(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された入力情報に関する説明文から特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、
前記説明文の中の述部から候補情報である名詞を抽出する候補情報抽出部と、
抽出された候補情報の使われやすさ、および、当該候補情報と特徴情報の組の珍しさに基づき、使われやすく特徴情報と一緒に用いられる頻度が低い候補情報ほど入力情報を具体的に表現する情報として適切であるとして抽出された候補情報を評価し、「評価の高い候補情報」を入力情報を表現する情報として抽出する表現情報抽出部と、
を有することを特徴とする、情報抽出装置。
【請求項２】
前記候補情報抽出部は、前記説明文の中の名詞句である述部から前記候補情報である名詞を抽出する、
ことを特徴とする、請求項１記載の情報抽出装置。
【請求項３】
前記入力情報を表現する情報が、高い評価となった候補情報と特徴情報の双方を含むことを特徴とする、請求項２記載の情報抽出装置。
【請求項４】
前記表現情報抽出部は、前記特徴情報が名詞の場合には特徴情報と高い評価となった候補情報とを含む名詞句、前記特徴情報が形容詞の場合には連体形の特徴語と高い評価となった候補情報から成る名詞句を、入力情報を表現する情報とすることを特徴とする、請求項１乃至３いずれか一項記載の情報抽出装置。
【請求項５】
前記表現情報抽出部は、所定の文書内における、前記候補情報と前記特徴情報との共起頻度を、当該特徴情報と同じ分類に属する各単語と当該候補情報との前記所定の文書内における共起頻度の総数で除することによって、当該候補情報と当該特徴情報の組の珍しさを算出することを特徴とする、請求項１乃至４いずれか一項記載の情報抽出装置。
【請求項６】
コンピュータが、
入力された入力情報に関する説明文から特徴情報を抽出する特徴情報抽出手順と、
前記説明文の中の述部から候補情報である名詞を抽出する候補情報抽出手順と、
抽出された候補情報の使われやすさ、および、当該候補情報と特徴情報の組の珍しさに基づき、使われやすく特徴情報と一緒に用いられる頻度が低い候補情報ほど入力情報を具体的に表現する情報として適切であるとして抽出された候補情報を評価し、「評価の高い候補情報」を入力情報を表現する情報として抽出する表現情報抽出手順と、
を実行することを特徴とする、情報抽出方法。
【請求項７】
請求項１乃至５いずれか一項記載の情報抽出装置としてコンピュータを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、情報抽出装置、情報抽出方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、街中におけるデジタルサイネージの増加や個人端末の所有率の拡大等に伴い、日常生活における様々な場所で膨大な情報を目にする機会が増えている。一方で、旅行先など慣れない土地で見かけた未知の事物、駅又は電車等に掲示されたポスター等の瞬時に把握したい内容、情報量が多すぎて一度に把握しきれない広告やＷｅｂページなど、対象物が何かを端的に教えてほしい場合がある。特に、じっくり検索する時間が無い時や、詳細は後回しにしてまずは概略を知りたい時など、隣にいる詳しい人に尋ねて一言で教えてほしいような場面においては、対象物の端的な説明が自動生成されると便利である。
【０００３】
端的な説明は、例えば、説明の対象物が「かるかん」であれば、「鹿児島の食品」のような表現では、抽象的過ぎて利用者が対象物をイメージしにくく、「鹿児島の明石屋（登録商標）銘菓」では、表現が詳細過ぎて一部の利用者にしか伝わらない。そのため、対象物の説明は、利用者に伝わりやすいように適度な具体性で表現されることが望ましい。
【０００４】
これまでに、対象物の説明を自動生成する方法として、複数文章の要約手法が提案されている。例えば、非特許文献１には、ある対象物に関する複数の説明文を「定義」や「目的」といった説明の観点に基づいて解析し、観点ごとに代表的な説明文を選択して統合することで要約文を構築する方式が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】藤井敦, 渡邉まり子, 石川徹也, "複数Webページの要約による用語説明の自動生成", 情報処理学会研究報告, NL,自然言語処理研究会報告, No.159, pp.31-38, 2004.
