(57)【要約】      （修正有）【課題】新しい情報を既存のデータベースに追加する際の指標となる情報を提供することができる情報提供装置、情報提供方法およびプログラムを提供する。【解決手段】情報提供装置２００は、一以上のエンティティが既に登録された旧辞書２３２に未だ登録されていない新たなエンティティが旧辞書２３２に追加された新辞書２３４と、ある対象コンテンツとを比較して、対象コンテンツから、新辞書２３４に登録されたエンティティを抽出するエンティティ抽出部２１６と、エンティティ抽出部２１６により新辞書２３４に登録されたエンティティとして対象コンテンツから抽出された第１エンティティの数を導出する導出部２１８と、導出部２１８により導出された第１エンティティの数に基づいて、新たなエンティティを旧辞書２３２に追加することについて評価する評価部と、を備える。【選択図】図５
2019139360.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一以上のエンティティが既に登録された旧辞書に未だ登録されていない新たなエンティティが前記旧辞書に追加された新辞書と、ある対象コンテンツとを比較して、前記対象コンテンツから、前記新辞書に登録されたエンティティを抽出する抽出部と、
前記抽出部により前記新辞書に登録されたエンティティとして前記対象コンテンツから抽出された第１エンティティの数を導出する導出部と、
前記導出部により導出された前記第１エンティティの数に基づく情報を提供する提供部と、
を備える情報提供装置。
【請求項２】
前記抽出部は、更に、前記旧辞書と前記対象コンテンツとを比較して、前記対象コンテンツから、前記旧辞書に登録されたエンティティを抽出し、
前記導出部は、更に、前記抽出部により前記旧辞書に登録されたエンティティとして前記対象コンテンツから抽出された第２エンティティの数を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第１エンティティの数および前記第２エンティティの数に基づく情報を提供する、
請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項３】
前記導出部は、更に、前記第１エンティティの数および前記第２エンティティの数の第１差分を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第１差分に基づく情報を提供する、
請求項２に記載の情報提供装置。
【請求項４】
前記第１差分が大きいほど、前記新たなエンティティを前記旧辞書に追加することを高く評価する評価部を更に備え、
前記提供部は、前記評価部による評価結果を、前記第１差分に基づく情報として提供する、
請求項３に記載の情報提供装置。
【請求項５】
前記導出部は、更に、前記第１エンティティの数および前記第２エンティティの数の第１比率を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第１比率に基づく情報を提供する、
請求項２に記載の情報提供装置。
【請求項６】
前記第１比率が大きいほど、前記新たなエンティティを前記旧辞書に追加することを高く評価する評価部を更に備え、
前記提供部は、前記評価部による評価結果を、前記第１比率に基づく情報として提供する、
請求項５に記載の情報提供装置。
【請求項７】
前記抽出部は、更に、前記新辞書と、前記対象コンテンツよりも古い旧コンテンツとを比較して、前記旧コンテンツから、前記新辞書に登録されたエンティティを抽出し、
前記導出部は、更に、前記抽出部により前記新辞書に登録されたエンティティとして前記旧コンテンツから抽出された第３エンティティの数を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第１エンティティの数、前記第２エンティティの数、および前記第３エンティティの数に基づく情報を提供する、
請求項２から６のうちいずれか１項に記載の情報提供装置。
【請求項８】
前記抽出部は、更に、前記旧辞書と、前記対象コンテンツよりも古い旧コンテンツとを比較して、前記旧コンテンツから、前記旧辞書に登録されたエンティティを抽出し、
前記導出部は、前記抽出部により前記旧辞書に登録されたエンティティとして前記旧コンテンツから抽出された第４エンティティの数を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第１エンティティの数、前記第２エンティティの数、前記第３エンティティの数、および前記第４エンティティの数に基づく情報を提供する、
請求項７に記載の情報提供装置。
【請求項９】
前記導出部は、更に、前記第１エンティティの数および前記第２エンティティの数の第１差分と、前記第３エンティティの数および前記第４エンティティの数の第２差分とを導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第１差分および前記第２差分に基づく情報を提供する、
請求項８に記載の情報提供装置。
【請求項１０】
前記導出部は、前記第１エンティティの数から前記第２エンティティの数を減算した前記第１差分から、前記第３エンティティの数から前記第４エンティティの数を減算した前記第２差分を減算した差分の差を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記差分の差に基づく情報を提供する、
請求項９に記載の情報提供装置。
【請求項１１】
前記差分の差が大きいほど、前記新たなエンティティを前記旧辞書に追加することを高く評価する評価部を更に備え、
前記提供部は、前記評価部による評価結果を、前記差分の差に基づく情報として提供する、
請求項１０に記載の情報提供装置。
【請求項１２】
前記評価部は、更に、前記第２差分が大きいほど、前記新たなエンティティを前記旧辞書に追加することを低く評価し、
前記提供部は、前記評価部による評価結果を、前記第２差分に基づく情報として提供する、
請求項１１に記載の情報提供装置。
【請求項１３】
前記導出部は、更に、前記第１エンティティの数および前記第２エンティティの数の第１比率と、前記第３エンティティの数および前記第４エンティティの数の第２比率とを導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第１比率および前記第２比率に基づく情報を提供する、
