(57)【要約】【課題】利用者の個人情報を利用せずに、多数のサービスのインテントをノイズの影響を低減して効果的に分類し、さらに分類結果に応じてサービスを適切に利用者に提示する。【解決手段】インテント情報処理装置２において、Ｗｅｂサイトから収集した複数のサービスからインテントを抽出してこれらのインテントから機能重要度を表す３つの特徴量を計算し、この算出された３つの機能重要度をもとに上記インテントを分類して、その結果をインテント重要度累積部１４に保存する。そして、サーバ３において、上記インテント重要度累積部１４に保存されたインテントの機能重要度を表す情報をもとにインテント提示画面を生成してクライアント端末４に送信して表示させ、この表示されたインテントの中から所望のインテントが選択された場合に、このインテントに関連するサービスのリストを作成してクライアント端末４へ送信し表示させる。【選択図】図１
2014164606.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービスを表す解説文から抽出された、サービス提供者の意図を自然言語表現により表したインテントに関する情報と、前記サービスを実行する際にデバイス又はデータにアクセスするためのアクセス情報を、インテントサービス関連情報を記憶する記憶部から読み込む手段と、
前記抽出されたインテントを含む全てのサービスと、これらのサービスに含まれるアクセス情報との関連度合いに基づく特徴量を、当該インテントの機能重要度を表す第１の評価尺度として算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段により第１の評価尺度として算出された特徴量に基づいて、前記インテントの機能重要度を分類する分類手段と、
前記インテントの機能重要度の分類結果を表す情報を記憶する分類結果記憶手段と
を具備することを特徴とするインテント分類装置。
【請求項２】
前記抽出されたインテントのサービス解説文中における出現位置に基づく特徴量を、当該インテントの機能重要度を表す第２の評価尺度として算出する第２の算出手段を、さらに具備し、
前記分類手段は、前記第１及び第２の算出手段により算出された各特徴量に基づいて前記インテントの機能重要度を分類することを特徴とする請求項１記載のインテント分類装置。
【請求項３】
前記抽出されたインテントを含むサービスが属するカテゴリの数に基づく特徴量を、当該インテントの機能重要度を表す第３の評価尺度として算出する第３の算出手段を、さらに具備し、
前記分類手段は、前記第１及び第３の算出手段により算出された各特徴量、又は前記第１、第２及び第３の算出手段により算出された各特徴量に基づいて、前記インテントの機能重要度を分類することを特徴とする請求項１又は２記載のインテント分類装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載のインテント分類装置が備える手段を具備し、さらに
前記インテントサービス関連情報の記憶部から、前記サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込む手段と、
前記分類結果記憶手段から、前記インテントの機能重要度の分類結果を表す情報を読み込む手段と、
前記読み込まれた機能重要度の分類結果を表す情報をもとに、前記抽出された複数のインテントをその機能重要度が高いものから一定量ずつ順次選択して、そのリストを利用者端末に段階的に表示させる手段と、
前記利用者端末に表示されたインテントの１つを利用者が選択操作したとき、その操作情報を前記利用者端末から受信し、この受信された操作情報により表されるインテントに対応するサービス情報を前記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを前記利用者端末に表示させる手段と
を具備することを特徴とするサービス選択支援装置。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれかに記載のインテント分類装置との間で情報伝送が可能なサービス選択支援装置であって、
前記インテントサービス関連情報の記憶部から、前記サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込む手段と、
前記分類結果記憶手段から、前記インテントの機能重要度の分類結果を表す情報を読み込む手段と、
前記読み込まれた機能重要度の分類結果を表す情報をもとに、前記抽出された複数のインテントをその機能重要度が高いものから一定量ずつ順次選択してそのリストを利用者端末に段階的に表示させる手段と、
前記利用者端末に表示されたインテントの１つを利用者が選択操作したとき、その操作情報を前記利用者端末から受信し、この受信された操作情報により表されるインテントに対応するサービス情報を前記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを前記利用者端末に表示させる手段と
を具備することを特徴とするサービス選択支援装置。
【請求項６】
