(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子データで構成されるコンテンツの集合から複数のコンテンツを選択して、選択された複数のコンテンツからなる要約を生成することを支援するコンテンツ要約支援装置であって、
ユーザにより入力された、前記要約を構成するコンテンツの部分集合である部分要約を受け付ける部分要約入力手段と、
前記部分要約に含まれるコンテンツに基づいて、前記コンテンツの集合から、前記要約に含まれる候補となるコンテンツであるコンテンツ候補を検索するコンテンツ候補検索手段と、
前記コンテンツ候補検索手段によって検索された前記コンテンツ候補の各々について、前記部分要約と前記コンテンツ候補との組み合わせにおける類似性に関する特徴量を抽出するコンテンツ特徴抽出手段と、
前記特徴量に基づいて部分要約の補強に有用な度合いを示す値を出力するための予め学習された関数と、前記コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記コンテンツ候補の各々の前記特徴量とに基づいて、前記コンテンツ候補検索手段によって検索された前記コンテンツ候補を、前記部分要約の補強に有用な順に順位付けする順位付け手段と、
を含むコンテンツ要約支援装置であって、
前記特徴量は、前記部分要約に含まれる、印が付与された注目単語と、前記コンテンツ候補に含まれる、印が付与された注目単語との類似性に関する特徴量、及び前記部分要約と前記コンテンツ候補との組み合わせにおける作者又は閲覧可能な者に関する類似性に関する特徴量の少なくとも１つを含むことを特徴とするコンテンツ要約支援装置。
【請求項２】
前記コンテンツの集合は、各ユーザが、作者としてコンテンツを提供すると共に他のユーザが作者として提供したコンテンツのうち、前記ユーザが閲覧可能なコンテンツを閲覧するコンテンツ提供閲覧システムにおいて全ユーザから提供されるコンテンツの集合であって、
前記コンテンツ候補検索手段は、前記部分要約に含まれるコンテンツの作者が閲覧可能なコンテンツ、及び前記部分要約を入力したユーザが閲覧可能なコンテンツを、前記コンテンツ候補として検索する請求項１記載のコンテンツ要約支援装置。
【請求項３】
予め用意された、学習用の部分要約と、学習用のコンテンツ候補の集合と、前記コンテンツ候補の各々に対して前記有用な度合いを示す値を付したラベルとからなる学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々について、前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせに対する前記特徴量を抽出する学習コンテンツ特徴抽出手段と、
前記学習コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記特徴量と、前記学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記ラベルとに基づいて、前記関数を学習する順位付け関数学習手段と、
を更に含む請求項１又は２記載のコンテンツ要約支援装置。
【請求項４】
予め用意された、学習用の部分要約と、学習用のコンテンツ候補の集合と、前記学習用のコンテンツ候補の各々に対して前記学習用の部分要約の補強に有用な度合いを示す値を付したラベルとからなる学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々について、前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせにおける類似性に関する特徴量を抽出する学習コンテンツ特徴抽出手段と、
前記学習コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記特徴量と、前記学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記ラベルとに基づいて、前記特徴量に基づいて部分要約の補強に有用な度合いを示す値を出力するための関数を学習する順位付け関数学習手段と、
を含む順位付け関数学習装置であって、
前記特徴量は、前記学習用の部分要約に含まれる、印が付与された注目単語と、前記学習用のコンテンツ候補に含まれる、印が付与された注目単語との類似性に関する特徴量、及び前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせにおける作者又は閲覧可能な者に関する類似性に関する特徴量の少なくとも１つを含むことを特徴とする順位付け関数学習装置。
【請求項５】
電子データで構成されるコンテンツの集合から複数のコンテンツを選択して、選択された複数のコンテンツからなる要約を生成することを支援するコンテンツ要約支援装置におけるコンテンツ要約支援方法であって、
部分要約入力手段によって、ユーザにより入力された、前記要約を構成するコンテンツの部分集合である部分要約を受け付け、
コンテンツ候補検索手段によって、前記部分要約に含まれるコンテンツに基づいて、前記コンテンツの集合から、前記要約に含まれる候補となるコンテンツであるコンテンツ候補を検索し、
コンテンツ特徴抽出手段によって、前記コンテンツ候補検索手段によって検索された前記コンテンツ候補の各々について、前記部分要約と前記コンテンツ候補との組み合わせにおける類似性に関する特徴量を抽出し、
順位付け手段によって、前記特徴量に基づいて部分要約の補強に有用な度合いを示す値を出力するための予め学習された関数と、前記コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記コンテンツ候補の各々の前記特徴量とに基づいて、前記コンテンツ候補検索手段によって検索された前記コンテンツ候補を、前記部分要約の補強に有用な順に順位付けする
コンテンツ要約支援方法であって、
前記特徴量は、前記部分要約に含まれる、印が付与された注目単語と、前記コンテンツ候補に含まれる、印が付与された注目単語との類似性に関する特徴量、及び前記部分要約と前記コンテンツ候補との組み合わせにおける作者又は閲覧可能な者に関する類似性に関する特徴量の少なくとも１つを含むことを特徴とするコンテンツ要約支援方法。
【請求項６】