【非特許文献２】土橋惇一, 荒木健治, "Web文書を対象とした用語説明文抽出における抽出範囲の特定", 情報処理学会研究報告, NL,自然言語処理研究会報告, No.171, pp.37-42, 2006.
【非特許文献３】"関根の拡張固有表現階層"、インターネット＜ＵＲＬ：https://sites.google.com/site/extendednamedentityhierarchy/＞
【非特許文献４】泉朋子,柴田知秀,浅野久子,松尾義博,黒橋禎夫, "述部意味関係コーパスの構築", 言語処理学会第20回年次大会, 2014.3.
【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、非特許文献１の方式では、代表的な特徴語を抽出することはできるが、抽出された単語及び説明文の具体性を判別する基準が定められていない。そのため、適切な具体性を考慮することが困難である。
【０００７】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、入力情報を適度な具体性によって表現する情報を提供可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで上記課題を解決するため、情報抽出装置は、入力された入力情報に関する説明文から特徴情報を抽出する特徴情報抽出部と、前記説明文の中の述部から候補情報である名詞を抽出する候補情報抽出部と、抽出された候補情報の使われやすさ、および、当該候補情報と特徴情報の組の珍しさに基づき、使われやすく特徴情報と一緒に用いられる頻度が低い候補情報ほど入力情報を具体的に表現する情報として適切であるとして抽出された候補情報を評価し、「評価の高い候補情報」を入力情報を表現する情報として抽出する表現情報抽出部と、を有する。
【発明の効果】
【０００９】
入力情報を適度な具体性によって表現する情報を提供可能とすること。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態における抽出システムの構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における抽出装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における抽出装置の機能構成例を示す図である。
【図４】抽出装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図５】説明文からの特徴語及び呼び名の抽出例を示す図である。
【図６】名称「かるかん」に関する呼び名及び特徴語の適切さの算出結果の一例を示す図である。
【図７】状況タグＤＢの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における抽出システムの構成例を示す図である。図１において、抽出装置１０は、１以上のユーザ端末２０とインターネット等のネットワークＮ１を介して接続される。ユーザ端末２０は、無線回線等を経由して、ネットワークＮ１に接続されてもよい。
【００１２】
抽出装置１０は、ユーザ端末２０の利用者によって指定された任意の事物又はコンテンツ等（以下、「対象物」という。）を一言で表現する情報を、当該対象物に関して収集された文章の中から抽出する。具体的には、抽出装置１０は、指定された対象物について、
・対象物自体の「特徴」と、対象物が何の一種であるのかを示す「呼び名」の二つの観点より、単語だけで端的に対象物を表現する。
・対象物を知らない利用者にも理解できる一般的な単語で、かつ、なるべく具体的な表現である。
の双方を満たす単語の組合せを自動的に抽出する。
【００１３】
本実施の形態では、対象物を表現する単語の組合せが以下の流れで選出され、例えば、「○○（特徴）＋接続詞＋△△（呼び名）」（すなわち、形容句＋名詞の名詞句）のような表現が、利用者に対して提示される。
（１）対象物に関する説明文を収集し、説明文に含まれる単語の中で、対象物の特徴を示す単語を「特徴」の単語として抽出し、説明文の述部に含まれる単語のうち、対象物の概念に対応する単語（対象物の表現の候補となる単語）を「呼び名」の単語として抽出する。