請求項８に記載の情報提供装置。
【請求項１４】
前記導出部は、前記第１エンティティの数を前記第２エンティティの数で除算した前記第１比率から、前記第３エンティティの数を前記第４エンティティの数で除算した前記第２比率を減算した比率の差を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記比率の差に基づく情報を提供する、
請求項１３に記載の情報提供装置。
【請求項１５】
前記比率の差が大きいほど、前記新たなエンティティを前記旧辞書に追加することを高く評価する評価部を更に備え、
前記提供部は、前記評価部による評価結果を、前記比率の差に基づく情報として提供する、
請求項１４に記載の情報提供装置。
【請求項１６】
前記評価部は、更に、前記第２比率が大きいほど、前記新たなエンティティを前記旧辞書に追加することを低く評価し、
前記提供部は、前記評価部による評価結果を、前記第２比率に基づく情報として提供する、
請求項１５に記載の情報提供装置。
【請求項１７】
前記抽出部は、更に、前記新辞書と、前記対象コンテンツよりも古い旧コンテンツとを比較して、前記旧コンテンツから、前記新辞書に登録されたエンティティを抽出し、
前記導出部は、更に、前記抽出部により前記新辞書に登録されたエンティティとして前記旧コンテンツから抽出された第３エンティティの数を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第１エンティティの数および前記第３エンティティの数に基づく情報を提供する、
請求項１から１６のうちいずれか１項に記載の情報提供装置。
【請求項１８】
前記導出部は、前記第１エンティティの数と前記第３エンティティの数との第３差分を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第３差分に基づく情報を提供する、
請求項１７に記載の情報提供装置。
【請求項１９】
前記第３差分が小さいほど、前記新たなエンティティを前記旧辞書に追加することを低く評価する評価部を更に備え、
前記提供部は、前記評価部による評価結果を、前記第３差分に基づく情報として提供する、
請求項１８に記載の情報提供装置。
【請求項２０】
前記導出部は、前記第１エンティティの数と前記第３エンティティの数との第３比率を導出し、
前記提供部は、前記導出部により導出された前記第３比率に基づく情報を提供する、
請求項１７に記載の情報提供装置。
【請求項２１】
前記第３比率が小さいほど、前記新たなエンティティを前記旧辞書に追加することを低く評価する評価部を更に備え、
前記提供部は、前記評価部による評価結果を、前記第３比率に基づく情報として提供する、
請求項２０に記載の情報提供装置。
【請求項２２】
前記導出部は、前記抽出部により抽出されたエンティティをカテゴリごとに分類し、前記分類したカテゴリごとに前記エンティティの数を導出し、
前記提供部は、前記導出部により前記カテゴリごとに導出された前記エンティティの数に基づく情報を提供する、
請求項１から２１のうちいずれか１項に記載の情報提供装置。
【請求項２３】
コンピュータが、
一以上のエンティティが既に登録された旧辞書に未だ登録されていない新たなエンティティが前記旧辞書に追加された新辞書と、ある対象コンテンツとを比較して、前記対象コンテンツから、前記新辞書に登録されたエンティティを抽出し、
前記新辞書に登録されたエンティティとして前記対象コンテンツから抽出した第１エンティティの数を導出し、
前記導出した前記第１エンティティの数に基づく情報を提供する、
情報提供方法。
【請求項２４】
コンピュータに、
一以上のエンティティが既に登録された旧辞書に未だ登録されていない新たなエンティティが前記旧辞書に追加された新辞書と、ある対象コンテンツとを比較して、前記対象コンテンツから、前記新辞書に登録されたエンティティを抽出する処理と、
前記新辞書に登録されたエンティティとして前記対象コンテンツから抽出した第１エンティティの数を導出する処理と、
前記導出した前記第１エンティティの数に基づく情報を提供する処理と、
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、情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネット上で配信されるコンテンツ（ディジタルコンテンツ）を解析して、新しい情報を定期的に既存のデータベースに登録することが行われている。これに関連し、コーパスの中のテキストを構文解析するための技術として、テキストの第１のセグメントに基づいて辞書の可能な新しいエントリの仮説を立て、その可能な新しいエントリを使用して、テキストの第１のセグメントに関して正常な構文解析を形成し、正常な構文解析に基づき、新しいエントリを含むように辞書を変更し、辞書の中の新しいエントリを使用してテキストの第２のセグメントを構文解析する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１０８２７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、新しい情報を既存のデータベースに追加すべきか否かを十分に検討できていなかった。
【０００５】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、新しい情報を既存のデータベースに追加する際の指標となる情報を提供することができる情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、一以上のエンティティが既に登録された旧辞書に未だ登録されていない新たなエンティティが前記旧辞書に追加された新辞書と、ある対象コンテンツとを比較して、前記対象コンテンツから、前記新辞書に登録されたエンティティを抽出する抽出部と、前記抽出部により前記新辞書に登録されたエンティティとして前記対象コンテンツから抽出された第１エンティティの数を導出する導出部と、前記導出部により導出された前記第１エンティティの数に基づく情報を提供する提供部と、を備える情報提供装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の一態様によれば、新しい情報を既存のデータベースに追加する際の指標となる情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態における情報提供装置２００を含む情報提供システム１の一例を示す図である。
