(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
素性抽出部と、モデル学習部とを含む、文書を説明する説明文が読者に訴求する構成であるか評価するための評価モデルを学習するモデル学習装置におけるモデル学習方法であって、
前記素性抽出部が、入力された学習用説明文の各々について、前記学習用説明文に含まれる画像のリンクの有無に関する素性、前記学習用説明文に含まれる予め定められたキーワードの有無に関する素性、前記学習用説明文の構造に関する素性、及び前記学習用説明文に含まれる単語の意味を表した分散表現に関する素性を含む複数の素性を抽出するステップと、
前記モデル学習部が、前記素性抽出部によって抽出された、前記学習用説明文の各々についての前記複数の素性に基づいて、前記評価モデルを学習するステップと、を含む
モデル学習方法。
【請求項２】
前記モデル学習部は、前記説明文が読者に訴求する度合が大きいほど評価値が高くなるように、前記複数の素性と、学習用評価値とに基づいて、前記評価モデルを学習する請求項１記載のモデル学習方法。
【請求項３】
前記素性抽出部が抽出するステップは、入力された前記学習用説明文の各々についての前記学習用説明文を投稿するユーザのユーザ属性及び前記学習用説明文の投稿時刻を含む学習用投稿情報と、前記学習用説明文が説明する対象である学習用文書と、前記学習用文書の投稿時刻を含む学習用メタデータとに基づいて前記学習用説明文の各々について、前記素性として、前記学習用説明文に含まれる前記キーワードが前記学習用文書に含まれる否かに関する素性と、前記学習用説明文に含まれる単語の分散表現と前記学習用文書に含まれる単語の分散表現との類似度に関する素性と、前記学習用説明文の投稿時刻及び前記学習用文書の投稿時刻に基づく素性と、前記学習用投稿情報に含まれるユーザ属性に関する素性と、前記学習用説明文の先頭に括弧を含むかどうかを二値で表現した素性と、前記学習用説明文の先頭に括弧が含まれその括弧内に特定のキーワードが含まれるかどうかを二値で表現した素性、を更に抽出する請求項２に記載のモデル学習方法。
【請求項４】
前記学習用文書のメタデータに、前記学習用文書に関するキーワードが含まれる場合には、
前記素性抽出部が抽出するステップは、入力された前記学習用文書の学習用メタデータに基づいて、前記学習用説明文の各々について、前記素性として、前記学習用文書の学習用メタデータに含まれる前記学習用文書に関するキーワードが前記学習用説明文に含まれることに関する素性を更に抽出する請求項３に記載のモデル学習方法。
【請求項５】
素性抽出部と、候補評価部とを含む、文書を説明する説明文候補を評価する説明文評価装置における説明文評価方法であって、
前記素性抽出部が、入力された前記説明文候補について、前記説明文候補に含まれる画像のリンクの有無を示す素性、前記説明文候補に含まれる予め定められたキーワードの有無を示す素性、前記説明文候補の構造を示す素性、及び前記説明文候補に含まれる単語の意味に関する分散表現を示す素性を含む複数の素性を抽出するステップと、
前記候補評価部が、前記説明文候補について、前記素性抽出部が抽出するステップにより抽出された前記複数の素性と、予め学習された説明文が読者に訴求する構成であるか評価するための評価モデルと、に基づいて、前記説明文候補を評価するステップと、
を含む説明文評価方法。
【請求項６】
前記素性抽出部が抽出するステップは、入力された前記説明文候補についての前記説明文候補を投稿するユーザのユーザ属性及び前記説明文候補の投稿時刻を含む投稿情報と、前記説明文候補が説明する対象である文書と、前記文書の投稿時刻を含むメタデータとに基づいて、前記素性として、  前記説明文候補に含まれる前記キーワードが前記文書に含まれる否かに関する素性と、前記説明文候補に含まれる単語の分散表現と前記文書に含まれる単語の分散表現との類似度に関する素性と、前記説明文候補の投稿時刻及び前記文書の投稿時刻に基づく素性と、前記投稿情報に含まれるユーザ属性に関する素性と、前記学習用説明文の先頭に括弧を含むかどうかを二値で表現した素性と、前記学習用説明文の先頭に括弧が含まれその括弧内に特定のキーワードが含まれるかどうかを二値で表現した素性、を更に抽出する請求項５に記載の説明
文評価方法。
【請求項７】
前記文書のメタデータに、前記文書に関するキーワードが含まれる場合には、
前記素性抽出部が抽出するステップは、入力された前記文書のメタデータに基づいて、
前記素性として、前記文書のメタデータに含まれる前記文書に関するキーワードが前記説明文候補に含まれることに関する素性を更に抽出する請求項６に記載の説明文評価方法。
【請求項８】
文書を説明する説明文が読者に訴求する構成であるか評価するための評価モデルを学習するモデル学習装置であって、
入力された学習用説明文の各々について、前記学習用説明文に含まれる画像のリンクの有無に関する素性、前記学習用説明文に含まれる予め定められたキーワードの有無に関する素性、前記学習用説明文の構造に関する素性、及び前記学習用説明文に含まれる単語の意味を表した分散表現に関する素性を含む複数の素性を抽出する素性抽出部と、
前記素性抽出部によって抽出された、前記学習用説明文の各々についての前記複数の素性に基づいて、前記評価モデルを学習するモデル学習部と、
を含むモデル学習装置。
【請求項９】
文書を説明する説明文候補を評価する説明文評価装置であって、
入力された前記説明文候補について、前記説明文候補に含まれる画像のリンクの有無を示す素性、前記説明文候補に含まれる予め定められたキーワードの有無を示す素性、前記説明文候補の構造を示す素性、及び前記説明文候補に含まれる単語の意味に関する分散表現を示す素性を含む複数の素性を抽出する素性抽出部と、
前記説明文候補について、前記素性抽出部が抽出するステップにより抽出された前記複数の素性と、予め学習された説明文が読者に訴求する構成であるか評価するための評価モデルと、に基づいて、前記説明文候補を評価する候補評価部と、
