(57)【要約】【課題】柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができる属性評価装置、属性評価方法および属性評価プログラムを提供すること。【解決手段】コンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、コンテンツから抽出した一般名詞のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、生成した情報に基づいてコンテンツに係る属性を評価することにより、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価する。【選択図】        図１
2006202118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツに係る情報を基にして当該コンテンツに係る属性を評価する属性評価装置であって、
前記コンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記コンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成するベクトル情報生成手段と、
前記ベクトル情報生成手段により生成された情報に基づいて前記コンテンツに係る属性を評価する属性評価手段と、
を備えたことを特徴とする属性評価装置。
【請求項２】
コンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補の情報とを対応付けて記憶したデータベースをさらに備え、前記ベクトル情報生成手段は、前記コンテンツに係る情報を検索キーとしてコンテンツに係る属性の候補の情報を前記データベースから検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の属性評価装置。
【請求項３】
前記データベースは、コンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補との間の異なる組み合わせを複数記憶し、前記ベクトル情報生成手段は、複数の組み合わせのうち指定された組み合わせにおけるコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項２に記載の属性評価装置。
【請求項４】
前記データベースは、コンテンツに係る属性の各候補の重みに係る情報をさらに記憶し、前記ベクトル情報生成手段は、前記コンテンツに係る属性の候補の情報および前記重みに係る情報を前記データベースから読み出し、読み出した情報に基づいて前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項２または３に記載の属性評価装置。
【請求項５】
前記属性評価手段は、所定のコンテンツに対してコンテンツに係る複数の属性と、各属性の優先度とを評価することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の属性評価装置。
【請求項６】
前記属性評価手段は、前記コンテンツに係る情報の出現頻度に基づいて、前記ベクトルに係る情報の重みを設定し、設定した重みに基づいて前記コンテンツに係る属性を評価することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の属性評価装置。
【請求項７】
前記ベクトル情報生成手段は、コンテンツに係る属性の候補の数が増加した場合に、当該候補の数の増加に応じて次元が増加したベクトル空間における前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の属性評価装置。
【請求項８】
前記コンテンツに係る情報は、コンテンツの内容に係る情報を含んだメタデータまたは当該コンテンツから抽出された情報であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の属性評価装置。
【請求項９】
前記ベクトル情報生成手段は、属性を評価する第１のコンテンツに対してハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられている第２のコンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記第２のコンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、前記属性評価手段は、前記ベクトル情報生成手段により生成された情報に基づいて前記第１のコンテンツに係る属性を評価することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の属性評価装置。
【請求項１０】
前記コンテンツに係る情報は、前記コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語であることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の属性評価装置。
【請求項１１】
コンテンツに係る情報を基にして当該コンテンツに係る属性を評価する属性評価方法であって、
前記コンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記コンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成するベクトル情報生成工程と、
前記ベクトル情報生成工程により生成された情報に基づいて前記コンテンツに係る属性を評価する属性評価工程と、
を含んだことを特徴とする属性評価方法。
【請求項１２】
前記ベクトル情報生成工程は、前記コンテンツに係る情報を検索キーとしてコンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補の情報とを対応付けて記憶したデータベースからコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項１１に記載の属性評価方法。
【請求項１３】
前記ベクトル情報生成工程は、コンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補との間の異なる組み合わせを複数記憶したデータベースから、指定された組み合わせにおけるコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項１２に記載の属性評価方法。
【請求項１４】
前記ベクトル情報生成工程は、前記コンテンツに係る属性の候補の情報およびコンテンツに係る属性の各候補の重みに係る情報を記憶したデータベースから前記属性の候補の情報および重みに係る情報を読み出し、読み出した情報に基づいて前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項１２または１３に記載の属性評価方法。
【請求項１５】
前記属性評価工程は、所定のコンテンツに対してコンテンツに係る複数の属性と、各属性の優先度とを評価することを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか１つに記載の属性評価方法。
【請求項１６】
前記属性評価工程は、前記コンテンツに係る情報の出現頻度に基づいて、前記ベクトルに係る情報の重みを設定し、設定した重みに基づいて前記コンテンツに係る属性を評価することを特徴とする請求項１１〜１５のいずれか１つに記載の属性評価方法。
【請求項１７】
前記ベクトル情報生成工程は、コンテンツに係る属性の候補の数が増加した場合に、当該候補の数の増加に応じて次元が増加したベクトル空間における前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項１１〜１６のいずれか１つに記載の属性評価方法。
【請求項１８】
前記コンテンツに係る情報は、コンテンツの内容に係る情報を含んだメタデータまたは当該コンテンツから抽出された情報であることを特徴とする請求項１１〜１７のいずれか１つに記載の属性評価方法。
【請求項１９】
前記ベクトル情報生成工程は、属性を評価する第１のコンテンツに対してハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられている第２のコンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記第２のコンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、前記属性評価工程は、前記ベクトル情報生成工程により生成された情報に基づいて前記第１のコンテンツに係る属性を評価することを特徴とする請求項１１〜１８のいずれか１つに記載の属性評価方法。
【請求項２０】
前記コンテンツに係る情報は、前記コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語であることを特徴とする請求項１１〜１８のいずれか１つに記載の属性評価方法。
【請求項２１】
コンテンツに係る情報を基にして当該コンテンツに係る属性を評価する属性評価プログラムであって、
前記コンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記コンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成するベクトル情報生成手順と、
