(57)【要約】【課題】本開示は、電子情報から生成した複数の文字列同士の類似度を考慮しない場合に比べて電子情報に対して、電子情報を表す代表的な文字列を付与する場合に、似た意味を持つ文字列ばかりを付与してしまうことを防止することができる、情報処理装置、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。【解決手段】情報処理装置１０は、電子情報１２から生成された電子情報１２の内容を表す複数の文字列を含む代表文字列候補３２における、文字列同士の類似度を算出する算出部４０と、類似度に基づいて、複数の文字列のうち他の文字列と類似しない非類似の文字列を、電子情報１２を表す代表的文字列３６として電子情報１２に対して関連付ける関連付部４２と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子情報から生成された前記電子情報の内容を表す複数の文字列における、前記文字列同士の類似度を算出する算出部と、
前記類似度に基づいて、前記複数の文字列のうち他の文字列と類似しない非類似の文字列を、前記電子情報を表す代表的な文字列として前記電子情報に対して関連付ける関連付部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記関連付部は、前記複数の文字列のうち、前記電子情報の内容を表す確度が高い文字列を前記電子情報の内容を表す代表的な文字列とした後、代表的な文字列の中に互いに類似する文字列同士が存在する場合、一方の文字列を代表的な文字列から除外する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記関連付部は、前記一方の文字列を代表的な文字列から除外した後、代表的な文字列に含まれる文字列と類似度の低い文字列を新たに代表的な文字列として追加する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記関連付部は、互いに類似する文字列同士のうち、前記電子情報の内容を表す確度が低い文字列を前記代表的な文字列から除外する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記関連付部が前記代表的な文字列から除外する文字列は、前記電子情報の内容を表す確度が最も高い文字列以外の全ての文字列である、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記関連付部は、前記複数の文字列から選択した代表的な文字列以外の前記複数の文字列のうち、前記電子情報の内容を表す確度が最も高い文字列を前記代表的な文字列に追加する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記関連付部は、前記確度が最も高い文字列と、前記代表的な文字列とが類似する場合、前記代表的な文字列以外の文字列の中で次に確度が高い文字列を、前記確度が最も高い文字列に替えて代表的な文字列に追加する、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記関連付部は、前記複数の文字列から選択した代表的な文字列の中から、一部の文字列を除外する場合、除外した文字列と同数の文字列を前記代表的な文字列以外の文字列から前記代表的な文字列に追加する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記関連付部は、互いに類似する文字列同士を含む複数の文字列群を生成し、前記複数の文字列群に含まれる一以上の文字列群から一つずつ選択された文字列を代表的な文字列として、前記電子情報に関連付ける、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記関連付部は、前記文字列群に含まれる文字列のうち、前記電子情報の内容を表す確度が最も高い文字列を選択する、
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記算出部は、各文字列群から選択された文字列同士の類似度である第１の類似度、及び選択された文字列と、選択された文字列が含まれない文字列群に含まれる他の文字列との類似度である第２の類似度を算出する、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記関連付部は、前記第１の類似度と前記第２の類似度とに基づいて、各文字列群から選択された文字列同士の方が類似している場合、前記第１の類似度よりも低い前記第２の類似度を示した前記他の文字列を前記代表的な文字列として、前記電子情報に関連付ける、
請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記関連付部は、前記他の文字列が含まれる文字列群に含まれる文字列のうち、前記他の文字列のみを前記電子情報に関連付ける、
請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記電子情報は、複数のシーンから構成された静止画像または動画像を表す情報、及び複数のシーンから構成された文書を表す情報の少なくとも一方である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記電子情報は、複数の対象物を含む動画像または静止画像を表す情報である、
