(57)【要約】【課題】記事の価値を自動的に評価し、有用な記事を抽出することができる装置、方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】評価サーバ１０は、過去の記事に含まれる項目の組合せを含んで構成する正規化された１以上の正規化パターンを記憶するパターンＤＢ２２と、評価対象記事および過去の記事を、正規化パターンのいずれかに分類する記事パターン分類部１３と、分類された正規化パターンに含まれる１以上の項目に対応する、当該評価対象記事中および過去の記事中の語句を抽出する語句抽出部１４と、抽出された語句のそれぞれについて出現回数を関連付けた統計データを記憶する出現回数ＤＢ２３と、記憶された統計データにおいて、評価対象記事に含まれる語句の出現回数の偏差に基づいて、当該評価対象記事の価値を示す評価値を算出する価値評価部１５と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
記事の価値を評価する装置であって、
過去の記事に含まれる項目の組合せを含んで構成する正規化された１以上の正規化パターンを記憶するパターン記憶手段と、
評価対象記事および前記過去の記事を、前記パターン記憶手段が記憶した正規化パターンのいずれかに分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された正規化パターンに含まれる１以上の項目に対応する、当該評価対象記事中および前記過去の記事中の語句を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された語句のそれぞれについて、前記評価対象記事および前記過去の記事の中の出現回数と関連付けた統計データを記憶する出現回数記憶手段と、
前記出現回数記憶手段により記憶された統計データにおいて、当該評価対象記事に含まれる語句の前記出現回数の偏差に基づいて、前記評価対象記事の価値を示す評価値を算出する算出手段と、を備える装置。
【請求項２】
前記出現回数の偏差に対する語句の重要度を規定する価値基準の入力を受け付ける価値基準受付手段をさらに備え、
前記算出手段は、前記評価対象記事に含まれる前記項目ごとの語句の重要度を総合して前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記評価対象記事に含まれる前記項目ごとの語句の重要度を互いに比較し、当該重要度が相対的に高い語句を選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された語句からなるタイトルデータを生成する生成手段と、をさらに備える請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記選択手段は、予め設定されている所定量の語句を選択し、
前記生成手段は、前記選択手段により選択された語句を、前記重要度の高い順に並べることにより前記タイトルデータを生成することを特徴とする請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記価値基準受付手段は、前記価値基準として、前記項目ごとに異なる前記重要度の重み付けの入力を受け付けることを特徴とする請求項２から請求項４のいずれかに記載の装置。
【請求項６】
前記価値基準受付手段は、前記価値基準として、前記評価対象記事の取得元ごとに異なる前記重要度の重み付けの入力を受け付けることを特徴とする請求項２から請求項５のいずれかに記載の装置。
【請求項７】
前記価値基準受付手段は、前記価値基準として、前記正規化パターンごとに異なる前記重要度の重み付けの入力を受け付けることを特徴とする請求項２から請求項６のいずれかに記載の装置。
【請求項８】
同一の前記項目に対応する複数の語句の優先順位を規定する順位基準の入力を受け付ける順位基準受付手段と、
前記順位基準に基づいて、前記評価値が等しい複数の記事の順位を判断する判断手段と、をさらに備える請求項１から請求項７のいずれかに記載の装置。
【請求項９】
記事の価値をコンピュータが評価する方法であって、
過去の記事に含まれる項目の組合せを含んで構成する正規化された１以上の正規化パターンを記憶するパターン記憶ステップと、
評価対象記事および前記過去の記事を、前記パターン記憶ステップにより記憶した正規化パターンのいずれかに分類する分類ステップと、