【図２】第１実施形態におけるデータベース生成装置１００の構成の一例を示す図である。
【図３】ナレッジベースＫＢの一例を示す図である。
【図４】生成装置側制御部１１０による一連の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】第１実施形態における情報提供装置２００の構成の一例を示す図である。
【図６】情報提供装置側制御部２１０による一連の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】辞書とコーパスの組み合わせごとのエンティティの抽出結果を示す図である。
【図８】各辞書による評価結果の一例を示す図である。
【図９】実施形態の情報提供装置２００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を適用した情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
【００１０】
［概要］
情報提供装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報提供装置は、一以上のエンティティが既に登録された旧辞書に未だ登録されていない新たなエンティティ（以下、新エンティティと称する）が存在する場合に、新エンティティを旧辞書に追加した新辞書を生成し、新辞書と、ある対象コンテンツとを比較して、対象コンテンツから、新辞書に登録されたエンティティを抽出する。そして、情報提供装置は、新辞書に登録されたエンティティとして対象コンテンツから抽出したエンティティの数に基づいて、旧辞書に新エンティティを追加することを評価し、その評価結果を他装置に提供する。これによって、新しい情報を既存のデータベースに追加する際の指標となる情報を提供することができる。
【００１１】
エンティティとは、ナレッジベースＫＢ（或いはナレッジグラフ）と呼ばれるデータベースで扱われる情報の単位であり、例えば、人物、組織、場所などの実存する概念を表す。ナレッジベースＫＢでは、オントロジーというクラス体系（語彙体系）をベースとして、エンティティに意味カテゴリ（クラス）が付与される。意味カテゴリとは、そのエンティティが人物であるのか、組織であるのか、場所であるのか、といったことを意味づける情報であり、オントロジーにおいて、同じ性質や属性を持つエンティティ同士を一つにカテゴライズするものである。
【００１２】
旧辞書とは、現時点で既に生成されている既存のナレッジベースＫＢであり、新辞書とは、既存のナレッジベースＫＢに対して、未だ登録されていない新エンティティが追加されたものである。
【００１３】
コンテンツは、例えば、ブログやウェブサイトなどに掲載される記事や、ＳＮＳ（Social Networking Service）に投稿されたメッセージ、インターネット上の電子掲示板に投稿された文章などのテキストデータを含む。
【００１４】
＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１は、第１実施形態における情報提供装置２００を含む情報提供システム１の一例を示す図である。第１実施形態における情報提供システム１は、例えば、一以上のコンテンツ配信装置１０と、データベース生成装置１００と、情報提供装置２００とを備える。これらの装置は、ネットワークＮＷを介して接続される。また、これらの装置のうち一部は、他の装置に仮想的な装置として包含されてもよく、例えば、情報提供装置２００は、データベース生成装置１００の機能によって実現される仮想マシンであってもよい。
【００１５】
図１に示す各装置は、ネットワークＮＷを介して種々の情報を送受信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ端末、無線通信網、無線基地局、専用回線などを含む。なお、図１に示す各装置の全ての組み合わせが相互に通信可能である必要はなく、ネットワークＮＷは、一部にローカルなネットワークを含んでもよい。
【００１６】
コンテンツ配信装置１０は、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット端末、各種パーソナルコンピュータなどの端末装置と通信し、端末装置にコンテンツを配信する。例えば、端末装置がＵＡ（User Agent）としてウェブブラウザを起動した場合、コンテンツ配信装置１０は、ニュース記事などのコンテンツを含むウェブページを端末装置に送信する。また、例えば、端末装置がＵＡ（User Agent）としてアプリケーションプログラムを起動した場合、コンテンツ配信装置１０は、アプリケーションの画面内に表示させるコンテンツを端末装置に送信する。
【００１７】
データベース生成装置１００は、例えば、各コンテンツ配信装置１０により配信されるコンテンツのうち、所定のコンテンツを解析して、ナレッジベースＫＢを生成する。所定のコンテンツとは、例えば、インターネット上で発信された情報を集約した百科事典であり、具体的には、百科事典に含まれる各知識がテキストなどのコンテンツとして掲載されたウェブページである。所定のコンテンツは、任意のタイミングで、流行語や新語などの新しい情報が百科事典に追加されたり、百科事典に既に掲載された情報が変更されたりすることで更新されてよい。データベース生成装置１００は、例えば、所定の周期（例えば、３か月）で繰り返し所定のコンテンツを収集することで、ナレッジベースＫＢを更新する。
【００１８】
情報提供装置２００は、ナレッジベースＫＢの更新周期の間に収集された、未だナレッジベースＫＢに登録されていない新エンティティ、すなわち所定のコンテンツを評価し、その評価結果を、既存のナレッジベースＫＢに新エンティティを追加すべきか否かを決定する際の一つの指標としてデータベース生成装置１００に提供する。