を含む説明文評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル学習方法、説明文評価方法、及び装置に係り、特に、文書に対する説明文を評価するためのモデル学習方法、説明文評価方法、及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）やＦａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）といったソーシャル・ネットワーキング・サービス（以下、ＳＮＳと称する）の隆盛により、人々のニュース消費の方法に大きな変化が訪れている。新聞やテレビの報道機関がニュース発信の主体であったマスメディア時代における人々のニュース消費の方法は、報道機関から大衆＝マスに向けて発信されるニュースを一方的に受け取るだけであった。そのため、人々がニュースに触れることができるのは、基本的に新聞では一日２回、テレビではニュース番組の時間帯だけであった。
【０００３】
しかし、インターネットの登場により、ニュースは新聞やテレビだけでなくインターネットを通じて得られるようになった。近年ではＳＮＳとスマートフォンの台頭により、ちょっとした空き時間にも簡単にニュースに接触できるように、ニュース消費の環境が変化してきた。ＳＮＳ上には膨大なニュースが溢れるようになってきたことから、インターネット上に配信されるニュースを整理して読者に提示するキュレーションサービスも登場している。これは膨大なニュースの配信量に対して、人々のニュース消費が追いつかなくなっている状況を示している。
【０００４】
膨大なニュースの中から選んでもらうためにニュースを発信する側は、記事の価値だけではなく、数多くの読者の目を引きつけ記事に誘導する様々な仕掛けを行う必要に迫られている。例えば、ＳＮＳのアカウントを開設して情報発信をしたり、記事にはＳＮＳに投稿できるボタンを設置したりする等の工夫をしている。
【０００５】
また、ＳＮＳで記事を照会するためのタイトルや説明文をより読者に訴求するような変更が行われている。アメリカのバイラルメディア「Ｕｐｗｏｒｔｈｙ」では、拡散する見出し（タイトル）をつけるために１つのコンテンツに対して見出し案を２５本書き出すという約束があると言われている。一方で、人々の関心を集める中身が伴わない過激なタイトルは「釣りタイトル」と呼ばれており、読者が適切な記事を見つけることを妨げている。「釣りタイトル」ではなく、かつ、読者に訴求するタイトルや説明文をどのようにして構成するかが課題である。しかし、読者の関心を引きつけるようなタイトルや説明文をどのように構成するかは、編集者の経験と勘に委ねられており、読者の関心を引きつけるタイトルや説明文を自動的に構成する具体的な方法論は見いだせていない。
【０００６】
一方、記事からタイトルを自動的に構成する方法として、文短縮技術を用いてニュース記事の見出しを付与する方法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１の方法では、読み手の関心を強く引くと期待される表現があらかじめ与えられるという条件の下で、そのような表現をできるだけ保持したまま文を短く書き換えている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】西川，今村，別所，牧野，松尾 “クエリ依存文短縮と見出し生成への応用,” 情報処理学会技術報告, 2013-NL-214, No.2, pp.1-7, 2013.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、非特許文献１の方法は、ＳＮＳユーザの関心とは無関係に文を短縮する手法であり、ユーザの関心を引きつける表現を同定する課題は扱われていない。
【０００９】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、ユーザの関心を引きつける文書の説明文を構成するための評価モデルを学習することができるモデル学習方法、及び装置を提供することを目的とする。
【００１０】
また、本発明は、ユーザの関心を引きつける文書の説明文を構成することができる説明文評価方法、及び装置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】
【００１１】
上記目的を達成するために、第１の発明に係るモデル学習方法は、素性抽出部と、モデル学習部とを含む、文書を説明する説明文を評価するための評価モデルを学習するモデル学習装置におけるモデル学習方法であって、前記素性抽出部が、入力された学習用説明文の各々について、前記学習用説明文に含まれる画像のリンクの有無に関する素性、前記学習用説明文に含まれる予め定められたキーワードの有無に関する素性、前記学習用説明文の構造に関する素性、及び前記学習用説明文に含まれる単語の意味を表した分散表現に関する素性を含む複数の素性を抽出するステップと、前記モデル学習部が、前記素性抽出部によって抽出された、前記学習用説明文の各々についての前記複数の素性に基づいて、前記評価モデルを学習するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１２】
また、第１の発明に係るモデル学習方法において、前記素性抽出部が抽出するステップは、入力された前記学習用説明文の各々についての前記学習用説明文を投稿するユーザのユーザ属性及び前記学習用説明文の投稿時刻を含む学習用投稿情報と、前記学習用説明文が説明する対象である学習用文書と、前記学習用文書の投稿時刻を含む学習用メタデータとに基づいて前記学習用説明文の各々について、前記素性として、前記学習用説明文に含まれる前記キーワードが前記学習用文書に含まれる否かに関する素性と、前記学習用説明文に含まれる単語の分散表現と前記学習用文書に含まれる単語の分散表現との類似度に関する素性と、前記学習用説明文の投稿時刻及び前記学習用文書の投稿時刻に基づく素性と、前記学習用投稿情報に含まれるユーザ属性に関する素性とを更に抽出するようにしてもよい。
【００１３】
