(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上に提供されている話題に関連するキーワードを収集する第１の機能、およびコンテンツメタ情報を収集しこれを拡張する第２の機能と用いて、映像コンテンツのいずれかを推奨する第３の機能を発揮するコンテンツ推奨装置であって、
前記第１の機能は、
インターネット上で用いられるコミュニケーションツールを介して提供されているテキストデータを収集するテキストデータ収集部と、
前記テキストデータからキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードに対して特定の手法でランキングを行ない、前記キーワードのいずれかを主キーワードとして抽出し、
前記テキストデータから前記主キーワードと共起する共起語を抽出し、
前記主キーワードおよび前記共起語をキーワードリストへ登録するキーワード抽出部と、により発揮され、
前記第２の機能は、
インターネット上に提供されているオンライン百科事典から、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語を抽出し、
前記コンテンツメタ情報のタイトル名および出演者情報を抽出し、抽出したタイトル名および出演者情報の文字列と前記オンライン百科事典のページのタイトルの文字列との一致率を算出し、前記一致率が、閾値以上である場合は、当該オンライン百科事典のページが前記コンテンツメタ情報に対応するページであると推定し、当該オンライン百科事典のページからあらすじ特徴語を抽出し、
前記コンテンツメタ情報、前記同義語および前記あらすじ特徴語を拡張コンテンツメタ情報として拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録する想起表現収集部により発揮され、
前記第３の機能は、
前記拡張コンテンツメタ情報記憶部から、前記キーワードリストに登録されている前記主キーワードまたは前記共起語のいずれかを含む拡張コンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、前記推奨コンテンツメタ情報を出力する推奨コンテンツ抽出部と、
前記推奨コンテンツメタ情報に対応するコンテンツを特定する情報を表示する推奨コンテンツ表示部と、により発揮されることを特徴とするコンテンツ推奨装置。
【請求項２】
前記想起表現収集部は、コンテンツメタ情報に対する情報であると推定された前記オンライン百科事典の情報のテキストデータを単語に分割し、特定の手法によりランキングを行ない、前記拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推奨装置。
【請求項３】
前記推奨コンテンツ抽出部は、予め設定された抽出カテゴリの優先度に応じて、前記拡張コンテンツメタ情報記憶部から、前記キーワードリストに登録されている前記主キーワードまたは前記共起語のいずれかを含む拡張コンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、前記推奨コンテンツメタ情報を出力することを特徴とする請求項１または請求項２記載のコンテンツ推奨装置。
【請求項４】
前記キーワード抽出部は、禁止ワードに指定された前記共起語に対応する主キーワードを、前記キーワードリストから削除することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のコンテンツ推奨装置。
【請求項５】
前記推奨コンテンツ抽出部は、前記キーワード抽出部で算出されたランキングに基づいて、推奨コンテンツメタ情報を出力することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のコンテンツ推奨装置。
【請求項６】
前記推奨コンテンツ抽出部は、前記推奨コンテンツメタ情報の抽出の元となった主キーワードを含むテキストデータを特定する情報を出力することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載のコンテンツ推奨装置。
【請求項７】
インターネット上に提供されている話題に関連するキーワードを収集する第１の機能、およびコンテンツメタ情報を収集しこれを拡張する第２の機能と用いて、映像コンテンツのいずれかを推奨する第３の機能を発揮するコンテンツ推奨装置のプログラムであって、
前記第１の機能は、
インターネット上で用いられるコミュニケーションツールを介して提供されているテキストデータを収集する処理と、
前記テキストデータからキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードに対して特定の手法でランキングを行ない、前記キーワードのいずれかを主キーワードとして抽出し、
前記テキストデータから前記主キーワードと共起する共起語を抽出し、
前記主キーワードおよび前記共起語をキーワードリストへ登録する処理と、により発揮され、
前記第２の機能は、