前記ベクトル情報生成手順により生成された情報に基づいて前記コンテンツに係る属性を評価する属性評価手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする属性評価プログラム。
【請求項２２】
前記ベクトル情報生成手順は、前記コンテンツに係る情報を検索キーとしてコンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補の情報とを対応付けて記憶したデータベースからコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項２１に記載の属性評価プログラム。
【請求項２３】
前記ベクトル情報生成手順は、コンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補との間の異なる組み合わせを複数記憶したデータベースから、指定された組み合わせにおけるコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項２２に記載の属性評価プログラム。
【請求項２４】
前記ベクトル情報生成手順は、前記コンテンツに係る属性の候補の情報およびコンテンツに係る属性の各候補の重みに係る情報を記憶したデータベースから前記属性の候補の情報および重みに係る情報を読み出し、読み出した情報に基づいて前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項２２または２３に記載の属性評価プログラム。
【請求項２５】
前記属性評価手順は、所定のコンテンツに対してコンテンツに係る複数の属性と、各属性の優先度とを評価することを特徴とする請求項２１〜２４のいずれか１つに記載の属性評価プログラム。
【請求項２６】
前記属性評価手順は、前記コンテンツに係る情報の出現頻度に基づいて、前記ベクトルに係る情報の重みを設定し、設定した重みに基づいて前記コンテンツに係る属性を評価することを特徴とする請求項２１〜２５のいずれか１つに記載の属性評価プログラム。
【請求項２７】
前記ベクトル情報生成手順は、コンテンツに係る属性の候補の数が増加した場合に、当該候補の数の増加に応じて次元が増加したベクトル空間における前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする請求項２１〜２６のいずれか１つに記載の属性評価プログラム。
【請求項２８】
前記コンテンツに係る情報は、コンテンツの内容に係る情報を含んだメタデータまたは当該コンテンツから抽出された情報であることを特徴とする請求項２１〜２７のいずれか１つに記載の属性評価プログラム。
【請求項２９】
前記ベクトル情報生成手順は、属性を評価する第１のコンテンツに対してハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられている第２のコンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記第２のコンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、前記属性評価手順は、前記ベクトル情報生成手順により生成された情報に基づいて前記第１のコンテンツに係る属性を評価することを特徴とする請求項２１〜２８のいずれか１つに記載の属性評価プログラム。
【請求項３０】
前記コンテンツに係る情報は、前記コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語であることを特徴とする請求項２１〜２８のいずれか１つに記載の属性評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コンテンツに係る情報を基にして当該コンテンツに係る属性を評価する属性評価装置、属性評価方法および属性評価プログラムに関し、特に、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができる属性評価装置、属性評価方法および属性評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネットなどのインタラクティブなメディアにおいて、ユーザによりアクセスされるコンテンツの属性を評価することがおこなわれている。コンテンツの属性とは、コンテンツの内容により分類されたコンテンツのカテゴリーなどである。
【０００３】
コンテンツの属性の評価は、インターネットで公開されているコンテンツにインターネット広告を配信する場合などに特に重要となる。すなわち、コンテンツの属性が「スポーツ」である場合には、「スポーツ」に関連したインターネット広告を配信すると効果的であるため、精度よく客観的に属性を判定することが必要とされている。
【０００４】
コンテンツの属性の評価方法には、コンテンツの内容を人がひとつひとつ閲覧し、コンテンツの内容からコンテンツの属性を判定するものがある（たとえば、非特許文献１を参照）。そして、コンテンツが複数の属性を有すると考えられる場合には、複数の属性をコンテンツに割り当てる。
【０００５】
たとえば、コンテンツの内容が「スポーツニュース」に関するものである場合には、そのコンテンツは「スポーツ」という属性と「ニュース」という属性との両方を有すると判定され、当該コンテンツに両方の属性を割り当てる。
【０００６】
ただし、この方法では、人が主観的にコンテンツの属性を評価しているため、コンテンツの属性を正確、客観的かつ効率的に評価することが難しいという問題がある。
【０００７】
たとえば、コンテンツの内容が「スポーツニュース」である場合には、コンテンツの属性が「スポーツ」という属性と「ニュース」という属性との両方であると評価する例を挙げたが、人によっては「ニュース」という属性だけに限定したり、あるいは、「メディア」という属性をさらに付与したりすることもありうる。
【０００８】
このように、人が主観的にコンテンツの属性を評価する場合に、評価が一定しないため、評価された属性をインターネット広告の配信などに用いることが難しかった。
【０００９】
そのため、コンテンツに含まれるテキストからテキストマイニングにより抽出されたキーワードや、語句の出現頻度、フォントサイズ、ウェブサイトのリンク構造などの要因を考慮してコンテンツの属性を客観的に評価し、属性に関連するインターネット広告を当該コンテンツを掲載しているウェブサイトに配信する方法も開発されている（たとえば、非特許文献２を参照。）。
【００１０】
【非特許文献１】ヤフー株式会社、”カテゴリ検索”、［online］、［平成１７年１月５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：  http://howto.yahoo.co.jp/chapters/8/1.html＞
【非特許文献２】グーグル株式会社、”AdSense”、［online］、[平成１７年１月１８日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：  https://www.google.com/adsense/premium-overview?hl=ja＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上述した特許文献２に代表される従来技術では、コンテンツの属性を柔軟に決定することが難しいという問題があった。すなわち、コンテンツの属性の分類は、言語や文化の変遷とともに変化していくものであるが、コンテンツから抽出したキーワードなどにより属性を決定する方法では、その変化に対応することが難しいという問題があった。
【００１２】
たとえば、インターネット広告の配信を依頼する広告主には、「スポーツ」や「ニュース」などのように直接的に表現された属性だけでなく、「ぬくもりのある」や「シャープな」、「ほのぼのとした」、「あたたかみのある」など、生活シーンに応じた感覚的に表現された属性にコンテンツを分類し、それに関連する広告を配信したいというニーズが近年生まれてきている。
【００１３】
このような場合に、コンテンツに含まれるテキストからキーワードを抽出したりするだけでは、広告主が望む上述したような属性にコンテンツを分類することが容易ではなく、コンテンツの属性評価を柔軟かつ動的におこなうことが難しいという問題があった。
【００１４】
そのため、コンテンツの属性をいかに柔軟に、効率的に、正確に、また、動的に評価することができるかが、インターネット広告の広告効果を高めるために非常に重要な課題となってきている。
【００１５】
本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができる属性評価装置、属性評価方法および属性評価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】