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記関連付部は、前記電子情報の内容を表す確度が高い文字列群の中で、類似する文字列があった場合、いずれかの文字列の確度を、前記文字列群に含まれない文字列に付与されている確度より低くする、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記算出部は、前記類似度を算出する際に、前記電子情報の内容を表す確度に関する情報も含めて前記類似度を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
コンピュータを、請求項１から請求項１７のいずれか１項に記載の情報処理装置の各部として機能させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、機械翻訳による対訳表現獲得において、複数の単語の対訳候補を獲得した後、獲得した複数の単語間で整合性が取れるように対訳表現を決定する技術が記載されている。
【０００３】
特許文献２には、文書からランダムに抽出した要約文の候補集合から、各集合を構成する要約文系列におけるエンティティの状態の遷移と重要な情報の網羅性を基準として要約文を抽出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２２３５４８号公報
【特許文献２】特開２０１７−２１１７８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示は、電子情報から生成した複数の文字列同士の類似度を考慮しない場合に比べて、電子情報に対して、電子情報を表す代表的な文字列を付与する場合に、似た意味を持つ文字列ばかりを付与してしまうことを防止することができる、情報処理装置、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】
上記目的を達成するために、本開示の第１の態様の情報処理装置は、電子情報から生成された前記電子情報の内容を表す複数の文字列における、前記文字列同士の類似度を算出する算出部と、前記類似度に基づいて、前記複数の文字列のうち他の文字列と類似しない非類似の文字列を、前記電子情報を表す代表的な文字列として前記電子情報に対して関連付ける関連付部と、を備えた情報処理装置である。
【０００７】
また、本開示の第２の態様の情報処理装置は、第１の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、前記複数の文字列のうち、前記電子情報の内容を表す確度が高い文字列を前記電子情報の内容を表す代表的な文字列とした後、代表的な文字列の中に互いに類似する文字列同士が存在する場合、一方の文字列を代表的な文字列から除外する。
【０００８】
また、本開示の第３の態様の情報処理装置は、第２の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、前記一方の文字列を代表的な文字列から除外した後、代表的な文字列に含まれる文字列と類似度の低い文字列を新たに代表的な文字列として追加する。
【０００９】
また、本開示の第４の態様の情報処理装置は、第３の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、互いに類似する文字列のうち、前記電子情報の内容を表す確度が低い文字列を前記代表的な文字列から除外する。
【００１０】
また、本開示の第５の態様の情報処理装置は、第４の態様の情報処理装置において、前記関連付部が前記代表的な文字列から除外する文字列は、前記電子情報の内容を表す確度が最も高い文字列以外の全ての文字列である。
【００１１】
また、本開示の第６の態様の情報処理装置は、第１の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、前記複数の文字列から選択した代表的な文字列以外の前記複数の文字列のうち、前記電子情報の内容を表す確度が最も高い文字列を前記代表的な文字列に追加する。
【００１２】
また、本開示の第７の態様の情報処理装置は、第６の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、前記確度が最も高い文字列と、前記代表的な文字列とが類似する場合、前記代表的な文字列以外の文字列の中で次に確度が高い文字列を、前記確度が最も高い文字列に替えて代表的な文字列に追加する。
【００１３】
また、本開示の第８の態様の情報処理装置は、第１の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、前記複数の文字列から選択した代表的な文字列の中から、一部の文字列を除外する場合、除外した文字列と同数の文字列を前記代表的な文字列以外の文字列から前記代表的な文字列に追加する。
【００１４】
また、本開示の第９の態様の情報処理装置は、第１の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、互いに類似する文字列同士を含む複数の文字列群を生成し、前記複数の文字列群に含まれる一以上の文字列群から一つずつ選択された文字列を代表的な文字列として、前記電子情報に関連付ける。
【００１５】
また、本開示の第１０の態様の情報処理装置は、第９の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、前記文字列群に含まれる文字列のうち、前記電子情報の内容を表す確度が最も高い文字列を選択する。
