(57)【要約】【課題】ユーザの興味に応じた適切な出力を可能にする。【解決手段】情報処理装置は、入力ログ記憶部、興味情報推定部、関連情報取得部、および、関連情報出力部を備える。入力ログ記憶部は、所定のアプリケーションで利用するテキストデータの入力ログを記憶する。興味情報推定部は、テキストデータの入力ログから、入力を行った個人またはグループのユーザが興味を有する興味情報を推定する。関連情報取得部は、興味情報に関連する関連情報を取得する。関連情報出力部は、関連情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のアプリケーションで利用するテキストデータの入力ログを記憶する入力ログ記憶部と、
前記テキストデータの入力ログから、入力を行った個人またはグループのユーザが興味を有する興味情報を推定する興味情報推定部と、
前記興味情報に関連する関連情報を取得する関連情報取得部と、
前記関連情報を出力する関連情報出力部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記関連情報に対するユーザの反応を受け付ける反応入力部と、
前記反応を、興味有りか無しかに判定する反応判定部と、
前記反応判定部の判定結果に基づいて、前記興味情報の推定の基準を調整し、前記興味情報推定部に出力する推定基準調整部と、
を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
入力されたテキストデータに対する出力候補を決定する出力候補決定部を備え、
前記出力候補決定部は、前記興味情報に基づいて前記出力候補を決定する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
個人またはグループのユーザに対して興味があると推定された興味情報の関連情報を出力する関連情報出力部と、
前記関連情報に対するユーザの反応を受け付ける反応入力部と、
前記反応を、興味有りか無しかに判定する反応判定部と、
前記反応判定部の判定結果に基づいて、前記興味情報の推定の基準を調整する推定基準調整部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項５】
前記推定基準調整部の調整結果に基づいて、前記興味情報に関連する関連用語を取得する関連用語取得部を備える、
請求項２乃至請求項４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
所定のアプリケーションで利用するテキストデータの入力ログを記憶する入力ログ記憶処理と、
前記テキストデータの入力ログから、入力を行った個人またはグループのユーザが興味を有する興味情報を推定する興味情報推定処理と、
前記興味情報に関連する関連情報を取得する関連情報取得処理と、
前記関連情報を出力する関連情報出力処理と、
前記関連情報に対するユーザの反応を受け付ける反応入力処理と、
前記反応を、興味有りか無しかに判定する反応判定処理と、
前記反応の判定結果に基づいて、前記興味情報の推定の基準を調整する推定基準調整処理と、
を有する、情報処理方法。
【請求項７】
所定のアプリケーションで利用するテキストデータの入力ログを記憶する入力ログ記憶処理と、
前記テキストデータの入力ログから、入力を行った個人またはグループのユーザが興味を有する興味情報を推定する興味情報推定処理と、
前記興味情報に関連する関連情報を取得する関連情報取得処理と、
前記関連情報を出力する関連情報出力処理と、
前記関連情報に対するユーザの反応を受け付ける反応入力処理と、
前記反応を、興味有りか無しかに判定する反応判定処理と、
前記反応の判定結果に基づいて、前記興味情報の推定基準を調整する判定調整処理と、
を情報処理装置に実行させる、情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの興味に応じて出力を適応させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
各種の情報処理装置には、ＩＭＥ（Ｉｎｐｕｔ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｅｄｉｔｏｒ）等のデータ入力インターフェースが採用されており、ユーザは、データ入力インターフェースを利用することによって、入力キーの組合せ等から、所望の言葉等を入力している。この際、ＩＭＥ等のデータ入力インターフェースは、入力キーの組合せに基づいて、変換候補を抽出する。