インターネット上に提供されているオンライン百科事典から、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語を抽出し、
前記コンテンツメタ情報のタイトル名および出演者情報を抽出し、抽出したタイトル名および出演者情報の文字列と前記オンライン百科事典のページのタイトルの文字列との一致率を算出し、前記一致率が、閾値以上である場合は、当該オンライン百科事典のページが前記コンテンツメタ情報に対応するページであると推定し、当該オンライン百科事典のページからあらすじ特徴語を抽出し、
前記コンテンツメタ情報、前記同義語および前記あらすじ特徴語を拡張コンテンツメタ情報として拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録する処理により発揮され、
前記第３の機能は、
前記拡張コンテンツメタ情報記憶部から、前記キーワードリストに登録されている前記主キーワードまたは前記共起語のいずれかを含む拡張コンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、前記推奨コンテンツメタ情報を出力する処理と、
前記推奨コンテンツメタ情報に対応するコンテンツを特定する情報を表示する処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット上に提供されている話題に関連する映像コンテンツのいずれかを推奨するコンテンツ推奨装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、インターネット上には、多数の豊富な映像コンテンツ（以下、コンテンツ）が登場し、もしくは存在しているが、ユーザはその多数存在するコンテンツの中から、視聴したいコンテンツを選択し、視聴することができる。そして、インターネットを利用した動画配信サービスによって、ユーザ毎におすすめ動画リストが提供される。提供される動画リストは、協調フィルタリングや過去の検索履歴を元に推奨されたり、サービス上で視聴頻度の高いコンテンツが推奨されたりする。
【０００３】
特許文献１では、ＳＮＳ（Social networking service）やブログ等で話題のキーワードを元にコンテンツを推奨する装置が開示されており、ＳＮＳやブログ等を利用することで今話題の内容に関連するコンテンツを推奨することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１６６６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、インターネット上に多数存在するコンテンツの中から、ユーザの好みに合ったコンテンツを探し出すことは、難しい状況になりつつある。特許文献１では、ＳＮＳやブログ等で今話題のキーワードを利用してコンテンツを推奨しているが、そのキーワードをコンテンツ関連キーワードに絞り込んでいるため、推奨するコンテンツ数が限られてしまう。また、参照情報は、ＥＰＧ（Electronic Program Guide）やコンテンツ情報であるため、インターネット上での表記と異なる場合に反映されない可能性がある。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、インターネット上に提供されている話題に関連するコンテンツのいずれかを推奨するコンテンツ推奨装置およ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】
【０００７】
（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、本発明のコンテンツ推奨装置は、インターネット上に提供されている話題に関連する映像コンテンツのいずれかを推奨するコンテンツ推奨装置であって、インターネット上で用いられるコミュニケーションツールを介して提供されているテキストデータを収集するテキストデータ収集部と、前記テキストデータからキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードに対して特定の手法でランキングを行ない、前記キーワードのいずれかを主キーワードとして抽出し、前記テキストデータから前記主キーワードと共起する共起語を抽出し、前記主キーワードおよび前記共起語をキーワードリストへ登録するキーワード抽出部と、インターネット上に提供されているオンライン百科事典から、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語を抽出し、前記コンテンツメタ情報および前記同義語を拡張コンテンツメタ情報として拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録する想起表現収集部と、前記拡張コンテンツメタ情報記憶部から、前記キーワードリストに登録されている前記主キーワードまたは前記共起語のいずれかを含むコンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、前記推奨コンテンツメタ情報を出力する推奨コンテンツ抽出部と、前記推奨コンテンツメタ情報に対応するコンテンツを特定する情報を表示する推奨コンテンツ表示部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