前記分類ステップにより分類された正規化パターンに含まれる１以上の項目に対応する、当該評価対象記事中および前記過去の記事中の語句を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された語句のそれぞれについて、前記評価対象記事および前記過去の記事の中の出現回数と関連付けた統計データを記憶する出現回数記憶ステップと、
前記出現回数記憶ステップにより記憶された統計データにおいて、前記評価対象記事に含まれる語句の前記出現回数の偏差に基づいて、当該評価対象記事の価値を示す評価値を算出する算出ステップと、を含む方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、記事の価値を評価する装置、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネットのＷｅｂページにおいて、新聞社や通信社等から発信される大量のニュース記事を取捨選択して掲載するサービスが行われている。このようなサービスでは、多くのユーザにとって関心が高く有用である、すなわち価値の高い記事を、目に留まりやすく簡潔に一覧表示することが望ましい。
【０００３】
そこで、記事から自動的に要約文を生成する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、パターン情報と記事とを照合により記事から単語情報を抽出し、テンプレートにより要約文を生成する装置が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１９７０９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の装置は、記事の要約文を生成することで一覧表示等に使用できる可能性はあるが、大量に存在する記事の中から、ユーザに提供すべき有用な記事を抽出することは難しかった。
【０００６】
本発明は、記事の価値を自動的に評価し、有用な記事を抽出することができる装置、方法、および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】
【０００７】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
【０００８】
（１）  記事の価値を評価する装置であって、
過去の記事に含まれる項目の組合せを含んで構成する正規化された１以上の正規化パターンを記憶するパターン記憶手段と、
評価対象記事および前記過去の記事を、前記パターン記憶手段が記憶した正規化パターンのいずれかに分類する分類手段と、
前記分類手段により分類された正規化パターンに含まれる１以上の項目に対応する、当該評価対象記事中および前記過去の記事中の語句を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された語句のそれぞれについて、前記評価対象記事および前記過去の記事の中の出現回数と関連付けた統計データを記憶する出現回数記憶手段と、
前記出現回数記憶手段により記憶された統計データにおいて、当該評価対象記事に含まれる語句の前記出現回数の偏差に基づいて、前記評価対象記事の価値を示す評価値を算出する算出手段と、を備える装置。
【０００９】
このような構成によれば、当該装置は、過去の記事に含まれる項目の組合せを含んで構成する正規化された１以上の正規化パターンを記憶し、評価対象記事および前記過去の記事を、正規化パターンのいずれかに分類し、分類された正規化パターンに含まれる１以上の項目に対応する、当該評価対象記事中および前記過去の記事中の語句を抽出する。また、当該装置は、抽出された語句のそれぞれについて、評価対象記事および過去の記事の中の出現回数と関連付けた統計データを記憶し、記憶された統計データにおいて、評価対象記事に含まれる語句の出現回数の偏差に基づいて、評価対象記事の価値を示す評価値を算出する。
【００１０】
したがって、当該装置は、正規化パターンと照合することにより項目ごとの語句を抽出することができる。そして、当該装置は、抽出された語句について統計処理することにより得られる出現回数と語句数との関係に基づく出現回数の偏差、具体的には偏差値により、評価対象記事の評価値を算出することができる。例えば、出現回数が平均から離れるほど注目すべき重要な語句である可能性が高いので、偏差値により重要度を測ることができる。その結果、当該装置は、項目ごとの語句の重要度に基づいて、評価対象記事全体の価値を自動的に評価し、有用な記事を抽出できる可能性がある。
【００１１】
（２）  前記出現回数の偏差に対する語句の重要度を規定する価値基準の入力を受け付ける価値基準受付手段をさらに備え、
前記算出手段は、前記評価対象記事に含まれる前記項目ごとの語句の重要度を総合して前記評価値を算出することを特徴とする（１）に記載の装置。
