(57)【要約】【課題】特定の意味をなす単語列を抽出することにより、プロファイルを構成する単語からノイズを減らし、ユーザの目的にかなったプロファイルを生成すること。【解決手段】プロファイル生成装置１００は、形態素解析部２０１において、入力された文書２００を形態素解析し、その結果を用いてパタン抽出部２０２が特徴語列を抽出する。パタン抽出部２０２は特徴語パタン辞書２０３と単語意味辞書２０４に基づいて抽出をおこなう。単語意味辞書２０４は必須ではなく、特徴語パタン辞書２０３に該当する記述がある場合にのみ必要となる。【選択図】　　　図２
2004110435.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが作成した文書、引用した文書、参照した文書に対して形態素解析をおこない、抽出された単語に基づいてユーザのプロファイルを生成するプロファイル生成装置において、
特定の品詞あるいは単語、意味の並びを特定の意味を有する単語列として抽出する特徴語抽出手段と、
前記特徴語抽出手段によって抽出された単語列をプロファイル利用情報として格納するプロファイル格納手段と、
を備えたことを特徴とするプロファイル生成装置。
【請求項２】
前記プロファイル格納手段は、前記特徴語抽出手段によって抽出された単語列と、当該単語列の意味あるいはカテゴリを表す意味カテゴリ情報と、を前記ユーザごとのプロファイル利用情報として格納することを特徴とする請求項１に記載のプロファイル生成装置。
【請求項３】
前記特徴語抽出手段は、特定の品詞あるいは単語、意味の並びをプロファイルとして抽出しないことを特徴とする請求項１または２に記載のプロファイル生成装置。
【請求項４】
前記特徴語抽出手段は、特定の単語列と、当該各単語列間の関係を抽出し、
前記プロファイル格納手段は、前記特徴語抽出手段によって抽出された特定の単語列と、当該各単語列間の関係に関する情報を格納することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のプロファイル生成装置。
【請求項５】
前記特徴語抽出手段は、ユーザの知識、経験、興味等の状態としてすでに存在する状態か否かを判断し、判断結果に基づいて特定の単語列を抽出することを特徴とする請求項４に記載のプロファイル生成装置。
【請求項６】
前記特徴語抽出手段は、前記ユーザの知識や経験、興味を表す事柄と、これらのユーザの状態と、を抽出し、
前記プロファイル格納手段は、前記特徴語抽出手段によって抽出された前記事柄と前記状態を対応付けて格納することを特徴とする請求項５に記載のプロファイル生成装置。
【請求項７】
前記請求項１に記載のプロファイル生成装置を備え、
前記プロファイル生成装置のプロファイル格納手段によって格納された単語列を用いて、ユーザにプロファイル情報を提供することを特徴とする情報提供装置。
【請求項８】
前記請求項２〜６のいずれか一つに記載のプロファイル生成装置を備え、
前記プロファイル生成装置のプロファイル格納手段によって格納された単語列と意味カテゴリ情報とを用いて、ユーザにプロファイル情報を提供することを特徴とする情報提供装置。
【請求項９】
前記請求項４〜６のいずれか一つに記載のプロファイル生成装置を備え、
前記プロファイル生成装置のプロファイル格納手段によって格納されたプロファイルの単語、単語列を用いて、ユーザに情報を提供することを特徴とする情報提供装置。
【請求項１０】
前記請求項６に記載のプロファイル生成装置を備え、
前記プロファイル生成装置のプロファイル格納手段によって格納された情報に対応する情報あるいは値を用いて、ユーザにプロファイル情報を提供することを特徴とする情報提供装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、プロファイルを生成するプロファイル生成装置および生成されたプロファイルに基づく情報を提供する情報提供装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
日々、情報が増大する状況において個人の興味、嗜好にかなった情報だけを選別し、取得するのは非常に困難になってきている。この問題に対し、たとえば、個人に流し込まれる情報を、個人の興味や嗜好にあったものだけに絞り込むフィルタリング技術がある。フィルタリングに際しては、あらかじめユーザ個人が興味や嗜好を表現したキーワード等を設定しておく必要がある。この手法では、ユーザに登録の負担を強いること、また時間の経過とともに変化する個人の嗜好に対応できない問題があった。