【０００３】
また、現在、例えば、特許文献１に示すように、対話型インターフェースを用いてユーザに情報を提供する技術が各種考案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３４３３２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、データ入力インターフェースによって、適切な変換候補を提供するには、出現頻度（入力頻度）やＡＩ等による推測を必要とするが、例えば、ユーザの興味がありながら、これまで入力頻度が少ない言葉等に関しては、適切な変換候補を提供することは難しかった。
【０００６】
また、対話型インターフェースにおいても、ユーザの興味がありながら、やり取りが少なければ、適切な情報を提供することは難しかった。
【０００７】
したがって、本発明の目的は、ユーザの興味に応じた適切な出力が可能な情報処理技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一例によれば、情報処理装置は、入力ログ記憶部、興味情報推定部、関連情報取得部、および、関連情報出力部を備える。入力ログ記憶部は、所定のアプリケーションで利用するテキストデータの入力ログを記憶する。興味情報推定部は、テキストデータの入力ログから、入力を行った個人またはグループのユーザが興味を有する興味情報を推定する。関連情報取得部は、興味情報に関連する関連情報を取得する。関連情報出力部は、関連情報を出力する。
【０００９】
この構成では、豊富なデータ量が得られるテキストデータから、ユーザが興味を有すると考えられる興味情報、および、当該興味情報に関連する関連情報が得られ、ユーザに提供される。これにより、より確度の高い関連情報がユーザに提供される。
【００１０】
本開示の一例によれば、情報処理装置は、反応入力部、反応判定部、および、推定基準調整部を備える。反応入力部は、関連情報に対するユーザの反応を受け付ける。反応判定部は、反応を、興味有りか無しかに判定する。推定基準調整部は、反応判定部の判定結果に基づいて、興味情報の推定基準を調整し、興味情報推定部に出力する。
【００１１】
この構成では、興味情報の関連情報に対するユーザの反応から興味情報の推定基準が更新される。これにより、より正確な興味情報が推定される。
【００１２】
本開示の一例によれば、情報処理装置は、出力候補決定部を備える。出力候補決定部は、入力されたテキストデータに対する出力候補を決定する。出力候補決定部は、興味情報に基づいて出力候補を決定する。
【００１３】
この構成では、ユーザの興味の応じた出力候補が得られる。これにより、ユーザに応じたより確度の高い出力候補が得られる。
【００１４】
本開示の一例によれば、情報処理装置は、関連用語取得部を備える。関連用語取得部は、推定基準調整部の調整結果に基づいて、興味情報に関連する関連用語を取得する。
【００１５】
この構成では、関連用語によって興味情報の選択範囲が更新される。これにより、ユーザの反応に応じた興味情報の推定の確度が向上する。
【発明の効果】
【００１６】
この発明によれば、ユーザの興味に応じた適切な出力が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る情報処理方法の第１処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】興味情報の推定概念の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る情報処理方法の第２処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る情報処理方法の第３処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】詳細化の概念の一例を示す図である。
【図７】抑制化の概念の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係る情報処理装置の第１派生例を示す機能ブロック図である。