【００１２】
このような構成によれば、当該装置は、出現回数の偏差に対する語句の重要度を規定する価値基準の入力を受け付け、評価対象記事に含まれる項目ごとの語句の重要度を総合して評価値を算出する。
【００１３】
したがって、当該装置は、予め入力を受け付けた価値基準に基づいて、出現回数の偏差から語句の重要度を算出することができる。これにより、当該装置は、項目ごとの語句の重要度を総合して、評価対象記事の価値を、具体的な指標である評価値として算出することができる。なお、語句の重要度を総合した評価値は、重要度の合計や平均等、所定の演算により算出することができる。
【００１４】
（３）  前記評価対象記事に含まれる前記項目ごとの語句の重要度を互いに比較し、当該重要度が相対的に高い語句を選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された語句からなるタイトルデータを生成する生成手段と、をさらに備える（２）に記載の装置。
【００１５】
このような構成によれば、当該装置は、評価対象記事に含まれる項目ごとの語句の重要度を互いに比較し、当該重要度が相対的に高い語句を選択し、選択された語句からなるタイトルデータを生成する。
【００１６】
したがって、当該装置は、重要度が高くユーザに注目される語句を選択することができる。そして、当該装置は、このような注目語句によりタイトルを構成するので、特に、文字数が限られている等の条件の下で、報知効果を向上することができる。
【００１７】
（４）  前記選択手段は、予め設定されている所定量の語句を選択し、
前記生成手段は、前記選択手段により選択された語句を、前記重要度の高い順に並べることにより前記タイトルデータを生成することを特徴とする（３）に記載の装置。
【００１８】
このような構成によれば、当該装置は、予め設定されている所定量の語句を選択し、選択された語句を、重要度の高い順に並べることにより前記タイトルデータを生成する。
【００１９】
したがって、当該装置は、より重要度が高い語句を優先的にタイトルとして表示させることができる。その結果、タイトルの注目度が高まり、報知効果の向上が期待できる。
【００２０】
（５）  前記価値基準受付手段は、前記価値基準として、前記項目ごとに異なる前記重要度の重み付けの入力を受け付けることを特徴とする（２）から（４）のいずれかに記載の装置。
【００２１】
このような構成によれば、当該装置は、管理者からの価値基準の入力に基づいて、項目ごとに異なる重要度の重み付けを設定することができる。したがって、当該装置は、価値基準を柔軟に調整し、高価値となる記事の種類を適宜設定することができる。
【００２２】
（６）  前記価値基準受付手段は、前記価値基準として、前記評価対象記事の取得元ごとに異なる前記重要度の重み付けの入力を受け付けることを特徴とする（２）から（５）のいずれかに記載の装置。
【００２３】
このような構成によれば、当該装置は、管理者からの価値基準の入力に基づいて、評価対象記事の取得元、すなわち新聞社や通信社等ごとに異なる重要度の重み付けを設定することができる。したがって、当該装置は、記事の発信源により信頼性や重要度を設定し、高価値となる記事の種類を適宜設定することができる。
【００２４】
（７）  前記価値基準受付手段は、前記価値基準として、前記正規化パターンごとに異なる前記重要度の重み付けの入力を受け付けることを特徴とする（２）から（６）のいずれかに記載の装置。
【００２５】
このような構成によれば、当該装置は、管理者からの価値基準の入力に基づいて、正規化パターンごとに異なる重要度の重み付けを設定することができる。したがって、当該装置は、重要な記事の種類（正規化パターン）を予め設定し、優先的に抽出することができる。
【００２６】
（８）  同一の前記項目に対応する複数の語句の優先順位を規定する順位基準の入力を受け付ける順位基準受付手段と、
前記順位基準に基づいて、前記評価値が等しい複数の記事の順位を判断する判断手段と、をさらに備える（１）から（７）のいずれかに記載の装置。
【００２７】
このような構成によれば、当該装置は、同一の項目に対応する複数の語句の優先順位を規定する順位基準の入力を受け付け、順位基準に基づいて、評価値が等しい複数の記事の順位を判断する。
【００２８】
したがって、当該装置は、管理者からの順位基準の入力に基づいて、評価値が等しい複数の記事に対して、順位付けを行うことができる。すなわち、当該装置は、優先度の高い語句を含んだ記事を優先的に抽出することができる。
【００２９】