（２）「呼び名」の単語の適切さを算出する。「呼び名」の適切さは、対象物の説明として単語の抽象度の適切さ（対象物を具体的に説明しているか否か）を示す。適切さの算出方針として、説明文での出現頻度が高く、かつ、「特徴」と組合せた表現が具体的であるほど適切さが高い（評価が高い）単語とする。
（３）「呼び名」の単語について、利用者の特性に合わせた単語を優先的に選出する。"例えば、利用者の特性や入力を行うタイミングにおけるＴＰＯ（Time（時間）、Place（場所）、Occasion（場合））に合致する単語を優先し、利用者毎にパーソナライズする。
【００１４】
ユーザ端末２０は、利用者が対象物の名称の利用に入力する端末である。また、ユーザ端末２０は、抽出装置１０によって生成される、対象物を表現する情報（例えば、「○○（特徴）＋接続詞＋△△（呼び名）」）を出力する。例えば、スマートフォン、フィーチャーフォン、タブレット型端末、ＰＣ（Personal Computer）等が、ユーザ端末２０として利用されてもよい。
【００１５】
図２は、本発明の実施の形態における抽出装置のハードウェア構成例を示す図である。図２の抽出装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００１６】
抽出装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１７】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムにしたがって抽出装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００１８】
図３は、本発明の実施の形態における抽出装置の機能構成例を示す図である。図３において、抽出装置１０は、名称受信部１１、説明文収集部１２、特徴語抽出部１３、呼び名抽出部１４、適切さ算出部１５、状況推定部１６、選択部１７、補正部１８、及び応答部１９等を有する。これら各部は、抽出装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。抽出装置１０は、また、状況タグＤＢ１１１を利用する。状況タグＤＢ１１１は、例えば、補助記憶装置１０２、又は抽出装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能なデータベースである。
【００１９】
以下、抽出装置１０が実行する処理手順について説明する。図４は、抽出装置が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００２０】
ステップＳ１０１において、名称受信部１１は、ユーザ端末２０に対して入力された対象物の名称を、ユーザ端末２０から受信する。ユーザ端末２０に対する名称の入力は、Ｗｅｂ検索窓と同様の入力画面を介して当該名称を示す文字列が入力されることで実現されてもよい。又は、名称が音声入力されてもよい。又は、ユーザ端末２０のカメラ等で対象物を撮像することで得られる画像データに基づいて、当該名称が特定されてもよい。例えば、当該画像データと類似画像が検索され、当該類似画像に関連付けられている文字列が、名称とされてもよい。又は、対象物のポスター等が撮像された画像に対して文字認識が適用されることで、名称が得られてもよい。又は、対象物にＱＲコード（登録商標）等が付されていれば、当該ＱＲコード（登録商標）から読み取ったＵＲＬ（Uniform Resource Locator）のＷｅｂサイトのタイトルや、当該ＷｅｂサイトのＷｅｂページ（ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）データ）のヘッダ等から名称が取得されてもよい。これらの処理は、利用者が、「何これ？」と発話した時に実行されてもよい。
【００２１】
なお、ステップＳ１０１では、名称の代わりに、対象物の画像データ、対象物に関するＵＲＬ等が受信されてもよい。当該画像データ又はＵＲＬ等に基づく名称の特定は、名称受信部１１によって行われてもよい。
【００２２】
