(57)【要約】【課題】文章の内容を代表する語句を簡素な処理により取得する。【解決手段】特徴ベクトル算出部は、文章の特徴を示す文章ベクトルと、文章に含まれる単語毎の特徴を示す単語ベクトルを算出し、類似度算出部は、文章ベクトルと単語ベクトルとの類似度を算出し、類似度に基づいて文章に含まれる一部の単語を抽出する。本実施形態は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラムのいずれの形態によっても実現することができる。【選択図】図１
2018032213.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章の特徴を示す文章ベクトルと、前記文章に含まれる単語毎の特徴を示す単語ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、
前記文章ベクトルと前記単語ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記文章に含まれる一部の単語を抽出する類似度算出部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記特徴ベクトル算出部は、
前記一部の単語の単語ベクトルに基づいて前記文章の主旨を示す主旨ベクトルを算出する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特徴ベクトル算出部は、
視聴されたコンテンツに係る文章について前記主旨ベクトル又は文章ベクトルを算出し、
前記主旨ベクトル又は前記文章ベクトルを前記視聴されたコンテンツ間で合成して視聴ベクトルを算出する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特徴ベクトル算出部は、
未視聴のコンテンツに係る文章の主旨を示す第２主旨ベクトル又は当該文章の特徴を示す第２文章ベクトルを算出し、
前記類似度算出部は、
前記第２主旨ベクトルもしくは第２文章ベクトルと前記視聴ベクトルとの類似度を算出し、
前記類似度に基づいて前記未視聴のコンテンツから推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択部
を備える請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
受信装置と請求項４に記載の情報処理装置とを備える情報処理システムにおいて、
前記受信装置は、
コンテンツを受信し、視聴されたコンテンツを示す視聴情報を前記情報処理装置に送信し、前記情報処理装置から前記推薦コンテンツに関する推薦コンテンツ情報を受信する
情報処理システム。
【請求項６】
情報処理装置における情報処理方法であって、
文章の特徴を示す文章ベクトルと、前記文章に含まれる単語の特徴を示す単語ベクトルを算出する特徴ベクトル算出過程と、
前記文章ベクトルと前記単語ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記文章に含まれる一部の単語を抽出する単語抽出過程と、
を有する情報処理方法。
【請求項７】
情報処理装置のコンピュータに
文章の特徴を示す文章ベクトルと、前記文章に含まれる単語の特徴を示す単語ベクトルを算出する特徴ベクトル算出手順、
前記文章ベクトルと前記単語ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記文章に含まれる単語の一部を抽出する単語抽出手順、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、自然言語で記述された文章又はその理解を単純化するため、文章を複数のキーワードで代表する手法が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の主題抽出装置は、複数の文章を表すテキストデータから具体主題の候補となる名詞句を抽出し、名詞句ペアを作成し、名詞句各々の出現頻度、及び名詞句ペア各々の共起頻度を抽出し、名詞句各々の出現頻度及び名詞句ペアの共起頻度から求まる名詞句各々の出現確率を求め、名詞句ペアで出現確率に基づく勝敗を示す第１の素性を算出する。また、当該主題抽出装置は、名詞句ペアの係り受け構造毎の出現頻度を抽出し、名詞句ペアで係り先になり易さによる勝敗を示す第２の素性を算出する。また、当該主題抽出装置は、第１の素性及び第２の素性を並べた素性ベクトルを生成し、具体主題が既知の学習用文書に含まれる名詞句の素性ベクトルを用いて学習された分類器に入力して、具体主題を示す名詞句を抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１７３８１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の主題抽出装置は、文章を形態素解析して得られた名詞句の出現頻度や名詞句ペアの共起頻度などの比較的単純な指標に基づいて、その文章から名詞句をキーワードとして抽出していた。他方、文章を構成する語句の重要度は、必ずしも出現頻度、共起頻度などの単純な指標だけでは説明できるとは限らない。例えば、頻出する語句であっても文章全体の意味内容への貢献が小さい冗長な語句が、その文章に含まれることがある。このような語句は、文章の内容を誤認識する要因となりうる。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、文章の内容を代表する語句を簡素な処理により取得することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、文章の特徴を示す文章ベクトルと、前記文章に含まれる単語毎の特徴を示す単語ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、前記文章ベクトルと前記単語ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記文章に含まれる一部の単語を抽出する類似度算出部と、を備える情報処理装置である。
【０００８】
（２）また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記特徴ベクトル算出部は、前記一部の単語の単語ベクトルに基づいて前記文章の主旨を示す主旨ベクトルを算出する。
【０００９】
（３）また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記特徴ベクトル算出部は、視聴されたコンテンツに係る文章について前記主旨ベクトル又は文章ベクトルを算出し、前記主旨ベクトル又は前記文章ベクトルを前記視聴されたコンテンツ間で合成して視聴ベクトルを算出する。
【００１０】
（４）また、本発明の一態様は、上記の情報処理装置において、前記特徴ベクトル算出部は、未視聴のコンテンツに係る文章の主旨を示す第２主旨ベクトル又は当該文章の特徴を示す第２文章ベクトルを算出し、前記類似度算出部は、前記第２主旨ベクトルもしくは第２文章ベクトルと前記視聴ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記未視聴のコンテンツから推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択部を備える。
【００１１】
（５）また、本発明の一態様は、受信装置と（４）の情報処理装置とを備える情報処理システムにおいて、前記受信装置は、コンテンツを受信し、視聴されたコンテンツを示す視聴情報を前記情報処理装置に送信し、前記情報処理装置から前記推薦コンテンツに関する推薦コンテンツ情報を受信する情報処理システムである。
【００１２】
（６）また、本発明の一態様は、情報処理装置における情報処理方法であって、文章の特徴を示す文章ベクトルと、前記文章に含まれる単語の特徴を示す単語ベクトルを算出する特徴ベクトル算出過程と、前記文章ベクトルと前記単語ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記文章に含まれる一部の単語を抽出する単語抽出過程と、を有する情報処理方法である。
【００１３】
（７）また、本発明の一態様は、情報処理装置のコンピュータに、文章の特徴を示す文章ベクトルと、前記文章に含まれる単語の特徴を示す単語ベクトルを算出する特徴ベクトル算出手順、前記文章ベクトルと前記単語ベクトルとの類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記文章に含まれる単語の一部を抽出する単語抽出手順、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、文章の内容を代表する語句を簡素な処理により取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る事前学習の一例に係る機能ブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る文章データの一例を示す図である。
【図４】第１の実施形態に係る形態素データの一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る単語データの一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係るＤｏｃ２Ｖｅｃ部の構成例を示す図である。
【図７】第１の実施形態に係るＤｏｃ２Ｖｅｃ部の別の構成例を示す図である。
【図８】第１の実施形態に係る単語ベクトル作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】第１の実施形態に係る文章ベクトル作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】第１の実施形態に係る特徴ベクトルの管理の一例に係る機能ブロック図である。
【図１１】第１の実施形態に係る文章ベクトルデータの一例を示す図である。
【図１２】第１の実施形態に係る単語ベクトルデータの一例を示す図である。
【図１３】第１の実施形態に係る特徴ベクトルデータ生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】第１の実施形態に係るキーワード取得処理の一例に係る機能ブロック図である。
【図１５】第１の実施形態に係るキーワードデータの一例を示す図である。
【図１６】第１の実施形態に係るキーワード取得処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】第１の実施形態に係るキーワード取得処理に用いた文章の一例を示す図である。
【図１８】第１の実施形態に係るキーワードの選択例を示す表である。
【図１９】第２の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２０】第２の実施形態に係る主旨ベクトル取得処理の一例に係る機能ブロック図である。
【図２１】第２の実施形態に係る主旨ベクトルデータの一例を示す図である。
【図２２】第２の実施形態に係る主旨ベクトル取得処理の一例を示すフローチャートである。
【図２３】第３の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２４】第３の実施形態に係る視聴ベクトル取得処理の一例に係る機能ブロック図である。
