(57)【要約】【課題】文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にする。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、取得部と、学習部とを有する。取得部は、第１種別の文字情報である第１文字情報と、第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報とを取得する。学習部は、第１文字情報を入力情報とするとともに、当該第１文字情報を正解情報とする学習と、第２文字情報を入力情報とするとともに、当該第２文字情報を正解情報とする学習とに基づいて、第１種別の対象文字情報の入力に応じて、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成する。【選択図】図１
2019211977.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１種別の文字情報である第１文字情報と、前記第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報とを取得する取得部と、
前記第１文字情報を入力情報とするとともに、当該第１文字情報を正解情報とする学習と、前記第２文字情報を入力情報とするとともに、当該第２文字情報を正解情報とする学習とに基づいて、前記第１種別の対象文字情報の入力に応じて、前記対象文字情報が前記第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成する学習部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記学習部は、
前記第１文字情報の入力に応じて、当該第１文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部と、前記中間情報を入力情報として、当該中間情報に対応する前記変換文字情報を出力する復号化部を含む前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記学習部は、
前記第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する前記符号化部と、前記中間情報を入力情報として、当該中間情報に対応する前記第１文字情報を出力する前記復号化部を含む前記変換モデルであって、前記第２種別の他の対象文字情報の入力に応じて、前記他の対象文字情報が前記第１種別に変換された他の変換文字情報を出力する前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、
前記変換モデルが出力する文字情報の種別を選択する選択情報を取得し、
前記学習部は、
前記選択情報に対応する種別の文字情報を出力する前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記変換モデルに入力する学習文字情報に対応する種別である学習種別を選択する前記選択情報を取得し、
前記学習部は、
前記学習文字情報の入力に応じて、前記学習種別に基づいて、当該学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記学習部は、
前記第１文字情報の入力に応じて、当該第１文字情報の特徴を示す前記中間情報を出力する第１エンコーダと、前記第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する第２エンコーダとを有する前記符号化部を含む前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記学習部は、
前記中間情報に対応する前記第１文字情報を出力する第１デコーダと、前記中間情報に対応する前記第２文字情報を出力する第２デコーダとを有する前記復号化部を含む前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項３〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記学習部は、
前記第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す前記中間情報を出力する前記符号化部を含む前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記学習部は、
前記第２文字情報が入力された場合は、当該第２文字情報を出力するように学習された前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記学習部は、
前記第１文字情報が入力された場合は、当該第１文字情報が前記第２種別に変換されるように学習された前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項８または請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記学習部は、
前記復号化部が出力する前記中間情報を入力とする他の復号化部を用いた学習により前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記取得部は、
前記変換モデルに入力する学習文字情報を取得し、
前記学習部は、
前記学習文字情報の入力に応じて、前記復号化部が出力する前記中間情報を前記他の復号化部に入力し、前記他の復号化部が前記学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記学習部は、
前記学習文字情報が前記第１種別である場合、前記変換モデルが当該学習文字情報を前記第２種別に変換し、前記学習文字情報が前記第２種別である場合、前記変換モデルが当該学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、前記変換モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
第１種別の文字情報である第１文字情報を、前記第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報に変換する変換モデルと、前記第１種別の対象文字情報とを取得する取得部と、
前記対象文字情報を前記変換モデルに入力することにより、前記対象文字情報が前記第２種別に変換された変換文字情報を生成する生成部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１５】
前記取得部は、
前記第２文字情報を前記第１文字情報に変換する前記変換モデルと、前記第２種別の他の対象文字情報とを取得し、
前記生成部は、
前記他の対象文字情報を前記変換モデルに入力することにより、前記他の対象文字情報が前記第１種別に変換された他の変換文字情報を生成する
ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記取得部は、
前記変換モデルが出力する文字情報の種別を選択する選択情報を取得し、
前記生成部は、
前記選択情報を前記変換モデルに入力することにより、前記選択情報に対応する種別の文字情報を生成する
ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記取得部は、
前記変換モデルに入力する対象文字情報と、前記第１種別または前記第２種別の一方に種別であって、当該対象文字情報の種別と異なる他方の種別を選択する前記選択情報を取得し、
前記生成部は、
前記対象文字情報と前記選択情報とを前記変換モデルに入力することにより、前記対象文字情報が前記他方の種別に変換された変換文字情報を生成する
ことを特徴とする請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記第１種別と前記第２種別とは、同一の言語における種別である
ことを特徴とする請求項１〜１７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
前記第１種別は、ニュース記事であり、前記第２種別は、子供向け記事である
ことを特徴とする請求項１〜１８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２０】
前記第１種別は、第１文字数以上の文字を含む文字情報であり、前記第２種別は、前記第１文字数以下の第２文字数未満の文字を含む文字情報である
ことを特徴とする請求項１〜１８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２１】
前記第１種別は、本文であり、前記第２種別は、要約である
ことを特徴とする請求項１〜１８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項２２】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
第１種別の文字情報である第１文字情報と、前記第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報とを取得する取得工程と、
前記第１文字情報を入力情報とするとともに、当該第１文字情報を正解情報とする学習と、前記第２文字情報を入力情報とするとともに、当該第２文字情報を正解情報とする学習とに基づいて、前記第１種別の対象文字情報の入力に応じて、前記対象文字情報が前記第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成する学習工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２３】
第１種別の文字情報である第１文字情報と、前記第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報とを取得する取得手順と、
前記第１文字情報を入力情報とするとともに、当該第１文字情報を正解情報とする学習と、前記第２文字情報を入力情報とするとともに、当該第２文字情報を正解情報とする学習とに基づいて、前記第１種別の対象文字情報の入力に応じて、前記対象文字情報が前記第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成する学習手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項２４】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
第１種別の文字情報である第１文字情報を、前記第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報に変換する変換モデルと、前記第１種別の対象文字情報とを取得する取得工程と、
前記対象文字情報を前記変換モデルに入力することにより、前記対象文字情報が前記第２種別に変換された変換文字情報を生成する生成工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２５】
第１種別の文字情報である第１文字情報を、前記第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報に変換する変換モデルと、前記第１種別の対象文字情報とを取得する取得手順と、
前記対象文字情報を前記変換モデルに入力することにより、前記対象文字情報が前記第２種別に変換された変換文字情報を生成する生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とす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、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、翻訳等の種々の文字列変換に関する技術が提供されている。例えば、フレームレベルの言語らしさの系列情報を利用して、より高精度な言語識別を実現するための技術が知られている。このような技術においては、変換前の文字列と変化後の文字列の組とした複数の学習データが用いられる。また、従来技術においては、例えば、複数の言語による音声データと各音声データの言語を表す言語ラベルとを組とした複数の学習データが用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１５６８７０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、上記の従来技術では、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることが難しい場合がある。例えば、このような文字情報変換において、変換前の文字情報と変換後の文字情報との組合せ（教師データ）が不足している場合、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることが難しいといった課題がある。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にする情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラ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】
【０００６】
本願に係る情報処理装置は、第１種別の文字情報である第１文字情報と、前記第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報とを取得する取得部と、前記第１文字情報を入力情報とするとともに、当該第１文字情報を正解情報とする学習と、前記第２文字情報を入力情報とするとともに、当該第２文字情報を正解情報とする学習とに基づいて、前記第１種別の対象文字情報の入力に応じて、前記対象文字情報が前記第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成する学習部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る第１種別情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る第２種別情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、変形例に係る情報処理の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、変形例に係る情報処理の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、変形例に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図１３】図１３は、変形例に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．情報処理（学習処理）〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。具体的には、図１は、実施形態に係る情報処理のうち、学習処理の一例について説明する。図１では、情報処理装置１００が第１種別の文字情報（以下「第１文字情報」ともいう）と、第１種別とは異なる第２種別の文字情報（以下「第２文字情報」ともいう）とに基づいて、モデルの生成を行う場合を示す。なお、ここでいう第１種別と第２種別とは、同一の言語における種別であるものとする。また、図１では、第１種別は、ニュース記事であり、第２種別は、子供向け記事である場合を一例として示すが、第１種別及び第２種別は、同一の言語内における異なる種別であれば、どのような種別であってもよい。図１では、情報処理装置１００が第１文字情報を用いた学習処理と、第２文字情報を用いた学習処理とに基づいて、文字情報の種別を変換するモデル（以下「変換モデル」ともいう）の生成を行う場合を示す。すなわち、図１では、情報処理装置１００が入力された文字情報（以下「変換前文字情報」ともいう）の種別を変換した文字情報（以下「変換後文字情報」ともいう）を出力する変換モデルの生成を行う場合を示す。
【００１１】
また、情報処理装置１００は、生成した変換モデルを用いて、ある変換前文字情報を取得した際に、その変換前文字情報の種別を変換した変換後文字情報を生成する。また、情報処理装置１００は、生成した変換後文字情報に基づいて、サービスを提供したりするが、この点については図２で説明する。
【００１２】
〔情報処理システムの構成〕
まず、図１の説明に先立って、図３に示す情報処理システム１について説明する。図３に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、情報提供装置５０と、情報処理装置１００とが含まれる。端末装置１０と、情報提供装置５０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図３は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。なお、図３に示した情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報提供装置５０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
【００１３】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等により実現される。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。
【００１４】
端末装置１０は、ユーザによる操作を受け付ける。また、端末装置１０は、ユーザの操作に応じて、情報処理装置１００や情報提供装置５０に種々の情報を送信する。例えば、端末装置１０は、情報処理装置１００や情報提供装置５０に文字情報等のコンテンツを要求する情報等を送信する。また、端末装置１０は、情報処理装置１００や情報提供装置５０から種々の情報を受信する。例えば、端末装置１０は、情報処理装置１００や情報提供装置５０から変換後文字情報を受信する。例えば、端末装置１０は、情報処理装置１００や情報提供装置５０から受信した文字情報を表示する。
【００１５】
