(57)【要約】  効果本発明は、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システム、方法、電子装置及び記憶媒体に関する。前記システムは、所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得する取得モジュールと、ＳＮＳ情報を分析することで、会社名称及び／又は商品名称を取得する分析モジュールと、ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得る解析モジュールと、予め訓練して生成した分類器を用いて、観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、端末に送信して審査を行う認識モジュールと、を含む。本発明では、ＳＮＳ情報がマイナス的な情報であるか否かを正確で効果的に認識することにより、ソーシャルネットワークでのマイナス的な情報の発表を規制し、リスクイベントの発生を防止する。
2019520614.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムであって、
所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得する取得モジュールと、
当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する分析モジュールと、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得る解析モジュールと、
予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行う認識モジュールと、
を含むことを特徴とするＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システム。
【請求項２】
電子装置であって、
前記電子装置は、記憶機器と、前記記憶機器に接続された処理機器とを含み、
前記記憶機器には、前記処理機器上で実行可能なＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが記憶されており、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムを前記処理機器が実行するとき、
所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得するステップＳ１と、
当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得するステップＳ２と、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得るステップＳ３と、
予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行うステップＳ４と、を実現する
ことを特徴とする電子装置。
【請求項３】
前記情報の指向の種別には、プラス的な情報及びマイナス的な情報を含み、
前記分類器は、サポートベクターマシン分類器であり、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムを前記処理機器が実行するとき、さらに、
所定数量のプラス的な情報の観点要旨情報サンプル、及び所定数量のマイナス的な情報の観点要旨情報サンプルを取得し、取得した全ての観点要旨情報サンプルを所定の第１の比率を占める訓練セットと、所定の第２の比率を占める検証セットとに無作為に分け、前記訓練セットを用いて所定のサポートベクターマシン分類器を訓練し、前記検証セットを用いて、訓練されたサポートベクターマシン分類器の正確率を検証し、当該正確率が所定の正確率以上の場合、訓練を終了し、訓練されたサポートベクターマシン分類器を前記分類器とし、当該正確率が所定の正確率未満の場合、プラス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量及びマイナス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量を増やして、再度訓練を行うステップを実現する
ことを特徴とする請求項２に記載の電子装置。
【請求項４】
前記ステップＳ２は、
所定の単語分割ルールに従って、当該ＳＮＳ情報に対して単語分割処理を行って、対応する分割単語を得ることと、
所定の品詞注釈ルールに従って、前記分割単語に対して品詞注釈を行うことと、
品詞が名詞の分割単語に対して、所定の単語分類ルールに従って分類を行い、分類結果により当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得することと、
を含むことを特徴とする請求項２又は３に記載の電子装置。
【請求項５】
前記所定の単語分割ルールとして、
所定種類の区切り記号で当該ＳＮＳ情報を節に分割し、分割により得られた節に対して、長い単語を優先して単語分割処理を行う
ことを特徴とする請求項４に記載の電子装置。
【請求項６】
前記所定の品詞注釈ルールとして、
常用語彙辞書における文字及び単語と品詞とのマッピング関係、及び／又は、所定の文字及び単語と品詞とのマッピング関係に基づき、単語分割処理により得られた各分割単語に対応する品詞を確認して、注釈を行う
ことを特徴とする請求項５に記載の電子装置。
【請求項７】
前記所定の単語分類ルールとして、
予め訓練して生成した認識モデルを用いて、名詞と注釈された分割単語に対して名詞の種類を認識することで、名詞と注釈された分割単語に対する名詞分類を行い、ただし、前記認識モデルは、条件付き確率場モデルである
ことを特徴とする請求項６に記載の電子装置。
【請求項８】
前記ステップＳ３は、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、当該会社名称及び／又は商品名称を取得したＳＮＳ情報における各分割単語の順序及び品詞に基づき、所定構造の単語分割木を構築することと、
前記所定構造の単語分割木に基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得ることと、
を含むことを特徴とする請求項５に記載の電子装置。
【請求項９】
前記所定構造の単語分割木は、複数階層のノードを含み、第１階層のノードは当該ＳＮＳ情報であり、第２階層のノードは、当該ＳＮＳ情報を対応する分割単語の順序及び品詞に基づき分割して得た分割単語からなる連語であり、第２階層のノード以降の各階層のノードは、いずれも１つ上の上位階層のノードの分割単語からなる連語を品詞に基づいてさらに分割して得るものである
ことを特徴とする請求項８に記載の電子装置。
【請求項１０】
前記ステップ３では、さらに、
前記所定構造の単語分割木に基づき、第１の所定品詞の分割単語と第２の所定品詞の分割単語とのノード距離を算出し、さらに、第１の所定品詞の分割単語とのノード距離が最小の第２の所定品詞の分割単語を特定し、第１の所定品詞の分割単語、及びノード距離が最小の第２の所定品詞の分割単語を、順番どおり組み合わせて、対応する観点要旨情報を得る
ことを特徴とする請求項９に記載の電子装置。
【請求項１１】
ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法であって、
所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得するステップＳ１と、
当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得するステップＳ２と、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得るステップＳ３と、
予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行うステップＳ４と、