前記コンテンツの集合は、各ユーザが、作者としてコンテンツを提供すると共に他のユーザが作者として提供したコンテンツのうち、前記ユーザが閲覧可能なコンテンツを閲覧するコンテンツ提供閲覧システムにおいて全ユーザから提供されるコンテンツの集合であって、
前記コンテンツ候補検索手段は、前記部分要約に含まれるコンテンツの作者が閲覧可能なコンテンツ、及び前記部分要約を入力したユーザが閲覧可能なコンテンツを、前記コンテンツ候補として検索する請求項５記載のコンテンツ要約支援方法。
【請求項７】
学習コンテンツ特徴抽出手段によって、予め用意された、学習用の部分要約と、学習用のコンテンツ候補の集合と、前記コンテンツ候補の各々に対して前記有用な度合いを示す値を付したラベルとからなる学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々について、前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせに対する前記特徴量を抽出し、
順位付け関数学習手段によって、前記学習コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記特徴量と、前記学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記ラベルとに基づいて、前記関数を学習すること
を更に含む請求項５又は６記載のコンテンツ要約支援方法。
【請求項８】
学習コンテンツ特徴抽出手段によって、予め用意された、学習用の部分要約と、学習用のコンテンツ候補の集合と、前記学習用のコンテンツ候補の各々に対して前記学習用の部分要約の補強に有用な度合いを示す値を付したラベルとからなる学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々について、前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせにおける類似性に関する特徴量を抽出し、
順位付け関数学習手段によって、前記学習コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記特徴量と、前記学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記ラベルとに基づいて、前記特徴量に基づいて部分要約の補強に有用な度合いを示す値を出力するための関数を学習する
順位付け関数学習方法であって、
前記特徴量は、前記学習用の部分要約に含まれる、印が付与された注目単語と、前記学習用のコンテンツ候補に含まれる、印が付与された注目単語との類似性に関する特徴量、及び前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせにおける作者又は閲覧可能な者に関する類似性に関する特徴量の少なくとも１つを含むことを特徴とする順位付け関数学習方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜請求項３の何れか１項記載のコンテンツ要約支援装置、又は請求項４記載の順位付け関数学習装置を構成する各手段として機能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、コンテンツ要約支援装置、方法、及びプログラムに係り、特に、複数のコンテンツから構成される要約を生成することを支援するコンテンツ要約支援装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
誰もがインターネット上で発言できるソーシャルメディアの時代が到来した一方で、大量な情報が出回り、その全てを閲覧・利用することが難しくなってきており、有用な情報のみを取り出して提示する仕組みが強く求められている。その中で、近年、ソーシャルメディア上では、コンテンツの作者(creator)が作り出した大量のコンテンツを整理・要約して消費者(consumer)に提示する編集者(curator)の存在が注目を集めている。例えば、代表的なソーシャルメディアの一つであるTwitter（登録商標）の情報を編集者がまとめるサイトとして、Togetter（登録商標）やNAVERまとめ（登録商標）等の「まとめサイト」が広く利用されている。これらのサイトでは、編集者が既存のコンテンツを収集し、編集者自身の視点から整理し、できあがった要約を再び消費者に配信する仕組みが作られている。消費者としては、作者からのコンテンツを直接読むよりも、編集者を通して要約されたコンテンツを読んだ方が、効率的に情報を収集でき、理解が容易になる。この仕組みを概略として示した図が、図１である。
【０００３】
編集者は、これらの要約を作成するに当たり、大量に存在するソーシャルメディアコンテンツの中から、必要なコンテンツだけを選択する必要がある。しかし、現状の「まとめサイト」では、この選択作業をほぼ手動で行う必要があり、編集者に多大な労力を強いている。
【０００４】
また、ソーシャルメディアから有用な情報のみを取り出して提示する方法として、これまでに幾つか考案されている。非特許文献１・２は、消費者の好みと似ているコンテンツの作者を推薦する方法を提案している。非特許文献３は、ソーシャルメディアのコンテンツから不要もしくは有害と考えられるコンテンツを除外する方法を提案している。非特許文献４は、イベントに関するソーシャルメディアのコンテンツを自動的に収集し要約するシステムを提案している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Greene, D.; Reid, F.; Cunningham, P.; and Sheridan, G. “Supporting the curation of twitter user lists”, In NIPS Workshop on Computational Social Science and the Wisdom of Crowds, 2011.
【非特許文献２】Hannon, J.; Bennett, M.; and Smyth, B. “Recommending twitter users to follow using content and collaborative filtering approaches”, In ACM Conference on Recommender Systems (RecSys10), 2010.