【０００３】
これらに対し、たとえば下記に示す特許文献１ではユーザが作成、参照した文書から自動的にユーザの興味や嗜好を取得するためにキーワードを抽出してプロファイルを作成する方法を提案している。この方法では出現頻度、品詞、文書構造による重み付けをおこなうが、文書中のほとんどの語が対象となり、必ずしもプロファイルに有効な情報だけが得られるとは限らず、ノイズが多く含まれる可能性が高い。またユーザが参照、記述した単語はすべて同様に扱われるため、その単語が否定的に使用されていても興味、嗜好を持つ語として認識されるおそれがある。
【０００４】
また、たとえば下記に示す特許文献２でも単語を抽出し、単語ごとに対応する商品カテゴリを登録しておき、高い頻度の単語に対応する商品カテゴリをプロファイルやマーケティングに用いている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１１−６６０８１号公報
【０００６】
【特許文献２】
特開２００１−３５０７８６号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術においては、あらかじめ商品カテゴリと単語の対応をすべての単語について登録する必要があり、労力がかかるという問題点があった。
【０００８】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、特定の意味をなす単語列を抽出することにより、プロファイルを構成する単語からノイズを減らし、ユーザの目的にかなったプロファイルを生成するプロファイル生成装置および生成されたプロファイルに基づく情報を提供する情報提供装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に記載の発明にかかるプロファイル生成装置は、ユーザが作成した文書、引用した文書、参照した文書に対して形態素解析をおこない、抽出された単語に基づいてユーザのプロファイルを生成するプロファイル生成装置において、特定の品詞あるいは単語、意味の並びを特定の意味を有する単語列として抽出する特徴語抽出手段と、前記特徴語抽出手段によって抽出された単語列をプロファイル利用情報として格納するプロファイル格納手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項２に記載の発明にかかるプロファイル生成装置は、請求項１に記載の発明において、前記プロファイル格納手段が、前記特徴語抽出手段によって抽出された単語列と、当該単語列の意味あるいはカテゴリを表す意味カテゴリ情報と、を前記ユーザごとのプロファイル利用情報として格納することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項３に記載の発明にかかるプロファイル生成装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記特徴語抽出手段が、特定の品詞あるいは単語、意味の並びをプロファイルとして抽出しないことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４に記載の発明にかかるプロファイル生成装置は、請求項１〜３のいずれか一つに記載の発明において、前記特徴語抽出手段が、特定の単語列と、当該各単語列間の関係を抽出し、前記プロファイル格納手段が、前記特徴語抽出手段によって抽出された特定の単語列と、当該各単語列間の関係に関する情報を格納することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項５に記載の発明にかかるプロファイル生成装置は、請求項４に記載の発明において、前記特徴語抽出手段が、ユーザの知識、経験、興味等の状態としてすでに存在する状態か否かを判断し、判断結果に基づいて特定の単語列を抽出することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項６に記載の発明にかかるプロファイル生成装置は、請求項５に記載の発明において、前記特徴語抽出手段が、前記ユーザの知識や経験、興味を表す事柄と、これらのユーザの状態と、を抽出し、前記プロファイル格納手段が、前記特徴語抽出手段によって抽出された前記事柄と前記状態を対応付けて格納することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