また、第１の発明に係るモデル学習方法において、前記学習用文書のメタデータに、前記学習用文書に関するキーワードが含まれる場合には、前記素性抽出部が抽出するステップは、入力された前記学習用文書の学習用メタデータに基づいて、前記学習用説明文の各々について、前記素性として、前記学習用文書の学習用メタデータに含まれる前記学習用文書に関するキーワードが前記学習用説明文に含まれることに関する素性を更に抽出するようにしてもよい。
【００１４】
第２の発明に係る説明文評価方法は、素性抽出部と、候補評価部とを含む、文書を説明する説明文候補を評価する説明文評価装置における説明文評価方法であって、前記素性抽出部が、入力された前記説明文候補について、前記説明文候補に含まれる画像のリンクの有無を示す素性、前記説明文候補に含まれる予め定められたキーワードの有無を示す素性、前記説明文候補の構造を示す素性、及び前記説明文候補に含まれる単語の意味に関する分散表現を示す素性を含む複数の素性を抽出するステップと、前記候補評価部が、前記説明文候補について、前記素性抽出部が抽出するステップにより抽出された前記複数の素性と、予め学習された説明文を評価するための評価モデルと、に基づいて、前記説明文候補を評価するステップと、を含んで実行することを特徴とする。
【００１５】
また、第２の発明に係る説明文評価方法において、前記素性抽出部が抽出するステップは、入力された前記説明文候補についての前記説明文候補を投稿するユーザのユーザ属性及び前記説明文候補の投稿時刻を含む投稿情報と、前記説明文候補が説明する対象である文書と、前記文書の投稿時刻を含むメタデータとに基づいて、前記素性として、前記説明文候補に含まれる前記キーワードが前記文書に含まれる否かに関する素性と、前記説明文候補に含まれる単語の分散表現と前記文書に含まれる単語の分散表現との類似度に関する素性と、前記説明文候補の投稿時刻及び前記文書の投稿時刻に基づく素性と、前記投稿情報に含まれるユーザ属性に関する素性とを更に抽出するようにしてもよい。
【００１６】
また、第２の発明に係る説明文評価方法において、前記文書のメタデータに、前記文書に関するキーワードが含まれる場合には、前記素性抽出部が抽出するステップは、入力された前記文書のメタデータに基づいて、前記素性として、前記文書のメタデータに含まれる前記文書に関するキーワードが前記説明文候補に含まれることに関する素性を更に抽出するようにしてもよい。
【００１７】
第３の発明に係るモデル学習装置は、文書を説明する説明文を評価するための評価モデルを学習するモデル学習装置であって、入力された学習用説明文の各々について、前記学習用説明文に含まれる画像のリンクの有無に関する素性、前記学習用説明文に含まれる予め定められたキーワードの有無に関する素性、前記学習用説明文の構造に関する素性、及び前記学習用説明文に含まれる単語の意味を表した分散表現に関する素性を含む複数の素性を抽出する素性抽出部と、前記素性抽出部によって抽出された、前記学習用説明文の各々についての前記複数の素性に基づいて、前記評価モデルを学習するモデル学習部と、と、を含んで構成されている。
【００１８】
第４の発明に係る説明文評価装置は、文書を説明する説明文候補を評価する説明文評価装置であって、入力された前記説明文候補について、前記説明文候補に含まれる画像のリンクの有無を示す素性、前記説明文候補に含まれる予め定められたキーワードの有無を示す素性、前記説明文候補の構造を示す素性、及び前記説明文候補に含まれる単語の意味に関する分散表現を示す素性を含む複数の素性を抽出する素性抽出部と、前記説明文候補について、前記素性抽出部が抽出するステップにより抽出された前記複数の素性と、予め学習された説明文を評価するための評価モデルと、に基づいて、前記説明文候補を評価する候補評価部と、を含んで構成されている。
【発明の効果】
【００１９】
本発明のモデル学習方法、及び装置によれば、学習用説明文の各々について、画像のリンクの有無に関する素性、キーワードの有無に関する素性、構造に関する素性、及び単語の意味を表した分散表現に関する素性を含む複数の素性を抽出し、学習用説明文の各々についての複数の素性に基づいて評価モデルを学習することにより、読者の興味を引きつける文書の説明文を構成するための評価モデルを学習することができる、という効果が得られる。
【００２０】
本発明の説明文評価方法、及び装置によれば、説明文候補について、画像のリンクの有無に関する素性、キーワードの有無に関する素性、構造に関する素性、及び単語の意味を表した分散表現に関する素性を含む複数の素性を抽出し、複数の素性と、予め学習された評価モデルとに基づいて、説明文候補を評価することにより、読者の興味を引きつける文書の説明文を構成することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るモデル学習装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る説明文評価装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係るモデル学習装置におけるモデル学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る説明文評価装置における説明文評価処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る説明文評価装置の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係る説明文評価装置における説明文評価処理ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
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。
【００２３】
＜本発明の実施の形態に係る概要＞
【００２４】
まず、本発明の実施の形態における概要を説明する。本実施の形態では、モデル学習装置により、文書を説明する説明文を評価するための評価モデルを構築し、説明文評価装置により、構築した評価モデルに基づいて、あらかじめ構成された説明文候補の中から適切な候補を選択することにより、ユーザの関心を引きつけるニュース記事の説明文を構成する場合を例に説明する。
【００２５】