このように、インターネット上で用いられるコミュニケーションツールを介して提供されているテキストデータを収集し、テキストデータからキーワードを抽出し、抽出したキーワードに対して特定の手法でランキングを行ない、キーワードのいずれかを主キーワードとして抽出し、テキストデータから主キーワードと共起する共起語を抽出し、主キーワードおよび共起語をキーワードリストへ登録し、インターネット上に提供されているオンライン百科事典から、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語を抽出し、コンテンツメタ情報および同義語を拡張コンテンツメタ情報として拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録し、拡張コンテンツメタ情報記憶部から、キーワードリストに登録されている主キーワードまたは共起語のいずれかを含むコンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、推奨コンテンツメタ情報を出力し、推奨コンテンツメタ情報に対応するコンテンツを特定する情報を表示するので、主キーワードだけでは抽出することができなかった関連コンテンツも抽出することが可能となる。そして、コンテンツメタ情報に加え、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語も登録しておくことにより、同一語だけでなく少なくとも同義語も用いてコンテンツを収集し、今話題の内容に関連するコンテンツを推奨することが可能となる。
【０００９】
（２）また、本発明のコンテンツ推奨装置において、前記想起表現収集部は、前記コンテンツメタ情報と前記オンライン百科事典中の各情報群を比較し、前記コンテンツメタ情報との一致率を算出し、前記一致率が第１の閾値以上である場合、当該情報群を前記コンテンツメタ情報に対する情報群であると推定することを特徴とする。
【００１０】
このように、コンテンツメタ情報とオンライン百科事典中の各情報群を比較し、コンテンツメタ情報との一致率を算出し、一致率が第１の閾値以上である場合、当該情報群をコンテンツメタ情報に対する情報群であると推定することにより、ユーザの想定外のコンテンツが推奨されることを回避することが可能となる。
【００１１】
（３）また、本発明のコンテンツ推奨装置において、前記想起表現収集部は、コンテンツメタ情報に対する情報であると推定された前記オンライン百科事典の情報のテキストデータを単語に分割し、特定の手法によりランキングを行ない、前記拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録することを特徴とする。
【００１２】
このように、コンテンツメタ情報に対する情報であると推定されたオンライン百科事典の情報のテキストデータを単語に分割し、特定の手法によりランキングを行ない、拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録することにより、今話題の内容に関連するコンテンツを推奨することが可能となる。
【００１３】
（４）また、本発明のコンテンツ推奨装置において、前記推奨コンテンツ抽出部は、予め設定された抽出カテゴリの優先度に応じて、前記拡張コンテンツメタ情報記憶部から、前記キーワードリストに登録されている前記主キーワードまたは前記共起語のいずれかを含むコンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、前記推奨コンテンツメタ情報を出力することを特徴とする。
【００１４】
このように、予め設定された抽出カテゴリの優先度に応じて、拡張コンテンツメタ情報記憶部から、キーワードリストに登録されている主キーワードまたは共起語のいずれかを含むコンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、推奨コンテンツメタ情報を出力することにより、ユーザが想起しやすい順にコンテンツを推奨することが可能となる。
【００１５】
（５）また、本発明のコンテンツ推奨装置において、前記キーワード抽出部は、禁止ワードに指定された前記共起語に対応する主キーワードを、前記キーワードリストから削除することを特徴とする。
【００１６】
このように、禁止ワードに指定された共起語に対応する主キーワードを、キーワードリストから削除することにより、提供することが好ましくないコンテンツを推奨することを回避することが可能となる。
【００１７】
（６）また、本発明のコンテンツ推奨装置において、前記推奨コンテンツ抽出部は、前記キーワード抽出部で算出されたランキングに基づいて、推奨コンテンツメタ情報を出力することを特徴とする。
【００１８】