情報提供装置５０は、所定のサービスを提供する提供元によって利用される情報処理装置である。提供元は、個人であってもよいし、法人等であってもよい。例えば、情報提供装置５０は、情報提供者ＣＰ１によって利用される。情報提供者ＣＰ１は、コンテンツプロバイダ等のコンテンツの提供元であってもよい。情報提供者ＣＰ１は、コンテンツ配信サービスを行う事業者であってもよい。情報提供者ＣＰ１は、広告配信サービスを行う事業者であってもよい。
【００１６】
例えば、情報提供者ＣＰ１は、情報提供装置５０を用いて、コンテンツ配信サービスにおいて提供する文字情報を情報処理装置１００へ送信する。情報提供者ＣＰ１は、情報提供装置５０を用いて、変換後文字情報を生成するために情報処理装置１００へ送信する。また、情報提供装置５０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。なお、以下では、情報提供装置５０を提供元と表記する場合がある。すなわち、以下では、提供元を情報提供装置５０と読み替えることもできる。具体的には、図１及び図２では、情報提供装置５０が情報提供者ＣＰ１により利用されるノート型ＰＣである場合を示す。なお、情報提供装置５０は、情報処理装置１００と一体であってもよい。すなわち、情報処理装置１００は、コンテンツ配信サービスや広告配信サービス等を行ってもよい。
【００１７】
情報処理装置１００は、第１種別の対象文字情報の入力に応じて、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成する情報処理装置である。情報処理装置１００は、第２種別の他の対象文字情報の入力に応じて、他の対象文字情報が第１種別に変換された他の変換文字情報を出力する変換モデルを生成する情報処理装置である。例えば、情報処理装置１００は、学習処理を行う学習装置である。
【００１８】
情報処理装置１００は、文字情報を変換モデルに入力することにより、その文字情報の種別が変換された変換後文字情報を生成する情報処理装置である。例えば、情報処理装置１００は、文字情報の生成処理を行う生成装置である。例えば、情報処理装置１００は、文字情報の変換処理を行う変換装置である。
【００１９】
また、情報処理装置１００は、生成した変換後文字情報に基づいてサービスを提供する。図２の例では、情報処理装置１００は、生成した変換後文字情報を情報提供装置５０に提供する。情報処理装置１００は、生成した変換後文字情報を用いて、ユーザが利用する端末装置１０に情報提供してもよい。情報処理装置１００は、生成した変換後文字情報を含むコンテンツを、端末装置１０に配信してもよい。この場合、情報処理装置１００は、コンテンツ配信サービスを提供する外部の情報処理装置等から各種情報を取得し、取得した各種情報に基づいて情報処理や外部の情報処理装置への情報提供を行ってもよい。
【００２０】
まず、情報処理装置１００は、第１文字情報を学習データＬＤ１として取得する（ステップＳ１１）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１１で取得した学習データＬＤ１に含まれる第１文字情報を学習データとして追加する（ステップＳ１２）。具体的には、情報処理装置１００は、学習データＬＤ１を第１種別情報記憶部１２１に追加する。
【００２１】
図１に示す第１種別情報記憶部１２１には、「文字情報ＩＤ」、「第１文字情報」といった項目が含まれる。
【００２２】
図１の第１種別情報記憶部１２１中の「文字情報ＩＤ」は、文字情報を識別するための識別情報を示す。図１の第１種別情報記憶部１２１中の「第１文字情報」は、文字情報ＩＤにより識別される文字情報を示す。
【００２３】
図１に示す例において、文字情報ＩＤ「ＦＩＤ１１」により識別される文字情報は、第１文字情報ＦＣＨ１１であることを示し、文字情報ＩＤ「ＦＩＤ１２」により識別される文字情報は、第１文字情報ＦＣＨ１２であることを示す。また、文字情報ＩＤ「ＦＩＤ１３」により識別される文字情報は、第１文字情報ＦＣＨ１３であることを示し、文字情報ＩＤ「ＦＩＤ１４」により識別される文字情報は、第１文字情報ＦＣＨ１４であることを示す。第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等は、子供向けではない一般的なニュース（以下「通常ニュース」ともいう）等や通常のコンテンツ配信等で配信される文字情報等であれば、どのような文字情報であってもよい。例えば、第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等は、政治や経済に関する通常ニュースやスポーツやエンターテインメントに関する通常ニュース等であってもよい。
【００２４】
また、情報処理装置１００は、第２文字情報を学習データＬＤ２として取得する（ステップＳ１３）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ１３で取得した学習データＬＤ２に含まれる第２文字情報を学習データとして追加する（ステップＳ１４）。具体的には、情報処理装置１００は、学習データＬＤ２を第２種別情報記憶部１２２に追加する。
【００２５】
図１に示す第２種別情報記憶部１２２には、「文字情報ＩＤ」、「第２文字情報」といった項目が含まれる。
【００２６】
図１の第２種別情報記憶部１２２中の「文字情報ＩＤ」は、文字情報を識別するための識別情報を示す。図１の第２種別情報記憶部１２２中の「第２文字情報」は、文字情報ＩＤにより識別される文字情報を示す。
【００２７】
図１に示す例において、文字情報ＩＤ「ＳＩＤ１１」により識別される文字情報は、第２文字情報ＳＣＨ１１であることを示し、文字情報ＩＤ「ＳＩＤ１２」により識別される文字情報は、第２文字情報ＳＣＨ１２であることを示す。また、文字情報ＩＤ「ＳＩＤ１３」により識別される文字情報は、第２文字情報ＳＣＨ１３であることを示し、文字情報ＩＤ「ＳＩＤ１４」により識別される文字情報は、第２文字情報ＳＣＨ１４であることを示す。第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等は、子供向けに作成されたニュース（以下「子供向けニュース」ともいう）等の文字情報であれば、どのような文字情報であってもよい。例えば、第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等は、子供向けに作成された政治や経済に関する子供向けニュースやスポーツやエンターテインメントに関する子供向けニュース等であってもよい。
【００２８】
そして、情報処理装置１００は、学習データに基づく学習処理によりモデルを生成する。例えば、情報処理装置１００は、第１種別情報記憶部１２１中の第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等や第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、変換モデルを生成する。なお、第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等と第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等との間には、対応関係はないものとする。例えば、第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等及び第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等は、各々が異なる内容のニュースであるものとする。
【００２９】
まず、情報処理装置１００が生成する変換モデル（学習器）について簡単に説明する。図１の例では、モデル情報記憶部１２３中のモデルＭ１は、構造情報ＡＲＣ１に示すようなアーキテクチャのモデルである。図１の例において、情報処理装置１００が生成する変換モデルであるモデルＭ１は、複数の第１部分モデルＭ１−１、Ｍ１−２等を含むモデルである。上記のように、「モデルＭ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのモデルはモデルＩＤ「Ｍ＊」により識別されるモデルであることを示す。例えば、「モデルＭ１」と記載した場合、そのモデルはモデルＩＤ「Ｍ１」により識別されるモデルである。
【００３０】
また、上記のように、「第１部分モデルＭ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その第１部分モデルは第１部分モデルＩＤ「Ｍ＊」により識別されるモデルであることを示す。例えば、「第１部分モデルＭ１−１」と記載した場合、その第１部分モデルは第１部分モデルＩＤ「Ｍ１−１」により識別されるモデルである。
【００３１】
また、上記のように、「第２部分モデルＭ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その第２部分モデルは第２部分モデルＩＤ「Ｍ＊」により識別されるモデルであることを示す。例えば、「第２部分モデルＭ１１」と記載した場合、その第２部分モデルは第２部分モデルＩＤ「Ｍ１１」により識別されるモデルである。なお、第１部分モデルや第２部分モデルを特に区別することなく説明する場合、単に「部分モデル」を記載する場合がある。
【００３２】
第１部分モデルＭ１−１は、符号化部であり、入力された情報の次元量を圧縮することで入力された情報が有する特徴を抽出する符号化器（以下「エンコーダ」ともいう）が含まれる部分モデルに対応する。図１に示すように、第１部分モデルＭ１−１は、入力情報ＩＮ１を入力として、中間情報ＩＮＴ１を出力するモデルに対応する。第１部分モデルＭ１−１は、第１文字情報や第２文字情報が入力情報ＩＮ１として入力され、中間情報ＩＮＴ１を出力するモデルに対応する。
【００３３】
第１部分モデルＭ１−１には、第１文字情報を入力とするエンコーダである第２部分モデルＭ１１が含まれる。第２部分モデルＭ１１は、入力された第１文字情報の次元量を圧縮することで入力された第１文字情報が有する特徴を抽出する。第２部分モデルＭ１１は、図１中の中間情報ＩＮＴ１として、第１文字情報の次元量が圧縮された第１文字情報が有する特徴を示す中間情報を出力する。例えば、図１中の中間情報ＩＮＴ１は、入力情報の特徴を示す中間出力（符号化ベクトル等）であり、例えば、分散表現や実数値ベクトルであってもよい。例えば、中間情報ＩＮＴ１は、モデルＭ１に入力された文字情報の意味（概念）に関する情報が含まれる。
【００３４】
また、第１部分モデルＭ１−１には、第２文字情報を入力とするエンコーダである第２部分モデルＭ１２が含まれる。第２部分モデルＭ１２は、入力された第２文字情報の次元量を圧縮することで入力された第２文字情報が有する特徴を抽出する。第２部分モデルＭ１２は、図１中の中間情報ＩＮＴ１として、第２文字情報の次元量が圧縮された第２文字情報が有する特徴を示す中間情報を出力する。
【００３５】
例えば、中間情報ＩＮＴ１は次元数等の仕様が設定されており、第１部分モデルＭ１−１中の第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２は、共通の仕様に基づく中間情報ＩＮＴ１を出力する。第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２は、共通の次元数まで圧縮した中間情報を出力する。なお、図１の例では、説明のために第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２を個別に図示するが、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２は、共通する部分は共有してもよい。例えば、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２は一体であってもよい。言い換えると、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２は１つのモデルであってもよい。例えば、第１部分モデルＭ１−１は、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２の機能を実現するための構成うち、重複する部分を除いた構成であってもよい。
【００３６】
また、第１部分モデルＭ１−１は、入力される文字情報の種別に応じて、入力された文字情報を第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２のいずれに入力するかを決定する機能を有する。例えば、第１部分モデルＭ１−１は、入力される文字情報の種別を特定する情報（特定情報）を受け付け、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２うち、その特定情報に対応する方に文字情報を入力すると決定する機能を有する。例えば、第１部分モデルＭ１−１は、所定のスイッチング機能（切り替え機能）により、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２うち、特定情報に基づくモデルの入力層に文字情報が入力されるように、（論理）回路等を切り替えてもよい。例えば、第１部分モデルＭ１−１は、学習時には、後述する選択情報（制御ベクトル）を特定情報として用いて、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２うち、文字情報を入力するモデルを決定してもよい。
【００３７】
例えば、第１部分モデルＭ１−１は、生成時（変換時）には、後述する選択情報を反転した情報を特定情報として用いて、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２うち、文字情報を入力するモデルを決定してもよい。例えば、第１部分モデルＭ１−１は、生成時（変換時）には、選択情報が「第１種別」を示す情報である場合、その情報を反転した「第２種別」を示す情報を特定情報として用いて、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２うち、文字情報を入力するモデルを決定してもよい。例えば、第１部分モデルＭ１−１は、生成時（変換時）には、選択情報が「第２種別」を示す情報である場合、その情報を反転した「第１種別」を示す情報を特定情報として用いて、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２うち、文字情報を入力するモデルを決定してもよい。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、所望のモデルへの入力が可能であれば、どのような機能により入力するモデルの決定を実現してもよい。
【００３８】
第１部分モデルＭ１−２は、復号化部であり、エンコーダによって抽出された特徴の次元量を増大させ、所定の種別の文字情報を出力する復号器（以下「デコーダ」ともいう）が含まれる部分モデルに対応する。すなわち、第１部分モデルＭ１−２は、エンコーダによって出力された中間情報を入力とし、入力された中間情報の次元量を増大させ、所定の種別の文字情報を出力するデコーダが含まれる部分モデルに対応する。図１に示すように、第１部分モデルＭ１−２は、中間情報ＩＮＴ１を入力として、出力情報ＯＵＴ１を出力するモデルに対応する。
【００３９】
第１部分モデルＭ１−２には、中間情報を入力とするデコーダである第２部分モデルＭ１３が含まれる。第２部分モデルＭ１３は、入力された中間情報の次元量を増大させることで、入力された中間情報に対応する第１文字情報を生成する。第２部分モデルＭ１３は、図１中の出力情報ＯＵＴ１として、入力された中間情報に対応する第１文字情報を出力する。
【００４０】
また、第１部分モデルＭ１−２には、中間情報を入力とするデコーダである第２部分モデルＭ１４が含まれる。第２部分モデルＭ１４は、入力された中間情報の次元量を増大させることで、入力された中間情報に対応する第２文字情報を生成する。第２部分モデルＭ１４は、図１中の出力情報ＯＵＴ１として、入力された中間情報に対応する第２文字情報を出力する。なお、図１の例では、説明のために第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４を個別に図示するが、第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４は、共通する部分は共有してもよい。例えば、第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４は一体であってもよい。言い換えると、第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４は１つのモデルであってもよい。例えば、第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４が一体（同一モデル）であっても、第１部分モデルＭ１−２は、異なる選択情報が入力されることにより、選択情報による選択に応じた情報を生成（出力）する。例えば、第１部分モデルＭ１−２は、第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４の機能を実現するための構成うち、重複する部分を除いた構成であってもよい。
【００４１】
また、第１部分モデルＭ１−２は、出力する文字情報の種別を選択する選択情報（制御ベクトル）を受け付ける。第１部分モデルＭ１−２は、出力する文字情報の種別を選択する選択情報ＳＬ１が入力される。すなわち、第１部分モデルＭ１−２は、選択情報ＳＬ１に応じて、入力された中間情報を第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４のいずれに入力するかを決定する機能を有する。例えば、第１部分モデルＭ１−２は、選択情報を受け付け、第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４うち、その選択情報に対応する方に中間情報を入力すると決定する機能を有する。例えば、第１部分モデルＭ１−２は、所定のスイッチング機能（切り替え機能）により、第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４うち、中間情報に基づくモデルの入力層に中間情報が入力されるように、（論理）回路等を切り替えてもよい。
【００４２】
例えば、第１部分モデルＭ１−２は、選択情報が「第１種別」を示す情報である場合、第２部分モデルＭ１３に中間情報を入力すると決定する。例えば、第１部分モデルＭ１−２は、選択情報が「第２種別」を示す情報である場合、第２部分モデルＭ１４に中間情報を入力すると決定する。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、所望のモデルへの入力が可能であれば、どのような機能により入力するモデルの決定を実現してもよい。