例えば、モデル学習装置は、学習用素性抽出部とモデル学習部によって、ユーザの関心を引きつける表現を定量的に分析することが可能な説明文の評価モデルを構築する。また、説明文評価装置は、候補評価部により、構築した説明文の評価モデルに基づいて、あらかじめ構成された出力説明文候補の中から適切な候補を選択することにより、ユーザの関心を引きつけるニュース記事の説明文を構成できる。
【００２６】
＜本発明の第１の実施の形態に係るモデル学習装置の構成＞
【００２７】
次に、本発明の第１の実施の形態に係るモデル学習装置の構成について説明する。なお、本実施の形態のモデル学習装置においては、学習用文書としてはニュース記事を用い、学習用説明文としてはＳＮＳ（例えばＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等）のユーザの投稿を用いて評価モデルを学習する場合を例に説明する。
【００２８】
図１に示すように、本発明の第１の実施の形態に係るモデル学習装置１００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するモデル学習処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。このモデル学習装置１００は、機能的には図１に示すように入力部１０と、演算部２０とを備えている。
【００２９】
入力部１０は、学習用文書（例えば、ニュース記事）と、学習用文書の各種関連情報としての学習用文書に関するキーワード（例えば、出版社名、著者名、著者略歴に含まれる固有名詞等）及び投稿時刻等を含む学習用メタデータと、学習用文書を説明する説明文である複数の学習用説明文（例えば、ニュース記事に言及するＳＮＳ上の投稿）と、各学習用説明文を投稿する際の付帯情報である学習用説明文の投稿時刻及び学習用説明文を投稿するユーザの各種のユーザ属性等を含む学習用投稿情報と、学習用文書をどの程度適切に表現しているかを表す各学習用説明文についての学習用評価値とを受け付ける。
【００３０】
演算部２０は、素性抽出部３０と、モデル学習部３２と、分散表現データベース４０と、評価モデル４２を含んで構成されている。
【００３１】
素性抽出部３０は、入力部１０により受け付けた、学習用文書、学習用メタデータ、複数の学習用説明文、及び各学習用説明文の学習用投稿情報に基づいて、学習用説明文の各々について、以下の例１〜例６−５に挙げる、複数の素性を抽出する。なお、学習用評価値を用いて、素性の値を決めるようにしてもよい。
【００３２】
素性抽出部３０は、例１として、学習用説明文に含まれる画像のリンクの有無に関する素性を抽出する。当該素性は、学習用説明文に画像へのリンクを表す情報が含まれるかどうかを２値で表現する。
【００３３】
また、素性抽出部３０は、以下に挙げる例２−１から例２−３のように、学習用説明文の投稿時刻及び学習用文書の投稿時刻に基づく素性と、学習用説明文の投稿時刻に基づく素性とを抽出する。
【００３４】
素性抽出部３０は、例２−１として、学習用説明文の投稿時刻と学習用文書の投稿時刻との差、又は当該差の対数を素性として抽出する（Time-diff）。学習用説明文の投稿時刻は学習用投稿情報から、学習用文書の投稿時刻は学習用メタデータから、それぞれ取得できるものとする。
【００３５】
素性抽出部３０は、例２−２として、学習用説明文の投稿時間帯を素性とする（Time-period）。例えば、時間帯を２−５時、６−９時、１０−１５時、１６−１９時、２０−２５時の５つの区間に分割し、いずれの時間帯に属するかを、５つの２値系列で表現する素性を抽出する。時間帯の情報は、学習用投稿情報に含まれる投稿時刻から取得する。
【００３６】
素性抽出部３０は、例２−３して、学習用説明文の投稿曜日を素性とする（Time-weekday）。例えば、学習用投稿情報から曜日を取得し、平日か週末かを２値で表現する素性を抽出する。
【００３７】
また、素性抽出部３０は、予め定められたキーワードの有無に関する素性を抽出する。例えば、以下に挙げる例３−１のように、特定のキーワードが学習用説明文に含まれているかどうかを、指定したキーワードの数の２値系列等で表現した素性を抽出する。
【００３８】
素性抽出部３０は、例３−１として、学習用説明文に、あらかじめ指定したキーワードを含む場合を１、キーワードを含まない場合を０とし、指定したキーワードの有無の２値系列で表現した素性を抽出する。本実施の形態では、理由（Keyword-reason）、方法（Keyword-method）、驚き（Keyword-surprise）、特別（Keyword-special）などに関連するキーワードをいくつか設定して、それらのキーワードの有無を素性とする。
【００３９】
また、素性抽出部３０は、上記例３−１のような予め定められたキーワードを含む場合以外に、その他、以下のようなキーワードに関連する素性を抽出してもよい。
【００４０】
素性抽出部３０は、例３−２として、学習用文書の学習用メタデータに含まれる学習用文書に関するキーワードが、学習用説明文に含まれるかどうか、もしくは含まれる数に関する素性を抽出する（Keyword-publisher）。例えば、学習用説明文に学習用文書の著者名が含まれていれば１とカウントアップし、出版社名が含まれていれば更に１とカウントアップする方法が考えられる。また、学習用文書に独自のキーワードが設定されている場合（webニュース記事の場合にはMETAタグにキーワードが設定されることがある）には、学習用説明文にそれらのキーワードにあるかどうか、もしくはそれらキーワードの出現回数を用いる方法も考えられる。
【００４１】
素性抽出部３０は、例３−３として、学習用説明文に含まれるキーワードが学習用文書に含まれるか否かに関する素性を抽出する。例えば、学習用説明文に含まれる一般名詞及び固有名詞が、学習用文書の第１段落に含まれるかどうかを、一般名詞及び固有名詞のそれぞれについて２値で表現した素性を抽出する（Keyword-paragraph1）。
【００４２】
また、素性抽出部３０は、以下に挙げる例４−１から例４−６のように、学習用説明文及び学習用文書の構造に関する素性を抽出する。
