(57)【要約】【課題】ニュース記事自体のニュース性を適切に評価すること。【解決手段】ネットワークを介して電子的手法により提供されるニュース記事から、対象語句を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された対象語句のそれぞれに対して予め設定されている個別スコアを合計し、前記ニュース記事を評価した評価値を算出する評価部と、を備える情報処理装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して電子的手法により提供されるニュース記事から、対象語句を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された対象語句のそれぞれに対して予め設定されている個別スコアを合計し、前記ニュース記事を評価した評価値を算出する評価部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記ニュース記事のタイトルを含むテキストから、前記対象語句を抽出する、
請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記対象語句は、前記ニュース記事の発行元の情報を含む、
請求項１または２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記対象語句は、前記ニュース記事に含まれる名詞および動詞を少なくとも含む、
請求項１から３のうちいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項５】
正例と負例の区別を示す情報が付与された学習用のニュース記事から、前記抽出部が抽出する対象語句と同じ種類の対象語句を抽出し、機械学習によって前記抽出した対象語句ごとの個別スコアを決定する学習部を更に備える、
請求項１から４のうちいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記評価部により算出された評価値に基づいて、前記ニュース記事の表示位置を決定する表示位置決定部を更に備える、
請求項１から５のうちいずれか１項記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記ニュース記事は、クエリを用いた検索の結果として提供され、
前記表示位置決定部は、前記評価部により算出された評価値と、前記クエリと前記ニュース記事の関連度とに基づいて、前記ニュース記事の表示位置を決定する、
請求項６記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記表示位置決定部により決定された表示位置で、ネットワークを介して電子的手法により、前記ニュース記事を提供するニュース配信部を更に備える、
請求項６または７記載の情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置が、
ネットワークを介して電子的手法により提供されるニュース記事から、対象語句を抽出し、
前記抽出された対象語句のそれぞれに対して予め設定されている個別スコアを合計し、前記ニュース記事を評価した評価値を算出する、
情報処理方法。
【請求項１０】
情報処理装置に、
ネットワークを介して電子的手法により提供されるニュース記事から、対象語句を抽出させ、
前記抽出された対象語句のそれぞれに対して予め設定されている個別スコアを合計させ、前記ニュース記事を評価した評価値を算出させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、データの性質を解析する技術について研究が進められている。
【０００３】
例えば、投稿者毎に、コメント文章に、心理キーワードの心理状態を出力し、サイトアドレス毎に、各心理状態のスコアを記憶し、サイトアドレスを含む基準コメント文章について、基準コメント文章とその過去に１つ以上の前方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、基準コメント文章の心理状態のスコアを増分し、または基準コメント文章とその未来に１つ以上の後方コメント文章との間で心理状態が変化した場合、後方コメント文章の心理状態のスコアを増分し、サイトアドレスが寄与する心理状態への遷移を認識する技術が開示されている（特許文献１参照）。
【０００４】
また、入出力データに含まれる文字列を取得し、文字列や、それに含まれる所定の文字群を素性として抽出し、予めデータ種類が分かっている教師データを用いて機械学習したデータ種類学習を参照して、データ種類を判定する技術が開示されている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−０２１１７４号公報
【特許文献２】特開２００９−１１６６８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、ネットワークを介して電子的手法により提供されるニュース記事に関して、従来の技術では、ニュース記事自体のニュース性を適切に評価することができない場合があった。