（９）  記事の価値をコンピュータが評価する方法であって、
過去の記事に含まれる項目の組合せを含んで構成する正規化された１以上の正規化パターンを記憶するパターン記憶ステップと、
評価対象記事および前記過去の記事を、前記パターン記憶ステップにより記憶した正規化パターンのいずれかに分類する分類ステップと、
前記分類ステップにより分類された正規化パターンに含まれる１以上の項目に対応する、当該評価対象記事中および前記過去の記事中の語句を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された語句のそれぞれについて、前記評価対象記事および前記過去の記事の中の出現回数と関連付けた統計データを記憶する出現回数記憶ステップと、
前記出現回数記憶ステップにより記憶された統計データにおいて、前記評価対象記事に含まれる語句の前記出現回数の偏差に基づいて、当該評価対象記事の価値を示す評価値を算出する算出ステップと、を含む方法。
【００３０】
このような構成によれば、当該方法を実行することにより、（１）と同様の効果が期待できる。
【００３１】
（１０）  （９）に記載の方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【００３２】
このような構成によれば、当該プログラムをコンピュータに実行させることにより、（１）と同様の効果が期待できる。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、記事の価値を自動的に評価し、有用な記事を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る評価サーバのハードウェア構成を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る評価サーバの機能構成を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る正規化パターンの一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る統計データの一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る出現回数の分布の一例について、その形状を模式的に示した図である。
【図７】本発明の実施形態に係る価値基準テーブルの一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係る処理例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】
【００３５】
以下、本発明の実施形態の一例について図を参照しながら説明する。
【００３６】
［システム全体構成］
図１は、本実施形態に係る評価サーバ１０と関連要素とを含んだシステムの全体構成を示す図である。このシステムでは、評価サーバ１０と、記事データを発信する複数のコンテンツサーバ２０と、Ｗｅｂサーバ３０と、ユーザ端末４０と、が互いにインターネット等の所定のネットワークを介して接続されている。
【００３７】
評価サーバ１０は、コンテンツサーバ２０から、配信候補であるニュース記事を受信する。評価サーバ１０は、統計処理により、過去の記事の正規化パターンを生成すると共に、項目ごとの語句の出現回数に関する統計データを記憶する。そして、評価サーバ１０は、この統計データを参照し、語句の出現回数に関する偏差値に対応する重要度に基づいて、受信した記事の価値を評価する。
【００３８】
評価サーバ１０から、評価値の高い記事が選択されてＷｅｂサーバ３０へ送信されると、Ｗｅｂサーバ３０は、Ｗｅｂページの所定領域に記事の一覧表示（トピックス表示）を行う。これにより、ユーザ端末４０がＷｅｂサーバ３０へアクセスすることにより、所定のＷｅｂページを表示すると、ユーザは、評価サーバ１０により自動的に抽出された注目記事を閲覧することができる。
【００３９】
［ハードウェア構成］
図２は、本実施形態に係る評価サーバ１０のハードウェア構成を示す図である。評価サーバ１０は、制御部３００を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３１０（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ３２０等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン２００、通信Ｉ／Ｆ（Ｉ／Ｆ：インタフェース）３３０、メインメモリ３４０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）３５０、Ｉ／Ｏコントローラ３６０、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、並びに半導体メモリ３９０を備える。尚、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、並びに、半導体メモリ３９０はまとめて記憶装置４１０と呼ばれる。