【図９】本発明の実施形態に係る情報処理装置の第２派生例を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を、図を参照して説明する。
【００１９】
・適用例  
まず、本発明の情報処理装置の一適用例を、図１を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態に係る情報処理装置の一例を示す機能ブロック図である。
【００２０】
情報処理装置１０は、第１処理部２０と第２処理部３０とを備える。第１処理部２０は、主として、データ入力インターフェース機能を実現している。データ入力インターフェース機能とは、ユーザからの所望のアプリケーションに対する文字等のテキストデータに対して、当該テキストデータの変換候補を出力する等の機能である。第２処理部３０は、主として、対話型インターフェース機能を実現している。対話型インターフェース機能とは、ユーザに対して対話型で情報を提供する機能である。
【００２１】
第１処理部２０は、入力ログ記憶部２２、興味情報推定部２３、および、推定基準調整部２４を少なくとも備える。第２処理部３０は、関連情報取得部３１、および、反応判定部３４を備える。
【００２２】
入力ログ記憶部２２は、ユーザからのテキストデータの入力ログを記憶する。すなわち、入力ログ記憶部２２は、これまでに入力されたテキストデータ群を記憶している。
【００２３】
興味情報推定部２３は、同じテキストデータの出現頻度（入力頻度）やＡＩ（人工知能）等の推定方法によって、テキストデータ群から興味情報を推定する。
【００２４】
関連情報取得部３１は、興味情報から、当該興味情報の関連情報を取得する。
【００２５】
反応判定部３４は、興味情報の関連情報に対して、ユーザが興味があるか無いかの反応を判定する。
【００２６】
推定基準調整部２４は、反応判定部３４による判定結果に基づいて、興味情報の推定基準を調整する。
【００２７】
興味情報推定部２３は、推定基準調整部２４によって更新された推定基準を用いて、興味情報を推定する。
【００２８】
このような構成および処理によって、対話型インターフェース機能を実現する第２処理部３０がユーザに提供する情報は、ユーザの興味に対応した情報になる。そして、上述の処理が繰り返されることによって、情報の確度は、加速度的に高まっていく。
【００２９】
また、このような構成および処理によって、データ入力インターフェース機能を実現する第１処理部２０の出力は、ユーザの興味に対応した出力となる。そして、上述の処理が繰り返されることによって、出力の確度は、加速度的に高まっていく。
【００３０】
・構成例
本発明の実施形態に係る情報処理技術について、図を参照して説明する。上述のように、図１は、本発明の実施形態に係る情報処理装置の一例を示す機能ブロック図である。
【００３１】
図１に示すように、情報処理装置１０は、第１処理部２０、および、第２処理部３０を備える。情報処理装置１０は、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算素子と、第１処理部２０の処理、第２処理部３０の処理を実現するプログラムを記憶する記憶媒体とを備えるパーソナルコンピュータ、携帯型情報通信端末等によって実現される。演算素子で上記プログラムを実行することによって、第１処理部２０の処理、第２処理部３０の処理が実現される。
【００３２】
上述のように、第１処理部２０は、データ入力インターフェース機能を実現している。第１処理部２０は、例えば、ＩＭＥ（Ｉｎｐｕｔ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｅｄｉｔｏｒ）の機能を実現している。
【００３３】
また、上述のように、第２処理部３０は、対話型インターフェース機能を実現している。第２処理部３０は、例えば、チャットボットの機能を実現している。
【００３４】
第１処理部２０の機能と第２処理部３０の機能とは、リンクしており、後述の処理を用いることによって、データの相互サポートを実現している。
【００３５】
第１処理部２０は、入力ログ記憶部２２、および、興味情報推定部２３を少なくとも備える。第１処理部２０は、推定基準調整部２４を備え、さらに、第１処理部２０は、入力部２１、関連用語取得部２５、出力候補決定部２６、出力部２７、関連用語データベース（関連用語ＤＢ）２５０、および、出力候補データベース（出力候補ＤＢ）２６０を備える。
