(57)【要約】【課題】目的テキストを異なる仮説テキストに置き換えてウェブサイトを分析し、分析結果に基づき目的テキストに対応するウェブサイトに広告を配信するシステムを提供する。【解決手段】本広告配信システムは、国語辞典と任意のウェブテキストから自動的に類義表現を取得する類義表現取得手段、目的テキストの文パターンを判定する文パターン判定手段、文パターン判定手段によって判定された目的テキストの文パターンに基づいて目的テキストから仮説テキストを推論するパターンのいずれであるかを判定する推論パターン判定手段、推論パターン判定手段で判定された推論パターンと類義表現取得手段で取得した類義表現から目的テキストを複数の仮説テキストに置き換えるテキスト推論手段、目的テキストおよび仮説テキストを含むウェブサイトを抽出するウェブサイト抽出手段、ウェブサイト抽出手段で抽出されたウェブザイトに広告を配信する広告配信手段、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
目的テキスト(t)を異なる仮説テキスト(h)に置き換えることでウェブサイトを分析し、分析結果に基づいて目的テキストに対応するウェブサイトに広告を配信する広告配信システムであって、
少なくとも国語辞典と任意のウェブテキストとから自動的に類義表現を取得する類義表現取得手段と、
前記目的テキストの文パターンを判定する文パターン判定手段と、
前記文パターン判定手段によって判定された目的テキストの文パターンに基づいて、前記目的テキストから仮説テキストを推論するパターンのいずれであるかを判定する推論パターン判定手段と、
推論パターン判定手段で判定された推論パターンと、前記類義表現取得手段で取得した類義表現とから前記目的テキストを複数の仮説テキストに置き換えるテキスト推論手段と、
前記目的テキストおよび前記仮説テキストを含有するウェブサイトを抽出するウェブサイト抽出手段と、
前記ウェブサイト抽出手段により抽出されたウェブザイトに広告を配信する広告配信手段と、
を有する広告配信システム。
【請求項２】
前記類義表現取得手段から取得される類義表現は、少なくともウェブサイト上の国語辞典における各定義文の文末パターンから認識される同義又は上位下位関係から取得する、請求項１に記載の広告配信システム。
【請求項３】
前記類義表現取得手段から取得される類義表現は、一般的なウェブテキストの対称な括弧関係を有する同義表現から取得する、請求項１に記載の広告配信システム。
【請求項４】
前記推論パターン判定手段で判定する推論パターンは、少なくとも語や句の同義語関係による推論パターンと、語や句の上位下位関係による推論パターンとに分類される、請求項１〜３のいずれか１項に記載の広告配信システム。
【請求項５】
前記文パターン判定手段は、時制および述語の条件の有無により性質記述文パターンと非性質記述とに判定される、請求項１〜４のいずれか１項に記載の広告配信システム。
【請求項６】
前記文パターン判定手段により判定される時制の条件は現在時制か否かであり、
前記文パターン判定手段により判定される述語の条件は、所定の判定詞文、述語が所定の形容詞か動詞、または可能表現である、請求項１〜５のいずれか１項に記載の広告配信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ウェブサイト内での文章表現を分析し、この分析結果を用いてウェブザイトの内容に応じた適正な広告を選択するための広告配信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のインターネット関連技術の発展に伴い、種々の情報はウェブサイトから取得する場合が増加している。具体的には検索エンジンで所望する内容に関連するキーワード等を検索し、ウェブサイトを検索する。また、近年、検索エンジンにおける言語処理技術が発展し、長文でも検索できる所謂長文検索エンジンが開発されてきた。
【０００３】
また、消費者を自社ウェブサイトへ誘引するため方法としてウェブサイト内における広告戦略が重要となってきており、インターネットを介した所謂コンテンツ商戦における重要な関心事である。このウェブサイトの広告戦略においてそのウェブサイトを人手で分析し、適切な広告を掲載する場合、膨大な量を有するウェブサイトに対応する広告戦略を講じることができない。その一方、ウェブサイトの内容を考慮せず、むやみに広告を掲載してもそのウェブサイトに来訪する消費者のニーズに合わず、広告費用対効果が著しく悪くなる。