を含むことを特徴とするＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１２】
前記情報の指向の種別には、プラス的な情報及びマイナス的な情報を含み、
前記分類器は、サポートベクターマシン分類器であり、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法では、さらに、
所定数量のプラス的な情報の観点要旨情報サンプル、及び所定数量のマイナス的な情報の観点要旨情報サンプルを取得し、取得した全ての観点要旨情報サンプルを所定の第１の比率を占める訓練セットと、所定の第２の比率を占める検証セットとに無作為に分け、前記訓練セットを用いて所定のサポートベクターマシン分類器を訓練し、前記検証セットを用いて、訓練されたサポートベクターマシン分類器の正確率を検証し、当該正確率が所定の正確率以上の場合、訓練を終了し、訓練されたサポートベクターマシン分類器を前記分類器とし、当該正確率が所定の正確率未満の場合、プラス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量及びマイナス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量を増やして、再度訓練を行う、
ことを特徴とする請求項１１に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１３】
前記ステップ２は、
所定の単語分割ルールに従って、当該ＳＮＳ情報に対して単語分割処理を行って、対応する分割単語を得ることと、
所定の品詞注釈ルールに従って、前記分割単語に対して品詞注釈を行うことと、
品詞が名詞の分割単語に対して、所定の単語分類ルールに従って分類を行い、分類結果により当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得することと、
を含むことを特徴とする請求項１１又は１２に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１４】
前記所定の単語分割ルールとして、
所定種類の区切り記号で当該ＳＮＳ情報を節に分割し、分割により得られた節に対して、長い単語を優先して単語分割処理を行う
ことを特徴とする請求項１３に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１５】
前記所定の品詞注釈ルールとして、
常用語彙辞書における文字及び単語と品詞とのマッピング関係、及び／又は、所定の文字及び単語と品詞とのマッピング関係に基づき、単語分割処理により得られた各分割単語に対応する品詞を確認して、注釈を行う
ことを特徴とする請求項１４に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１６】
前記所定の単語分類ルールとして、
予め訓練して生成した認識モデルを用いて、名詞と注釈された分割単語に対して名詞の種類を認識することで、名詞と注釈された分割単語に対する名詞分類を行い、ただし、前記認識モデルは、条件付き確率場モデルである
ことを特徴とする請求項１５に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１７】
前記ステップＳ３は、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、当該会社名称及び／又は商品名称を取得したＳＮＳ情報における各分割単語の順序及び品詞に基づき、所定構造の単語分割木を構築することと、
前記所定構造の単語分割木に基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得ることと、
を含むことを特徴とする請求項１４に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１８】
前記所定構造の単語分割木は、複数階層のノードを含み、第１階層のノードは当該ＳＮＳ情報であり、第２階層のノードは、当該ＳＮＳ情報を対応する分割単語の順序及び品詞に基づき分割して得た分割単語からなる連語であり、第２階層のノード以降の各階層のノードは、いずれも１つ上の上位階層のノードの分割単語からなる連語を品詞に基づいてさらに分割して得るものである
ことを特徴とする請求項１７に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１９】
前記ステップ３では、さらに、
前記所定構造の単語分割木に基づき、第１の所定品詞の分割単語と第２の所定品詞の分割単語とのノード距離を算出し、さらに、第１の所定品詞の分割単語とのノード距離が最小の第２の所定品詞の分割単語を特定し、第１の所定品詞の分割単語、及びノード距離が最小の第２の所定品詞の分割単語を、順番どおり組み合わせて、対応する観点要旨情報を得る
ことを特徴とする請求項１８に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項２０】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが記憶されており、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムを処理機器が実行するとき、上記した請求項１１〜１９のいずれか１項に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法のステップを実現する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
「関連出願の相互参照」
本願は、パリ条約に基づき、２０１７年５月５日に中国国家知識財産権局に出願された、中国特許出願第２０１７１０３１３１８４０号の「ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システム及び方法」と題する中国特許出願の優先権を主張し、当該中国特許出願の全体が参照により本願に援用される。
【０００２】
本発明は、金融技術分野に関し、詳しく言えば、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システム、方法、電子装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
モバイルインターネット技術の進歩により、保険会社や資産運用専門会社の営業マンなどの金融従事者は、ソーシャルネットワークを通じて顧客に保険商品や資産運用商品を説明するのが一般的となる。これに伴って、顧客による大量の業界関係の口コミが短い間でソーシャルネットワークを経由して拡散する。しかしながら、顧客にマイナス的な情報を披露するなどルール違反行為をする営業マンがおり、また、顧客が保険商品や資産運用商品を購入した後、公平性に欠けた対応を受けたと感じていたら（実際には、営業マンのルール違反行為による場合もある）、すぐさまソーシャルネットワークを通じてマイナス的な情報を流して、潜在的な顧客が流失するなどの一連の問題が生じることがある。
【０００４】
現在では、ネット上の情報を認識する技術的解決手段はあるものの、これらの技術的解決手段が、ソーシャルネットワークに流れる情報からマイナス的な情報を正確で効果的に認識して規制することができないため、業界でリスクイベントが起こっているのが現状である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、ＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）情報がマイナス的な情報であるか否かを正確で効果的に認識して、リスクイベントの発生を回避するために、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システム、方法、電子装置及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体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】