【００４３】
なお、エンコーダおよびデコーダは、単純に入力された情報量の次元数を変化させるニューラルネットワークのみならず、ＧＲＵ（Gated  Recurrent  Unit）やＬＳＴＭ（Long  Short-Term  Memory）を始めとするＲＮＮ（Recurrent  Neural  Network）等といった種々のニューラルネットワークが採用可能である。
【００４４】
情報処理装置１００は、第１文字情報を用いた学習処理により変換モデルを生成する（ステップＳ１５）。情報処理装置１００は、第１種別情報記憶部１２１中の第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルＭ１を生成する。図１では、第１学習ＦＬＲ１に示すように、第１種別を選択する選択情報ＦＳＬ１が設定される。これにより、第１学習ＦＬＲ１においては、モデルＭ１のうち、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３を用いるように制御される。そして、情報処理装置１００は、第１文字情報である入力情報ＦＩＮ１を入力として、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３を経由して、第１文字情報である出力情報ＦＯＵＴ１を出力する学習を行なう。
【００４５】
情報処理装置１００は、第１学習ＦＬＲ１においては、モデルＭ１の入力とする第１文字情報がモデルＭ１から出力されるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、モデルＭ１に第１文字情報ＦＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ１から第１文字情報ＦＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、モデルＭ１に第１文字情報ＦＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ１から第１文字情報ＦＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【００４６】
例えば、情報処理装置１００は、第１学習ＦＬＲ１においては、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３を第１文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、モデルＭ１が出力した文字情報が、モデルＭ１に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の手法により学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３に第１文字情報が有する特徴を学習させる。このように、情報処理装置１００は、モデルＭ１における出力と、入力との誤差が少なくなるようにパラメータ（接続係数）を補正するバックプロパゲーション等の処理によりモデルＭ１を学習する。例えば、情報処理装置１００は、所定の損失（ロス）関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことによりモデルＭ１を生成する。これにより、情報処理装置１００は、第１文字情報のみを用いて第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３について学習処理を行うことができる。
【００４７】
また、情報処理装置１００は、第２文字情報を用いた学習処理により変換モデルを生成する（ステップＳ１６）。情報処理装置１００は、第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルＭ１を生成する。図１では、第２学習ＳＬＲ１に示すように、第２種別を選択する選択情報ＳＳＬ１が設定される。これにより、第２学習ＳＬＲ１においては、モデルＭ１のうち、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４を用いるように制御される。そして、情報処理装置１００は、第２文字情報である入力情報ＳＩＮ１を入力として、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４を経由して、第２文字情報である出力情報ＳＯＵＴ１を出力する学習を行なう。
【００４８】
情報処理装置１００は、第２学習ＳＬＲ１においては、モデルＭ１の入力とする第２文字情報がモデルＭ１から出力されるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、モデルＭ１に第２文字情報ＳＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ１から第２文字情報ＳＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、モデルＭ１に第２文字情報ＳＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ１から第２文字情報ＳＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【００４９】
例えば、情報処理装置１００は、第２学習ＳＬＲ１においては、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４を第２文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、モデルＭ１が出力した文字情報が、モデルＭ１に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション等の手法により学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４に第２文字情報が有する特徴を学習させる。これにより、情報処理装置１００は、第２文字情報のみを用いて第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４について学習処理を行うことができる。
【００５０】
このように、情報処理装置１００は、第１学習ＦＬＲ１においては、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３を対象として学習処理を行い、第２学習ＳＬＲ１においては、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４を対象として学習処理を行う。これにより、情報処理装置１００は、モデルＭ１に含まれる各第２部分モデルＭ１１〜Ｍ１４についての学習を行なうことができる。
【００５１】
上述のように、情報処理装置１００は、第１文字情報を用いた学習処理と第２文字情報を用いた学習処理とを行うことにより、第１文字情報と第２文字情報とが対応づけられた学習データ（教師データ）が無い場合であっても、適切に学習処理を行うことができる。すなわち、情報処理装置１００は、第１種別の文字情報と第２種別の文字情報との組合せ（教師データ）が不足している場合、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることが難しいといった課題を解決することができる。そして、情報処理装置１００は、学習したモデルを用いて文字情報の種別を変換することにより、適切に文字情報の種別の変換を行い、種々のサービスを行うことができる。
【００５２】
（１−１．第１種別、第２種別）
なお、モデルの学習手法については、上述した手法に限定されるものではなく、任意の公知技術が適用可能である。また、例えば、情報処理装置１００は、少数であっても、第１文字情報と第２文字情報とが対応づけられた教師データ（以下「ペアデータ」ともいう）がある場合、そのペアデータを用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、ペアデータがある場合、そのペアデータの一方を入力情報とし、他方を出力の正解情報として学習を行なってもよい。
【００５３】
情報処理装置１００は、ペアデータのうち、第１文字情報を入力とし、第２文字情報を出力とする場合に、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１４を用いるように制御して、学習処理を行う。そして、情報処理装置１００は、第１文字情報を入力として、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１４を経由して、第２文字情報を出力する学習を行なう。また、情報処理装置１００は、ペアデータのうち、第２文字情報を入力とし、第１文字情報を出力とする場合に、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１３を用いるように制御して、学習処理を行う。そして、情報処理装置１００は、第２文字情報を入力として、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１３を経由して、第１文字情報を出力する学習を行なう。これにより、情報処理装置１００は、モデルＭ１の変換精度を向上させることができる。
【００５４】
（１−２．選択情報（制御ベクトル））
図１の例では、いずれのデコーダを用いるかを選択情報で制御する場合を一例として説明したが、情報処理装置１００は、制御ベクトルを受付可能なようにデコーダが拡張されてもよい。例えば、情報処理装置１００は、単語ベクトルと制御ベクトルを結合して、それを通常の単語ベクトルとみなしてもよい。また、情報処理装置１００は、種々の制御ベクトルを用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、単語ごとに異なる制御ベクトルを用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、単語ベクトルごとに異なる制御ベクトルを結合させてもよい。例えば、情報処理装置１００は、要約を行う場合、残り文字数に対応する制御ベクトルを用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、要約を行う場合、残り何文字残り何文字出力されるかという情報を制御ベクトル（「制御ベクトルＣＸ」とする）として用いてもよい。例えば、情報処理装置１００は、単語ベクトルと制御ベクトルＣＸとを結合させたベクトルを用いて文字列変換処理を行ってもよい。
【００５５】
（１−３．第１種別、第２種別）
図１の例では、第１種別がニュース記事であり、第２種別が子供向け記事である場合を示したが、情報処理装置１００は、種々の種別を対象に処理を行ってもよい。第１種別は、第１文字数以上の文字を含む文字情報であり、第２種別は、第１文字数以下の第２文字数未満の文字を含む文字情報であってもよい。例えば、第１種別は、本文（記事本文）であり、第２種別は、要約であってもよい。また、出力を制御する信号は二種類以上あってもよい。
【００５６】
（１−４．３つ以上の種別）
図１の例では、第１種別と第２種別の２つの種別の変換を一例として説明したが、情報処理装置１００は、３つ以上の種別の文字情報を相互に変換する変換モデルを学習してもよい。例えば、第１種別を大人向けとし、第２種別を小学生向けとし、第３種別を高校生向けする３つの種別の文字情報を相互に変換する変換モデルを生成してもよい。
【００５７】
〔２．情報処理（提供処理）〕
図２を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。具体的には、図２は、実施形態に係る情報処理のうち、提供処理の一例について説明する。図２では、情報処理装置１００は、情報提供装置５０から取得した文字情報の種別を変換した変換文字情報を、情報提供装置５０へ提供する場合を示す。
【００５８】
まず、情報処理装置１００は、情報提供者ＣＰ１が利用する情報提供装置５０から変換文字情報の生成対象となる文字情報を取得する（ステップＳ２１）。図２の例では、情報処理装置１００は、第１種別の文字情報である対象文字情報ＩＮＦ２１を情報提供装置５０から取得する。
【００５９】
そして、情報処理装置１００は、変換モデルを取得する（ステップＳ２２）。図２の例では、情報処理装置１００は、モデル情報記憶部１２３からモデルＭ１を取得する。そして、情報処理装置１００は、モデルＭ１を用いて、対象文字情報ＩＮＦ２１の種別を変換した変換文字情報ＩＮＦ２２を生成する。具体的には、情報処理装置１００は、第１種別の対象文字情報ＩＮＦ２１をモデルＭ１に入力することにより、第２種別の変換文字情報ＩＮＦ２２を生成する。
【００６０】
図２の例では、情報処理装置１００は、処理群ＰＳ１に示すような処理により、変換文字情報ＩＮＦ２２を生成する。情報処理装置１００は、対象文字情報ＩＮＦ２１が第１種別であるため、第２種別を選択する選択情報ＳＳＬ１を設定する（ステップＳ２３）。また、情報処理装置１００は、対象文字情報ＩＮＦ２１が第１種別であるため、第１種別を選択する特定情報を設定する。これにより、処理群ＰＳ１においては、モデルＭ１のうち、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１４を用いるように制御される。
【００６１】
そして、情報処理装置１００は、対象文字情報ＩＮＦ２１をモデルＭ１に入力する（ステップＳ２４）。情報処理装置１００は、対象文字情報ＩＮＦ２１である入力情報ＴＩＮ１を入力として、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１４を経由して、第２種別の変換文字情報ＩＮＦ２２である出力情報ＴＯＵＴ１を出力させる。具体的には、情報処理装置１００は、対象文字情報ＩＮＦ２１を第２部分モデルＭ１１に入力する。そして、情報処理装置１００は、第２部分モデルＭ１１が出力した中間情報ＩＮＴ１を第２部分モデルＭ１４に入力する。そして、情報処理装置１００は、第２部分モデルＭ１４に変換文字情報ＩＮＦ２２を出力させる（ステップＳ２５）。これにより、情報処理装置１００は、第１種別の対象文字情報ＩＮＦ２１の種別が第２種別に変換された変換文字情報ＩＮＦ２２を生成する。
【００６２】
そして、情報処理装置１００は、変換文字情報ＩＮＦ２２を情報提供装置５０へ提供する（ステップＳ２６）。図２の例では、情報処理装置１００は、変換文字情報ＩＮＦ２２を情報提供装置５０へ送信する。
【００６３】
上述したように、情報処理装置１００は、モデルＭ１を用いて、対象文字情報ＩＮＦ２１の種別を第２種別に変換した変換文字情報ＩＮＦ２２を提供することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供することができる。
【００６４】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００６５】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０や情報提供装置５０との間で情報の送受信を行う。
【００６６】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図４に示すように、第１種別情報記憶部１２１と、第２種別情報記憶部１２２と、モデル情報記憶部１２３とを有する。
【００６７】
（第１種別情報記憶部１２１）
実施形態に係る第１種別情報記憶部１２１は、第１種別に関する各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る第１種別情報記憶部の一例を示す図である。例えば、第１種別情報記憶部１２１は、モデルの生成に用いる第１種別に関する教師データを記憶する。図５に示す第１種別情報記憶部１２１には、「文字情報ＩＤ」、「第１文字情報」といった項目が含まれる。
【００６８】
「文字情報ＩＤ」は、文字情報を識別するための識別情報を示す。「第１文字情報」は、文字情報ＩＤにより識別される文字情報を示す。図５では「第１文字情報」に「ＦＩＤ１１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、具体的な文章等の文字列（文字情報）、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。第１文字情報ＦＣＨ１１は、子供向けでない通常の文字情報であれば、どのような文字情報であってもよい。第１文字情報ＦＣＨ１１は、政治や経済に関するニュースやスポーツやエンターテインメントに関するニュース等であってもよい。また、第１文字情報ＦＣＨ１１は、製品の取扱説明書や法令の条文等であってもよい。
【００６９】
図５に示す例において、文字情報ＩＤ「ＦＩＤ１１」により識別される文字情報は、第１文字情報ＦＣＨ１１であることを示す。
【００７０】
なお、第１種別情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、第１種別情報記憶部１２１は、各文字情報（学習データ）が追加された日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、第１種別情報記憶部１２１は、各文字情報が作成された日時等を示す情報を記憶してもよい。また、第１種別情報記憶部１２１は、各文字情報の種別を特定する情報を記憶してもよい。
【００７１】
また、第１種別情報記憶部１２１は、第１種別が第１文字数（例えば２００文字）以上の文字を含む文字情報である場合、第１文字情報として、第１文字数以上の文字情報を記憶してもよい。例えば、第１種別情報記憶部１２１は、第１種別が記事本文である場合、第１文字情報として、記事本文を記憶してもよい。
【００７２】
（第２種別情報記憶部１２２）
実施形態に係る第２種別情報記憶部１２２は、第２種別に関する各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る第２種別情報記憶部の一例を示す図である。例えば、第２種別情報記憶部１２２は、モデルの生成に用いる第２種別に関する教師データを記憶する。図６に示す第２種別情報記憶部１２２には、「文字情報ＩＤ」、「第２文字情報」といった項目が含まれる。
【００７３】