【００４０】
制御部３００は、評価サーバ１０を統括的に制御する部分であり、ハードディスク３７０（後述）に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。
【００４１】
通信Ｉ／Ｆ３３０は、評価サーバ１０が、ネットワークを介して図１のコンテンツサーバ２０やＷｅｂサーバ３０、他の情報端末等と情報を送受信する場合のネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ３３０は、モデム、ケーブル・モデムおよびイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。
【００４２】
ＢＩＯＳ３５０は、評価サーバ１０の起動時にＣＰＵ３１０が実行するブートプログラムや、評価サーバ１０のハードウェアに依存するプログラム等を記録する。
【００４３】
Ｉ／Ｏコントローラ３６０には、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、および半導体メモリ３９０等の記憶装置４１０を接続することができる。
【００４４】
ハードディスク３７０は、本ハードウェアを評価サーバ１０として機能させるための各種プログラムや、本発明の機能を実行するプログラム等を記憶する。なお、評価サーバ１０は、外部に別途設けたハードディスク（図示せず）を外部記憶装置として利用することもできる。
【００４５】
光ディスクドライブ３８０としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク４００を使用する。光ディスク４００から光ディスクドライブ３８０によりプログラムまたはデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ３６０を介してメインメモリ３４０またはハードディスク３７０に提供することもできる。
【００４６】
なお、本発明でいうコンピュータとは、記憶装置、制御部等を備えた情報処理装置をいい、評価サーバ１０は、記憶装置４１０、制御部３００等を備えた情報処理装置により構成され、この情報処理装置は、本発明のコンピュータの概念に含まれる。
【００４７】
［機能構成］
図３は、本実施形態に係る評価サーバ１０の機能構成を示す図である。評価サーバ１０の制御部３００は、記事パターン生成部１１と、記事受付部１２と、記事パターン分類部１３（分類手段）と、語句抽出部１４（抽出手段）と、価値評価部１５（算出手段、判断手段）と、注目語句選択部１６（選択手段）と、タイトル生成部１７（生成手段）と、価値基準受付部１８（価値基準受付手段）と、順位基準受付部１９（順位基準受付手段）と、を備える。また、評価サーバ１０の記憶装置４１０は、記事ＤＢ２１と、パターンＤＢ２２（パターン記憶手段）と、出現回数ＤＢ２３（出現回数記憶手段）と、評価基準ＤＢ２４と、を備える。
【００４８】
以下、各機能部は、評価サーバ１０が備えることとして説明するが、構成はこれには限られない。例えば、複数のサーバに各機能部を分散させてもよい。また、Ｗｅｂサーバ３０等、他のサーバと統合されていてもよい。
【００４９】
記事パターン生成部１１は、記事ＤＢ２１に記憶されている過去の記事データを、評価対象項目の組合せにより正規化し、正規化パターンを生成する。なお、生成方法には、上述の既存技術等が利用できる。これにより、例えば、「交通事故」、「ファイナンス」、「天気予報」、「スポーツ」等、複数の正規化パターンを記憶することができる。
【００５０】
図４は、本実施形態に係る正規化パターンの一例を示す図である。
この例では、正規化パターン「交通事故１」に含まれる評価対象項目を示している。各記事データは、この評価対象項目と対応付けられる語句を１つ以上有している。この例では、例えば、評価対象項目「当事者−年齢」の語句は「１０２歳」であり、評価対象項目「捜査内容−職業」の語句は「プロ野球選手」である。
【００５１】
記事受付部１２は、評価対象記事の入力を受け付ける。なお、この評価対象記事は、新たな記事としてコンテンツサーバ２０から受信するものとして説明するが、これには限られない。例えば、記事ＤＢ２１から選択されてもよい。