【０００４】
したがって、ウェブサイトの内容を適切に自動分析し、広告を掲載する装置が求められている。例えば、特許文献１では、検索キーワードに関連したウェブサイト内の商品に応じた広告を配信する広告配信方法が提供されている。また、検索エンジンに使用し得る言語解析技術として諸外国では言語処理技術としてＴＥ（Textual Entailment）の認識（RTE）技術が注目を集めている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−９３０７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】DaniloGiampiccolo,BernardoMagnini,IdoDagan,andBillDolan.TheThirdPASCALRecognisingTextualEntailmentChallenge.InProceedingofACL-PASCALWorkshoponTextualEntailmentandPara-phrasing,pp.1？9,2007
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、広告の文言となる目的テキストの内容に応じて同義または上位下位の関係にある文章を有するウェブサイトに広告を配信する広告配信システ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】
【０００８】
本発明は、目的テキスト(t)を異なる仮説テキスト(h)に置き換えることでウェブサイトを分析し、分析結果に基づいて目的テキストに対応するウェブサイトに広告を配信する広告配信システムであって、少なくとも国語辞典と任意のウェブテキストとから自動的に類義表現を取得する類義表現取得手段と、前記目的テキストの文パターンを判定する文パターン判定手段と、前記文パターン判定手段によって判定された目的テキストの文パターンに基づいて、前記目的テキストから仮説テキストを推論するパターンのいずれであるかを判定する推論パターン判定手段と、推論パターン判定手段で判定された推論パターンと、前記類義表現取得手段で取得した類義表現とから前記目的テキストを複数の仮説テキストに置き換えるテキスト推論手段と、前記目的テキストおよび前記仮説テキストを含有するウェブサイトを抽出するウェブサイト抽出手段と、前記ウェブサイト抽出手段により抽出されたウェブザイトに広告を配信する広告配信手段と、を有する。
【０００９】
また、前記類義表現取得手段から取得される類義表現は、少なくともウェブサイト上の国語辞典における各定義文の文末パターンから認識される同義又は上位下位関係から取得することが好ましい。
【００１０】
また、前記類義表現取得手段から取得される類義表現は、一般的なウェブテキストの対称な括弧関係を有する同義表現から取得することが好ましい。
【００１１】
また、前記推論パターン判定手段で判定する推論パターンは、少なくとも語や句の同義語関係による推論パターンと、語や句の上位下位関係による推論パターンとに分類することができる。
【００１２】
また、前記文パターン判定手段は、時制および述語の条件の有無により性質記述文パターンと非性質記述とに判定されることができる。
【００１３】
さらに、前記文パターン判定手段により判定される時制の条件は現在時制か否かであり、前記文パターン判定手段により判定される述語の条件は、所定の判定詞文、述語が所定の形容詞か動詞、または可能表現である、ことが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の広告配信システムによれば、広告の文言となる目的テキストの内容に応じて同義または上位下位の関係にある文章を仮説テキストとして複数取得することができる。そして、元々の目的テキストと取得した仮説テキストとを含むウェブサイトに広告を配信することができる。したがって、広告の内容に沿う複数の関連長文を含む適正なウェブサイトに広告を掲載することができ、効率的な広告戦略を構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本ウェブサイト分析装置１０で構成の概略を示すブロック図である。
【図２】類義表現取得手段１２で類義表現を取得する工程を示したフロー図である。