【０００７】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ニュース記事自体のニュース性を適切に評価することができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様は、ネットワークを介して電子的手法により提供されるニュース記事から、対象語句を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された対象語句のそれぞれに対して予め設定されている個別スコアを合計し、前記ニュース記事を評価した評価値を算出する評価部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、ニュース記事自体のニュース性を適切に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】情報処理装置の一例であるニュース配信装置１００の構成と使用環境を示す図である。
【図２】学習用データ１６２の一例を示す図である。
【図３】対象語句について導出された個別スコアを示す図である。
【図４】対象ニュース記事に対して評価値が導出される様子を示す図である。
【図５】ニュース記事が表示されるページＰＧの構成を示す図である。
【図６】ニュース配信装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】ニュース配信装置１００により実行される処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。本発明の情報処理装置は、一以上のプロセッサによって実現さえる。情報処理装置は、既配信のニュース記事あるいは配信前のニュース記事に対して、ニュース記事自体のニュース性を評価する装置である。そのために、情報処理装置は、ネットワークを介して電子的手法により提供されるニュース記事から対象語句を抽出し、抽出された対象語句のそれぞれに対して予め設定されている個別スコアを合計し、ニュース記事を評価した評価値を算出する。このような機能の詳細は、以下の説明によって段階的に開示される。
【００１２】
［全体構成等］
図１は、情報処理装置の一例であるニュース配信装置１００の構成と使用環境を示す図である。ニュース配信装置１００は、ネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷには、更に、利用者の利用する一以上の端末装置１０と、配信元のニュース配信装置２０−１、２０−２、…、２０−ｎ（ｎは任意の自然数）とが接続される。ネットワークＮＷは、例えば、無線基地局、Ｗｉ−Ｆｉアクセスポイント、通信回線、プロバイダ、インターネットなどを含む。以下、ニュース配信装置２０−１、２０−２、…、２０−ｎを区別しないときは、単にニュース配信装置２０と称する。
【００１３】
端末装置１０では、ウェブブラウザやニュースアプリなどのＵＡ（User Agent）が起動する。ＵＡは、ニュース配信装置２０、或いはニュース配信装置１００からニュース記事を取得して端末装置１０の表示部に表示させる。
【００１４】
ニュース配信装置２０は、専ら自社で収集したニュース記事を配信する配信元の装置であり、ニュース配信装置１００は、自社で収集したニュース記事を配信する他、他社によって配信された（既配信の）ニュース記事を、検索結果、ニュース一覧などの形式で紹介する装置である。これらの間に明確な境界がある必要はなく、ニュース配信装置２０が、他社によって配信されたニュース記事を紹介することがあってもよい。
【００１５】
図１に示すように、ニュース配信装置１００は、学習部１１０と、抽出部１２０と、評価部１３０と、表示位置決定部１４０と、ニュース配信部１５０と、記憶部１６０とを備える。学習部１１０、抽出部１２０、評価部１３０、表示位置決定部１４０、およびニュース配信部１５０のうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働するものであってもよい。
【００１６】
記憶部１６０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などによって実現される。記憶部１６０には、学習用データ１６２、個別スコア一覧１６４、既配信ニュース記事１６６、配信前ニュース記事１６８などの情報が格納される。
【００１７】
図１に示す情報処理装置の構成は、適宜、分散化されてもよい。例えば、学習部１１０、表示位置決定部１４０、ニュース配信部１５０などは、それぞれ或いは組み合わされて、独立したプロセッサによって実現されてもよいし、記憶部１６０は、情報処理装置１００からネットワークＮＷを介してアクセス可能なＮＡＳ（Network Attached Storage）であってもよい。
【００１８】
［学習］
学習部１１０は、学習用データ１６２から対象語句を抽出し、機械学習によって抽出した対象語句ごとの個別スコア（重み）を決定する。学習用データ１６２とは、ニュース記事に関するテキストデータであって、正例と負例の区別を示す情報が付与されたものである。図２は、学習用データ１６２の一例を示す図である。図示するように、学習用データ１６２は、対象テキストと、正例／負例フラグとを含む。対象テキストは、例えば、予め選定されたニュース記事のタイトル、冒頭から所定位置まで（例えば第２パラグラフまで）の記載、および発行元（図２の例では、○○新聞や××新聞）を含む。正例／負例フラグは、上記予め選定されたニュース記事に対して、人の手によって或いは自動的に設定された情報であり、ニュース性が高いニュース記事である場合に＋１、ニュース性が低いニュース記事である場合に−１が設定されている。