上記の目的を達成するために、本発明は、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムを提供し、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムは、
所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得する取得モジュールと、
当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する分析モジュールと、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得る解析モジュールと、
予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行う認識モジュールと、
を含む。
【０００７】
上記の目的を達成するために、本発明は、さらに、電子装置を提供し、
前記電子装置は、記憶機器と、前記記憶機器に接続された処理機器とを含み、
前記記憶機器には、前記処理機器上で実行可能なＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが記憶されており、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムを前記処理機器が実行するとき、
所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得するステップＳ１と、
当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得するステップＳ２と、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得るステップＳ３と、
予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行うステップＳ４と、
を実現する。
【０００８】
上記の目的を達成するために、本発明は、さらに、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法を提供し、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法は、
所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得するステップＳ１と、
当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得するステップＳ２と、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得るステップＳ３と、
予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行うステップＳ４と、
を含む。
【０００９】
上記の目的を達成するために、本発明は、さらに、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、
前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが記憶されており、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムを処理機器が実行するとき、前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法のステップが実現される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、ＳＮＳサーバから、各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得し、ＳＮＳ情報を分析することで、ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得し解析して、会社名称及び／又は商品名称が含まれたＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得て、最後に分類器を用いて、観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識し、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報を、所定の端末に送信して審査を行うものである。本発明は、ＳＮＳ情報を分析して、会社名称及び／又は商品名称を取得し解析して、当該ＳＮＳ情報の観点要旨情報を得ることにより、ＳＮＳ情報の観点要旨を正確で効果的に認識して、マイナス的な情報であるか否かを認識することにより、ソーシャルネットワークでのマイナス的な情報の発表を規制し、リスクイベントの発生を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明による電子装置の一実施例のハードウェアの概略構造図である。
【図２】本発明によるＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムの一実施例の概略構造図である。
【図３】図２に示される分析モジュールの概略構造図である。
【図４】図２に示される解析モジュールの概略構造図である。
【図５】予め設定された単語分割木の概略構造図である。
【図６】本発明によるＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法の一実施例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下にて実施例及び図面を踏まえて、本発明の原理及び特徴を説明するが、挙げられる実施例は、本発明を説明するためのものに過ぎず、本発明を限定するためではないことは自明である。
【００１３】
図１は、本発明による電子装置の好ましい実施例のハードウェアの概略構造図である。
【００１４】
電子装置１は、予め設定された又は記憶されているコマンドに従って、数値計算及び／又は情報処理を自動的に行うことができる機器である。電子装置１には、コンピュータ、又は単一のネットワークサーバ、複数のネットワークサーバからなるサーバ群、もしくはクラウドコンピューティングに基づく大量のホストやネットワークサーバからなるクラウド型機器が挙げられ、クラウドコンピューティングとは、分散コンピューティングの一種であり、疎結合されているコンピュータクラスターからなる大型仮想コンピュータを指すものである。
【００１５】
電子装置１は、例えば、記憶機器１１と、処理機器１２と、ディスプレイ１３とを含み、ただし、これらに限定されるものではない。図１は部品１１、部品１２と、部品１３とを備えた電子装置１を示しているが、必ずしも示された全ての部品で実施するとは限らず、代替案として、より多い又はより少ない部品で実施してもよい。
【００１６】
いくつかの実施例では、記憶機器１１が電子装置１の内部記憶手段、例えば、電子装置１のハードディスク又はメモリであり、別の実施例では、記憶機器１１が電子装置１の外部記憶機器、例えば、電子装置１に搭載された外付けハードディスク、スマートメディアカード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ(登録商標)  Ｃａｒｄ、ＳＭＣ）、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カード、フラッシュカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）などである。さらに、記憶機器１１は、電子装置１の内部記憶手段及び外部記憶機器の両方を含んでもよい。記憶機器１１は、電子装置１にインストールされるアプリケーションソフトウェア及び各種データ、例えば、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムのプログラムコードなどを記憶することに用いられる。記憶機器１１は、すでに出力された又は出力するデータを一時的に記憶することにも用いられる。