【００１６】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、コンテンツに係る情報を基にして当該コンテンツに係る属性を評価する属性評価装置であって、前記コンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記コンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成するベクトル情報生成手段と、前記ベクトル情報生成手段により生成された情報に基づいて前記コンテンツに係る属性を評価する属性評価手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、上記発明において、コンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補の情報とを対応付けて記憶したデータベースをさらに備え、前記ベクトル情報生成手段は、前記コンテンツに係る情報を検索キーとしてコンテンツに係る属性の候補の情報を前記データベースから検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記発明において、前記データベースは、コンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補との間の異なる組み合わせを複数記憶し、前記ベクトル情報生成手段は、複数の組み合わせのうち指定された組み合わせにおけるコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、上記発明において、前記データベースは、コンテンツに係る属性の各候補の重みに係る情報をさらに記憶し、前記ベクトル情報生成手段は、前記コンテンツに係る属性の候補の情報および前記重みに係る情報を前記データベースから読み出し、読み出した情報に基づいて前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、上記発明において、前記属性評価手段は、所定のコンテンツに対してコンテンツに係る複数の属性と、各属性の優先度とを評価することを特徴とする。
【００２１】
また、本発明は、上記発明において、前記属性評価手段は、前記コンテンツに係る情報の出現頻度に基づいて、前記ベクトルに係る情報の重みを設定し、設定した重みに基づいて前記コンテンツに係る属性を評価することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成手段は、コンテンツに係る属性の候補の数が増加した場合に、当該候補の数の増加に応じて次元が増加したベクトル空間における前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００２３】
また、本発明は、上記発明において、前記コンテンツに係る情報は、コンテンツの内容に係る情報を含んだメタデータまたは当該コンテンツから抽出された情報であることを特徴とする。
【００２４】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成手段は、属性を評価する第１のコンテンツに対してハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられた第２のコンテンツに係る属性の各候補に対応付けられている互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記第２のコンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、前記属性評価手段は、前記ベクトル情報生成手段により生成された情報に基づいて前記第１のコンテンツに係る属性を評価することを特徴とする。
【００２５】
また、本発明は、上記発明において、前記コンテンツに係る情報は、前記コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語であることを特徴とする。
【００２６】
また、本発明は、コンテンツに係る情報を基にして当該コンテンツに係る属性を評価する属性評価方法であって、前記コンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記コンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成するベクトル情報生成工程と、前記ベクトル情報生成工程により生成された情報に基づいて前記コンテンツに係る属性を評価する属性評価工程と、を含んだことを特徴とする。
【００２７】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成工程は、前記コンテンツに係る情報を検索キーとしてコンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補の情報とを対応付けて記憶したデータベースからコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００２８】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成工程は、コンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補との間の異なる組み合わせを複数記憶したデータベースから、指定された組み合わせにおけるコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００２９】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成工程は、前記コンテンツに係る属性の候補の情報およびコンテンツに係る属性の各候補の重みに係る情報を記憶したデータベースから前記属性の候補の情報および重みに係る情報を読み出し、読み出した情報に基づいて前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００３０】
また、本発明は、上記発明において、前記属性評価工程は、所定のコンテンツに対してコンテンツに係る複数の属性と、各属性の優先度とを評価することを特徴とする。
【００３１】
また、本発明は、上記発明において、前記属性評価工程は、前記コンテンツに係る情報の出現頻度に基づいて、前記ベクトルに係る情報の重みを設定し、設定した重みに基づいて前記コンテンツに係る属性を評価することを特徴とする。
【００３２】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成工程は、コンテンツに係る属性の候補の数が増加した場合に、当該候補の数の増加に応じて次元が増加したベクトル空間における前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００３３】
また、本発明は、上記発明において、前記コンテンツに係る情報は、コンテンツの内容に係る情報を含んだメタデータまたは当該コンテンツから抽出された情報であることを特徴とする。
【００３４】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成工程は、属性を評価する第１のコンテンツに対してハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられた第２のコンテンツに係る属性の各候補に対応付けられている互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記第２のコンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、前記属性評価工程は、前記ベクトル情報生成工程により生成された情報に基づいて前記第１のコンテンツに係る属性を評価することを特徴とする。
【００３５】
また、本発明は、上記発明において、前記コンテンツに係る情報は、前記コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語であることを特徴とする。
【００３６】
また、本発明は、コンテンツに係る情報を基にして当該コンテンツに係る属性を評価する属性評価プログラムであって、前記コンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記コンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成するベクトル情報生成手順と、前記ベクトル情報生成手順により生成された情報に基づいて前記コンテンツに係る属性を評価する属性評価手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３７】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成手順は、前記コンテンツに係る情報を検索キーとしてコンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補の情報とを対応付けて記憶したデータベースからコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００３８】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成手順は、コンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補との間の異なる組み合わせを複数記憶したデータベースから、指定された組み合わせにおけるコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られた前記コンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００３９】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成手順は、前記コンテンツに係る属性の候補の情報およびコンテンツに係る属性の各候補の重みに係る情報を記憶したデータベースから前記属性の候補の情報および重みに係る情報を読み出し、読み出した情報に基づいて前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００４０】