【００３６】
第２処理部３０は、関連情報取得部３１、および、出力部３２を、少なくとも備える。第２処理部３０は、入力部３３、および、反応判定部３４を備える。さらに、第２処理部３０は、関連情報データベース（関連情報ＤＢ）３１０を備える。
【００３７】
（第１処理部２０の構成および処理）
入力部２１は、例えば、キーボードやソフトウェアキーボード等によって実現される。入力部２１は、個人またはグループからなるユーザからの操作入力を受け付ける。入力部２１は、操作入力に応じたテキストデータを生成し、入力ログ記憶部２２に出力する。また、入力部２１は、テキストデータを、出力候補決定部２６に出力する。
【００３８】
入力ログ記憶部２２は、所定の不揮発性の記憶媒体によって実現されている。なお、入力ログ記憶部２２は、情報処理装置１０の外にあるストレージ等によって実現することも可能である。入力ログ記憶部２２は、入力部２１からのテキストデータの入力ログを記憶する。言い換えれば、入力ログ記憶部２２は、入力部２１からの過去のテキストデータを記憶している。すなわち、入力ログ記憶部２２は、大量のデータ量からなるテキストデータ群を記憶している。
【００３９】
興味情報推定部２３は、入力ログ、すなわち、テキストデータ群を用いて、興味情報を推定する。具体的には、興味情報推定部２３は、同じテキストデータの出現頻度（入力頻度）を用いた推定方法やＡＩ（人工知能）等の推定方法によって、テキストデータ群から興味情報を推定する。興味情報は、例えば、テキストデータで得られる。
【００４０】
興味情報は、所定の粒度を有し、この粒度は調整が可能である。粒度とは、興味情報の分類結果の種類数である。分類結果の種類数は、粒度が粗いほど少なくなり、粒度が細かいほど多くなる。
【００４１】
興味情報推定部２３は、初期では、粗い粒度で興味情報を推定する。興味情報推定部２３は、推定した興味情報を、第２処理部３０の関連情報取得部３１に出力する。また、興味情報推定部２３は、推定した興味情報を、出力候補決定部２６に出力する。
【００４２】
推定基準調整部２４は、第２処理部３０の反応判定部３４から、興味情報に関する興味の有無を示す反応データを取得する。推定基準調整部２４は、反応データに基づいて、興味情報の推定基準を調整する。具体的には、推定基準調整部２４は、興味有りの反応データを取得すると、興味情報の推定基準を詳細化する。
【００４３】
すなわち、推定基準調整部２４は、興味有りの反応データを取得すると、粒度を細かくするように、興味情報推定部２３の推定基準を調整する。一方、推定基準調整部２４は、興味無しの反応データを取得すると、興味情報の推定基準の詳細化を抑制したり、推定基準を変更する。
【００４４】
関連用語取得部２５は、推定基準調整部２４による推定基準の調整結果に基づいて、関連用語を、関連用語データベース２５０から取得する。関連用語取得部２５は、取得した関連用語を、推定基準調整部２４に出力する。推定基準調整部２４は、この関連用語を、興味情報推定部２３に出力する。
【００４５】
関連用語が得られると、興味情報推定部２３は、この関連用語を、興味情報の推定基準に利用する。例えば、興味情報推定部２３は、関連用語に対するマッチング頻度等に基づいて、興味情報を推定する。
【００４６】
出力候補決定部２６は、入力されたテキストデータに対する出力候補を決定する。この際、出力候補決定部２６は、出力候補データベース（出力候補ＤＢ）２６０を参照して、既知の方法を用いて出力候補を決定する。
【００４７】
さらに、出力候補決定部２６は、興味情報推定部２３から得られた興味情報に基づいて、出力候補を決定する。これにより、ユーザが所望する候補に対して、より確度の高い出力候補が得られる。
【００４８】
例えば、第１処理部２０がＩＭＥであれば、出力候補決定部２６は、入力されたテキストデータに対する変換候補を決定する。そして、上述の構成および処理によって、ユーザが所望する候補に対して、より確度の高い変換候補が得られる。
【００４９】
出力部２７は、情報処理装置１０のディスプレイ等に割り当てられた出力候補の表示欄等によって実現され、出力候補を出力する。
【００５０】
（第２処理部３０の構成および処理）
