイアウトであることを特徴とするコンテンツ再構成装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載のコンテンツ再構成装置であって、
前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報及び前記第１分類手段において決定されたレイアウトを入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用する装飾情報を自動的に決定する第２分類手段を備えることを特徴とするコンテンツ再構成装置。
【請求項７】
請求項６に記載のコンテンツ再構成装置であって、
前記第２分類手段は、学習用のコンテンツデータの構造情報及び前記学習用のコンテンツデータに対して複数の所定のレイアウトの中から指定されたレイアウトを入力し、当該入力に対して複数の所定の装飾情報から指定された装飾情報を教師データとして機械学習された分類器を含むことを特徴とするコンテンツ再構成装置。
【請求項８】
請求項６又は７に記載のコンテンツ再構成装置であって、
前記装飾情報は、文字のフォントサイズ、文字のフォントの種類、文字の色、画像のサイズ、画像に対して適用するフィルタの種類の少なくとも１つであることを特徴とするコンテンツ再構成装置。
【請求項９】
構造化された再構成対象のコンテンツデータを構造解析して前記再構成対象のコンテンツデータの構成要素であるマイクロコンテンツに関する構造情報を取得する構造情報取得工程と、
前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報を入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを自動的に決定する第１分類工程と、
を行うことを特徴とするコンテンツ再構成方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
構造化された再構成対象のコンテンツデータを構造解析して前記再構成対象のコンテンツデータの構成要素であるマイクロコンテンツに関する構造情報を取得する構造情報取得手段と、
前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報を入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを自動的に決定する第１分類手段と、
として機能させることを特徴とするコンテンツ再構成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ再構成装置、コンテンツ再構成方法及びコンテンツ再構成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
紙媒体やビットマップ形式の記事（新聞記事、雑誌記事等）が与えられた場合に、個別の記事を読み易いレイアウトで再構成する技術が知られている（特許文献１）。また、元々は紙媒体として提供された記事を電子データ化して提供するサービスが知られている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６１０８１０５号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Fujisan (https://www.fujisan.co.jp/)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の電子出版サービスでは、記事がスマートフォン等の電子端末の画面表示に対して最適化されていなかった。電子端末の画面表示に対して最適化するためには、記事の内容に応じて画面表示に適したレイアウトで記事を再構築することが必要であるが、そのような技術は確立されていない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１つの態様は、構造化された再構成対象のコンテンツデータを構造解析して前記再構成対象のコンテンツデータの構成要素であるマイクロコンテンツに関する構造情報を取得する構造情報取得手段と、前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報を入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを自動的に決定する第１分類手段と、を備えることを特徴とするコンテンツ再構成装置である。
【０００７】
ここで、前記第１分類手段は、学習用のコンテンツデータの構造情報を入力すると共に、前記学習用のコンテンツデータに対して複数の所定のレイアウトの中から指定されたレイアウトを教師データとして機械学習された分類器を含むことが好適である。
【０００８】
また、前記構造情報は、コンテンツデータに含まれるセクションの数、テキストボックスの数、テキストボックス毎の総文字数、テキストボックスの平均文字数、テキストボックスの最大文字数、画像の数、画像のサイズ、テキストボックスと画像の合計数の少なくとも１つを含むことが好適である。
【０００９】
また、前記第１分類手段は、前記学習用のコンテンツデータの構造情報に加えて、前記学習用のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、前記画像のカテゴリーの数の少なくとも１つである付加情報を入力して機械学習されたものであり、前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報に加えて、前記再構成対象のコンテンツデータに含まれる前記機械学習に使用された前記付加情報と同種の情報を入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを自動的に決定することが好適である。