サービスを表す解説文から抽出された、サービス提供者の意図を自然言語表現により表したインテントに関する情報と、前記サービスを実行する際にデバイス又はデータにアクセスするためのアクセス情報を、インテントサービス関連情報を記憶する記憶部から読み込む過程と、
前記抽出されたインテントを含む全てのサービスと、これらのサービスに含まれるアクセス情報との関連度合いに基づく特徴量を、当該インテントの機能重要度を表す第１の評価尺度として算出する過程と、
前記第１の評価尺度として算出された特徴量に基づいて、前記インテントの機能重要度を分類する過程と、
前記インテントの機能重要度の分類結果を表す情報を記憶部に格納する過程と
を具備することを特徴とするインテント分類方法。
【請求項７】
インテントサービス関連情報を記憶する記憶部から、サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込む過程と、
インテントの機能重要度の分類結果を記憶する記憶部から、当該分類結果を表す情報を読み込む手段と、
前記読み込まれた機能重要度の分類結果を表す情報をもとに、前記抽出された複数のインテントをその機能重要度が高いものから一定量ずつ順次選択して、そのリストを利用者端末に段階的に表示させる過程と、
前記利用者端末に表示されたインテントの１つを利用者が選択操作したとき、その操作情報を前記利用者端末から受信し、この受信された操作情報により表されるインテントに対応するサービス情報を前記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを前記利用者端末に表示させる過程と
を具備することを特徴とするサービス選択支援方法。
【請求項８】
請求項１乃至５記載のインテント分類装置又はサービス選択支援装置が具備する各手段により実行される処理を、前記インテント分類装置又はサービス選択支援装置が備える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】
この発明は、例えばＷｅｂサイトが提供する多数のサービスをユーザが選択しやすい形態で分類するインテント分類装置、方法及びプログラムと、当該分類結果を利用してサービスをユーザに提示するサービス選択支援装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、モバイルデバイスやＷｅｂの進化に伴い、サービスが多様化しまた急増している。一方で、利用者は数多いサービスの中から自分が望むサービスを発見することが困難になっており、「ＩＣＴ（Information and Communication Technology）サービスについていけない」と感じる利用者が増える問題が深刻化している。こうした社会の現状に対し、利用者の曖昧な欲求を叶える適切な情報を提示する技術の需要が高まっている。
【０００３】
そこで、サービス発見支援のための第１ステップとしてまず利用者に対して行動を推薦し、その上でやりたい事を実現するサービスを推薦するという方式か提案されている（例えば非特許文献１を参照）。
また、サービス利用者の利用ログに基づき、利用者の好むと推定されるサービスの発見を支援する技術も提案されている。これは、例えば友人が使っているサービスを推薦したり、或いは趣味嗜好が類似している者が利用しているサービスを推薦するものである（例えば非特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「タスク指向型モバイルサービスナビシステムの拡張とユーザ評価」、深澤佑介  他、情報処理学会論文誌 Vol.50, No.1, pp.159-170, 2009年１月
【非特許文献２】“On Social Networks and Collaborative Recommendation”，I. Konstas, V. Stathopoulos and J. M Jose，In 32nd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, pp.195-202, 2009, SIGIR ’09
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
非特許文献１に記載された方式を実現するには、行動タグをサービスに付与することが必要となる。しかしながら、非特許文献１では行動タグを手動で付与しているため、効率が悪い。また、行動タグの自動付与を実現するには、大量に取得されるノイズを含む行動タグの中からノイズを分類し、さらにサービス発見を支援するための行動タグの重要度を分類する必要がある。
【０００６】
また、非特許文献２に記載された技術には以下のような課題がある。すなわち、最近では、非常に多くの携帯端末利用者によるアプリケーションの利用回数をログ情報として収集しているサービスベンダが存在し、このベンダが収集したログ情報を利用することが考えられる。しかしながら、ログ情報は利用者にとって個人情報であるため、一般にログ情報の取得は難しい。また、たとえ取得できたとしても、サービス検索ログがある程度の量がないと推薦精度が保てないというコールドスタート問題が残る。