「文字情報ＩＤ」は、文字情報を識別するための識別情報を示す。「第２文字情報」は、文字情報ＩＤにより識別される文字情報を示す。図６では「第２文字情報」に「ＳＩＤ１１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、具体的な文章等の文字列（文字情報）、または、その格納場所を示すファイルパス名などが格納される。第２文字情報ＳＣＨ１１は、子供向けの文字情報であれば、どのような文字情報であってもよい。第２文字情報ＳＣＨ１１は、子供向けに作成された文字情報であれば、どのような文字情報であってもよい。第２文字情報ＳＣＨ１１は、子供向けの本の文章等であってもよい。また、第２文字情報ＳＣＨ１１は、子供向けに作成された政治や経済に関するニュースやスポーツやエンターテインメントに関するニュース等であってもよい。
【００７４】
図６に示す例において、文字情報ＩＤ「ＳＩＤ１１」により識別される文字情報は、第２文字情報ＳＣＨ１１であることを示す。
【００７５】
なお、第２種別情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、第２種別情報記憶部１２２は、各文字情報（学習データ）が追加された日時に関する情報を記憶してもよい。また、例えば、第２種別情報記憶部１２２は、各文字情報が作成された日時等を示す情報を記憶してもよい。また、第２種別情報記憶部１２２は、各文字情報の種別を特定する情報を記憶してもよい。
【００７６】
また、第２種別情報記憶部１２２は、第２種別が第２文字数（例えば１５文字）未満の文字を含む文字情報である場合、第２文字情報として、第２文字数未満の文字情報を記憶してもよい。例えば、第２種別情報記憶部１２２は、第２種別が要約である場合、第２文字情報として、要約を記憶してもよい。
【００７７】
（モデル情報記憶部１２３）
実施形態に係るモデル情報記憶部１２３は、モデルに関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部１２３は、情報処理により生成されたモデル情報（モデルデータ）を記憶する。図７は、実施形態に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。図７に示すモデル情報記憶部１２３は、「モデルＩＤ」、「第１部分モデルＩＤ」、「第２部分モデルＩＤ」、「用途」、「モデルデータ」といった項目が含まれる。なお、図７では、モデルＭ１のみを図示するが、モデルＭ３、Ｍ４等の複数のモデル情報が記憶されてもよい。
【００７８】
「モデルＩＤ」は、モデルを識別するための識別情報を示す。例えば、モデルＩＤ「Ｍ１」により識別されるモデルは、図１の例に示したモデルＭ１に対応する。「第１部分モデルＩＤ」は、対応するモデルの第１部分モデルを識別するための識別情報を示す。例えば、部分モデルＩＤ「Ｍ１−１」により識別される第１部分モデルは、図１の例に示した第１部分モデルＭ１−１に対応する。
【００７９】
「第２部分モデルＩＤ」は、対応するモデルの第２部分モデルを識別するための識別情報を示す。「第２部分モデルＩＤ」は、対応する第１部分モデルをさらに細分化したモデルを示す。例えば、第２部分モデルＩＤ「Ｍ１１」により識別される部分モデルは、図１の例に示した第２部分モデルＭ１１に対応する。「用途」は、対応する部分モデル（第２部分モデル）の用途を示す。また、「モデルデータ」は、対応する部分モデル（第２部分モデル）のデータを示す。例えば、「モデルデータ」には、各層におけるノードと、各ノードが採用する関数と、ノードの接続関係と、ノード間の接続に対して設定される接続係数とを含む情報が含まれる。
【００８０】
例えば、図７に示す例において、モデルＭ１には、第１部分モデルＭ１−１、Ｍ１−２等が含まれることを示す。第１部分モデルＭ１−１には、第２部分モデルＭ１１、Ｍ１２が含まれることを示す。第１部分モデルＭ１−２には、第２部分モデルＭ１３、Ｍ１４が含まれることを示す。
【００８１】
また、例えば、第２部分モデルＩＤ「Ｍ１１」により識別されるモデル（第２部分モデルＭ１１）は、用途が「第１文字情報⇒中間情報」であり、入力された第１文字情報からの中間情報の生成に用いられることを示す。すなわち、第２部分モデルＭ１１は、入力された第１文字情報からの特徴の抽出に用いられることを示す。また、第２部分モデルＭ１１のモデルデータは、モデルデータＭＤＴ１１であることを示す。
【００８２】
また、例えば、第２部分モデルＩＤ「Ｍ１４」により識別されるモデル（第２部分モデルＭ１４）は、用途が「中間情報⇒第２文字情報」であり、中間情報から第２文字情報の生成に用いられることを示す。すなわち、第２部分モデルＭ１４は、抽出された文字情報の特徴を示す情報である中間情報から第２文字情報を生成するために用いられることを示す。また、第２部分モデルＭ１４のモデルデータは、モデルデータＭＤＴ１４であることを示す。
【００８３】
モデルＭ１（各モデルデータＭＤＴ１１〜ＭＤＴ１４等）は、所定の種別の文字情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の種別とは異なる種別に変換された文字情報を出力層から出力するよう、コンピュータを機能させるためのモデルである。
【００８４】
例えば、モデルＭ１が含む第１要素は、入力層または中間層が有するいずれかのノードに対応する。また、第２要素は、第１要素と対応するノードから値が伝達されるノードである次段のノードに対応する。また、第１要素の重みは、第１要素と対応するノードから第２要素と対応するノードに伝達される値に対して考慮される重みである接続係数に対応する。
【００８５】
なお、モデル情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。
【００８６】
（制御部１３０）
図４の説明に戻って、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（学習プログラムや生成プログラム等の情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。制御部１３０は、モデル情報記憶部１２３に記憶されているモデルＭ１等に従った情報処理により、所定の種別の文字情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の種別とは異なる種別に変換された文字情報を出力層から出力する。
【００８７】
図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、学習部１３２と、生成部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。制御部１３０は、記憶部１２０に記憶されているモデルＭ１（各モデルデータＭＤＴ１１〜ＭＤＴ１４等）に従った情報処理により、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素とを含み、入力層に入力された所定の種別の文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、所定の種別とは異なる種別に変換された文字情報を出力層から出力する。
【００８８】
制御部１３０は、記憶部１２０に記憶されているモデルＭ１（モデルデータＭＤＴ１１〜ＭＴＤ１４等）に従った情報処理により、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素とを含み、入力層に入力された入力情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、入力された文字情報の種別が変換された文字情報を出力層から出力する。なお、モデルＭ１等のモデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定されるものであってもよい。モデルＭ１等のモデルは、プログラムであってもよい。
【００８９】
（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０や情報提供装置５０等の外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、第１種別情報記憶部１２１や第２種別情報記憶部１２２やモデル情報記憶部１２３等に示す各種情報を、外部の情報処理装置から取得してもよい。
【００９０】
取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、第１種別情報記憶部１２１や第２種別情報記憶部１２２やモデル情報記憶部１２３等から各種情報を取得する。
【００９１】
取得部１３１は、第１種別の文字情報である第１文字情報と、第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報とを取得する。取得部１３１は、変換モデルが出力する文字情報の種別を選択する選択情報を取得する。取得部１３１は、変換モデルに入力する学習文字情報に対応する種別である学習種別を選択する選択情報を取得する。
【００９２】
取得部１３１は、第１種別の文字情報である第１文字情報を、第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報に変換する変換モデルと、第１種別の対象文字情報とを取得する。取得部１３１は、第２文字情報を第１文字情報に変換する変換モデルと、第２種別の他の対象文字情報とを取得する。取得部１３１は、変換モデルが出力する文字情報の種別を選択する選択情報を取得する。取得部１３１は、変換モデルに入力する対象文字情報と、第１種別または第２種別の一方に種別であって、当該対象文字情報の種別と異なる他方の種別を選択する選択情報を取得する。
【００９３】
図１の例では、取得部１３１は、第１文字情報を学習データＬＤ１として取得する。取得部１３１は、学習データＬＤ１に含まれる第１文字情報を学習データとして追加する。取得部１３１は、学習データＬＤ１を第１種別情報記憶部１２１に追加する。取得部１３１は、第２文字情報を学習データＬＤ２として取得する。取得部１３１は、学習データＬＤ２に含まれる第２文字情報を学習データとして追加する。取得部１３１は、学習データＬＤ２を第２種別情報記憶部１２２に追加する。
【００９４】
図２の例では、取得部１３１は、情報提供者ＣＰ１が利用する情報提供装置５０から変換文字情報の生成対象となる文字情報を取得する。取得部１３１は、第１種別の文字情報である対象文字情報ＩＮＦ２１を情報提供装置５０から取得する。取得部１３１は、変換モデルを取得する。取得部１３１は、モデル情報記憶部１２３からモデルＭ１を取得する。
【００９５】
（学習部１３２）
学習部１３２は、各種情報を学習する。学習部１３２は、学習処理により各種モデルを生成する。例えば、学習部１３２は、第１種別情報記憶部１２１や第２種別情報記憶部１２２等に記憶された情報に基づいて、学習処理を行う。学習部１３２は、第１種別情報記憶部１２１や第２種別情報記憶部１２２等に記憶された情報に基づいて種々のモデルを生成する。
【００９６】
例えば、学習部１３２は、第１種別情報記憶部１２１や第２種別情報記憶部１２２に記憶された学習データを用いて、モデル情報記憶部１２３に示すようなモデルを生成する。例えば、学習部１３２は、取得部１３１により取得された学習データに基づいて、所定の種別の文字情報から所定の種別とは異なる種別に変換された文字情報を生成するために用いるモデルを生成する。学習部１３２は、モデルを生成し、生成したモデルをモデル情報記憶部１２３に格納する。具体的には、学習部１３２は、所定の種別の文字情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、文字情報が所定の種別から他の種別に変換された文字情報を出力層から出力するモデルを生成する。
【００９７】
学習部１３２は、第１文字情報を入力情報とするとともに、当該第１文字情報を正解情報とする学習と、第２文字情報を入力情報とするとともに、当該第２文字情報を正解情報とする学習とに基づいて、第１種別の対象文字情報の入力に応じて、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成する。学習部１３２は、第１文字情報の入力に応じて、当該第１文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部と、中間情報を入力情報として、当該中間情報に対応する変換文字情報を出力する復号化部を含む変換モデルを生成する。
【００９８】
学習部１３２は、第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部と、中間情報を入力情報として、当該中間情報に対応する第１文字情報を出力する復号化部を含む変換モデルであって、第２種別の他の対象文字情報の入力に応じて、他の対象文字情報が第１種別に変換された他の変換文字情報を出力する変換モデルを生成する。学習部１３２は、選択情報に対応する種別の文字情報を出力する変換モデルを生成する。学習部１３２は、学習文字情報の入力に応じて、学習種別に基づいて、当該学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、変換モデルを生成する。
【００９９】
学習部１３２は、第１文字情報の入力に応じて、当該第１文字情報の特徴を示す中間情報を出力する第１エンコーダと、第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する第２エンコーダとを有する符号化部を含む変換モデルを生成する。学習部１３２は、中間情報に対応する第１文字情報を出力する第１デコーダと、中間情報に対応する第２文字情報を出力する第２デコーダとを有する復号化部を含む変換モデルを生成する。
【０１００】
図１の例では、学習部１３２は、第１種別情報記憶部１２１中の第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等や第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、変換モデルを生成する。学習部１３２は、第１文字情報を用いた学習処理により変換モデルを生成する。学習部１３２は、第１種別情報記憶部１２１中の第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルＭ１を生成する。学習部１３２は、第１文字情報である入力情報ＦＩＮ１を入力として、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３を経由して、第１文字情報である出力情報ＦＯＵＴ１を出力する学習を行なう。
【０１０１】
学習部１３２は、第１学習ＦＬＲ１においては、モデルＭ１の入力とする第１文字情報がモデルＭ１から出力されるように、学習処理を行う。学習部１３２は、モデルＭ１に第１文字情報ＦＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ１から第１文字情報ＦＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。学習部１３２は、モデルＭ１に第１文字情報ＦＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ１から第１文字情報ＦＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【０１０２】
学習部１３２は、第１学習ＦＬＲ１においては、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３を第１文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。学習部１３２は、モデルＭ１が出力した文字情報が、モデルＭ１に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の手法により学習処理を行う。学習部１３２は、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３に第１文字情報が有する特徴を学習させる。学習部１３２は、モデルＭ１における出力と、入力との誤差が少なくなるようにパラメータ（接続係数）を補正するバックプロパゲーション等の処理によりモデルＭ１を学習する。学習部１３２は、所定の損失（ロス）関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことによりモデルＭ１を生成する。
【０１０３】
学習部１３２は、第２文字情報を用いた学習処理により変換モデルを生成する。学習部１３２は、第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルＭ１を生成する。学習部１３２は、第２文字情報である入力情報ＳＩＮ１を入力として、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４を経由して、第２文字情報である出力情報ＳＯＵＴ１を出力する学習を行なう。
【０１０４】
学習部１３２は、第２学習ＳＬＲ１においては、モデルＭ１の入力とする第２文字情報がモデルＭ１から出力されるように、学習処理を行う。学習部１３２は、モデルＭ１に第２文字情報ＳＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ１から第２文字情報ＳＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。学習部１３２は、モデルＭ１に第２文字情報ＳＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ１から第２文字情報ＳＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【０１０５】
学習部１３２は、第２学習ＳＬＲ１においては、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４を第２文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。学習部１３２は、モデルＭ１が出力した文字情報が、モデルＭ１に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション等の手法により学習処理を行う。学習部１３２は、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４に第２文字情報が有する特徴を学習させる。