また、本発明は、上記発明において、前記属性評価手順は、所定のコンテンツに対してコンテンツに係る複数の属性と、各属性の優先度とを評価することを特徴とする。
【００４１】
また、本発明は、上記発明において、前記属性評価手順は、前記コンテンツに係る情報の出現頻度に基づいて、前記ベクトルに係る情報の重みを設定し、設定した重みに基づいて前記コンテンツに係る属性を評価することを特徴とする。
【００４２】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成手順は、コンテンツに係る属性の候補の数が増加した場合に、当該候補の数の増加に応じて次元が増加したベクトル空間における前記ベクトルに係る情報を生成することを特徴とする。
【００４３】
また、本発明は、上記発明において、前記コンテンツに係る情報は、コンテンツの内容に係る情報を含んだメタデータまたは当該コンテンツから抽出された情報であることを特徴とする。
【００４４】
また、本発明は、上記発明において、前記ベクトル情報生成手順は、属性を評価する第１のコンテンツに対してハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられた第２のコンテンツに係る属性の各候補に対応付けられている互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、前記第２のコンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、前記属性評価手順は、前記ベクトル情報生成手順により生成された情報に基づいて前記第１のコンテンツに係る属性を評価することを特徴とする。
【００４５】
また、本発明は、上記発明において、前記コンテンツに係る情報は、前記コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００４６】
本発明によれば、コンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、コンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、生成した情報に基づいてコンテンツに係る属性を評価することとしたので、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができるという効果を奏する。
【００４７】
また、本発明によれば、コンテンツに係る情報を検索キーとしてコンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補の情報とを対応付けて記憶したデータベースからコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られたコンテンツに係る属性の候補の情報を基にしてベクトルに係る情報を生成することとしたので、データベースに記憶されたコンテンツに係る属性の候補の情報を読み出すことにより、効率的にベクトル情報を生成することができるという効果を奏する。
【００４８】
また、本発明によれば、コンテンツに係る情報とコンテンツに係る属性の候補との間の異なる組み合わせを複数記憶したデータベースから、指定された組み合わせにおけるコンテンツに係る属性の候補の情報を検索し、検索の結果得られたコンテンツに係る属性の候補の情報を基にして、ベクトルに係る情報を生成することとしたので、コンテンツに係る属性を柔軟に評価することができるという効果を奏する。
【００４９】
また、本発明によれば、コンテンツに係る属性の候補の情報およびコンテンツに係る属性の各候補の重みに係る情報を記憶したデータベースから属性の候補の情報および重みに係る情報を読み出し、読み出した情報に基づいてベクトルに係る情報を生成することとしたので、コンテンツに係る属性の各候補の重みを考慮してコンテンツに係る情報の評価をおこなうことにより、より正確にコンテンツに係る属性を評価することができるという効果を奏する。
【００５０】
また、本発明によれば、所定のコンテンツに対してコンテンツに係る複数の属性と、各属性の優先度とを評価することとしたので、コンテンツに係る属性を任意の精度で評価することができるという効果を奏する。
【００５１】
また、本発明によれば、コンテンツに係る情報の出現頻度に基づいて、ベクトルに係る情報の重みを設定し、設定した重みに基づいてコンテンツに係る属性を評価することとしたので、コンテンツに係る情報の出現頻度を考慮することにより、より正確にコンテンツに係る属性を評価することができるという効果を奏する。
【００５２】
また、本発明によれば、コンテンツに係る属性の候補の数が増加した場合に、当該候補の数の増加に応じて次元が増加したベクトル空間におけるベクトルに係る情報を生成することとしたので、コンテンツに係る属性の候補の数の増加に動的に対応することができるという効果を奏する。
【００５３】
また、本発明によれば、コンテンツに係る情報は、コンテンツの内容に係る情報を含んだメタデータまたは当該コンテンツから抽出された情報であることとしたので、メタデータまたはコンテンツから抽出された情報を基にして、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができるという効果を奏する。
【００５４】
また、本発明によれば、属性を評価する第１のコンテンツに対してハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられている第２のコンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、第２のコンテンツに係る情報のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、生成した情報に基づいて第１のコンテンツに係る属性を評価することとしたので、ハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられた第２のコンテンツから第１のコンテンツの属性を柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができるという効果を奏する。
【００５５】
また、本発明によれば、コンテンツに係る情報は、コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語であることとしたので、コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語を基にして、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５６】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る属性評価装置、属性評価方法および属性評価プログラムの好適な実施例を詳細に説明する。
【実施例１】
【００５７】
まず、本発明にかかる属性評価処理の概念について説明する。図１は、本発明にかかる属性評価処理の概念を説明する図である。図１は、「卒業を控えた僕は、シンセサイザーで作曲することが好きで、専攻は、自然言語処理学である。」というテキストからなるコンテンツに係る属性を評価する場合の例である。
【００５８】
ここで、コンテンツに係る属性とは、コンテンツの内容から判定されるコンテンツが属するカテゴリーや、当該コンテンツにアクセスするユーザの属性などのことである。たとえば、コンテンツが「スポーツ」という属性である場合には、当該コンテンツにアクセスするユーザは「スポーツ」に興味があるユーザであると評価され、「スポーツ」がユーザの興味に係る属性として設定される。
【００５９】
この属性評価処理においては、まず、上記テキストに対して形態素解析がまず実行される。図２は、形態素解析の実行結果の一例を示す図である。図２に示すように、形態素解析においては、テキストが各形態素に分解され、各形態素の品詞を解析する処理がおこなわれる。
【００６０】
続いて、品詞が一般名詞（図２では、「名詞-一般」に対応する。）である形態素が抽出される。図２の例では、「シンセサイザー」および「自然言語処理学」の２つの一般名詞が抽出される。
【００６１】
ここでは、一般名詞のみを抽出することとしたが、「卒業」、「作曲」、「専攻」などのサ変接続名詞（図２では、「名詞-サ変接続」に対応する。）をさらに加えることとしてもよい。
【００６２】
一方、一般名詞に対応する基本属性要素および基本属性要素間の比率の情報を記憶したデータベースをあらかじめ準備しておく。このデータベースを以下ではデジタルシソーラスと呼ぶこととする。図３は、基本属性要素および基本属性要素間の比率の情報を記憶したデジタルシソーラスの一例を示す図である。
【００６３】
図３に示すように、このデジタルシソーラスは、一般名詞、基本属性要素および要素比率の情報を記憶している。一般名詞は、品詞が一般名詞に分類される単語である。基本属性要素は、一般名詞が属するカテゴリーである。
【００６４】
たとえば、図３の例では、「シンセサイザー」は「音楽」および「コンピュータ」の２つの基本属性要素に属し、「自然言語処理学」は、「コンピュータ」および「言語学」の２つの基本属性要素に属している。
【００６５】