【図２５】第３の実施形態に係る視聴データの一例を示す図である。
【図２６】第３の実施形態に係る視聴ベクトルデータの一例を示す図である。
【図２７】第３の実施形態に係る視聴ベクトル取得処理の一例を示すフローチャートである。
【図２８】第４の実施形態に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２９】第４の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図３０】第４の実施形態に係る視聴ベクトル取得処理の一例に係る機能ブロック図である。
【図３１】第４の実施形態に係る推薦コンテンツデータの一例を示す図である。
【図３２】第４の実施形態に係るコンテンツ推薦処理の一例を示すフローチャートである。
【図３３】第４の実施形態に係る広告配信の一例に係る機能ブロック図である。
【図３４】第４の実施形態に係る広告配信処理の一例を示すフローチャートである。
【図３５】第４の実施形態に係る推薦コンテンツ配信の一例に係る機能ブロック図である。
【図３６】第４の実施形態に係る推薦コンテンツ配信処理の一例を示すフローチャートである。
【図３７】各実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（第１の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第１の実施形態について詳しく説明する。
図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示すブロック図である。
情報処理装置１０は、データ管理部１０ａと、データ処理部１０ｂと、を含んで構成される。
【００１７】
データ管理部１０ａは、データ処理部１０ｂにおいて処理に用いる各種のデータ、処理によって得られた各種のデータを記憶し、これらを管理する。データ管理部１０ａは、ハードウェア資源としてＲＯＭ（Ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  ＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）などの各種の記憶媒体を含んで構成される。データ管理部１０ａは、文章管理部１０１と、キーワード管理部１０８を含んで構成される。文章管理部１０１は、処理対象の文章を示す文章データ、それらの文章を構成する単語を示す形態素データ、及びそれらの単語を示す単語データを記憶する。文章データは、図３に例示されるように個々の文章を識別する文章ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、文章タグ、及びその文章の情報を対応付けてなるデータである。形態素データは、図４に例示されるように文章毎の文章ＩＤ、その文章を構成する単語、及びその文章におけるその単語の順序である単語順序を対応付けてなるデータである。単語データは、図５に例示されるようにそれぞれの単語とその単語を識別する単語タグを対応付けてなるデータである。
【００１８】
キーワード管理部１０８は、文章データが示す文章から類似度算出部１０７から取得したキーワードと、その文章データの文章ＩＤ、キーワードベクトル、及び類似度を含んで構成される。類似度は、そのキーワードベクトルとその文章の文章ベクトルとの類似度を示す指標値である。
【００１９】
データ処理部１０ｂは、分離部１０２、Ｄｏｃ２ｖｅｃ部１０３、誤差算出部１０４、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５、特徴量取得部１０６、及び類似度算出部１０７を含んで構成される。各部が実行する処理については後述する。なお、データ処理部１０ｂは、文章データが示す文章について形態素解析を行って、その文章を構成する単語とその文章における順序を単語順序として判別する文章解析部（図示せず）を備えてもよい。文章解析部は、判別した単語と単語順序を示す形態素データを文章管理部１０１に記憶する。データ処理部１０ｂは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央処理装置）などの処理デバイスを含んで構成され、所定の制御プログラムで指示される処理を実行することにより、その機能を実現してもよい。
【００２０】
（事前学習）
次に、本実施形態に係るデータ処理部１０ｂが行う事前学習について説明する。事前学習は、単語ベクトルを作成する単語ベクトル作成処理と、文章ベクトルを作成する文章ベクトル作成処理とを含む。単語ベクトルは、各単語の特徴としてその意味を定量的に示す特徴ベクトルである。文章ベクトルは、各文章の特徴としてその意味を定量的に示す特徴ベクトルである。各単語は、所定の次元数の１つの単語ベクトルに対応付けられ、各文章は、１つの文章ベクトルに対応付けられる。本実施形態では、単語ベクトルと文章ベクトルの次元数は、同一である。
【００２１】
図２は、本実施形態に係る事前学習の一例に係る機能ブロック図である。
分離部１０２は、文章管理部１０１に予め記憶させておいた文章データが示す文章ＩＤ、文章タグ及び文章のセットを読み取り、形態素データを参照して、その文章ＩＤに対応する単語と単語順序を読み取る。分離部１０２は、単語データを参照して、その単語に対応する単語タグを読み取る。従って、文章ＩＤ毎にその文章を構成する複数の単語それぞれの単語タグからなる単語タグ列が読み取られる。分離部１０２は、読みとった単語タグのから各１つの単語タグを分離し、その単語タグを教師信号として誤差算出部１０４に出力する。分離部１０２は、読みとった単語タグのうち、教師信号として用いられる単語タグを基準として所定の順序の範囲内の単語に係る単語タグを分離する。以下の説明では、所定の順序の範囲を分析窓と呼び、分離される各１つの単語タグを目標単語タグと呼ぶ。分離部１０２は、分離した分析窓内の単語タグからなる単語タグ列と、それらの単語タグを含む文章の文章タグとをＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３に出力する。一度にＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３に出力される単語タグには、教師信号として用いられる注目単語タグは含まれない。目標単語タグとして分離される単語タグの順序は、形態素データを参照して読み取られた単語順序に従う。
【００２２】
Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、分離部１０２から入力される単語タグ列に含まれる各単語タグと、入力される文章タグに基づいて、注目単語タグに係る出力値を、所定の数理モデルに基づいて算出する。単語タグ毎の入力値として、例えば、その単語タグが示す単語の単語ベクトルが用いられる。単語ベクトルとして、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５が算出した単語重み行列Ｗｅｉｇｈｔ１（後述）を構成する各行各列の重み係数のうち、その単語に係る列の重み係数を要素とする列ベクトルが取得される。文章タグ毎の入力値として、例えば、その文章タグが示す文章の文章ベクトルが用いられる。文章ベクトルとして、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５が算出した文章重み行列Ｗｅｉｇｈｔ２（後述）を構成する各行各列の重み係数のうち、その文章に係る列の重み係数を要素とする列ベクトルが取得される。Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、所定の数理モデルとして、例えば、活性化関数としてソフトマックス関数が適用されたニューラルネットワーク（ＮＮ：Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いる。なお、本実施形態では、単語ベクトルを構成する要素値の個数、つまり次元数は、文章ベクトルの次元数と等しい。次元数は、例えば、１００〜３００である。Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、入力される単語タグ、文章タグに対する出力値として、分類される単語タグ毎の確率を示す分類器として作用する。出力値は、単語タグ毎の出現確率を要素値とするベクトルとなる。Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、算出した出力値を誤差算出部１０４に出力する。
【００２３】
誤差算出部１０４は、分離部１０２から入力された教師信号となる目標単語タグに係る所定の出力値からＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３から入力された目標単語タグに係る出力値との差を誤差として算出する。誤差算出部１０４は、例えば、所定の出力値として、その目標単語タグに係る要素値が１であり、その他の単語タグに係る要素値が０である目標出力ベクトルを用いる。誤差算出部１０４は、算出した誤差をＷｅｉｇｈｔ算出部１０５に出力する。
【００２４】
Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、誤差算出部１０４から入力された誤差の大きさを示す指標値がより小さくなるように、入力される各単語タグ、文章タグに対して、目標単語タグに係る出力値の算出に用いられるパラメータ群Ｗｅｉｇｈｔを算出する。以下の説明では、パラメータ群Ｗｅｉｇｈｔを単にＷｅｉｇｈｔと呼ぶことがある。Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、Ｗｅｉｇｈｔの算出において、例えば、公知の確率的勾配降下法を用いる。これにより目標単語タグに係る確率が１に近づくように最大化され、その他の単語タグに係る確率が０に近づくように最小化されるようにＷｅｉｇｈｔが定められる。そして、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、入力される単語タグ及び文章タグに対する目標単語タグの出力値である出現確率がより大きくなるようにＷｅｉｇｈｔが定めることができる。Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、算出されるＷｅｉｇｈｔのうち、単語タグ毎の入力値である単語ベクトルの各要素を行とし、各単語タグの単語ベクトルを列とする行列を単語重み行列Ｗｅｉｇｈｔ１として算出する。Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、文章タグの入力値である文章ベクトルの各要素を行とし、各文章タグの文章ベクトルを列とする行列を文章重み行列Ｗｅｉｇｈｔ２として算出する。Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、各単語ベクトル又は各文章ベクトルの要素値による出力値の要素値に対する寄与の大きさを示す重み値を各行各列の要素値とする行列と、出力値の各列に係るバイアス値を要素値とするベクトルとのセットをパラメータ群Ｗｅｉｇｈｔ３として算出する。以下の説明では、単語重み行列Ｗｅｉｇｈｔ１、文章重み行列Ｗｅｉｇｈｔ２、及びパラメータ群Ｗｅｉｇｈｔ３を、それぞれ単にＷｅｉｇｈｔ１、Ｗｅｉｇｈｔ２、及びＷｅｉｇｈｔ３と呼ぶことがある。Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、算出したＷｅｉｇｈｔ１、Ｗｅｉｇｈｔ２、Ｗｅｉｇｈｔ３をＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３に出力する。単語ベクトル作成処理においては、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、Ｗｅｉｇｈｔ１、Ｗｅｉｇｈｔ２、Ｗｅｉｇｈｔ３のいずれも可変なパラメータとして各文書に含まれる単語毎に算出する。Ｗｅｉｇｈｔ３は、文書、単語によらず共通なパラメータである。これに対し、文章ベクトル作成処理においては、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、単語ベクトル作成処理において算出したＷｅｉｇｈｔ１、Ｗｅｉｇｈｔ３を固定し、Ｗｅｉｇｈｔ２を可変なパラメータとして単語毎に算出する。従って、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３、誤差算出部１０４、及びＷｅｉｇｈｔ算出部１０５は、単語ベクトル、文章ベクトルといった特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部として機能する。