【非特許文献３】Dan, O.; Feng, J.; and Davison, B. “Filtering microblogging messages for social TV”, In Proceedings of the World Wide Web Conference (WWW), 2011.
【非特許文献４】Chakrabarti, D., and Punera, K. “Event summarization using tweets”, In Proceedings of the Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM), 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の非特許文献１〜４に記載の技術を、編集者の意図を反映した要約を生成する、もしくはそれを支援する方法として流用することは困難である。
【０００７】
本発明は、上記の事実を鑑みてなされたもので、コンテンツの要約を生成することを支援することができるコンテンツ要約支援装置、方法、及び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】
【０００８】
上記の目的を達成するために本発明に係るコンテンツ要約支援装置は、電子データで構成されるコンテンツの集合から複数のコンテンツを選択して、選択された複数のコンテンツからなる要約を生成することを支援するコンテンツ要約支援装置であって、ユーザにより入力された、前記要約を構成するコンテンツの部分集合である部分要約を受け付ける部分要約入力手段と、前記部分要約に含まれるコンテンツに基づいて、前記コンテンツの集合から、前記要約に含まれる候補となるコンテンツであるコンテンツ候補を検索するコンテンツ候補検索手段と、前記コンテンツ候補検索手段によって検索された前記コンテンツ候補の各々について、前記部分要約と前記コンテンツ候補との組み合わせにおける類似性に関する特徴量を抽出するコンテンツ特徴抽出手段と、前記特徴量に基づいて部分要約の補強に有用な度合いを示す値を出力するための予め学習された関数と、前記コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記コンテンツ候補の各々の前記特徴量とに基づいて、前記コンテンツ候補検索手段によって検索された前記コンテンツ候補を、前記部分要約の補強に有用な順に順位付けする順位付け手段と、を含むコンテンツ要約支援装置であって、前記特徴量は、前記部分要約に含まれる、印が付与された注目単語と、前記コンテンツ候補に含まれる、印が付与された注目単語との類似性に関する特徴量、及び前記部分要約と前記コンテンツ候補との組み合わせにおける作者又は閲覧可能な者に関する類似性に関する特徴量の少なくとも１つを含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るコンテンツ要約支援方法は、電子データで構成されるコンテンツの集合から複数のコンテンツを選択して、選択された複数のコンテンツからなる要約を生成することを支援するコンテンツ要約支援装置におけるコンテンツ要約支援方法であって、部分要約入力手段によって、ユーザにより入力された、前記要約を構成するコンテンツの部分集合である部分要約を受け付け、コンテンツ候補検索手段によって、前記部分要約に含まれるコンテンツに基づいて、前記コンテンツの集合から、前記要約に含まれる候補となるコンテンツであるコンテンツ候補を検索し、コンテンツ特徴抽出手段によって、前記コンテンツ候補検索手段によって検索された前記コンテンツ候補の各々について、前記部分要約と前記コンテンツ候補との組み合わせにおける類似性に関する特徴量を抽出し、順位付け手段によって、前記特徴量に基づいて部分要約の補強に有用な度合いを示す値を出力するための予め学習された関数と、前記コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記コンテンツ候補の各々の前記特徴量とに基づいて、前記コンテンツ候補検索手段によって検索された前記コンテンツ候補を、前記部分要約の補強に有用な順に順位付けするコンテンツ要約支援方法であって、前記特徴量は、前記部分要約に含まれる、印が付与された注目単語と、前記コンテンツ候補に含まれる、印が付与された注目単語との類似性に関する特徴量、及び前記部分要約と前記コンテンツ候補との組み合わせにおける作者又は閲覧可能な者に関する類似性に関する特徴量の少なくとも１つを含むことを特徴とする。
本発明に係る順位付け関数学習装置は、予め用意された、学習用の部分要約と、学習用のコンテンツ候補の集合と、前記学習用のコンテンツ候補の各々に対して前記学習用の部分要約の補強に有用な度合いを示す値を付したラベルとからなる学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々について、前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせにおける類似性に関する特徴量を抽出する学習コンテンツ特徴抽出手段と、前記学習コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記特徴量と、前記学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記ラベルとに基づいて、前記関数を学習する順位付け関数学習手段と、を含む順位付け関数学習装置であって、前記特徴量は、前記学習用の部分要約に含まれる、印が付与された注目単語と、前記学習用のコンテンツ候補に含まれる、印が付与された注目単語との類似性に関する特徴量、及び前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせにおける作者又は閲覧可能な者に関する類似性に関する特徴量の少なくとも１つを含むことを特徴とする。