関連情報取得部３１は、興味情報に対する関連情報を、ＡＩ等の既知の方法を用いて、関連情報データベース（関連情報ＤＢ）３１０から取得する。関連情報とは、興味情報そのものではなく、興味情報を含んだ他の情報である。具体的な一例としては、興味情報が「サッカー」であれば、関連情報は、「サッカーのニュース」、「サッカーに関連するブログ、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）」等である。関連情報は、例えばテキストデータで得られる。
【００５１】
出力部３２は、情報処理装置１０のディスプレイ等に割り当てられた情報表示欄等によって実現される。出力部３２は、関連情報を出力し、ユーザに提供する。出力部３２は、本発明の「関連情報出力部」に対応する。
【００５２】
入力部３３は、入力部２１と同様に、例えば、キーボードやソフトウェアキーボード等によって実現される。入力部３３は、出力部３２から出力された関連情報に対するユーザの反応となるテキストデータの入力を受け付ける。入力部３３は、反応のテキストデータを、反応判定部３４に出力する。
【００５３】
反応判定部３４は、反応のテキストデータから、ＡＩ等の既知の方法を用いて、ユーザの反応を判定する。ユーザの反応とは、興味有りの反応と、興味無しの反応とに分けられる。反応判定部３４は、反応の判定結果を、推定基準調整部２４に出力する。
【００５４】
このような構成および処理によって、対話型インターフェース機能を実現する第２処理部３０は、第１処理部２０からの多くのデータ量からなるテキストデータ群に基づいて、ユーザに対する話題を提供できる。すなわち、ユーザの興味に応じた話題を、高い確度で提供できる。また、ユーザの興味に対する反応を、第１処理部２０にフィードバックでき、第１処理部２０における興味情報の推定の確度を高くできる。
【００５５】
（具体的な処理例）
図２は、本発明の実施形態に係る情報処理方法の第１処理の一例を示すフローチャートである。図３は、興味情報の推定概念の一例を示す図である。
【００５６】
図２に示すように、情報処理装置１０の第１処理部２０は、テキストデータの入力を受け付ける（Ｓ１１）。第１処理部２０は、入力された過去のテキストデータ群から興味情報を推定する（Ｓ１２）。興味情報の推定方法は、上述の通りであるが、例えば以下の方法を用いる。
【００５７】
図３に示すように、例えば、興味情報は、大概念データと詳細データとに分類されている。大概念データは、粒度の粗い分類に基づいており、詳細データは、粒度の細かい分類に基づいている。なお、図３では、２階層に分類しているが、粒度に応じて３階層以上に分類してもよい。
【００５８】
例えば、図３の場合、大概念データには、「野球」、「サッカー」、「テニス」等がある。詳細データは、大概念データである「野球」に対して、「プロ野球」、「ＭＬＢ」、「高校野球」、「チームＡ」、・・・・、「Ｘ球場」等がある。また、詳細データは、大概念データである「サッカー」に対して、「Ｊリーグ」、「ワールドカップ」、「プレミアリーグ」、「Ｂ選手」、・・・・、「Ｙスタジアム」等がある。また、詳細データは、大概念データである「テニス」に対して、「Ｊ選手」、「グランドスラム」、「全日本選手権」、「Ｍ解説者」、・・・・、「Ｚコロシアム」等がある。
【００５９】
第１処理部２０は、例えば、詳細データ毎に、テキストデータの出現頻度（入力頻度）を取得する。第１処理部２０は、これら詳細データの出現頻度を、大概念データ毎に集計することで、大概念データ毎の出現頻度を取得する。第１処理部２０は、例えば、出現頻度の総数が最も多い大概念データを、興味情報として判定する。
【００６０】
例えば、図３の例であれば、大概念データである「野球」、「サッカー」、「テニス」に対して、最も出現頻度の総数が多い「サッカー」を興味情報に判定する。
【００６１】
第２処理部３０は、興味情報に基づいて、関連情報を取得する（Ｓ１３）。関連情報の取得も方法も、上述の通りである。
【００６２】
例えば、図３に示す結果が得られた場合、第２処理部３０は、興味情報である「サッカー」に基づく関連情報を取得する。具体的には、第２処理部３０は、例えば、「サッカーに関連するニュース」、「サッカーに関するインタネット上にアップされた記事（例えば、ブログ、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス））」等を、関連情報として取得する。