【００１９】
［データベース生成装置の構成］
図２は、第１実施形態におけるデータベース生成装置１００の構成の一例を示す図である。図示のように、データベース生成装置１００は、例えば、生成装置側通信部１０２と、生成装置側制御部１１０と、生成装置側記憶部１３０とを備える。
【００２０】
生成装置側通信部１０２は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インターフェースを含む。生成装置側通信部１０２は、ネットワークＮＷを介してコンテンツ配信装置１０やデータベース生成装置１００と通信する。
【００２１】
生成装置側制御部１１０は、例えば、コンテンツ収集部１１２と、エンティティ分類部１１４と、データベース更新処理部１１６とを備える。これらの構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサが生成装置側記憶部１３０に格納されたプログラムを実行することにより実現される。また、生成装置側制御部１１０の構成要素の一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、またはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitry）により実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００２２】
生成装置側記憶部１３０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置により実現される。生成装置側記憶部１３０には、ファームウェアやアプリケーションプログラムなどの各種プログラムの他に、ナレッジベースＫＢと、分類器情報ＣＦとを格納する。
【００２３】
図３は、ナレッジベースＫＢの一例を示す図である。図示のように、ナレッジベースＫＢは、ノード同士の間を、ノード間の関係を表すラベル付きの方向性をもつエッジで繋いだ有向グラフで表される。ノードは、上述したエンティティであり、エッジはプロパティを表している。プロパティは、意味カテゴリ（クラス）を決定づけるものであり、各エンティティの性質や属性を表す。
【００２４】
以下、フローチャートを用いながら生成装置側制御部１１０の各構成要素について説明する。図４は、生成装置側制御部１１０による一連の処理の流れ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、例えば、所定の周期で繰り返し行われる。
【００２５】
まず、コンテンツ収集部１１２は、生成装置側通信部１０２にコンテンツ配信装置１０と通信させ、コンテンツ配信装置１０から、更新日時の最も新しい所定のコンテンツ（インターネット上の百科事典）を収集する（Ｓ１００）。例えば、コンテンツ収集部１１２は、百科事典を提供するウェブサイトを構成するウェブページの一つ一つを、所定のコンテンツとして収集する。所定のコンテンツは、例えば、ＳＱＬ形式のダンプデータを含む。
【００２６】
次に、エンティティ分類部１１４は、生成装置側記憶部１３０に格納された分類器情報ＣＦを基に分類器を生成（構築）し、生成した分類器を用いて、コンテンツ収集部１１２により収集された複数の所定のコンテンツの其々を新エンティティとしたときに、それらの新エンティティの分類先となる意味カテゴリの候補を決定する（Ｓ１０２）。
【００２７】
例えば、分類器は、ベクトル空間法を利用した教師あり学習モデルである。分類器のパラメータは、例えば、百科事典に含まれるカテゴリなどの情報を素性（入力データ）としたときの分類結果と、予め教師データとして用意された正解データとを比較することで学習される。教師データを基に学習された分類器は、分類器情報ＣＦとして生成装置側記憶部１３０に格納される。
【００２８】
正解データは、例えば、クラウドソーシングなどを利用して募集した不特定多数のユーザや特定のユーザによる判断結果（例えば、同音異義語の単語の判断や同姓同名の人物名の判断など）を基に作られてよい。例えば、複数のユーザのうち大多数が、百科事典のクラス体系においてカテゴリＡに分類されるコンテンツを、ナレッジベースＫＢのオントロジー体系では意味カテゴリＡ＃に分類し、百科事典のクラス体系においてカテゴリＢに分類されるコンテンツを、ナレッジベースＫＢのオントロジー体系では意味カテゴリＢ＃に分類したとする。この場合、正解データは、百科事典のクラス体系において、カテゴリＡに分類されるコンテンツを、ナレッジベースＫＢのオントロジー体系では、意味カテゴリＡ＃に分類することを正解とし、百科事典のクラス体系において、カテゴリＢに分類されるコンテンツを、ナレッジベースＫＢのオントロジー体系では、意味カテゴリＢ＃に分類することを正解とするものとなる。
【００２９】
次に、データベース更新処理部１１６は、エンティティ分類部１１４によって分類先の意味カテゴリが決定された複数の所定のコンテンツの中から、正しく意味カテゴリが決定された所定のコンテンツを抽出する（Ｓ１０４）。例えば、クラウドソーシングによって募った不特定多数のユーザに、分類器による分類結果が正しいか否かを判定させ、その判定結果を、意味カテゴリが決定された所定のコンテンツに対応付けておく。データベース更新処理部１１６は、複数の所定のコンテンツの中から、不特定多数のユーザのうち、例えば、過半数以上のユーザによって分類器による分類結果が正しいと判定された所定のコンテンツを、正しく意味カテゴリが決定された所定のコンテンツとして抽出する。なお、分類器がコンテンツを十分な精度で意味カテゴリに分類できる場合、すなわち、分類器が十分学習されている場合、Ｓ１０４の処理は省略されてもよい。
【００３０】
次に、データベース更新処理部１１６は、抽出した所定のコンテンツを新エンティティとして既存のナレッジベースＫＢに追加することで、ナレッジベースＫＢを更新する（Ｓ１０６）。これによって、本フローチャートの処理が終了する。
【００３１】
［情報提供装置の構成］
図５は、第１実施形態における情報提供装置２００の構成の一例を示す図である。図示のように、情報提供装置２００は、例えば、情報提供装置側通信部２０２と、情報提供装置側制御部２１０と、情報提供装置側記憶部２３０とを備える。