【００２５】
（Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部）
次に、本実施形態に係るＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３の構成例について説明する。
図６は、本実施形態に係るＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３の構成例を示す図である。
図６に示す例では、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、２層のニューラルネットワークを含んで構成される。第１層（Ｌａｙｅｒ１）は、ベクトル選択部とベクトル保持部を含んで構成され、２ｋ個の単語タグからなる単語タグ列と１つの文章タグが分離部１０２から入力される。ここでｋは、１以上の所定の整数である。２ｋ個の単語タグは、その文章の第ｔ−ｋ〜ｔ−１、ｔ＋１〜ｔ＋ｋ番目の単語のそれぞれを示す単語タグであり、その順序で順次入力される。ベクトル選択部に配置されている縦長の四角形は入力端を示す。単語タグが入力される各入力端は、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５から入力されるＷｅｉｇｈｔ１のうち、入力される単語タグに対応する列の要素値からなる単語ベクトルを抽出する。その入力端は抽出した単語ベクトルをベクトル保持部の対向する節点群に出力する。ベクトル保持部の節点群は縦長の四角形で表される。それぞれの四角形において上下に一列に配列されている個々の丸印は、節点（ノード）を示す。文章タグが入力される入力端は、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５から入力されるＷｅｉｇｈｔ２が示す行列のうち、入力される文章タグに対応する列の要素値からなる文章ベクトルを抽出する。その入力端は、抽出した文章ベクトルをベクトル保持部の対向する節点群に出力する。
【００２６】
ベクトル保持部の各節点群には、それぞれ対向するベクトル選択部の節点群から単語ベクトル又は文章ベクトルが入力される。ベクトル保持部の各節点群を構成する個々の節点には、その節点に対応する次元の要素値が入力され、入力される要素値を第２層（Ｌａｙｅｒ２）の対応する節点にそれぞれ出力する。Ｌａｙｅｒ２の各節点には、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５から入力されるＷｅｉｇｈｔ３が示す行列Ｕのうち、その節点に対応する行の要素値からなる行ベクトルと、Ｗｅｉｇｈｔ３が示す列ベクトルｂのその節点に対応する行の要素値であるバイアス値が設定される。Ｌａｙｅｒ２の各節点は、設定された行ベクトルの各列の要素値に、ベクトル保持部の各節点から入力される単語ベクトル及び文章ベクトルのそれぞれ対応する要素値を乗算して得られた乗算値の総和を算出する。Ｌａｙｅｒ２の各節点は、算出した総和に設定されたバイアス値を加算し、加算により得られた対数確率に基づいて、その次元に係る単語の出現確率を算出する。
【００２７】
次に、本実施形態に係るＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３の別の構成例について説明する。
図７は、本実施形態に係るＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３の別の構成例を示す図である。
図７に示す例では、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、３層のニューラルネットワークを含んで構成される。Ｌａｙｅｒ１は、図６に示す例と同様にベクトル選択部とベクトル保持部を含んで構成され、２ｋ個の単語タグからなる単語タグ列と、１つの文章タグが分離部１０２から入力される。各１個の単語タグが入力される各ベクトル選択部は、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５から入力されるＷｅｉｇｈｔ１のうち、入力される単語タグに対応する列の要素値からなる単語ベクトルを抽出する。そのベクトル選択部は抽出した単語ベクトルをベクトル保持部の対向する節点群に出力する。文章タグが入力されるベクトル選択部は、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５から入力されるＷｅｉｇｈｔ２が示す行列のうち、入力される文章タグに対応する列の要素値からなる文章ベクトルを抽出する。そのベクトル選択部は、抽出した文章ベクトルをベクトル保持部の対向する節点群に出力する。
【００２８】
ベクトル保持部の各節点群には、それぞれ対向するベクトル選択部の節点群から単語ベクトル又は文章ベクトルが入力される。ベクトル保持部の各節点群を構成する個々の節点には、その節点に対応する次元の要素値が入力され、入力される要素値をＬａｙｅｒ２の対応する節点にそれぞれ出力する。
Ｌａｙｅｒ２の節点群には、それぞれ対向するベクトル保持部の節点群から単語ベクトルと文章ベクトルが入力される。Ｌａｙｅｒ２の節点群を構成する個々の節点には、その節点に対応する次元の要素値が入力される。図７に示す例では、Ｌａｙｅｒ２の接点群を構成する各節点は、入力された要素値を平均することによって要素平均値を算出し、Ｌａｙｅｒ３の対応する節点にそれぞれ出力する。なお、Ｌａｙｅｒ２の節点群を構成する個々の節点は、要素平均値に代え、各節点に入力された要素値の総和である要素総和値を算出し、算出した要素総和値をＬａｙｅｒ３の対応する節点にそれぞれ出力してもよい。
Ｌａｙｅｒ３の各節点には、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５から入力されるＷｅｉｇｈｔ３が示す行列Ｕのうち、その節点に対応する行の要素値からなる行ベクトルと、Ｗｅｉｇｈｔ３が示す列ベクトルｂのその節点に対応する行の要素値であるバイアス値が設定される。Ｌａｙｅｒ３の各節点は、設定された行ベクトルの各列の要素値に、Ｌａｙｅｒ２の各節点から入力される要素値を乗算して得られた乗算値の総和を算出する。Ｌａｙｅｒ３の各節点は、算出した総和に設定されたバイアス値を加算し、加算により得られた対数確率に基づいて、その次元に係る単語の出現確率を算出する。
【００２９】
（単語ベクトル作成処理）
次に、本実施形態に係る単語ベクトル作成処理について説明する。
図８は、本実施形態に係る単語ベクトル作成処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）文章管理部１０１に記憶された文章データが示す文章、単語データが示す単語のうち、未処理の文章の文章タグと、その文章を構成する各単語の単語タグからなる単語タグ列の有無を判定する。あると判定されるとき（ステップＳ１０１  ＹＥＳ）、ステップＳ１０２の処理に進む。ないと判定されるとき（ステップＳ１０１  ＮＯ）、図８に示す処理を終了する。
【００３０】
（ステップＳ１０２）文章管理部１０１は、未処理の文章のいずれかの文章タグと、その文章を構成する各単語の単語タグからなる単語タグ列を分離部１０２に出力する。なお、単語タグ列をなす単語の順序は、その文書中に現われる順序である。この順序は、形態素データが示す単語順序を参照して特定される。その後、ステップＳ１０３の処理に進む。
（ステップＳ１０３）分離部１０２は、文章管理部１０１から入力された単語タグ列を、その単語タグ列に含まれる単語タグのいずれかである目標単語タグを誤差算出部１０４に出力する教師信号として分離する。１つの文章における初回の処理において、分離部１０２は、単語順位が第１番である単語の単語タグを目標単語タグとして選択する。分離部１０２は、その残りの単語タグからなる単語タグ列を、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３に出力する単語タグ列として分離する。その後、ステップＳ１０４の処理に進む。
（ステップＳ１０４）分離部１０２は、入力された文章タグと分離した単語タグ列とをＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３に出力し、教師信号を誤差算出部１０４に出力する。その後、ステップＳ１０５の処理に進む。
【００３１】
（ステップＳ１０５）Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、入力された文章タグと単語タグ列に基づいて出力値をＮＮ出力として算出し、算出したＮＮ出力を誤差算出部１０４に出力する。その後、ステップＳ１０６の処理に進む。
（ステップＳ１０６）誤差算出部１０４は、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３から入力されたＮＮ出力から、分離部１０２から入力された教師信号が示す目標単語タグに基づく出力値との差を誤差として算出する。誤差算出部１０４は、算出した誤差をＷｅｉｇｈｔ算出部１０５に出力する。その後、ステップＳ１０７の処理に進む。
（ステップＳ１０７）Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、誤差算出部１０４から入力された誤差の大きさの指標値が小さくなるようにＷｅｉｇｈｔ１、Ｗｅｉｇｈｔ２、Ｗｅｉｇｈｔ３のいずれも（全Ｗｅｉｇｈｔ）算出する。Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、誤差が所定の閾値よりも小さくなるまで全Ｗｅｉｇｈｔを再帰的に算出する。その後、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３がＮＮ出力の算出に用いる全Ｗｅｉｇｈｔを、計算した全Ｗｅｉｇｈｔに更新する。その後、ステップＳ１０８の処理に進む。
