(57)【要約】【課題】投稿されたメッセージを的確に分類できるメッセージ分類システム、メッセージ分類方法及びプログラムを提供する。【解決手段】ルールベースカテゴリ設定部４０は、メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿された複数のメッセージのうちの一部を抽出する。機械学習カテゴリ設定部４２は、抽出されたメッセージを、機械学習分類器により分類する。【選択図】図７
2018036756.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿された複数の前記メッセージのうちの一部を抽出する抽出部と、
抽出された前記メッセージを、機械学習分類器により分類する分類部と、
を含むことを特徴とするメッセージ分類システム。
【請求項２】
前記抽出部は、メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿された複数の前記メッセージのうちから、投稿者の意見のメッセージではないと判定されるもの以外のメッセージを抽出し、
前記分類部は、抽出された前記メッセージを、機械学習分類器により、投稿者の意見のメッセージとそれ以外のメッセージとに分類する、
ことを特徴とする請求項１に記載のメッセージ分類システム。
【請求項３】
前記投稿者の意見を表すメッセージの内容、又は、投稿されたメッセージの総数に対する前記投稿者の意見のメッセージの数の割合を表示させる表示制御部、をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のメッセージ分類システム。
【請求項４】
前記投稿された複数のメッセージは、ある商品又はサービスに関するメッセージであり、
投稿されたメッセージの総数に対する前記投稿者の意見を表すメッセージの数の割合に基づいて、前記商品又はサービスの成功の度合いを表す指標を算出する指標算出部と、
前記指標を表示させる表示制御部と、をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のメッセージ分類システム。
【請求項５】
メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿された複数の前記メッセージのうちの一部を抽出するステップと、
抽出された前記メッセージを、機械学習分類器により分類するステップと、
を含むことを特徴とするメッセージ分類方法。
【請求項６】
メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿された複数の前記メッセージのうちの一部を抽出する手順、
抽出された前記メッセージを、機械学習分類器により分類する手順、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、メッセージ分類システム、メッセージ分類方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）などといったＳＮＳ（Social Networking Service）に投稿された、ある商品やサービスに関連するメッセージを分析することが行われている。またこのような分析の技術において、機械学習分類器によって、複数のカテゴリにメッセージを分類することが行われている。この場合に、カテゴリ毎にメッセージを分析するようにすると、メッセージを精度よく分析することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
分析対象となるメッセージのすべてを機械学習分類器によって分類した場合、メッセージの分類精度が充分なものとならないことがある。例えば、機械学習分類器によるメッセージの分類だけでは、投稿者の意見を表すメッセージではないメッセージが投稿者の意見を表すメッセージのカテゴリに分類されることがある。
【０００４】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、投稿されたメッセージを的確に分類できるメッセージ分類システム、メッセージ分類方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明に係るメッセージ分類システムは、メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿された複数の前記メッセージのうちの一部を抽出する抽出部と、抽出された前記メッセージを、機械学習分類器により分類する分類部と、を含む。
【０００６】