【００３２】
情報提供装置側通信部２０２は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。情報提供装置側通信部２０２は、ネットワークＮＷを介してデータベース生成装置１００と通信する。また、情報提供装置側通信部２０２は、ネットワークＮＷを介してコンテンツ配信装置１０と通信してもよい。
【００３３】
情報提供装置側制御部２１０は、例えば、新辞書生成部２１２と、コーパス生成部２１４と、エンティティ抽出部２１６と、導出部２１８と、評価部２２０と、出力制御部２２２とを備える。情報提供装置側通信部２０２と出力制御部２２２とを合わせたものは、「提供部」の一例である。
【００３４】
情報提供装置側制御部２１０に含まれる複数の構成要素は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサが情報提供装置側記憶部２３０に格納されたプログラムを実行することにより実現される。また、情報提供装置側制御部２１０の構成要素の一部または全部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitry）により実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
【００３５】
情報提供装置側記憶部２３０は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの記憶装置により実現される。情報提供装置側記憶部２３０には、ファームウェアやアプリケーションプログラムなどの各種プログラムの他に、旧辞書２３２と、新辞書２３４と、旧コーパス２３６と、新コーパス２３８とを格納する。
【００３６】
以下、フローチャートを用いながら情報提供装置側制御部２１０の各構成要素について説明する。図６は、情報提供装置側制御部２１０による一連の処理の流れ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、例えば、所定の周期で繰り返し行われる。
【００３７】
まず、新辞書生成部２１２は、情報提供装置側通信部２０２にデータベース生成装置１００と通信させ、データベース生成装置１００から、既存のナレッジベースＫＢに追加される前の新エンティティ（意味カテゴリが決められた所定のコンテンツ）を取得する（Ｓ２００）。
【００３８】
次に、新辞書生成部２１２は、取得した新エンティティを旧辞書２３２に追加して新辞書２３４を生成する（Ｓ２０２）。旧辞書２３２は、例えば、現在の周期がＴｉである場合、一周期前のＴｉ−１において更新されたナレッジベースＫＢである。また、新辞書２３４は、データベース生成装置１００により現在の周期Ｔｉで更新されるはずのナレッジベースＫＢを仮想的に摸した辞書であり、旧辞書２３２に、周期Ｔｉ−１から周期Ｔｉまでの一周期の間に収集された新エンティティが追加された辞書である。
【００３９】
次に、コーパス生成部２１４は、情報提供装置側通信部２０２に、所定のコンテンツを配信するコンテンツ配信装置１０とは異なる他のコンテンツ配信装置１０と通信させ、その通信相手のコンテンツ配信装置１０から、各辞書と比較させる対象のコンテンツを取得する（Ｓ２０４）。各辞書と比較させる対象のコンテンツは、例えば、ニュース記事やブログ記事といった所定のコンテンツとは異なるコンテンツである。
【００４０】
例えば、コーパス生成部２１４は、現在の周期Ｔｉにコンテンツ配信装置１０によって配信されたコンテンツ（以下、新コンテンツと称する）と、現在の周期Ｔｉよりも前の周期（例えば周期Ｔｉ−１や周期Ｔｉ−２）にコンテンツ配信装置１０によって配信されたコンテンツ（以下、旧コンテンツと称する）とを、各辞書と比較する対象のコンテンツ（コーパス）として取得する。
【００４１】
次に、コーパス生成部２１４は、コーパスとして取得した新コンテンツおよび旧コンテンツの其々のコンテンツに含まれる文字列を形態素解析により複数の形態素（単語や語句など）に分割する。そして、コーパス生成部２１４は、旧コンテンツから形態素解析により得た形態素を集約した解析済みのコーパスを旧コーパス２３６として生成し、新コンテンツから形態素解析により得た形態素を集約した解析済みのコーパスを新コーパス２３８として生成する（Ｓ２０６）。
【００４２】
また、コーパス生成部２１４は、所定のコンテンツに含まれる文字列を形態素解析により複数の形態素に分割する際に、単語辞書を利用したキーワード解析を行ってもよい。例えば、単語辞書に「株式」と「会社」とを一つに合わせた「株式会社」という単語が登録されている場合、コーパス生成部２１４は、形態素解析時に単語辞書を参照することで、「株式」と「会社」という二つの形態素を抽出した場合、これらの複数の形態素を「株式会社」という一つの単語として抽出する。
【００４３】
次に、エンティティ抽出部２１６は、旧辞書２３２および新辞書２３４と、旧コーパス２３６および新コーパス２３８との組み合わせごとに、各コーパスから各辞書に登録されたエンティティを抽出する（Ｓ２０８）。辞書とコーパスの組み合わせは、例えば、以下の通りである。
【００４４】
組み合わせＡ：新辞書２３４×新コーパス２３８
組み合わせＢ：新辞書２３４×旧コーパス２３６
組み合わせＣ：旧辞書２３２×新コーパス２３８
組み合わせＤ：旧辞書２３２×旧コーパス２３６
【００４５】
例えば、エンティティ抽出部２１６は、組み合わせＡについては、新コーパス２３８から新辞書２３４に登録されたエンティティを抽出し、組み合わせＢについては、旧コーパス２３６から新辞書２３４に登録されたエンティティを抽出し、組み合わせＣについては、新コーパス２３８から旧辞書２３２に登録されたエンティティを抽出し、組み合わせＤについては、旧コーパス２３６から旧辞書２３２に登録されたエンティティを抽出する。
【００４６】
次に、導出部２１８は、エンティティ抽出部２１６によって辞書とコーパスの組み合わせごとに抽出されたエンティティの数を導出する（Ｓ２１０）。
【００４７】