【０１０６】
学習部１３２は、第１学習ＦＬＲ１においては、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１３を対象として学習処理を行い、第２学習ＳＬＲ１においては、第２部分モデルＭ１２及び第２部分モデルＭ１４を対象として学習処理を行う。学習部１３２は、モデルＭ１に含まれる各第２部分モデルＭ１１〜Ｍ１４についての学習を行なう。
【０１０７】
（生成部１３３）
生成部１３３は、各種情報を生成する。生成部１３３は、生成処理により各種文字情報を生成する。例えば、生成部１３３は、モデル情報記憶部１２３等に記憶された情報に基づいて、生成処理を行う。学習部１３２は、モデル情報記憶部１２３に記憶されたモデルを用いて、文字情報を生成する。
【０１０８】
生成部１３３は、対象文字情報を変換モデルに入力することにより、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を生成する。生成部１３３は、他の対象文字情報を変換モデルに入力することにより、他の対象文字情報が第１種別に変換された他の変換文字情報を生成する。生成部１３３は、選択情報を変換モデルに入力することにより、選択情報に対応する種別の文字情報を生成する。生成部１３３は、対象文字情報と選択情報とを変換モデルに入力することにより、対象文字情報が他方の種別に変換された変換文字情報を生成する。
【０１０９】
図２の例では、生成部１３３は、モデルＭ１を用いて、対象文字情報ＩＮＦ２１の種別を変換した変換文字情報ＩＮＦ２２を生成する。生成部１３３は、第１種別の対象文字情報ＩＮＦ２１をモデルＭ１に入力することにより、第２種別の変換文字情報ＩＮＦ２２を生成する。生成部１３３は、処理群ＰＳ１に示すような処理により、変換文字情報ＩＮＦ２２を生成する。生成部１３３は、対象文字情報ＩＮＦ２１が第１種別であるため、第２種別を選択する選択情報ＳＳＬ１を設定する。生成部１３３は、対象文字情報ＩＮＦ２１が第１種別であるため、第１種別を選択する特定情報を設定する。
【０１１０】
生成部１３３は、対象文字情報ＩＮＦ２１をモデルＭ１に入力する。生成部１３３は、対象文字情報ＩＮＦ２１である入力情報ＴＩＮ１を入力として、第２部分モデルＭ１１及び第２部分モデルＭ１４を経由して、第２種別の変換文字情報ＩＮＦ２２である出力情報ＴＯＵＴ１を出力させる。生成部１３３は、対象文字情報ＩＮＦ２１を第２部分モデルＭ１１に入力する。生成部１３３は、第２部分モデルＭ１１が出力した中間情報ＩＮＴ１を第２部分モデルＭ１４に入力する。生成部１３３は、第２部分モデルＭ１４に変換文字情報ＩＮＦ２２を出力させる。生成部１３３は、第１種別の対象文字情報ＩＮＦ２１の種別が第２種別に変換された変換文字情報ＩＮＦ２２を生成する。
【０１１１】
（提供部１３４）
提供部１３４は、各種情報を提供する。例えば、提供部１３４は、端末装置１０や情報提供装置５０に各種情報を提供する。提供部１３４は、端末装置１０や情報提供装置５０に各種情報を送信する。提供部１３４は、端末装置１０や情報提供装置５０に各種情報を配信する。提供部１３４は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、学習部１３２により学習された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、学習部１３２により学習されたモデルに基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、生成部１３３により生成された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３４は、生成部１３３により生成された変換文字情報に基づいて、種々の情報を提供する。
【０１１２】
図２の例では、提供部１３４は、変換文字情報ＩＮＦ２２を情報提供装置５０へ提供する。提供部１３４は、変換文字情報ＩＮＦ２２を情報提供装置５０へ送信する。提供部１３４は、変換文字情報を用いたコンテンツ配信サービスを提供する。提供部１３４は、変換文字情報を用いた広告配信サービスを提供する。
【０１１３】
〔４．情報処理（学習処理）のフロー〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理のうち、学習処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【０１１４】
図８に示すように、情報処理装置１００は、第１種別の第１文字情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報処理装置１００は、第１種別情報記憶部１２１から第１文字情報を学習データとして取得する。
【０１１５】
その後、情報処理装置１００は、第１文字情報を入力情報とするとともに、第１文字情報を正解情報として変換モデルを学習する（ステップＳ１０２）。例えば、情報処理装置１００は、第１種別情報記憶部１２１に記憶された第１文字情報を用いて変換モデルを学習する。
【０１１６】
また、情報処理装置１００は、第２種別の第２文字情報を取得する（ステップＳ１０３）。例えば、情報処理装置１００は、第２種別情報記憶部１２２から第２文字情報を学習データとして取得する。
【０１１７】
その後、情報処理装置１００は、第２文字情報を入力情報とするとともに、第２文字情報を正解情報として変換モデルを学習する（ステップＳ１０２）。図１の例では、情報処理装置１００は、第１種別情報記憶部１２１に記憶された第２文字情報を用いて変換モデルを学習する。
【０１１８】
〔５．情報処理（生成処理）のフロー〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理のうち、生成処理（変換処理）の手順について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。
【０１１９】
図９に示すように、情報処理装置１００は、変換モデルを取得する（ステップＳ２０１）。また、情報処理装置１００は、第１種別の対象文字情報を取得する（ステップＳ２０２）。そして、情報処理装置１００は、対象文字情報を変換モデルに入力することにより、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を生成する（ステップＳ２０３）。情報処理装置１００は、変換文字情報に基づいてサービスを提供する（ステップＳ２０４）。
【０１２０】
〔６．変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理システム１は、上記実施形態以外にも種々の異なる態様にて実施されてもよい。以下では、上記の情報処理システム１の他の実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同様の点については同様の符号を付す等して適宜説明を省略する。例えば、実施形態に係る情報処理システム１と変形例における情報処理システム（図示省略）とは、情報処理装置１００と情報処理装置１００Ａとの相違以外は同様の構成である。以下、情報処理装置１００Ａによる情報処理について説明する。
【０１２１】
〔６−１．情報処理（学習処理）〕
まず、図１０を用いて、変形例に係る情報処理システムにおける推定処理について説明する。図１０は、変形例に係る情報処理の一例を示す図である。具体的には、図１０は、実施形態に係る情報処理のうち、学習処理の一例について説明する。図１では、情報処理装置１００Ａが第１文字情報と、第２文字情報とに基づいて、第１種別の文字情報の種別を第２種別に変換する変換モデルの生成を行う場合を示す。
【０１２２】
まず、情報処理装置１００Ａは、第１文字情報を学習データＬＤ１として取得する（ステップＳ５１）。そして、情報処理装置１００Ａは、ステップＳ５１で取得した学習データＬＤ１に含まれる第１文字情報を学習データとして追加する（ステップＳ５２）。具体的には、情報処理装置１００Ａは、学習データＬＤ１を第１種別情報記憶部１２１に追加する。
【０１２３】
図１０に示す第１種別情報記憶部１２１には、「文字情報ＩＤ」、「第１文字情報」といった項目が含まれる。
【０１２４】
図１０の第１種別情報記憶部１２１中の「文字情報ＩＤ」は、文字情報を識別するための識別情報を示す。図１０の第１種別情報記憶部１２１中の「第１文字情報」は、文字情報ＩＤにより識別される文字情報を示す。
【０１２５】
図１０に示す例において、文字情報ＩＤ「ＦＩＤ１１」により識別される文字情報は、第１文字情報ＦＣＨ１１であることを示し、文字情報ＩＤ「ＦＩＤ１２」により識別される文字情報は、第１文字情報ＦＣＨ１２であることを示す。また、文字情報ＩＤ「ＦＩＤ１３」により識別される文字情報は、第１文字情報ＦＣＨ１３であることを示し、文字情報ＩＤ「ＦＩＤ１４」により識別される文字情報は、第１文字情報ＦＣＨ１４であることを示す。第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等は、子供向けではない一般的なニュース（以下「通常ニュース」ともいう）等や通常のコンテンツ配信等で配信される文字情報等であれば、どのような文字情報であってもよい。例えば、第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等は、政治や経済に関する通常ニュースやスポーツやエンターテインメントに関する通常ニュース等であってもよい。
【０１２６】
また、情報処理装置１００Ａは、第２文字情報を学習データＬＤ２として取得する（ステップＳ５３）。そして、情報処理装置１００Ａは、ステップＳ５３で取得した学習データＬＤ２に含まれる第２文字情報を学習データとして追加する（ステップＳ５４）。具体的には、情報処理装置１００Ａは、学習データＬＤ２を第２種別情報記憶部１２２に追加する。
【０１２７】
図１０に示す第２種別情報記憶部１２２には、「文字情報ＩＤ」、「第２文字情報」といった項目が含まれる。
【０１２８】
図１０の第２種別情報記憶部１２２中の「文字情報ＩＤ」は、文字情報を識別するための識別情報を示す。図１０の第２種別情報記憶部１２２中の「第２文字情報」は、文字情報ＩＤにより識別される文字情報を示す。
【０１２９】
図１０に示す例において、文字情報ＩＤ「ＳＩＤ１１」により識別される文字情報は、第２文字情報ＳＣＨ１１であることを示し、文字情報ＩＤ「ＳＩＤ１２」により識別される文字情報は、第２文字情報ＳＣＨ１２であることを示す。また、文字情報ＩＤ「ＳＩＤ１３」により識別される文字情報は、第２文字情報ＳＣＨ１３であることを示し、文字情報ＩＤ「ＳＩＤ１４」により識別される文字情報は、第２文字情報ＳＣＨ１４であることを示す。第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等は、子供向けに作成されたニュース（以下「子供向けニュース」ともいう）等の文字情報であれば、どのような文字情報であってもよい。例えば、第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等は、子供向けに作成された子供向けニュースやスポーツやエンターテインメントに関する子供向けニュース等であってもよい。
【０１３０】
そして、情報処理装置１００Ａは、学習データに基づく学習処理によりモデルを生成する。例えば、情報処理装置１００Ａは、第１種別情報記憶部１２１中の第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等や第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、変換モデルを生成する。なお、第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等と第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等との間には、対応関係はないものとする。例えば、第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等及び第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等は、各々が異なる内容のニュースであるものとする。
【０１３１】
まず、情報処理装置１００Ａが生成する変換モデル（学習器）について簡単に説明する。図１０の例では、モデル情報記憶部１２３Ａ中のモデルＭ２は、構造情報ＡＲＣ２に示すようなアーキテクチャのモデルである。図１０の例において、情報処理装置１００Ａが生成する変換モデルであるモデルＭ２は、複数の部分モデルＭ２１、Ｍ２２等を含むモデルである。
【０１３２】
上記のように、「部分モデルＭ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、その部分モデルは部分モデルＩＤ「Ｍ＊」により識別されるモデルであることを示す。例えば、「部分モデルＭ２１」と記載した場合、その部分モデルは部分モデルＩＤ「Ｍ２１」により識別されるモデルである。
【０１３３】
部分モデルＭ２１は、符号化部であり、入力された情報の次元量を圧縮することで入力された情報が有する特徴を抽出する符号化器（エンコーダ）に対応する。図１０に示すように、部分モデルＭ２１は、入力情報ＩＮ２を入力として、中間情報ＩＮＴ２を出力するモデルに対応する。部分モデルＭ２１は、第１文字情報や第２文字情報が入力情報ＩＮ２として入力され、中間情報ＩＮＴ２を出力するモデルに対応する。すなわち、部分モデルＭ２１には、第１文字情報や第２文字情報を入力とするエンコーダである。部分モデルＭ２１は、入力された第１文字情報や第２文字情報の次元量を圧縮することで入力された第１文字情報や第２文字情報が有する特徴を抽出する。部分モデルＭ２１は、図１０中の中間情報ＩＮＴ２として、第１文字情報の次元量が圧縮された第１文字情報や第２文字情報が有する特徴を示す中間情報を出力する。例えば、図１０中の中間情報ＩＮＴ２は、入力情報の特徴を示す中間出力（符号化ベクトル等）であり、例えば、分散表現や実数値ベクトルであってもよい。例えば、中間情報ＩＮＴ２は、モデルＭ２に入力された文字情報の意味（概念）に関する情報が含まれる。
【０１３４】
部分モデルＭ２２は、復号化部であり、エンコーダによって抽出された特徴の次元量を増大させ、所定の種別の文字情報を出力する復号器（デコーダ）に対応する。すなわち、部分モデルＭ２２は、エンコーダによって出力された中間情報を入力とし、入力された中間情報の次元量を増大させ、第２種別の文字情報を出力するデコーダに対応する。図１０に示すように、部分モデルＭ２２は、中間情報ＩＮＴ２を入力として、出力情報ＯＵＴ２を出力するモデルに対応する。すなわち、部分モデルＭ２２は、中間情報を入力とするデコーダである。部分モデルＭ２２は、入力された中間情報の次元量を増大させることで、入力された中間情報に対応する第２文字情報を生成する。部分モデルＭ２２は、図１０中の出力情報ＯＵＴ２として、入力された中間情報に対応する第２文字情報を出力する。
【０１３５】
また、モデルＭ２は、学習時に入力される文字情報の種別を示す種別情報（制御ベクトル）を受け付ける。モデルＭ２は、入力される文字情報の種別を選択する種別情報ＴＬ２が入力される。すなわち、モデルＭ２は、種別情報ＴＬ２に応じて、入力された文字情報の種別を特定し、その種別に応じた学習を行なう機能を有する。例えば、モデルＭ２は、種別情報を受け付け、部分モデルＭ２２に種別情報に応じた学習を行なわせる機能を有する。例えば、モデルＭ２は、所定のスイッチング機能（切り替え機能）により、部分モデルＭ２２に、種別情報ＴＬ２に応じた学習処理を行わせる。
【０１３６】
例えば、部分モデルＭ２２は、種別情報が「第１種別」を示す情報である場合、部分モデルＭ２２に第１種別に対応する学習を行なわせる。例えば、モデルＭ２は、部分モデルＭ２２に、種別情報ＴＬ２が第１種別の場合は、強化学習等の学習処理を行わせる。例えば、部分モデルＭ２２は、種別情報が「第２種別」を示す情報である場合、第２部分モデルＭ２４に中間情報を入力すると決定する。例えば、モデルＭ２は、部分モデルＭ２２に、種別情報ＴＬ２が第２種別の場合は、入力情報を復号するようにオートエンコーダとして学習処理を行わせる。なお、上記は一例であり、情報処理装置１００Ａは、所望のモデルへの入力が可能であれば、どのような機能により入力するモデルの決定を実現してもよい。
【０１３７】
また、図１０の例では、情報処理装置１００Ａは、構造情報ＡＲＣ２に示すように、モデルＭ５を用いて、学習処理を行う。
【０１３８】
モデルＭ５は、モデルＭ２以外の他の復号化部であり、モデルＭ２のエンコーダによって抽出された特徴の次元量を増大させ、所定の種別の文字情報を出力する復号器（デコーダに対応する。すなわち、モデルＭ５は、モデルＭ２のエンコーダによって出力された中間情報を入力とし、入力された中間情報の次元量を増大させ、モデルＭ２のエンコーダに入力された文字情報を出力するデコーダに対応する。図１０に示すように、モデルＭ５は、モデルＭ２のエンコーダが出力する中間情報ＩＮＴ２を入力として、学習用情報ＯＵＴ５を出力するモデルに対応する。すなわち、モデルＭ５は、中間情報を入力とするデコーダである。モデルＭ５は、入力された中間情報の次元量を増大させることで、入力された中間情報の基となった文字情報を生成（復号）する。モデルＭ５は、図１０中の学習用情報ＯＵＴ５として、入力された中間情報に対応する文字情報を出力する。なお、モデルＭ５はモデルＭ２に含まれてもよい。
【０１３９】
なお、エンコーダおよびデコーダは、単純に入力された情報量の次元数を変化させるニューラルネットワークのみならず、ＧＲＵやＬＳＴＭを始めとするＲＮＮ等といった種々のニューラルネットワークが採用可能である。
【０１４０】
情報処理装置１００Ａは、第１文字情報を用いた学習処理により変換モデルを生成する（ステップＳ５５）。情報処理装置１００Ａは、第１種別情報記憶部１２１中の第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルＭ２を生成する。図１０では、第１学習ＦＬＲ２に示すように、第１種別を選択する種別情報ＦＴＬ２が設定される。これにより、第１学習ＦＬＲ２においては、モデルＭ２は、部分モデルＭ２２について第１種別に対応する学習を行なうように制御される。そして、情報処理装置１００Ａは、第１文字情報である入力情報ＦＩＮ２を入力として、入力情報ＦＩＮ２に対応する第２文字情報である出力情報ＦＯＵＴ２を出力する学習を行なう。
【０１４１】