続いて、説明文収集部１２は、受信された名称をキーとして、対象物に関する説明文を収集する（ステップＳ１０２）。説明文は、例えば、非特許文献２に開示されているよう方法を用いて収集されてもよい。又は、例えば「かるかん」が対象物の名称であれば、「かるかん」をキーワードとした検索結果のＷｅｂページの冒頭のかるかんの説明が記載されている文章が説明文として収集されてもよい。又は、検索対象とするＷｉｋｉＰｅｄｉａ等の辞書サイトやＱ＆ＡサイトのＵＲＬの情報と、そのＵＲＬに対する検索結果のＷｅｂページから説明文を抽出するルールとを対応付けて記憶しておき、予め記憶したＵＲＬに対して「かるかん」の様な対象物の名称で検索をかけることで抽出されたＷｅｂページから、予め定めたルールに基づき説明文が抽出されてもよい。例えば、ＷｉｋｉＰｅｄｉａ等、事前に指定された任意の辞書サイトでは、対象物「かるかん」の説明文を収集し、教えてｇｏｏ（http://www.oshiete.goo.ne.jp）等のＱ＆Ａサイトでは、「かるかんとは？」に関する（例えば、「かるかんとは？」が含まれる）質問に対する回答文が説明文として収集されてもよい。
【００２３】
続いて、特徴語抽出部１３は、収集された説明文から、対象物の特徴に関する単語（以下、単に「特徴語」という。）と、各特徴語の出現頻度とを抽出する（ステップＳ１０３）。特徴語は、例えば、説明文に含まれている特徴的な（例えば、出現頻度が一定以上である）形容詞又は名詞である。特徴語及びその出現頻度の抽出は、例えば、以下の構文解析ツール等を利用して行われてもよい。
【００２４】
"Text Mining Studio", ＮＴＴデータ, http://www.msi.co.jp/tmstdio/index.html
また、特徴語抽出部１３は、各特徴語を、「場所」、「評価」、「材料」等のいずれかの概念に分類する。なお、分類の種類（概念の種類）は、これらに限られない。特徴語の分類については、例えば、自然言語処理分野で一般的に利用されている非特許文献３の階層にしたがって行われてもよい。
【００２５】
続いて、呼び名抽出部１４は、収集された説明文から、対象物の呼び名に関する単語（以下、単に「呼び名」という。）と、各呼び名の出現頻度とを抽出する（ステップＳ１０４）。呼び名の抽出は、例えば、非特許文献４に記載された方法によって、説明文の中の述部に含まれる単語（名詞）を抽出することで実現されてもよい。当該述部は、名詞句の述部（名詞句である述部）に限定されてもよい。
【００２６】
図５は、説明文からの特徴語及び呼び名の抽出例を示す図である。図５では、名称「かるかん」について収集された説明文の中から、特徴語と呼び名とそれぞれの出現頻度とが抽出された例が示されている。また、特徴語については、その単語の意味が属する概念に応じて「場所」、「評価」、又は「材料」等に分類された結果も示されている。
【００２７】
なお、名称の入力に応じて、その都度説明文が収集され、特徴語及び呼び名が抽出されることで、その時点で最新の説明文の中から特徴語及び呼び名を抽出することができる。
【００２８】
続いて、適切さ算出部１５は、抽出された各呼び名について、抽出された各特徴語との組み合わせごとに、適切さＲを算出する（ステップＳ１０５）。
【００２９】
適切さＲは、（ａ）呼び名が説明表現として一般的に良く使われていること（使われやすさ）、（ｂ）特徴語と呼び名との組合せによる表現が珍しいこと（すなわち、対象物を具体的に説明していること）、の二つの基準に基づいて算出される。（ａ）は、例えば、「蒸し菓子」という表現は具体的かつ分かり易いが、「妙味」のような表現は珍しいが分かりにくく、このようなマニアック過ぎて分かりにくい呼び名を排除することを目的とする。また、（ｂ）は、例えば、「鹿児島の菓子」よりも「鹿児島の蒸し菓子」の方が珍しく、表現が具体的であり、対象物の表現としてより適切であると考えられるからである。
【００３０】
具体的には、呼び名ｉと特徴語ｊとに関する適切さＲ（ｊ，ｉ）は、以下の算出式によって算出される。
【００３１】
【数１】
0006509097.tif 000002
但し、Ｆｉは、対象物の名称に関して収集された全ての説明文における呼び名ｉの出現頻度、Ｇ（ｊ，ｉ）は、特徴語ｊと呼び名ｉとの組による表現の珍しさ（本実施の形態では、呼び名ｉと特徴語との共起頻度の低さを珍しさとしている）、Ｃ（ｊ，ｉ）は特徴語ｊと、呼び名ｉとの共起頻度、式（２）の分母は、呼び名ｉの概念に含まれる対象物の総数である。