本発明の一態様では、前記抽出部は、メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿された複数の前記メッセージのうちから、投稿者の意見のメッセージではないと判定されるもの以外のメッセージを抽出し、前記分類部は、抽出された前記メッセージを、機械学習分類器により、投稿者の意見のメッセージとそれ以外のメッセージとに分類する。
【０００７】
また、本発明の一態様では、前記投稿者の意見を表すメッセージの内容、又は、投稿されたメッセージの総数に対する前記投稿者の意見のメッセージの数の割合を表示させる表示制御部、をさらに含む。
【０００８】
あるいは、前記投稿された複数のメッセージは、ある商品又はサービスに関するメッセージであり、投稿されたメッセージの総数に対する前記投稿者の意見を表すメッセージの数の割合に基づいて、前記商品又はサービスの成功の度合いを表す指標を算出する指標算出部と、前記指標を表示させる表示制御部と、をさらに含む。
【０００９】
また、本発明に係るメッセージ分類方法は、メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿された複数の前記メッセージのうちの一部を抽出するステップと、抽出された前記メッセージを、機械学習分類器により分類するステップと、を含む。
【００１０】
また、本発明に係るプログラムは、メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿された複数の前記メッセージのうちの一部を抽出する手順、抽出された前記メッセージを、機械学習分類器により分類する手順、をコンピュータに実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係るコンピュータネットワークの全体構成の一例を示す図である。
【図２Ａ】投稿データの一例を示す図である。
【図２Ｂ】投稿データの一例を示す図である。
【図３】検索画面の一例を示す図である。
【図４】検索結果画面の一例を示す図である。
【図５】分析結果画面の一例を示す図である。
【図６】成功指標表示画面の一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る投稿分析システムで実装される機能の一例を示す機能ブロック図である。
【図８】オフィシャルアカウント設定画面の一例を示す図である。
【図９Ａ】本発明の一実施形態に係る投稿分析システムにおいて行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。
【図９Ｂ】本発明の一実施形態に係る投稿分析システムにおいて行われる処理の流れの一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態に係るコンピュータネットワークの全体構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係る投稿分析システム１０、及び、複数のＳＮＳ（Social Networking Service）システム１２（１２−１，１２−２，・・・，１２−ｎ）は、例えばインターネットなどのコンピュータネットワーク１４に接続されている。そして本実施形態に係る投稿分析システム１０とＳＮＳシステム１２とはコンピュータネットワーク１４を介して互いに通信可能となっている。
【００１４】
本実施形態に係るＳＮＳシステム１２は、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）などといったＳＮＳサービスを提供するコンピュータシステムである。
【００１５】
本実施形態に係る投稿分析システム１０は、例えばパーソナルコンピュータなどといったコンピュータである。
【００１６】
図１に示すように、本実施形態に係る投稿分析システム１０には、例えば、プロセッサ１０ａ、記憶部１０ｂ、通信部１０ｃ、出力部１０ｄ、入力部１０ｅが含まれる。プロセッサ１０ａは、例えば投稿分析システム１０にインストールされるプログラムに従って動作するＣＰＵ等のプログラム制御デバイスである。記憶部１０ｂは、例えばＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子やハードディスクドライブなどである。記憶部１０ｂには、プロセッサ１０ａによって実行されるプログラムなどが記憶される。通信部１０ｃは、例えばイーサネット（登録商標）モジュールや無線ＬＡＮモジュールなどの通信インタフェースである。出力部１０ｄは、例えばプロセッサ１０ａから入力される指示に従って情報を表示出力するディスプレイ等の表示部や音声出力するスピーカ等の音声出力部である。入力部１０ｅは、例えばユーザが行った操作の内容をプロセッサ１０ａに出力するマウス、キーボード、タッチパッド、マイク等である。なお投稿分析システム１０は、単一のコンピュータから構成されてもよいし、複数のコンピュータから構成されてもよい。
【００１７】