【００１６】
また、本開示の第１１の態様の情報処理装置は、第１０の態様の情報処理装置において、前記算出部は、各文字列群から選択された文字列同士の類似度である第１の類似度、及び選択された文字列と、選択された文字列が含まれない文字列群に含まれる他の文字列との類似度である第２の類似度を算出する。
【００１７】
また、本開示の第１２の態様の情報処理装置は、第１１の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、前記第１の類似度と前記第２の類似度とに基づいて、各文字列群から選択された文字列同士の方が類似している場合、前記第１の類似度よりも低い前記第２の類似度を示した前記他の文字列を前記代表的な文字列として、前記電子情報に対して関連付ける。
【００１８】
また、本開示の第１３の態様の情報処理装置は、第１２の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、前記他の文字列が含まれる文字列群に含まれる文字列のうち、前記他の文字列のみを前記電子情報に対して関連付ける。
【００１９】
また、本開示の第１４の態様の情報処理装置は、第１の態様の情報処理装置において、前記電子情報は、複数のシーンから構成された静止画像または動画像を表す情報、及び複数のシーンから構成された文書を表す情報の少なくとも一方である。
【００２０】
また、本開示の第１５の態様の情報処理装置は、第１４の態様の情報処理装置において、前記電子情報は、複数の対象物を含む動画像または静止画像を表す情報である。
【００２１】
また、本開示の第１６の態様の情報処理装置は、第１の態様の情報処理装置において、前記関連付部は、前記電子情報の内容を表す確度が高い文字列群の中で、類似する文字列があった場合、いずれかの文字列の確度を、前記文字列群に含まれない文字列に付与されている確度より低くする。
【００２２】
また、本開示の第１７の態様の情報処理装置は、第１の態様の情報処理装置において、前記算出部は、前記類似度を算出する際に、前記電子情報の内容を表す確度に関する情報も含めて前記類似度を算出する。
【００２３】
また、上記目的を達成するために、本開示の第１８の態様の情報処理プログラムは、コンピュータを、第１の態様から第１７の態様のいずれか１態様の情報処理装置の各部として機能せるためのものである。
【発明の効果】
【００２４】
本開示の第１の態様、及び第１８の態様によれば、電子情報から生成した複数の文字列同士の類似度を考慮しない場合に比べて、電子情報に対して、電子情報を表す代表的な文字列を付与する場合に、似た意味を持つ文字列ばかりを付与してしまうことを防止することができる。
【００２５】
本開示の第２の態様によれば、複数の文字列のうち、電子情報の内容を表す確度が高い文字列を前記電子情報の内容を表す代表的な文字列とした後、代表的な文字列の中に互いに類似する文字列同士が存在する場合、一方の文字列を代表的な文字列から除外しない場合に比べて、似た意味を持つ文字列ばかりを電子情報に対して付与してしまうことを防止することができる。
【００２６】
本開示の第３の態様によれば、一方の文字列を代表的な文字列から除外した後、代表的な他方の文字列に含まれる文字列と類似度の低い文字列を新たに代表的な文字列として追加しない場合に比べて、似た意味を持つ文字列ばかりを電子情報に対して付与してしまうことをより防止することができる。
【００２７】
本開示の第４の態様によれば、互いに類似する文字列のうち、電子情報の内容を表す確度が高い文字列を代表的な文字列から除外する場合に比べて、電子情報の内容を表すのに適切な文字列を電子情報に付与することができる。
【００２８】
本開示の第５の態様によれば、電子情報の内容を表す確度が最も高い文字列以外の全ての文字列を代表的文字列から除外しない場合に比べて、電子情報に付与される文字列の数を抑制することができる。
【００２９】
本開示の第６の態様によれば、代表的な文字列以外の複数の文字列のうち、電子情報の内容を表す確度が最も高い文字列以外を代表的な文字列に追加する場合に比べて、電子情報の内容を表すのに適切な文字列を電子情報に付与することができる。
【００３０】
本開示の第７の態様によれば、代表的な文字列と類似する、確度が最も高い文字列を代表的な文字列に追加する場合に比べて、似た意味を持つ文字列ばかりを電子情報に対して付与してしまうことをより防止することができる。
【００３１】
本開示の第８の態様によれば、代表的な文字列の中から、一部の文字列を除外しても、除外した文字列と同数の文字列を代表的な文字列に新たに追加しない場合に比べて、類似度に基づいて適切な文字列を代表的な文字列として選択することができる。
【００３２】
本開示の第９の態様によれば、互いに類似する文字列同士を含む複数の文字列群に含まれる一以上の文字列群から一つずつ選択された文字列を代表的な文字列としない場合に比べて、より適切な文字列を代表的な文字列として選択することができる。
【００３３】
本開示の第１０の態様によれば、電子情報の内容を表す確度が最も高い文字列以外を選択する場合に比べて、電子情報の内容を表すのに適切な文字列を電子情報に付与することができる。
【００３４】
本開示の第１１の態様によれば、各文字列群から選択された文字列同士の類似度である第１の類似度、及び選択された文字列と、選択された文字列が含まれない文字列群に含まれる他の文字列との類似度である第２の類似度を算出しない場合に比べて、より適切に文字列同士の類似の度合いを表す情報となる類似度を算出することができる。