このように、キーワード抽出部で算出されたランキングに基づいて、推奨コンテンツメタ情報を出力することにより、今話題となっているキーワード順にコンテンツを推奨することが可能となる。
【００１９】
（７）また、本発明のコンテンツ推奨装置において、前記推奨コンテンツ抽出部は、前記推奨コンテンツメタ情報の抽出の元となった主キーワードを含むテキストデータを特定する情報を出力することを特徴とする。
【００２０】
このように、推奨コンテンツメタ情報の抽出の元となった主キーワードを含むテキストデータを特定する情報を出力することにより、今話題のコンテンツを推奨するだけでなく、当該コンテンツを推奨する元となるインターネット上のテキスト情報も提供することが可能となる。
【００２１】
（８）また、本発明のプログラムは、インターネット上に提供されている話題に関連する映像コンテンツのいずれかを推奨するプログラムであって、インターネット上で用いられるコミュニケーションツールを介して提供されているテキストデータを収集する処理と、前記テキストデータからキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードに対して特定の手法でランキングを行ない、前記キーワードのいずれかを主キーワードとして抽出し、前記テキストデータから前記主キーワードと共起する共起語を抽出し、前記主キーワードおよび前記共起語をキーワードリストへ登録する処理と、インターネット上に提供されているオンライン百科事典から、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語を抽出し、前記コンテンツメタ情報および前記同義語を拡張コンテンツメタ情報として拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録する処理と、前記拡張コンテンツメタ情報記憶部から、前記キーワードリストに登録されている前記主キーワードまたは前記共起語のいずれかを含むコンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、前記推奨コンテンツメタ情報を出力する処理と、前記推奨コンテンツメタ情報に対応するコンテンツを特定する情報を表示する処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２２】
このように、インターネット上で用いられるコミュニケーションツールを介して提供されているテキストデータを収集し、テキストデータからキーワードを抽出し、抽出したキーワードに対して特定の手法でランキングを行ない、キーワードのいずれかを主キーワードとして抽出し、テキストデータから主キーワードと共起する共起語を抽出し、主キーワードおよび共起語をキーワードリストへ登録し、インターネット上に提供されているオンライン百科事典から、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語を抽出し、コンテンツメタ情報および同義語を拡張コンテンツメタ情報として拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録し、拡張コンテンツメタ情報記憶部から、キーワードリストに登録されている主キーワードまたは共起語のいずれかを含むコンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、推奨コンテンツメタ情報を出力し、推奨コンテンツメタ情報に対応するコンテンツを特定する情報を表示するので、主キーワードだけでは抽出することができなかった関連コンテンツも抽出することが可能となる。そして、コンテンツメタ情報に加え、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語も登録しておくことにより、同一語だけでなく少なくとも同義語も用いてコンテンツを収集し、今話題の内容に関連するコンテンツを推奨することが可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、主キーワードだけでは抽出することができなかった関連コンテンツも抽出することが可能となる。そして、コンテンツメタ情報に加え、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語も登録しておくことにより、同一語だけでなく少なくとも同義語も用いてコンテンツを収集し、今話題の内容に関連するコンテンツを推奨することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の全体の構成を示す図である。
【図２】本発明の解析サーバの概略構成を示す図である。
【図３】本実施形態に係るコンテンツ推奨装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係るコンテンツ推奨装置の概略構成を示すブロック図である。
【図５】実施例１のコンテンツメタ情報の言い換え表現を抽出する動作を示すフローチャートである。