【０００７】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、利用者の個人情報を利用することなく、多数のサービスのインテントをノイズの影響を低減して効果的に分類できるようにしたインテント分類装置、方法及びプログラムと、上記分類結果に応じてサービスを効果的に利用者に提示できるようにしたサービス選択支援装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、サービスに含まれるインテントをその機能重要度をもとに分類するインテント分類装置において、サービスを表す解説文から抽出された、サービス提供者の意図を自然言語表現により表したインテントに関する情報と、上記サービスを実行する際にデバイス又はデータにアクセスするためのアクセス情報を、インテントサービス関連情報を記憶する記憶部から読み込む。そして、この読み込まれた情報をもとに、インテントを含む全てのサービスとこれらのサービスに含まれるアクセス情報との関連度合いに基づく特徴量を、当該インテントの機能重要度を表す第１の評価尺度として算出する第１の算出手段を備える。そして、この第１の算出手段により算出された特徴量に基づいて上記インテントの機能重要度を分類し、その分類結果を表す情報を記憶するようにしたものである。
【０００９】
この発明の第１の観点は以下のような態様を備えることも特徴とする。  
第１の態様は、上記抽出されたインテントのサービス解説文中における出現位置に基づく特徴量を、当該インテントの機能重要度を表す第２の評価尺度として算出する第２の算出手段をさらに備える。そして、上記第１及び第２の算出手段により算出された各特徴量に基づいて上記インテントの機能重要度を分類するようにしたものである。
【００１０】
第２の態様は、上記抽出されたインテントを含むサービスが属するカテゴリの数に基づく特徴量を、当該インテントの機能重要度を表す第３の評価尺度として算出する第３の算出手段を、さらに備える。そして、上記第１及び第３の算出手段により算出された各特徴量、又は上記第１、第２及び第３の算出手段により算出された各特徴量に基づいて、上記インテントの機能重要度を分類するようにしたものである。
【００１１】
この発明の第２の観点は、上記インテントサービス関連情報の記憶部から上記サービスを表す解説文から抽出されたインテントに関する情報を読み込むと共に、上記分類結果記憶手段から上記インテントの機能重要度の分類結果を表す情報を読み込む。そして、先ず上記読み込まれた機能重要度の分類結果を表す情報をもとに、上記抽出された複数のインテントをその機能重要度が高いものから一定量ずつ順次選択して、そのリストを利用者端末に段階的に表示させる。次に、上記利用者端末に表示されたインテントの１つが利用者により選択操作されたとき、当該選択されたインテントに対応するサービス情報を上記インテントサービス関連情報の記憶部から読み込んでそのリストを上記利用者端末に表示させるようにしたものである。
【発明の効果】
【００１２】
この発明の第１の観点によれば、インテントの機能重要度が、当該インテントを含む全てのサービスとこれらのサービスに含まれるアクセス情報との関連度合いに基づく特徴量として算出される。そして、この算出された機能重要度を表す特徴量をもとにインテントが分類されて利用者に提示される。このため、漠然と何かをしたいと考えている利用者に対して、機能重要度の尺度に基づきインテントを絞り込んでゆくようなインタフェースを提供することができる。また、インテントをその機能重要度をもとに分類することで、単に自然言語処理による抽出手法のみを用いた自動化処理において発生していたノイズが発生しないようにすることができ、これにより不要なインテントの発生が抑制される。このため、インテントの高精度の分類が可能になる。さらに、利用者のログデータ等の個人情報を収集する必要がなくなり、これにより利用者の個人情報の漏洩を防止して同個人情報を保護することが可能となる。
【００１３】
第１の態様によれば、インテントの機能重要度を表す第２の評価尺度として、上記抽出されたインテントのサービス解説文中における出現位置に基づく特徴量が算出される。そして、先に第１の評価尺度として算出された特徴量と、上記第２の評価尺度として算出された特徴量をもとにインテントの機能重要度が分類される。したがって、インテントの機能重要度をさらに正確に分類することが可能となる。
【００１４】
第２の態様によれば、インテントの機能重要度を表す第３の評価尺度として、インテントを含むサービスが属するカテゴリの数に基づく特徴量がさらに算出される。そして、先に第１及び第２の評価尺度としてそれぞれ算出された各特徴量、又は第１、第２及び第３の評価尺度としてそれぞれ算出された各特徴量に基づいて、上記インテントの機能重要度が分類される。したがって、インテントの機能重要度をより一層正確に分類することが可能となる。
【００１５】