【００５２】
記事パターン分類部１３は、記事受付部１２により受け付けた評価対象記事を、正規化パターンのいずれかに分類する。具体的には、評価対象記事をパターンＤＢ２２と照合し、一致または類似する度合いが最も高い正規化パターンに分類する。
【００５３】
語句抽出部１４は、記事パターン分類部１３により分類された正規化パターンに含まれる評価対象項目のそれぞれに対して、対応する評価対象記事中の語句を抽出する。
【００５４】
また、語句抽出部１４は、図４に示す評価対象項目ごとに、対応する語句の出現回数を統計データとして出現回数ＤＢ２３に記憶する。このとき、統計データの対象とする記事は、記事ＤＢ２１に記憶されている過去の記事も含め、予め設定された所定量や所定期間の記事としてよい。
【００５５】
図５は、本実施形態に係る出現回数ＤＢ２３に記憶される統計データの一例を示す図である。この例では、評価対象項目を「年齢」とし、横軸に出現回数、縦軸に語句（年齢の数字）の数をグラフで示している。
【００５６】
統計データでは、評価対象項目のそれぞれについて、出現回数が同一の語句の数が、この出現回数と関連付けられている。例えば、年齢が「２歳」および「１０１歳」は、統計の対象とされた記事の中でそれぞれ１回だけ出現したので、出現回数が「１回」として記録され、出現回数が「１回」である語句の数は「２」となる。同様に、出現回数が「５０回」である語句の数は「６」となり、他の出現回数に比べて多くなっている。
【００５７】
このように、出現回数ごとに語句の数が積みあげられ、評価対象項目それぞれについて、出現回数の分布が形成される。
【００５８】
図６は、本実施形態に係る出現回数の分布の一例について、その形状を模式的に示した図である。
この例では、同一の出現回数となる語句の数が少ない部分は、偏差値が平均から大きく離れており、特別な語句である可能性が高い。すなわち、このような特別な語句は、記事を特徴付ける重要度が高い語句であり、さらには、記事の価値も高いと考えられる。
【００５９】
なお、出現回数の分布の形状は、評価対象項目ごとに異なるが、出現回数の偏差値を指標として、語句の重要度を相対的に判断することができる。すなわち、偏差値が平均から大きく離れている出現回数の付近は、語句の数が少なく、これらの語句の重要度が高いと考えられる。
【００６０】
価値評価部１５は、語句抽出部１４により抽出された語句について、出現回数ＤＢ２３および評価基準ＤＢ２４を参照して、語句の重要度を算出する。さらに、価値評価部１５は、複数の語句の重要度を総合し、評価対象記事全体の価値を示す評価値を算出する。具体的には、語句の重要度に対して平均や合計等、所定の統計処理を行って評価値を算出する。
【００６１】
ここで、評価基準ＤＢ２４は、出現回数ＤＢ２３により得られる語句の出現回数の偏差値に対して、この語句の重要度を規定したＤＢである。
【００６２】
図７は、本実施形態に係る評価基準ＤＢ２４に記憶される価値基準テーブルの一例を示す図である。
この例では、評価対象項目ごとに偏差値と重要度とを関連付けて記憶している。具体的には、偏差値が平均（偏差値＝５０）よりも小さいほど、あるいは平均よりも大きいほど、語句の重要度を高く設定している。これにより、出現回数が通常と大きく異なる語句の重要度を高め、評価対象記事の価値の評価へ反映させることができる。
【００６３】
なお、偏差値と重要度との関係は、これには限られず、出現回数の分布形状に応じて、適宜設定することとしてよい。
【００６４】
注目語句選択部１６は、語句抽出部１４により抽出された語句のうち、重要度が相対的に高い語句を選択する。このとき、所定量、例えば所定の文字数以内で重要度の上位から選択することとする。
【００６５】
タイトル生成部１７は、注目語句選択部１６により選択された重要度の高い語句で構成されるタイトルデータを生成する。具体的には、タイトルデータは、重要度の高い順に区切り文字（例えば、空白）で連結させたものでよい。このとき、注目語句選択部１６により所定量の語句が抽出されるので、文字数等の制限がある場合に、効率的にタイトルデータを生成することができる。
【００６６】
価値基準受付部１８は、評価サーバ１０の管理者より、価値基準の入力を受け付け、評価基準ＤＢ２４に記憶する。価値基準は、上述の偏差値と重要度とを関連付けた価値基準テーブル（図７）の他、評価対象項目ごとに異なる重み付け、評価対象記事の取得元ごとに異なる重み付け、正規化パターンごとに異なる重み付け等を含んでよい。価値基準受付部１８は、これらの重み付けの入力を受け付けて記憶しておくことにより、価値評価部１５により算出される語句の重要度および評価対象記事の価値を柔軟に調整し、高価値となる記事の種類を適宜設定することができる。