本発明に係る順位付け関数学習方法は、学習コンテンツ特徴抽出手段によって、予め用意された、学習用の部分要約と、学習用のコンテンツ候補の集合と、前記学習用のコンテンツ候補の各々に対して前記学習用の部分要約の補強に有用な度合いを示す値を付したラベルとからなる学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々について、前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせにおける類似性に関する特徴量を抽出し、順位付け関数学習手段によって、前記学習コンテンツ特徴抽出手段によって抽出された前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記特徴量と、前記学習データに含まれる前記学習用のコンテンツ候補の各々の前記ラベルとに基づいて、前記関数を学習する順位付け関数学習方法であって、前記特徴量は、前記学習用の部分要約に含まれる、印が付与された注目単語と、前記学習用のコンテンツ候補に含まれる、印が付与された注目単語との類似性に関する特徴量、及び前記学習用の部分要約と前記学習用のコンテンツ候補との組み合わせにおける作者又は閲覧可能な者に関する類似性に関する特徴量の少なくとも１つを含むことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記のコンテンツ要約支援装置の各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように、本発明のコンテンツ要約支援装置、方法、及びプログラムによれば、コンテンツ候補の各々について、入力された部分要約とコンテンツ候補との組み合わせにおける類似性に関する特徴量を抽出し、部分要約の補強に有用な度合いを示す値を出力するための予め学習された関数と、抽出されたコンテンツ候補の各々の特徴量とに基づいて、コンテンツ候補を、部分要約の補強に有用な順に順位付けすることにより、コンテンツの要約を生成することを支援することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】ソーシャルメディアの作者、編集者、消費者の関係を示す図である。
【図２】本発明の概要を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るコンテンツ要約支援装置の構成を示す概略図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るコンテンツ要約支援装置における順位付け関数学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係るコンテンツ要約支援装置における要約支援処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】実験結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、Twitter（登録商標）などのソーシャルサービスで提供される電子文書をコンテンツとして、コンテンツの要約を支援するコンテンツ要約支援装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。
【００１４】
＜発明の概要＞
図２に、本発明に係るコンテンツの要約を支援する方法の概念を概説する。
【００１５】
最初に、編集者がこれまでに作成した編集中の要約コンテンツ (partially-curated list)がシステムに存在するとする。以降、簡単のため、この編集中の要約コンテンツを部分要約Sと呼ぶ。すなわち、この部分要約Sは、編集者の手で選択されたコンテンツの集合Ｓ＝｛ｓ１，ｓ２，...，ｓＮｓ｝であり、まだ完成していない要約である。部分要約の一例として、コンテンツがTwitter（登録商標）の記事 (tweet)である場合、編集者が選択もしくは意図した特定のテーマに関するtweetの集合などが挙げられる。
【００１６】
次に、部分要約Sに含まれる各コンテンツｓｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎｓ）の作者ａ（ｓｉ）＝ａｉが作者であるその他のコンテンツ、もしくは作者aiが閲覧可能な全てのコンテンツ(timeline)を収集し、それらに編集者自身ａ0が閲覧可能なコンテンツを加えて、要約に含まれる候補となるコンテンツ候補集合Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２，...，ｔＮＴ｝を構成する。このTの要素ｔｊ（ｉ＝１，２，...，ＮＴ）を順位付け(ranking)して、編集者に提示する。
【００１７】