図７は、辞書とコーパスの組み合わせごとのエンティティの抽出結果を示す図である。図示のように、導出部２１８は、新辞書２３４に登録されたエンティティとして新コーパス２３８から抽出されたエンティティ（以下、エンティティＡと称する）の数ａと、新辞書２３４に登録されたエンティティとして旧コーパス２３６から抽出されたエンティティ（以下、エンティティＢと称する）の数ｂと、旧辞書２３２に登録されたエンティティとして新コーパス２３８から抽出されたエンティティ（以下、エンティティＣと称する）の数ｃと、旧辞書２３２に登録されたエンティティとして旧コーパス２３６から抽出されたエンティティ（以下、エンティティＤと称する）の数ｄとを導出する。エンティティＡは、「第１エンティティ」の一例であり、エンティティＢは、「第３エンティティ」の一例であり、エンティティＣは、「第２エンティティ」の一例であり、エンティティＤは、「第４エンティティ」の一例である。
【００４８】
次に、導出部２１８は、エンティティＡの数ａからエンティティＣの数ｃを減算した差分（ａ−ｃ）と、エンティティＢの数ｂからエンティティＤの数ｄを減算した差分（ｂ−ｄ）とを導出する（Ｓ２１２）。差分（ａ−ｃ）は、「第１差分」の一例であり、差分（ｂ−ｄ）は、「第２差分」の一例である。
【００４９】
次に、導出部２１８は、数式（１）に基づいて、差分（ａ−ｃ）と差分（ｂ−ｄ）との差ｇを導出する（Ｓ２１４）。
【００５０】
【数１】
2019139360.tif 000003
【００５１】
次に、評価部２２０は、導出部２１８により導出された差分の差ｇに基づいて、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを評価する（Ｓ２１６）。
【００５２】
例えば、組み合わせＡと組み合わせＣとを比較した場合、コーパスが共に新しい新コーパス２３８であり、辞書がそれぞれ新しい新辞書２３４と、古い旧辞書２３２とである。そのため、組み合わせＡと組み合わせＣとを比較すること、すなわち差分（ａ−ｃ）を求めることは、新辞書２３４と旧辞書２３２とのエンティティの差分である新エンティティが、新コーパス２３８からどの程度抽出できるのかを評価することになる。一般的に、新エンティティは、新しいコーパスほどより多く含まれているものであることから、コーパスが同じであれば、エンティティＡの数ａがエンティティＣの数ｃに比して大きいほど、すなわち差分（ａ−ｃ）が大きいほど、新エンティティを旧辞書２３２に追加することの効果が高いと評価することができる。
【００５３】
しかしながら、コーパスが同じであっても、コーパスから必ずしも新エンティティが抽出できるとは限られない。実際の新エンティティの収集では、旧辞書２３２に既存の古いエンティティの全てが登録されているとは限られず、旧辞書２３２に未だ登録されていない古いエンティティについても新エンティティとして新辞書２３４に新たに追加される可能性がある。この場合、エンティティＡの数ａがエンティティＣの数ｃに比して大きくなる。このような場合、差分（ａ−ｃ）の大きさだけでは、新エンティティとして古いエンティティが新辞書２３４に追加されたことを考慮できない。
【００５４】
これに対して、数式（１）では、差分（ａ−ｃ）から差分（ｂ−ｄ）を減算している。差分（ｂ−ｄ）は、組み合わせＢと組み合わせＤとのエンティティの抽出結果の比較である。組み合わせＢと組み合わせＤとは、コーパスが共に古い旧コーパス２３６であり、辞書がそれぞれ新しい新辞書２３４と、古い旧辞書２３２とである。そのため、差分（ｂ−ｄ）を求めることは、新辞書２３４と旧辞書２３２とのエンティティの差分である新エンティティが、旧コーパス２３６からどの程度抽出できるのかを評価することになる。組み合わせＢと組み合わせＤとの比較では、比較対象のコーパスが共に旧コーパス２３６であることから、新エンティティが追加されようと、新辞書２３４と旧辞書２３２との間で抽出できるエンティティの数の差（ｂ−ｄ）は小さいものとなるが、上述したように、新エンティティとして既存のエンティティが新辞書２３４に追加された場合、エンティティＢの数ｂがエンティティＤの数ｄに比して大きくなる。従って、エンティティＢの数ｂがエンティティＤの数ｄに比して大きく、差分（ｂ−ｄ）が大きいほど、より多くの既存のエンティティが新エンティティに含まれており、新エンティティとして収集したエンティティを旧辞書２３２に追加することの効果が低いと評価することができる。
【００５５】
このように、評価部２２０は、差分（ａ−ｃ）が大きく、且つ差分（ｂ−ｄ）が小さいほど、すなわち、差分（ａ−ｃ）と差分（ｂ−ｄ）との差ｇが大きいほど、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを高く評価し、差分（ａ−ｃ）と差分（ｂ−ｄ）との差ｇが小さいほど、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを低く評価する。
【００５６】
例えば、評価部２２０は、差分（ａ−ｃ）と差分（ｂ−ｄ）との差ｇが閾値ｇＴＨ以上であれば、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを高く評価し、差分（ａ−ｃ）と差分（ｂ−ｄ）との差ｇが閾値ｇＴＨ未満であれば、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを低く評価してよい。
【００５７】
次に、出力制御部２２２は、情報提供装置側通信部２０２を制御して、評価部２２０による評価結果を、データベース生成装置１００に送信させる（Ｓ２１８）。例えば、出力制御部２２２は、新エンティティを旧辞書２３２に追加することが「高い」評価であるのか、または「低い」評価であるのかを示す結果を、評価部２２０による評価結果としてデータベース生成装置１００に送信してもよいし、導出部２１８による導出結果である、差分（ａ−ｃ）と差分（ｂ−ｄ）との差ｇの値そのものを、データベース生成装置１００に送信してもよい。これによって、本フローチャートの処理が終了する。
【００５８】
これによって、例えば、データベース生成装置１００は、評価結果を基に、新エンティティを既存のナレッジベースＫＢに追加して、ナレッジベースＫＢを更新するのか否かを効果的に決定することができる。
【００５９】