【００１０】
また、前記教師データは、表示装置において縦スクロールのみで表示できる、表示装置においてリンクによるページ間の遷移が生じない、テキストボックスに含まれる文字のフォントサイズが基準値より小さい、画像のサイズが基準値より小さい、バナー広告を表示する領域が定められている、ウェブ決済機能を表示する領域が定められている、という条件のうち少なくとも１つの条件を満たすレイアウトであることが好適である。
【００１１】
また、前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報及び前記第１分類手段において決定されたレイアウトを入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用する装飾情報を自動的に決定する第２分類手段を備えることが好適である。
【００１２】
また、前記第２分類手段は、学習用のコンテンツデータの構造情報及び前記学習用のコンテンツデータに対して複数の所定のレイアウトの中から指定されたレイアウトを入力し、当該入力に対して複数の所定の装飾情報から指定された装飾情報を教師データとして機械学習された分類器を含むことが好適である。
【００１３】
また、前記装飾情報は、文字のフォントサイズ、文字のフォントの種類、文字の色、画像のサイズ、画像に対して適用するフィルタの種類の少なくとも１つであることが好適である。
【００１４】
本発明の別の態様は、構造化された再構成対象のコンテンツデータを構造解析して前記再構成対象のコンテンツデータの構成要素であるマイクロコンテンツに関する構造情報を取得する構造情報取得工程と、前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報を入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを自動的に決定する第１分類工程と、を行うことを特徴とするコンテンツ再構成方法である。
【００１５】
本発明の別の態様は、コンピュータを、構造化された再構成対象のコンテンツデータを構造解析して前記再構成対象のコンテンツデータの構成要素であるマイクロコンテンツに関する構造情報を取得する構造情報取得手段と、前記再構成対象のコンテンツデータの構造情報を入力して前記再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを自動的に決定する第１分類手段と、として機能させることを特徴とするコンテンツ再構成プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、再構成対象となる記事に適したレイアウト及び装飾によって記事の再構成を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態におけるコンテンツ再構成装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態におけるコンテンツ再構成処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態におけるコンテンツデータの例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における構造化されたコンテンツデータの例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態におけるコンテンツデータの構造情報の例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における第１分類器及び第２分類器に適用されるニューラルネットワークのモデルの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の実施の形態におけるコンテンツ再構成装置１００は、図１に示すように、処理部１０、記憶部１２、入力部１４、出力部１６及び通信部１８を含んで構成される。
【００１９】
コンテンツ再構成装置１００は、一般的なコンピュータにより構成することができる。処理部１０は、ＣＰＵ等を含んで構成され、コンテンツ再構成装置１００における処理を統合的に行う。処理部１０は、記憶部１２に記憶されているコンテンツ再構成プログラムを実行することにより、本実施の形態における記事のレイアウトや装飾等を変更するコンテンツ再構成処理を行う。記憶部１２は、コンテンツ再構成処理において用いられるコンテンツ再構成プログラム（アプリケーション等を含む）や記事情報、各種データベース等の情報を記憶する。記憶部１２は、例えば、半導体メモリ、ハードディスク等で構成することができる。入力部１４は、コンテンツ再構成装置１００に対して情報を入力するための手段を含む。出力部１６は、コンテンツ再構成装置１００において処理された情報を表示させる手段を含む。通信部１８は、外部の装置（サーバ等）との情報交換を行うためのインターフェースを含んで構成される。通信部１８は、例えば、インターネット等の情報通信網に接続されることによって、外部の装置との通信を可能にする。
【００２０】
［コンテンツ再構成処理］
以下、図２のフローチャートを参照して、本実施の形態におけるコンテンツ再構成処理について説明する。コンテンツ再構成装置１００は、コンテンツ再構成プログラムを実行することによって以下の各ステップにおける処理を行うことで電子化された記事のコンテンツを再構成する。