【図６】実施例１のコンテンツメタ情報に対するオンライン百科事典の情報群を推定する動作を示すフローチャートである。
【図７】実施例１の推奨コンテンツメタ情報を抽出する動作を示すフローチャートである。
【図８】ユーザ端末の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明者らは、インターネット上で話題となっている内容に関連するコンテンツをユーザに提供するサービスにおいて、全ての関連するコンテンツが抽出しきれていないことに着目し、話題のキーワードだけでなく話題のキーワードの共起語も用いて関連コンテンツを抽出すること、およびコンテンツメタ情報に様々な言い換え表現の情報を合わせて保持することによって、話題の内容に関連する全てのコンテンツを推奨することができることを見出し、本発明をするに至った。
【００２６】
すなわち、本発明は、インターネット上に提供されている話題に関連する映像コンテンツのいずれかを推奨するコンテンツ推奨装置であって、インターネット上で用いられるコミュニケーションツールを介して提供されているテキストデータを収集するテキストデータ収集部と、前記テキストデータからキーワードを抽出し、前記抽出したキーワードに対して特定の手法でランキングを行ない、前記キーワードのいずれかを主キーワードとして抽出し、前記テキストデータから前記主キーワードと共起する共起語を抽出し、前記主キーワードおよび前記共起語をキーワードリストへ登録するキーワード抽出部と、インターネット上に提供されているオンライン百科事典から、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語を抽出し、前記コンテンツメタ情報および前記同義語を拡張コンテンツメタ情報として拡張コンテンツメタ情報記憶部に登録する想起表現収集部と、前記拡張コンテンツメタ情報記憶部から、前記キーワードリストに登録されている前記主キーワードまたは前記共起語のいずれかを含むコンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、前記推奨コンテンツメタ情報を出力する推奨コンテンツ抽出部と、前記推奨コンテンツメタ情報に対応するコンテンツを特定する情報を表示する推奨コンテンツ表示部と、を備えることを特徴とする。
【００２７】
これにより、本発明者らは、主キーワードだけでは抽出することができなかった関連コンテンツも抽出することを可能とした。そして、コンテンツメタ情報に加え、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語も登録しておくことにより、同一語だけでなく少なくとも同義語も用いてコンテンツを収集し、今話題の内容に関連するコンテンツを推奨することを可能とした。
【００２８】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００２９】
図１は、本発明の全体の構成を示す図である。図１によれば、解析サーバ１１は、インターネット１を介して、コミュニケーションツール３、言い換え表現抽出サイト５、映像配信サーバ７、およびユーザ端末１３と接続している。
【００３０】
解析サーバ１１は、インターネット１を介して、ＳＮＳ、ブログ等のコミュニケーションツール３、オンライン百科事典等の言い換え表現抽出サイト５、およびコンテンツプロバイダがコンテンツ等を配信する映像配信サーバ７から、テキスト情報やコンテンツに関する情報を取得し、ユーザ端末１３へ提供する。
【００３１】
図２は、本発明の解析サーバの概略構成を示す図である。解析サーバ１１は、少なくともテキストデータ収集部１０３、キーワード抽出部１０１、想起表現収集部１１５、拡張コンテンツメタ情報記憶部１１７、推奨コンテンツ抽出部１１９、および推奨コンテンツ表示部１２１から構成されている。テキストデータ収集部１０３は、インターネット上で用いられるＳＮＳやブログ等のコミュニケーションツール３からテキストデータを収集する。ＳＮＳやブログ等のコミュニケーションツール３からテキストデータを収集することにより、今話題のテキストデータを収集することができる。
【００３２】
キーワード抽出部１０１は、少なくとも主キーワード抽出部１０５、共起語抽出部１０９、およびキーワードリスト１０７から構成されている。主キーワード抽出部１０５は、テキストデータ収集部１０３で収集したテキストデータを、形態素解析により単語に分割し、分割した単語から名詞のみを抽出する。さらに、名詞の出現頻度を利用して名詞の重要度を算出し、主キーワードとして抽出する。名詞の重要度は、例えば、ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency）や増加率などにより算出する。抽出した名詞は、キーワードリスト１０７に登録する。
【００３３】
共起語抽出部１０９は、テキストデータ収集部１０１で収集したテキストデータから主キーワードと共起する名詞を抽出する。抽出した名詞は、キーワードリスト１０７に登録する。
【００３４】