要素比率は、基本属性要素間に割り当てられた比率である。たとえば、図３の例では、「シンセサイザー」の２つの基本属性要素である「音楽」および「コンピュータ」の要素比率は１：１に設定され、「自然言語処理学」の２つの基本属性要素である「コンピュータ」および「音楽」の要素比率は３：２に設定されている。この要素比率は、基本属性要素に対する重みとして用いられるものである。
【００６６】
この属性評価処理では、一般名詞がコンテンツから抽出された場合に、その一般名詞に対応する基本属性要素および要素比率の情報をデジタルシソーラスから検索する。そして、それらの情報に基づいて、図１に示すように、各基本属性要素に対応し、互いに直交する基底ベクトルを用いて一般名詞のベクトル空間（ヒルベルト空間）内での位置を表現する。
【００６７】
具体的には、一般名詞は以下のように表現される。
ｎi ＝ Σａj |ｅj>  ．．．  （式１）
Σａj2 ＝ １        ．．．  （式２）
【００６８】
ここで、ｎiは、一般名詞ｉを表す大きさが１の単位ベクトルであり、|ｅj>は、基本属性要素ｊに対応する大きさが１の正規直交基底ベクトルであり、ａjは、基本属性要素ｊに対応し、要素比率から算出される|ｅj>の重みであり、Σａj |ｅj>は、すべてのｊに対するａj |ｅj>の和であり、Σａj2は、すべてのｊに対するａj2の和である。
【００６９】
たとえば、「シンセサイザー」という一般名詞に対応する基本属性要素は「音楽」および「コンピュータ」であり、「音楽」および「コンピュータ」の要素比率は１：１であるため、「シンセサイザー」を表す単位ベクトルｎ1は、
ｎ1 ＝ １／√２ |ｅ1> ＋ １／√２ |ｅ2>  ．．．  （式３）
となる。
【００７０】
ここで、|ｅ1>は、「音楽」に対応する基底ベクトルであり、|ｅ2>は、「コンピュータ」に対応する基底ベクトルである。また、「音楽」および「コンピュータ」の要素比率が１：１であるため、|ｅ1>および|ｅ2>の重みも１：１に設定される。具体的には、式２と要素比率とから、|ｅ1>および|ｅ2>の重みがそれぞれ１／√２および１／√２となる。
【００７１】
また、「自然言語処理学」という一般名詞に対応する基本属性要素は「コンピュータ」および「言語学」であり、「コンピュータ」および「言語学」の要素比率は３：２であるため、「自然言語処理学」を表す単位ベクトルｎ2は、
ｎ2 ＝ ３／√１３ |ｅ2> ＋ ２／√１３ |ｅ3>  ．．．  （式４）
となる。
【００７２】
ここで、|ｅ3>は、「言語学」に対応する基底ベクトルである。また、式２と要素比率３：２とから、|ｅ2>および|ｅ3>の重みがそれぞれ３／√１３および２／√１３となっている。
【００７３】
そして、コンテンツに係る属性は、各一般名詞に対応するベクトルの和、すなわち、
ｐ ＝ Σｎi  ．．．  （式５）
により評価される。ここで、ｐは、コンテンツに係る属性を表す属性ベクトルであり、Σｎiは、すべてのｉに対するｎiの和である。
【００７４】
たとえば、「シンセサイザー」および「自然言語処理学」という一般名詞が抽出されたコンテンツに係る属性を表す属性ベクトルｐは、
ｐ ＝ ｎ1 ＋ ｎ2
＝ １／√２ |ｅ1> ＋ (１／√２ ＋ ３／√１３) |ｅ2> ＋ ２／√１３ |ｅ3>
．．．  （式６）
となる。
【００７５】
これにより、コンテンツに係る属性が「音楽」、「コンピュータ」、「言語学」である割合はそれぞれ、
１／√２ ： (１／√２ ＋ ３／√１３) ： ２／√１３
≒ ２５％ ： ５５％ ： ２０％  ．．．  （式７）
と評価される。
【００７６】
ここで、上記割合はコンテンツに係る属性を選択する場合の優先度と考えることができる。すなわち、コンテンツに係る属性を１つに決定する必要がある場合には「コンピュータ」を選択し、コンテンツに係る属性を２つ決定する場合には「コンピュータ」および「音楽」を選択すればよい。
【００７７】
なお、ここでは式７に示したように、各基底ベクトル |ｅj> に対応する係数の比率を単に比較することとしたが、式５の属性ベクトルを正規化し、正規化した属性ベクトルの各基底ベクトル |ｅj> に対応する係数の２乗の比率を比較することとしてもよい。
【００７８】
たとえば、式６により示される属性ベクトルｐを正規化すると、
ｐ ＝ ０．３９６７ |ｅ1> ＋ ０．８６３６ |ｅ2> ＋ ０．３１１２ |ｅ3>
となる。
【００７９】
この場合には、コンテンツに係る属性が「音楽」、「コンピュータ」、「言語学」である割合はそれぞれ、
０．３９６７2 ： ０．８６３６2 ： ０．３１１２2
≒ １６％ ： ７４％ ： １０％
と評価される。
【００８０】
また、コンテンツに係る属性を評価する属性ベクトルの大きさを正規化しておくと、他のコンテンツの属性ベクトルとの間で基底ベクトルに対応する係数の比較ができるようになるという利点も生じる。
【００８１】
つぎに、一般名詞を表すベクトルを互いに直交する基底ベクトルを用いて表す理由を説明する。図４は、互いに直交しない基底ベクトルを用いた場合のコンテンツに係る属性評価方法を説明する図である。たとえば、「音楽を聴きながら量子化暗号について考える」というテキストからなるコンテンツに係る属性を評価する場合を考える。
【００８２】
そして、形態素解析により、「音楽」および「量子化暗号」という一般名詞が抽出され、「音楽」に対応する基本属性要素として「音楽」が、「量子化暗号」に対応する基本属性要素として「物理学」および「コンピュータ」がデジタルシソーラスから検索され、さらに、それぞれの基本属性要素に対応する要素比率が検索されたものとする。
【００８３】
図４には、「音楽」および「量子化暗号」という一般名詞に対応し、基本属性要素および要素比率に基づいて算出されたベクトルｎ3，ｎ4が示されている。ただし、このベクトルの基底 |ｅ4> 〜 |ｅ7> は互いに直交するものではない。
【００８４】
このような場合、単にベクトルｎ3，ｎ4の和を式５に基づいて算出すると、その結果得られる属性ベクトルｑは「音楽」という要素を持たなくなり、コンテンツが「音楽」とは無関係であるといった誤った判定となることがある。このようなことを防ぐために、ここでは、互いに直交するベクトルを一般名詞を現すベクトルの基底ベクトルとして用いることとしている。
【００８５】
このように、本発明にかかる属性評価処理では、基本属性要素に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、コンテンツから抽出した一般名詞のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、生成した情報に基づいてコンテンツに係る属性を評価することとした。
【００８６】
ここで、基底となるベクトルには任意の基本属性要素を対応付けることができるため、インターネット広告の広告主が「ぬくもりのある」や「シャープな」、「ほのぼのとした」、「あたたかみのある」など、生活シーンに応じた感覚的に表現された属性などを新たに追加したい場合にも、デジタルシソーラスを更新することにより柔軟に対応することができる。
【００８７】
また、互いに直交するベクトルを用いてコンテンツに係る属性を評価するため、属性を正確に評価することができる。さらに、ベクトル演算によりコンテンツに係る属性を評価するため、効率的に属性を評価することができる。
【００８８】
また、上述したように、基本属性要素がＮ個ある場合には、一般名詞は、基本属性要素に対応する正規直交ベクトルを基底とするＮ次元のベクトルで表される。そのため、デジタルシソーラスに一般名詞に対する基本属性要素が追加された場合でも、単にベクトルの次元を増加させることにより、基本属性要素の追加に動的に対応することができる。
【００８９】
つぎに、本実施例に係る属性評価システムの機能構成について説明する。図５は、本実施例に係る属性評価システム２０の機能構成を示す図である。以下では、インターネット３０を介して公開されているウェブサイトのコンテンツに係る属性を評価する場合について説明する。
【００９０】
図５に示すように、この属性評価システム２０は、外部ウェブサーバ１０ａ〜１０ｃとインターネット３０を介して接続されている。外部ウェブサーバ１０ａ〜１０ｃは、属性評価システム２０の外部でウェブサイトの閲覧サービスを提供しているサーバである。この外部ウェブサーバ１０ａ〜１０ｃは、ウェブサイトを構築するＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）データおよびウェブサイトに対するユーザのアクセス履歴であるアクセスログを記憶している。
【００９１】
属性評価システム２０は、ウェブサイトにおけるコンテンツの閲覧サービスを提供するとともに、閲覧サービスを提供するコンテンツおよび当該コンテンツにアクセスするユーザの属性を評価するシステムである。
【００９２】
この属性評価システム２０は、ウェブサーバ４０ａ〜４０ｃ、情報収集サーバ５０、属性評価サーバ６０および広告サーバ７０がＬＡＮ（Local Area Network）８０を介して接続された構成となっている。また、ウェブサーバ４０ａ〜４０ｃ、情報収集サーバ５０および広告サーバ７０は、外部ウェブサーバ１０ａ〜１０ｃとインターネット３０を介して接続されている。
【００９３】
ウェブサーバ４０ａ〜４０ｃは、ウェブサイト内のコンテンツの閲覧サービスを提供するサーバである。このウェブサーバ４０ａ〜４０ｃは、ウェブサイトを構築するＨＴＭＬデータおよびウェブサイトに対するユーザのアクセス履歴であるアクセスログを記憶している。
【００９４】