【００１９】
まず、学習部１１０は、学習用データ１６２の対象テキストから、形態素解析によって対象語句を抽出する。対象語句は、例えば、タイトル、名詞、動詞、および発行元を含む。これらのうち一部が対象語句から除外されてもよい。また、対象語句は、形容詞を含んでもよい。図２の例では、「東京五輪」「開催」「決定」「○○新聞」といった語句が対象語句として抽出され、「の」「が」「へ」といった語句は抽出されない。
【００２０】
そして、学習部１１０は、抽出した対象語句を素性として、機械学習によって対象語句ごとの個別スコア（重み）を導出する。例えば、学習部１１０は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）の手法を用いて個別スコアを導出する。まず、学習部１１０は、対象語句を特徴ベクトルに変換する。特徴ベクトルへの変換は、例えば、分散表現の手法によって行われる。なお、特徴ベクトルへの変換は、情報処理装置１００が外部装置に対象語句を送信して変換を依頼し、変換結果を受け取ることで行われてもよい。
【００２１】
次に、学習部１１０は、正例から変換された特徴ベクトルと負例から変換された特徴ベクトルとを正しく分離する境界面のうち、分離したそれぞれの特徴ベクトルまでの距離（マージン）が最大になる境界面（超平面）を求める。そして、学習部１１０は、特徴ベクトルから超平面までの距離を、その特徴ベクトルに対応する対象語句の個別スコアとして導出する。図３は、対象語句について導出された個別スコアを示す図である。対象語句について導出された個別スコアは、その語句が含まれることによってニュース性が高まる（或いは低くなる）度合を示す値である。例えば、「五輪」といった語句は読み手の興味を惹きやすく、ニュース性が高まる語句であるといえる。また、有名な配信元からのニュース記事であれば読み手の興味を惹きやすく、ローカルな配信元からのニュース記事であれば読み手の興味を惹きにくいといった傾向も存在し得るため、情報処理装置１００は、配信元を対象語句に含めている。個別スコアは、対象語句に対応付けられた形で、個別スコア一覧１６４として記憶部１６０に格納される。
【００２２】
［評価］
抽出部１２０は、既配信ニュース記事１６６および／または配信前ニュース記事１６８のうち一部または全部のニュース記事（以下、対象ニュース記事と称する）から、学習部１１０と同様に対象語句を選択する。既配信ニュース記事１６６および配信前ニュース記事１６８は、いずれも「ネットワークを介して電子的手法により提供されるニュース記事」である。
【００２３】
評価部１３０は、抽出部１２０により抽出された対象語句のそれぞれに対して、学習部１１０により予め設定されている個別スコアを合計し、対象ニュース記事を評価した評価値を算出する。図４は、対象ニュース記事に対して評価値が導出される様子を示す図である。図示する例では、対象ニュース記事は、「五輪開催いよいよ明日…（○○新聞）」なる語句を含む。評価部１３０は、対象語句「五輪」「開催」「明日」…「○○新聞」のそれぞれについて、個別スコア一覧１６４を検索して対応する個別スコアを取得し、それらを合計して評価値を導出する。
【００２４】
［表示位置決定］
表示位置決定部１４０は、評価部１３０により導出された評価値に基づいてニュース記事の表示位置を決定する。ニュース記事が表示されるページは、例えば、位置と順序の二階層で構成される。また、このページは、クエリを用いた検索結果として表示されるものであってもよいし、カテゴリなどが指定されたことにより表示されるニュース一覧であってもよい。
【００２５】
図５は、ニュース記事が表示されるページＰＧの構成を示す図である。ページＰＧは、検索窓Ｗと、検索開始指示枠ＳＳと、複数のモジュールＭＪとを含む。ページＰＧでは、検索窓Ｗにクエリが入力され、検索開始指示枠ＳＳが操作（タップ、クリックなど）されると、検索結果が複数のモジュールＭＪとして表示される。各モジュールは、クエリの検索結果として抽出されるニュース記事を、意味的なまとまりでグループ化したニュースグループから選択した複数のニュース記事を含む表示欄である。各モジュールＭＪは、例えば、第１ニュース記事枠ＡＲ１、第２ニュース記事枠ＡＲ２、および第３ニュース記事枠ＡＲ３を含む。例えば、第１ニュース記事枠ＡＲ１には、ニュース記事のタイトルおよび冒頭の部分が表示される。また、また、第２ニュース記事枠ＡＲ２および第３ニュース記事枠ＡＲ３には、ニュース記事のタイトルが表示される。いずれかのニュース記事枠が操作されると、ニュース記事の全文または１ページ目が表示される。
【００２６】
表示位置決定部１４０は、モジュールＭＪ内における各ニュース記事枠にどのニュース記事を割り当てるか（以下、順序という）、および、複数のモジュールＭＪの表示順（以下、位置という）を決定する。
【００２７】
まず、表示位置決定部１４０は、式（１）に基づいて、時間補正を行った修正評価値Ｓｃｏｒｅ＃を算出する。式中、Ａは定数（例えば８０００）、Ｂは定数（例えば４０００）、Ｓｃｏｒｅは評価部１３０により導出される評価値、Ｎ（Ｓｃｏｒｅ）は−１から１までの間に収まるように正規化した評価値、Ｃはニュース記事の配信時刻が現在よりも前である程、大きくなる数（例えば０〜８０００）である。なお、修正評価値を算出する機能は、評価部１３０の機能であってもよい。
Ｓｃｏｒｅ＃＝Ａ＋Ｂ×Ｎ（Ｓｃｏｒｅ）−Ｃ  …（１）
【００２８】
（１）表示位置決定部１４０は、各モジュールＭＪ内で、修正評価値Ｓｃｏｒｅ＃の高い順にニュース記事の順序を決定する。