この発明の第２の観点によれば、機能重要度の分類結果を表す情報をもとに、先ず複数のインテントがその機能重要度が高いものから一定量ずつ順次選択されてそのリストが利用者に提示され、続いてこの提示されたインテントリストの中の１つが利用者により選択操作されたとき、当該選択されたインテントに対応するサービス情報のリストが上記利用者に提示される。このため、利用者に対しインテントのリストが機能重要度の高いものから順に段階的に提示され、利用者の選択操作に応じてサービスが提示されるため、利用者によるサービスの発見を効率良く支援することが可能となる。
【００１６】
すなわちこの発明によれば、利用者の個人情報を利用することなく、多数のサービスのインテントをノイズの影響を低減して効果的に分類できるようにしたインテント分類装置、方法及びプログラムと、上記分類結果に応じてサービスを効果的に利用者に提示できるようにしたサービス選択支援装置、方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】この発明の一実施形態に係るインテント分類装置及びサービス選択支援装置を含むシステムの機能構成を示すブロック図。
【図２】図１に示したインテント分類装置の機能重要度判定部による処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図３】図２に示すインテント分類装置による機能重要度を表す特徴量の計算に使用する変数の意味を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係るインテント分類装置及びサービス選択支援装置を含むシステムの機能構成を示すブロック図である。このシステムは、記憶装置１と、インテント情報処理装置２と、サーバ３と、クライアント端末４とを備える。
【００１９】
記憶装置１は、例えばデータベースサーバに設けられ、この発明の一実施形態を実現する上で必要な記憶領域として、同義語辞典累積部１１と、機能重要度正解データ累積部１２と、インテントサービス関連情報累積部１３と、インテント重要度累積部１４を備えている。
【００２０】
同義語辞典累積部１１には、サービス情報からインテントを抽出する際に用いる同義語辞典データが記憶されている。機能重要度正解データ累積部１２には、インテントの重要度判定に用いる機能重要度正解データが記憶される。インテントサービス関連情報累積部１３は、取得されたサービス情報に関連するマニフェストカテゴリ及び抽出されたインテントの一と回数を表す情報を格納するために用いられる。インテント重要度累積部１４は、判定されたインテントの機能重要度を表す情報を記憶するために用いられる。
【００２１】
インテント情報処理装置２はコンピュータを備えたもので、この発明の一実施形態を実現する上で必要な処理機能として、サービス情報取得処理部２１と、インテント抽出処理部２２と、インテント重要度判定処理部２３を備えている。なお、これらの処理部２１〜２３は何れも図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムをコンピュータに実行させることにより実現される。
【００２２】
サービス情報取得処理部２１は、Ｗｅｂ上のサイトからサービス情報を取得する。サービス情報は、サービスの解説文、サービスのカテゴリ情報及びサービスのアクセス情報により構成される。カテゴリ情報とは、アプリケーション配信ポータルが提供しているサービスに対するラベルであり、通常は２０〜３０ある。アクセス情報とは、サービスのデバイス機能へのアクセス情報や端末内の特定データへのアクセス情報を意味する。これらアクセス情報は、例えば非自然言語であるマニフェストファイルに含まれ、Android （登録商標）対応のアプリケーションでは、ManifestXML と呼ばれる。このXML 内には、“PERMISSION:CAMERA” のように、「アプリケーションがカメラの機能を使う」というアクセス情報が記述されている。サービス情報取得処理部２１は、上記取得されたサービス情報のマニフェストファイル及びカテゴリ情報を、インテントサービス関連情報累積部１３に記憶させる。
【００２３】
インテント抽出処理部２２は、以下の処理機能を有する。  
(i)   上記サービス情報取得処理部２１から提供されるサービス解説文を、形態素解析をすることでインテントの候補を抽出する処理。  
ここで、インテントとは、「サービス利用時におけるユーザ意図の自然言語による抽象表現」と定義する。例えば、「写真の編集」や「運転の支援」、「レシピの検索」等である。インテントを別の表現で言い換えると、「何ができるのか」という利用者の行動や目的を抽象表現した概念であるのと同時に、サービスによって提供される機能を表現した概念である。つまりインテントは、サービス利用者とサービス提供者の意図が表裏一体となった概念であり、両者の橋渡しをする役割を果たす。
【００２４】
(ii)  抽出した複数のインテント候補について、同義語辞典累積部１１に記憶された同義語辞典データを参照して、意味が同一のインテントを同じ表現とするように処理する。そして、こうして得られたインテントを、その出現位置及び出現回数を表す情報と共にインテントサービス関連情報累積部１３に記憶させる処理。
【００２５】
インテント重要度判定処理部２３は、インテントサービス関連情報蓄積部１３から各インテントの出現回数と出現位置、及び各サービスのアクセス情報及びカテゴリ情報を取得し、これらの情報をもとにインテントの機能重要度を表す評価尺度を計算する。  