本実施形態に係る投稿分析システム１０は、複数のＳＮＳシステム１２のそれぞれから、当該ＳＮＳシステム１２に投稿されたメッセージを取得する。そして投稿分析システム１０は、取得したメッセージに基づいて、当該メッセージに対応付けられる、図２Ａに例示する投稿データを生成する。生成された投稿データは、投稿分析システム１０に記憶される。
【００１８】
図２Ａに示すように、投稿データには、投稿ＩＤ、作者データ、ＵＲＬデータ、ソースデータ、タイトルデータ、メッセージデータ、投稿日時データ、カテゴリデータ、感情データが含まれる。
【００１９】
投稿データに含まれる投稿ＩＤは、例えば投稿データの識別情報である。投稿データに含まれる作者データは、例えば当該投稿データに対応付けられるメッセージの投稿者のアカウント名を示すデータである。投稿データに含まれるＵＲＬデータは、例えば当該投稿データに対応付けられるメッセージが閲覧可能なＵＲＬを示すデータである。投稿データに含まれるソースデータは、例えば当該投稿データに対応付けられるメッセージが投稿されたＳＮＳシステム１２の識別情報である。投稿データに含まれるタイトルデータは、例えば当該投稿データに対応付けられるメッセージのタイトルを示すデータである。タイトルデータの値は空でも構わない。投稿データに含まれるメッセージデータは、例えば当該投稿データに対応付けられるメッセージの内容を示すデータである。投稿データに含まれる投稿日時データは、例えば当該投稿データに対応付けられるメッセージの投稿日時を示すデータである。
【００２０】
投稿データに含まれるカテゴリデータは、例えば当該投稿データに対応付けられるメッセージのカテゴリを示すデータである。カテゴリデータの値としては、例えば、ＶＯＣ（Voice Of Customer）、Ｑ＆Ａ（Questions and Answers）、ＰＲ（Public Relations）、ＩＳＵ（Information Shared by User）、又は、Ｇａｒｂａｇｅのいずれかが設定される。本実施形態に係る投稿データは、これら５つのカテゴリのいずれかに分類される。
【００２１】
ＶＯＣ（Voice Of Customer）のカテゴリは、投稿者の意見を表すメッセージとして特定される投稿データに設定される。Ｑ＆Ａ（Questions and Answers）のカテゴリは、質問又は回答を表すメッセージとして特定される投稿データに設定される。ＰＲのカテゴリは、広告を表すメッセージとして特定される投稿データに設定される。ＩＳＵのカテゴリは、ユーザによって共有されたメッセージとして特定される投稿データに設定される。Ｇａｒｂａｇｅのカテゴリは、例えば自動生成されたメッセージなどといった閲覧や分析の対象から除外すべきメッセージとして特定される投稿データに設定される。
【００２２】
投稿データに含まれる感情データは、例えば当該投稿データに対応付けられるメッセージが表す感情を示すデータである。感情データの値としては、例えば、肯定的な感情を表すＰｏｓｉｔｉｖｅ、又は、否定的な感情を表すＮｅｇａｔｉｖｅ、のいずれかが設定される。なお本実施形態では、カテゴリデータの値がＶＯＣである投稿データについてのみ感情データの値が設定されることとする。
【００２３】
本実施形態に係る投稿データは、生成された際の初期状態では、図２Ａに示すように、カテゴリデータの値、及び、感情データの値が設定されない。そして本実施形態では、所定のタイミングで、図２Ｂに示すように、投稿データに含まれるカテゴリデータの値、及び、感情データの値が設定される。
【００２４】
なお、カテゴリデータの値及び感情データの値が設定されるタイミングは特に問わない。例えば、投稿データの生成に応じて、当該投稿データのカテゴリデータの値及び感情データの値が設定されてもよい。またカテゴリデータの値及び感情データの値が設定されていない複数の投稿データについてまとめて、カテゴリデータの値及び感情データの値が設定されてもよい。
【００２５】
そして本実施形態では、投稿分析システム１０のディスプレイに表示される、図３に例示する検索画面２０を介して、ユーザは、投稿分析システム１０に蓄積された投稿データの検索を行えるようになっている。
【００２６】
図３に例示する検索画面２０には、検索条件が入力可能な複数のフォーム（検索文字列入力フォームＦ１、カテゴリ選択フォームＦ２、感情選択フォームＦ３、ソース選択フォームＦ４、及び、投稿日時範囲設定フォームＦ５）と、検索ボタンＢ１が配置されている。
【００２７】
ユーザは、検索文字列入力フォームＦ１に、検索条件となる文字列を入力できるようになっている。またユーザは、カテゴリ選択フォームＦ２に、１又は複数のカテゴリデータの値を設定できるようになっている。またユーザは、感情選択フォームＦ３に、１又は複数の感情データの値を設定できるようになっている。またユーザは、ソース選択フォームＦ４に、１又は複数のソースデータの値を設定できるようになっている。またユーザは、投稿日時範囲設定フォームＦ５に、投稿日時データの値の範囲を設定できるようになっている。