項７に記載の発明にかかる情報提供装置は、前記請求項１に記載のプロファイル生成装置を備え、前記プロファイル生成装置のプロファイル格納手段によって格納された単語列を用いて、ユーザにプロファイル情報を提供することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項８に記載の発明にかかる情報提供装置は前記請求項２〜６のいずれか一つに記載のプロファイル生成装置を備え、前記プロファイル生成装置のプロファイル格納手段によって格納された単語列と意味カテゴリ情報とを用いて、ユーザにプロファイル情報を提供することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項９に記載の発明にかかる情報提供装置は、前記請求項４〜６のいずれか一つに記載のプロファイル生成装置を備え、前記プロファイル生成装置のプロファイル格納手段によって格納されたプロファイルの単語、単語列を用いて、ユーザに情報を提供することを特徴とする。
【００１８】
また、請求項１０に記載の発明にかかる情報提供装置は、前記請求項６に記載のプロファイル生成装置を備え、前記プロファイル生成装置のプロファイル格納手段によって格納された情報に対応する情報あるいは値を用いて、ユーザにプロファイル情報を提供することを特徴とする。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるプロファイル生成装置および情報提供装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００２０】
図１は、この発明の実施の形態にかかるプロファイル生成装置の一構成例を示す説明図である。図１において、この発明の実施の形態にかかるプロファイル生成装置１００は、たとえばユーザが利用可能なサーバーにおかれると想定する。ユーザ文書群１０３にはユーザが作成、参照、引用した文書あるいは文書の情報がおかれる。特徴語抽出部１０１ではユーザが作成、参照、引用した文書から特定の意味を表わす単語列からなる語句を特徴語として抽出する。プロファイル格納部１０２では、ユーザとそのユーザが作成、参照、引用した文書から抽出された特徴語抽出の結果をプロファイルとして対応付けて格納する。
【００２１】
図２は、特徴語抽出部１０１の構成例を示す説明図である。図２において、形態素解析部２０１において、入力された文書２００を形態素解析し、その結果を用いてパタン抽出部２０２が特徴語列を抽出する。パタン抽出部２０２は特徴語パタン辞書２０３と単語意味辞書２０４に基づいて抽出をおこなう。ここで、単語意味辞書２０４は必須ではなく、特徴語パタン辞書２０３に該当する記述がある場合にのみ必要となる。
【００２２】
図３は、特徴語パタン辞書２０３の例を示す説明図である。図３において、形態素解析結果に対して、特徴語パタン辞書２０３に記述されたパタンに一致する単語列を特徴語として抽出する。「意味カテゴリ」欄に、そのパタンが一致した際に、単語列全体がどのようなカテゴリの語であるかを示す。図３では、単語表記と区別するために「＄」を先頭に付与している。
【００２３】
先頭行の例では、意味カテゴリ「システム製品」である単語列をその右欄に記述する。パタンは３種類の記述からなり、１行目は品詞に関する条件、２行目は単語の意味に関する条件、３行目は単語の表記に関する条件である。「＊」は特に条件がないことを意味する。括弧内の「｜」で区切られた条件は、その条件のどれかが一致すればよいことを意味する。「＋」はその条件が一つ以上繰り返されることをあらわす。「＾」がついた場合は条件以外のものが一致することを意味する。意味カテゴリ「システム製品」については、品詞が名詞、固有名詞、未登録語であるものがひとつ以上連続し、次に表記が「システム」である語が一致することをあらわす。意味に関する記述がなければ上記記号は省略することができる。
【００２４】
またパタン記述中に「＄」ではじまる記述がある場合には、単語意味辞書で検索し、対応する単語表記を得て、その照合をおこなう。
【００２５】
図４は、パタン抽出部２０２の処理の概要を示すフローチャートである。図４のフローチャートにおいて、パタン抽出部２０２はすべてのパタンを順に形態素解析した結果に対して照合していく。すなわち、未照合のパタンがあるか否かを判断し（ステップＳ４０１）、未照合のパタンがある場合（ステップＳ４０１：有り）は、その未照合のパタンについて、文書中の未照合位置から各語とパタン中の表記に関する条件を照合する（ステップＳ４０２）。そして、一致した語の並びがあるか否かを判断し（ステップＳ４０３）、一致した語の並びがない場合（ステップＳ４０３：無し）は、何もせずにステップＳ４０６へ移行する。