（ステップＳ１０８）分離部１０２は、入力された単語タグ列のうち目標単語タグ、即ち教師信号として未採用の単語タグの有無を判定する。あると判定されるとき（ステップＳ１０８  ＹＥＳ）、分離部１０２は、その時点において採用された単語タグの次の単語順位の未採用の単語タグを目標単語タグとして選択する。その後、ステップＳ１０３の処理に進む。未採用の単語タグがないと判定されるとき（ステップＳ１０８  ＮＯ）、ステップＳ１０１の処理に進む。
【００３２】
（文章ベクトル作成処理）
次に、本実施形態に係る文章ベクトル作成処理について説明する。
図９は、本実施形態に係る文章ベクトル作成処理の一例を示すフローチャートである。
図９に示す処理は、ステップＳ１１１〜Ｓ１１８の処理を有する。ステップＳ１１１〜Ｓ１１６及びステップＳ１１８の処理は、それぞれ図８のステップＳ１０１〜Ｓ１０６及びステップＳ１０８の処理と同様であるので、その説明を援用する。
図９に示す処理では、ステップＳ１１６の処理の後、ステップＳ１１７の処理に進む。
（ステップＳ１１８）Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、誤差算出部１０４から入力された誤差の指標値が小さくなるようにＷｅｉｇｈｔ２を算出する。Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、誤差が所定の閾値よりも小さくなるまでＷｅｉｇｈｔ２を再帰的に算出する。その後、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５は、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３がＮＮ出力の算出に用いるＷｅｉｇｈｔ２を、計算したＷｅｉｇｈｔ２に更新する。本ステップでは、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、単語ベクトル作成処理において算出されたＷｅｉｇｈｔ１及びＷｅｉｇｈｔ３をＮＮ出力の算出に用いる。その後、ステップＳ１１８の処理に進む。
【００３３】
（特徴ベクトルの管理）
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０が行う特徴ベクトルの管理について説明する。
図１０は、本実施形態に係る特徴ベクトルの管理の一例に係る機能ブロック図である。
まず、特徴ベクトルとして文章ベクトルの管理について説明する。
文章管理部１０１は、自部に記憶された文章データが示す文章ＩＤと文章タグとを対応付けて特徴量取得部１０６に出力する。文章管理部１０１には、その応答として文章ＩＤと文章ベクトルが特徴量取得部１０６から入力され、入力された文章ＩＤと文章ベクトルを対応付けて自部に記憶する。文章管理部１０１には、図１１に示すように文章ＩＤと文章ベクトルとを対応付けてなる文章ベクトルデータが形成される。
【００３４】
特徴量取得部１０６は、文章管理部１０１から文章ＩＤと対応付けて入力された文章タグをＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３に出力する。特徴量取得部１０６には、その応答として文章ベクトルがＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３から入力され、入力された文章ベクトルと文章ＩＤを対応付けて文章管理部１０１に出力する。
Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、自部に設定されたＷｅｉｇｈｔ２のうち特徴量取得部１０６から入力された文章タグに対応する列の要素値からなる列ベクトルを文章ベクトルとして特定する。Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、特定した文章ベクトルを特徴量取得部１０６に出力する。
【００３５】
次に、単語ベクトルの管理について説明する。文章管理部１０１は、自部に記憶された単語データが示す単語と単語タグとを対応付けて特徴量取得部１０６に出力する。文章管理部１０１には、その応答として単語と単語ベクトルが特徴量取得部１０６から入力され、入力された単語と単語ベクトルを対応付けて自部に記憶する。文章管理部１０１には、図１２に示すように単語と単語ベクトルとを対応付けてなる単語ベクトルデータが形成される。
【００３６】
特徴量取得部１０６は、文章管理部１０１から単語と対応付けて入力された単語タグをＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３に出力する。特徴量取得部１０６には、その応答として単語ベクトルがＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３から入力され、入力された単語ベクトルと単語を対応付けて文章管理部１０１に出力する。
Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、自部に設定されたＷｅｉｇｈｔ１のうち特徴量取得部１０６から入力された単語タグに対応する列の要素値からなる列ベクトルを単語ベクトルとして特定する。Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、特定した単語ベクトルを特徴量取得部１０６に出力する。
【００３７】
次に、本実施形態に係る特徴ベクトルの管理について説明する。
図１３は、本実施形態に係る特徴ベクトルデータ生成処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１２１）文章管理部１０１に記憶された文章データが示す文章のうち未処理の文章の文章タグ、又は、単語データが示す単語のうち、未処理の単語の単語タグからなる単語タグ列の有無を判定する。あると判定されるとき（ステップＳ１２１  ＹＥＳ）、ステップＳ１２２の処理に進む。ないと判定されるとき（ステップＳ１２１  ＮＯ）、図１３に示す処理を終了する。
【００３８】
（ステップＳ１２２）文章管理部１０１は、未処理の文章のいずれかの文章ＩＤと文章タグのセット、又は未処理の単語のいずれかとその単語タグのセットを特徴量取得部１０６に出力する。その後、ステップＳ１２３の処理に進む。
（ステップＳ１２３）特徴量取得部１０６は、文章ＩＤと文章タグのセットと、単語と単語タグのセットのいずれが入力されたかを判定する。文章ＩＤと文章タグのセットが入力されたと判定するとき（ステップＳ１２３  ＹＥＳ）、ステップＳ１２４の処理に進む。単語と単語タグのセットが入力されたと判定するとき（ステップＳ１２３  ＮＯ）、ステップＳ１３４の処理に進む。
【００３９】
（ステップＳ１２４）特徴量取得部１０６は、文章ＩＤと対応付けて入力された文章タグをＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３に出力する。その後、ステップＳ１２５の処理に進む。
（ステップＳ１２５）Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、自部に設定されたＷｅｉｇｈｔ２から特徴量取得部１０６から入力された文章タグに基づいて特定される列の要素値からなる文章ベクトルを取得する。Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、取得した文章ベクトルを特徴量取得部１０６に出力する。その後、ステップＳ１２６の処理に進む。
（ステップＳ１２６）特徴量取得部１０６は、文章ＩＤとＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３から入力された文章ベクトルとを対応付けて文章管理部１０１に出力する。その後、ステップＳ１２７の処理に進む。
（ステップＳ１２７）文章管理部１０１は、特徴量取得部１０６から入力された文章ＩＤと文章ベクトルとを関連付けて自部に記憶（管理）する。その後、処理対象を他の未処理の文章タグのいずれか又は他の未処理の単語タグのいずれかに変更する。その後、ステップＳ１２１の処理に進む。
【００４０】
（ステップＳ１３４）特徴量取得部１０６は、単語と対応付けて入力された単語タグをＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３に出力する。その後、ステップＳ１３５の処理に進む。
（ステップＳ１３５）Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、自部に設定されたＷｅｉｇｈｔ１から特徴量取得部１０６から入力された単語タグに基づいて特定される列の要素値からなる単語ベクトルを取得する。Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３は、取得した単語ベクトルを特徴量取得部１０６に出力する。その後、ステップＳ１３６の処理に進む。
（ステップＳ１３６）特徴量取得部１０６は、単語とＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３から入力された単語ベクトルとを対応付けて文章管理部１０１に出力する。その後、ステップＳ１３７の処理に進む。
（ステップＳ１３７）文章管理部１０１は、特徴量取得部１０６から入力された単語と単語ベクトルとを関連付けて自部に記憶（管理）する。その後、処理対象を他の未処理の単語タグのいずれか又は他の未処理の文章タグのいずれかに変更する。その後、ステップＳ１２１の処理に進む。
【００４１】
（キーワード取得処理）
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０が行うキーワード取得処理について説明する。図１４は、本実施形態に係るキーワード取得処理の一例に係る機能ブロック図である。
文章管理部１０１は、自部に記憶された文章ベクトルデータが示す文章ＩＤと文章ベクトルのセットと、単語ベクトルデータが示す単語のうち、その文章を構成する単語と単語ベクトルのセットとを類似度算出部１０７に出力する。この場合、出力される単語と単語ベクトルのセットの個数は、その文章に含まれる単語の数に相当する。なお、文章管理部１０１は、自部に記憶された文章ベクトルデータが示す文章ＩＤと文章ベクトルのセットと、単語ベクトルデータが示すすべての単語についての単語ＩＤと単語ベクトルのセットとを類似度算出部１０７に出力してもよい。
【００４２】
類似度算出部１０７は、文章管理部１０１から文章ＩＤと文章ベクトルのセットと、その文章の単語と単語ベクトルのセットとが入力される。類似度算出部１０７は、文章ベクトルと、その文章の単語毎に単語ベクトルの類似度として、例えば、内積を算出する。内積は、２つの類似度が高いほど、その値が大きい指標値である。内積の最大値は１であり、最小値は０である。類似度算出部１０７は、類似度が最も高い単語から所定の類似度の閾値（例えば、０．７）よりも高い単語をキーワードとして選択する。従って、１つの文章において選択されるキーワードの数は、１個又は０個となりうる。なお、類似度算出部１０７は、そのような単語もしくは文章中の全単語のうち最も類似度が高い単語から類似度の降順に所定の個数の単語をキーワードとして選択してもよい。類似度算出部１０７は、文章ＩＤと、選択したキーワード、その単語ベクトルであるキーワードベクトルならびに類似度のセットとを対応付けてキーワード管理部１０８に出力する。なお、類似度の指標値は、内積に限られず２つのベクトル間の差分二乗和、絶対値和、等であってもよい。差分二乗和、絶対値は、いずれも、その値が小さいほど２つのベクトルの類似度が高いことを示す指標値である。