【図３】文パターン判定手段１４での判定工程を示したフロー図である。
【図４】文パターン判定手段１４での判定工程を示したフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
まず、前提として近年注目を集めているTextual Entailmentの認識（Recognizing Textual Entailment、RTE）について説明する。RTEとは、以下に示すようなtext(以下、「t」と略記する。)とhypothesis(以下、「h」と略記する。)を与え、tからhが推論されればYES、そうでなければNOとする判断をシステムで行うタスクである。
t: About two weeks before the trial started, I was in Shapiro’s office in Century City。
h: Shapiro works in Century City。
推論判定: YES
【００１７】
この認識は、質問応答（QA)や情報検索(IR)などテキストの内容の理解が必要な高次タスクにおいて重要な問題となる。RTEの実現を目指す試みとして、共通に大規模な正解データを作成して参加者がそれぞれのシステムの解析結果を提出し、結果を比較検討する評価型ワークショップが活発に行われている。
【００１８】
例えば、2007年に行われたPASCAL-RTE3では、上記のようなtとhのペアに推論判定の正解を人手で付与した英語のTextual Entailmentデータ(TEデータ)が1600個作られ、成績トップのシステムの精度は80％であった。このとき作られたTEデータは、QA、IRなどの評価データやシステムの出力などをもとに作られており、このデータを正しく推論できるエンジンが出来れば直接QA、IRなどの精度向上につながる。しかし、このようにして作られたデータは複数の要因が複合的に作用して推論関係が導かれる事例が多く、問題点を議論しにくい。
【００１９】
そこで、ここでは、1つ、多くとも2つの要因によって判断できる事例のみを集めた日本語のTEデータを構築することを検討する。また、類義表現に基づく推論関係を認識する手法も提供し、構築したデータを用いて検証する。
【００２０】
日本語ＴＥ（Textual Entailment）データ構築
まず、推論の要因を「包含」「語彙(体言)」「語彙(用言)」「構文」「推論」の5つに分類し、さらにそれぞれの分類に下位分類を設ける。そして、各分類に当てはまる事例を作成した。表1に作成したTEデータの分類とそこに属するデータ数を示している。表１のTEデータの分類間はデータの偏りがないようにして約2700セットのデータを構築している。表１の以下、その分類の説明と例を示す。
【００２１】
【表１】
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【００２２】
最初の分類としては「包含」が示される。これは、tにhがほぼそのまま含まれているようなデータである。例として下位分類「補文」に含まれるデータを示す。例えば、
(1)ビルが選ばれたのは不幸だ  →  ビルが選ばれた
などである。
【００２３】
次の分類としては「語彙(体言)」が示される。これは、tにある名詞の意味や性質からhの真偽の情報が与えられるようなデータである。例として下位分類「定義的」に含まれるデータを示す。例えば、
(2)埼玉は内陸に位置する  →  埼玉は海に面していない
などである。
【００２４】
次の分類としては、「語彙(用言)」が示される。これは、tにある用言の意味や性質からhの真偽の情報が与えられるようなデータである。例として下位分類「言い換え」に含まれるデータを示す。例えば、
(3)何をやっても眠気がとれない  →  何をしても眠い
などである。
【００２５】
さらに、「構文」に分類される。これは、tとhが構文の形を変えただけの関係になっているようなデータである。例として下位分類「主語の変換」に含まれるデータを示す。例えば、
(4)化粧は女を化かす  →  女は化粧で化ける
などである。
【００２６】
最後に「一般的な推論」が挙げられる。これは上記の分類には当てはまらない類の推論形式のデータである。例として下位分類「結果→原因」に含まれるデータを示す。例えば、
(5)霜柱がたった  →  気温が低くなった
などである。
【００２７】