情報処理装置１００Ａは、第１学習ＦＬＲ２においては、モデルＭ２の入力とする第１文字情報が第２種別に変換された第２文字情報がモデルＭ２から出力されるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２に第１文字情報ＦＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ２から第１文字情報ＦＣＨ１１に対応する第２種別の文字情報が出力されるように学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２に第１文字情報ＦＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ２から第１文字情報ＦＣＨ１２に対応する第２種別の文字情報が出力されるように学習処理を行う。
【０１４２】
例えば、情報処理装置１００Ａは、第１学習ＦＬＲ２においては、出力情報ＦＯＵＴ２に含まれる子供向けの用語（以下「子供用語」とする）が多くなるように学習処理を行う。例えば、子供用語は、子供向けの記事に特徴的な単語等であってもよい。例えば、情報処理装置１００Ａは、子供向け記事に用いられる子供用語の一覧情報等を用いて、出力情報ＦＯＵＴ２のスコアを算出し、そのスコアが高くなるように学習してもよい。例えば、情報処理装置１００Ａは、出力情報ＦＯＵＴ２に含まれる子供用語の割合が多い程スコアが高くなるようにスコアを算出し、出力情報ＦＯＵＴ２のスコアが高くなるように学習を行なってもよい。例えば、情報処理装置１００Ａは、出力情報ＦＯＵＴ２のスコアが高くなるようにバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の手法により学習処理を行ってもよい。これにより、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２について学習処理を行うことができる。なお、情報処理装置１００Ａは、上記に限らず、種々の情報を適宜用いて学習を行なってもよい。
【０１４３】
例えば、情報処理装置１００Ａは、ニュース記事と子供向け記事を分類する分類モデル（以下「分類モデルＭＸ」ともいう）が出力する情報を用いてもよい。例えば、情報処理装置１００Ａは、分類モデルＭＸが出力するスコアを用いてもよい。分類モデルＭＸは、ニュース記事と子供向け記事を分類するモデルであれば、どのようなモデルであってもよく、例えばＳＶＭ（Support  Vector  Machine）等種々の態様であってもよい。ここで、分類モデルＭＸは、子供向け記事が入力された場合に高いスコアを出力し、通常のニュース記事が入力された場合に低いスコアを出力するように学習されたモデルであるものとする。この場合、情報処理装置１００Ａは、出力情報ＦＯＵＴ２を分類モデルＭＸに入力し、分類モデルＭＸが出力するスコアが高くなるように学習を行なってもよい。
【０１４４】
また、情報処理装置１００Ａは、第１種別が記事本文であり、第２種別が要約である場合、文字数を評価基準とした強化学習を行なってもよい。例えば、情報処理装置１００Ａは、第１種別が記事本文であり、第２種別が要約である場合、出力情報ＦＯＵＴ２の文字数が所定の閾値（例えば「２０」等）よりも少なくなるように、学習を行なってもよい。例えば、情報処理装置１００Ａは、第１種別が記事本文であり、第２種別が要約である場合、出力情報ＦＯＵＴ２の文字数が少ない程スコアが高くなるようにスコアを算出し、出力情報ＦＯＵＴ２のスコアが高くなるように学習を行なってもよい。
【０１４５】
また、情報処理装置１００Ａは、第１学習ＦＬＲ２において、モデルＭ５用いて学習処理を行う。情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２の入力とする第１文字情報がモデルＭ５から出力されるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２に第１文字情報ＦＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ５から第１文字情報ＦＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２に第１文字情報ＦＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ５から第１文字情報ＦＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【０１４６】
例えば、情報処理装置１００Ａは、第１学習ＦＬＲ２においては、モデルＭ２の部分モデルＭ２１及びモデルＭ５を第１文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ５が出力した文字情報が、モデルＭ２に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション等の手法により学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、モデルＭ２の部分モデルＭ２１及びモデルＭ５に第１文字情報が有する特徴を学習させる。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ５が出力した文字情報が、モデルＭ２に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の手法により学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、モデルＭ２の部分モデルＭ２１及びモデルＭ５に第１文字情報が有する特徴を学習させる。このように、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ５における出力と、モデルＭ２における入力との誤差が少なくなるようにパラメータ（接続係数）を補正するバックプロパゲーション等の処理により学習することによりモデルＭ２及びモデルＭ５を生成する。例えば、情報処理装置１００Ａは、所定の損失（ロス）関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことによりモデルＭ２及びモデルＭ５を生成する。これにより、情報処理装置１００Ａは、第１文字情報のみを用いてモデルＭ２及びモデルＭ５について学習処理を行うことができる。
【０１４７】
また、情報処理装置１００Ａは、第２文字情報を用いた学習処理により変換モデルを生成する（ステップＳ５６）。情報処理装置１００Ａは、第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルＭ２を生成する。図１０では、第２学習ＳＬＲ２に示すように、第２種別を選択する種別情報ＳＴＬ２が設定される。これにより、第２学習ＳＬＲ２においては、モデルＭ２は、部分モデルＭ２２について第２種別に対応する学習を行なうように制御される。そして、情報処理装置１００Ａは、第２文字情報である入力情報ＳＩＮ２を入力として、第２文字情報である出力情報ＳＯＵＴ２を出力する学習を行なう。
【０１４８】
情報処理装置１００Ａは、第２学習ＳＬＲ２においては、モデルＭ２の入力とする第２文字情報がモデルＭ２から出力されるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２に第２文字情報ＳＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ２から第２文字情報ＳＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２に第２文字情報ＳＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ２から第２文字情報ＳＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【０１４９】
例えば、情報処理装置１００Ａは、第２学習ＳＬＲ２においては、部分モデルＭ２１及び部分モデルＭ２２を第２文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２が出力した文字情報が、モデルＭ２に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション等の手法により学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、部分モデルＭ２１及び部分モデルＭ２２に第２文字情報が有する特徴を学習させる。これにより、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２について学習処理を行うことができる。
【０１５０】
また、情報処理装置１００Ａは、第２学習ＳＬＲ２において、モデルＭ５用いて学習処理を行う。情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２の入力とする第２文字情報がモデルＭ５から出力されるように、学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２に第２文字情報ＳＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ２から第２文字情報ＳＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２に第２文字情報ＳＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ２から第２文字情報ＳＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【０１５１】
例えば、情報処理装置１００Ａは、第２学習ＳＬＲ２においては、モデルＭ２の部分モデルＭ２１及びモデルＭ５を第２文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ５が出力した文字情報が、モデルＭ２に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション等の手法により学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、モデルＭ２の部分モデルＭ２１及びモデルＭ５に第２文字情報が有する特徴を学習させる。例えば、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ５が出力した文字情報が、モデルＭ２に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の手法により学習処理を行う。例えば、情報処理装置１００Ａは、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、モデルＭ２の部分モデルＭ２１及びモデルＭ５に第２文字情報が有する特徴を学習させる。このように、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ５における出力と、モデルＭ２における入力との誤差が少なくなるようにパラメータ（接続係数）を補正するバックプロパゲーション等の処理により学習することによりモデルＭ２及びモデルＭ５を生成する。例えば、情報処理装置１００Ａは、所定の損失（ロス）関数を最小化するようにバックプロパゲーション等の処理を行うことによりモデルＭ２及びモデルＭ５を生成する。これにより、情報処理装置１００Ａは、第２文字情報のみを用いてモデルＭ２及びモデルＭ５について学習処理を行うことができる。
【０１５２】
このように、情報処理装置１００Ａは、第１学習ＦＬＲ２においては、入力された第１種別の文字情報を第２種別に変換して出力するように学習処理を行い、第２学習ＳＬＲ２においては、入力された第２種別の文字情報を出力するように学習処理を行う。これにより、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２が第２種別の文字情報を出力するように学習を行なうことができる。
【０１５３】
上述のように、情報処理装置１００Ａは、第１文字情報を用いた学習処理と第２文字情報を用いた学習処理とを行うことにより、第１文字情報と第２文字情報とが対応づけられた学習データ（教師データ）が無い場合であっても、適切に学習処理を行うことができる。すなわち、情報処理装置１００Ａは、第１種別の文字情報と第２種別の文字情報との組合せ（教師データ）が不足している場合、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることが難しいといった課題を解決することができる。そして、情報処理装置１００Ａは、学習したモデルを用いて第１文字情報の種別を第２種別に変換することにより、適切に文字情報の種別の変換を行い、種々のサービスを行うことができる。
【０１５４】
〔６−２．情報処理（提供処理）〕
図１１を用いて、変形例に係る情報処理の一例について説明する。図１１は、変形例に係る情報処理の一例を示す図である。具体的には、図１１は、変形例に係る情報処理のうち、提供処理の一例について説明する。図１１では、情報処理装置１００Ａは、情報提供装置５０から取得した文字情報の種別を変換した変換文字情報を、情報提供装置５０へ提供する場合を示す。
【０１５５】
まず、情報処理装置１００Ａは、情報提供者ＣＰ１が利用する情報提供装置５０から変換文字情報の生成対象となる文字情報を取得する（ステップＳ６１）。図１１の例では、情報処理装置１００Ａは、第１種別の文字情報である対象文字情報ＩＮＦ５１を情報提供装置５０から取得する。
【０１５６】
そして、情報処理装置１００Ａは、変換モデルを取得する（ステップＳ６２）。図１１の例では、情報処理装置１００Ａは、モデル情報記憶部１２３ＡからモデルＭ２を取得する。なお、情報処理装置１００Ａは、学習時のみに必要であるモデルＭ５を取得しない。そして、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２を用いて、対象文字情報ＩＮＦ５１の種別を第２種別に変換した変換文字情報ＩＮＦ５２を生成する。具体的には、情報処理装置１００Ａは、第１種別の対象文字情報ＩＮＦ５１をモデルＭ２に入力することにより、第２種別の変換文字情報ＩＮＦ５２を生成する。
【０１５７】
図１１の例では、情報処理装置１００Ａは、処理群ＰＳ２に示すような処理により、変換文字情報ＩＮＦ５２を生成する。情報処理装置１００Ａは、対象文字情報ＩＮＦ５１をモデルＭ２に入力する（ステップＳ６３）。情報処理装置１００Ａは、対象文字情報ＩＮＦ５１である入力情報ＴＩＮ２をモデルＭ２に入力し、モデルＭ２から第２種別の変換文字情報ＩＮＦ５２である出力情報ＴＯＵＴ２を出力させる。具体的には、情報処理装置１００Ａは、対象文字情報ＩＮＦ５１を部分モデルＭ２１に入力する。そして、情報処理装置１００Ａは、部分モデルＭ２１が出力した中間情報ＩＮＴ２を部分モデルＭ２２に入力する。そして、情報処理装置１００Ａは、部分モデルＭ２２に変換文字情報ＩＮＦ５２を出力させる（ステップＳ６４）。これにより、情報処理装置１００Ａは、第１種別の対象文字情報ＩＮＦ５１の種別が第２種別に変換された変換文字情報ＩＮＦ５２を生成する。
【０１５８】
そして、情報処理装置１００Ａは、変換文字情報ＩＮＦ５２を情報提供装置５０へ提供する（ステップＳ６５）。図１１の例では、情報処理装置１００Ａは、変換文字情報ＩＮＦ５２を情報提供装置５０へ送信する。
【０１５９】
上述したように、情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２を用いて、対象文字情報ＩＮＦ５１の種別を第２種別に変換した変換文字情報ＩＮＦ５２を提供することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供することができる。
【０１６０】
〔６−３．情報処理装置の構成〕
次に、図１２を用いて、変形例に係る情報処理装置１００Ａの構成について説明する。図１２は、変形例に係る情報処理装置１００Ａの構成例を示す図である。図１２に示すように、情報処理装置１００Ａは、通信部１１０と、記憶部１２０Ａと、制御部１３０Ａとを有する。なお、情報処理装置１００Ａについては、実施形態に係る情報処理装置１００と同様の点については、適宜説明を省略する。
【０１６１】
（記憶部１２０Ａ）
記憶部１２０Ａは、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。変形例に係る記憶部１２０Ａは、図１１に示すように、第１種別情報記憶部１２１と、第２種別情報記憶部１２２と、モデル情報記憶部１２３Ａとを有する。
【０１６２】
（モデル情報記憶部１２３Ａ）
変形例に係るモデル情報記憶部１２３Ａは、モデルに関する情報を記憶する。例えば、モデル情報記憶部１２３Ａは、情報処理により生成されたモデル情報（モデルデータ）を記憶する。図１３は、変形例に係るモデル情報記憶部の一例を示す図である。図１３に示すモデル情報記憶部１２３Ａは、「モデルＩＤ」、「部分モデルＩＤ」、「用途」、「モデルデータ」といった項目が含まれる。
【０１６３】
「モデルＩＤ」は、モデルを識別するための識別情報を示す。例えば、モデルＩＤ「Ｍ２」により識別されるモデルは、図１０の例に示したモデルＭ２に対応する。「部分モデルＩＤ」は、対応するモデルの部分モデルを識別するための識別情報を示す。例えば、部分モデルＩＤ「Ｍ２１」により識別される部分モデルは、図１０の例に示した部分モデルＭ２１に対応する。「用途」は、対応する部分モデルの用途を示す。また、「モデルデータ」は、対応する部分モデルのデータを示す。例えば、「モデルデータ」には、各層におけるノードと、各ノードが採用する関数と、ノードの接続関係と、ノード間の接続に対して設定される接続係数とを含む情報が含まれる。
【０１６４】
例えば、図１３に示す例において、モデルＭ２には、部分モデルＭ２１、Ｍ２２等が含まれることを示す。また、例えば、部分モデルＩＤ「Ｍ２１」により識別されるモデル（部分モデルＭ２１）は、用途が「文字情報⇒中間情報」であり、入力された文字情報からの中間情報の生成に用いられることを示す。すなわち、部分モデルＭ２１は、入力された文字情報からの特徴の抽出に用いられることを示す。また、部分モデルＭ２１のモデルデータは、モデルデータＭＤＴ２１であることを示す。
【０１６５】