【００２８】
ここで複数のフォームに検索条件を入力した上で、ユーザが検索ボタンＢ１をクリックすると、入力された検索条件を満足する投稿データが検索結果として特定される。ここでは例えば、以下の（１）〜（５）のいずれの条件も満足する投稿データが検索結果として特定される。（１）投稿データに含まれるメッセージデータが表す文字列の一部又は全部に検索文字列入力フォームＦ１に入力された文字列が含まれる。（２）投稿データに含まれるカテゴリデータの値がカテゴリ選択フォームＦ２に設定されたカテゴリデータの値のいずれかに一致する。（３）投稿データに含まれる感情データの値が感情選択フォームＦ３に設定された感情データの値のいずれかに一致する。（４）投稿データに含まれるソースデータにより識別されるＳＮＳシステム１２が、ソース選択フォームＦ４に設定されたＳＮＳシステム１２のいずれかに一致する。（５）投稿データに含まれる投稿日時データの値が投稿日時範囲設定フォームＦ５に設定された日時の範囲に含まれる。
【００２９】
そして検索結果が配置された、図４に例示する検索結果画面２２がディスプレイに表示される。図４に例示する検索結果画面２２には、検索結果として特定された投稿データのそれぞれに相当する検索結果画像２４が配置されている。検索結果画像２４には、検索結果である投稿データに含まれる作者データの値、ソースデータの値、投稿日時データの値、及び、メッセージデータの値にそれぞれに対応付けられる、文字列Ｓ１、文字列Ｓ２、文字列Ｓ３、及び、文字列Ｓ４が含まれる。
【００３０】
本実施形態では例えば、検索画面２０の設定により、特定のカテゴリ（例えばＶＯＣのカテゴリ）が設定された投稿データのメッセージの内容だけを選択的に表示させることができる。そのため、特定のカテゴリのメッセージとして特定されるメッセージを効率よく閲覧できることとなる。
【００３１】
また本実施形態では、所定の操作をユーザが行うと、図５に例示する分析結果画面２６がディスプレイに表示される。分析結果画面２６には、例えば、投稿分析システム１０に蓄積されている投稿データに関連付けられているカテゴリの分布などといった、投稿データの分析結果を表す画像が配置される。図５には、各カテゴリについて、投稿されたメッセージの総数に対する当該カテゴリに関連付けられている投稿データの数の割合を示す画像が配置された分析結果画面２６が示されている。分析結果画面２６からは、例えば投稿されたメッセージの総数に対する、あるカテゴリのメッセージの数の割合を読み取ることができる。また、ＶＯＣのカテゴリに関連付けられた投稿データの数については、感情データの値がＰｏｓｉｔｉｖｅである投稿データの数、及び、感情データの値がＮｅｇａｔｉｖｅである投稿データの数の、投稿されたメッセージの総数に対する割合も示されている。
【００３２】
例えば仮にＰＲの投稿データについて感情データの値の特定を行ったとしたら、ほぼすべてが感情データの値としてＰｏｓｉｔｉｖｅが特定されることとなる。そのためＰＲの投稿データも含めて感情データの値の比率を分析すると感情データの値がＰｏｓｉｔｉｖｅである投稿データの数が実態よりも多くなる。このように投稿データをカテゴリに分類せずにすべての投稿データに対して分析を行った際には分析結果に妥当性が欠けることがあった。本実施形態では、投稿データが５つのカテゴリに分類され、特定のカテゴリ（例えばＶＯＣのカテゴリ）に分類された投稿データに絞った分析を行うことが可能となるので、メッセージの分析をより的確に捉えることができることとなる。
【００３３】
なお分析結果画面２６に表示されるものは図５に示すものに限定されない。例えば、ＶＯＣのカテゴリに分類された投稿データについては、感情データの値がＰｏｓｉｔｉｖｅである投稿データの数とＮｅｇａｔｉｖｅである投稿データの数との比が表示されてもよい。また各カテゴリについて、当該カテゴリに関連付けられている投稿データの数が表示されてもよい。
【００３４】
また本実施形態では例えば、所定の操作をユーザが行うと、図６に例示する成功指標表示画面２８がディスプレイに表示される。成功指標表示画面２８には、例えば、複数の商品又はサービスのそれぞれについて、当該商品又はサービスについての成功の度合いを表す指標である成功指標が示されている。成功指標の一例として、図６には、商品又はサービスについて投稿されたメッセージの総数に対する、当該商品又はサービスについて投稿されたＶＯＣのメッセージの数の割合が示されている。また、図６に示すように、成功指標の一例として、商品又はサービスについての当該割合が所定値（例えば５０％）以上である場合に、当該商品又はサービスについては成功であるということが示されてもよい。図６の例では、ＡＡＡ  ｇａｍｅと、ＣＣＣ  ｇａｍｅについては成功であるということが示されている。ここで例えば商品又はサービスの名称をメッセージデータの値として含む投稿データが、当該商品又はサービスについて投稿されたメッセージとして取り扱われるようにしてもよい。このようにすれば、投稿されたメッセージの総数に対するＶＯＣのメッセージの数が占める割合に基づく成功の度合いの評価を複数の商品やサービスについて横断的に行うことができることとなる。