想起表現収集部１１５は、コンテンツメタ情報およびコンテンツメタ情報の同義語を抽出し、拡張コンテンツメタ情報として拡張コンテンツメタ情報記憶部１１７へ登録する。コンテンツメタ情報１１１は、コンテンツプロバイダ等から提供される。コンテンツメタ情報の同義語は、オンライン百科事典等の言い換え表現抽出サイト５から抽出する。例えば、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａのリダイレクト情報を利用することで、コンテンツメタ情報の言い換え表現等の同義語を抽出し、コンテンツメタ情報およびコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語を、拡張コンテンツメタ情報記憶部１１７へ登録する。また、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ等外部情報のあらすじから、当該コンテンツに特徴的なキーワードを収集し、拡張コンテンツメタ情報記憶部１１７へ登録する。
【００３５】
推奨コンテンツ抽出部１１９は、キーワードリスト１０７に含まれる名詞と、拡張コンテンツメタ情報とのマッチングを行ない、今話題のキーワードに関連するコンテンツメタ情報と紐付くコンテンツＩＤを推奨コンテンツメタ情報として抽出し、推奨コンテンツ表示部１２１へ出力する。
【００３６】
推奨コンテンツ表示部１２１は、推奨コンテンツ抽出部１１９から出力された推奨コンテンツメタ情報に対応するコンテンツを特定する情報を、ユーザに提供する。ユーザへ提供する際の表示形式は、リスト形式でも良い。
【００３７】
図３は、本実施形態に係るコンテンツ推奨装置の動作を示すフローチャートである。まず、ＳＮＳやブログ等のコミュニケーションツールを介して提供されているテキストデータを収集する（ステップＳ１）。収集したテキストデータを、形態素解析により単語に分割し、分割した単語から名詞のみを抽出し、その名詞の出現頻度を算出し、出現頻度の高い名詞を主キーワードとして抽出する（ステップＳ２）。主キーワードに関する共起語をテキストデータから抽出する（ステップＳ３）。抽出された主キーワードと共起語が、予め登録されている拡張コンテンツメタ情報と一致する場合、主キーワード、共起語に関連するコンテンツとして抽出する（ステップＳ４）。抽出したコンテンツを推奨コンテンツとしてユーザに提供する（ステップＳ５）。
【実施例１】
【００３８】
図４は、本実施形態に係るコンテンツ推奨装置の概略構成を示すブロック図である。話題の内容に関連するコンテンツをユーザに推奨し、表示する手順について、具体例を挙げて説明する。
【００３９】
テキストデータ収集部２０３は、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）２２７上の全ツイートのテキストデータを、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のＳｔｒｅａｍｉｎｇＡＰＩを利用して大規模に収集する。テキストデータの収集は、一定のサイクルで一定の時間行なう。
【００４０】
主キーワード抽出部２０５は、収集したテキストデータに対し、形態素解析を行ない、単語に分割し、名詞を抽出する。そして、抽出した名詞の出現頻度を算出する。そして、例えば、前回サイクル時に算出した出現頻度と今回サイクル時に算出した出現頻度を比較して出現回数が２倍以上増加したキーワードを今話題のキーワードであると考え、当該キーワードを主キーワードとして抽出する。主キーワードを抽出する方法はこれに限らない。抽出した主キーワードは、キーワードリスト２０７へ登録する。
【００４１】
例えば、以下のような名詞が主キーワードとして抽出される。
・○○優樹菜（タレント）
・○バス（マンガ「○○のバスケ」の略称）
・錦○（テニスプレイヤー）
・○○雪（映画「○○と雪の女王」の略称）
【００４２】
次に、テキストデータ収集部２０３で収集したテキストデータから、主キーワードと共起する名詞を共起語として抽出し、キーワードリスト２０７に登録する。
【００４３】
例えば、次のように主キーワードおよび共起語がキーワードリスト２０７へ登録される。
・○○優樹菜：結婚、娘、フジ○○
・○バス：テツヤ、火神、日向
・錦○：テニス、優勝
・○○雪：サントラ、エルサ、アナ
【００４４】
主キーワードのみでコンテンツを抽出しようとすると、○○優樹菜、○バス、錦○、○○雪、のみに関連するコンテンツしか推奨されない。しかし、主キーワードに加えて共起語もマッチングさせることで、主キーワードだけでなく共起語に関連するコンテンツも抽出し、ユーザに提供できるようになる。
【００４５】
一方、インターネット上から話題のキーワードを抽出するが、それに関するコンテンツを推奨するのが躊躇われる場合がある。例えば、地震が起きたときにＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）２２７上でキーワードが抽出されるが、その地震関連のコンテンツを提供するのは好ましくないと考えられる場合がある。そこで、禁止ワード辞書２２９を作成し、共起語に禁止ワードが含まれる場合には、共起語に対応する主キーワードをキーワードリスト２０７から削除することができる。