【００４３】
素性抽出部３０は、例４−１として、学習用説明文の先頭に括弧を含むかどうかを、２値で表現した素性を抽出する（Structure-bracket）。
【００４４】
素性抽出部３０は、例４−２として、学習用説明文の先頭に括弧が含まれ、その括弧内に特定のキーワードが含まれるかどうかを２値で表現した素性、又は、特定のキーワードの各々が含まれるかを表す２値系列で表現した素性を抽出する（Structure-keyword）。
【００４５】
素性抽出部３０は、例４−３として、学習用説明文の先頭の括弧を除く最初の形態素が固有名詞どうかを、２値で表現する素性を抽出する（Structure-propernoun）。
【００４６】
素性抽出部３０は、例４−４として、学習用説明文の先頭の括弧及び助詞を除く２番目の形態素が名詞かどうかを、２値で表現する素性を抽出する（Structure-noun）。
【００４７】
素性抽出部３０は、例４−５として、学習用文書のタイトルと学習用説明文との編集距離、又は編集距離の対数により表した素性を抽出する（Structure-title）。
【００４８】
素性抽出部３０は、例４−６として、学習用説明文の総単語数及び総文字数、又はこれらを対数により表した素性を抽出する（Structure-length）。
【００４９】
また、素性抽出部３０は、例５として、学習用投稿情報に含まれるユーザ属性に関する素性を抽出する。例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のようなＳＮＳを対象とした場合、投稿ユーザ属性は、フォロアー数、フォロー数、リスト被登録数、総投稿数、又はこれらの対数などを、学習用投稿情報から取得して素性とすればよい。
【００５０】
また、素性抽出部３０は、以下に挙げる例６−１から例６−４のように、分散表現データベース４０に基づいて、学習用説明文に含まれる単語の意味を表した分散表現に関する素性を抽出する。
【００５１】
ここで、分散表現データベース４０には、予め単語の各々について学習した単語の分散表現が格納されている。単語の分散表現は、単語を固定次元の実数値ベクトルで表現する枠組であり、このベクトルの中に単語の言語的な性質を持たせ、類似した意味を持つ単語が類似したベクトルとなるように学習するのが一般的である。このような単語の分散表現のベクトルは、非特許文献２（Mikolov, Sutskever, Chen, Corrado, Dean “Distributed representations of words and phrases and their compositionality,” Proc. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), pp.3111-3119, 2013.）に示す方法などで獲得できる。
【００５２】
本実施の形態では、各単語の分散表現は１つの多次元ベクトルで、単語の集合の分散表現は各単語に対応する多次元ベクトルの和として、それぞれ表現されるものとする。これにより、単語と単語との類似度、単語と単語集合との類似度、及び単語集合と単語集合との類似度を、多次元ベクトル同士の類似度として計算できる。多次元ベクトル同士の類似度は、例えばコサイン距離などを使って計算する。
【００５３】
素性抽出部３０は、単語の分散表現のベクトルを用いて、例６−１として、学習用説明文の中で最も類似度の高い名詞の対の類似度を素性として抽出する（Distribute-sim）。
【００５４】
素性抽出部３０は、単語の分散表現のベクトルを用いて、例６−２として、学習用説明文の中で他の単語集合と最も離れている単語と、当該最も離れている単語以外の全ての単語の集合との類似度を素性として抽出する（Distribute-farword1）。なお、上記の単語を名詞に限定した場合の類似度を素性としてもよい。
【００５５】
素性抽出部３０は、単語の分散表現のベクトルを用いて、例６−３として、学習用説明文の中で他の単語集合と最も離れている単語と、学習用説明文の中で当該最も離れている単語に対して最も類似度の高い名詞の対との類似度を素性として抽出する（Distribute-simfar）。
【００５６】
素性抽出部３０は、単語の分散表現のベクトルを用いて、例６−４として、学習用説明文の中で他の単語集合と最も離れている単語と、当該最も離れている単語に対して類似度が最も小さい単語との類似度を素性として抽出する（Distribute-farwords2）。なお、上記の単語を名詞に限定した場合の類似度を素性としてもよい。
【００５７】
素性抽出部３０は、例６−５として、学習用説明文に含まれる単語の分散表現と学習用文書に含まれる単語の分散表現との類似度に関する素性を抽出する。例えば、学習用文書に含まれる単語の分散表現のベクトルの和集合と、学習用説明文の各々に含まれる単語の分散表現のベクトルの和集合との類似度を素性として抽出する（Distribute-paragraph）。
【００５８】
モデル学習部３２は、素性抽出部３０によって抽出された、学習用説明文の各々についての複数の素性と、入力部１０により受け付けた学習用説明文の各々についての学習用評価値とに基づいて、評価モデルを学習し、評価モデル４２として記憶する。なお、学習用評価値は、全ての学習用説明文について用意されている場合を例に説明するが、これに限定されるものではなく、一部の学習用説明文に対して用意されており、半教師あり学習を行うようにしてもよい。
【００５９】