ここで、機能重要度とは、各インテントに対して付与される重要度合いを示すレベルである。例えば、数多あるサービスから利用者が望むものを発見させるには、機能を選択することで検索候補の絞込みを行うファセット検索が効果的である．サービス発見支援のためのファセット検索とは、(1) 主機能インテントを一つ選択、(2) 副機能インテントを複数個追加し選択することでサービスをフィルタリング、という検索方式である。機能重要度を定量的に算出することにより、主機能か副機能かを判定することが可能となる。また、機能重要度が低いものはノイズと判断することも可能となる。
【００２６】
機能重要度を表す評価尺度には以下の３つがある。  
(i) 機能重要度を表す第１の評価尺度は、インテントのアクセス情報に対する依存度を考慮した特徴量である。インテントＩj を含む全てのサービス内に共通のアクセス情報が存在すれば、インテントＩj はデバイスの機能やデバイス内の情報と関連が強い。アクセス情報と関連が強いインテントは機能重要度が高いと判断する。
【００２７】
(ii)  機能重要度を表す第２の評価尺度は、インテントの出現位置と出現回数を考慮した特徴量である。インテントの出現位置とは、サービス解説文における当該インテントの先頭からの出現数に基づく距離である。サービスの機能を表現するインテントは、サービス解説文の前半部に出現する傾向が強いという特徴を考慮するために、出現位置に重みをかけてサービスの出現頻度を評価する。
【００２８】
(iii) 機能重要度を表す第３の評価尺度は、カテゴリ内における当該インテントの共起を考慮した特徴量、つまり当該インテントを有するサービスが属するカテゴリの数に基づく特徴量である。機能重要度が高いインテントは、あるインテントＩj が属するカテゴリＣ内に同じインテントＩj を持つサービスの数が多いと考えられる。
【００２９】
インテント重要度判定処理部２３は、以上のようにインテントの機能重要度を表す評価尺度として計算された３つの特徴量を分類するために用いる分類器を作成する。分類器は、機能重要度正解データ累積部１２から正解データを読み込んで機械学習により作成する。そして、上記計算された３つの特徴量を上記分類器に入力することで、機能重要度のレベル分類を行い、分類されたインテントの機能重要度レベルを表す情報をインテント重要度累積部１４に格納する。
【００３０】
なお、以上述べたインテント情報処理装置２の各処理部２１〜２３のうちのインテント情報処理部２と、記憶装置１のインテント重要度累積部１４とにより、インテント分類装置が構成される。
【００３１】
サーバ３は、サービス選択支援業者が運用するＷｅｂサーバコンピュータからなり、この発明の一実施形態を実現するために必要な制御機能として、提示インテント処理部３１と、提示サービス処理部３２と、提示画面処理部３３を備えている。なお、これらの処理部３１〜３３は何れもプログラムメモリに格納されたプログラムを上記コンピュータに実行させることにより実現される。
【００３２】
提示インテント処理部３１は、インテント重要度累積部１４から、分類されたインテントの機能重要度レベルを表す情報を読み込み、この情報をもとに、提示対象となる機能重要度が高いインテントを選択する。  
提示サービス処理部３２は、上記選択されたインテントと関連付けられているサービスを表す情報をインテントサービス関連情報累積部１３から読み出す。  
提示画面処理部３３は、上記提示インテント処理部３１で選定されたインテント情報と、上記提示サービス処理部３２によりインテントサービス関連情報累積部１３から読み出されたサービス情報に基づいて、これらを利用者に提示するための提示画面データを生成する。この提示画面データには提示インテントのリスト及び提示サービスのリストが含まれる。そして、クライアント端末４からのアクセスに応じて、上記提示画面データをアクセス元のクライアント端末４へ送信する。
【００３３】
なお、以上述べたインテント情報処理装置２のインテント重要判定処理部２３、記憶装置１のインテント重要度累積部１４、サーバ３の各処理部３１〜３３により、サービス選択支援装置が構成される。
【００３４】
クライアント端末４は、例えば利用者が使用する携帯電話機、スマートホン、タブレット型端末からなり、この発明の一実施形態を実現するために必要な制御機能として、Ｗｅｂブラウザに加え、画面表示部４１と、操作入力インタフェース（操作入力Ｉ／Ｏ）４２を備えている。
【００３５】
画面表示部４１は、例えば液晶、有機ＥＬ等の表示デバイスにより構成され、Ｗｅｂブラウザの制御の下、サーバ３から受信された提示インテントのリスト及び提示サービスのリストを表示する。操作入力Ｉ／Ｏ４２は、利用者が上記表示された提示インテント及び提示サービスのリストの中から所望のインテント及びサービスを選択操作するために使用される。Ｗｅｂブラウザは、上記インテント及びサービスの選択情報をサーバ３へ送信する。
【００３６】
（動作）
次に、以上のように構成されたシステムによるインテント分類処理及びサービス選択支援処理の手順と処理内容を説明する。