【００３２】
なお、式（１）の分子Ｆｉは、（ａ）に関する評価値である。式（１）の分母のＧ（ｊ，ｉ）は、（ｂ）に関する評価値である。すなわち、適切さＲは、（ａ）に関する評価値と（ｂ）に関する評価値との比である。式（１）によれば、表現が珍しいほど（具体的であるほど）、かつ、対象物の説明表現としてよく利用されているほど、適切さＲの値は大きくなる。換言すれば、使われやすく、特徴語と一緒に用いられる頻度が低い呼び名ほど、対象物を具体的に表現する情報として適切であるとして、抽出された呼び名が評価される。
【００３３】
Ｃ（ｊ，ｉ）は、例えば、共起頻度抽出ツール（http://a-rooms.com/lsi/）等を用いて算出されてもよい。ここで、Ｇ（ｊ，ｉ）は、一般的にその単語の組み合わせが珍しいかどうかを示す値であることが望ましいため、Ｃ（ｊ，ｉ）の抽出範囲は、収集された説明文に限らず、所定の文書（例えば、対象物の名称（例：かるかん）をＷｅｂ検索して得られる全てのＷｅｂ文書）とされてもよい。又は、予め対象物の名称の候補が登録され、ステップＳ１０２〜Ｓ１０４が、各候補についてバッチ処理等されることで得られる呼び名と各特徴語との組み合わせごとの共起頻度が、データベースに登録されていてもよい。この場合、Ｃ（ｊ，ｉ）は、当該データベースから取得されてもよい。
【００３４】
式（２）の分母である、呼び名ｉの対象物の総数を得るための、呼び名ｉの対象物の収集方法は、特徴語ｊが属する分類と同じ分類に属する全ての単語のそれぞれと、呼び名ｉとの共起頻度に基づいて算出される。例えば、特徴語ｊの分類が、場所（都道府県名）であれば、式（２）の分母におけるｍは、４７であり、ｋは、各都道府県名に対応する。したがって、この場合、呼び名ｉの対象物の総数は、呼び名ｉと４７個の都道府県名とのそれぞれとの共起頻度の総和によって算出される。当該共起頻度の抽出範囲も、収集された説明文に限られず、例えば、対象物の名称（例：かるかん）をＷｅｂ検索して得られる全てのＷｅｂ文書とされてもよい。なお、仮に、特徴語ｊの分類が「評価」である場合、式（２）の分母におけるｍは、当該共起頻度の抽出範囲において「評価」に分類される単語の数であり、ｋは、当該共起頻度の抽出範囲において「評価」に分類される各単語に対応する。
【００３５】
なお、適切さＲの算出の際には、分母及び分子ともに、それぞれについて得られる値の集合のうちの最大値を１として、０〜１の範囲に正規化した値で適切さＲを計算する。
【００３６】
数２に、呼び名ｉ＝「銘菓」、特徴語ｊ＝「鹿児島」である場合の、適切さＲの算出例を示す。
【００３７】
【数２】
0006509097.tif 000003
また、図６は、名称「かるかん」に関する呼び名及び特徴語の適切さの算出結果の一例を示す図である。
【００３８】
図６には、「かるかん」に関する呼び名の出現頻度Ｆの集合と、１−Ｇの集合とが示されている。１−Ｇの集合については、２０１５／９／１７時点で前述の共起頻度抽出ツールを用いて得た数値に基づいている。１−Ｇの算出式における分母の値は、特徴語が「銘菓」であれば、４７都道府県名のそれぞれと「銘菓」との共起頻度の総和（例えば、（「北海道」，「銘菓」）の共起頻度＋（「青森」，「銘菓」）の共起頻度＋・・・・）とである。
【００３９】
その結果、図６の例では、（「鹿児島」，「蒸し菓子」）の適切さＲが最大として算出されている。
【００４０】
なお、ステップＳ１０５による出力情報は、呼び名と特徴語との組み合わせごとの適切さＲである。したがって、呼び名の数がＮであり、特徴語の数がＭであれば、Ｎ×Ｍ個の適切さＲが、ステップＳ１０５において出力される。
【００４１】
続いて、状況推定部１６は、名称の送信元のユーザ端末２０の利用者の状況（名称の入力を行った際の状況）を推定する（ステップＳ１０６）。
【００４２】