【００１７】
いくつかの実施例では、処理機器１２が、例えば、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、又はその他のデータ処理チップであり、記憶機器１１に記憶されているプログラムコードを実行し又はデータを処理し、例えば、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムなどを実行することに用いられる。
【００１８】
いくつかの実施例では、ディスプレイ１３が、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ、タッチパネル液晶ディスプレイ、及びＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ、有機発光ダイオード）タッチパネルディスプレイなどである。ディスプレイ１３は、電子装置１で処理される情報を表示すること及びリスクイベント認識画面などのグラフィカルユーザインタフェースを表示することに用いられる。電子装置１の部品１１、部品１２、部品１３は相互に通信できるようにシステムバスによって接続される。
【００１９】
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムは、記憶機器１１に記憶されており、記憶機器１１に記憶されている少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能なコマンドを含み、前記少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能なコマンドを処理機器１２が実行することで、本発明の各実施例の方法を実現でき、また、前記少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能なコマンドは、その各部分が実現する機能の違いにより、異なる論理モジュールに分けられてもよい。
【００２０】
図２は、本発明によるＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムの一実施例の機能モジュールを示しており、図２によると、本実施例では、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが、１つ又は複数のモジュールに分けられてもよく、１つ又は複数のモジュールが記憶機器１１に記憶され、１つ又は複数の処理機器（本実施例では処理機器１２）が実行することで本発明を実現する。例えば、図２では、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが、取得モジュール１０１と、分析モジュール１０２と、解析モジュール１０３と、認識モジュール１０４とに分けられる。本発明でいうモジュールは、特定の機能を実現ための一連のコンピュータプログラムコマンドブロックを指し、プログラム全体よりも、電子装置１におけるＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムの実行プロセスの説明に好適である。
【００２１】
このうち、取得モジュール１０１は、所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得する。
【００２２】
所定のＳＮＳサーバとして、ウェイボーサーバ（ウェイボーは中国の情報技術大手・新浪公司の運営するミニブログサイト）、ウェイシンサーバ（ウェイシンは中国の大手ＩＴ企業テンセントが作ったインスタントメッセンジャーアプリ）、又はＱＱサーバ（同テンセンの運営するインスタントメッセンジャーアプリ）などが挙げられ、ＳＮＳアカウント、例えば、ウェイボーアカウント、ウェイシンアカウント又はＱＱアカウントなどはＳＮＳサーバに対応する。特定のＳＮＳサーバにおける所定のＳＮＳアカウントは、当該ＳＮＳサーバにおけるＳＮＳアカウントの一部でも、その全てでもよい。ユーザは自分のＳＮＳアカウントでＳＮＳ情報を発表し、例えば、保険営業マンＡがウェイシンアカウントでモーメンツ（ウェイシンにおいて投稿をまとめて表示する機能）又はグループチャットにＳＮＳ情報、例えば「平安推出了尊宏人生産品（平安（中国の大手保険会社）は、新保険商品「尊宏人生」を発売）」を発表する。
【００２３】
本実施例では、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが、ＳＮＳサーバから所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報をリアルタイムに取得して、最新のＳＮＳ情報を取得してもよいが、ＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報をリアルタイムに取得してもよく、リアルタイムにＳＮＳ情報を取得する方式と比べて、システムの負荷を低減することができる。
【００２４】
分析モジュール１０２は、当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する。
【００２５】
本実施例では、各ＳＮＳアカウントで発表されたＳＮＳ情報を分析することで、発表されたＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する。例えば、上記の「平安推出了尊宏人生産品」というＳＮＳ情報を分析すると、会社名称「平安」と、商品名称「尊宏人生」とを取得でき、「今天去＊景点遊玩（今日は、＊観光地に遊びに行く）」というＳＮＳ情報を分析すると、会社名称及び／又は商品名称は取得できない。
【００２６】
ＳＮＳ情報を分析する際、例えば、発表の時間順に１本ずつ分析する。１本のＳＮＳ情報を分析するとき、一実施例では、文字及び／又は単語に分割し、そして分割により得られた全ての文字及び／又は単語を、所定の辞書に予め記憶された文字及び／又は単語とマッチングし分析することで、ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する。別の実施例では、ＳＮＳ情報を文字及び／又は単語に分割してから、さらに名詞を取得し、これらの名詞を所定の名詞辞書に予め記憶された名詞とマッチングし分析することで、ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する。当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得しなかった場合、当該ＳＮＳ情報を処理せず、次の１本のＳＮＳ情報に会社名称及び／又は商品名称が含まれているか否かを分析する。
【００２７】
ＳＮＳ情報に会社名称及び／又は商品名称が含まれているか否かを分析した後、さらに、当該ＳＮＳ情報には、当該会社名称及び／又は商品名称への観点を表す情報が含まれているか否かを分析することができる。
【００２８】
解析モジュール１０３は、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得る。
【００２９】
本実施例では、会社名称及び／又は商品名称が含まれたＳＮＳ情報を解析して、当該ＳＮＳ情報の観点要旨情報を取得し、当該観点要旨情報は、当該会社名称及び／又は商品名称への考えや観点である。
【００３０】