また、例えば、部分モデルＩＤ「Ｍ２２」により識別されるモデル（部分モデルＭ２２）は、用途が「中間情報⇒第２文字情報」であり、中間情報から第２文字情報の生成に用いられることを示す。すなわち、部分モデルＭ２２は、抽出された文字情報の特徴を示す情報である中間情報から第２文字情報を生成するために用いられることを示す。また、部分モデルＭ２２のモデルデータは、モデルデータＭＤＴ２２であることを示す。
【０１６６】
モデルＭ２（各モデルデータＭＤＴ２１、ＭＤＴ２２等）は、所定の種別の文字情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、入力された文字情報に対応する第２種別の文字情報を出力層から出力するよう、コンピュータを機能させるためのモデルである。
【０１６７】
例えば、モデルＭ２が含む第１要素は、入力層または中間層が有するいずれかのノードに対応する。また、第２要素は、第１要素と対応するノードから値が伝達されるノードである次段のノードに対応する。また、第１要素の重みは、第１要素と対応するノードから第２要素と対応するノードに伝達される値に対して考慮される重みである接続係数に対応する。
【０１６８】
例えば、モデルＩＤ「Ｍ５」により識別されるモデルは、図１０の例に示したモデルＭ５に対応する。図１０では、モデルＭ５には、部分モデルはないことを示す。モデルＭ５は、用途が「中間情報⇒文字情報復号」であり、中間情報からその中間情報の生成基となった文字情報を復号するために用いられることを示す。すなわち、モデルＭ５は、モデルＭ２の部分モデルＭ２１が生成した中間情報を入力として、中間情報から部分モデルＭ２１に入力された文字情報を復号するに用いられることを示す。また、モデルＭ５のモデルデータは、モデルデータＭＤＴ５であることを示す。
【０１６９】
なお、モデル情報記憶部１２３Ａは、上記に限らず、目的に応じて種々のモデル情報を記憶してもよい。
【０１７０】
（制御部１３０Ａ）
図４の説明に戻って、制御部１３０Ａは、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００Ａ内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（学習プログラムや生成プログラム等の情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０Ａは、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。制御部１３０Ａは、モデル情報記憶部１２３Ａに記憶されているモデルＭ２等に従った情報処理により、第１種別の第１文字情報が入力される入力層と、出力層と、入力層から出力層までのいずれかの層であって出力層以外の層に属する第１要素と、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された第１文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、第１文字情報が第２種別に変換された文字情報を出力層から出力する。
【０１７１】
図４に示すように、制御部１３０Ａは、取得部１３１と、学習部１３２Ａと、生成部１３３Ａと、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０Ａの内部構成は、図４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。制御部１３０Ａは、記憶部１２０Ａに記憶されているモデルＭ２（モデルデータＭＤＴ２１、ＭＴＤ２２等）に従った情報処理により、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された、第１種別の第１文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、第１文字情報が第２種別に変換された文字情報を出力層から出力する。
【０１７２】
制御部１３０Ａは、記憶部１２０Ａに記憶されているモデルＭ２（モデルデータＭＤＴ２１、ＭＴＤ２２等）に従った情報処理により、第１要素と第１要素の重みとに基づいて値が算出される第２要素と、を含み、入力層に入力された文字情報に対し、出力層以外の各層に属する各要素を第１要素として、第１要素と第１要素の重みとに基づく演算を行うことにより、入力された文字情報の種別が第２種別に変換された文字情報を出力層から出力する。なお、モデルＭ２等のモデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定されるものであってもよい。モデルＭ２等のモデルは、プログラムであってもよい。
【０１７３】
（取得部１３１）
変形例に係る取得部１３１は、実施形態に係る取得部１３１と同様の処理を行う。取得部１３１は、実施形態に係る取得部１３１と同様に種々の情報を取得する。例えば、取得部１３１は、変換モデルに入力する学習文字情報を取得する。
【０１７４】
図１０の例では、取得部１３１は、第１文字情報を学習データＬＤ１として取得する。取得部１３１は、学習データＬＤ１に含まれる第１文字情報を学習データとして追加する。取得部１３１は、学習データＬＤ１を第１種別情報記憶部１２１に追加する。取得部１３１は、第２文字情報を学習データＬＤ２として取得する。取得部１３１は、学習データＬＤ２に含まれる第２文字情報を学習データとして追加する。取得部１３１は、学習データＬＤ２を第２種別情報記憶部１２２に追加する。
【０１７５】
図１１の例では、取得部１３１は、情報提供者ＣＰ１が利用する情報提供装置５０から変換文字情報の生成対象となる文字情報を取得する。取得部１３１は、第１種別の文字情報である対象文字情報ＩＮＦ５１を情報提供装置５０から取得する。取得部１３１は、変換モデルを取得する。取得部１３１は、モデル情報記憶部１２３ＡからモデルＭ２を取得する。
【０１７６】
（学習部１３２Ａ）
変形例に係る学習部１３２Ａは、実施形態に係る学習部１３２と同様の処理を行う。学習部１３２Ａは、実施形態に係る学習部１３２と同様に種々の情報を学習する。
【０１７７】
学習部１３２Ａは、第１文字情報を入力情報とするとともに、当該第１文字情報を正解情報とする学習と、第２文字情報を入力情報とするとともに、当該第２文字情報を正解情報とする学習とに基づいて、第１種別の対象文字情報の入力に応じて、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成する。学習部１３２Ａは、第１文字情報の入力に応じて、当該第１文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部と、中間情報を入力情報として、当該中間情報に対応する変換文字情報を出力する復号化部を含む変換モデルを生成する。
【０１７８】
学習部１３２Ａは、第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部を含む変換モデルを生成する。学習部１３２Ａは、第２文字情報が入力された場合は、当該第２文字情報を出力するように学習された変換モデルを生成する。学習部１３２Ａは、第１文字情報が入力された場合は、当該第１文字情報が第２種別に変換されるように学習された変換モデルを生成する。学習部１３２Ａは、復号化部が出力する中間情報を入力とする他の復号化部を用いた学習により変換モデルを生成する。学習部１３２Ａは、学習文字情報の入力に応じて、復号化部が出力する中間情報を他の復号化部に入力し、他の復号化部が学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、変換モデルを生成する。学習部１３２Ａは、学習文字情報が第１種別である場合、変換モデルが当該学習文字情報を第２種別に変換し、学習文字情報が第２種別である場合、変換モデルが当該学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、変換モデルを生成する。
【０１７９】
学習部１３２Ａは、第１文字情報を用いた学習処理により変換モデルを生成する。学習部１３２Ａは、第１種別情報記憶部１２１中の第１文字情報ＦＣＨ１１〜ＦＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルＭ２を生成する。学習部１３２Ａは、第１学習ＦＬＲ２に示すように、第１種別を選択する種別情報ＦＴＬ２が設定される。学習部１３２Ａは、第１文字情報である入力情報ＦＩＮ２を入力として、入力情報ＦＩＮ２に対応する第２文字情報である出力情報ＦＯＵＴ２を出力する学習を行なう。
【０１８０】
学習部１３２Ａは、第１学習ＦＬＲ２においては、モデルＭ２の入力とする第１文字情報が第２種別に変換された第２文字情報がモデルＭ２から出力されるように、学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２に第１文字情報ＦＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ２から第１文字情報ＦＣＨ１１に対応する第２種別の文字情報が出力されるように学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２に第１文字情報ＦＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ２から第１文字情報ＦＣＨ１２に対応する第２種別の文字情報が出力されるように学習処理を行う。
【０１８１】
学習部１３２Ａは、第１学習ＦＬＲ２においては、出力情報ＦＯＵＴ２に含まれる子供向けの用語（子供用語）が多くなるように学習処理を行う。学習部１３２Ａは、子供向け記事に用いられる子供用語の一覧情報等を用いて、出力情報ＦＯＵＴ２のスコアを算出し、そのスコアが高くなるように学習してもよい。学習部１３２Ａは、出力情報ＦＯＵＴ２に含まれる子供用語の割合が多い程スコアが高くなるようにスコアを算出し、出力情報ＦＯＵＴ２のスコアが高くなるように学習を行なってもよい。学習部１３２Ａは、出力情報ＦＯＵＴ２のスコアが高くなるようにバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）等の手法により学習処理を行う。
【０１８２】
学習部１３２Ａは、第１学習ＦＬＲ２において、モデルＭ５用いて学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２の入力とする第１文字情報がモデルＭ５から出力されるように、学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２に第１文字情報ＦＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ５から第１文字情報ＦＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２に第１文字情報ＦＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ５から第１文字情報ＦＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【０１８３】
学習部１３２Ａは、第１学習ＦＬＲ２においては、モデルＭ２の部分モデルＭ２１及びモデルＭ５を第１文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ５が出力した文字情報が、モデルＭ２に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション等の手法により学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２及びモデルＭ５について学習処理を行う。
【０１８４】
学習部１３２Ａは、第２文字情報を用いた学習処理により変換モデルを生成する。学習部１３２Ａは、第２種別情報記憶部１２２中の第２文字情報ＳＣＨ１１〜ＳＣＨ１４等を学習データ（教師データ）として、学習を行なうことにより、モデルＭ２を生成する。学習部１３２Ａは、第２文字情報である入力情報ＳＩＮ２を入力として、第２文字情報である出力情報ＳＯＵＴ２を出力する学習を行なう。
【０１８５】
学習部１３２Ａは、第２学習ＳＬＲ２においては、モデルＭ２の入力とする第２文字情報がモデルＭ２から出力されるように、学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２に第２文字情報ＳＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ２から第２文字情報ＳＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２に第２文字情報ＳＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ２から第２文字情報ＳＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【０１８６】
学習部１３２Ａは、第２学習ＳＬＲ２においては、部分モデルＭ２１及び部分モデルＭ２２を第２文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２が出力した文字情報が、モデルＭ２に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション等の手法により学習処理を行う。学習部１３２Ａは、各ノード間で値が伝達する際に考慮される重み（すなわち、接続係数）の値を修正することで、部分モデルＭ２１及び部分モデルＭ２２に第２文字情報が有する特徴を学習させる。
【０１８７】
学習部１３２Ａは、第２学習ＳＬＲ２において、モデルＭ５用いて学習処理を行う。情報処理装置１００Ａは、モデルＭ２の入力とする第２文字情報がモデルＭ５から出力されるように、学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２に第２文字情報ＳＣＨ１１が入力された場合、モデルＭ２から第２文字情報ＳＣＨ１１が出力されるように学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ２に第２文字情報ＳＣＨ１２が入力された場合、モデルＭ２から第２文字情報ＳＣＨ１２が出力されるように学習処理を行う。
【０１８８】
学習部１３２Ａは、第２学習ＳＬＲ２においては、モデルＭ２の部分モデルＭ２１及びモデルＭ５を第２文字情報のオートエンコーダとして学習処理を行う。学習部１３２Ａは、モデルＭ５が出力した文字情報が、モデルＭ２に入力した文字情報に近づくように、バックプロパゲーション等の手法により学習処理を行う。
【０１８９】
（生成部１３３Ａ）
生成部１３３Ａは、実施形態に係る生成部１３３と同様の処理を行う。生成部１３３Ａは、実施形態に係る生成部１３３と同様に種々の情報を提供する。
【０１９０】
図１１の例では、生成部１３３Ａは、モデルＭ２を用いて、対象文字情報ＩＮＦ５１の種別を第２種別に変換した変換文字情報ＩＮＦ５２を生成する。生成部１３３Ａは、第１種別の対象文字情報ＩＮＦ５１をモデルＭ２に入力することにより、第２種別の変換文字情報ＩＮＦ５２を生成する。
【０１９１】
生成部１３３Ａは、処理群ＰＳ２に示すような処理により、変換文字情報ＩＮＦ５２を生成する。生成部１３３Ａは、対象文字情報ＩＮＦ５１をモデルＭ２に入力する。生成部１３３Ａは、対象文字情報ＩＮＦ５１である入力情報ＴＩＮ２をモデルＭ２に入力し、モデルＭ２から第２種別の変換文字情報ＩＮＦ５２である出力情報ＴＯＵＴ２を出力させる。生成部１３３Ａは、対象文字情報ＩＮＦ５１を部分モデルＭ２１に入力する。生成部１３３Ａは、部分モデルＭ２１が出力した中間情報ＩＮＴ２を部分モデルＭ２２に入力する。生成部１３３Ａは、部分モデルＭ２２に変換文字情報ＩＮＦ５２を出力させる。生成部１３３Ａは、第１種別の対象文字情報ＩＮＦ５１の種別が第２種別に変換された変換文字情報ＩＮＦ５２を生成する。
【０１９２】
（提供部１３４）
変形例に係る提供部１３４は、実施形態に係る提供部１３４と同様の処理を行う。提供部１３４は、実施形態に係る提供部１３４と同様に種々の情報を提供する。
【０１９３】
図１１の例では、提供部１３４は、変換文字情報ＩＮＦ５２を情報提供装置５０へ提供する。提供部１３４は、情報処理装置１００Ａは、変換文字情報ＩＮＦ５２を情報提供装置５０へ送信する。
【０１９４】
〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａは、取得部１３１と、学習部１３２、１３２Ａとを有する。取得部１３１は、第１種別の文字情報である第１文字情報と、第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報とを取得する。また、学習部１３２、１３２Ａは、第１文字情報を入力情報とするとともに、当該第１文字情報を正解情報とする学習と、第２文字情報を入力情報とするとともに、当該第２文字情報を正解情報とする学習とに基づいて、第１種別の対象文字情報の入力に応じて、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成する。
【０１９５】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａは、第１文字情報を入力情報とするとともに、当該第１文字情報を正解情報とする学習と、第２文字情報を入力情報とするとともに、当該第２文字情報を正解情報とする学習とに基づいて、第１種別の対象文字情報の入力に応じて、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を出力する変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０１９６】
また、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、学習部１３２、１３２Ａは、第１文字情報の入力に応じて、当該第１文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部と、中間情報を入力情報として、当該中間情報に対応する変換文字情報を出力する復号化部を含む変換モデルを生成する。