編集者は、この順位に基づいて要約に含めるべきコンテンツ~Ｔ⊆Ｔを選択し、以下の（１）式に示すように、選択した~Ｔを部分要約Sに加え、新しい部分要約を構成する。
【００１８】
【数１】
0005791568.tif 000002
【００１９】
上記の作業を繰り返すことで、要約を完成させる。
【００２０】
＜コンテンツ要約支援装置の構成＞
図３に示すように、本実施の形態に係るコンテンツ要約支援装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、後述するコンテンツ要約支援処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。コンテンツ要約支援装置１００は、部分要約入力部１と、コンテンツ検索部２と、コンテンツ特徴抽出部３と、順位付け部４と、出力部５と、学習データ入力部６と、順位付け学習データ作成部７と、学習コンテンツ特徴抽出部８と、順位付け関数学習部９とを備えている。なお、ソーシャルメディアが、コンテンツ提供閲覧システムの一例である。
【００２１】
部分要約入力部１は、編集者により入力された、編集中の部分要約（複数のコンテンツ）を受け付ける。
【００２２】
コンテンツ検索部２は、ソーシャルメディアにおいて全ユーザから提供されたコンテンツ集合を格納したコンテンツデータベース２０から、要約の構成に役に立つ可能性のあるコンテンツ候補を検索する。すなわち、入力された部分要約Sに含まれる各コンテンツｓｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎｓ）をクエリとして、コンテンツを検索する。より具体的な方法は、コンテンツを検索し収集する対象となるソーシャルメディアの特性に依存するが、普遍的に使える例として、部分要約に含まれる各コンテンツｓiの中から重要な単語を抽出し、その単語をクエリとして関連コンテンツを検索する方法が考えられる。本実施の形態では、コンテンツｓiの作者ａ（ｓｉ）＝ａｉが一意に決定されるため、コンテンツ検索部２は、コンテンツデータベース２０から、部分要約を入力した編集者が作者として提供したコンテンツ、及びａｉが消費者として閲覧可能なコンテンツを検索し、検索されたコンテンツの全てをコンテンツ候補とする。
【００２３】
ここで、「消費者として閲覧可能なコンテンツ」について説明する。Twitter（登録商標）を例にとって説明する。Twitter（登録商標）の場合、メールと同じように、各アカウントが一意に定まるような名前が与えられている。
【００２４】
簡単のため、これらの名前をA, B, C,... などの記号で代用する。また、Twitter（登録商標）には、各アカウントが友人や有名人など他のアカウントを指定し、その指定されたアカウントが作成したコンテンツ（tweet）を時系列に並べる、タイムラインと呼ばれる機能が存在する。
【００２５】
このような場合、アカウントAのタイムラインが、アカウントAが消費者として閲覧可能なコンテンツ、に対応する。
【００２６】
さらに、注意するべき点は、Twitter（登録商標）では、アカウントAは、コンテンツ（tweet）の作者にも、タイムラインを通してコンテンツ（tweet）の消費者にもなり得る、という点である。
【００２７】
これを踏まえると、部分要約が複数コンテンツの集合として表現され、それらコンテンツの、重複のない作者が仮にA, B, Cであったとすると、A, B, Cのタイムラインが、「部分要約に含まれるコンテンツの作者が消費者として閲覧可能なコンテンツになる。
【００２８】
コンテンツ検索部２は、部分要約を入力した編集者が作者として提供したコンテンツ、及びａｉが消費者として閲覧可能なコンテンツを検索した結果であるコンテンツ候補集合Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２，...，ｔＮＴ｝を、コンテンツ特徴抽出部３に渡す。
【００２９】
コンテンツ特徴抽出部３は、検索されたコンテンツ候補集合に含まれるコンテンツ候補の各々について、入力された部分要約を用いて、後述する特徴ベクトルを抽出する。
【００３０】
順位付け部４は、コンテンツ検索部から出力されたコンテンツ候補集合Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２，...，ｔＮＴ｝を並び替える。すなわち、部分要約Sに追加すべき有用なコンテンツtjを上の順位とするような順位付けを行う。この順位付けを行うための機械学習手法の枠組みは、一般にランキング学習と呼ばれる。順位付け関数の学習は、以下に説明するように、学習データ入力部６、順位付け学習データ作成部７、学習コンテンツ特徴抽出部８、及び順位付け関数学習部９によって行われる。
【００３１】
学習データ入力部６は、部分要約S、コンテンツ候補集合Tとは別に、既知のキーボード、マウス、記憶装置などの入力器により入力された、それぞれ複数（ＮＬ個）の学習用部分要約Ｓｋ＝｛ｓｋ，ｉ｝ｉ＝１Ｎｓ，ｋと学習用コンテンツ候補集合Ｔｋ＝｛ｔｋ、ｊ｝ｊ＝１ＮＴ，ｋ（ｋ＝１，２，...，ＮＬ）を受け付ける。
【００３２】