推論判定の基準PASCAL-RTE3で作られたTEデータでの推論判定はYESかNOの2値である。しかし、実際の推論判定においては2値で分類すると判断が困難である場合も多いので、以下の4種類を用意した。
【００２８】
◎:tが真であったときhが必ず真であるといえる場合
(6)彼は人間である  →  彼は哺乳類である
【００２９】
○:tが真であったときhが正しいと常識的には考えられる場合
(7)彼はオムレツを作った  →  彼は卵を使った
【００３０】
△:tが真であったときhが真である可能性がある程度考えられる場合
(8)信号は赤ではなかった  →  信号は青だった
【００３１】
×:tが真であったときhが全くの誤りだとわかる場合
(9)彼は読書が好きだ  →  彼は読書が嫌いだ
【００３２】
自動獲得した類義表現に基づく推論関係の認識
ここでは、まず表1の分類のうち「語彙(体言)」に含まれる語や句の同義・上位下位関係に基づく推論関係の認識を行う。
(10)太郎は人間だ  →  太郎は哺乳類だ
(11)哺乳類は肺呼吸だ  →  人間は肺呼吸だ
【００３３】
上記の推論ではともに「人間」の上位語が「哺乳類」であるという知識が使われている。また、同じ知識を用いながらもそこから導かれる推論関係は多様で、(10)ではtの「人間」がhでは上位語「哺乳類」に、(11)ではtの「哺乳類」がhでは下位語「人間」に置き換わっている。すなわち、語や句の関係を知識として獲得し、さらにそれによって導かれる推論パターンを認識しておく必要がある。以下、「語や句の関係の獲得」、「推論パターンを用いた自動推論システムの構築」について順に述べる。
【００３４】
語や句の同義・上位下位関係の自動獲得について説明する。ここでは、国語辞典とウェブテキストを利用して類義表現を自動的に獲得する。まず、国語辞典から語の定義文の文末パターンを認識することで一般的な語の基本的な同義・上位下位関係を獲得できる。
夕食:  夕方の食事。夕飯。
夕食  →  食事(定義文1文目主辞)
夕食  ＝  夕方の食事＝夕飯(定義文が短い)
【００３５】
しかし、国語辞典から獲得できる関係は基本的な語彙に関するものに限定されるため、ウェブテキストから「対称な括弧関係」に着目して「ケータイ＝携帯電話」、「放射性同位体＝RI」といった語彙の同義表現を獲得している。以上の手法で90％を越える精度で語や句の同義・上位下位関係を獲得している。本明細書ではこれに加え、国語辞典からの自動獲得の手法を用いてWikipediaからも以下のような関係を獲得している。
アメリカン・ショートヘア
＝  強力で大きな脚を持つ中型の猫。鼻・口の部分はほぼ四角い形をしており、…
→  アメリカン・ショートヘア  →  猫
【００３６】
また一般に、名詞句においてその主辞が名詞句の上位表現となる。例えば、「チョコレート工場」の上位表現は「工場」であり、「海の生物」の上位表現は「生物」である。しかし、地名を表す語が連続する「中国遼寧省」や時間を表す語が連続する「12月上旬」では、主辞以外の「中国」、「12月」という語を名詞句の上位表現とみなす。
【００３７】
推論パターンは、(1)語や句の同義関係による推論パターンと、(2)語や句の上位下位関係による推論パターンとに大別される。まず、(1)語や句の同義関係による推論パターンについて説明する。t中の表現を同義表現に置き換えたものは、tから推論可能なものである。つまり、ある表現Xの同義表現がX’であるときに、語や句の同義関係による推論パターンを記述すると例えば以下のようになる。
推論パターン:  XをVする  →  X’をVする
例:  夕食(X)を食べる  →  夕飯(X’)を食べる
【００３８】
また、(2)語や句の上位下位関係による推論パターンについて説明する。語や句の上位下位関係が導く推論は単純ではなく、語が現れる文のタイプや語の文中での役割によって変化する。そこで、文を(2-1)「行為を表す文」と(2-2)「性質・状態を表す文」に分け、ある表現S(Specific)の上位表現がG(General)であるとして推論パターンを記述する。
【００３９】
(2-1)「行為を表す文」について、t中の表現を上位表現に置き換えたものは、tから推論可能なものである。
推論パターン:  SにVする  →  GにVする
例:  インコ(S)に餌をやる。  →  鳥(G)に餌をやる。
(2-2)「性質・状態を表す文」について、tの述語以外の場所に現れる表現についてはtの表現を上位表現に置き換えたものが、tから推論可能なものである。