【００３５】
本開示の第１２の態様によれば、前記第１の類似度よりも低い前記第２の類似度を示した他の文字列以外を代表的な文字列として電子情報に関連付ける場合に比べて、似た意味を持つ文字列ばかりを電子情報に対して付与してしまうことをより防止することができる。
【００３６】
本開示の第１３の態様によれば、他の文字列が含まれる文字列群に含まれる文字列のうち、他の文字列以外も電子情報に対して関連付ける場合に比べて、電子情報に関連付けられる文字列の数を抑制することができる。
【００３７】
本開示の第１４の態様によれば、電子情報から生成した複数の文字列同士の類似度を考慮しない場合に比べて、電子情報が、複数のシーンから構成された静止画像または動画像を表す情報、及び複数のシーンから構成された文書を表す情報の少なくとも一方ではあっても、似た意味を持つ文字列ばかりを電子情報に対して付与してしまうことをより防止することができる。
【００３８】
本開示の第１５の態様によれば、電子情報から生成した複数の文字列同士の類似度を考慮しない場合に比べて、電子情報が、複数の対象物を含む動画像または静止画像を表す情報であっても、似た意味を持つ文字列ばかりを電子情報に対して付与してしまうことをより防止することができる。
【００３９】
本開示の第１６の態様によれば、電子情報の内容を表す確度が高い文字列群における互いに類似する文字列のいずれかの文字列の確度を、文字列群に含まれない文字列に付与されている確度より低くしない場合に比べて、確度を低くした文字列を、電子情報を表す代表的な文字列として付与することを抑制することができる。
【００４０】
本開示の第１７の態様によれば、類似度を算出する際に、電子情報の内容を表す確度に関する情報を含めずに類似度を算出する場合に比べて、電子情報の内容を表すのに適切な文字列を電子情報に付与することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】第１実施形態の情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態の情報処理装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。
【図３Ａ】第１実施形態の情報処理装置の抽出部に適用するモデルの機械学習について説明するための図である。
【図３Ｂ】第１実施形態の情報処理装置の評価部に適用するモデルの機械学習について説明するための図である。
【図４】第１実施形態の情報処理装置で実行さる情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】電子情報及び当該電子情報から抽出される代表文字列候補の一例を示す図である。
【図６】第１実施形態の情報処理装置の抽出部が電子情報から複数の文字列を生成する際の事後確率の順位の一例を説明するための図である。
【図７】第１実施形態の情報処理装置の評価部による評価値の算出方法の一例を説明するための図である。
【図８】第２実施形態の情報処理装置で実行さる情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】第２実施形態の情報処理装置の評価部による代表的文字列の選択方法の一例を説明するための図である。
【図１０】第２実施形態の情報処理装置の評価部による代表的文字列の選択方法の他の例を説明するための図である。
【図１１】第２実施形態の情報処理装置の評価部による代表的文字列の選択方法の他の例を説明するための図である。
【図１２】電子情報及び当該電子情報から抽出される代表文字列候補の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４２】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための形態例を詳細に説明する。
【００４３】
［第１実施形態］
本実施形態の情報処理装置は、電子情報から生成された複数の文字列から、当該電子情報の内容を表す代表的な文字列を選択し、当該電子情報に関連付ける。以下、本実施形態の情報処理装置の詳細について説明する。
【００４４】
まず、図１を参照して本実施形態の情報処理装置１０のハードウェア構成を説明する。図１に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０、一時記憶領域としてのメモリ２１、及び不揮発性の記憶部２２を含む。また、情報処理装置１０は、液晶ディスプレイ等の表示部２３、キーボードとマウス等の入力部２４、及びネットワーク（図示省略）に接続されるネットワークＩ／Ｆ（InterFace）２５を含む。ＣＰＵ２０、メモリ２１、記憶部２２、表示部２３、入力部２４、及びネットワークＩ／Ｆ２５は、バス２９に接続される。
【００４５】
記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、及びフラッシュメモリ等によって実現される。記憶媒体としての記憶部２２には、情報処理プログラム２８が記憶される。ＣＰＵ２０は、記憶部２２から情報処理プログラム２８を読み出してからメモリ２１に展開し、展開した情報処理プログラム２８を実行する。
【００４６】