情報収集サーバ５０は、他のサーバにアクセスし、ウェブサイトのコンテンツ間に設定されたリンクの情報や、ウェブサイト内のコンテンツのメタデータの情報、ウェブサイト内のコンテンツの情報などを収集するサーバである。この情報収集サーバ５０は、データ送受信部５００、情報収集部５０１、記憶部５０２および制御部５０３を有する。
【００９５】
データ送受信部５００は、他のサーバとの間でインターネット３０またはＬＡＮ８０を介してさまざまなデータの授受をおこなうネットワークインターフェースである。情報収集部５０１は、インターネット３０に接続された外部ウェブサーバ１０ａ〜１０ｃやウェブサーバ４０ａ〜４０ｃにアクセスし、ウェブサイトのコンテンツ間に設定されたリンクの情報や、ウェブサイト内のコンテンツのメタデータの情報、ウェブサイト内のコンテンツの情報などを収集して、それらの情報を記憶部５０２に記憶する。
【００９６】
記憶部５０２は、ハードディスク装置などの記憶デバイスである。この記憶部５０２は、リンク情報５０２ａ、メタデータ情報５０２ｂ、コンテンツ情報５０２ｃを記憶している。
【００９７】
リンク情報５０２ａは、コンテンツ間に設定されたリンクの情報を記憶したものである。このリンクは、ハイパーリンクまたはトラックバックにより設定されたものである。メタデータ情報５０２ｂは、ウェブサイト内のコンテンツに係る情報を記述したメタデータの情報を記憶したものである。コンテンツ情報５０２ｃは、ウェブサイト内のテキストや画像データなどのコンテンツの情報を記憶したものである。
【００９８】
制御部５０３は、情報収集サーバ５０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【００９９】
属性評価サーバ６０は、情報収集サーバ５０により収集された情報を取得し、評価対象となるコンテンツの属性および当該コンテンツにアクセスするユーザの属性を評価する処理をおこなう。
【０１００】
この属性評価サーバ６０は、データ送受信部６００、記憶部６０１、ベクトル情報生成部６０２、属性評価部６０３および制御部６０４を有する。データ送受信部６００は、他のサーバとの間でＬＡＮ８０を介してさまざまなデータの授受をおこなうネットワークインターフェースである。
【０１０１】
記憶部６０１は、ハードディスク装置などの記憶デバイスである。この記憶部６０１は、デジタルシソーラスデータ６０１ａおよび属性評価情報６０１ｂを記憶している。
【０１０２】
デジタルシソーラスデータ６０１ａは、図３で説明したデジタルシソーラスに対応するものである。このデジタルシソーラスデータ６０１ａは、一般名詞、基本属性要素および要素比率の情報を記憶している。属性評価情報６０１ｂは、評価されたコンテンツの属性および当該コンテンツにアクセスするユーザの属性に係る情報を記憶したものである。
【０１０３】
なお、ここでは、デジタルシソーラスデータ６０１ａに一般名詞、基本属性要素および要素比率の間の組み合わせを１つだけ記憶することとしたが、インターネット広告の広告主が希望する属性にコンテンツおよびコンテンツにアクセスするユーザを分類するために、一般名詞、基本属性要素および要素比率の間の異なる組み合わせをデジタルシソーラスデータ６０１ａに複数記憶しておき、使用する組み合わせを広告主に応じて切り替えることとしてもよい。
【０１０４】
ここで、使用する組み合わせは、広告主ごとにあらかじめ設定しておくこととしてもよいし、インターネット３０に接続された端末装置（図示せず）を用いて広告主により指定された組み合わせをベクトル情報生成部６０２が受け付けることにより設定することとしてもよい。
【０１０５】
これにより、ある広告主は、基本属性要素として「スポーツ」や「ニュース」などのように直接的に表現された要素を用い、別の広告主は、「ぬくもりのある」や「シャープな」、「ほのぼのとした」、「あたたかみのある」など、感覚的に表現された要素を用いたいという要望がある場合でも柔軟に対応することができる。
【０１０６】
図５の説明に戻ると、ベクトル情報生成部６０２は、コンテンツに対して形態素解析を実行し、コンテンツから一般名詞を抽出する。そして、ベクトル情報生成部６０２は、抽出された一般名詞を互いに直交する基底ベクトルを用いて表現し、ベクトル空間内の位置を算出する処理をおこなう。具体的には、ベクトル情報生成部６０２は、図１において説明したように、デジタルシソーラスデータ６０１ａを参照し、一般名詞を式１および式２を用いて表現する。
【０１０７】
属性評価部６０３は、コンテンツの属性および当該コンテンツにアクセスするユーザの属性を、互いに直交する基底ベクトルを用いて表現された一般名詞のベクトル空間内での位置の情報に基づいて評価する処理をおこなう。
【０１０８】
具体的には、属性評価部６０３は、図１において説明したように、式５を用いて一般名詞を表すベクトルの和から属性ベクトルを生成し、属性ベクトルにおける各基底ベクトルの係数を、式７のようにして調べることにより属性を評価する処理をおこなう。
【０１０９】
広告サーバ７０は、属性評価サーバ６０により評価されたコンテンツの属性および当該コンテンツにアクセスするユーザの属性に基づいて、各コンテンツおよびユーザに適した広告を配信するサーバである。この広告サーバ７０は、データ送受信部７００、記憶部７０１、広告配信処理部７０２および制御部７０３を有する。
【０１１０】
データ送受信部７００は、他の装置との間でインターネット３０またはＬＡＮ８０を介してさまざまなデータの授受をおこなうネットワークインターフェースである。記憶部７０１は、ハードディスク装置などの記憶デバイスである。この記憶部７０１は、広告データ７０１ａおよび配信条件データ７０１ｂを記憶している。
【０１１１】
広告データ７０１ａは、外部ウェブサーバ１０ａ〜１０ｃまたはウェブサーバ４０ａ〜４０ｃが閲覧サービスを提供しているコンテンツに配信するインターネット広告のデータを記憶したものである。配信条件データ７０１ｂは、インターネット広告を配信するコンテンツのＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）や配信期間などのインターネット広告の配信条件を記憶したデータである。
【０１１２】
広告配信処理部７０２は、記憶部７０１に記憶された配信条件データ７０１ｂに基づいて、コンテンツに広告データ７０１ａに記憶されたインターネット広告を配信する処理をおこなう。制御部７０３は、広告サーバ７０を全体制御する制御部であり、各機能部間のデータの授受などを司る。
【０１１３】
つぎに、本実施例に係る属性評価処理の処理手順について説明する。図６は、本実施例に係る属性評価処理の処理手順を示すフローチャートである。
【０１１４】
図６に示すように、まず、属性評価サーバ６０のベクトル情報生成部６０２は、属性を評価する対象であるコンテンツの情報を情報収集サーバ５０の記憶部５０２に記憶されたコンテンツ情報５０２ｃから取得する（ステップＳ１０１）。
【０１１５】
そして、ベクトル情報生成部６０２は、図２を用いて説明したように、コンテンツの情報に対する形態素解析を実行し（ステップＳ１０２）、一般名詞を抽出する（ステップＳ１０３）。
【０１１６】
続いて、ベクトル情報生成部６０２は、記憶部６０１に記憶されたデジタルシソーラスデータ６０１ａを参照することにより、抽出した一般名詞に対応する基本属性要素および要素比率を検索し（ステップＳ１０４）、式１および式２を用いて、一般名詞をベクトルに変換する（ステップＳ１０５）。
【０１１７】
そして、属性評価部６０３は、式５を用いて、各一般名詞に対応するベクトルの和を算出し（ステップＳ１０６）、式７で説明したようにして、ベクトルの和における各基底ベクトルの係数からコンテンツに係る属性を評価し（ステップＳ１０７）、評価したコンテンツに係る属性を属性評価情報６０１ｂとして記憶部６０１に記憶し（ステップＳ１０８）、この属性評価処理を終了する。
【０１１８】
なお、上記実施例では、コンテンツから一般名詞を抽出し、一般名詞を基本属性要素に基づいてベクトルに変換して、コンテンツに係る属性を評価することとしているが、コンテンツから一般名詞を抽出する代わりに、検索エンジンを用いて当該コンテンツを検索する場合にユーザにより入力された検索語や、当該コンテンツに対するハイパーリンクが設定され、ユーザによりマウス等でクリックされた語をベクトルに変換し、コンテンツに係る属性を評価することとしてもよい。
【０１１９】
上述してきたように、本実施例では、属性評価サーバ６０のベクトル情報生成部６０２が、各基本属性要素に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、一般名詞のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、属性評価部６０３が、ベクトル情報生成部６０２により生成された情報に基づいて、コンテンツに係る属性を評価することとしたので、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができる。
【０１２０】
また、本実施例では、ベクトル情報生成部６０２が、一般名詞とコンテンツに係る属性の候補の情報とを対応付けて記憶したデジタルシソーラスデータ６０１ａから、一般名詞を検索キーとして基本属性要素の情報を検索し、属性評価部６０３が、検索の結果得られた基本属性要素の情報を基にして、一般名詞のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成することとしたので、デジタルシソーラスデータ６０１ａに記憶された基本属性要素の情報を読み出すことにより、効率的にベクトル情報を生成することができる。
【０１２１】