解析する際、一実施例では、会社名称及び／又は商品名称が含まれたＳＮＳ情報から、所定の品詞の文字及び／又は単語を抽出し、例えば、文字及び／又は単語に分割した後のＳＮＳ情報から所定の品詞の文字及び／又は単語を抽出し、所定の品詞は、例えば、形容詞、動詞、名詞又は助詞などであり、そして抽出された所定の品詞の文字及び／又は単語を分析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を取得し、例えば、「平安推出了尊宏人生産品，尊宏人生産品安全、収益高（平安は新保険商品「尊宏人生」を発売、収益高くリスクなし）」というＳＮＳ情報には、形容詞の「安全」、「高」が含まれたため、観点要旨情報は「尊宏人生産品安全、収益高」である。別の実施例では、文字及び／又は単語に分割した後のＳＮＳ情報を分析し、否定的意味の文字及び／又は単語が含まれているか否かを分析し、例えば、文字及び／又は単語に分割した後のＳＮＳ情報を分析して、否定的意味の文字及び／又は単語が含まれているか否かを確認し、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を取得する。
【００３１】
認識モジュール１０４は、予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行う。
【００３２】
予め訓練して生成した分類器は、サポートベクターマシン分類器が好ましく、観点要旨情報に対応する情報の指向の種別には、プラス的な情報及びマイナス的な情報を含み、好ましくは、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムは、さらに、訓練してサポートベクターマシン分類器を生成する訓練モジュールを含み、訓練モジュールは、所定数量（例えば１００００個）のプラス的な情報の観点要旨情報サンプル（例：「平安健康険保障範囲広、平安車険大品牌理賠快（平安の健康保険は保障範囲が広い、平安の自動車保険は対応が早く信頼できるブランド）」）、及び所定数量のマイナス的な情報の観点要旨情報サンプル（例：「平安車険理賠慢服務差、平安理財産品没有承諾的高（平安の自動車保険は対応が遅くサービスが悪い、平安の資産運用商品は有名無実）」）を取得し、取得した全ての観点要旨情報サンプルを、所定の第１の比率（例えば７０％）占める訓練セットと、所定の第２の比率（例えば３０％）占める検証セットとに無作為に分け（ただし、訓練セットと検証セットとが占める比率の和は１以下）、当該訓練セットを用いて、所定のサポートベクターマシン分類器を訓練し（１回目の訓練の際、サポートベクターマシン分類器のパラメータにデフォルトのパラメータを用いて訓練してもよい）、当該検証セットを用いて、訓練されたサポートベクターマシン分類器の正確率を検証し、当該正確率（例えば当該正確率は０．９９）が所定の正確率（例えば所定の正確率は０．９８）以上の場合、訓練を終了し、訓練されたサポートベクターマシン分類器を当該認識モジュール１０４の分類器とし、当該正確率（例えば当該正確率は０．９５）が所定の正確率未満の場合、プラス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量及びマイナス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量を増やして、再度訓練を行う。
【００３３】
分類器を用いて観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識した後、観点要旨情報に対応する情報の指向の種別がマイナス的な情報である場合、対応するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを所定の端末に送信して、当該ＳＮＳ情報を審査する。審査にてマイナス的な情報とした場合、当該ＳＮＳアカウントに対して適宜措置を取ってマイナス的な情報の発表を規制し、例えば、当該ＳＮＳアカウントに注意喚起情報を発信して、当該ＳＮＳアカウントのユーザにマイナス的な情報を発表しないよう注意し、又は当該ＳＮＳアカウントのユーザに、ルール違反操作に対する注意喚起情報などを発信する。
【００３４】
従来技術に比べて、本実施例は、ＳＮＳサーバから各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得し、当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得し解析して、会社名称及び／又は商品名称が含まれたＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得て、最後に分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識し、情報の指向の所定種別（例えばマイナス的な情報）に該当するＳＮＳ情報を、所定の端末に送信して審査を行う。本実施例は、ＳＮＳ情報を分析することで、会社名称及び／又は商品名称を取得し解析して、当該ＳＮＳ情報の観点要旨情報を得ることで、ＳＮＳ情報の観点要旨を正確で効果的に認識して、マイナス的な情報であるか否かを認識することにより、ソーシャルネットワークでのマイナス的な情報の発表を規制し、リスクイベントの発生を防止することができる。
【００３５】
一つの好ましい実施例として、図３に示すように、前記図２の実施例をベースに、分析モジュール１０２は、単語分割手段１０２１と、注釈手段１０２２と、分類手段１０２３とを含む。
【００３６】
単語分割手段１０２１は、所定の単語分割ルールに従って、当該ＳＮＳ情報に対して単語分割処理を行って、対応する分割単語を得る。分割単語は文字及び単語を含み、例えば、「平安推出了尊宏人生産品」というＳＮＳ情報に対して単語分割を行った結果は、「平安」、「推出」、「了」、「尊宏人生」、「産品」である。
【００３７】
好ましくは、所定の単語分割ルールとして、所定種類の区切り記号で当該ＳＮＳ情報を節に分割し、分割により得られた節に対して、長い単語を優先して単語分割処理を行う。例えば、「，」、「。」、「！」及び「；」などの区切り記号で、各ＳＮＳ情報を節に分割し、各ＳＮＳ情報の先頭から最初の区切り記号までの部分を１つの節とし、ＳＮＳ情報の末尾に区切り記号がない場合、最後の区切り記号からＳＮＳ情報の末尾までの部分を１つの節とし、且つ、最初の区切り記号から最後の所定種類の区切り記号までは、２つの区切り記号ずつその間の情報を１つの節とする。ＳＮＳ情報の末尾に区切り記号がある場合、最初の区切り記号から最後の区切り記号までは、２つの区切り記号ずつその間の情報を１つの節とする。
【００３８】
分割により得られた各節に対して、長い単語を優先して単語分割を行い、長い単語を優先するとは、節Ｔ１に対して単語分割を行うとき、最初の文字であるＡから開始し、予め記憶された単語辞書から、Ａで始まる最も長い単語Ｘ１を特定し、Ｔ１からＸ１を削除してＴ２を保留し、続いてＴ２を同じ分割方法で分割し、このように繰り返して、「Ｘ１／Ｘ２／．．．．．．」という分割結果を得る。例えば、「平安推出了尊宏人生産品」というＳＮＳ情報の場合、予め記憶された単語辞書には「平安」、「推出」、「了」、「尊宏人生」及び「産品」が含まれたため、当該ＳＮＳ情報に対する分割結果は、「平安」、「推出」、「了」、「尊宏人生」、「産品」である。
【００３９】
注釈手段１０２２は、所定の品詞注釈ルールに従って、当該分割単語に対して品詞注釈を行う。例えば、品詞注釈の結果は、「平安／名詞」、「推出／動詞」、「了／助詞」、「尊宏人生／名詞」、「産品／名詞」である。
【００４０】