【００２６】
一方、一致した語の並びがある場合（ステップＳ４０３：有り）は、未照合の条件（未照合の残りの記述）について照合する（ステップＳ４０４）。そして、一致した語、すなわち、１パタン内の記述がすべて照合された語について、その照合された単語列を抽出する（ステップＳ４０５）。これを文書のすべての部分について照合が終わったら、次の未照合のパタンについて同様におこなう。すなわち、ステップＳ４０６で、未照合の語があるか否かを判断し（ステップＳ４０６）、ある場合（ステップＳ４０６：有り）は、ステップＳ４０２へ戻って、ステップＳ４０２〜ステップＳ４０６の各処理を繰り返しおこなう。
【００２７】
そして、ステップＳ４０６において、未照合の語がなくなった場合（ステップＳ４０６：無し）は、ステップＳ４０１へ戻って、ステップＳ４０１〜ステップＳ４０６の各処理を繰り返しおこなう。そして、ステップＳ４０１において、未照合のパタンがなくなった場合（ステップＳ４０１：無し）は、一連の処理を終了する。
【００２８】
つぎに、具体的な文書の例を用いて処理の内容を説明する。たとえば以下の文書をユーザが作成し、サーバーのデータベースに登録するものとする。
【００２９】
（文書例Ａ）
『固有表現抽出技術に関する注目すべき競合について
本テーマをすすめるにあたり、固有表現抽出技術の競合について調べた。
・ＡＡＡ研究所
電気メーカーのＡＡＡ研究所は、初期から研究を始めており、業界トップである。先日のコンテストにおいても上位に位置していた。今後、動向に着目すべきと考える。
・ＢＢＢ株式会社
ＢＢＢ株式会社は、一部のタスクにおいて非常に好成績をあげ、注目されつつある。この技術を搭載したＸＸサーチシステムが来年早々に販売の予定である。
・ＺＺＺ大学
自然言語処理で有名だが、固有表現抽出に関しては遅れている模様。ＲＷＣＰに多くのメンバーを参加させている。』
【００３０】
以上の文書例Ａを形態素解析し、単語分割し、品詞付与をおこなう。この結果に対して、図３に示したパタンによって特徴語を抽出すると以下のようになる。
【００３１】
『固有表現抽出技術』
『ＡＡＡ研究所』
『ＢＢＢ株式会社』
『ＸＸサーチシステム』
『ＺＺＺ大学』
【００３２】
以上の文書例Ａを作成したユーザについて、抽出結果をプロファイルとして自動的に登録することができる。従来は文書を単語単位で品詞と頻度によって抽出、重要度付けをおこなっており、たとえば上記の文書例Ａでは単語の単位ではほとんど頻度の差はなく、特定の組織や製品名などを得ることはできない。上記の例を従来技術で行った場合には『会社』、『大学』、『システム』、『技術』といった一般的な語が多く出現する可能性が高く、プロファイルとして登録される可能性があるが、一般的であるがために文書の特徴づけに有効ではない。
【００３３】
このように、従来は品詞や頻度によってだけプロファイルを構成する単語を抽出していたが、ユーザの興味や嗜好に関係する特定の意味カテゴリを表現しうる単語列を抽出することで、より効果的なプロファイルの生成が可能である。
【００３４】
さらに、上記プロファイルの結果を用いて、情報提供をおこなうことができる。すなわち、特徴語パタン辞書２０３に記述されたパタンに基づいて抽出された結果について、抽出単語列をプロファイリングに利用する。
【００３５】
図５は、この発明の実施の形態にかかる情報提供装置の構成例を示す説明図である。図５において、クライアント５０１のデータ処理部５１１が、入力、参照された結果の文書について、ネットワーク５００Ａを介してサーバー５０２へ送信する。サーバー５０２内に備えられた、図１に示したプロファイル生成装置１００と同様の機能を有するプロファイル生成部５２１は、送信されてきた結果の文書に基づいてプロファイルを生成し、プロファイル格納部５２２へ格納する。
【００３６】
また、サーバー５０２は外部のネットワーク５００Ｂから得た情報をデータベース５２４に一時的に記憶する。データ取得部５２３は、プロファイル格納部５２２を参照して、また、ユーザのプロファイルに記述された単語列を有する情報をデータベース５２４から参照して、一致する情報を取得し、取得した情報をネットワーク５００Ａを介して、クライアント５０１のデータ提示部５１２へ送信する。これによって、データの提供をおこなうことができる。