【００２１】
記事のコンテンツデータは、図３に示すように、テキスト情報を含む領域（テキストボックス）や画像（画像データ）等（マイクロコンテンツともいう）を含むものである。また、コンテンツデータは、音（音声データ）や動画（動画データ）を含むものであってもよい。
【００２２】
コンテンツデータは、構造化された電子データの形式であることが好適である。例えば、図４に示すように、ｈｔｍｌ形式のコンテンツデータとすることが好適である。ただし、コンテンツデータは、ｈｔｍｌ形式に限定されるものでなく、ＸＭＬ形式、ＴＥＦ形式等の他の構造化データとしてもよい。
【００２３】
ステップＳ１０では、電子化された記事のコンテンツデータを記憶部１２に取り込む処理が行われる。当該ステップＳ１０における処理によって、コンテンツ再構成装置１００はコンテンツ取得手段として機能する。処理部１０は、入力部１４を介して記事の再構成を行う対象となるコンテンツデータを読み込む処理を行う。また、処理部１０は、通信部１８を介して外部の装置から記事の再構成を行う対象となるコンテンツデータを読み込む処理を行うようにしてもよい。再構成対象となるコンテンツデータは、記憶部１２に記憶される。
【００２４】
ステップＳ１２では、再構成対象のコンテンツデータを構造解析して構成要素であるマイクロコンテンツに関する構造情報を取得する処理が行われる。当該ステップＳ１２における処理によって、コンテンツ再構成装置１００は構造情報取得手段として機能する。コンテンツデータから抽出される構造情報は、コンテンツデータに含まれるセクションの数、テキストボックスの数、テキストボックス毎の総文字数、テキストボックスの平均文字数、テキストボックスの最大文字数、画像の数、画像のサイズ、テキストボックスと画像の合計数の少なくとも１つを含むことが好適である。
【００２５】
例えば、図４に示すｈｔｍｌ形式のコンテンツデータを構造解析した場合、図５に示すように、大構造、中構造、小構造及びコンテンツの４層に分類されるコンテンツの構造に関する情報を抽出することができる。これらの情報からコンテンツデータに含まれるセクションの数、テキストボックスの数、テキストボックス毎の総文字数、テキストボックスの平均文字数、テキストボックスの最大文字数、画像の数、画像のサイズ、テキストボックスと画像の合計数の少なくとも１つを含む構造情報を取得することができる。
【００２６】
また、さらに、再構成対象のコンテンツデータの構造情報に加えて、再構成対象のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、画像のカテゴリーの数の少なくとも１つを付加情報として取得するようにしてもよい。
【００２７】
ステップＳ１４では、構造解析によって得られた構造情報を入力して再構成対象のコンテンツデータに適用するレイアウトを決定する処理が行われる。当該ステップＳ１４における処理によって、コンテンツ再構成装置１００は第１分類手段として機能する。処理部１０は、構造解析によって得られた構造情報を予め用意された第１分類器に入力することによって再構成対象のコンテンツデータを複数のカテゴリーのうち１つに分類して、分類されたカテゴリーに適したレイアウトを割り当てる。
【００２８】
第１分類器は、後述するように、学習用のコンテンツデータの構造情報を入力すると共に、学習用のコンテンツデータ毎に複数のレイアウトの中から指定されたレイアウトの構造情報を教師データとして用いて機械学習された分類器とすることが好適である。
【００２９】
また、第１分類器は、後述するように、学習用のコンテンツデータの構造情報に加えて、学習用のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、画像のカテゴリーの数の少なくとも１つである付加情報を入力して機械学習された分類器とすることが好適である。この場合、ステップＳ１２の構造解析によって得られた構造情報に加えて、再構成対象のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、画像のカテゴリーの数のうち第１分類器の機械学習に用いられた付加情報と同種の付加情報を第１分類器に入力することによって再構成対象のコンテンツデータを複数のカテゴリーのうち１つに分類して、分類されたカテゴリーに適したレイアウトを割り当てる。
【００３０】
ステップＳ１６では、構造解析によって得られた構造情報及び決定されたレイアウトを入力して再構成対象のコンテンツデータに適用する装飾情報を決定する処理が行われる。当該ステップＳ１６における処理によって、コンテンツ再構成装置１００は第２分類手段として機能する。装飾情報は、再構成対象のコンテンツデータを表現するために用いられる情報であり、例えば、文字のフォントサイズ、文字のフォントの種類、文字の色、画像のサイズ、画像に対して適用するフィルタの種類の少なくとも１つであることが好適である。処理部１０は、構造解析によって得られた構造情報及びステップＳ１４において決定されたレイアウトを予め用意された第２分類器に入力することによって再構成対象のコンテンツデータに適した装飾情報を決定する。
【００３１】
第２分類器は、後述するように、学習用のコンテンツデータの構造情報及び第１分類器の機械学習において教師データとして用いられたレイアウトを入力すると共に、学習用のコンテンツデータ及びレイアウトの組み合わせ毎に適した装飾情報を教師データとして用いて機械学習された分類器とすることが好適である。
【００３２】