【０１９７】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａは、第１文字情報の入力に応じて、当該第１文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部と、中間情報を入力情報として、当該中間情報に対応する変換文字情報を出力する復号化部を含む変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０１９８】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、学習部１３２は、第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部と、中間情報を入力情報として、当該中間情報に対応する第１文字情報を出力する復号化部を含む変換モデルであって、第２種別の他の対象文字情報の入力に応じて、他の対象文字情報が第１種別に変換された他の変換文字情報を出力する変換モデルを生成する。
【０１９９】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部と、中間情報を入力情報として、当該中間情報に対応する第１文字情報を出力する復号化部を含む変換モデルであって、第２種別の他の対象文字情報の入力に応じて、他の対象文字情報が第１種別に変換された他の変換文字情報を出力する変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２００】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、変換モデルが出力する文字情報の種別を選択する選択情報を取得する。学習部１３２は、選択情報に対応する種別の文字情報を出力する変換モデルを生成する。
【０２０１】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、変換モデルが出力する文字情報の種別を選択する選択情報を取得し、その選択情報に対応する種別の文字情報を出力する変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２０２】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、変換モデルに入力する学習文字情報に対応する種別である学習種別を選択する選択情報を取得する。学習部１３２は、学習文字情報の入力に応じて、学習種別に基づいて、当該学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、変換モデルを生成する。
【０２０３】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、変換モデルに入力する学習文字情報に対応する種別である学習種別を選択する選択情報を取得し、その学習文字情報の入力に応じて、学習種別に基づいて、当該学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２０４】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、学習部１３２は、第１文字情報の入力に応じて、当該第１文字情報の特徴を示す中間情報を出力する第１エンコーダと、第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する第２エンコーダとを有する符号化部を含む変換モデルを生成する。
【０２０５】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、第１文字情報の入力に応じて、当該第１文字情報の特徴を示す中間情報を出力する第１エンコーダと、第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する第２エンコーダとを有する符号化部を含む変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２０６】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、学習部１３２は、中間情報に対応する第１文字情報を出力する第１デコーダと、中間情報に対応する第２文字情報を出力する第２デコーダとを有する復号化部を含む変換モデルを生成する。
【０２０７】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、中間情報に対応する第１文字情報を出力する第１デコーダと、中間情報に対応する第２文字情報を出力する第２デコーダとを有する復号化部を含む変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２０８】
また、変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、学習部１３２Ａは、第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部を含む変換モデルを生成する。
【０２０９】
このように、変形例に係る情報処理装置１００Ａは、第２文字情報の入力に応じて、当該第２文字情報の特徴を示す中間情報を出力する符号化部を含む変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２１０】
また、変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、学習部１３２Ａは、第２文字情報が入力された場合は、当該第２文字情報を出力するように学習された変換モデルを生成する。
【０２１１】
このように、変形例に係る情報処理装置１００Ａは、第２文字情報が入力された場合は、当該第２文字情報を出力するように学習された変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２１２】
また、変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、学習部１３２Ａは、第１文字情報が入力された場合は、当該第１文字情報が第２種別に変換されるように学習された変換モデルを生成する。
【０２１３】
このように、変形例に係る情報処理装置１００Ａは、第１文字情報が入力された場合は、当該第１文字情報が第２種別に変換されるように学習された変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２１４】
また、変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、学習部１３２Ａは、復号化部が出力する中間情報を入力とする他の復号化部を用いた学習により変換モデルを生成する。
【０２１５】
このように、変形例に係る情報処理装置１００Ａは、復号化部が出力する中間情報を入力とする他の復号化部を用いた学習により変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２１６】
また、変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、取得部１３１は、変換モデルに入力する学習文字情報を取得する。学習部１３２Ａは、学習文字情報の入力に応じて、復号化部が出力する中間情報を他の復号化部に入力し、他の復号化部が学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、変換モデルを生成する。
【０２１７】
このように、変形例に係る情報処理装置１００Ａは、変換モデルに入力する学習文字情報を取得し、その学習文字情報の入力に応じて、復号化部が出力する中間情報を他の復号化部に入力し、他の復号化部が学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２１８】
また、変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、学習部１３２Ａは、学習文字情報が第１種別である場合、変換モデルが当該学習文字情報を第２種別に変換し、学習文字情報が第２種別である場合、変換モデルが当該学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、変換モデルを生成する。
【０２１９】
このように、変形例に係る情報処理装置１００Ａは、学習文字情報が第１種別である場合、変換モデルが当該学習文字情報を第２種別に変換し、学習文字情報が第２種別である場合、変換モデルが当該学習文字情報を出力するように学習処理を行うことにより、変換モデルを生成することにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２２０】
また、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａは、生成部１３３、１３３Ａを有する。取得部１３１は、第１種別の文字情報である第１文字情報を、第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報に変換する変換モデルと、第１種別の対象文字情報とを取得する。生成部１３３、１３３Ａは、対象文字情報を変換モデルに入力することにより、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を生成する。
【０２２１】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａは、第１種別の文字情報である第１文字情報を、第１種別とは異なる第２種別の文字情報である第２文字情報に変換する変換モデルと、第１種別の対象文字情報とを取得し、対象文字情報を変換モデルに入力する。これにより、情報処理装置１００、１００Ａは、対象文字情報が第２種別に変換された変換文字情報を生成することができるため、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２２２】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、第２文字情報を第１文字情報に変換する変換モデルと、第２種別の他の対象文字情報とを取得する。生成部１３３は、他の対象文字情報を変換モデルに入力することにより、他の対象文字情報が第１種別に変換された他の変換文字情報を生成する。
【０２２３】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、第２文字情報を第１文字情報に変換する変換モデルと、第２種別の他の対象文字情報とを取得する。生成部１３３は、他の対象文字情報を変換モデルに入力する。これにより、情報処理装置１００は、他の対象文字情報が第１種別に変換された他の変換文字情報を生成することができるため、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２２４】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、変換モデルが出力する文字情報の種別を選択する選択情報を取得する。生成部１３３は、選択情報を変換モデルに入力することにより、選択情報に対応する種別の文字情報を生成する。
【０２２５】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、変換モデルが出力する文字情報の種別を選択する選択情報を取得し、選択情報を変換モデルに入力する。これにより、情報処理装置１００は、選択情報に対応する種別の文字情報を生成することができるため、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２２６】
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、変換モデルに入力する対象文字情報と、第１種別または第２種別の一方に種別であって、当該対象文字情報の種別と異なる他方の種別を選択する選択情報を取得する。生成部１３３は、対象文字情報と選択情報とを変換モデルに入力することにより、対象文字情報が他方の種別に変換された変換文字情報を生成する。
【０２２７】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、変換モデルに入力する対象文字情報と、第１種別または第２種別の一方に種別であって、当該対象文字情報の種別と異なる他方の種別を選択する選択情報を取得し、対象文字情報と選択情報とを変換モデルに入力する。これにより、情報処理装置１００は、対象文字情報が他方の種別に変換された変換文字情報を生成することができるため、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２２８】
また、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、第１種別と第２種別とは、同一の言語における種別である。
【０２２９】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａは、同一の言語における種別である第１種別と第２種別とを対象に処理を行うことにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２３０】
また、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、第１種別は、ニュース記事であり、第２種別は、子供向け記事である。
【０２３１】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａは、ニュース記事である第１種別と、子供向け記事である第２種別とを対象に処理を行うことにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２３２】
また、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、第１種別は、第１文字数以上の文字を含む文字情報であり、第２種別は、第１文字数以下の第２文字数未満の文字を含む文字情報である。
【０２３３】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａは、第１文字数以上の文字を含む文字情報が属する第１種別と、第１文字数以下の第２文字数未満の文字を含む文字情報が属する第２種別とを対象に処理を行うことにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２３４】
また、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａにおいて、第１種別は、本文であり、第２種別は、要約である。
【０２３５】
このように、実施形態に係る情報処理装置１００、及び変形例に係る情報処理装置１００Ａは、記事等の本文である第１種別と、記事等の要約である第２種別とを対象に処理を行うことにより、文字情報変換に関するサービスを適切に提供可能にすることができる。
【０２３６】
〔８．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１４に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１４は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０２３７】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０２３８】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【０２３９】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０２４０】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０２４１】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００、１００Ａとして機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムまたはデータ（例えば、モデルＭ１（各モデルデータＭＤＴ１１〜ＭＤＴ１４等））を実行することにより、制御部１３０、１３０Ａの機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムまたはデータ（例えば、モデルＭ１（各モデルデータＭＤＴ１１〜ＭＤＴ１４等））を記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０２４２】
以上、本願の実施形態及び変形例のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０２４３】
〔９．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０２４４】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０２４５】
また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０２４６】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０２４７】
１            情報処理システム
１００、１００Ａ  情報処理装置
１２１            第１種別情報記憶部
１２２            第２種別情報記憶部
１２３、１２３Ａ  モデル情報記憶部
１３０、１３０Ａ  制御部
１３１            取得部
１３２、１３２Ａ  学習部
１３３、１３３Ａ  生成部
１３４            提供部
１０            端末装置
５０            情報提供装置
Ｎ            ネットワーク
【図１】
2019211977.tif 000003
【図２】
2019211977.tif 000004
【図３】
2019211977.tif 000005
【図４】
2019211977.tif 000006
【図５】
2019211977.tif 000007
【図６】
2019211977.tif 000008
【図７】
2019211977.tif 000009
【図８】
2019211977.tif 000010
【図９】
2019211977.tif 000011
【図１０】
2019211977.tif 000012
【図１１】
2019211977.tif 000013
【図１２】
2019211977.tif 000014
【図１３】
2019211977.tif 000015
【図１４】
2019211977.tif 000016