【００３５】
以上で説明したように、本実施形態に係る投稿分析システム１０では、ＳＮＳシステム１２に投稿されたメッセージの検索や分析を行うことができることとなる。以下、メッセージの検索や分析を中心に、本実施形態に係る投稿分析システム１０の機能及び投稿分析システム１０において行われる処理についてさらに説明する。
【００３６】
図７は、本実施形態に係る投稿分析システム１０で実装される機能の一例を示す機能ブロック図である。なお、本実施形態に係る投稿分析システム１０で、図７に示す機能のすべてが実装される必要はなく、また、図７に示す機能以外の機能が実装されていても構わない。
【００３７】
図７に示すように、本実施形態に係る投稿分析システム１０は、機能的には例えば、メッセージ取得部３０、投稿データ生成部３２、投稿データ記憶部３４、オフィシャルアカウント設定部３６、オフィシャルアカウントデータ記憶部３８、ルールベースカテゴリ設定部４０、機械学習カテゴリ設定部４２、感情データ値設定部４４、ＰＲライブラリデータ記憶部４６、表示制御部４８、検索条件受付部５０、検索結果特定部５２、指標算出部５４、を含んでいる。
【００３８】
メッセージ取得部３０は、通信部１０ｃを主として実装される。投稿データ生成部３２、ルールベースカテゴリ設定部４０、機械学習カテゴリ設定部４２、感情データ値設定部４４、検索結果特定部５２、指標算出部５４は、プロセッサ１０ａを主として実装される。投稿データ記憶部３４、オフィシャルアカウントデータ記憶部３８、ＰＲライブラリデータ記憶部４６は、記憶部１０ｂを主として実装される。表示制御部４８は、プロセッサ１０ａと出力部１０ｄを主として実装される。オフィシャルアカウント設定部３６、検索条件受付部５０は、プロセッサ１０ａと入力部１０ｅを主として実装される。
【００３９】
以上の機能は、コンピュータである投稿分析システム１０にインストールされた、以上の機能に対応する指令を含むプログラムをプロセッサ１０ａで実行することにより実装されてもよい。このプログラムは、例えば、光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体を介して、あるいは、インターネットなどを介して投稿分析システム１０に供給されてもよい。
【００４０】
メッセージ取得部３０は、本実施形態では例えば、複数のＳＮＳシステム１２のそれぞれから、当該ＳＮＳシステム１２に投稿されたメッセージのデータを取得する。
【００４１】
投稿データ生成部３２は、本実施形態では例えば、メッセージ取得部３０が取得したメッセージに基づいて、図２Ａに例示する、カテゴリデータの値及び感情データの値が設定されていない投稿データを生成して、投稿データ記憶部３４に記憶させる。
【００４２】
投稿データ記憶部３４は、本実施形態では例えば、投稿データを記憶する。
【００４３】
オフィシャルアカウント設定部３６は、本実施形態では例えば、ＰＲのカテゴリが設定される投稿データの特定に用いられる、オフィシャルアカウントの値を設定する。本実施形態では、いずれかのオフィシャルアカウントの値を作者データの値として含む投稿データのカテゴリデータの値として、ＰＲが設定されることとなる。
【００４４】
本実施形態では例えば、図８に例示するオフィシャルアカウント設定画面６０を介して、ユーザは１又は複数のオフィシャルアカウントの値を設定できるようになっている。図８に例示するオフィシャルアカウント設定画面６０では１又は複数のオフィシャルアカウントの値をフォームＦ６に設定できるようになっている。そしてユーザが登録ボタンＢ２をクリックすると、オフィシャルアカウント設定部３６は、設定された１又は複数の値のそれぞれに対応付けられるオフィシャルアカウントデータを生成して、オフィシャルアカウントデータ記憶部３８に記憶させる。ここで生成されるオフィシャルアカウントデータには、対応付けられるオフィシャルアカウントの値が含まれる。
【００４５】
オフィシャルアカウントデータ記憶部３８は、本実施形態では例えば、オフィシャルアカウントの値を含むオフィシャルアカウントデータを記憶する。
【００４６】