また、第２分類器は、後述するように、学習用のコンテンツデータの構造情報に加えて、学習用のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、画像のカテゴリーの数の少なくとも１つである付加情報を入力して機械学習された分類器とすることが好適である。この場合、ステップＳ１２の構造解析によって得られた構造情報に加えて、再構成対象のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、画像のカテゴリーの数のうち第２分類器の機械学習に用いられた付加情報と同種の付加情報を第２分類器に入力することによって再構成対象のコンテンツデータを複数のカテゴリーのうち１つに分類して、分類されたカテゴリーに適した修飾情報を決定する。
【００３３】
ステップＳ１８では、決定されたレイアウト及び装飾情報に応じて再構成対象のコンテンツデータのレイアウト及び装飾を再構成する。当該ステップＳ１８における処理によって、コンテンツ再構成装置１００はコンテンツ再構成手段として機能する。処理部１０は、ステップＳ１４において決定されたレイアウトの構造情報に沿って再構成対象のコンテンツデータのマイクロコンテンツを再構成する。処理部１０は、さらに、ステップＳ１６において決定された装飾情報に沿って再構成対象のコンテンツデータのマイクロコンテンツの装飾を行う。
【００３４】
以上の処理によって、再構成対象のコンテンツデータを新たなレイアウト及び装飾情報に沿ったコンテンツデータに再構成することができる。
【００３５】
なお、本実施の形態では、第１分類器と第２分類器を併用する構成としたが、第１分類器のみを使用してレイアウトのみを決定する構成としてもよい。また、再構成対象のコンテンツデータを再構成するレイアウトが予め決定されている場合に第２分類器のみを用いて再構成対象のコンテンツデータと当該レイアウトに適した装飾情報のみを決定する構成としてもよい。
【００３６】
［第１分類器の学習処理］
第１分類器は、学習用のコンテンツデータの構造情報を入力すると共に、学習用のコンテンツデータ毎に複数のレイアウトの中から指定されたレイアウトの構造情報を教師データとして用いて機械学習された分類器とすることができる。
【００３７】
機械学習のモデルは、例えば、図６に示すようなニューラルネットワーク（ＮＮ）を適用することができる。ニューラルネットワークを用いる場合、ネットワークの層数、活性化関数、損失関数等は、機械学習の特性に応じて適宜選択することが好適である。ただし、機械学習のモデルは、特に限定されるものではなく、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、線形判別分析器（ＬＤＡ）等の多カテゴリーへのクラスタリングに適したモデルとすればよい。
【００３８】
ここで、学習用のコンテンツデータの構造情報としては、コンテンツデータに含まれるセクションの数、テキストボックスの数、テキストボックス毎の総文字数、テキストボックスの平均文字数、テキストボックスの最大文字数、画像の数、画像のサイズ、テキストボックスと画像の合計数の少なくとも１つを含むことが好適である。
【００３９】
また、第１分類器は、学習用のコンテンツデータの構造情報に加えて、学習用のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、画像のカテゴリーの数の少なくとも１つである付加情報を入力に加えてもよい。
【００４０】
教師データは、学習用のコンテンツデータに対してユーザが望むレイアウトを示す構造情報を指定する。例えば、雑誌等の紙媒体を対象とした電子化したコンテンツデータをスマートフォン等の小型の表示手段のみを備えた電子端末での表示に適したレイアウトにするには、教師データとして学習用のコンテンツデータに対して小型の電子端末での表示に適したレイアウトを示す構造情報を指定する。小型の電子端末での表示に適したレイアウトの例としては、表示装置において縦スクロールのみで表示できる、表示装置においてリンクによるページ間の遷移が生じない、テキストボックスに含まれる文字のフォントサイズが基準値より小さい、画像のサイズが基準値より小さい、バナー広告を表示する領域が定められている、ウェブ決済機能を表示する領域が定められている、という条件のうち少なくとも１つの条件を満たすレイアウトが挙げられる。例えば、基準値として、テキストの文字数や画像の数に対してコンテンツ全体を読むために要するスクロール量が所定値以上に多くならないようなサイズを規定したり、画像であれば電子端末の画面の横幅よりも小さいサイズに規定したりすることが好適である。
【００４１】
また、第１分類器は、学習用のコンテンツデータの構造情報に加えて、学習用のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、画像のカテゴリーの数の少なくとも１つである付加情報を入力して機械学習された分類器としてもよい。
【００４２】
例えば、テキストボックスに含まれる通貨を示す文字（￥，＄等）が含まれている場合やテキストボックスに含まれる通貨を示す文字（￥，＄等）が多く含まれている場合、当該テキストボックスを含むコンテンツデータは広告等の記事であるものとして広告に適したレイアウトの構造情報を教師データとして機械学習を行うようにすることが好適である。また、例えば、画像の多くに人物が含まれている場合、画像の多くに風景が含まれている場合、画像の多くに乗り物が含まれている場合、それぞれの画像のカテゴリーに特化した記事であるものとして当該カテゴリーに適したレイアウトの構造情報を教師データとして機械学習を行うようにすることが好適である。さらに、画像に特定の人物（女優、俳優、モデル、政治家等）が含まれている場合、当該特定の人物に関連するカテゴリーの記事であるものとして当該カテゴリーに適したレイアウトの構造情報を教師データとして機械学習を行うようにすることが好適である。また、画像のカテゴリーの数を入力データとして、カテゴリーの数が多い場合には多くのカテゴリーに亘る一般的な記事であり、カテゴリーの数が少ない場合には特定のカテゴリーに関する専門的な記事であるとして、それぞれの記事に適したレイアウトの構造情報を教師データとして機械学習を行うようにすることが好適である。