【００４３】
キーワード管理部１０８は、類似度算出部１０７から入力される文章ＩＤ、キーワード、キーワードベクトル及び類似度を対応付けて記憶する。これにより、キーワード管理部１０８には、図１５に例示されるように、文章ＩＤ、キーワード、キーワードベクトル及び類似度を対応付けてなるキーワードデータが形成される。
【００４４】
図１６は、本実施形態に係るキーワード取得処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１４１）文章管理部１０１は、自部に記憶された文章データが示す文章のうち未処理の文章の有無を判定する。あると判定されるとき（ステップＳ１４１  ＹＥＳ）、ステップＳ１４２の処理に進む。ないと判定されるとき（ステップＳ１４１  ＮＯ）、図１６に示す処理を終了する。
【００４５】
（ステップＳ１４２）文章管理部１０１は、自部に記憶された文章ベクトルデータが示す未処理のいずれかの文章の文章ＩＤと文章ベクトルのセットと、単語ベクトルデータが示す単語のうち、その文章を構成する単語と単語ベクトルのセットとを類似度算出部１０７に出力する。その後、ステップＳ１４３の処理に進む。
（ステップＳ１４３）類似度算出部１０７は、文章管理部１０１から入力された文章ベクトルと、その文章の単語毎に単語ベクトルの類似度を算出する。類似度算出部１０７は、類似度が所定の類似度の閾値（例えば、０．７）よりも高い単語をキーワードとして選択する。その後、ステップＳ１４４の処理に進む。
【００４６】
（ステップＳ１４４）類似度算出部１０７は、入力された文章ＩＤ、選択したキーワード、その単語ベクトルであるキーワードベクトル、及びそのキーワードの類似度をキーワード管理部１０８に出力する。その後、ステップＳ１４５の処理に進む。
（ステップＳ１４５）キーワード管理部１０８は、類似度算出部１０７から入力された文章ＩＤ、キーワード、キーワードベクトル及び類似度を関連付けて記憶（管理）する。その後、処理対象の文章を他の未処理の文章に変更して、ステップＳ１４１の処理に進む。
【００４７】
（キーワードの選択例）
図１８は、本実施形態に係る情報処理装置１０によるキーワードの選択例を示す表である。図１８に示すキーワードは、図１７に示す文章（総務省、平成２６年度版  情報通信白書、第６章  情報通信政策の動向、第４３２頁）から、図１６に示す処理を実行することにより選択されたキーワードである。図１７に示す文章は、ＩＣＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）が気候変動に与える影響を主旨とする。図１８に示すキーワードは、類似度の降順に温室効果ガス、気候変動、地球温暖化、ＩＣＴ、連携など、いずれもその文章の主旨に関連する単語である。この処理結果は、処理対象の文章から、その文章の主旨に関連する単語が抽出されたことを示す。
【００４８】
以上に説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、文章の特徴を示す文章ベクトルと、文章に含まれる単語毎の特徴を示す単語ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部として、Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部１０３、誤差算出部１０４、及びＷｅｉｇｈｔ算出部１０５を備える。また、情報処理装置１０は、文章ベクトルと単語ベクトルとの類似度を算出し、類似度に基づいて文章に含まれる一部の単語を抽出する類似度算出部１０７を備える。
この構成により、文章に含まれる単語のうち、その文章の特徴を示す文章ベクトルと、その文章の特徴を示す単語ベクトルとの類似度に基づいて、その文章の一部の単語が選択される。そのため、その文章と他の単語よりも類似度が高い一部の単語が、その文章の特徴を代表するキーワードとして選択される。従って、複雑な統計処理を行わなくとも代数的な手法により文章の内容を代表する語句が簡素な処理により取得される。
【００４９】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態と同一の構成もしくは処理については、同一の符号を付してその説明を援用する。
図１９は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示すブロック図である。
本実施形態に係る情報処理装置１０において、データ管理部１０ａは、文章管理部１０１及びキーワード管理部１０８の他、さらに主旨ベクトル管理部１１０を備える。データ処理部１０ｂは、分離部１０２、Ｄｏｃ２ｖｅｃ部１０３、誤差算出部１０４、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５、特徴量取得部１０６、及び類似度算出部１０７の他、さらに特徴量算出部１０９を備える。
【００５０】
（主旨ベクトル取得処理）
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０が行う主旨ベクトル取得処理について説明する。図２０は、本実施形態に係る主旨ベクトル取得処理の一例に係る機能ブロック図である。
キーワード管理部１０８には、予めキーワードデータを記憶させておく。本実施形態では、キーワードデータが示すキーワードの取得に用いられた文章として、コンテンツ自体を構成する文章、又は、そのコンテンツに付随した文章が用いられる。コンテンツは、映像、音声、テキストなどのいずれか、又はそれらの組み合わせである。コンテンツは、例えば、テレビジョン放送番組、ビデオ・オン・デマンド（ＶＯＤ：Ｖｉｄｅｏ−ｏｎ−Ｄｅｍａｎｄ）コンテンツ、広告映像、楽曲、などがある。コンテンツ自体を構成する文章には、例えば、字幕、文字放送で放送される文字、ウェブページを構成するテキスト情報などが含まれる。コンテンツに付随した文章には、例えば、そのコンテンツに付随して送信される宣伝メッセージ、要約、解説文などの各種のテキスト情報などが含まれる。以下に説明する例では、図１５に示す文章ＩＤに代えて、コンテンツＩＤを用いる。
【００５１】
キーワード管理部１０８は、キーワードデータが示すコンテンツ毎にコンテンツＩＤと、取得された各キーワードのキーワードベクトルを特徴量算出部１０９に出力する。
特徴量算出部１０９は、キーワード管理部１０８から入力されたコンテンツ毎に各キーワードベクトルの総和を主旨ベクトルとして算出する。特徴量算出部１０９は、入力されたコンテンツＩＤと算出した主旨ベクトルを主旨ベクトル管理部１１０に出力する。従って、特徴量算出部１０９は、主旨ベクトルといった、その文章の主旨を示す特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部として機能する。
【００５２】
主旨ベクトル管理部１１０は、特徴量算出部１０９から入力されたコンテンツＩＤと主旨ベクトルとを対応付けて記憶する。これにより、主旨ベクトル管理部１１０には、図２１に例示されるように、コンテンツＩＤ及び主旨ベクトルを対応付けてなる主旨ベクトルデータが形成される。
【００５３】
図２２は、本実施形態に係る主旨ベクトル取得処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１５１）文章管理部１０１は、自部に記憶されたキーワードデータが示すコンテンツの文章のうち未処理のコンテンツのコンテンツＩＤの有無を判定する。あると判定されるとき（ステップＳ１５１  ＹＥＳ）、ステップＳ１５２の処理に進む。ないと判定されるとき（ステップＳ１５１  ＮＯ）、図２２に示す処理を終了する。
【００５４】
（ステップＳ１５２）文章管理部１０１は、自部に記憶されたキーワードデータが示す未処理のいずれかのコンテンツＩＤと、そのコンテンツＩＤに対応付けられたキーワードベクトルを特定し、それらを特徴量算出部１０９に出力する。その後、ステップＳ１５３の処理に進む。
（ステップＳ１５３）特徴量算出部１０９は、キーワード管理部１０８から入力されたコンテンツ毎に各キーワードベクトルの総和を主旨ベクトルとして算出する。その後、ステップＳ１５４の処理に進む。
【００５５】
（ステップＳ１５４）特徴量算出部１０９は、入力されたコンテンツＩＤと算出した主旨ベクトルを主旨ベクトル管理部１１０に出力する。その後、ステップＳ１５５の処理に進む。
（ステップＳ１５５）主旨ベクトル管理部１１０は、特徴量算出部１０９から入力されたコンテンツＩＤと主旨ベクトルを関連付けて記憶（管理）する。その後、処理対象のコンテンツを他の未処理のコンテンツのコンテンツＩＤに変更して、ステップＳ１５１の処理に進む。
【００５６】
以上に説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１０において特徴ベクトル算出部として、特徴量算出部１０９を備える。特徴量算出部１０９は、文章から抽出された一部の単語の単語ベクトルに基づいて文章の主旨を示す主旨ベクトルを算出する。
この構成により、文章の主旨を示す一部の単語であるキーワードの特徴を示す単語ベクトルに基づいて主旨ベクトルが算出される。そのため、文章の全体を示す文章ベクトルよりも、的確にその主旨の特徴が定量化される。
【００５７】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。上述の実施形態と同一の構成もしくは処理については、同一の符号を付してその説明を援用する。
図２３は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示すブロック図である。
本実施形態に係る情報処理装置１０において、データ管理部１０ａは、文章管理部１０１、キーワード管理部１０８、及び主旨ベクトル管理部１１０の他、視聴者管理部１１１を備える。データ処理部１０ｂは、分離部１０２、Ｄｏｃ２ｖｅｃ部１０３、誤差算出部１０４、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５、特徴量取得部１０６、類似度算出部１０７、及び特徴量算出部１０９を含んで構成される。
【００５８】
（視聴ベクトル取得処理）
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０が行う視聴ベクトル取得処理について説明する。図２４は、本実施形態に係る視聴ベクトル取得処理の一例に係る機能ブロック図である。
視聴者管理部１１１には、予め視聴データを記憶させておく。視聴データは、視聴者毎にコンテンツの視聴の有無を示すデータである。視聴データは、図２５に例示されるように、視聴者ＩＤ、コンテンツＩＤ及び視聴フラグのセットを集積して形成される。視聴者ＩＤは、受信装置２０（図２８）のユーザである個々の視聴者を特定する情報である。コンテンツＩＤは、個々のコンテンツを特定する情報である。視聴フラグは、その視聴者に視聴されたか否かを示す情報である。図２５に示す例では、視聴フラグは、視聴済又は未視聴を示す。視聴者管理部１１１は、各受信装置２０から受信した視聴者ＩＤと視聴するコンテンツのコンテンツＩＤからなる視聴情報に基づいて視聴データを生成してもよい。ここで、視聴者管理部１１１は、所定のコンテンツのうち、受信した視聴情報に基づいて視聴者ＩＤ毎に視聴されたコンテンツを特定し、特定したコンテンツについて視聴フラグの値を視聴済と定め、それ以外のコンテンツについて視聴フラグの値を未視聴としておく。そして、視聴者管理部１１１は、視聴者ＩＤ毎に所定のコンテンツ毎のコンテンツＩＤと設定した視聴フラグを対応付けて視聴データを形成する。