ＰＲライブラリデータ記憶部４６は、本実施形態では例えば、ＰＲのカテゴリが設定される投稿データの特定に用いられる、ＰＲライブラリデータを記憶する。ＰＲライブラリデータはメッセージデータに対応付けられる。ＰＲライブラリデータの値としては、カテゴリデータの値としてＰＲが設定された投稿データに含まれるメッセージデータが表す文字列が設定される。
【００４７】
ルールベースカテゴリ設定部４０は、本実施形態では例えば、メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての所与の規則に基づいて、投稿された複数のメッセージのうちの一部を抽出する。ここでルールベースカテゴリ設定部４０は、例えば、メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての所与の規則に基づいて、投稿者の意見のメッセージではないと判定されるもの以外のメッセージが抽出されるようにしてもよい。すなわち、投稿者の意見のメッセージではないと判定されるメッセージが除外されるようにしてもよい。そして本実施形態ではルールベースカテゴリ設定部４０は、除外されたメッセージに対応付けられる投稿データのカテゴリデータの値として、ＰＲ、Ｑ＆Ａ、又は、ＩＳＵのカテゴリを設定する。
【００４８】
機械学習カテゴリ設定部４２は、本実施形態では例えば、ルールベースカテゴリ設定部４０によって抽出されたメッセージを、機械学習分類器により分類する。機械学習カテゴリ設定部４２は、例えば、ルールベースカテゴリ設定部４０によりカテゴリが設定されなかった残りのメッセージを、機械学習分類器により、投稿者の意見のメッセージとそれ以外のメッセージとに分類する。機械学習カテゴリ設定部４２は、例えば、ＰＲ、Ｑ＆Ａ、又は、ＩＳＵのいずれの値もカテゴリデータの値として設定されなかった投稿データを特定する。そして機械学習カテゴリ設定部４２は、公知の機械学習分類器を用いることにより、これらの投稿データをＧａｒｂａｇｅのカテゴリが設定されるべき投稿データとＶＯＣのカテゴリが設定されるべき投稿データとに分類する。そして機械学習カテゴリ設定部４２は、Ｇａｒｂａｇｅのカテゴリが設定されるべき投稿データのカテゴリデータの値としてＧａｒｂａｇｅを設定する。また機械学習カテゴリ設定部４２は、ＶＯＣのカテゴリが設定されるべき投稿データのカテゴリデータの値としてＶＯＣを設定する。
【００４９】
感情データ値設定部４４は、本実施形態では例えば、公知の自然言語処理技術を用いることで、投稿データに含まれる感情データの値を設定する。感情データ値設定部４４は、カテゴリデータの値としてＶＯＣが設定されている投稿データに限定して、感情データ値の値を設定してもよい。
【００５０】
表示制御部４８は、図３に示す検索画面２０、図４に示す検索結果画面２２、図５に示す分析結果画面２６、図６に示す成功指標表示画面２８、図８に示すオフィシャルアカウント設定画面６０、などといった各種画面を生成してディスプレイに表示させる。例えば表示制御部４８は、投稿データ記憶部３４が記憶する投稿データに基づいて、図５に示す分析結果画面２６を生成して、ディスプレイに表示させてもよい。
【００５１】
検索条件受付部５０は、本実施形態では例えば、ユーザにより設定される、投稿データの検索条件を受け付ける。
【００５２】
検索結果特定部５２は、本実施形態では例えば、検索条件受付部５０が受け付けた検索条件を満足する投稿データを特定する。ここで表示制御部４８が、検索結果特定部５２が特定した投稿データに基づいて図４に例示する検索結果画面２２を生成して、ディスプレイに表示させてもよい。
【００５３】
指標算出部５４は、本実施形態では例えば、上述の成功指標などといった、投稿データに関する指標を算出する。指標算出部５４は、例えば、投稿データ記憶部３４に記憶されているすべての投稿データに基づいて成功指標を算出してもよい。また例えば、指標算出部５４は、ユーザが指定した条件を満足する投稿データに基づいて成功指標を算出してもよい。また例えば、指標算出部５４は、商品又はサービス毎に成功指標を算出してもよい。具体的には例えば、指標算出部５４は、商品又はサービスの名称をメッセージデータの値として含む投稿データを特定してもよい。そして指標算出部５４は、これらの投稿データの総数に対する、カテゴリがＶＯＣである投稿データの数の割合を、当該商品又はサービスの成功の度合いを表す成功指標として算出してもよい。ここで表示制御部４８が、指標算出部５４が算出した成功指標に基づいて図６に例示する成功指標表示画面２８を生成して、ディスプレイに表示させてもよい。
【００５４】
以下、本実施形態に係る投稿分析システム１０において行われる、カテゴリデータの値及び感情データの値の設定処理の流れの一例を、図９Ａ及び図９Ｂに例示するフロー図を参照しながら説明する。
【００５５】