順位付け学習データ作成部７は、順位付けを行うために必要な関数をあらかじめ学習しておくために必要な学習データを作成する。順位付け学習データ作成部７は、各学習用コンテンツ候補ｔｋ、ｊ（ｊ＝１，２，...，Ｎｔ，ｋ）に対して、部分要約Ｓkの補強に有用かどうかを判断するラベルｌk,jの入力を受け付け、学習用コンテンツ候補ｔk,jに付与する。例えば、有用である場合はラベル５、有用ではない場合はラベル１、曖昧な場合は有用でなさそうな順にラベル２，３，４を与える。このようなラベル付けを全ての学習用部分要約ＳL＝｛Ｓ1，Ｓ2，...，ＳNL｝に対応する学習用コンテンツ候補集合ＴL＝｛Ｔ1，Ｔ2，...，ＴNL｝について行い、それらに付与されたラベルＬL＝｛Ｌ1，Ｌ2，…，ＬNL｝，Ｌk＝｛ｌk,1，ｌk,2，...，ｌk,NTk｝（ｋ＝１，２，...，ＮL）を含めて、学習データ（ＳL，ＴL，ＬL）を作成する。
【００３３】
学習コンテンツ特徴抽出部８は、順位付けを行うための関数に入力する特徴ベクトルを学習用コンテンツから抽出する。具体的には，学習用部分要約Ｓｋ（ｋ＝１，２，...，ＮＬ）に対する各学習用コンテンツ候補ｔｋ、ｊ（ｊ＝１，２，...，ＮＴ，ｋ）の特徴ベクトルｆｋ，j（ｆｋ，ｊ（２），ｆｋ，ｊ（２），...，ｆｋ、ｊ（ＮＦ））Ｔとして、以下に示す単語類似度特徴、注目単語特徴、及びネットワーク特徴の少なくとも１つを抽出する。
【００３４】
単語類似度特徴は、コンテンツの文字面の類似度、すなわち、コンテンツの内容に関する類似度を表す特徴量である。例えば、以下のように求めることができる。
【００３５】
まず、学習コンテンツ特徴抽出部８は、コンテンツ候補ｔｋ、ｊからベクトル表現ｔｋ、ｊを得る。このベクトル表現は、出現しうる全ての単語がＮＷ個ある場合、ＮＷ次元のベクトルとなる。また、ベクトル表現の各要素は、コンテンツｔｋ、ｊに含まれる単語ｗの頻度c(j,w)に基づいて、以下に示す、非線形変換頻度、ＴＦ−ＩＤＦ、及びバイナリ重みの少なくとも1つを用いることによって計算される。
【００３６】
非線形変換頻度は、以下の（２）式に従って計算される。
【００３７】
【数２】
0005791568.tif 000003
【００３８】
TF-IDFは、以下の（３）式に従って計算される。
【００３９】
【数３】
0005791568.tif 000004
【００４０】
ただし、d(w)は単語wがコンテンツ中に出現する頻度（文章頻度）である。
【００４１】
バイナリ重みは、以下の（４）式に従って計算される。
【００４２】
【数４】
0005791568.tif 000005
【００４３】
学習コンテンツ特徴抽出部８は、コンテンツ候補ｔｋ、ｊからベクトル表現ｔｋ、ｊと同様に、部分要約に含まれる各コンテンツｓk,iからもベクトル表現ｓk,iを得る。
【００４４】
そして、学習コンテンツ特徴抽出部８は、単語類似度ｆk,j(m)として、以下の（５）式に従って、学習用コンテンツ候補のベクトル表現ｔk,j(m)と、対応する学習用部分要約Ｓkの各コンテンツのベクトル表現ｓk,iとのコサイン類似度を計算する。
【００４５】
【数５】
0005791568.tif 000006
【００４６】
計算された単語類似度ｆk,j(m)を、学習用部分要約Ｓkに対する学習用コンテンツ候補ｔｋ、ｊの特徴量として採用する。コンテンツ間の類似度として、コサイン類似度以外にも、情報検索の分野で頻繁に用いられるBM25類似度も利用可能である。なお、BM25類似度は、非特許文献（Robertson, S., Zarazoga, H., and Taylor, M. 2004. Simple BM25 Extension to multiple weighted fields. Proc. Of CIKM.）に記載されている。
【００４７】
注目単語特徴は、作者が重要とした情報（見出し語、強調語など）の類似度を表す特徴量である。例えば、以下のように求めることができる。基本的な計算方法は単語類似度とほぼ同じであるが、出現しうる全ての単語ではなく、注目するべきM個の単語だけでベクトルを計算する（M＜N）。注目単語の定義は、コンテンツを検索収集するソーシャルメディアに依存するが、基本的には、コンテンツの作者が何らかの形で指定した単語を用いる。本実施の形態では、Twitter（登録商標）からコンテンツを収集するため、#（シャープ）記号を語句の先頭に付与したハッシュタグと呼ばれる語句に含まれる単語を、注目単語とする。注目単語がコンテンツ内に存在しない場合、特徴がゼロになる。
【００４８】
学習コンテンツ特徴抽出部８は、コンテンツ候補ｔｋ、ｊのベクトル表現ｔｋ、ｊ、及び部分要約に含まれる各コンテンツｓk,iからもベクトル表現ｓk,iについて、コンテンツｔｋ、ｊに含まれる注目単語ｗの頻度c(j,w)に基づいて、ベクトル表現の各要素として、非線形変換頻度、ＴＦ−ＩＤＦ、及びバイナリ重みの少なくとも1つを計算する。そして、学習コンテンツ特徴抽出部８は、単語類似度特徴と同様に、学習用コンテンツ候補のベクトル表現ｔk,j(m)と、対応する学習用部分要約Ｓkの各コンテンツのベクトル表現ｓk,iとのコサイン類似度を計算し、注目単語の類似度とし、学習用部分要約Ｓkに対する学習用コンテンツ候補ｔｋ、ｊの特徴量として採用する。
【００４９】
ネットワーク特徴は、作者と消費者の関係性に関する類似性を表す特徴量である。ソーシャルメディアでは、言語情報以外にも様々なネットワーク特徴を抽出できる特長がある。例えば、ソーシャルネットワークを利用したコンテンツ間の類似性を２値で表現する、以下の（ア）〜（エ）に示すような特徴を抽出できる。
【００５０】
（ア）コンテンツ候補ｔk,jとコンテンツsk,iの作者が同じかどうか？