【００４３】
このような入力データ及び教師データを用いて機械学習された第１分類器を用いることによって、再構成対象のコンテンツデータに望ましいレイアウトを示す構造情報を決定することができる。
【００４４】
［第２分類器の学習処理］
第２分類器は、学習用のコンテンツデータの構造情報及び第１分類器の機械学習において教師データとして用いられたレイアウトを入力すると共に、学習用のコンテンツデータ及びレイアウトの組み合わせ毎に適した装飾情報を教師データとして用いて機械学習された分類器とすることができる。
【００４５】
機械学習のモデルは、第１分類器と同様に、図６に示すようなニューラルネットワーク（ＮＮ）を適用することができる。ニューラルネットワークを用いる場合、ネットワークの層数、活性化関数、損失関数等は、機械学習の特性に応じて適宜選択することが好適である。ただし、機械学習のモデルは、特に限定されるものではなく、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、線形判別分析器（ＬＤＡ）等の多カテゴリーへのクラスタリングに適したモデルとすればよい。
【００４６】
ここで、学習用のコンテンツデータの構造情報としては、コンテンツデータに含まれるセクションの数、テキストボックスの数、テキストボックス毎の総文字数、テキストボックスの平均文字数、テキストボックスの最大文字数、画像の数、画像のサイズ、テキストボックスと画像の合計数の少なくとも１つを含むことが好適である。学習用のコンテンツデータの構造情報に加えて、学習用のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、画像のカテゴリーの数の少なくとも１つである付加情報を入力に加えてもよい。
【００４７】
また、学習用のコンテンツデータに加えて入力データとして用いられるレイアウトに関するデータは、第１分類器の機械学習において教師データとして用いられたレイアウトの構造情報とする。
【００４８】
教師データは、学習用のコンテンツデータ及びレイアウトの組み合わせに対してユーザが望む装飾を示す情報を指定する。例えば、装飾情報は、学習用のコンテンツデータ及びレイアウトの組み合わせに対してユーザが望む文字のフォントサイズ、文字のフォントの種類、文字の色、画像のサイズ、画像に対して適用するフィルタの種類の少なくとも１つであることが好適である。
【００４９】
また、第２分類器は、学習用のコンテンツデータの構造情報に加えて、学習用のコンテンツデータに含まれるテキストボックスに含まれる特定の文字の数、画像のカテゴリー、画像のカテゴリーの数の少なくとも１つである付加情報を入力して機械学習された分類器としてもよい。
【００５０】
例えば、テキストボックスに含まれる通貨を示す文字（￥，＄等）が含まれている場合やテキストボックスに含まれる通貨を示す文字（￥，＄等）が多く含まれている場合、当該テキストボックスを含むコンテンツデータは広告等の記事であるものとして広告に適した装飾情報を教師データとして機械学習を行うようにすることが好適である。また、例えば、画像の多くに人物が含まれている場合、画像の多くに風景が含まれている場合、画像の多くに乗り物が含まれている場合、それぞれの画像のカテゴリーに特化した記事であるものとして当該カテゴリーに適した装飾情報を教師データとして機械学習を行うようにすることが好適である。さらに、画像に特定の人物（女優、俳優、モデル、政治家等）が含まれている場合、当該特定の人物に関連するカテゴリーの記事であるものとして当該カテゴリーに適した装飾情報を教師データとして機械学習を行うようにすることが好適である。また、画像のカテゴリーの数を入力データとして、カテゴリーの数が多い場合には多くのカテゴリーに亘る一般的な記事であり、カテゴリーの数が少ない場合には特定のカテゴリーに関する専門的な記事であるとして、それぞれの記事に適した装飾情報を教師データとして機械学習を行うようにすることが好適である。
【００５１】
このような入力データ及び教師データを用いて機械学習された第２分類器を用いることによって、再構成対象のコンテンツデータ及びそれに望ましいレイアウトに対して適した装飾情報を決定することができる。
【００５２】
なお、本実施の形態におけるコンテンツ再構成装置１００では、構造情報取得手段、第１分類手段、第２分類手段、コンテンツ再構成手段を１つの装置にて実現する構成としたが、これらの手段を異なる装置や異なる実行主体にて実現するようにしてもよい。例えば、これらの手段のうち幾つかをサーバコンピュータで実現し、残りの手段をクライアントコンピュータで実現するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１０  処理部、１２  記憶部、１４  入力部、１６  出力部、１８  通信部、１００  コンテンツ再構成装置。
【図１】
2020004067.tif 000003
【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】
2020004067.tif 000008