推論パターン:  GはVする  →  SはVする
GはNである  →  SはNである
例:  鳥(G)は翼を持つ。  →  燕(S)は翼を持つ。
【００４０】
しかし、述語に現れる表現は「行為を表す文」と同様に上位表現に置き換えたものが、tから推論可能なものである。
推論パターン:  NはSである  →  NはGである
例:  カツオは海の生物(S)である。  →  カツオは生物(G)である。
【００４１】
語や句の上位下位関係による推論パターンを利用するためには文のタイプを判断する必要があるが。これは難しい問題である。そこで、ここでは性質・状態を表す文（性質記述文）を以下の条件によって認識する。
(1)「時制」の条件は、現在時制である。
(2)述語の条件は、(2-1)判定詞文であるか、(2-2)形容詞か動詞「ある」「持つ」であるか、(3)可能表現であるか、のいずれかの条件を満たすものを「性質・状態を表す文（性質記述文）」であるとし、それ以外を「動作を表す文（非性質記述文）」であるとする。
【００４２】
実験結果と考察
前述したように構築された日本語TEデータを用いて、構築したシステムの検証を行った。「語彙(体言)」の「同義語」「下位→上位」「上位→下位」、計189事例を対象とした(複数の下位分類に属する43事例は除外した)。人手による判定は4段階の評価のうち◎と○をYES(Y)、△と×をNO(N)とした。その結果は以下の表２に示される。
【００４３】
【表２】
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【００４４】
人手での評価がYESである事例をシステムが誤ってNOと判断した原因は、大半が語や句の関係が獲得できていないことが原因であった。例えば次の例は知識不足から推論関係を認識できない。
同義語(12)  お相撲さんを見た。  →  力士を見た。
【００４５】
また、同義語に含まれるデータにはその文脈においてのみ同義関係が成り立つ例も含まれている。
同義語(13)  懐かしい顔が揃った。  →  懐かしい人が揃った。
一般的には「顔」と「人」は同義であるとはいえないため、このような事例は困難である。同様に、上位下位関係にある表現が文脈によっては同義関係にあるとみなせる事例が存在する。
【００４６】
上位→下位(14)  ボタンを糸で縫いつけた。  →  ボタンをボタン糸で縫いつけた。
(14)は「行為を表す文」であるので、tの「糸」を下位語「ボタン糸」に置き換えたhはtから推論することはできないはずである。しかしこの事例では、tの文脈での「糸」は「ボタン糸」であることは明らかであり、「糸」と「ボタン糸」が同義関係にあるとみなせる。
【００４７】
人手での評価がNOである事例をシステムが誤ってYESと判断した原因は、名詞句の上位表現認識に問題があった。本稿の手法では「もみじ狩り」の上位表現が「狩り」、「小京都」の上位表現が「京都」になってしまい、このような比喩的な表現について考慮する必要がある。
【００４８】
次に文のタイプの判断の妥当性について考察する。本稿では現在時制であることと述語を調べることで「性質・状態を表す文」であることを認識し、データベースにおいては判断を誤る例がなかった。しかし、(15)のように判断を誤る例が存在する。
(15)  鳥は空を飛ぶ。  →  ツバメは空を飛ぶ。
このような「性質・状態を表す文」であると認識できる事例を集め、認識方法を検証する必要がある。
【００４９】
このように日本語TEデータの構築し、類義表現に基づく推論関係を自動認識する手法について説明してきた。この手法によれば語や句の関係についての知識の自動獲得と推論パターンを記述することによって実現される。したがって、これを各ウェブテキストに対して推論すると適正なウェブテキストか否かの分析を行うことができ、検索エンジンの最適化に好適である。
【００５０】
次に実際に本発明のウェブサイト分析装置の一例について説明する。図１は、本ウェブサイト分析装置１０で構成の概略を示すブロック図である。図１に示すように本ウェブサイト分析装置１０は、類義表現取得手段１０と、文パターン判定手段１４と、推論パターン判定手段１６と、テキスト推論手段１８と、ウェブサイト抽出手段２０と、広告配信手段２２と、を有している。類義表現取得手段１０は、少なくとも国語辞典（所定の辞典やウィキペディア等）２６や膨大な量を有する既存のウェブテキスト２４とから自動的に類義表現を取得し、記憶しておく。