（１）サービス情報の取得
インテント情報処理装置２では、先ずサービス情報取得処理部２１の制御の下、Ｗｅｂサイトからサービス情報が取得される。サービス情報には、先に述べたようにサービスの解説文、サービスのカテゴリ情報及びサービスのアクセス情報が含まれている。そして、この取得されたサービス情報のうち、サービス解説文を表す情報がインテント抽出処理部２２へ送られ、またマニフェストファイルに含まれるアクセス情報、及びカテゴリ情報はインテントサービス関連情報累積部１３に記憶される。
【００３７】
（２）インテントの抽出
インテント情報処理装置２では、次にインテント抽出処理部２２の制御の下、上記サービス情報取得処理部２１から提供されるサービス解説文について形態素解析が行われ、これによりインテントの候補が抽出される。そして、同義語辞典累積部１１に記憶された同義語辞典データを参照して、上記抽出された複数のインテント候補のうち意味が同一のインテント候補を同一表現とする処理が行われる。この処理が終了したインテントは、その出現位置及び出現回数を表す情報と共に、インテントサービス関連情報累積部１３に記憶される。
【００３８】
（３）インテントの機能重要度の判定
インテント情報処理装置２では、続いてインテント抽出処理部２２の制御の下で、上記インテント抽出処理部２２により抽出されたインテントについてその機能重要度を判定する処理が行われる。図２はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。また、機能重要度を判定処理で使用する変数の意味を次表１に示す。
【表１】
2014164606.tif 000003
【００３９】
先ず、ステップＳ１１において、インテントサービス関連情報累積部１３から、インテントとその出現位置及び出現回数を表す情報と、サービスのマニフェストファイルに含まれるアクセス情報及びカテゴリ情報を読み込む。そして、これらの情報をもとにインテントの機能重要度を表す３つの評価尺度を以下のように計算する。
【００４０】
すなわち、先ずステップＳ１２において、インテントサービス関連情報累積部１３からインテント情報と、マニフェストファイルを読み込み、この読み込んだインテントと、マニフェストファイルに含まれるアクセス情報をもとに、機能重要度の第１の評価尺度としての、インテントのアクセス情報に対する依存度を考慮した特徴量１を計算する。インテントＩj を含む全てのサービス内に共通のアクセス情報が存在すれば、インテントＩj はデバイスの機能やデバイス内の情報と関連が強い。アクセス情報と関連が強いインテントは機能重要度が高いと判断する。
【００４１】
例えば、インテントＩj のアクセス情報に対する依存度を以下のように算出する。まず、インテントＩj を含むサービスの集合Ｓ{j} を次のように定義する。  
【数１】
2014164606.tif 000004
【００４２】
次に、インテントＩj を含みかつアクセス情報ｍk を含むサービスの集合Ｓ{j,k} は、次の様に表現できる。  
【数２】
2014164606.tif 000005
【００４３】
最後に、インテントＩj とアクセス情報の依存度は、インテントが出現したサービス内に出現するアクセス情報の確率の最大値で定量する。  
【数３】
2014164606.tif 000006
【００４４】
次にステップＳ１３において、機能重要度を表す第２の評価尺度として、インテントの出現位置と出現回数を考慮した特徴量２を算出する。ここで、出現位置とは、先に述べたようにサービス解説文の先頭からの単語数に基づく距離で表される。サービスの機能を表現するインテントは、サービス解説文の前半部に出現する傾向が強いという特徴を考慮し、出現位置に重み付けしてサービスの出現頻度を評価する。
【００４５】
例えば、あるインテントＩj の機能重要度を評価する特徴量をＳj2とすると、この特徴量Ｓj2は全てのサービスの中でインテントＩj が出現する度にその相対的な出現位置の値が小さければ、機能重要度がより高いと判定する。すなわち、
【数４】
2014164606.tif 000007
により算出する。ただし、ｐi,k,α は、図３に示すとおり、インテントj の出現位置を表している。式(6) は、式(7) のＳＦi の値を全てのサービスに対して合計した値を表している。式(7)のＳＦi とは、サービスi においてインテントＩj が出現した場合、サービスＳi 内で出現する他のインテントに対して出現位置をもとにした相対的な重み付けを表している。
【００４６】
最後にステップＳ１４において、機能重要度の第３の評価尺度として、カテゴリ内におけるインテントの共起を考慮した特徴量３を計算する。機能重要度が高いインテントは、あるインテントＩj が属するカテゴリＣ内に同じインテントＩj を持つサービスの数が多いと考えられる。この観点に基づいて、上記第３の評価尺度Ｓj3は例えば以下のように計算される。  
【数５】
2014164606.tif 000008
すなわち、第３の評価尺度Ｓj3はスカラ値として計算される。但し、|{Ｓ}| は集合Ｓに含まれる元の数を示す。
【００４７】