（イ）コンテンツ候補ｔk,jとコンテンツsk,iが同じ受信者を指定しているかどうか？
（ウ）コンテンツ候補ｔk,jとコンテンツsk,iが同じHTTPリンクを持っているかどうか？
（エ）コンテンツ候補ｔk,jの受信者としてコンテンツsk,iの作者を指定しているかどうか？
【００５１】
ここで、コンテンツの受信者とは、当該コンテンツの作者がコンテンツ内で明示的に示したコンテンツ消費者である。
【００５２】
上記の定義に基づき、学習データ（ＳL，ＴL，ＬL）のうち、学習用部分要約とコンテンツ候補集合のペア（ＳL，ＴL）の各々から特徴ベクトルを抽出し、その特徴ベクトルの集合ＦL＝｛Ｆ1，Ｆ2，...，ＦNL｝，Ｆk＝｛ｆk,1，ｆk,2，...，ｆk,NT,k｝とラベル集合ＬLの対（ＦL,ＴL）を順位付け関数学習部９に渡す。
【００５３】
順位付け関数学習部９は、学習コンテンツ特徴抽出部８から出力された特徴ベクトルの集合とラベル集合の対（ＦL,ＴL）を用いて、部分要約Sが与えられたときのコンテンツ候補集合Tの各要素を順位付けするための値であって、部分要約を補強するのに有用な度合いを示す値を出力する順位付け関数を学習する。この関数の学習には、数多くの既存の学習技術を使うことができるが、本実施形態では、非特許文献（Joachims, T. 2006. Training linear SVMs in linear time. In  Proceedings of Knowledge Discovery and Data Mining (KDD).）に示されるSVMrankと呼ばれる手法を用いる。この結果として得られる順位付け関数を、順位付け部４に渡す。
【００５４】
コンテンツ特徴抽出部３は、部分要約Sとコンテンツ候補集合Tと基づいて、学習コンテンツ特徴抽出部８と同様に、部分要約との類似性に関する特徴ベクトルを、コンテンツ候補毎に抽出し、特徴ベクトルの集合Fを得る。この特徴ベクトル各々は、コンテンツ候補に対応していることに注意する。
【００５５】
順位付け部４では、順位付け関数学習部９から出力された順位付け関数を用いて、入力された部分要約Sを固定して、コンテンツ検索部２から出力されたコンテンツ候補集合Tの各要素を順位付けする。具体的には、コンテンツ特徴抽出部３により得られた各特徴ベクトルを順位付け関数にそれぞれ与えることにより、その関数の出力として、コンテンツが部分要約の補強に有用な度合いを示す値（コンテンツの順位に相当する値）がそれぞれ得られ、この値の順にコンテンツ候補を順位付けする。
【００５６】
順位付けされたコンテンツ候補の集合が、出力部５によりユーザに出力される。
【００５７】
＜コンテンツ要約支援装置の作用＞
次に、本実施の形態に係るコンテンツ要約支援装置１００の作用について説明する。まず、コンテンツ要約支援装置１００は、予め用意された、学習用の部分要約及びコンテンツ候補集合の対が複数入力されると、コンテンツ要約支援装置１００において、図４に示す順位付け関数学習処理ルーチンが実行される。
【００５８】
まず、ステップＳ１０１において、入力された、学習用の部分要約及び学習用のコンテンツ候補集合の複数の対を受け付け、ステップＳ１０２において、上記ステップＳ１０１で受け付けた学習用のコンテンツ候補集合に含まれる各コンテンツ候補毎に、部分要約を補強するのに有用な度合いを示すラベルの入力を受け付ける。
【００５９】
そして、ステップＳ１０３において、上記ステップＳ１０１で受け付けた学習用の部分要約及び学習用のコンテンツ候補集合の複数の対と、上記ステップＳ１０２で受け付けた各コンテンツ候補のラベルとから構成される学習データを作成する。
【００６０】
次のステップＳ１０４では、上記ステップＳ１０３で作成された学習データに含まれる学習用のコンテンツ候補の各々に対して、特徴ベクトルを抽出する。そして、ステップＳ１０５において、上記ステップＳ１０４で抽出された学習用のコンテンツ候補の各々に対する特徴ベクトルと、上記ステップＳ１０３で作成された学習データに含まれる学習用のコンテンツ候補の各々のラベルとに基づいて、順位付け関数を学習し、順位付け関数学習処理ルーチンを終了する。
【００６１】
そして、ユーザ(編集者)により編集中の部分要約が入力されると、コンテンツ要約支援装置１００において、図５に示す要約支援処理ルーチンが実行される。
【００６２】
まず、ステップＳ１１１において、入力された部分要約を受け付け、ステップＳ１１２において、上記ステップＳ１１１で受け付けた部分要約を用いて、コンテンツデータベース２０から、部分要約に含まれるコンテンツに関連するコンテンツを検索し、検索されたコンテンツの集合を、コンテンツ候補集合とする。
【００６３】
そして、ステップＳ１１３において、上記ステップＳ１１１で受け付けた部分要約を用いて、上記ステップＳ１１２で検索されたコンテンツ候補集合に含まれるコンテンツ候補毎に、特徴ベクトルを抽出する。
【００６４】
次のステップＳ１１４では、学習された順位付け関数を用いて、上記ステップＳ１１４で抽出されたコンテンツ候補毎の特徴ベクトルに基づいて、有用な度合いを示す値をそれぞれ求め、コンテンツ候補集合を順位付けする。
【００６５】
そして、ステップＳ１１５において、上記ステップＳ１１４で順位付けされたコンテンツ候補集合を並び替えて、出力部５により出力する。
【００６６】