好ましくは、所定の品詞注釈ルールとして、常用語彙辞書における文字及び単語と品詞とのマッピング関係（例えば、常用語彙辞書では、「操場」（運動場）に対応する品詞が名詞）、及び／又は、所定の文字及び単語と品詞とのマッピング関係（例えば、所定の文字及び単語と品詞とのマッピング関係では、「操場」に対応する品詞が常用名詞）に基づき、単語分割処理により得られた各分割単語に対応する品詞を確認して、注釈を行う。常用語彙辞書における文字及び単語と品詞とのマッピング関係に基づき、単独で品詞注釈を行い、又は所定の文字及び単語と品詞とのマッピング関係に基づき、単独で品詞注釈を行い、又は常用語彙辞書における文字及び単語と品詞とのマッピング関係、及び所定の文字及び単語と品詞とのマッピング関係の２つの方式を組み合わせて、品詞注釈を行う（所定の文字及び単語と品詞とのマッピング関係に基づく品詞注釈は、常用語彙辞書における文字及び単語と品詞とのマッピング関係よりも優先度が高く、例えば、常用語彙辞書では、「操場」に対応する品詞が名詞であり、且つ所定の文字及び単語と品詞とのマッピング関係では「操場」に対応する品詞が常用名詞である場合、「操場」に常用名詞という品詞を注釈する）。
【００４１】
各分割単語に対応する品詞を注釈し、例えば、予め記憶された助詞辞書に基づき、分割単語から助詞（例えば、「了（完了を表す）」、「来（方向を表す）」、「着（時制助詞）」、「過（終結を表す）」、「的（構造助詞）」、「地（構造助詞）」、「得（構造助詞）」、「似的（様態を表す）」、「所（構造助詞）」など）を認識し、認識された助詞の品詞として助詞と注釈し、予め記憶された形容詞辞書に基づき、分割単語から形容詞（例えば、「非常安全（全くリスクがない）」、「保本型（元金保証）」、「収益高（収益が高い）」、「周期長（周期が長い）」など）を認識し、認識された形容詞の品詞として形容詞と注釈し、予め記憶された動詞辞書に基づき、分割単語から動詞（例えば、「推（推す）」、「推出（発売）」、「発（発する）」、「発布（発表）」、「開発」、「銷售（販売）」など）を認識し、認識された動詞の品詞として動詞と注釈する。
【００４２】
分類手段１０２３は、品詞が名詞（例えば、人名、地名、会社名、商品名、その他の名詞）の分割単語に対して、所定の単語分類ルールに基づき分類を行って、分類結果により当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する。
【００４３】
好ましくは、所定の単語分類ルールとして、予め訓練して生成した認識モデルを用いて、名詞と注釈された分割単語に対して名詞の種類を認識することで、名詞と注釈された分割単語に対する分類を行い、好ましくは、前記認識モデルが条件付き確率場（ＣＲＦ）モデルである。
【００４４】
条件付き確率場モデルによる訓練のプロセスは、訓練データセットの構築と、特性変数の構築と、モデルの訓練とを含む。
【００４５】
１、訓練データセットの構築：所定の節データセットのフォーマット（例えば、｛｛ｃｏｍｐａｎｙ＿ｎａｍｅ：平安｝｝推出了｛｛ｐｒｏｄｕｃｔ＿ｎａｍｅ：尊宏人生｝｝産品）で、所定数量の訓練データセットを構築する。
【００４６】
２、特性変数の構築：各訓練データセットに対して、分割単語を単位として各分割単語から特性変数を抽出し（例えば、抽出された特性変数は品詞、コンテキスト情報、単語の構造などを含むが、これらに限定されない）、非構造化データを構造化特性行列に変換する。「平安推出了尊宏人生産品」というＳＮＳ情報を例とすると、その特性行列は表１に示すとおりである。
【００４７】
表１
2019520614.tif 000003
【００４８】
３、モデルの訓練：構築された特性行列を入力変数として、条件付き確率場モデルを訓練し、訓練された条件付き確率場を名詞種類の認識モデルとし、様々な種類の名詞を出力し、例えば、種類が人名の名詞、種類が会社名の名詞、種類が商品名の名詞などを出力し、最後に出力結果から名詞の種類が会社名称及び／又は商品名称の名詞を取得する。
【００４９】
別の実施例では、分割単語に対して品詞注釈を行った後、「推」、「推出」、「発」、「発布」、「開発」又は「銷售」など所定の動詞が得られ、そして当該動詞後の名詞を取得して特定の種類とし、当該種類の名詞から会社名称及び／又は商品名称に該当する名詞を取得する。
【００５０】
一つの好ましい実施例として、図４に示すように、前記図３の実施例をベースに、解析モジュール１０３は、構築手段１０３１と、解析手段１０３２とを含む。
【００５１】
構築手段１０３１は、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、当該会社名称及び／又は商品名称を取得したＳＮＳ情報における各分割単語の順序及び品詞に基づき、所定構造の単語分割木を構築する。
【００５２】
図５に示すように、所定構造の単語分割木は複数階層のノードを含み、第１階層のノードは当該ＳＮＳ情報であり、第２階層のノードは、当該ＳＮＳ情報を対応する分割単語の順序及び品詞に基づき分割して得た分割単語からなる連語（例えば、名詞連語、動詞連語など）であり、第２階層のノード以降の各階層のノードはいずれも１つ上の上位階層のノードの分割単語からなる連語を品詞に基づいてさらに分割して得るものであり、各ノード分岐に最終階層のノードが出たら終了する。分割を行う際、さらに分割できない、分割単語からなる連語が出たら、当該分割単語からなる連語をその所属するノード分岐の最終階層のノードとする。例えば、「我去操場▲てぃ（へんが足で、つくりは易）▼足球了（私は、運動場にサッカーをしに行った）」という文から所定構造の単語分割木を構築すると、その構造は図５に示すとおりである。
【００５３】
解析手段１０３２は、前記所定構造の単語分割木に基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得る。
【００５４】
構築された所定構造の単語分割木に基づき、第１の所定品詞（例えば名詞）の分割単語と第２の所定品詞（例えば動詞又は形容詞）の分割単語とのノード距離を算出し、すなわち、第１の所定品詞の分割単語と第２の所定品詞の分割単語との間のノード数を算出し、これによって、第１の所定品詞の分割単語とのノード距離が最小の第２の所定品詞の分割単語を特定し、第１の所定品詞の分割単語、及びノード距離が最小の第２の所定品詞の分割単語により当該ＳＮＳ情報での順序に沿って組み合わせて、対応する観点要旨情報を得る。
【００５５】
図６は、本発明によるＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法の一実施例のフローチャートであり、図６によると、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法は、例えば、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが実行する。前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムは、ソフトウェア及び／又はハードウェアにより実現でき、当該システムは、例えば、サーバに集積される。当該ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法は、以下に示すステップＳ１と、ステップＳ２と、ステップＳ３と、ステップＳ４とを含む。
【００５６】
ステップＳ１：所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得する。
【００５７】
所定のＳＮＳサーバとして、ウェイボーサーバ、ウェイシンサーバ、又はＱＱサーバなどが挙げられ、ＳＮＳアカウント、例えば、ウェイボーアカウント、ウェイシンアカウント又はＱＱアカウントなどはＳＮＳサーバに対応する。特定のＳＮＳサーバにおける所定のＳＮＳアカウントは、当該ＳＮＳサーバにおけるＳＮＳアカウントの一部でも、その全てでもよい。ユーザは自分のＳＮＳアカウントでＳＮＳ情報を発表し、例えば、保険営業マンＡがウェイシンアカウントでモーメンツ又はグループチャットにＳＮＳ情報、例えば「平安推出了尊宏人生産品」を発表する。
【００５８】
本実施例では、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが、ＳＮＳサーバから所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報をリアルタイムに取得して、最新のＳＮＳ情報を取得してもよいが、ＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報をリアルタイムに取得してもよく、定時的にＳＮＳ情報を取得する方式と比べて、システムの負荷を低減することができる。