以上のようにインテントの機能重要度を表す３つの特徴量が算出されると、次にステップＳ１５において機能重要度を分類するための分類器の有無が判定される。この判定の結果、分類が未作成であれば、ステップＳ１８により機能重要度正解データ記憶部１１２から正解データが読み出される。正解データは、例えばサービスの解説文に登場するインテントに対して人手による主観評価により５段階評価を行い、インテントごとに平均値をとったものである。そして、ステップＳ１９において、上記読み出された正解データをもとに機械学習により分類器が作成される。学習アルゴリズムは、例えばサポートベクタマシン等を用いて３値分類を行う。この分類器を用いて優先度を判定する。例えば、３値分類の分類器を構成した場合、インテントの機能重要度の高、中、低を判定することで優先度の高低を決定する。
【００４８】
そして、ステップＳ１６により、上記作成された分類器に上記計算された３つの特徴量が入力される。この結果、分類器により機能重要度のレベル分類が行われる。最後に、ステップＳ１７において、上記分類されたインテントの機能重要度レベルを表す情報はインテント重要度累積部１４に記憶される。
【００４９】
なお、ステップＳ１５による分類器の有無の判定の結果、分類器が作成済であれば、そのままステップＳ１６に移行し、ここで上記作成済の分類器により機能重要度のレベル分類が行われ、ステップＳ１７において上記機能重要度の分類結果を表す情報がインテント重要度累積部１４に記憶される。
【００５０】
（４）インテント提示画面及びサービス提示画面の作成
サーバ３は、サービス解説文から当該サービスのインテントを収集し蓄積し、上記インテント重要度判定処理部２３によるインテント重要度の判定結果を利用して、上記蓄積した複数のインテントを機能重要度の高いものから低いものへ順次段階的に提示する。そして、利用者に選択されたインテントに対応したサービスを提示する。以下にその具体的な処理内容を示す。
【００５１】
先ず提示インテント処理部３１では、インテント重要度累積部１３に記憶されたインテントの機能重要度判定結果をもとに、機能重要度が高い順にインテントが一定数選択される。そして、この選択されたインテントのリストを提示するためのインテント提示画面データが提示画面処理部３３により作成される。
【００５２】
この状態で、クライアント端末４において、利用者が例えばＷｅｂブラウザを使用してお奨めのサービスの提示要求を入力したとする。そうすると、クライアント端末４からサーバ３に対し上記サービスの提示要求が送られ、この要求を受けてサーバ３からクライアント端末４に対し、先ず上記作成されたインテント提示画面データが送られる。この結果、クライアント端末４の画面表示部４１には、上記インテントのリストがインテント選択画面として表示される。図３の５１はこのとき表示されるインテント選択画面の一例を示す。
【００５３】
この状態で、利用者が上記表示されたインテント選択画面の中の１つ、例えば「写真の編集」を選択したとする。そうすると、その選択情報がクライアント端末４からサーバ３へ送られる。これに対しサーバ３では、提示サービス処理部３２の制御の下、上記利用者に選択されたインテント「写真の編集」と関連付けられているサービス情報がインテントサービス関連情報累積部１３から読み出される。そして、この読み出されたサービスのリストを提示するためのサービス提示画面が作成され、クライアント端末４へ送信される。この結果、クライアント端末４の画面表示部４１には、上記「写真の編集」に関連するサービスのリストがサービス選択画面として表示される。図３の５２はこのとき表示されるサービス選択画面の一例を示す。
【００５４】
この状態で利用者が、上記表示されたサービス選択画面中に希望するサービスがあり、このサービス、例えば「ServiceＢ」を選択したとすると、その選択情報がクライアント端末４からサーバ３へ送られる。これに対しサーバ３は、上記選択された「ServiceＢ」を利用するための画面データをクライアント端末４へダウンロードする。
【００５５】
一方、上記表示されたサービス選択画面中に希望するサービスが見当らず、利用者が「副機能を追加」を選択したとする。そうすると、その選択情報がクライアント端末４からサーバ３へ送られる。これに対しサーバ３では、提示インテント処理部３１の制御の下、利用者が先に選択したインテントに追加可能なインテントが、機能重要度が高い順に選定される。そして、この選定されたインテントのリストを提示するためのインテント選択画面が作成され、クライアント端末４へ送信される。この結果、クライアント端末４の画面表示部４１には、上記送られたインテントの追加リストが副機能追加画面として表示される。図３の５３はその一例を示すものである。
【００５６】
そして、利用者が上記表示されたインテントの追加リストの中から希望するインテント、例えば「漫画効果の追加」を選択すると、その選択情報がクライアント端末４からサーバ３へ送られる。サーバ３では、提示サービス処理部３２の制御の下、上記利用者に選択されたインテント「漫画効果の追加」と関連付けられているサービス情報がインテントサービス関連情報累積部１３から読み出される。そして、この読み出されたサービス「ServiceＡ」を提示するためのサービス提示画面が作成され、クライアント端末４へ送信される。この結果、クライアント端末４の画面表示部４１には、上記「漫画効果の追加」に関連するサービス「ServiceＡ」がサービス選択画面として表示される。図３の５４はこのとき表示されるサービス選択画面の一例を示す。