次に、図２を参照して、本実施形態の情報処理装置１０の機能的な構成について説明する。図２に示すように、情報処理装置１０は、抽出部３０、及び評価部３４を含む。また、評価部３４は、算出部４０及び関連付部４２を有する。ＣＰＵ２０が情報処理プログラム２８を実行することで、抽出部３０と、評価部３４の算出部４０及び関連付部４２として機能する。
【００４７】
抽出部３０は、電子情報１２から、電子情報１２の内容を表す文字列を生成することで代表文字列候補３２を抽出する。本実施形態では、一例として、電子情報１２が複数の単語を含んで構成された文章を表す電子データであり、代表文字列候補３２がキーフレーズとなる文字列（単一または複数の単語を含んで構成される文字列）である場合について説明する。なお、本実施形態の電子情報１２は、複数の文章やシーンを含む文書であってもよいし、さらに複数の文書であってもよく、特に限定されない。
【００４８】
本実施形態では、一例として図３Ａに示すように、抽出部３０は、複数の電子情報１２を学習データ５０として用いて、電子情報１２から代表文字列候補３２を抽出するよう、エンコーダ−デコーダタイプのニューラルネットワークのモデルを機械学習させる。そして、本実施形態の抽出部３０は、学習済みの当該モデルを適用して、電子情報１２から複数の文字列を代表文字列候補３２として抽出する。なお、学習データ５０を用いて、電子情報１２から電子情報１２の内容を表す文字列を抽出するモデルを機械学習により生成する技術は上記の例には特に限定されず、既存の技術を適用することができる。
【００４９】
評価部３４は、上述したように算出部４０及び関連付部４２を有する。算出部４０は、代表文字列候補３２における、文字列同士の類似度を算出する。なお、本実施形態では、算出部４０により算出される類似度を「評価値」という。関連付部４２は、代表文字列候補３２のうち、他の文字列と類似しない文字列（非類似の文字列）を、評価値に基づいて選択して電子情報１２を表す代表的文字列３６として電子情報１２に対して関連付ける。
【００５０】
本実施形態では、一例として図３Ｂに示すように、評価部３４は、図３Ａを参照して上述したように学習データ５０により学習済みのモデルを有する抽出部３０により抽出された代表文字列候補３２を学習データとして用いる。
【００５１】
そして、学習データである代表文字列候補３２から、算出部４０が文字列の評価値を算出し、関連付部４２が類似度に応じて選択した文字列を電子情報１２に関連付けるよう、Ｂｉ−ＬＳＴＭ（Bidirectional-Long-Short Term Memory）を用いたニューラルネットワークのモデルを機械学習させる。そして、本実施形態の評価部３４の算出部４０は、学習済みの当該モデルを適用して、代表文字列候補３２から複数の文字列同士の評価値を算出する。そして、関連付部４２は、算出部４０が算出した評価値に基づいて、代表文字列候補３２から文字列を選択し、選択した文字列を代表的文字列３６として電子情報１２に関連付ける。
【００５２】
代表文字列候補３２を学習データとして、代表文字列候補３２に含まれる文字列の評価値を導出するモデルを機械学習により生成する技術は上記の例には特に限定されず、既存の技術を適用することができる。なお、本実施形態の算出部４０による評価値の具体的な算出方法、及び関連付部４２による代表的文字列３６を電子情報１２に関連付ける具体的な方法については後述する。
【００５３】
次に、本実施形態の情報処理装置１０の作用を説明する。ＣＰＵ２０が情報処理プログラム２８を実行することによって、図４に示す情報処理が実行される。また、図４に示す情報処理は、例えば、ユーザにより入力部２４を介して、情報処理プログラム２８の実行指示が入力された場合に実行される。
【００５４】
図４のステップＳ１００で抽出部３０は、上述したように、電子情報１２から複数の文字列を代表文字列候補３２として抽出する。図５には、電子情報１２の具体例として、「自然言語処理技術は人間が扱う日本語や英語などをコンピュータで扱う技術である。富士ゼロックスはこの技術の獲得と応用に力を入れている」という文章による文書を表す情報が示されている。以下では、図５に示した電子情報１２を具体例として説明する。
【００５５】
図５に示すように、抽出部３０は、電子情報１２から「富士ゼロックス」、「技術」、「自然言語処理」、及び「機械学習」の４つの文字列を代表文字列候補３２として抽出する。なお、図５に示した電子情報１２と代表文字列候補３２とを比較すると理解されるように、電子情報１２には「機械学習」という文字列そのものが含まれていない。このように抽出部３０は、電子情報１２に含まれる文字列そのものに限らず、電子情報１２の内容を表す文字列を生成することで代表文字列候補３２を抽出する。
【００５６】
次のステップＳ１０２で算出部４０は、電子情報１２から文字列を生成する生成過程における事後確率の順位が、上位ｎ（ｎは予め定められた任意の整数）番目までの文字列（以下、「上位文字列群」という）を、代表文字列候補３２に含まれる複数の文字列の中から獲得する。例えば、図６に示すように、上記ステップＳ１００において抽出部３０が５つの文字列（Ｋｅｙ１〜Ｋｅｙ５）を生成し、ｎ＝３の場合、算出部４０は、上位文字列群として３つの文字列（Ｋｅｙ１〜Ｋｅｙ３）を獲得する。なお、図６に示した例では、「Ｋｅｙｋ」は事後確率の順位がｋ番目の文字列であることを表している。また、図６の「ｗｋ−ｉ」は、事後確率がｋ番目の文字列のｉ番目の単語であることを表している。本実施形態の事後確率の順位が、本開示の確度の一例である。
【００５７】