【００６７】
順位基準受付部１９は、評価サーバ１０の管理者より、順位基準の入力を受け付け、評価基準ＤＢ２４に記憶する。順位基準は、評価対象項目に対応する複数の語句の優先順位を規定するものである。複数の評価対象記事の評価値が等しい場合に、価値評価部１５は、この順位基準に基づいて優先順位を判断する。
【００６８】
［処理フロー］
図８は、本実施形態に係る評価サーバ１０における制御部３００の処理例を示すフローチャートである。この例では、制御部３００は、複数の評価対象記事の中から、価値の高い記事を選択して提示する。なお、パターンＤＢ２２の正規化パターンと、出現回数ＤＢ２３の統計データ、さらに評価基準ＤＢの価値基準および順位基準は既に生成されているものとする。
【００６９】
ステップＳ１では、制御部３００は、評価対象記事の入力を受け付ける。ここでは、複数の評価対象記事を受け付け、後続の処理にてユーザ端末４０へ提示すべき記事を選別する。
【００７０】
ステップＳ２では、制御部３００は、ステップＳ１で受け付けた評価対象記事の１つを、パターンＤＢ２２に記憶されている正規化パターンのいずれかに分類する。
【００７１】
ステップＳ３では、制御部３００は、ステップＳ２で分類された正規化パターンに含まれる評価対象項目について、対応する語句を評価対象記事から抽出する。
【００７２】
ステップＳ４では、制御部３００は、ステップＳ３で抽出された語句について、出現回数ＤＢ２３に記憶された統計データを参照し、出現回数の偏差値を算出する。さらに、制御部３００は、評価基準ＤＢ２４に記憶されている価値基準を参照し、この語句の重要度を算出する。
【００７３】
ステップＳ５では、制御部３００は、ステップＳ４で算出された語句の重要度について、評価基準ＤＢ２４に記憶されている価値基準に基づいて、さらに重み付けを行い、評価対象記事全体の総合点として、評価値を算出する。
【００７４】
ステップＳ６では、制御部３００は、次の評価対象記事があるか否か、すなわちステップＳ１で受け付けた評価対象記事のうち評価値を算出していないものが存在するか否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合はステップＳ７に移り、判定がＮＯの場合はステップＳ２に戻って次の評価対象記事について処理を継続する。
【００７５】
ステップＳ７では、制御部３００は、ステップＳ１で受け付けた評価対象記事のうち、ステップＳ５で算出した評価値が上位である所定数の記事を選択する。なお、評価値が所定値に満たない記事を対象外としてもよい。この場合、選択される記事は所定数よりも少なくなるが、価値の低い記事が選択されるのを抑制することができる。
【００７６】
ステップＳ８では、制御部３００は、ステップＳ７で選択された記事を評価値の高い順に順位付けする。このとき、評価値が互いに等しい記事がある場合には、評価基準ＤＢ２４に記憶されている順位基準に基づいて、より重要な語句を含む記事の順位を上げる。
【００７７】
ステップＳ９では、制御部３００は、ステップＳ７で選択された記事に関して、タイトルデータに用いるための注目語句を選択する。具体的には、重み付けされた後の語句の重要度が高い順に所定量の語句を選択する。
【００７８】
ステップＳ１０では、制御部３００は、ステップＳ９で選択された語句を連結し、記事のタイトルデータを生成する。制御部３００は、このタイトルデータと共に記事データをＷｅｂサーバ３０へ提供する。これにより、Ｗｅｂサーバ３０にて管理されるＷｅｂページへアクセスしたユーザ端末４０にて、価値の高い記事がタイトルと共に表示される。
【００７９】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００８０】
１０  評価サーバ
１１  記事パターン生成部
１２  記事受付部
１３  記事パターン分類部
１４  語句抽出部
１５  価値評価部
１６  注目語句選択部
１７  タイトル生成部
１８  価値基準受付部
１９  順位基準受付部
２０  コンテンツサーバ
２１  記事ＤＢ
２２  パターンＤＢ
２３  出現回数ＤＢ
２４  評価基準ＤＢ
３０  Ｗｅｂサーバ
４０  ユーザ端末
３００  制御部
４１０  記憶装置
【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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