ユーザは、出力部５により出力された順位付けされたコンテンツ候補集合を参考に、部分要約に、コンテンツを追加して、コンテンツの要約を生成する。また、コンテンツを追加した部分要約を、更にコンテンツ要約支援装置１００に入力して、上記の要約支援処理ルーチンを繰り返し実行してもよい。
【００６７】
＜実施例＞
以下に、実施例を示す。学習データの元となるデータとして、Togetter（登録商標）から収集した5000個の（完成した）要約、及びTwitter（登録商標）から収集した130万個の記事（コンテンツ）を収集した。それぞれの要約に含まれるコンテンツからランダムに選択して、平均で12個のコンテンツが含まれる学習用部分要約を作成した。また、選択されなかったコンテンツを全て含み、かつTwitter（登録商標）から収集した数多くのコンテンツからランダムに選択したコンテンツを混ぜて、学習用候補コンテンツ集合を作成した。この学習用候補コンテンツ集合には、平均で192個のコンテンツが含まれる。その中の3割程度が実際の要約に含まれているコンテンツであり、これらのコンテンツには、それぞれ有用であることを示すラベル（l＝５）を付与し、残り、すなわちTwitter（登録商標）からランダムに選択したコンテンツには、有用ではないことを示すラベル（l＝１）を付与した。
【００６８】
テストデータとして、Togetter（登録商標）から2000個の（完成した）要約、及びTwitter（登録商標）から58万個のコンテンツを収集し、学習データと同様の作業を行うことにより、部分要約とコンテンツ候補集合を構成した。実験では、上記の実施の形態で説明した方法により、コンテンツ候補集合に対して、特徴ベクトルを抽出し、順位付け関数を用いて、順位付けを行い、順位付けに応じて上位のコンテンツ候補を選択した。そして、実際に要約に含まれているコンテンツをどの程度正しく選択できたか、を評価した。
【００６９】
評価尺度として、本実験ではMean Average Precision (MAP)を用いる。図６に実験結果を示す。上記の実施の形態で説明した方法を用いた場合には、MAP=0.857と最も高い評価値を示した（図６のＳＶＭｒａｎｋ参照）。一方、学習なしで単語類似度だけを用いた場合には、MAP=0.825（図６のWord-TFIDF参照）、順位付け部を用いずにランダムに選択した場合には、MAP=0.53(図６のRandom参照)という結果を得た。これにより、上記の実施の形態で説明した方法の有効性が実験的に示された．
【００７０】
以上説明したように、本実施の形態に係るコンテンツ要約支援装置によれば、コンテンツ候補の各々について、入力された部分要約との類似性に関する特徴ベクトルを抽出し、部分要約の補強に有用な度合いを示す値を出力するための予め学習された順位付け関数と、コンテンツ候補の各々について抽出された特徴ベクトルとに基づいて、コンテンツ候補を、部分要約の補強に有用な順に順位付けすることにより、コンテンツの要約を生成することを支援することができる。
【００７１】
また、編集者が要約を作成する過程で自然に作られる部分的な要約（編集中の部分要約）を入力すると、コンテンツ要約支援装置は、その要約をさらに良いものにしていくためにふさわしいコンテンツ（要約に含める可能性の高いコンテンツ）を推薦して提示することにより、編集操作を支援することができる。
【００７２】
また、順位付けを行うことにより、要約に有用なコンテンツを素早く見つけることができ、編集作業を効率化できる。
【００７３】
また、適度に広範囲のコンテンツ候補を収集するため、全てのコンテンツを参照する手間を抑えつつ、編集中の部分要約をより価値のあるものにする広い視点を担保できる。
【００７４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００７５】
例えば、コンテンツが、電子文書以外の電子データであってもよい。例えば、ビデオデータや、画像データなどの電子データを、コンテンツとしてもよい。
【００７６】
また、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、プログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【００７７】
また、上述のコンテンツ要約支援装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００７８】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７９】
１     部分要約入力部
２     コンテンツ検索部
３     コンテンツ特徴抽出部
４     順位付け部
６     学習データ入力部
７     学習データ作成部
８     学習コンテンツ特徴抽出部
９     順位付け関数学習部
２０   コンテンツデータベース
１００ コンテンツ要約支援装置
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図１】
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【図２】
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【図６】
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