モデル学習部３２において、評価モデルを学習する方法は特に限定されるものではないが、本実施形態においては、抽出した複数の素性から学習用評価値の順位を予測する順位付けモデルを利用する。モデル学習部３２は、順位付けモデルを用いて、同一の学習用文書から抽出された学習用素性に対応する学習用評価値の順位を推定するモデルを学習する。学習用評価値を直接推定する回帰モデルに比べて、学習に要する計算量は増加するが、学習用評価値の絶対値による影響を緩和できる。順位付けモデルの学習には様々な手法を用いることができるが、例えば、非特許文献３（Joachims, “Training linear SVMs in linear time,” Proc. ACM International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pp.217-226, 2006.）などに示すサポートベクトルに基づく手法を用いる方法が考えられる。なお、学習用素性から学習用評価値を直接推定する回帰モデルを利用してもよい。回帰モデルを用いる場合には、学習用素性から学習用評価値を直接推定するモデルを学習する。学習用素性は多次元ベクトルであるため、一般に知られるいずれの線形・非線形の回帰手法を用いることができるが、例えば、非特許文献４（Chang and Lin "LIBSVM: A library for support vector machines," ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, Vol.2, No.27, pp.1-27, 2011.）などに記載のサポートベクトル回帰を用いる。
【００６０】
＜本発明の第１の実施の形態に係る説明文評価装置の構成＞
【００６１】
次に、本発明の実施の形態に係る説明文評価装置の構成について説明する。図２に示すように、本発明の実施の形態に係る説明文評価装置２００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する説明文評価処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この説明文評価装置２００は、機能的には図２に示すように入力部２１０と、演算部２２０と、出力部２５０とを備えている。
【００６２】
入力部２１０は、説明対象となる文書と、当該文書の各種関連情報としての文書に関するキーワード及び投稿時刻等を含むメタデータと、当該文書に対する複数の説明文候補と、当該文書について説明している説明文候補の各々を投稿する際の付帯情報である説明文候補の投稿時刻及び説明文候補を投稿したユーザの各種のユーザ属性等を含む投稿情報とを受け付ける。
【００６３】
演算部２２０は、素性抽出部２３０と、候補評価部２３２と、説明文選択部２３４と、分散表現データベース２４０と、評価モデル２４２とを含んで構成されている。
【００６４】
素性抽出部２３０は、入力部２１０により受け付けた文書、メタデータ、投稿情報、及び複数の説明文候補に基づいて、説明文候補の各々について、複数の素性を抽出する。具体的には、上記モデル学習装置１００の素性抽出部３０と同様の処理を行って、複数の素性を抽出する。
【００６５】
候補評価部２３２は、説明文候補の各々について、素性抽出部２３０により抽出された複数の素性と、予め学習された説明文を評価するための評価モデル２４２とに基づいて、説明文候補を評価する。
【００６６】
評価モデル２４２には、上記モデル学習装置１００により学習された評価モデル４２と同じものが記憶されている。
【００６７】
候補評価部２３２において、評価値を算出する方法は特に限定されるものではないが、本実施形態では、説明文候補の各々についての複数の素性を評価モデルに与えた際に推定される評価値を用いる。評価モデルとして順位付けモデルを用いた場合には、説明文候補の各々について順位付けの基準となる評価値が予測される。なお、複数の説明文候補を順位付けした順位を評価値として採用してもよい。また、評価モデルとして回帰モデルを用いた場合には、説明文候補の各々について評価値が直接予測される。
【００６８】
説明文選択部２３４は、候補評価部２３２で説明文候補の各々について評価された評価値に基づいて、文書を説明する説明文として適切と評価された説明文候補と、対応する投稿情報とを選択し、選択した組を出力部２５０に出力する。説明文候補と投稿情報を選択する方法は特に限定されるものではないが、本実施形態では、最大の評価値を示した素性に対応する説明文候補と投稿情報との組を選択する。なお、評価値の大きい順に素性を複数選択して、選択した素性に対応する複数の説明文候補から、投稿情報が重複しないように、説明文候補と投稿情報との組を選択するようにしてもよい。
【００６９】
＜本発明の第１の実施の形態に係るモデル学習装置の作用＞
【００７０】
次に、本発明の実施の形態に係るモデル学習装置１００の作用について説明する。入力部１０において、学習用文書、学習用メタデータ、複数の学習用説明文、各学習用説明文の学習用投稿情報、及び各学習用説明文の学習用評価値を受け付けると、モデル学習装置１００は、図３に示すモデル学習処理ルーチンを実行する。
【００７１】
まず、ステップＳ１００では、入力部１０において受け付けた学習用文書、学習用メタデータ、複数の学習用説明文、学習用投稿情報、及び学習用評価値を取得する。
【００７２】
次に、ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で取得した学習用文書、学習用メタデータ、複数の学習用説明文、及び学習用説明文の各々の学習用投稿情報に基づいて、学習用説明文の各々について、上記の例１〜例６−５に挙げた、複数の素性を抽出する。
【００７３】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で抽出された、学習用説明文の各々についての複数の素性と、ステップＳ１００で取得した学習用説明文の各々についての学習用評価値とに基づいて、評価モデルを学習する。
【００７４】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４で学習した評価モデルを、評価モデル４２として記憶して処理を終了する。
【００７５】