すなわち、図６では一例として、事後確率の順位が１番目の文字列Ｋｅｙ１は、２つの単語ｗ１−１及びｗ１−２を含み、事後確率の順位が２番目の文字列Ｋｅｙ２は、１つの単語ｗ２−１を含み、事後確率の順位が３番目の文字列Ｋｅｙ３は、３つの単語ｗ３−１、ｗ３−２、及びｗ３−３を含み、事後確率の順位が４番目の文字列Ｋｅｙ４は、１つの単語ｗ４−１及びｗ４−２を含み、事後確率の順位が５番目の文字列Ｋｅｙ５は、１つの単語ｗ５−１を含む場合を示している。
【００５８】
なお、本実施形態では、関連付部４２は、上位文字列群は、上位文字列群に含まれる文字列同士の類似度に関わらず、代表的文字列３６に含める。
【００５９】
次のステップＳ１０４で算出部４０は、代表文字列候補３２に含まれる文字列のうち、上位文字列群以外の文字列から１つの文字列を選択する。本実施形態の算出部４０は一例として、上位文字列群以外の文字列のうちから事後確率の順位が高い順に１つの文字列を選択する。例えば、本情報処理の開始後、初めてステップＳ１０４を実行する場合、算出部４０は、文字列Ｋｅｙ４を選択する。
【００６０】
次のステップＳ１０６で算出部４０は、上記ステップＳ１０４で選択した文字列の評価値を算出する。算出部４０における評価値の算出方法の一例について図７を参照して説明する。なお、一例として図７では、上記ステップＳ１０４で算出部４０が、文字列Ｋｅｙ４を選択した場合を示している。
【００６１】
まず、算出部４０は、上述した文字列Ｋｅｙ１〜Ｋｅｙ３を含む上位文字列群６０の各単語（ｗ１−１〜ｗ３−３）に応じた分散表現６２を結合し、単語分散表現６４を導出する。
【００６２】
さらに算出部４０は、結合した単語分散表現６４をMaxPoolingした分散表現６６と、文字列Ｋｅｙ４の各単語（ｗ４−１〜ｗ４−２）の分散表現６２と、文字列Ｋｅｙ４の事後確率の順位（ｒａｎｋ４）に応じた分散表現である順位分散表現６８と、を学習済みのＢｉ-ＬＳＴＭモデル７０の入力層に入力する。そして算出部４０は、Ｂｉ-ＬＳＴＭモデル７０の出力層７２に応じた評価値７４を算出する。
【００６３】
なお、本実施形態の評価値７４は、上記ステップＳ１０４で選択した文字列（図７では文字列Ｋｅｙ４）と上位文字列群６０とが類似していないほど（非類似であるほど）大きな値となる。換言すると、評価値７４は、上記ステップＳ１０４で選択した文字列と上位文字列群６０とが類似しているほど（非類似ではないほど）小さな値となる。また、評価値７４は、上記ステップＳ１０４で選択した文字列（図７では文字列Ｋｅｙ４）の事後確率の順位が高いほど大きな値となる。換言すると、評価値７４は、上記ステップＳ１０４で選択した文字列の事後確率の順位が低いほど小さな値となる。
【００６４】
次のステップＳ１０８で関連付部４２は、上記ステップＳ１０６で算出した評価値７４が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する。
【００６５】
評価値７４が閾値以上ではない場合、換言すると評価値７４が閾値未満の場合、ステップＳ１０８の判定が否定判定となり、ステップＳ１１２へ移行する。一方、評価値７４が閾値以上の場合、ステップＳ１０８の判定が肯定判定となり、ステップＳ１１０へ移行する。
【００６６】
ステップＳ１１０で関連付部４２は、上記ステップＳ１０４で選択した文字列（図７では文字列Ｋｅｙ４）を、代表的文字列３６に追加する。
【００６７】
次のステップＳ１１２で関連付部４２は、上記ステップＳ１０４において代表文字列候補３２に含まれる上位文字列群以外の全ての文字列を選択したか否かを判定する。未だ算出部４０が選択していない文字列がある場合、ステップＳ１１２の判定が否定判定となり、ステップＳ１０４に戻り、ステップＳ１０６〜Ｓ１１０の処理を繰り返す。一方、算出部４０が代表文字列候補３２に含まれる上位文字列群以外の全ての文字列を選択した場合、ステップＳ１１２の判定が肯定判定となり、本情報処理を終了する。
【００６８】
なお、本実施形態では、上記情報処理において、上位文字列群を、ステップＳ１０２において算出部４０が獲得した、事後確率の順位が上位からｎ個の文字列とし、上位文字列群、及び上位文字列群と類似していない文字列を代表的文字列３６とする形態について説明した。しかしながら、例えば、上位文字列群は、当該形態に限定されない。
【００６９】
例えば、算出部４０は、上記情報処理のステップＳ１０２で獲得した上位文字列群に含まれる文字列同士の類似度を算出し、互いに類似する文字列同士が含まれる場合は、類似する文字列を上位文字列群から除外する形態としてもよい。この場合、互いに類似する文字列同士のうちから予め定められた数（１つが好ましい）の文字列を上位文字列群に残し、他の文字列を上位文字列群から除外すればよい。
【００７０】
なお、このように上位文字列群に含まれる文字列を除外する場合、代表文字列候補３２のうち、現在、上位文字列群以外である文字列の中から選択された文字列を上位文字列群に追加することが好ましい。なお、この際、上位文字列群から除外した文字列の数と同数の文字列を上位文字列群に追加することが好ましい。
【００７１】
また、このように上位文字列群に含まれる文字列を除外する際、代表文字列候補３２のうち、現在、上位文字列群以外である文字列の事後確率（または事後確率の順位）よりも低い事後確率（または事後確率の順位）、を付与し直すことが好ましい。このように事後確率（または事後確率の順位）を付与し直すことにより、除外した文字列が代表的文字列３６に選択されることが抑制されるため、類似した文字列同士が代表的文字列３６に含まれるのを抑制することができる。