利用者が入力を行った際の状況（ＴＰＯ）は、ユーザ端末２０が備えるセンサ等によって取得されてもよい。例えば、ユーザ端末２０は、対象物の名称と共に、日時、位置情報、同行者、スケジュール等の状況情報を抽出装置１０に送信してもよい。同行者やスケジュールは、例えば、ユーザ端末２０にスケジュール情報が入力されている場合に、スケジュール情報から抽出されてもよい。また、ユーザ端末２０からＳＮＳ（Social Networking Service）等に対する書き込みから抽出されてもよい。
【００４３】
状況としては、例えば、時刻（Ｗｈｅｎ）、どこにいるのか（Ｗｈｅｒｅ）、何をしているのか（Ｗｈａｔ）、誰といるのか（Ｗｈｏ）等が推定される。
【００４４】
続いて、選択部１７は、対象物の呼び名ごとに、状況タグＤＢ１１１から状況タグを検索する（ステップＳ１０７）。
【００４５】
図７は、状況タグＤＢの構成例を示す図である。図７に示されるように、状況タグＤＢ１１１には、呼び名として使用されうる単語ごとに、当該単語が使用される可能性が高い状況を示す単語が状況タグとして登録されている。例えば、対象物の呼び名の一つが、「銘菓」であれば、当該呼び名については、「駅」及び「旅行」が、状況タグとして検索される。
【００４６】
なお、状況タグＤＢ１１１への状況タグの登録は、サービス提供者が手動で行ってもよいし、収集された説明文から抽出された呼び名との共起頻度が高い単語の中で状況に関する単語が、状況タグとして登録されてもよい。
【００４７】
続いて、選択部１７は、対象物の呼び名のうちのいずれかの呼び名について、利用者の状況情報に合致する状況タグが検索されたか否かを判定する（ステップＳ１０８）。利用者の状況情報に合致する状況タグとは、利用者の状況情報が「旅行（中）」であれば、「旅行」が該当する。
【００４８】
該当する状況タグが検索された呼び名が有る場合（ステップＳ１０８でＹｅｓ）、選択部１７は、該当する呼び名を含む組み合わせ（呼び名と特徴語との組み合わせ）の中で、適切さＲが最大である組み合わせを選択する（ステップＳ１０９）。なお、この場合、適切さＲの順位によれば、下位に属する組み合わせが選択される可能性も有る。そこで、ステップＳ１０６以降では、適切さＲが閾値未満である組み合わせは処理対象から除外されるようにしてもよい。又は、適切さＲが最大である組み合わせが複数有る場合、若しくは適切さＲの最大値から所定の範囲内に複数の組み合わせが有る場合に、当該複数の組み合わせについて、ステップＳ１０６〜Ｓ１０８が実行されてもよい。そうでない場合、ステップＳ１０６〜Ｓ１０８は実行されずに、ステップＳ１１０が実行されてもよい。又は、適切さＲと、利用者の状況とのいずれを優先するかについての設定が可能とされてもよい。又は、利用者の状況を優先させた場合とそうでない場合とのそれぞれについて、適切さＲが最大である組み合わせが選択されてもよい。
【００４９】
一方、該当する状況タグが検索された呼び名が無い場合（ステップＳ１０８でＮｏ）、選択部１７は、適切さＲが最大である組み合わせを選択する（ステップＳ１１０）。
【００５０】
続いて、補正部１８は、ステップＳ１０９又はＳ１１０において選択された組み合わせの特徴語を、利用者の属性に応じて補正（具体化又は抽象化）する（ステップＳ１１１）。利用者の属性は、例えば、ユーザ端末２０から取得されてもよい。例えば、ユーザ端末２０は、対象物の名称と共に、利用者の属性情報を抽出装置１０に送信してもよい。利用者の属性情報の一例として、利用者の居住地を示す情報が挙げられる。
【００５１】
特徴語の補正とは、例えば、海外在住の利用者や日本への滞在回数がｎ回以下の利用者であれば、場所に分類された特徴語の粒度を「鹿児島」から「日本」へ抽象化し、鹿児島県在住の利用者であれば、「鹿児島」から「志布志市」へ具体化するといった処理である。抽象化先の単語（例えば、「日本」）や具体化先の単語（例えば、「志布志市」）は、説明文から抽出される特徴語の中で、「鹿児島」と同じく場所に分類された特徴語の中から選択される。いずれが抽象的であり、いずれが具体的であるかについては、例えば、地名の階層構造又は包含関係（国、地方、県、市町村等）を示すデータベースが予め作成され、当該データベースに基づいて判定されてもよい。また、居住地等の場所以外の利用者の属性が考慮されて、当該属性の分類に対応する特徴語について補正が行われてもよい。例えば、利用者の趣味嗜好を考慮して、スイーツ好きの利用者であれば、評価に関する特徴語が具体化されるようにしてもよい。