【００５１】
また、文パターン判定手段１４は、前述の文パターン判定を行う。具体的には、所望する目的サイト２８の各テキスト３０（目的テキスト：上述するt）の文パターンを判定する。また、推論パターン判定手段１６では、文パターン判定手段１４によって判定された目的テキスト３０の文パターンに基づいて、その目的テキスト３０から仮説テキスト（上述するh）を推論するパターンのいずれであるかを判定する。
【００５２】
また、テキスト推論手段１８では、推論パターン判定手段１６で判定された推論パターンと、上記類義表現取得手段１２とで取得した類義表現とから目的テキスト３２を仮説テキスト３４に置き換える。
【００５３】
また、テキスト推論手段１８は、推論パターン判定手段１６で判定された推論パターンと、類義表現取得手段１０で取得した類義表現とから目的テキスト３２を複数の仮説テキスト３４に置き換える。これにより目的テキスト３２と同義語または上位下位語の仮説テキスト３４を含む同義の広告テキスト３０を形成する。
【００５４】
次に、ウェブサイト抽出手段２０では、目的テキスト３２およびこれと同義等の複数の仮説テキスト３４を含有する広告テキスト３０を含むウェブサイトを抽出する。ここで抽出されたウェブサイトは、広告用に作成された基準となる目的テキスト３２と趣旨を同じくするテキストを含んでいるため広告を掲載するに適当である。したがって、広告配信手段２２で該当するウェブサイトに広告を配信（掲載）する。
【００５５】
図２は、類義表現取得手段１２で類義表現を取得する工程を示したフロー図である。まず、類義表現取得手段１２から取得される類義表現は、無数に存在する任意のウェブサイト内のウェブテキストを抽出する（Ｓ１０）。次に、一般的なウェブテキストの対称な括弧関係を有する同義表現から取得する（Ｓ１２）。類義表現取得手段から取得される類義表現は、少なくともウェブサイト上の国語辞典における各定義文の文末パターンから認識される同義又は上位下位関係から取得する（Ｓ１４）。これにより類義表現が取得される（Ｓ１６）。
【００５６】
図３〜図４を参照すれば、文パターン判定手段１４での判定工程を示したフロー図である。まず、目的テキスト３２の時制の条件が現在時制か否かを判定し（Ｓ２０）、現在時制である場合にはＳ２２に移行し、現在時制でない場合には非性質記述パターンと判定される（Ｓ２８）。
【００５７】
次に、目的テキスト３２の述語の条件が、所定の判定詞文、述語が所定の形容詞か動詞、または可能表現であるかを判定し（Ｓ２２〜Ｓ２６）、いずれかの判定でYesになると性質記述パターン判定され（Ｓ３０）、NOになると性質記述パターンと判定される（Ｓ３０）。
【００５８】
また、推論パターン判定手段１６は、少なくとも語や句の同義語関係による推論パターンか、語や句の上位下位関係による推論パターンかの判定がなされ（Ｓ３２、Ｓ３６）、Yesの場合、それぞれのパターンに分類される（Ｓ３４、Ｓ３８）。
【００５９】
以上、本発明の実施形態について説明してきたが、本発明の広告配信システムはこれに限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載の精神と教示との範囲を逸脱しない他の変形例と改良例とが存在することは当業者に明白であろう。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
本発明の広告配信システム、広告の文言となる目的テキストの内容に応じて同義または上位下位の関係にある文章を有するウェブサイトに、より確実に広告を配信することができ、インターネット用検索エンジンに好適に用いることができ、簡単な構成を有することから、特にモバイルに特化したコンテンツマッチ広告用エンジンに好適である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【手続補正書】
【提出日】平成22年4月26日(2010.4.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６０】
本発明の広告配信システムは、広告の文言となる目的テキストの内容に応じて同義または上位下位の関係にある文章を有するウェブサイトに、より確実に広告を配信することができ、インターネット用検索エンジンに好適に用いることができる。