また、本実施例では、ベクトル情報生成部６０２が、一般名詞と基本属性要素との間の異なる組み合わせを複数記憶したデジタルシソーラスデータ６０1ａから、指定された組み合わせにおける基本属性要素の情報を検索し、検索の結果得られた基本属性要素の情報を基にして、ベクトルに係る情報を生成することとしたので、コンテンツに係る属性を柔軟に評価することができる。
【０１２２】
また、本実施例では、ベクトル情報生成部６０２が、基本属性要素の情報および基本属性要素の要素比率に係る情報を記憶したデジタルシソーラスデータ６０１ａから基本属性要素の情報および要素比率に係る情報を読み出し、属性評価部６０３が、読み出した情報に基づいて一般名詞のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成することとしたので、基本属性要素の要素比率を考慮してコンテンツに係る情報の評価をおこなうことにより、より正確にコンテンツに係る属性を評価することができる。
【０１２３】
また、本実施例では、属性評価部６０３が、所定のコンテンツに対してコンテンツに係る複数の属性と、各属性の優先度とを評価することとしたので、コンテンツに係る属性を任意の精度で評価することができる。
【０１２４】
また、本実施例では、ベクトル情報生成部６０２が、コンテンツに係る属性の候補の数が増加した場合に、当該候補の数の増加に応じて次元が増加したベクトル空間における一般名詞の位置を表すベクトルに係る情報を生成することとしたので、コンテンツに係る属性の候補の数の増加に動的に対応することができる。
【０１２５】
また、本実施例では、一般名詞は、コンテンツの内容に係る情報を含んだメタデータまたは当該コンテンツから抽出されたものであることとしたので、メタデータまたはコンテンツから抽出された一般名詞を基にして、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができる。
【０１２６】
また、本実施例では、ベクトル情報生成部６０２が、基本属性要素に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成することとしたので、コンテンツの検索に用いられた検索語、または、ハイパーリンクが設定された語を基にして、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができる。
【０１２７】
（実施例の変形例１）
ところで、上記実施例では、一般名詞に対応する基本属性要素および要素比率を基にしてコンテンツに係る属性を評価することとしているが、さらに一般名詞の出現頻度を考慮して、より精度よくコンテンツに係る属性を評価することとしてもよい。そこで、実施例の変形例１では、一般名詞の出現頻度をさらに考慮する場合について説明する。
【０１２８】
ここでは、上記実施例で用いた「卒業を控えた僕は、シンセサイザーで作曲することが好きで、専攻は、自然言語処理学である。」という第１のテキストと、「自然言語処理学は楽しい。」という第２のテキストとからなるコンテンツに係る属性を評価する場合の例を示す。
【０１２９】
図７は、変形例１における形態素解析の実行結果の一例を示す図である。図７には、第２のテキストに対して形態素解析を適用した結果が示されている。第１のテキストに対して形態素解析をおこなった結果は、図２に示したものと同様である。
【０１３０】
図７に示すように、第２のテキストからは、「自然言語処理学」という一般名詞が１つ抽出される。これにより、第１のテキストおよび第２のテキストから抽出された一般名詞は、「シンセサイザー」および「自然言語処理学」であり、出現頻度はそれぞれ１回および２回となる。
【０１３１】
本変形例１における属性評価処理では、コンテンツに係る属性を評価する場合に、一般名詞の出現頻度を当該一般名詞に対応するベクトルの重みとして設定し、ベクトルの和を算出する。
【０１３２】
すなわち、本変形例１における属性評価処理では、式５の代わりに、
ｐ ＝ Σｗi ｎi  ．．．  （式８）
を用いてベクトルの和を算出する。ここで、ｗiは、ベクトルｎiに対応する一般名詞の出現頻度であり、Σｗi ｎiは、すべてのｉに対するｗi ｎiの和である。
【０１３３】
たとえば、「シンセサイザー」および「自然言語処理学」という一般名詞が抽出され、「シンセサイザー」の出現頻度が１回であり、「自然言語処理学」の出現頻度が２回であるコンテンツの属性ベクトルｐは、
ｐ ＝ ｎ1 ＋ ２ ｎ2
＝ １／√２ |ｅ1> ＋ １／√２ |ｅ2> ＋ ２ (３／√１３ |ｅ2> ＋ ２／√１３ |ｅ3>)
＝ １／√２ |ｅ1> ＋ (１／√２ ＋ ６／√１３) |ｅ2> ＋ ４／√１３ |ｅ3>
．．．  （式９）
となる。
【０１３４】
これにより、コンテンツに係る属性が「音楽」、「コンピュータ」、「言語学」である割合はそれぞれ、
１／√２ ： (１／√２ ＋ ６／√１３) ： ４／√１３
≒ １７％ ： ５７％ ： ２６％  ．．．  （式１０）
となる。
【０１３５】
したがって、コンテンツに係る属性を１つに決定する必要がある場合には「コンピュータ」を選択し、コンテンツに係る属性を２つ決定する場合には「コンピュータ」および「言語学」を選択すればよい。
【０１３６】
なお、本変形例１に係る属性評価システムの機能構成については、図５に示した機能構成とほぼ同様である。ただし、本変形例１では、ベクトル情報生成部６０２が、コンテンツに対して形態素解析を実行し、コンテンツから一般名詞を抽出するとともに、抽出された一般名詞の出現頻度を記憶部６０１に記憶する。
【０１３７】
そして、ベクトル情報生成部６０２は、図１において説明したように、抽出された一般名詞を互いに直交する基底ベクトルを用いて表現し、一般名詞のベクトル空間内における位置を算出する処理をおこなう。
【０１３８】
また、属性評価部６０３は、一般名詞の出現頻度と、互いに直交する基底ベクトルを用いて表現された一般名詞のベクトル空間内での位置の情報とから、式８を用いて、コンテンツの属性および当該コンテンツにアクセスするユーザの属性を評価する。
【０１３９】
また、本変形例１に係る属性評価処理の処理手順は、図６に示した処理手順とほぼ同様である。ただし、本変形例１では、ステップＳ１０３において、ベクトル情報生成部６０２が、コンテンツから一般名詞を抽出するとともに、抽出された一般名詞の出現頻度を記憶部６０１に記憶する。
【０１４０】
そして、ステップＳ１０６では、属性評価部６０３が、式５の代わりに、式８を用いて各一般名詞に対応するベクトルの和を算出する。また、ステップＳ１０７では、属性評価部６０３が、式１０で説明したようにして、ベクトルの和における各基底ベクトルの係数からコンテンツに係る属性を評価する。
【０１４１】
上述してきたように、本実施例の変形例１では、属性評価部６０３が、一般名詞の出現頻度に基づいて、ベクトル情報生成部６０２により生成されたベクトルに係る情報の重みを設定し、設定した重みに基づいてコンテンツに係る属性を評価することとしたので、一般名詞の出現頻度を考慮することにより、より正確にコンテンツに係る属性を評価することができる。
【０１４２】
（実施例の変形例２）
ところで、上記実施例および実施例の変形例１では、コンテンツがテキストであることとしたが、コンテンツが画像である場合にも、その画像に対して設定されたメタデータを解析して、コンテンツに係る属性を評価することとしてもよい。そこで、実施例の変形例２では、テキストとともに画像を含むコンテンツに係る属性を評価する場合について説明する。
【０１４３】
ここでは、上記変形例１で用いた「卒業を控えた僕は、シンセサイザーで作曲することが好きで、専攻は、自然言語処理学である。自然言語処理学は楽しい。」というテキストと、シンセサイザーおよび楽譜の画像とからなるコンテンツに係る属性を評価する場合の例を示す。
【０１４４】
ここで、シンセサイザーの画像のメタデータには、「シンセサイザー」という一般名詞が含まれており、楽譜の画像のメタデータには、「音楽」という一般名詞が含まれているものとする。
【０１４５】
この場合、上記テキストおよびメタデータから形態素解析により一般名詞を抽出すると、「シンセサイザー」、「自然言語処理学」および「音楽」という一般名詞が抽出され、それらの一般名詞の出現頻度はそれぞれ２回、２回、１回となる。
【０１４６】
この場合、当該コンテンツに係る属性を表す属性ベクトルｐは、式８を用いることにより、
ｐ ＝ ２ ｎ1 ＋ ２ ｎ2 ＋ ｎ3
＝ ２ （１／√２ |ｅ1> ＋ １／√２ |ｅ2>）
＋ ２ (３／√１３ |ｅ2> ＋ ２／√１３ |ｅ3>) ＋ |ｅ1>
＝ （√２ ＋ １） |ｅ1> ＋ (√２ ＋ ６／√１３) |ｅ2> ＋ ４／√１３ |ｅ3>
．．．  （式１１）
となる。ここで、ｎ3は、一般名詞「音楽」に対応する単位ベクトルであり、一般名詞「音楽」に対応する基本属性要素は「音楽」であるため、ｎ3は|ｅ1>に等しくなる。
【０１４７】
これにより、コンテンツに係る属性が「音楽」、「コンピュータ」、「言語学」である割合はそれぞれ、
√２ ＋ １ ： (√２ ＋ ６／√１３) ： ４／√１３
≒ ３７％ ： ４７％ ： １６％  ．．．  （式１２）
となる。
【０１４８】
したがって、コンテンツに係る属性を１つに決定する必要がある場合には「コンピュータ」を選択し、コンテンツに係る属性を２つ決定する場合には「音楽」および「コンピュータ」を選択すればよい。
【０１４９】
なお、本変形例２に係る属性評価システムの機能構成については、図５に示した機能構成とほぼ同様である。ただし、本変形例２では、ベクトル情報生成部６０２が、コンテンツに含まれるテキストおよび画像のメタデータに対して形態素解析を実行することにより一般名詞を抽出するとともに、抽出された一般名詞の出現頻度を記憶部６０１に記憶する。