例えば、データベース生成装置１００のデータベース更新処理部１１６は、新エンティティを旧辞書２３２に追加することが「高い」評価であれば、新エンティティを既存のナレッジベースＫＢに追加してナレッジベースＫＢを更新し、「低い」評価であれば、新エンティティを既存のナレッジベースＫＢに追加せずにナレッジベースＫＢを更新しない。これによって、新エンティティとして収集した複数のエンティティの中に古いエンティティが多く含まれているような場合に、それらのエンティティを既存のナレッジベースＫＢに追加しなくて済む。
【００６０】
なお、上述した説明では、導出部２１８が、差分（ａ−ｃ）と差分（ｂ−ｄ）との差ｇを導出し、評価部２２０が、差分の差ｇに応じて、新エンティティを旧辞書２３２に追加することについて評価したがこれに限られない。
【００６１】
例えば、導出部２１８は、Ｓ２１４の処理として、数式（２）に基づいて、エンティティＡの数ａをエンティティＣの数ｃで除算した増加率（ａ／ｃ）から、エンティティＢの数ｂをエンティティＤの数ｄで除算した増加率（ｂ／ｄ）を減算した差ｇｒを導出してよい。増加率（ａ／ｃ）は、比較対象が新コーパス２３８である場合の、各辞書により抽出されるエンティティの増加率を表し、増加率（ｂ／ｄ）は、比較対象が旧コーパス２３６である場合の、各辞書により抽出されるエンティティの増加率を表している。増加率（ａ／ｃ）は、第１比率の一例であり、増加率（ｂ／ｄ）は、第２比率の一例である。
【００６２】
【数２】
2019139360.tif 000004
【００６３】
導出部２１８によって増加率の差ｇｒが導出された場合、評価部２２０は、Ｓ２１６の処理として、増加率の差ｇｒに応じて、新エンティティを旧辞書２３２に追加することについて評価する。例えば、評価部２２０は、増加率の差ｇｒが大きいほど、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを高く評価し、増加率の差ｇｒが小さいほど、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを低く評価してよい。このように、エンティティの数の差分を求めるのではなく、エンティティの数の増加率を求めることで、意味カテゴリ間の頻度の差を考慮した上で比較評価を行うことができる。
【００６４】
また、導出部２１８は、数式（３）および（４）に示すように、差分（ｂ−ｄ）や増加率（ｂ／ｄ）のみを導出してもよい。この場合、評価部２２０は、差分（ｂ−ｄ）または増加率（ｂ／ｄ）に応じて、少なくとも既存の古いエンティティが新辞書２３４にどの程度含まれているのかを評価する。例えば、評価部２２０は、ｈやｈｒが大きければ、既存の古いエンティティが新辞書２３４により多く含まれていると評価し、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを低く評価してよい。差分（ｂ−ｄ）は、第３差分の一例であり、増加率（ｂ／ｄ）は、第３比率の一例である。
【００６５】
【数３】
2019139360.tif 000005
【００６６】
【数４】
2019139360.tif 000006
【００６７】
また、導出部２１８は、数式（５）に示すように、エンティティＢの数ｂからエンティティＤの数ｄを減算した差分ｑを導出してもよいし、数式（６）に示すように、エンティティＢの数ｂをエンティティＤの数ｄで除算した増加率ｑｒを導出してもよい。この場合、評価部２２０は、差分ｑまたは増加率ｑｒに応じて、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを評価する。
【００６８】
【数５】
2019139360.tif 000007
【００６９】
【数６】
2019139360.tif 000008
【００７０】
例えば、差分ｑまたは増加率ｑｒは、組み合わせＡと組み合わせＢとの比較であり、差分（ａ−ｃ）を評価するときと同様に、新エンティティとして収集したエンティティの中に既存の古いエンティティが含まれている可能性がある。従って、これらの値が大きくなるほど、必ずしも良い評価であるとは限られないが、差分ｑまたは増加率ｑｒが小さいほど、共通の新辞書２３４によって新旧のコーパスから同程度のエンティティが抽出されたと見做せるため、新エンティティとして収集した複数のエンティティの多くが、既に旧辞書２３２に登録されていると判断することができる。そのため、評価部２２０は、差分ｑまたは増加率ｑｒが小さいほど、新エンティティを旧辞書２３２に追加することの価値が低いと評価する。
【００７１】
図８は、各辞書による評価結果の一例を示す図である。縦軸は、エンティティの増加率を表し、横軸は、辞書の比較対象とするコーパスの生成時刻を表している。また、ｖ０は、例えば、ある周期Ｔｋにおける辞書を利用したときのエンティティの増加率を表している。ｖ１は、周期Ｔｋよりも一周期時間が進んだ周期Ｔｋ＋１における辞書を利用したときのエンティティの増加率を表し、ｖ２は、周期Ｔｋ＋１よりも一周期時間が進んだ周期Ｔｋ＋２における辞書を利用したときのエンティティの増加率を表し、ｖ３は、周期Ｔｋ＋２よりも一周期時間が進んだ周期Ｔｋ＋３における辞書を利用したときのエンティティの増加率を表し、ｖ４は、周期Ｔｋ＋３よりも一周期時間が進んだ周期Ｔｋ＋４における辞書を利用したときのエンティティの増加率を表している。ｖ０〜Ｖ４の増加率のそれぞれは、ｖ０の増加率が減算されている。また、時刻ｔ７からｔ９の期間が新エンティティの収集期間である。
【００７２】
図８の例では、各辞書の増加率は、コーパスの新しさと正の相関があることが分かる。また、新旧の辞書を比べると、新しい辞書の方が増加率の上昇幅が大きいことも分かる。新エンティティの収集効果を表す増加率の差ｇｒは、例えば、比較対象のコーパスとして、時刻ｔ３に生成されたコーパスと時刻ｔ９に生成されたコーパスを選択し、比較対象の辞書として、ｖ０の辞書とｖ４の辞書を選択した場合、図から、ｇｒ＝８［％］-３［％］＝５［％］と求められる。また、既存エンティティの効果を表す増加率ｈｒは、数式（４）より、ｈｒ＝３［％］として求められる。ｇｒとｈｒとを比較した場合、ｇｒ＞ｈｒとなっている。
【００７３】