以上説明したように、第１の実施の形態に係るモデル学習装置によれば、学習用文書、学習用メタデータ、複数の学習用説明文、及び学習用投稿情報に基づいて、学習用説明文の各々について、画像のリンクの有無に関する素性、キーワードの有無に関する素性、構造に関する素性、単語の意味を表した分散表現に関する素性、学習用説明文に含まれるキーワードが学習用文書に含まれるか否かに関する素性、学習用説明文に含まれる単語の分散表現と学習用文書に含まれる単語の分散表現との類似度に関する素性、学習用説明文の投稿時刻及び学習用文書の投稿時刻に基づく素性、学習用投稿情報に含まれるユーザ属性に関する素性、及び学習用メタデータに含まれるキーワードが学習用説明文に含まれることに関する素性を含む複数の素性を抽出し、学習用説明文の各々についての複数の素性と、学習用説明文の各々についての学習用評価値とに基づいて、評価モデルを学習することにより、精度よく、読者の興味を引きつける文書の説明文を構成するための評価モデルを学習することができる。
【００７６】
＜本発明の第１の実施の形態に係る説明文評価装置の作用＞
【００７７】
次に、本発明の第１の実施の形態に係る説明文評価装置２００の作用について説明する。入力部２１０において、文書、文書の各種関連情報であるメタデータ、当該文書に対する複数の説明文候補、及び説明文候補の各々についての投稿情報を受け付けると、説明文評価装置２００は、図４に示す説明文評価処理ルーチンを実行する。
【００７８】
まず、ステップＳ２００では、入力部２１０において受け付けた文書、メタデータ、複数の説明文候補、及び投稿情報を取得する。
【００７９】
次に、ステップＳ２０４では、ステップＳ２００で取得した文書、メタデータ、複数の説明文候補、及び説明文候補の各々についての投稿情報に基づいて、説明文候補の各々について、複数の素性を抽出する。
【００８０】
ステップＳ２０６では、ステップＳ２０４で説明文候補の各々について生成された複数の素性と、予め学習された評価モデル２４２とに基づいて、説明文候補の各々について、当該説明文候補の素性の各々について評価値を予測する。
【００８１】
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６で説明文候補の各々について予測された説明文候補のうち、最大の評価値を示した素性に対応する説明文候補と投稿情報との組を選択する。
【００８２】
ステップＳ２１０では、ステップＳ２０８で選択された説明文候補と投稿情報との組を出力部２５０に出力し処理を終了する。
【００８３】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る説明文評価装置によれば、説明文候補の各々について、複数の素性を抽出し、説明文候補の各々について抽出された複数の素性と、評価モデル２４２とに基づいて、説明文候補の各々について、評価値を予測することにより、精度よく、読者の興味を引きつける文書の説明文を構成することができる。
【００８４】
＜本発明の第２の実施の形態に係るモデル学習装置の構成＞
【００８５】
次に、本発明の第２の実施の形態に係るモデル学習装置の構成について説明する。なお、第２の実施の形態に係るモデル学習装置の構成及び作用は第１の実施の形態に係るモデル学習装置１００と同様であるため詳細な説明を省略する。
【００８６】
＜本発明の第２の実施の形態に係る説明文評価装置の構成＞
【００８７】
次に、本発明の第２の実施の形態に係る説明文評価装置の構成について説明する。なお、第１の実施の形態に係る説明文評価装置２００と同様の構成及び作用となる部分については同一符号を付して説明を省略する。
【００８８】
第２の実施の形態に係る説明文評価装置は、文書から説明文候補の各々を生成する点が第１の実施の形態と異なっている。
【００８９】
図５に示すように、本発明の第２の実施の形態に係る説明文評価装置４００は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、説明文評価処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この説明文評価装置４００は、機能的には上記図５に示すように入力部４１０と、演算部４２０と、出力部２５０とを備えている。
【００９０】
入力部４１０は、文書、及びメタデータを受け付ける。
【００９１】
第２の実施の形態に係る演算部４２０は、説明文候補生成部４２８と、素性抽出部４３０と、候補評価部２３２と、説明文選択部２３４と、分散表現データベース２４０と、評価モデル２４２とを含んで構成されている。
【００９２】
説明文候補生成部４２８は、入力部４１０により受け付けた文書に基づいて、当該文書を要約した複数の要約文候補を、複数の説明文候補として生成する。説明文候補を生成する方法は特に限定されるものではないが、第２の実施形態においては、例えば、文書からその要約文を生成する文書要約の手法を適用する。例えば、非特許文献５（西川，有田，田中，平尾，牧野，松尾 “識別的隠れ半マルコフモデルによるテキスト一貫性を考慮した単一文書要約,” 言語処理学会年次大会発表論文集，pp.492-495，2014年．）などに示す所定の文字数制約を満たすように文書中の文を選択する方法を用いることができる。また、上記非特許文献１などに示す文短縮器を併用し、生成した要約文候補を短縮して、説明文候補としてもよい。
【００９３】
素性抽出部４３０は、入力部４１０により受け付けた文書、メタデータ、及び説明文候補生成部４２８により生成された説明文候補の各々に基づいて、説明文の各々について、複数の素性を抽出する。具体的には、上記モデル学習装置１００の素性抽出部３０と同様の処理を行って、複数の素性を抽出する。なお、第２の実施の形態では投稿情報を用いずに抽出が可能な素性のみを抽出する。ただし、文書から生成される説明文候補の各々に対して予め定めた任意の投稿情報を用いて素性を抽出してもよい。
【００９４】
なお、第２の実施の形態に係る説明文評価装置の他の構成は、第１の実施の形態の説明文評価装置２００と同様であるため詳細な説明を省略する。
【００９５】
＜本発明の第２の実施の形態に係る説明文評価装置の作用＞
【００９６】
次に、本発明の第２の実施の形態に係る説明文評価装置４００の作用について説明する。入力部４１０において文書、及び文書の各種関連情報であるメタデータを受け付けると、図６に示す説明文評価処理ルーチンを実行する。なお、第２の実施の形態の説明文評価装置の作用について、第１の実施の形態と同様の作用となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００９７】