まず、ルールベースカテゴリ設定部４０が、投稿データ記憶部３４に記憶されている投稿データのうちから、カテゴリデータの値の設定対象となる投稿データを特定する（Ｓ１０１）。ここで例えば、カテゴリデータの値が設定されていない投稿データが特定されるようにしてもよい。以下、Ｓ１０１に示す処理で特定された投稿データをターゲット投稿データと呼ぶこととする。
【００５６】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、ターゲット投稿データのうち、投稿者のアカウント名がオフィシャルアカウントであり、かつ、リプライのメッセージではないものを特定する（Ｓ１０２）。ここで例えば、作者データの値がいずれかのオフィシャルアカウントの値と一致し、かつ、メッセージデータの値に「＠」を含まない投稿データが特定されてもよい。ここで特定される投稿データは広告を表すメッセージの投稿データである可能性が高いと考えられる。
【００５７】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、Ｓ１０２に示す処理で特定された投稿データのカテゴリデータの値にＰＲを設定する（Ｓ１０３）。
【００５８】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、Ｓ１０２に示す処理で特定された投稿データに含まれるメッセージデータが表す文字列を値として含むＰＲライブラリデータを生成して、ＰＲライブラリデータ記憶部４６に記憶させる（Ｓ１０４）。
【００５９】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、Ｓ１０２に示す処理で特定された投稿データ以外のターゲット投稿データのうち、ＰＲライブラリデータの値である文字列をリツイートしているものを特定する（Ｓ１０５）。ここで例えばメッセージデータが表す文字列の一部又は全部として、「ＲＴ」といずれかのＰＲライブラリデータの値である文字列との結合文字列を含む投稿データが特定されるようにしてもよい。ここで特定される投稿データも広告を表すメッセージの投稿データである可能性が高いと考えられる。
【００６０】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、Ｓ１０５に示す処理で特定された投稿データのカテゴリデータの値にＰＲを設定する（Ｓ１０６）。
【００６１】
ルールベースカテゴリ設定部４０は、カテゴリデータの値が未設定であるターゲット投稿データのうち、投稿者のアカウント名がオフィシャルアカウントであるものを特定する（Ｓ１０７）。ここで例えば、作者データの値がいずれかのオフィシャルアカウントの値と一致する投稿データが特定されてもよい。ここで特定される投稿データは質問又は回答を表すメッセージの投稿データである可能性が高いと考えられる。
【００６２】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、Ｓ１０７に示す処理で特定された投稿データのカテゴリデータの値にＱ＆Ａを設定する（Ｓ１０８）。
【００６３】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、カテゴリデータの値が未設定であるターゲット投稿データのうち、オフィシャルアカウントに対するリプライのメッセージである投稿データを特定する（Ｓ１０９）。ここで例えばメッセージデータが表す文字列の一部として、「＠」といずれかのオフィシャルアカウントの値である文字列との結合文字列を含む投稿データが特定されるようにしてもよい。ここで特定される投稿データも質問又は回答を表すメッセージの投稿データである可能性が高いと考えられる。
【００６４】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、Ｓ１０７に示す処理で特定された投稿データのカテゴリデータの値にＱ＆Ａを設定する（Ｓ１１０）。
【００６５】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、カテゴリデータの値が未設定であるターゲット投稿データのうち、メッセージデータが表す文字列にＵＲＬが含まれるものを特定する（Ｓ１１１）。ここで特定される投稿データはユーザによって共有されたメッセージの投稿データの候補となる。
【００６６】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、Ｓ１１１に示す処理で特定された投稿データのうちから、メッセージデータが表す文字列に含まれるＵＲＬのリンク先がＴｗｉｔｔｅｒ画像であるものを除外する（Ｓ１１２）。ここで除外される投稿データはユーザによって共有されたメッセージの投稿データである可能性が低い。