【００６３】
第２処理部３０は、関連情報を出力する（Ｓ１４）。
【００６４】
これにより、情報処理装置１０は、興味情報に基づく関連情報を、ユーザに提供できる。この際、興味情報は、データ量が多い、第１処理部２０で入力されたテキストデータに基づいている。したがって、第２処理部３０による対話型インターフェースの回数が少ない状態であっても、ユーザが興味を有する情報を、高い確度で提供できる。
【００６５】
また、情報処理装置１０は、興味情報をユーザに提供するのではなく、興味情報の関連情報をユーザに提供する。すなわち、ユーザには、興味情報を直接的に提供することなく、興味情報を間接的に提供する。これにより、情報処理装置１０は、ユーザに対話型インターフェースに対する不快感を与えることなく、話題を提供できるとともに、興味情報に関する反応を取得することができる。
【００６６】
図４は、本発明の実施形態に係る情報処理方法の第２処理の一例を示すフローチャートである。
【００６７】
図４に示すように、情報処理装置１０の第２処理部３０は、上述の第１の処理によって提供された興味情報の関連情報に対する反応の入力を受け付ける（Ｓ２１）。
【００６８】
第２処理部３０は、反応の判定、すなわち、ユーザが興味情報に興味が有るか否かを判定する（Ｓ２２）。例えば、第２処理部３０は、反応の入力のテキストデータを分析して、興味が有ることを示す内容か、興味が無いことを示す内容かを判定する。
【００６９】
情報処理装置１０の第１処理部２０は、反応の判定結果を用いて、興味情報の推定基準を調整する（Ｓ２３）。
【００７０】
図５は、本発明の実施形態に係る情報処理方法の第３処理の一例を示すフローチャートである。第３処理は、興味情報の推定基準の調整方法の一例の処理である。
【００７１】
第１処理部２０は、反応の判定結果から、ユーザが興味有りと判定すると（Ｓ３１：ＹＥＳ）、推定基準を詳細化する（Ｓ３２）。推定基準の詳細化とは、上述の粒度を細かくする処理であり、上述の図３に示す場合、大概念データのみでなく詳細データを、興味情報の対象とする処理である。
【００７２】
例えば、図６は、詳細化の概念の一例を示す図である。図６に示すように、初期には、興味情報として、大概念データである「サッカー」が推定される。そして、詳細化処理を繰り返すことによって、興味情報として、大概念データである「サッカー」のみでなく、詳細データである「ワールドカップ」、「Ｊリーグ」、「プレミアリーグ」等が推定される。この際、例えば推定の確度を設定し、確度順に、関連情報取得部３１への出力の優先度（図６の上から並ぶ順）を設定することが可能になる。この場合、さらに詳細化の処理を繰り返すことによって、図６に示すように、関連情報取得部３１への出力の優先度（図６の上から並ぶ順）を調整することもできる。
【００７３】
第１処理部２０は、反応の判定結果から、ユーザが興味無しと判定すると（Ｓ３１：ＮＯ）、推定基準を抑制化する（Ｓ３３）。推定基準の抑制化とは、上述の粒度を粗くする処理、または、粒度を変えることなく、他データに興味情報を変更する処理である。
【００７４】
例えば、図７は、抑制化の概念の一例を示す図である。図７に示すように、初期には、興味情報として、大概念データである「サッカー」が推定される。そして、抑制化処理を繰り返すことによって、興味情報として、大概念データである「サッカー」のみでなく、同じ大概念データである「テニス」、「野球」等が推定される。この際、例えば推定の確度を設定し、確度順に、関連情報取得部３１への出力の優先度（図７の上から並ぶ順）を設定することが可能になる。この場合、さらに抑制化の処理を繰り返すことによって、図７に示すように、関連情報取得部３１への出力の優先度（図７の上から並ぶ順）を調整することもできる。
【００７５】
なお、上述の説明では、詳細化が繰り返される場合、または、抑制化が繰り返される場合を示しているが、詳細化と抑制化とが混ざった処理も当然に可能である。
【００７６】
これにより、情報処理装置１０は、ユーザからの反応に基づいて、興味情報をより高い確度で推定できる。例えば、情報処理装置１０は、出現頻度が低いワードに対しても、上述の処理を繰り返すことによって、高い確度で興味情報として推定できる。
【００７７】