【００２９】
（２）表示位置決定部１４０は、各モジュールＭＪの位置を、原則として、モジュール内で最も修正評価値Ｓｃｏｒｅ＃の高いニュース記事（従って第１ニュース記事枠ＡＲ１に表示されるニュース記事）の修正評価値Ｓｃｏｒｅ＃に基づいて決定する。但し、表示位置決定部１４０は、ページＰＧが検索結果を表示するものである場合、式（２）に例示するように、クエリとニュース記事との関連度を反映させて位置を決定する。式中、αおよびβは係数である。また、ＱＶは、クエリが希少である程、値が大きく、且つ、ニュース記事の中にクエリが多く出現する程、値が大きくなる関数である。クエリの希少性とは、「展示会」、「海外」といった普遍的な語句ではなく、ある個別の事象（人物、出来事、その他）を特定する度合が強いことを意味する。クエリの希少性は、ｔｆ−ｉｄｆなどの手法によって数値化することができる。表示位置決定部１４０は、式（２）に示す値ＰＶが大きいモジュールＭＪほど上の方に表示するように、モジュールＭＪの位置を決定する。
ＰＶ＝α×Ｓｃｏｒｅ＃＋β×ＱＶ  …（２）
【００３０】
ニュース配信部１５０は、表示位置決定部１４０により決定された表示位置で、図５に例示したようなページＰＧを端末装置１０に配信する。ニュース配信部１５０は、クエリ検索機能を有してもよく、その場合、ニュース配信部１５０は、クエリを含むニュース記事を抽出し、抽出したニュース記事を抽出部１２０、評価部１３０、および表示位置決定部１４０に渡し、表示位置決定部１４０により決定された表示位置（位置、順序）でニュース記事を配置したページＰＧを端末装置１０に配信する。
【００３１】
以下、具体的な処理の流れについてフローチャートを参照して説明する。以下のフローチャートの前提として、ニュース記事の入稿時、或いは他社によるニュース記事の配信開始時に、上記説明した処理によって評価値Ｓｃｏｒｅが導出され、記憶部１６０などに保持されているものとする。
【００３２】
図６は、ニュース配信装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、ニュース配信部１５０が、端末装置１０などからクエリを入力し（Ｓ１００）、クエリを含むニュース記事を検索する（Ｓ１０２）。
【００３３】
次に、表示位置決定部１４０が、検索結果に含まれる各ニュース記事について、予め評価部１３０により導出されている評価値Ｓｃｏｒｅを取得し（Ｓ１０４）、ニュース記事の表示位置を決定する（Ｓ１０６）。そして、ニュース配信部１５０が、表示位置決定部１４０により決定された表示位置に従って、クエリの検索結果としてのページを配信する（Ｓ１０８）。
【００３４】
図７は、ニュース配信装置１００により実行される処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、ニュース一覧としてのページを端末装置１０に配信する場合の処理である。
【００３５】
まず、ニュース配信部１５０が、端末装置１０などからニュース一覧のリクエストを受信する（Ｓ２００）。このリクエストは、例えば、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）リクエストなどの形式で送受信される。次に、ニュース配信部１５０が、ニュース一覧の対象となるニュース記事を抽出する（Ｓ２０２）。
【００３６】
次に、表示位置決定部１４０が、Ｓ２０２で抽出された各ニュース記事について、予め評価部１３０により導出されている評価値Ｓｃｏｒｅを取得し（Ｓ２０４）、ニュース記事の表示位置を決定する（Ｓ２０６）。そして、ニュース配信部１５０が、表示位置決定部１４０により決定された表示位置に従って、ニュース一覧としてのページを配信する（Ｓ２０８）。
【００３７】
なお、本出願の出願人は、制限された範囲内での実験により、上記説明した表示位置の決定手法によって、ニュース記事が閲覧される割合（ＣＴＲ（Crick Through Ratio）などと称される）が向上することを確認している。
【００３８】
以上説明した実施形態によれば、ネットワークＮＷを介して電子的手法により提供されるニュース記事から、対象語句を抽出する抽出部１２０と、抽出部１２０により抽出された対象語句のそれぞれに対して予め設定されている個別スコアを合計し、ニュース記事を評価した評価値Ｓｃｏｒｅを算出する評価部１３０とを備えることにより、ニュース記事自体のニュース性を適切に評価することができる。
【００３９】
また、実施形態によれば、評価部１３０により算出された評価値に基づいて、ニュース記事の表示位置を決定する表示位置決定部１４０を更に備えることにより、ニュース記事の閲覧頻度を向上させることができる。
【００４０】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００４１】
１０  端末装置
１００  ニュース配信装置（情報処理装置）
１１０  学習部
１２０  抽出部
１３０  評価部
１４０  表示位置決定部
１５０  ニュース配信部
１６０  記憶部
１６２  学習用データ
１６４  個別スコア一覧
１６６  既配信ニュース記事
１６８  配信前ニュース記事
【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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