【００３７】
具体的には、上記文書例Ａに基づいて、外部のＷＷＷ等から得た情報のうち、プロファイルに記述された単語列の『固有表現抽出技術　ＡＡＡ研究所　ＢＢＢ株式会社　ＸＸサーチシステム　ＺＺＺ大学』のいずれかをもつ情報をユーザへ提供する。したがって、特定の意味をあらわす単語列によってユーザへ提供するべき情報を絞り込むので、ユーザの興味のある情報だけを提供することができる。また、単語列そのものだけでなく、特定の意味を表わしうる単語列のパタンに合致した情報も提供できるので、目的に適合しかつノイズの少ない情報提供ができる。
【００３８】
また、特徴語パタン辞書２０３を用いて抽出した単語列だけでなく、パタンに付与されている意味カテゴリもプロファイルに登録するようにしてもよく、また、単語意味辞書２０４を用いてパタンに付与された意味カテゴリを有する単語も抽出し、プロファイルの登録対象とするようにしてもよい。さらに、単語列だけでなく、プロファイルに登録された意味カテゴリも用いて情報提供をおこなうこともできる。
【００３９】
図６は、単語意味辞書２０４の例を示す説明図である。図６において、単語表記とその意味カテゴリが対応付けて格納されている。この単語意味辞書２０４を用いて、上記文書例Ａに対して形態素解析によって単語分割、品詞付与をおこなう。この結果に対して、図３に示したパタンによって特徴語を抽出すると以下となる。すなわち、意味カテゴリに対する抽出単語列として、
【００４０】
＄研究組織：『ＡＡＡ研究所　ＺＺＺ大学　ＲＷＣＰ』
＄システム製品：『ＸＸサーチシステム』
＄技術：『固有表現抽出技術』
【００４１】
このように、パタン照合時に単語意味辞書２０４を用いてパタンに付与された意味カテゴリを有する単語も抽出し照合する。また単語列と意味カテゴリの両方をプロファイルに登録する。したがって、ユーザのプロファイルには単語列だけではなく、その意味カテゴリもともに格納される。また、ユーザプロファイルには実際の単語だけではなく、その単語が意味する上位の分類も格納するようにしてもよい。
【００４２】
また、このプロファイルを情報提供装置に用いることもできる。ユーザのプロファイルとして、意味カテゴリ「＄研究組織」、抽出単語列『ＡＡＡ研究所』、『ＺＺＺ大学』、『ＲＷＣＰ』がある。情報提供装置では、文書データベースの情報から、抽出単語列を文書中に有する情報を提供するとともに、意味カテゴリの情報を有する情報も提供する。
【００４３】
図６に示した単語意味辞書２０４を用いて、たとえば「＄研究組織」のカテゴリをもつ単語を検索する。検索の結果として、図６に示したように『ＩＣＯＴ』、『ＲＷＣＰ』、『ＡＴＲ』が抽出される。これらの語を文書中にもつ情報をユーザに提供する。また文書データベース内の文書に対して、特徴語パタン辞書２０３のパタンを適応し、パタンに合致する情報を有する文書をユーザへ提供する。
【００４４】
このように、単語列が表す意味カテゴリをプロファイルに利用することで、上位概念にあたる事柄をプロファイルに格納できる。また、単語列以外に上位概念にあたる事柄から同じ概念を持つ語や単語列も配信や検索時の情報提供の際に利用できるので、興味や目的にかなった文書をより多く提供することができる。
【００４５】
また、特徴語パタン辞書２０３に記述したパタンのうち、特定の情報に記されたものについてプロファイルに用いないようにすることができる。プロファイルに使用しない旨を記した識別情報が付与されていないパタンに一致した単語列だけをプロファイルに用いる。あるいはパタンに一致しない名詞、固有名詞をプロファイルに利用するようにしてもよい。
【００４６】
図７は、特徴語パタン辞書２０３の別の例を示す説明図である。図７において、意味カテゴリの欄の記述の先頭に「×」があり、これが、プロファイルに用いないことを示している。
【００４７】
たとえば以下の文書（文書例Ｂ）に対してプロファイル情報を抽出したとする。
【００４８】
『Ｔｏ：　ｘｘｘ＠ｘｘｘｘｘｘ
Ｓｕｂｊｅｃｔ：　言語データの研究利用について
山本様
ＡＡＡ研究所の山下室長に紹介いただき、御社の言語データを
利用させていただきたく、連絡申し上げます。
利用に際し、必要な契約事項等ありましたら教えていただきたく、
よろしくお願い申し上げます。』
【００４９】