【００５９】
ステップＳ２：当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する。
【００６０】
本実施例では、各ＳＮＳアカウントで発表されたＳＮＳ情報を分析することで、発表されたＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する。例えば、上記の「平安推出了尊宏人生産品」というＳＮＳ情報を分析すると、会社名称「平安」と、商品名称「尊宏人生」とを取得でき、「今天去＊景点遊玩（今日は、＊観光地に遊びに行く）」というＳＮＳ情報を分析すると、会社名称及び／又は商品名称は取得できない。
【００６１】
ＳＮＳ情報を分析する際、例えば、発表の時間順に１本ずつ分析する。１本のＳＮＳ情報を分析するとき、一実施例では、文字及び／又は単語に分割し、そして分割により得られた全ての文字及び／又は単語を、所定の辞書に予め記憶された文字及び／又は単語とマッチングし分析することで、ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する。別の実施例では、ＳＮＳ情報を文字及び／又は単語に分割してから、さらに名詞を取得し、これらの名詞を所定の名詞辞書に予め記憶された名詞とマッチングし分析することで、ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する。当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得しなかった場合、当該ＳＮＳ情報を処理せず、次の１本のＳＮＳ情報に会社名称及び／又は商品名称が含まれているか否かを分析する。
【００６２】
ＳＮＳ情報に会社名称及び／又は商品名称が含まれたか否かを分析した後、さらに、当該ＳＮＳ情報には、当該会社名称及び／又は商品名称への観点を表す情報が含まれたか否かを分析することができる。
【００６３】
ステップＳ３：当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得る。
【００６４】
本実施例では、会社名称及び／又は商品名称が含まれたＳＮＳ情報を解析して、当該ＳＮＳ情報の観点要旨情報を取得し、当該観点要旨情報は、当該会社名称及び／又は商品名称への考えや観点である。
【００６５】
解析する際、一実施例では、会社名称及び／又は商品名称が含まれたＳＮＳ情報から、所定の品詞の文字及び／又は単語を抽出し、例えば、文字及び／又は単語に分割した後のＳＮＳ情報から所定の品詞の文字及び／又は単語を抽出し、所定の品詞は、例えば、形容詞、動詞、名詞又は助詞などであり、そして抽出された所定の品詞の文字及び／又は単語を分析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を取得し、例えば、「平安推出了尊宏人生産品，尊宏人生産品安全、収益高」というＳＮＳ情報には、形容詞の「安全」、「高」が含まれたため、観点要旨情報は「尊宏人生産品安全、収益高」である。別の実施例では、文字及び／又は単語に分割した後のＳＮＳ情報を分析し、否定的意味の文字及び／又は単語が含まれたか否かを分析し、例えば、文字及び／又は単語に分割した後のＳＮＳ情報を分析して、否定的意味の文字及び／又は単語が含まれたか否かを確認し、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を取得する。
【００６６】
ステップＳ４：予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行う。
【００６７】
予め訓練して生成した分類器は、サポートベクターマシン分類器が好ましく、観点要旨情報に対応する情報の指向の種別には、プラス的な情報及びマイナス的な情報を含む。分類器を用いて観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識した後、観点要旨情報に対応する情報の指向の種別がマイナス的な情報である場合、対応するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを所定の端末に送信して、当該ＳＮＳ情報を審査する。審査にてマイナス的な情報とした場合、当該ＳＮＳアカウントに対して適宜措置を取ってマイナス的な情報の発表を規制し、例えば、当該ＳＮＳアカウントに注意喚起情報を発信して、当該ＳＮＳアカウントのユーザにマイナス的な情報を発表しないよう注意し、又は当該ＳＮＳアカウントのユーザに、ルール違反操作に対する注意喚起情報などを発信する。
【００６８】
以上にて本発明の好ましい実施例を記載したに過ぎず、これをもって本発明の特許請求の範囲を限定するものではなく、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で行われる変更、同等な置換、又は改良などであれば、いずれも本発明の特許請求の範囲に含まれるものとする。
【図１】
2019520614.tif 000004
【図２】
2019520614.tif 000005
【図３】
2019520614.tif 000006
【図４】
2019520614.tif 000007
【図５】
2019520614.tif 000008
【図６】
2019520614.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月12日(2018.6.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムであって、
所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得する取得モジュールと、
当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得する分析モジュールと、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得る解析モジュールと、
予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行う認識モジュールと、
を含むことを特徴とするＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システム。
【請求項２】
電子装置であって、
前記電子装置は、記憶機器と、前記記憶機器に接続された処理機器とを含み、
前記記憶機器には、前記処理機器上で実行可能なＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが記憶されており、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムを前記処理機器が実行するとき、
所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得するステップＳ１と、
当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得するステップＳ２と、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得るステップＳ３と、
予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行うステップＳ４と、を実現する
ことを特徴とする電子装置。
【請求項３】
前記情報の指向の種別には、プラス的な情報及びマイナス的な情報を含み、
前記分類器は、サポートベクターマシン分類器であり、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムを前記処理機器が実行するとき、さらに、