【００４６】
想起表現収集部２１５は、プロバイダから提供されるコンテンツメタ情報２１１およびコンテンツメタ情報の言い換え表現を抽出し、抽出した情報を拡張コンテンツメタ情報記憶部２１７へ登録する。コンテンツメタ情報の言い換え表現を抽出する方法として、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ２２５のリダイレクト機能を用いる方法がある。Ｗｉｋｉｐｅｄｉａのリダイレクト機能では、複数の言い方がある場合、正式名称のページが参照されるようになっている。この参照された情報を利用し、コンテンツメタ情報（コンテンツタイトル、人物名など）に関する言い換え表現を抽出することができる。
【００４７】
例えば、「○○のバスケ」の言い換え表現として、○バス、○○のバスケ事件、○○のバスケ＿キセキの試合、○○のバスケ＿勝利へのキセキ、を拡張コンテンツメタ情報記憶部２１７に登録することができる。このように、コンテンツメタ情報の言い換え表現が登録されることで、インターネット上において、様々に表現される語を取りこぼすことなく抽出することができる。
【００４８】
図５は、実施例１のコンテンツメタ情報の言い換え表現を抽出する動作を示すフローチャートである。プロバイダ等から提供されるコンテンツメタ情報を抽出し（ステップＳ１１）、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａのリダイレクト情報を抽出する（ステップＳ１２）。抽出したコンテンツメタ情報およびリダイレクト情報を走査し、一致した場合は、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａのテキストデータから言い換え表現を抽出する（ステップＳ１３）。
【００４９】
拡張コンテンツメタ情報記憶部２１７には、コンテンツＩＤ｜タイトル｜出演者｜監督、作者｜あらすじ｜言い換え表現｜あらすじから抽出した特徴語、の少なくとも一つ以上の情報を登録する。これらは、コンテンツプロバイダが提供するものであっても良いし、コンテンツに紐付いた情報であっても良い。
【００５０】
拡張コンテンツメタ情報について、具体例を挙げて説明する。ここでは、コンテンツプロバイダから提供されるコンテンツメタ情報２１１と、コンテンツに紐付いた情報として外部情報であるＷｉｋｉｐｅｄｉａの情報２２５の２種類を用いる。Ｗｉｋｉｐｅｄｉａの情報を用いるためには、コンテンツに該当するＷｉｋｉｐｅｄｉａのページを探す必要がある。
【００５１】
しかし、コンテンツに該当するＷｉｋｉｐｅｄｉａのページを探す際に、以下の課題がある。
【００５２】
まず、コンテンツには、シリーズ物、映画、テレビ放送、アニメ、スピンオフ等、タイトルは同じでも様々な形式がある。また、コンテンツメタ情報は、人手によりつけられているため、一貫したルールが存在しない。そのため、正式タイトルのみではなく、例えば「第１話」、「＃１」、「＃０１」、「映画ＸＸＸ」、または「ＸＸオンデマンド」等、様々な語が付与されていたりする。
【００５３】
そして、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａには、映画、テレビ放送、アニメ、スピンオフ等が分別されている場合と、分別されていない場合、コンテンツデータがない場合がある。
【００５４】
そのため、例えば、△△ＲＯというタイトル名を持つＷｉｋｉｐｅｄｉａページは、△△ＲＯ（テレビドラマ）、△△ＲＯ（２００７年の映画）、△△ＲＯ（２００２年の映画）、△△ロー（２００９年のテレビドラマ）、のように、複数のページが存在する。前者２つが国内、後者２つが海外のテレビドラマおよび映画であり、テレビドラマおよび映画に関するページである場合、拡張コンテンツメタ情報記憶部２１７にそれぞれの出演者が登録される。
【００５５】
そして、新しい△△ＲＯのテレビシリーズが放送されると、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）２２７上で盛り上がり、△△ＲＯという名詞がキーワードリスト２０７へ登録され、拡張コンテンツメタ情報記憶部２１７から海外のテレビドラマおよび映画である△△ＲＯ（２００２年の映画）や△△ロー（２００９年のテレビドラマ）の出演者に関する情報が抽出され、ユーザが想定していない出演者のコンテンツが提供されてしまうことが考えられる。
【００５６】
以上のことから、同タイトルが複数存在することにより、コンテンツメタ情報のタイトルのみでコンテンツメタ情報２１１とＷｉｋｉｐｅｄｉａ２２５の該当ページを一致させることは困難となる場合がある。
【００５７】
そこで、本実施例では、より正確にコンテンツメタ情報２１１およびＷｉｋｉｐｅｄｉａ２２５の該当ページを一致させ、ユーザの想定外のコンテンツを提供することを回避するために、言い換え表現が少なく、コンテンツメタ情報２１１およびＷｉｋｉｐｅｄｉａ２２５の両方にデータとして登録されている、人物名（監督名、出演者名）を走査条件に用いることにより、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ２２５の該当ページを特定する。