たとえば、メールにおいては本文とｓｕｂｊｅｃｔの部分を解析する。そして、形態素解析をおこなう。その解析の結果に対して、特徴語パタン辞書２０３の記述を照合すると、『ＡＡＡ研究所』、『言語データ』、『山本様』、『山下室長』が一致する。特徴語パタン辞書２０３に「×」のついたパタンに一致した『山本様』、『山下室長』はプロファイルには用いず、『ＡＡＡ研究所』、『言語データ』だけが登録されることになる。
【００５０】
このように、プロファイルを生成するための対象がメールなどの場合に、プライバシーや機密に関係する部分について特定のパタンに合致したものを問題箇所としてプロファイルの生成からはずすことで、プライバシーに抵触しないプロファイル生成が可能とある。また、これら以外に特定のパタンのものはプロファイル生成上はノイズとしてはずす必要のある場合もあり、ノイズの低減としても利用することができる。
【００５１】
また、特徴語パタン辞書２０３に基づいて抽出された単語列間の関係についてもともに抽出するようにしてもよい。特に、ある事柄がユーザの知識や興味であり、それがユーザの知識や興味として存在するのかどうかを調べ、プロファイルに利用することができる。また、ユーザの知識や興味に関する事柄とその状態とを対応づけてプロファイルとして格納することもできる。
【００５２】
図８は、特徴語パタン辞書２０３の別の例を示す説明図である。パタンではユーザの知識や興味の対象について名詞や固有名詞、未登録語の連続で抽出し、それに関するユーザの意図を「＄要求」「＄嗜好」で取出す。
【００５３】
また、図９は、単語意味辞書２０４の別の例を示す説明図である。図９において、ユーザの意図を表す意味カテゴリには単語の表記と、意図に基づいたときにプロファイルの情報として登録されるべきかどうかを状態の欄に「＋」（登録する）、「−」（登録しない）で記述する。
【００５４】
たとえば以下の文書（文書例Ｃ）に対してプロファイルを生成したとする。
【００５５】
『Ｔｏ：　ＸＸＸ＠ＸＸＸＸＸ
Ｓｕｂｊｅｃｔ：　研修について
研修担当様
２００２年度開催の講座の資料を送っていただきたくお願いします。
ＸＭＬについて知りたいと思っております。ＳＯＡＰ関連は不要です。
よろしくお願いします。』
【００５６】
上記文書例Ｃについて形態素解析をおこない、特徴語パタン辞書２０３に基づく特徴語パタンの抽出をおこなう。パタン抽出時には、一つのパタン内の条件が一文内に出現するものとする。『ＸＭＬ』と『知る』『たい』、『ＳＯＡＰ』と『不要』が抽出される。単語意味辞書２０４の情報から『たい』は状態が『＋』、『不要』は『−』である。そのため、それぞれ対応している対象について、プロファイルとして登録すべきかどうかを状態によって判断する。『ＸＭＬ』は『＋』なのでプロファイルとして登録し、『ＳＯＡＰ』は『−』なのでプロファイルとして登録しない。
【００５７】
このように、プロファイルに登録すべき対象として、興味をあらわす対象とその状態をともに抽出することで、ユーザが興味をもつ対象であるかどうかを正しく判断でき、より精度のよいプロファイルを生成できる。
【００５８】
また、図１０は、単語意味辞書２０４の別の例を示す説明図である。図１０において、ユーザの意図を表す意味カテゴリの語について、嗜好が『＋』（好き、興味あり）『−』（嫌い、興味なし）、知識状態が『＋』（知っている）『−』（知らない）、の２種類について記述している。たとえば『知りたい』という場合には、興味はあるが、知識は持っていない状態である、と判断できる。またどちらとも判断できない場合は『０』を記述する。
【００５９】
たとえば以下の文書（文書例Ｄ）に対してプロファイルを生成したとする。
【００６０】
『Ｔｏ：　ＸＸＸ＠ＸＸＸＸＸ
Ｆｒｏｍ：　ＺＺＺ＠ＺＺＺＺＺ
Ｓｕｂｊｅｃｔ：　研修について
研修担当様
来年度の研修の資料を送付してください。
ＸＭＬについて知りたいと思っていますのでよろしくお願いします。
ただ、ｈｔｍｌは以前使用して飽きました。新しい枠組みに興味があります。』
【００６１】
上記文書例Ｄについて形態素解析をおこない、特徴語パタン辞書２０３に基づいて、特徴語パタンを抽出すると、『ＸＭＬ』『知る』『たい』と『ｈｔｍｌ』『飽きる』が得られる。単語意味辞書２０４によって、『ＸＭＬ』については興味はあるが、知識はない状態、『ｈｔｍｌ』では興味はなく、知識はある状態であると判定される。そして、プロファイル格納部１０２（５２２）に対象とその嗜好や興味、知識状態が格納される。図１１に、文書を作成したユーザのプロファイル格納部１０２（５２２）の一例を示す。
【００６２】