所定数量のプラス的な情報の観点要旨情報サンプル、及び所定数量のマイナス的な情報の観点要旨情報サンプルを取得し、取得した全ての観点要旨情報サンプルを所定の第１の比率を占める訓練セットと、所定の第２の比率を占める検証セットとに無作為に分け、前記訓練セットを用いて所定のサポートベクターマシン分類器を訓練し、前記検証セットを用いて、訓練されたサポートベクターマシン分類器の正確率を検証し、当該正確率が所定の正確率以上の場合、訓練を終了し、訓練されたサポートベクターマシン分類器を前記分類器とし、当該正確率が所定の正確率未満の場合、プラス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量及びマイナス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量を増やして、再度訓練を行うステップを実現する
ことを特徴とする請求項２に記載の電子装置。
【請求項４】
前記ステップＳ２は、
所定の単語分割ルールに従って、当該ＳＮＳ情報に対して単語分割処理を行って、対応する分割単語を得ることと、
所定の品詞注釈ルールに従って、前記分割単語に対して品詞注釈を行うことと、
品詞が名詞の分割単語に対して、所定の単語分類ルールに従って分類を行い、分類結果により当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得することと、
を含むことを特徴とする請求項２又は３に記載の電子装置。
【請求項５】
前記所定の単語分割ルールとして、
所定種類の区切り記号で当該ＳＮＳ情報を節に分割し、分割により得られた節に対して、長い単語を優先して単語分割処理を行う
ことを特徴とする請求項４に記載の電子装置。
【請求項６】
前記所定の品詞注釈ルールとして、
常用語彙辞書における文字及び単語と品詞とのマッピング関係、及び／又は、所定の文字及び単語と品詞とのマッピング関係に基づき、単語分割処理により得られた各分割単語に対応する品詞を確認して、注釈を行う
ことを特徴とする請求項５に記載の電子装置。
【請求項７】
前記所定の単語分類ルールとして、
予め訓練して生成した認識モデルを用いて、名詞と注釈された分割単語に対して名詞の種類を認識することで、名詞と注釈された分割単語に対する名詞分類を行い、ただし、前記認識モデルは、条件付き確率場モデルである
ことを特徴とする請求項６に記載の電子装置。
【請求項８】
前記ステップＳ３は、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、当該会社名称及び／又は商品名称を取得したＳＮＳ情報における各分割単語の順序及び品詞に基づき、所定構造の単語分割木を構築することと、
前記所定構造の単語分割木に基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得ることと、
を含むことを特徴とする請求項５に記載の電子装置。
【請求項９】
前記所定構造の単語分割木は、複数階層のノードを含み、第１階層のノードは当該ＳＮＳ情報であり、第２階層のノードは、当該ＳＮＳ情報を対応する分割単語の順序及び品詞に基づき分割して得た分割単語からなる連語であり、第２階層のノード以降の各階層のノードは、いずれも１つ上の上位階層のノードの分割単語からなる連語を品詞に基づいてさらに分割して得るものである
ことを特徴とする請求項８に記載の電子装置。
【請求項１０】
前記ステップ３では、さらに、
前記所定構造の単語分割木に基づき、第１の所定品詞の分割単語と第２の所定品詞の分割単語とのノード距離を算出し、さらに、第１の所定品詞の分割単語とのノード距離が最小の第２の所定品詞の分割単語を特定し、第１の所定品詞の分割単語、及びノード距離が最小の第２の所定品詞の分割単語を、順番どおり組み合わせて、対応する観点要旨情報を得る
ことを特徴とする請求項９に記載の電子装置。
【請求項１１】
ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法であって、
所定のＳＮＳサーバから、所定の各ＳＮＳアカウントが発表したＳＮＳ情報を取得するステップＳ１と、
当該ＳＮＳ情報を分析することで、当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得するステップＳ２と、
当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得した場合、所定のルールに基づき解析して、当該ＳＮＳ情報に対応する観点要旨情報を得るステップＳ３と、
予め訓練して生成した分類器を用いて、当該観点要旨情報に対応する情報の指向の種別を認識して、情報の指向の所定種別に該当するＳＮＳ情報、及び当該ＳＮＳ情報を発表したＳＮＳアカウントを、所定の端末に送信して審査を行うステップＳ４と、
を含むことを特徴とするＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１２】
前記情報の指向の種別には、プラス的な情報及びマイナス的な情報を含み、
前記分類器は、サポートベクターマシン分類器であり、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法では、さらに、
所定数量のプラス的な情報の観点要旨情報サンプル、及び所定数量のマイナス的な情報の観点要旨情報サンプルを取得し、取得した全ての観点要旨情報サンプルを所定の第１の比率を占める訓練セットと、所定の第２の比率を占める検証セットとに無作為に分け、前記訓練セットを用いて所定のサポートベクターマシン分類器を訓練し、前記検証セットを用いて、訓練されたサポートベクターマシン分類器の正確率を検証し、当該正確率が所定の正確率以上の場合、訓練を終了し、訓練されたサポートベクターマシン分類器を前記分類器とし、当該正確率が所定の正確率未満の場合、プラス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量及びマイナス的な情報の観点要旨情報サンプルの数量を増やして、再度訓練を行う、
ことを特徴とする請求項１１に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１３】
前記ステップ２は、
所定の単語分割ルールに従って、当該ＳＮＳ情報に対して単語分割処理を行って、対応する分割単語を得ることと、
所定の品詞注釈ルールに従って、前記分割単語に対して品詞注釈を行うことと、
品詞が名詞の分割単語に対して、所定の単語分類ルールに従って分類を行い、分類結果により当該ＳＮＳ情報から会社名称及び／又は商品名称を取得することと、
を含むことを特徴とする請求項１１又は１２に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１４】
前記所定の単語分割ルールとして、
所定種類の区切り記号で当該ＳＮＳ情報を節に分割し、分割により得られた節に対して、長い単語を優先して単語分割処理を行う
ことを特徴とする請求項１３に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法。
【請求項１５】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムが記憶されており、
前記ＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識システムを処理機器が実行するとき、上記した請求項１１〜１４のいずれか１項に記載のＳＮＳ情報に基づくリスクイベント認識方法のステップを実現する
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【国際調査報告】
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