【００６７】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、Ｓ１１１に示す処理で特定され、Ｓ１１２に示す処理で一部が除外された投稿データのうち、メッセージデータが表す文字列にダブルクォーテーション及び「ＲＴ」の両方を含むものを除外する（Ｓ１１３）。ここで除外される投稿データもユーザによって共有されたメッセージの投稿データである可能性が低い。
【００６８】
そしてルールベースカテゴリ設定部４０は、Ｓ１１１に示す処理で特定され、Ｓ１１２及びＳ１１３に示す処理で一部が除外された投稿データのカテゴリデータの値にＩＳＵを設定する（Ｓ１１４）。
【００６９】
そして機械学習カテゴリ設定部４２は、事前に学習された二分類機械学習モデルの機械学習分類器により、残りのターゲット投稿データを、Ｇａｒｂａｇｅの投稿データとＶＯＣの投稿データとに分類する（Ｓ１１５）。Ｓ１１５に示す処理では、Ｓ１１４に示す処理まででカテゴリデータの値が設定されていないターゲット投稿データがＧａｒｂａｇｅの投稿データとＶＯＣの投稿データとに分類されることとなる。
【００７０】
そして機械学習カテゴリ設定部４２は、Ｓ１１５に示す処理でＧａｒｂａｇｅの投稿データとして分類された投稿データのカテゴリデータの値にＧａｒｂａｇｅを設定する（Ｓ１１６）。
【００７１】
そして機械学習カテゴリ設定部４２は、Ｓ１１５に示す処理でＶＯＣの投稿データとして分類された投稿データのカテゴリデータの値にＶＯＣを設定する（Ｓ１１７）。
【００７２】
そして感情データ値設定部４４は、Ｓ１１７に示す処理でカテゴリデータの値としてＶＯＣが設定された投稿データの感情データの値を設定する（Ｓ１１８）。
【００７３】
なお、カテゴリデータの値及び感情データの値の設定処理は上述の処理例が示す処理に限定されない。
【００７４】
例えば、ルールベースカテゴリ設定部４０は、カスタマーサービスのアカウントとして事前に登録されたものに対するリプライのメッセージの投稿データのカテゴリデータの値としてＱ＆Ａを設定してもよい。またルールベースカテゴリ設定部４０は例えば、カスタマーサービスのアカウント名を作者データの値として含むリプライのメッセージの投稿データのカテゴリデータの値としてＱ＆Ａを設定してもよい。またこれらの投稿データのリツイートである投稿データのカテゴリデータの値としてＱ＆Ａが設定されてもよい。
【００７５】
また例えば、ルールベースカテゴリ設定部４０は、メッセージデータが表す文字列にショートＵＲＬを含む投稿データのカテゴリデータの値としてＩＳＵを設定してもよい。また例えば、ルールベースカテゴリ設定部４０は、メッセージデータが表す文字列にショートＵＲＬを含む投稿データのリツイートである投稿データのカテゴリデータの値としてＩＳＵを設定してもよい。
【００７６】
以上で説明したように、本実施形態に係る投稿分析システム１０では、メッセージの投稿者、リプライ先、又は、内容についての規則に基づいて、投稿されたメッセージの一部が事前に除外される。そして、除外されたもの以外の残りのメッセージが、機械学習分類器により、投稿者の意見のメッセージとそれ以外のメッセージとに分類される。そのため本実施形態に係る投稿分析システム１０では、投稿されたメッセージのうちから投稿者の意見を表すメッセージが的確に絞り込まれることとなる。
【００７７】
なお、本発明は上述の実施形態に限定されるものではない。
【００７８】
また、上記の具体的な文字列や数値及び図面中の具体的な文字列や数値は例示であり、これらの文字列や数値には限定されない。
【符号の説明】
【００７９】
１０  投稿分析システム、１０ａ  プロセッサ、１０ｂ  記憶部、１０ｃ  通信部、１０ｄ  出力部、１０ｅ  入力部、１２  ＳＮＳ（Social Networking Service）システム、１４  コンピュータネットワーク、２０  検索画面、２２  検索結果画面、２４  検索結果画像、２６  分析結果画面、２８  成功指標表示画面、３０  メッセージ取得部、３２  投稿データ生成部、３４  投稿データ記憶部、３６  オフィシャルアカウント設定部、３８  オフィシャルアカウントデータ記憶部、４０  ルールベースカテゴリ設定部、４２  機械学習カテゴリ設定部、４４  感情データ値設定部、４６  ＰＲライブラリデータ記憶部、４８  表示制御部、５０  検索条件受付部、５２  検索結果特定部、５４  指標算出部、６０  オフィシャルアカウント設定画面。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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９Ａ】
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【図９Ｂ】
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