興味や知識の対象について、興味と知識の２種類の観点で登録できるので、より精度のよいプロファイルが生成できる。たとえば、情報提供の際には、興味のある対象について絞り込んで提供するが、プロファイルをＫｎｏｗ−Ｗｈｏなどの特定の知識を持った人を検索するといった用途では嗜好ではなく、知識のあるかなしかで検索する。興味、知識以外のほかの観点も必要であれば同様に設定することでプロファイルとして抽出可能である。このように、興味や知識の対象について、興味、知識などの観点ごとにその状態をプロファイルとして記述できるのでより精度のよいプロファイルを作成することができる。
【００６３】
また、プロファイルに記載された単語あるいは単語列が、外部のネットワーク５００Ｂなどを介してデータベース５２４中に登録された文書中にあれば、それをユーザの興味、嗜好にある文書として提供することができる。また、プロファイル中の記述の観点をプロファイルを利用するサービスによって変更することができる。たとえば、情報提供システムではプロファイル格納部５２２の嗜好が「＋」の対象を文書中に有するデータベース５２４内の文書をユーザに提供する。Ｋｎｏｗ−Ｗｈｏ等の専門家検索システムにおいては、特定の対象について、プロファイル格納部５２２の知識が「＋」のユーザを検索結果として返す。プロファイルを利用するシステムによって照合するプロファイル内の項目と値が変更になる。
【００６４】
このように、記述されたプロファイルを利用することでよりユーザの興味や嗜好にあった情報を提供できる。また、応用するサービスやシステムに応じて、プロファイルの記述中の利用観点を変更することで応用するサービスやシステムの目的にかなった情報を提供できる。
【００６５】
なお、本実施の形態で説明したプロファイル生成装置および情報提供装置における処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、上記記録媒体を介して、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、特定の意味をなす単語列を抽出することにより、プロファイルを構成する単語からノイズを減らし、ユーザの目的にかなったプロファイルを自動的に生成するプロファイル生成装置および生成されたプロファイルに基づく情報を提供する情報提供装置が得られるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態にかかるプロファイル生成装置の一構成例を示す説明図である。
【図２】特徴語抽出部１０１の構成例を示す説明図である。
【図３】特徴語パタン辞書２０３の例を示す説明図である。
【図４】パタン抽出部２０２の処理の概要を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態にかかる情報提供装置の構成例を示す説明図である。
【図６】単語意味辞書２０４の例を示す説明図である。
【図７】特徴語パタン辞書２０３の別の例を示す説明図である。
【図８】特徴語パタン辞書２０３の別の例を示す説明図である。
【図９】単語意味辞書２０４の別の例を示す説明図である。
【図１０】単語意味辞書２０４の別の例を示す説明図である。
【図１１】文書を作成したユーザのプロファイル格納部１０２（５２２）の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１００　プロファイル生成装置
１０１　特徴語抽出部
１０２　プロファイル格納部
１０３　ユーザ文書群
２０１　形態素解析部
２０２　パタン抽出部
２０３　特徴語パタン辞書
２０４　単語意味辞書
５００　ネットワーク
５０１　クライアント
５０２　サーバー
５１１　データ処理部
５１２　データ提示部
５２１　プロファイル生成部
５２２　プロファイル格納部
５２３　データ取得部
５２４　データベース
【図１】
2004110435.tif 000003
【図２】
2004110435.tif 000004
【図３】
2004110435.tif 000005
【図４】
2004110435.tif 000006
【図５】
2004110435.tif 000007
【図６】
2004110435.tif 000008
【図７】
2004110435.tif 000009
【図８】
2004110435.tif 000010
【図９】
2004110435.tif 000011
【図１０】
2004110435.tif 000012
【図１１】
2004110435.tif 000013