なお、第１処理部２０は、反応の判定結果に基づいて、関連用語取得部２５を用いて、興味情報の対象となる新たなワードを取得することが好ましい。これにより、詳細化または抑制化による興味情報の選択範囲を広くできる。
【００７８】
（派生例）
図８は、本発明の実施形態に係る情報処理装置の第１派生例を示す機能ブロック図である。図８に示すように、情報処理装置１０Ａは、第１処理部２０Ａの関連用語取得部２５Ａ、第２処理部３０Ａの関連情報取得部３１Ａにおいて、情報処理装置１０と異なる。情報処理装置１０Ａの他の構成は、情報処理装置１０と同様であり、同様の箇所の説明は、省略する。
【００７９】
関連用語取得部２５Ａおよび関連情報取得部３１Ａは、情報ネットワーク９０に接続されている。関連情報取得部３１Ａは、情報ネットワーク９０を介して、興味情報に対する関連情報を取得する。関連用語取得部２５Ａは、情報ネットワーク９０を介して、興味情報に対する関連用語を取得する。
【００８０】
このような構成および処理を用いることによって、より多様な関連情報および関連用語を取得できる。これにより、情報処理装置１０Ａは、より確度の高い興味情報の推定、興味情報に応じた話題の提供が可能になる。
【００８１】
図９は、本発明の実施形態に係る情報処理装置の第２派生例を示す機能ブロック図である。図９に示すように、情報処理装置１０Ｂは、第１処理部２０と第２処理部３０とで、入力部５０が共通である点において、情報処理装置１０と異なる。情報処理装置１０Ｂの他の構成は、情報処理装置１０と同様であり、同様の箇所の説明は、省略する。
【００８２】
このような構成であっても、情報処理装置１０と同様の作用効果を得られる。また、情報処理装置１０Ｂの構成を用いることによって、情報処理装置としての構成要素が少なくなる。
【００８３】
なお、上述の説明では、興味情報の推定、詳細化等を説明したが、上述の構成を用いることによって、非興味分野に対する回避を実現することもできる。
【００８４】
また、上述の説明では、情報処理装置に入力ログ記憶部２２を備える態様を示した。しかしながら、興味情報の推定元となるテキストデータ群は、ネットワーク上においてユーザに対して関連付けられたデータベースから取得してもよい。
【００８５】
また、上述の説明では、入力、出力をテキストデータで実行する態様を示した。しかしながら、テキストデータに基づく音声、テキストデータに対応するマーク（いいねボタン等）への操作等を用いてもよい。
【００８６】
また、上述の説明では、興味情報をテキストデータで表す態様を示した。しかしながら、興味情報は、テキストデータに限るものではなく、ユーザを興味を表すことができるデータであれば、他のデータに置き換えることも可能である。例えば、興味情報ＩＤ、興味情報バイナリ列、興味情報への参照を含むＵＲＬリンク、興味情報を表現したＣ構造体、深層学習等の手段を用いて生成した複数の興味情報の混合を表現した実数値配列等のいずれかを用いることができる。
【００８７】
また、上述の詳細化、抑制化には、深層学習を用いることも可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１０、１０Ａ、１０Ｂ：情報処理装置
２０、２０Ａ：第１処理部
２１：入力部
２２：入力ログ記憶部
２３：興味情報推定部
２４：推定基準調整部
２５、２５Ａ：関連用語取得部
２６：出力候補決定部
２７：出力部
３０、３０Ａ：第２処理部
３１、３１Ａ：関連情報取得部
３２：出力部
３３：入力部
３４：反応判定部
５０：入力部
９０：情報ネットワーク
２５０：関連用語データベース
２６０：変換候補データベース
３１０：関連情報データベース
【図１】
2019159623.tif 000003
【図２】
2019159623.tif 000004
【図３】
2019159623.tif 000005
【図４】
2019159623.tif 000006
【図５】
2019159623.tif 000007
【図６】
2019159623.tif 000008
【図７】
2019159623.tif 000009
【図８】
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【図９】
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