【０１５０】
そして、ベクトル情報生成部６０２は、図１において説明したように、抽出された一般名詞を互いに直交する基底ベクトルを用いて表現し、ベクトル空間内の位置を算出する処理をおこなう。
【０１５１】
また、属性評価部６０３は、一般名詞の出現頻度と、互いに直交する基底ベクトルを用いて表現された一般名詞のベクトル空間内での位置の情報とから、式８を用いて、コンテンツの属性および当該コンテンツにアクセスするユーザの属性を評価する。
【０１５２】
また、本変形例２に係る属性評価処理の処理手順は、図６に示した処理手順とほぼ同様である。ただし、本変形例２では、ステップＳ１０３において、ベクトル情報生成部６０２が、コンテンツに含まれるテキストおよび画像のメタデータから一般名詞を抽出するとともに、抽出された一般名詞の出現頻度を記憶部６０１に記憶する処理をおこなう。
【０１５３】
そして、ステップＳ１０６では、属性評価部６０３が、式５の代わりに、式８を用いて各一般名詞に対応するベクトルの和を算出する。また、ステップＳ１０７では、属性評価部６０３が、式１０で説明したようにして、ベクトルの和における各基底ベクトルの係数から、テキストおよび画像を含んだコンテンツに係る属性を評価する。
【０１５４】
上述してきたように、本変形例２では、属性評価部６０３が、コンテンツに含まれるテキストおよび画像のメタデータから抽出された一般名詞に基づいて、コンテンツに係る属性の評価をおこなうこととしたので、画像のメタデータをさらに用いることにより、より正確にコンテンツに係る属性を評価することができる。
【０１５５】
（実施例の変形例３）
ところで、上記実施例および実施例の変形例では、属性を評価するコンテンツまたはコンテンツのメタデータから一般名詞を抽出し、抽出した一般名詞に基づいて属性を評価することとしたが、第１のコンテンツにハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられた第２のコンテンツから一般名詞を抽出して、第１のコンテンツの属性を評価することとしてもよい。
【０１５６】
具体的には、上記第２のコンテンツに対して図１で説明したような属性評価処理をおこなって、第２のコンテンツに係る属性を評価し、その評価結果に基づいて第１のコンテンツに係る属性を評価する。ここで、第２のコンテンツは、１つまたは複数のコンテンツである。
【０１５７】
たとえば、第２の複数のコンテンツに係る属性が「音楽」、「コンピュータ」、「言語学」と評価され、そのうち「コンピュータ」と属性が評価されたコンテンツが最も多かった場合には、第１のコンテンツに係る属性を「コンピュータ」と評価すればよい。
【０１５８】
なお、本変形例３に係る属性評価システムの機能構成については、図５に示した機能構成とほぼ同様である。ただし、本変形例３では、ベクトル情報生成部６０２が、第２のコンテンツに対して形態素解析を実行し、第２のコンテンツから一般名詞を抽出するとともに、抽出された一般名詞の出現頻度を記憶部６０１に記憶する。
【０１５９】
そして、ベクトル情報生成部６０２は、図１において説明したように、抽出された一般名詞を互いに直交する基底ベクトルを用いて表現し、ベクトル空間内の位置を算出する処理をおこなう。
【０１６０】
また、属性評価部６０３は、一般名詞の出現頻度と、互いに直交する基底ベクトルを用いて表現された一般名詞のベクトル空間内での位置の情報とから、式８を用いて第２のコンテンツに係る属性を評価し、その第２のコンテンツに係る属性に基づいて、第１のコンテンツに係る属性を評価する。
【０１６１】
また、本変形例３に係る属性評価処理の処理手順は、図６に示した処理手順とほぼ同様である。ただし、本変形例３では、ステップＳ１０１からステップＳ１０８の処理を第２のコンテンツに対して実行し、その後、第２のコンテンツに対して評価された属性の情報に基づいて第１のコンテンツに係る属性を評価する。
【０１６２】
上述してきたように、本実施例の変形例３では、ベクトル情報生成部６０２が、属性を評価する第１のコンテンツに対してハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられている第２のコンテンツに係る属性の各候補に対応付けられた互いに直交するベクトルを基底とし、かつ、第２のコンテンツに係る一般名詞のベクトル空間内での位置を表すベクトルに係る情報を生成し、属性評価部６０３が、ベクトル情報生成部６０２により生成された情報に基づいて第１のコンテンツに係る属性を評価することとしたので、ハイパーリンクまたはトラックバックにより関連付けられた第２のコンテンツから第１のコンテンツの属性を柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することができる。
【０１６３】
以上、属性評価処理をコンピュータ上で実現する場合について説明してきたが、属性評価処理を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行することにより属性評価処理を実現してもよい。図８は、属性評価処理を実現するコンピュータ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【０１６４】
図８に示すように、このコンピュータ１００は、上記プログラムを実行するＣＰＵ１１０と、データを入力する入力装置１２０と、各種データを記憶するＲＯＭ１３０と、演算パラメータ等を記憶するＲＡＭ１４０と、属性評価処理を実現するためのプログラムを記録した記録媒体２００からプログラムを読み取る読取装置１５０と、ディスプレイ等の出力装置１６０と、ネットワーク３００を介して他のコンピュータとの間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェース１７０とが、バス１８０で接続された構成となっている。
【０１６５】
ＣＰＵ１１０は、読取装置１５０を経由して記録媒体２００に記録されているプログラムを読み込んだ後、プログラムを実行することにより、属性評価処理を実現する。なお、記録媒体２００としては、光ディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等が挙げられる。また、このプログラムは、ネットワーク３００を介してコンピュータ１００に導入することとしてもよい。
【０１６６】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施例にて実施されてもよいものである。
【０１６７】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。
【０１６８】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１６９】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１７０】
さらに、各装置にて行なわれる処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【０１７１】
以上のように、本発明に係る属性評価装置、属性評価方法および属性評価プログラムは、柔軟に、効率的に、正確に、また、動的にコンテンツに係る属性を評価することが必要な属性評価システムに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１７２】
【図１】本発明にかかる属性評価処理の概念を説明する図である。
【図２】形態素解析の実行結果の一例を示す図である。
【図３】基本属性要素および基本属性要素間の比率の情報を記憶したデジタルシソーラスの一例を示す図である。
【図４】互いに直交しない基底ベクトルを用いた場合のコンテンツに係る属性評価方法を説明する図である。
【図５】本実施例に係る属性評価システム２０の機能構成を示す図である。
【図６】本実施例に係る属性評価処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】変形例１における形態素解析の実行結果の一例を示す図である。
【図８】属性評価処理を実現するコンピュータ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１７３】
１０ａ〜１０ｃ    外部ウェブサーバ
２０    属性評価システム
３０    インターネット
４０ａ〜４０ｃ    ウェブサーバ
５０    情報収集サーバ
５００    データ送受信部
５０１    情報収集部
５０２    記憶部
５０２ａ    リンク情報
５０２ｂ    メタデータ情報
５０２ｃ    コンテンツ情報
５０３    制御部
６０    属性評価サーバ
６００    データ送受信部
６０１    記憶部
６０１ａ    デジタルシソーラスデータ
６０１ｂ    属性評価情報
６０２    ベクトル情報生成部
６０３    属性評価部
６０４    制御部
７０    広告サーバ
７００    データ送受信部
７０１    記憶部
７０１ａ    広告データ
７０１ｂ    広告配信データ
７０２    広告配信処理部
７０３    制御部
８０    ＬＡＮ
【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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