【００５９】
また、受信装置２０から受信した視聴情報に、その受信装置２０においてコンテンツが受信された受信時間の情報が含まれる場合には、受信時間に基づいて視聴の有無を判定してもよい。ここで、受信時間とは、そのコンテンツが提示された時間であってもよいし、記録（録画又は録音）された時間であってもよい。視聴者管理部１１１は、その受信時間のコンテンツの所要時間に対する比が所定値（例えば、１／４〜１／２）未満であるとき、そのコンテンツを未視聴と判定し、その比が所定値以上であるとき、そのコンテンツを視聴済と判定してもよい。視聴者管理部１１１は、受信時間が所定時間（例えば、３〜１０分）未満である場合に、そのコンテンツを未視聴と判定し、受信時間が所定時間以上である場合、そのコンテンツを視聴済と判定してもよい。そして、視聴者管理部１１１は、判定した視聴状態、つまり、未視聴であるか視聴済であるかを視聴フラグの値として定める。視聴者管理部１１１は、視聴者ＩＤとそのコンテンツのコンテンツＩＤと視聴フラグを対応付けて視聴データを生成する。
【００６０】
視聴者管理部１１１は、視聴データが示す視聴者毎の視聴者ＩＤと、対応付けられた視聴フラグが視聴済を示すコンテンツのコンテンツＩＤを特徴量取得部１０６に出力する。
特徴量取得部１０６は、視聴者管理部１１１から入力された視聴者毎のコンテンツＩＤを主旨ベクトル管理部１１０に出力し、その応答としてコンテンツＩＤに対応する主旨ベクトルを主旨ベクトル管理部１１０から入力される。ここで、主旨ベクトル管理部１１０は、自部に記憶された主旨ベクトルデータを参照して、特徴量取得部１０６から入力されたコンテンツＩＤに対応する主旨ベクトルを特徴量取得部１０６に出力する。特徴量取得部１０６は、視聴者管理部１１１から入力された視聴者ＩＤと主旨ベクトル管理部１１０から入力された主旨ベクトルを対応付けて特徴量算出部１０９に出力する。
【００６１】
特徴量算出部１０９は、特徴量取得部１０６から入力された各主旨ベクトルの総和を視聴ベクトルとして算出する。特徴量算出部１０９は、入力された視聴者ＩＤと算出した視聴ベクトルを視聴者管理部１１１に出力する。従って、特徴量算出部１０９は、視聴ベクトルといった視聴されたコンテンツに関する文章の意味を定量的に示す特徴ベクトルを合成する特徴ベクトル算出部として機能する。
【００６２】
視聴者管理部１１１は、特徴量算出部１０９から入力された視聴者ＩＤと視聴ベクトルとを対応付けて記憶する。これにより、視聴者管理部１１１には、図２６に例示されるように、視聴者ＩＤ及び視聴ベクトルを対応付けてなる視聴ベクトルデータが形成される。
【００６３】
図２７は、本実施形態に係る視聴ベクトル取得処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１６１）視聴者管理部１１１は、自部に記憶された視聴データが示す視聴者ＩＤのうち未処理の視聴者ＩＤの有無を判定する。あると判定されるとき（ステップＳ１６１  ＹＥＳ）、ステップＳ１６２の処理に進む。ないと判定されるとき（ステップＳ１６１  ＮＯ）、図２７に示す処理を終了する。
【００６４】
（ステップＳ１６２）視聴者管理部１１１は、自部に記憶された視聴データを参照して、未処理の視聴者ＩＤのいずれかと関連付けられている全ての視聴済のコンテンツのコンテンツＩＤを特定する。視聴者管理部１１１は、その視聴者ＩＤと特定したコンテンツＩＤを特徴量取得部１０６に出力する。その後、ステップＳ１６３の処理に進む。
（ステップＳ１６３）特徴量取得部１０６は、視聴者管理部１１１から入力されたコンテンツＩＤを主旨ベクトル管理部１１０に出力し、その応答としてそのコンテンツＩＤに関連付けられた主旨ベクトルが主旨ベクトル管理部１１０から入力される。特徴量取得部１０６は、視聴者管理部１１１から入力された視聴者ＩＤと主旨ベクトル管理部１１０から入力された主旨ベクトルを特徴量算出部１０９に出力する。その後、ステップＳ１６４の処理に進む。
【００６５】
（ステップＳ１６４）特徴量算出部１０９は、特徴量取得部１０６から入力された主旨ベクトルの総和を視聴ベクトルとして算出する。その後、ステップＳ１６５の処理に進む。
（ステップＳ１６５）特徴量算出部１０９は、特徴量取得部１０６から入力された視聴者ＩＤと算出した視聴ベクトルとを対応付けて視聴者管理部１１１に出力する。
（ステップＳ１６６）視聴者管理部１１１は、特徴量算出部１０９から入力された視聴者ＩＤと、特徴量算出部１０９から入力された視聴ベクトルとを関連付けて記憶（管理）する。その後、処理対象の視聴者ＩＤを他の未処理の視聴者ＩＤに変更して、ステップＳ１６１の処理に進む。
【００６６】
なお、視聴者ＩＤは、視聴に関する推薦単位として個々の視聴者と対応付けられてもよいし、個々の受信装置と対応付けられてもよいし、コンテンツ提供者との契約者が推薦単位として対応付けられてもよい。視聴者ＩＤが共通の視聴者について複数の受信装置と対応付けられている場合には、視聴データ及び視聴ベクトルデータは、視聴者もしくは視聴者ＩＤが共通する複数の受信装置において視聴されたコンテンツに関するデータが集積されて形成されてもよい。また、視聴者ＩＤに代えて、個々の受信装置を識別する機器ＩＤ又は個々の契約者を識別する契約者ＩＤが推薦単位を示す識別情報として用いられてもよい。また、ステップＳ１６４において、特徴量算出部１０９は、コンテンツに係る文章毎の主旨ベクトルに代えて、その文章毎の特徴を示す文章ベクトルの総和を主旨ベクトルとして算出してもよい。
【００６７】
以上に説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１０において、特徴量ベクトル算出部として特徴量算出部１０９は、視聴されたコンテンツに係る文章について主旨ベクトル又は文章ベクトルを算出する。そして、特徴量算出部１０９は、算出した主旨ベクトル又は文章ベクトルを推薦単位毎に視聴されたコンテンツ間で合成して視聴ベクトルを算出する。
この構成により、推薦単位毎に視聴されたコンテンツに係る文章全体の特徴を示す視聴ベクトルが算出される。そのため、視聴単位毎に視聴されたコンテンツの特徴が大量の情報もしくは演算を要する複雑な統計的な手法に頼らずに、簡素な処理により定量化される。
【００６８】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。上述の実施形態と同一の構成もしくは処理については、同一の符号を付してその説明を援用する。
図２８は、本実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示すブロック図である。
情報処理システム１は、情報処理装置１０と、受信装置２０とを含んで構成される。情報処理装置１０と受信装置２０との間は、ネットワークＮＷで接続され、相互間において各種のデータが送受信可能である。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、公衆通信網、などの広域通信網、構内通信網、専用回線のいずれか又は任意の組み合わせで構成される通信伝送路である。ネットワークＮＷは、無線、有線のいずれか、又はその組み合わせであってもよい。図２８に示す受信装置２０の個数は、１個であるが一般的には複数となる。また、図２８に示す情報処理装置１０の個数も１個であるが、複数であってもよい。情報処理装置１０は、受信装置２０におけるコンテンツの視聴状態を示す視聴情報に基づいて推薦コンテンツを定め、その推薦コンテンツのコンテンツデータ、又は推薦コンテンツの情報である推薦コンテンツ情報を受信装置２０に提供する。
【００６９】
受信装置２０は、コンテンツ提供者の設備（図示せず）から伝送された各種のコンテンツから、ユーザである視聴者の操作に基づいて任意に選択したコンテンツのコンテンツデータを受信する。受信装置２０は、受信したコンテンツデータに係るコンテンツを提示する。コンテンツの提示とは、そのコンテンツを構成する映像、テキストを表示すること、音声を再生することを意味する。受信装置２０は、受信したコンテンツデータのコンテンツＩＤと、受信時間と、その受信装置２０に係る視聴者ＩＤを含んで構成される視聴情報を、ネットワークＮＷを介して送信する。コンテンツＩＤは、個々のコンテンツを特定する識別情報である。通信で伝送されるＶＯＤコンテンツについては、そのコンテンツを特定するコンテンツＩＤが与えられる。放送番組については、例えば、その放送番組を特定する番組ＩＤがコンテンツＩＤに該当する。なお、コンテンツＩＤに代えて、放送チャンネル及び放送時間帯のセットなど、コンテンツを一意に特定できる情報が用いられてもよい。また、本明細書では、視聴とは、コンテンツの映像もしくはテキストの視認と、音声の受聴の一方又は両方の他、その映像もしくはテキストの表示と、音声の再生の一方又は両方を意味することがある。
【００７０】
受信装置２０は、例えば、コンテンツ提供業者のサーバ装置（図示せず）からネットワークＮＷを介して映像、音声、テキスト、又はそれらを組み合わせてなる各種のコンテンツのコンテンツデータを受信する通信端末装置であってもよい。通信端末装置は、例えば、多機能携帯電話機（いわゆるスマートフォンを含む）、タブレット端末装置、パーソナルコンピュータ、などである。受信装置２０は、例えば、コンテンツとして放送番組の映像データと音声データを受信する専用のテレビジョン受信装置であってもよいし、テレビジョン放送の番組データを受信可能なチューナを備える汎用の通信端末装置であってもよい。
【００７１】
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成について説明する。
図２９は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成例を示すブロック図である。
情報処理装置１０において、データ管理部１０ａは、文章管理部１０１、キーワード管理部１０８、主旨ベクトル管理部１１０、及び視聴者管理部１１１の他、推薦管理部１１３を備える。データ処理部１０ｂは、分離部１０２、Ｄｏｃ２ｖｅｃ部１０３、誤差算出部１０４、Ｗｅｉｇｈｔ算出部１０５、特徴量取得部１０６、類似度算出部１０７、及び特徴量算出部１０９を含んで構成される。また、情報処理装置１０は、さらにコンテンツ配信部１０ｃを含んで構成される。
【００７２】
（コンテンツ推薦処理）
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０が行うコンテンツ推薦処理について説明する。
以下の説明では、受信装置２０が、主にネットワークＮＷを介して各種のコンテンツデータを受信し、情報処理装置１０が受信装置２０において未視聴のコンテンツを推薦コンテンツの候補とする場合を例にする。視聴者管理部１１１には、上述した視聴ベクトルデータの他、推薦候補となる未視聴の配信可能なコンテンツを示すコンテンツＩＤを含む視聴データを予め記憶しておく。また、主旨ベクトル管理部１１０には、配信可能なコンテンツのコンテンツＩＤと主旨ベクトルとを対応付けて形成された主旨ベクトルデータを予め記憶しておく。
【００７３】
図３０は、本実施形態に係る視聴ベクトル取得処理の一例に係る機能ブロック図である。