【００７２】
［第２実施形態］
以下、図面を参照して本実施形態について詳細に説明する。なお、上記第１実施形態と同様の構成及び動作については、その旨を記載し、詳細な説明を省略する。
【００７３】
本実施形態の情報処理装置１０の構成は、第１実施形態の情報処理装置１０の構成（図１及び図２参照）と同様であるため、説明を省略する。
【００７４】
本実施形態の情報処理装置１０では、評価部３４の算出部４０及び関連付部４２の作用が第１実施形態の算出部４０及び関連付部４２の作用と異なるため、本実施形態の情報処理装置１０の作用について説明する。ＣＰＵ２０が情報処理プログラム２８を実行することによって、図８に示す情報処理が実行される。また、図８に示す情報処理は、例えば、ユーザにより入力部２４を介して、情報処理プログラム２８の実行指示が入力された場合に実行される。
【００７５】
図８に示すように本実施形態の情報処理は、第１実施形態の情報処理（図４参照）のステップＳ１０２〜Ｓ１０８に代わりステップＳ１０１〜Ｓ１０７の処理を実行する点、及びステップＳ１１２に代わりステップＳ１１３を実行する点で異なっている。
【００７６】
ステップＳ１０１で算出部４０は、代表文字列候補３２に含まれる文字列同士の類似度を導出する。なお、本実施形態の類似度は、文字列同士が類似しているか否かを表す情報であり、類似度が高いほど、文字列同士が類似していることを表す。換言すると、類似度が低いほど、文字列同士が類似していない（非類似）であることを表す。
【００７７】
次のステップＳ１０３で関連付部４２は、代表文字列候補３２に含まれる文字列を、上記ステップＳ１０１で導出した類似度に基づいて、図９に示すように、互いに類似する文字列を含む文字列群３５に分類する。図９には、ステップＳ１００において抽出部３０が９つの文字列（Ｋｅｙ１〜Ｋｅｙ９）を抽出した場合を一例として示している。図９では、関連付部４２は、文字列（Ｋｅｙ１〜Ｋｅｙ９）を含む代表文字列候補３２を、文字列群３５１〜３５４に分類した一例を示している。図９に示した例では、文字列群３５１に含まれるＫｅｙ１、Ｋｅｙ３、Ｋｅｙ６は互いに類似しており、文字列群３５２に含まれるＫｅｙ２、Ｋｅｙ４は互いに類似しており、文字列群３５３に含まれるＫｅｙ５は他に類似する文字列が存在せず、文字列群３５４含まれるＫｅｙ７、Ｋｅｙ８、Ｋｅｙ９は互いに類似していることを示している。
【００７８】
次のステップＳ１０５で関連付部４２は、文字列群（３５１〜３５４）から１つの文字列群を選択する。次のステップＳ１０７で関連付部４２は、上記ステップＳ１０５で選択した文字列群に含まれる文字列から１つを選択する。本実施形態の関連付部４２は、一例として、文字列群に含まれる文字列のうち事後確率の順位が最も高い文字列を選択する。図９に示した一例では、関連付部４２は、文字列群３５１からＫｅｙ１を選択し、文字列群３５２からＫｅｙ２を選択し、文字列群３５３からＫｅｙ５を選択し、文字列群３５４からＫｅｙ７を選択する。
【００７９】
次のステップＳ１１０で関連付部４２は、上記ステップＳ１０７で選択した文字列を代表的文字列３６に追加する。
【００８０】
次のステップＳ１１３で関連付部４２は、上記ステップＳ１０５において全ての文字列群を選択したか否かを判定する。未だ関連付部４２が選択していない文字列群がある場合、ステップＳ１１３の判定が否定判定となり、ステップＳ１０５に戻り、ステップＳ１０７及びＳ１１０の処理を繰り返す。一方、関連付部４２が全ての文字列群を選択した場合、ステップＳ１１３の判定が肯定判定となり、本情報処理を終了する。
【００８１】
なお、本実施形態では、関連付部４２が、文字列群から１つの文字列を選択する場合、文字列群の中で事後確率の順位が最も高い文字列を選択する形態について説明したが、当該形態に限定されない。例えば、関連付部４２が、文字列群に含まれる文字列のうち、他の文字列との類似度が最も低い文字列を選択するようにしてもよい。
【００８２】
また、図１０及び図１１に示した例のように、上記情報処理により関連付部４２が、選択した代表的文字列３６０に含まれる文字列同士の類似度が高い場合、一方の文字列に替わり、他方の文字列と類似度が低い他の文字列を選択し、代表的文字列３６とした後、代表的文字列３６を電子情報１２に対して関連付けてもよい。
【００８３】
例えば、図１０に示した場合では、算出部４０が代表的文字列３６０に含まれる文字列同士の類似度（第１の類似度）を算出する。さらに算出部４０が、代表的文字列３６０に含まれない文字列との類似度（第２の類似度）も算出する。そして、関連付部４２が第１の類似度と第２の類似度とを比較する。具体例としては、図１０に示すように、算出部４０は、文字列Ｋｅｙ１と文字列Ｋｅｙ２との類似度１−２を算出し、また、文字列Ｋｅｙ１と文字列Ｋｅｙ４との類似度１−４を算出する。そして、関連付部４２が類似度１−２と類似度１−４とを比較し、類似度１−２の方が高いと判定した場合、文字列Ｋｅｙ２に替えて、文字列Ｋｅｙ４を代表的文字列３６として選択する。換言すると、文字列Ｋｅｙ１に対し、文字列Ｋｅｙ２よりも文字列Ｋｅｙ４の方が非類似であるため、文字列Ｋｅｙ２に替えて、文字列Ｋｅｙ４を代表的文字列３６として選択する。この場合、図１０に示すように、電子情報１２に関連付けられる代表的文字列３６には、文字列Ｋｅｙ１、Ｋｅｙ４、Ｋｅｙ５、Ｋｅｙ７が含まれることになる。
【００８４】