ステップＳ４００では、入力部４１０において受け付けた文書、及びメタデータを取得する。
【００９８】
ステップＳ４０２では、ステップＳ２００で取得した文書から、複数の要約文候補を、複数の説明文候補として生成する。
【００９９】
ステップＳ４０４では、ステップＳ４００で取得した文書、及びメタデータ、並びにステップＳ４０２で生成された説明文候補の各々に基づいて、説明文候補の各々について、複数の素性を抽出する。
【０１００】
なお、第２の実施の形態に係る説明文評価装置の他の作用は、第１の実施の形態の説明文評価装置２００と同様であるため詳細な説明を省略する。
【０１０１】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る説明文評価装置によれば、文書から説明文候補の各々を生成し、説明文候補の各々について、複数の素性を抽出し、説明文候補の各々について抽出された複数の素性と、評価モデル２４２とに基づいて、説明文候補の各々について、評価値を予測することにより、精度よく、読者の興味を引きつける文書の説明文を構成することができる。
【０１０２】
＜実験結果＞
【０１０３】
第１の実施形態を検証するために、Twitter（Ｒ）-APIから取得したツイートを説明文候補として用いる実験を行った。およそ３ヶ月間の間に投稿されたツイートのうち、特定のニュースサイトの記事へのリンクを含み、１回以上リツイートもしくはお気に入り登録され、同一記事へのリンクを含むツイートが複数存在するツイートを抽出した。また、これらの抽出したツイートからリンクされたニュースサイトの記事を収集し、タイトル、本文、メタ情報などを抽出した。上記の手順により、総計約７００記事、約２８００ツイートを収集した。
【０１０４】
また、学習用説明文候補の評価値として、ツイートのリツイート数とお気に入り登録数の合計値を採用した。説明文候補を選択する手法の評価手法としては、順位付けで一般的に用いられる尺度の一つであるnormalized discount cumulative gain (NDCG) を採用する。このNDCGは、予測した順位付けが正解と完全に一致したときに１となり、上位の順位付けの予測を外すほど評価値が大きく下がる。
【０１０５】
モデル学習では、回帰モデル学習にSVMlightを、順位付けモデル学習にSVMrankをそれぞれ用い、SVMのカーネルは線形カーネルを選択した。SVMのハイパーパラメータの決定は4-fold cross validationで、SVMモデル学習は5-fold cross validationで、それぞれ実行した。
【０１０６】
本実験では、上記素性抽出部３０に示した素性のうち５１次元の素性を用いた。それぞれの素性種別の次元数は、以下の表１に示す通りである。５１次元全ての素性を用いた場合に加え、素性種別ごと、およびランダムな予測と比較し、各素性がどの程度有効であるかを、順位付けモデル学習を用いた場合について検証する。また、全ての素性を用いた場合については、回帰モデル学習 (All SVR) と順位付けモデル (All) とを比較した。
【０１０７】
実験結果を表１に示す。表１から、全ての素性を用いた場合が個別の素性種別を用いた結果よりも必ずしも良くなるとは限らないものの、各素性が少なくともランダムな予測よりも良い結果を示したことがわかる。また、順位付けモデルが回帰モデルに比べて有意に良い結果となった。個別の素性種別では、画像の有無 (Image)、説明文の構造 (Structure)、投稿ユーザの統計情報 (User) が説明文候補の選択に有効であることが示唆される。
【０１０８】
【表１】
0006699031.tif 000002
【０１０９】
なお、本発明は、上述した実施の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。
【０１１０】
例えば、上述した実施の形態では、説明文評価装置において、複数の説明文候補について評価する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、一つの説明文候補を評価するようにしてもよい。
【０１１１】
また、上述した実施の形態では、モデル学習装置によって、ニュース記事の文書に対する説明文を評価する評価モデルを学習し、説明文評価装置によって、学習した評価モデルを用いてニュース記事の文書に対する説明文を評価する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、モデル学習装置によって、動画や音声等から得られた文書に対する説明文を評価する評価モデル学習し、説明文評価装置によって、学習した評価モデルを用いて動画や音声等から得られた文書に対する説明文を評価することもできる。
【０１１２】
また、上述した第１の実施の形態に係る説明文評価装置では、説明文候補の各々を入力として受け付けて、受け付けた説明文候補の各々を用いて複数の素性を抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、文書に対応する説明文候補の各々をインターネット上のＳＮＳ、ブログ等から取得して、取得した説明文候補の各々を用いて複数の素性を抽出するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１３】
１０、２１０、４１０ 入力部
２０、２２０、４２０ 演算部
３０、２３０、４３０ 素性抽出部
３２   モデル学習部
４０、 評価モデル
４０、２４０  分散表現データベース
４２、２４２  評価モデル
１００ モデル学習装置
２００ 説明文評価装置
２３２ 候補評価部
２３４ 説明文選択部
２５０ 出力部
４２８ 説明文候補生成部
【図１】
0006699031.tif 000003
【図２】
0006699031.tif 000004
【図３】
0006699031.tif 000005
【図４】
0006699031.tif 000006
【図５】
0006699031.tif 000007
【図６】
0006699031.tif 000008