以上説明した第１実施形態によれば、旧辞書２３２に未だ登録されていない新エンティティが追加された新辞書２３４と、ある対象コンテンツとを比較して、対象コンテンツから、新辞書２３４に登録されたエンティティを抽出するエンティティ抽出部２１６と、エンティティ抽出部２１６により新辞書２３４に登録されたエンティティとして対象コンテンツから抽出されたエンティティＡの数ａを少なくとも導出する導出部２１８と、導出部２１８により導出されたエンティティＡの数ａに基づいて、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを評価する評価部２２０と、評価部２２０による評価結果を、情報提供装置側通信部２０２に送信させる出力制御部２２２と、を備えるため、新しい情報である新エンティティを既存のデータベースである旧辞書２３２に追加する際の指標となる情報を提供することができる。
【００７４】
＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、情報提供装置２００が、更に、意味カテゴリごとにエンティティの数を導出し、意味カテゴリごとのエンティティの数に基づいて、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを評価する点で上述した第１実施形態と相違する。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する点については説明を省略する。なお、第２実施形態の説明において、第１実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。
【００７５】
第２実施形態における導出部２１８は、エンティティ抽出部２１６によって辞書およびコーパスの組み合わせごとにエンティティが抽出されると、抽出された複数のエンティティを、エンティティに付与された意味カテゴリごとに分類する。例えば、辞書（ナレッジベースＫＢ）に、「人物」を意味する意味カテゴリが付与されたエンティティと、「組織」を意味する意味カテゴリが付与されたエンティティとが登録されていた場合、導出部２１８は、エンティティ抽出部２１６により抽出された複数のエンティティを、「人物」を意味する意味カテゴリが付与されたエンティティの集合と、「組織」を意味する意味カテゴリが付与されたエンティティの集合とに分類する。そして、導出部２１８は、分類した集合ごとに、エンティティＡの数ａ、エンティティＢの数ｂ、エンティティＣの数ｃ、およびエンティティＤの数ｄを導出し、差分（ａ−ｃ）と差分（ｂ−ｄ）との差ｇや、増加率（ａ／ｃ）と増加率（ｂ／ｄ）との差ｇｒを導出する。第２実施形態における評価部２２０は、意味カテゴリごとに導出された差ｇや差ｇｒに基づいて、意味カテゴリごとに、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを評価する。これによって、データベース生成装置１００は、評価結果を基に、新エンティティを既存のナレッジベースＫＢに追加して、ナレッジベースＫＢを更新するのか否かを、意味カテゴリごとに決定することができる。
【００７６】
以上説明した第２実施形態によれば、意味カテゴリごとにエンティティの数を導出し、意味カテゴリごとのエンティティの数に基づいて、新エンティティを旧辞書２３２に追加することを評価するため、意味カテゴリ間のエンティティの出現頻度の差を更に考慮した上で比較評価を行うことができる。
【００７７】
＜ハードウェア構成＞
上述した実施形態の情報提供装置２００は、例えば、図９に示すようなハードウェア構成により実現される。図９は、実施形態の情報提供装置２００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００７８】
情報提供装置２００は、ＮＩＣ２００−１、ＣＰＵ２００−２、ＲＡＭ２００−３、ＲＯＭ２００−４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの二次記憶装置２００−５、およびドライブ装置２００−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置２００−６には、光ディスクなどの可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置２００−５、またはドライブ装置２００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されたプログラムがＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ２００−３に展開され、ＣＰＵ２００−２によって実行されることで、情報提供装置側制御部２１０が実現される。ＣＰＵ２００−２が参照するプログラムは、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。
【００７９】
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ら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】
【００８０】
１…情報提供システム、１０…コンテンツ配信装置、１００…データベース生成装置、１０２…生成装置側通信部、１１０…生成装置側制御部、１１２…コンテンツ収集部、１１４…エンティティ分類部、１１６…データベース更新処理部、１３０…生成装置側記憶部、ＫＢ…ナレッジベース、ＣＦ…分類器情報、２００…情報提供装置、２０２…情報提供装置側通信部、２１０…情報提供装置側制御部、２１２…新辞書生成部、２１４…コーパス生成部、２１６…エンティティ抽出部、２１８…導出部、２２０…評価部、２２２…出力制御部、２３０…情報提供装置側記憶部、２３２…旧辞書、２３４…新辞書、２３６…旧コーパス、２３８…新コーパス
【図１】
2019139360.tif 000009
【図２】
2019139360.tif 000010
【図３】
2019139360.tif 000011
【図４】
2019139360.tif 000012
【図５】
2019139360.tif 000013
【図６】
2019139360.tif 000014
【図７】
2019139360.tif 000015
【図８】
2019139360.tif 000016
【図９】
2019139360.tif 000017