また例えば、図１１に示した場合では、関連付部４２が文字列群３５４からは代表的文字列となる文字列を選択しなかった場合を示している。算出部４０が代表的文字列３６０に含まれる文字列同士の類似度（第１の類似度）を算出する。さらに算出部４０が、文字列群３５４に含まれる文字列との類似度（第２の類似度）も算出する。そして、関連付部４２が第１の類似度と第２の類似度とを比較する。具体例としては、図１０に示すように、算出部４０は、文字列Ｋｅｙ１と文字列Ｋｅｙ２との類似度１−２を算出し、また、文字列Ｋｅｙ１と文字列Ｋｅｙ７、Ｋｅｙ８、Ｋｅｙ９各々との類似度を算出し、類似度１−２と比較する。そして、関連付部４２が文字列Ｋｅｙ７との類似度である類似度１−７よりも類似度１−２の方が高いと判定した場合、文字列Ｋｅｙ２に替えて、文字列Ｋｅｙ７を代表的文字列３６として選択する。換言すると、文字列Ｋｅｙ１に対して、文字列Ｋｅｙ２よりも文字列Ｋｅｙ７の方が非類似であるため、文字列Ｋｅｙ２に替えて、文字列Ｋｅｙ７を代表的文字列３６として選択する。この場合、図１０に示すように、電子情報１２に関連付けられる代表的文字列３６には、文字列Ｋｅｙ１、Ｋｅｙ５、Ｋｅｙ７が含まれることになる。
【００８５】
以上説明したように、上記各実施形態の情報処理装置１０は、電子情報１２から生成された電子情報１２の内容を表す複数の文字列を含む代表文字列候補３２における、文字列同士の類似度を算出する算出部４０と、類似度に基づいて、複数の文字列のうち他の文字列と類似しない非類似の文字列を、電子情報１２を表す代表的文字列３６として電子情報１２に対して関連付ける関連付部４２と、を備える。
【００８６】
従って、上記各実施形態の情報処理装置１０によれば、電子情報１２から生成した複数の文字列同士の類似度を考慮しない場合に比べて、似た意味を持つ文字列ばかりを電子情報１２に対して付与してしまうことをより防止することができる。
【００８７】
なお、上記各実施形態の情報処理装置１０では、電子情報１２が文書を表す情報であり、電子情報１２に対してキーフレーズとなる文字列を付与する形態について説明したが、当該形態に限定されない。例えば、情報処理装置１０を、電子情報１２に対して、電子情報１２の内容を表す要約文を付与する形態としてもよい。当該形態の場合、抽出部３０が電子情報１２から複数の代表的な要約文の候補を抽出し、抽出した要約文候補同士について、評価部３４の算出部４０が類似度を算出し、関連付部４２が類似度に基づいて選択した代表的な要約文を電子情報１２に関連付ければよい。なお、電子情報１２が文書を表す情報である場合、当該文書の冒頭及び末尾に電子情報１２の内容を適切に表す文章や単語が含まれる場合が多いため、冒頭及び末尾の少なくとも一方を含む範囲内の文章または文字列から代表文字列候補３２や代表的な要約文の候補を抽出することが好ましい。
【００８８】
また、電子情報１２は、例えば、図１２に示した一例のように、動画像及び静止画像の少なくとも一方を表す情報であってもよい。図１２では、電子情報１２が静止画像を表す情報である場合を示しており、図１２に含まれる複数の対象物（１３１、１３２）等に応じて、抽出部３０が代表文字列候補３２を抽出した一例を示している。また、電子情報１２は、動画像及び静止画像の少なくとも一方を表す情報と、文書を表す情報とを組み合わせた情報であってもよい。
【００８９】
また、上記実施形態でＣＰＵ２０がソフトウェア（プログラム）を実行することにより実行した各種処理を、ＣＰＵ２０以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Programmable Logic Device）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、上記各種処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。
【００９０】
また、上記実施形態では、情報処理プログラム２８が記憶部２２に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。情報処理プログラム２８は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、情報処理プログラム２８は、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
【符号の説明】
【００９１】
１０  情報処理装置
１２  電子情報
２８  情報処理プログラム
３０  抽出部
３２  代表文字列候補
３４  評価部
３６  代表的文字列
４０  算出部
４２  関連付部
【図１】
2019153056.tif 000003
【図２】
2019153056.tif 000004
【図３Ａ】
2019153056.tif 000005
【図３Ｂ】
2019153056.tif 000006
【図４】
2019153056.tif 000007
【図５】
2019153056.tif 000008
【図６】
2019153056.tif 000009
【図７】
2019153056.tif 000010
【図８】
2019153056.tif 000011
【図９】
2019153056.tif 000012
【図１０】
2019153056.tif 000013
【図１１】
2019153056.tif 000014
【図１２】
2019153056.tif 000015