【００５７】
そして、利用者が上記表示されたサービス「ServiceＡ」を選択すると、サーバ３はこの選択された「ServiceＡ」を利用するための画面データをクライアント端末４へダウンロードする。  
かくして利用者は、自身が望む主機能と、副機能を実現するサービスを選択することが可能となる。
【００５８】
（効果）
以上詳述したように一実施形態では、インテント情報処理装置２において、Ｗｅｂサイトから収集した複数のサービスからインテントを抽出してこれらのインテントから機能重要度を表す３つの特徴量を計算し、この算出された３つの機能重要度をもとに上記インテントを分類して、その結果をインテント重要度累積部１４に保存する。そして、サーバ３において、上記インテント重要度累積部１４に保存されたインテントの機能重要度を表す情報をもとにインテント提示画面を生成してクライアント端末４に送信して表示させ、この表示されたインテントの中から所望のインテントが選択された場合に、このインテントに関連するサービスのリストを作成してクライアント端末４へ送信し表示させるようにしている。
【００５９】
したがって、Ｗｅｂサイトから収集したサービス情報をもとにインテントの機能重要度が３つの観点から算出され、この算出された３つの機能重要度を表す特徴量をもとにインテントが分類されて利用者に提示されるので、漠然と何かをしたいと考えている利用者に対して、機能重要度の尺度に基づきインテントを絞り込んでゆくようなインタフェースを提供することができる。また、単に自然言語処理による抽出手法のみを用いた自動化において発生していたノイズが発生しないように抑制することができ、これにより不要なインテントの発生が抑制される。このため、インテントの高精度の分類が可能になる。さらに、他の利用者のログデータ等の個人情報を収集する必要がなくなり、これにより利用者の個人情報の漏洩を防止して同個人情報を保護することが可能となる。
【００６０】
さらに、利用者にインテントリストを提示する際に、インテントの機能重要度に基づいて先ず主機能選択画面を提示し、この主機能選択画面中のインテントが選択された場合に当該インテントに関連するサービスのリストを生成して提示する。そして、このサービスリストに副機能の追加を要求するボタンを設けておき、利用者がこの副機能の追加ボタンを選択した場合に上記最初に選択されたインテントに関連するインテントのリストをその機能重要度に応じて生成してこれを副機能追加画面として提示するようにしている。このため、利用者の要求に応じてファセット検索を実現することができ、これによりサービスの発見をより効率良く行うことが可能となる。
【００６１】
すなわち、利用者の個人情報を利用することなく、多数のサービスのインテントをノイズの影響を低減して高精度に自動抽出することが可能となる。さらに、上記分類結果を利用することで、利用者が希望するサービスを効率良く発見できるような支援を行うことができる。
【００６２】
［他の実施形態］
前記一実施形態では、記憶装置１、インテント情報処理装置２、サーバ３を別の装置として構成したが、記憶装置１及びインテント情報処理装置２が備える各機能をサーバ３に設けるようにしてもよい。すなわち、インテント分類装置とサービス選択支援装置の各機能を１つの装置に設けてもよい。
【００６３】
また、前記一実施形態では、インテント重要度判定処理部２３においてインテントの機能重要度を表す３つの評価尺度を計算し、この計算された３つの評価尺度に基づいてインテントを分類するようにした。しかし、これに限定されるものではなく、第１、第２及び第３の各評価尺度のいずれか１つを用いてインテントを分類するようにしてもよく、また第１、第２及び第３の各評価尺度のうちの少なくとも２つを用いてインテントを分類するようにしてもよい。
【００６４】
その他、インテント分類装置及びサービス選択支援装置の構成、インテント分類処理及びサービス選択支援処理の手順と処理内容、サービス及びインテントの種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００６５】
１…Ｗｅｂ、２…インテント情報処理部、３…サーバ、４…クライアント端末、１１…同義語辞典累積部、１２…機能重要度正解データ累積部、１３…インテントサービス関連情報累積部、１４…インテント重要度累積部、２１…サービス情報取得処理部、２２…インテント抽出処理部、２３…インテント重要度判定処理部、３１…提示インテント処理部、３２…提示サービス処理部、３３…提示画面処理部、４１…画面表示部、４２…操作入力インタフェース（操作入力Ｉ／Ｏ）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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