【００５２】
補正によって、対象物を表現する情報（特徴語＋呼び名）を、利用者に対してパーソナライズすることができる。
【００５３】
なお、補正が可能でない場合（例えば、抽象的又は具体的な特徴語が抽出されていない場合等）には、補正は行われなくてもよい。
【００５４】
続いて、応答部１９は、ステップＳ１０９又はＳ１１０において選択された組み合わせ（特徴語＋呼び名）であって、必要に応じてステップＳ１１１において補正された組み合わせに基づいて、対象物を表現する情報を生成し、生成された情報を、名称の送信元のユーザ端末２０に返信する（ステップＳ１１２）。
【００５５】
対象物を表現する情報は、例えば、特徴語及び呼び名のそれぞれの単語の羅列であってもよいし、「○○（特徴語）の△△（呼び名）」といった形式（すなわち、「形容詞句＋名詞」といった形式）で生成されてもよい。また、特徴語の品詞に基づいて、表現形式が変えられてもよい。例えば、特徴語が名詞の場合には、特徴語と呼び名とを含む名詞句が生成され、特徴語が形容詞の場合には、連体形の特徴語と呼び名から成る名詞句が生成されてもよい。
【００５６】
また、出現頻度が上位である複数の特徴語が、１つの呼び名に組み合わされてもよい。例えば、「鹿児島の山芋のかるかん」といった表現が生成されてもよい。
【００５７】
更に、ステップＳ１０９又はＳ１１０において選択される組み合わせは一つでなくてもよい。例えば、適切さＲが上位Ｎ番目までの組み合わせが選択され、Ｎ個の組み合わせに関する表現が提示されてもよい。少なくとも特徴語及び呼び名が一つずつ以上提示され、接続詞の利用有無及び利用する接続詞の種類は任意とされてもよい。
【００５８】
又は、呼び名だけを含む情報が生成されてもよい。
【００５９】
ユーザ端末２０は、対象物を表現する情報を受信すると、受信された情報を表示することで、当該情報をユーザに提示する。又は、当該情報は、音声出力等、他の出力方法によってユーザに対して提示されてもよい。なお、当該情報の提示処理は、ユーザ端末２０にインストールされた１以上のプログラムがユーザ端末２０に実行させる処理により実現される。
【００６０】
なお、上記において、抽出装置１０によって実行される処理手順は、各ユーザ端末２０によって実行されてもよい。すなわち、各ユーザ端末２０にインストールされたアプリケーション等が、図４に示される処理手順をユーザ端末２０に実行させてもよい。この場合、抽出装置１０は、設置されなくてもよい。
【００６１】
上述したように、本実施の形態によれば、利用者が指定した対象物の名称（入力情報）について、対象物の代表的な特徴と、何の一種であるかという分類（呼び名）の二つの観点に基づいて、対象物を端的に説明することができる。
【００６２】
その結果、入力情報を適度な具体性によって表現する情報を提供可能とすることができる。
【００６３】
なお、本実施の形態において、対象物の名称は、入力情報の一例である。呼び名は、候補情報である名詞の一例である。特徴語は、特徴情報の一例である。特徴語抽出部１３は、特徴情報抽出部の一例である。呼び名抽出部１４は、候補情報抽出部の一例である。抽出装置１０又はユーザ端末２０は、情報抽出装置の一例である。
【００６４】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１０          抽出装置
１１          名称受信部
１２          説明文収集部
１３          特徴語抽出部
１４          呼び名抽出部
１５          適切さ算出部
１６          状況推定部
１７          選択部
１８          補正部
１９          応答部
２０          ユーザ端末
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
１１１        状況タグＤＢ
Ｂ            バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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