視聴者管理部１１１は、予め記憶された視聴ベクトルデータが示す視聴者毎の視聴者ＩＤと対応付けられた視聴ベクトルを特徴量取得部１０６に出力する。また、視聴者管理部１１１は、その視聴者ＩＤに対応付けられた視聴フラグの値が未視聴であるコンテンツのコンテンツＩＤを特定し、特定したコンテンツＩＤを特徴量取得部１０６に出力する。
【００７４】
特徴量取得部１０６は、視聴者管理部１１１から入力された配信予定のコンテンツＩＤを主旨ベクトル管理部１１０に出力し、その応答としてコンテンツＩＤに対応する主旨ベクトルを主旨ベクトル管理部１１０から入力される。ここで、主旨ベクトル管理部１１０は、自部に記憶された主旨ベクトルデータを参照して、特徴量取得部１０６から入力されたコンテンツＩＤに対応する主旨ベクトルを特徴量取得部１０６に出力する。特徴量取得部１０６は、視聴者管理部１１１から入力された視聴者ＩＤ、視聴ベクトルと、入力された個々のコンテンツＩＤに、主旨ベクトル管理部１１０から入力された主旨ベクトルを対応付けて類似度算出部１０７に出力する。
【００７５】
類似度算出部１０７は、特徴量取得部１０６から入力された視聴ベクトルと個々のコンテンツＩＤに対応付けられた主旨ベクトルとの類似度を算出する。類似度を算出する手法は、上述した手法と同様であってもよい。類似度算出部１０７は、特徴量取得部１０６から入力された視聴者ＩＤと、個々のコンテンツＩＤに算出した類似度と対応付けて推薦管理部１１３に出力する。
【００７６】
推薦管理部１１３は、類似度算出部１０７から入力された類似度が所定の類似度よりも高いコンテンツのコンテンツＩＤを推薦コンテンツのコンテンツＩＤとして選択する。推薦管理部１１３は、選択されたコンテンツＩＤもしくは、入力されたコンテンツＩＤから類似度が最も高いコンテンツから類似度の降順に所定数のコンテンツのコンテンツＩＤを推薦コンテンツのコンテンツＩＤとして選択してもよい。推薦管理部１１３は、類似度算出部１０７から入力された視聴者ＩＤと選択したコンテンツＩＤとを対応付けて記憶する。推薦管理部１１３には、図３１に示すように、各視聴者の視聴者ＩＤとその視聴者に推薦する推薦コンテンツのコンテンツＩＤとを対応付けてなる推薦コンテンツデータが記憶される。
【００７７】
図３２は、本実施形態に係るコンテンツ推薦処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１７１）視聴者管理部１１１は、自部に記憶された視聴ベクトルデータが示す視聴者ＩＤのうち未処理の視聴者ＩＤの有無を判定する。あると判定されるとき（ステップＳ１７１  ＹＥＳ）、ステップＳ１７２の処理に進む。ないと判定されるとき（ステップＳ１７１  ＮＯ）、図３２に示す処理を終了する。
【００７８】
（ステップＳ１７２）視聴者管理部１１１は、自部に記憶された視聴データを参照して、未処理の視聴者ＩＤのうちのいずれかの視聴者ＩＤと関連付けられている全ての未視聴のコンテンツのコンテンツＩＤを特定する。また、視聴者管理部１１１は、自部に記憶された視聴ベクトルデータを参照して、その視聴者ＩＤに対応付けられた視聴ベクトルを特定する。視聴者管理部１１１は、その視聴者ＩＤ、特定した視聴ベクトル及び特定した全てのコンテンツＩＤを特徴量取得部１０６に出力する。その後、ステップＳ１７３の処理に進む。
（ステップＳ１７３）特徴量取得部１０６は、視聴者管理部１１１から入力されたコンテンツＩＤをそれぞれ主旨ベクトル管理部１１０に出力し、その応答としてそのコンテンツＩＤに関連付けられた主旨ベクトルが主旨ベクトル管理部１１０から取得する。その後、ステップＳ１７４の処理に進む。
（ステップＳ１７４）特徴量取得部１０６は、視聴者管理部１１１から入力された視聴者ＩＤと視聴ベクトルと、コンテンツＩＤと主旨ベクトル管理部１１０から入力された主旨ベクトルのセットを類似度算出部１０７に出力する。その後、ステップＳ１７５の処理に進む。
【００７９】
（ステップＳ１７５）類似度算出部１０７は、特徴量取得部１０６から入力された視聴ベクトルと、各コンテンツＩＤに対応付けられた主旨ベクトルとの類似度を算出する。その後、ステップＳ１７６の処理に進む。
（ステップＳ１７６）類似度算出部１０７は、特徴量取得部１０６から入力された視聴者ＩＤと、コンテンツＩＤと算出した類似度とを対応付けてなるセットを推薦管理部１１３に出力する。その後、ステップＳ１７７の処理に進む。
（ステップＳ１７７）推薦管理部１１３は、類似度算出部１０７から入力された視聴者ＩＤと類似度が処理の類似度よりも高いコンテンツのコンテンツＩＤとを関連付けて記憶（管理）する。その後、処理対象の視聴者ＩＤを他の未処理の視聴者ＩＤに変更して、ステップＳ１７１の処理に進む。
【００８０】
（コンテンツ推薦処理の応用）
次に、本実施形態のコンテンツ推薦処理の一応用例として、広告配信への応用例について説明する。以下に説明する例では、推薦管理部１１３には、視聴者ＩＤとその視聴者への推薦コンテンツである未視聴のコンテンツに関する広告のコンテンツＩＤとを対応付けてなる推薦コンテンツデータを予め記憶させておく。また、コンテンツ配信部１０ｃは、コンテンツ選択部１１４を含んで構成され、コンテンツＩＤ毎にその広告を示すコンテンツデータを予め記憶させておく。
【００８１】
図３３は、本実施形態に係る広告配信の一例に係る機能ブロック図である。
受信装置２０は、所定の時点において広告配信要求信号と自装置に予め設定された視聴者ＩＤを情報処理装置１０のコンテンツ配信部１０ｃに送信する。
コンテンツ配信部１０ｃのコンテンツ選択部１１４は、受信装置２０から広告配信要求信号と視聴者ＩＤを受信したことに応じて、受信した視聴者ＩＤを推薦管理部１１３に出力する。コンテンツ選択部１１４には、その応答として推薦管理部１１３から視聴者ＩＤに対応するコンテンツＩＤが入力される。推薦管理部１１３は、自部に記憶された推薦コンテンツデータを参照して、コンテンツ選択部１１４から入力された視聴者ＩＤに対応するコンテンツＩＤを特定し、特定したコンテンツＩＤをコンテンツ選択部１１４に出力する。
【００８２】
コンテンツ配信部１０ｃは、自部に記憶された広告のコンテンツデータのうち、コンテンツ選択部１１４に入力されたコンテンツＩＤに対応付けられたコンテンツデータを特定し、特定したコンテンツデータを受信装置２０に送信する。
受信装置２０は、情報処理装置１０のコンテンツ配信部１０ｃからコンテンツデータを受信し、受信したコンテンツデータが示す広告を提示する。受信装置２０が広告を提示するタイミング、又は広告配信要求のタイミングは、例えば、放送番組又はその他のコンテンツの非受信中である。その場合には、視聴者による番組その他のコンテンツの視聴が妨げられないうえ、視聴者に広告が視聴される可能性が高くなる。
【００８３】
図３４は、本実施形態に係る広告配信処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１８１）コンテンツ配信部１０ｃのコンテンツ選択部１１４は、受信装置２０から広告配信要求信号と視聴者ＩＤを受信したか否かを判定する。受信したと判定されるとき（ステップＳ１８１  ＹＥＳ）、ステップＳ１８２の処理に進む。受信していないと判定されるとき（ステップＳ１８１  ＮＯ）、図３４に示す処理を終了する。
【００８４】
（ステップＳ１８２）コンテンツ選択部１１４は、受信した視聴者ＩＤを推薦管理部１１３に出力し、その応答として推薦管理部１１３から視聴者ＩＤに関連付けられている全てのコンテンツＩＤを取得する。その後、ステップＳ１８３の処理に進む。
（ステップＳ１８３）コンテンツ選択部１１４は、取得したコンテンツＩＤをコンテンツ配信部１０ｃに出力する。その後、ステップＳ１８４の処理に進む。
（ステップＳ１８４）コンテンツ配信部１０ｃは、コンテンツ選択部１１４から入力されたコンテンツＩＤに関連付けられた広告を含んだコンテンツデータを広告配信要求信号の送信元である受信装置２０に送信（配信）する。その後、ステップＳ１８１の処理に進む。
【００８５】
次に、本実施形態のコンテンツ推薦処理の他の応用例として、推薦コンテンツ配信への応用例について説明する。以下に説明する例では、視聴者管理部１１１には、視聴者ＩＤ、推薦候補となる未視聴の配信可能なＶＯＤコンテンツを示すコンテンツＩＤ、及び視聴フラグとを対応付けてなる視聴データを予め記憶させておく。また、コンテンツ配信部１０ｃには、予めコンテンツＩＤとそのコンテンツを示すコンテンツデータとを対応付けて記憶させておく。
【００８６】
図３５は、本実施形態に係る推薦コンテンツ配信の一例に係る機能ブロック図である。
受信装置２０は、ユーザである視聴者の所定の操作を受け付けるとき、コンテンツ配信要求信号と自装置に予め設定された視聴者ＩＤを情報処理装置１０のコンテンツ配信部１０ｃに送信する。
コンテンツ配信部１０ｃは、受信装置２０からコンテンツ配信要求信号と視聴者ＩＤを受信したことに応じて、受信した視聴者ＩＤを視聴者管理部１１１に出力する。コンテンツ配信部１０ｃには、その応答として視聴者管理部１１１から視聴者ＩＤに対応するコンテンツＩＤが入力される。
【００８７】
視聴者管理部１１１は、自部に記憶された視聴データを参照して、コンテンツ配信部１０ｃから入力された視聴者ＩＤに対応するコンテンツのうち、関連付けられた視聴フラグの値が未視聴であるコンテンツのいずれかのコンテンツＩＤを選択する。視聴者管理部１１１は、選択したコンテンツＩＤをコンテンツ配信部１０ｃに出力する。なお、視聴者管理部１１１は、入力された視聴者ＩＤに対応する視聴ベクトルと、未視聴であるコンテンツのうち、その主旨ベクトルと視聴ベクトルとの類似度が最も高いコンテンツのコンテンツＩＤを選択してもよい。視聴ベクトル、主旨ベクトルは、それぞれ視聴者管理部１１１に記憶された視聴ベクトルデータ、主旨ベクトル管理部１１０に記憶された主旨ベクトルデータを参照して、取得される。
ここで、視聴者管理部１１１は、選択したコンテンツＩＤに対応付けられた視聴フラグの値を視聴済に変更してもよい。
【００８８】
コンテンツ配信部１０ｃは、視聴者管理部１１１から入力されたコンテンツＩＤに対応付けられたコンテンツのコンテンツデータを特定し、特定したコンテンツデータをコンテンツ配信要求信号の送信元である受信装置２０に送信する。
受信装置２０は、情報処理装置１０からコンテンツデータを受信し、受信したコンテンツデータが示すコンテンツを提示する。
【００８９】
図３６は、本実施形態に係る推薦コンテンツ配信処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１９１）コンテンツ配信部１０ｃは、受信装置２０からコンテンツ配信要求信号と視聴者ＩＤを受信したか否かを判定する。受信したと判定されるとき（ステップＳ１９１  ＹＥＳ）、ステップＳ１９２の処理に進む。受信していないと判定されるとき（ステップＳ１９１  ＮＯ）、図３６に示す処理を終了する。
【００９０】
（ステップＳ１９２）コンテンツ配信部１０ｃは、受信した視聴者ＩＤを視聴者管理部１１１に出力し、その応答として視聴者管理部１１１から視聴者ＩＤに関連付けられている未視聴のコンテンツのコンテンツＩＤのいずれかを取得する。コンテンツ配信部１０ｃは、取得したコンテンツＩＤに関連付けられたコンテンツデータを受信装置２０に送信（配信）する。その後、ステップＳ１９３の処理に進む。
（ステップＳ１９３）視聴者管理部１１１は、自部に記憶する視聴データにおいて、コンテンツ配信部１０ｃからの視聴者ＩＤに応じて選択したコンテンツのコンテンツＩＤに関連付けられた視聴フラグが示す視聴状態の値を未視聴から視聴済に変更する。その後、ステップＳ１９１の処理に進む。
【００９１】
以上に説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１０において、特徴量ベクトル算出部として特徴量算出部１０９は、未視聴のコンテンツに係る文章の主旨を示す第２主旨ベクトル又は当該文章の特徴を示す第２文章ベクトルを、視聴されたコンテンツに係る文章の主旨を示す主旨ベクトル又は当該文章の特徴を示す文章ベクトルとは別個に算出する。また、類似度算出部１０７は、第２主旨ベクトルもしくは第２文章ベクトルと視聴ベクトルとの類似度を算出する。また、本実施形態に係る情報処理装置１０は、コンテンツ選択部として、算出された類似度に基づいて未視聴のコンテンツから推薦コンテンツを選択するコンテンツ配信部１０ｃを備える。
この構成により、視聴単位毎に視聴されたコンテンツに係る文章の特徴を示す視聴ベクトルと、第２主旨ベクトル又は第２文章ベクトルとの類似度が高い文章に係る未視聴のコンテンツが推薦コンテンツとして選択される。そのため、推薦コンテンツとして、視聴単位毎に視聴されたコンテンツと特徴が類似する未視聴のコンテンツが選択される。従って、視聴単位毎の嗜好に沿った未視聴のコンテンツが推薦される。
【００９２】
また、本実施形態に係る情報処理システム１は、当該情報処理装置１０と、受信装置２０を備える。受信装置２０は、コンテンツを受信し、視聴されたコンテンツを示す視聴情報を情報処理装置１０に送信し、情報処理装置から推薦コンテンツに関する推薦コンテンツ情報として、そのコンテンツデータ又はコンテンツ通知情報を受信する。
この構成により、受信装置２０において視聴されたコンテンツに文章の特徴を示す視聴ベクトルと、第２主旨ベクトル又は第２文章ベクトルとの類似度が高い文章に係る未視聴のコンテンツに関する推薦コンテンツ情報が、受信装置２０に提供される。受信装置２０の視聴者の嗜好に沿った未視聴のコンテンツに関する情報が、推薦コンテンツ情報として提供される。複雑な統計処理を伴わず比較的簡素な代数的な手法により推薦コンテンツ情報が提供可能なため、その実現に係るコストを低減することができる。
【００９３】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。例えば、上述の実施形態において説明した各構成は、任意に組み合わせることができる。
【００９４】
上述の実施形態では、主にＤｏｃ２Ｖｅｃ部１０３が単語ベクトル、文章ベクトルを算出する際、ニューラルネットワークを用いる場合を例にしたが、これには限られない。互いに共通のベクトル空間内における特徴ベクトルであって、個々の単語の意味を示す単語ベクトル、個々の文章の意味を示す文章ベクトルを取得できれば、他の数理モデルが用いられてもよい。そのような数理モデルとして、例えば、メディア辞書変換演算モデル（Ｍｅｄｉａ−ｌｅｘｉｃｏｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｏｐｅｒａｔｏｒ  Ｍｏｄｅｌ）などが用いられてもよい。
【００９５】
第４の実施形態では、情報処理装置１０から受信装置２０に提供される推薦コンテンツ情報が広告やＶＯＤコンテンツなどのコンテンツデータである場合を例にしたが、これには限られない。その他の種別の情報が提供されてもよい。例えば、そのコンテンツの概要、人間がそのコンテンツを特定するための情報、そのコンテンツの属性を示す情報などの、いずれか又は任意の組み合わせを含んだコンテンツ通知情報が用いられてもよい。コンテンツを特定するための情報とは、例えば、そのコンテンツのタイトル、サブタイトルなどが含まれる。そのコンテンツがＶＯＤコンテンツである場合には、そのＶＯＤコンテンツを送信可能とするサーバ装置のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）などのアクセス情報が含まれてもよい。そのコンテンツが放送予定の放送番組である場合には、放送局名もしくは放送チャンネル番号、放送時間などの情報が含まれてもよい。そのコンテンツの属性を示す情報には、例えば、ジャンル、出演者、原作者、などの情報が含まれてもよい。コンテンツ通知情報を提供対象とする場合、コンテンツ配信部１０ｃにおいて、コンテンツデータに代えて、もしくはコンテンツデータとともにコンテンツＩＤとコンテンツ通知情報を対応付けて記憶させておく。そして、コンテンツ配信部１０ｃは、コンテンツデータに代えてコンテンツ通知情報を受信装置２０に送信する。
【００９６】
なお、上述した実施形態において、形態素データに含まれる各単語、単語データに含まれる各単語、キーワードデータに含まれる各単語として、自立語が用いられ、その他の品詞の単語、つまり付属語が除外されてもよい。自立語とは、独立して特定の意味を有する単語である。例えば、日本語では、品詞が動詞、形容動詞、形容詞、動詞、又は名詞である単語である。英語では、品詞が、動詞、形容詞、副詞、又は名詞である単語である。これにより、独立して特定の意味をなさない単語である付属語が頻出する場合でも、その単語の影響を受けずに文章と単語との関係が解析可能となる。また、ある単語、例えば、動詞、形容動詞、形容詞、副詞などの変化形については、それぞれ区別されずに同一の単語として扱われてもよい。また、複数の単語からなる複合語は、その複合語を構成する各単語とは別個の単語として区別されてもよい。
【００９７】
なお、上述した実施形態において、特徴量算出部１０９が、コンテンツ毎に各キーワードベクトルを合成して主旨ベクトルを算出する演算、コンテンツ間で主旨ベクトル又は文章ベクトルを合成して視聴ベクトルを算出する演算が、総和である場合を例にしたが、合成に用いるそれぞれのベクトルによる寄与を統合する演算であれば総和に限られない。そのような演算は、例えば、平均であってもよい。なお、合成に用いられるベクトルの数が１個である場合には、そのベクトルが合成結果としてのベクトルとなる。
【００９８】
また、上述した各実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成について説明する。図３７は、各実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置１０は、ＣＰＵ１２１、記憶媒体１２２、ドライブ部１２３、入力部１２４、出力部１２５、ＲＯＭ１２６、ＲＡＭ１２７、補助記憶部１２８、及びインタフェース部１２９を含んで構成される。ＣＰＵ１２１、ドライブ部１２３、入力部１２４、出力部１２５、ＲＯＭ１２６、ＲＡＭ１２７、補助記憶部１２８、及びインタフェース部１２９は、バス（母線）１２０を介して相互に接続され、各種のデータが入出力可能である。
【００９９】
ＣＰＵ１２１は、所定の制御プログラムをＲＯＭ１２６から読み出し、その制御プログラムで指示される処理を実行する。その処理において記憶媒体１２２、ＲＯＭ１２６、ＲＡＭ１２７、補助記憶部１２８のいずれか又はそれらの組において記憶された各種のデータが用いられることや、ＣＰＵ１２１は、実行している処理により生成されるデータを記憶媒体１２２、ＲＯＭ１２６、ＲＡＭ１２７、補助記憶部１２８のいずれか又はそれらの組に記憶させる。これにより、上述したデータ管理部１０ａならびにデータ処理部１０ｂ、又はデータ管理部１０ａ、データ処理部１０ｂならびにコンテンツ配信部１０ｃの機能が実現される。
【０１００】
記憶媒体１２２は、各種のデータを記憶する可搬記憶媒体である。記憶媒体１２２は、例えば、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、フラッシュメモリなどである。
ドライブ部１２３は、記憶媒体１２２からの各種データの読み出し又は書き込みを行う機器を含んで構成されるデバイスである。
入力部１２４は、例えば、マウス、キーボードなどのユーザの操作を受け付け、その操作に基づく操作信号をＣＰＵ１２１に出力するデバイスである。
出力部１２５は、例えば、ディスプレイ、スピーカなどＣＰＵ１２１から入力されるデータを人間が認識できる形態で提示するデバイスである。
ＲＯＭ１２６には、例えば、所定の制御プログラムや所定の設定データを予め記憶させておく記憶媒体である。ＲＡＭ１２７には、例えば、ＣＰＵ１２１における処理に用いる各種のデータ、プログラム、ＣＰＵ１２１において生成された各種のデータを一時的に記憶する記憶媒体である。
補助記憶部１２８は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ−ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリなどの記憶媒体であり、例えば、ＣＰＵ１２１の処理に用いる各種データ、ＣＰＵ１２１で生成された各種のデータを記憶する記憶媒体である。インタフェース部１２９は、通信インタフェースを有し、有線又は無線によりネットワークＮＷに接続される。
【０１０１】
なお、ＣＰＵ１２１が実行する処理を指示するプログラムは、ＲＯＭ１２６に限られず、記憶媒体１２２や補助記憶部１２８に記憶されたプログラムであってもよいし、ネットワークＮＷからダウンロードされたプログラムであってもよい。そのダウンロードされたプログラムは、記憶媒体１２２や補助記憶部１２８などに記憶されてもよい。記憶媒体１２２、入力部１２４、及び出力部１２５、補助記憶部１２８のいずれか又はそれらの組は、情報処理装置１０のその他の部位とで着脱可能であってもよい。
【０１０２】
なお、上述した実施形態における情報処理装置１０及び受信装置２０の一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能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システムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、情報処理装置１０又は受信装置２０に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
また、上述した実施形態における情報処理装置１０及び受信装置２０の一部又は全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。情報処理装置１０及び受信装置２０の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【０１０３】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【０１０４】
１…情報処理システム、１０…情報処理装置、１０ａ…データ管理部、１０ｂ…データ処理部、１０ｃ…コンテンツ配信部、２０…受信装置、１０１…文章管理部、１０２…分離部、１０３…Ｄｏｃ２Ｖｅｃ部、１０４…誤差算出部、１０５…Ｗｅｉｇｈｔ算出部、１０６…特徴量取得部、１０７…類似度算出部、１０８…キーワード管理部、１０９…特徴量算出部、１１０…主旨ベクトル管理部、１１１…視聴者管理部、１１３…推薦管理部、１１４…コンテンツ選択部、１２０…バス、１２１…ＣＰＵ、１２２…記憶媒体、１２３…ドライブ部、１２４…入力部、１２５…出力部、１２６…ＲＯＭ、１２７…ＲＡＭ、１２８…補助記憶部、１２９…インタフェース部、ＮＷ…ネットワーク
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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