【００５８】
Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ２２５の該当ページから、概要文のテキストデータを抽出し、形態素解析を行ない、ＴＦ−ＩＤＦにより重要度順に並べた単語を拡張コンテンツメタ情報として追加する。
【００５９】
その結果、例えば、○○のバスケの場合、拡張コンテンツメタ情報記憶部２１７には、以下の情報が登録される。
【００６０】
２０１８４７６５｜○○のバスケ｜△野△章、○野○樹、斎△△和｜○巻○俊｜バスケットボールの強豪として知られる帝光中学校に・・・｜○バス、○○のバスケ事件、○○のバスケ＿キセキの試合、○○のバスケ＿勝利へのキセキ｜バスケ、ボール、強豪・・・｜
【００６１】
図６は、コンテンツメタ情報２１１に対するＷｉｋｉｐｅｄｉａ２２５等のオンライン百科事典の該当ページ（情報群）を推定する動作を示すフローチャートである。コンテンツメタ情報２１１からタイトル名を抽出し（ステップＳ１０１）、タイトル名から「第１話」、「シリーズ」、「映画」などの不要語を削除する（ステップＳ１０２）。コンテンツメタ情報２１１のタイトルとＷｉｋｉｐｅｄｉａ２２５のページのタイトルの文字列の一致率を算出する（ステップＳ１０３）。さらに、コンテンツメタ情報２１１およびＷｉｋｉｐｅｄｉａ２２５のページから、出演者情報を抽出し、出演者情報の一致率を算出する（ステップＳ１０４）。算出したタイトルの文字列および出演者情報の一致率が一定値（第１の閾値）以上であれば、コンテンツメタ情報２１１に対するＷｉｋｉｐｅｄｉａ２２５の該当ページであると推定する（ステップＳ１０５）。Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ２２５の該当ページから、出演者情報、あらすじ情報を抽出し（ステップＳ１０６）、形態素解析を行ない、ＴＦ−ＩＤＦにより重要度順に並べた単語をあらすじ特徴語として抽出する（ステップＳ１０７）。Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ２２５から抽出した言い換え表現、出演者情報、あらすじ情報、あらすじ特徴語を拡張コンテンツメタ情報として、拡張コンテンツメタ情報記憶部２１７へ登録する。
【００６２】
図７は、推奨コンテンツメタ情報を抽出する動作を示すフローチャートである。推奨コンテンツ抽出部２１９では、キーワードリスト２０７に含まれる名詞が、拡張コンテンツメタ情報記憶部２１７に含まれるか調べる（ステップＳ２０１）。そして、キーワードリスト２０７に含まれる名詞が、拡張コンテンツメタ情報記憶部２１７に含まれる場合、今話題のキーワードと関連するコンテンツであると考え、推奨コンテンツとして抽出する（ステップＳ２０１）。さらに、当該推奨コンテンツの拡張コンテンツメタ情報を利用して、さらに拡張を行ない、推奨するコンテンツを増やしていく（ステップＳ２０２）。キーワードリスト２０７に含まれる名詞が、コンテンツメタ情報に含まれない場合には、推奨コンテンツがないものとし、キーワードリスト２０７に含まれる次の名詞を対象に、推奨コンテンツを検索する。
【００６３】
推奨コンテンツ抽出部２１９は、ユーザが想起しやすい順にコンテンツを推奨するため、優先提示辞書２２３を保持しても良い。例えば、出演者、声優、監督等を設定すると良い。キーワードリスト２０７に含まれる名詞と拡張コンテンツメタ情報をマッチングする際、まず、コンテンツの正式名称を探し、存在すれば、次に出演者や、声優、監督といった人物が出演している作品を推奨する。次に、タイトル名を単語に分割し、その単語が拡張コンテンツメタ情報として含まれる作品を抽出する。上記の手順により、ユーザが想起しやすい順にコンテンツを提供し、表示することができる。
【００６４】
例えば、キーワードリストに含まれる主キーワード「○バス」の場合、○○のバスケの言い換え表現として、「○バス」が含まれるため、「○○のバスケ」が推奨コンテンツとして抽出される。
【００６５】
次に、「○○のバスケ」のコンテンツメタ情報である声優、「△野△章」、「○野○樹」、「斎△△和」、の３名をキーワードとし、これらの声優名が拡張コンテンツメタ情報に含まれるか調べる。該当するコンテンツがない場合、次に、コンテンツメタ情報である監督、作者、「○巻○俊」をキーワードとして拡張コンテンツメタ情報を検索する。
【００６６】
以下、同様に行なうと、「バスケ」をキーワードとして拡張コンテンツメタ情報を検索すると、「○○○ダンク」が抽出される。
【００６７】
以上により、「○バス」というＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）２２７で話題のキーワードから、「○○のバスケ」、「○○のバスケ＿キセキの試合」、「○○のバスケ＿勝利へのキセキ」、「○○○ダンク」が関連する推奨コンテンツとして抽出される。
【００６８】
図８は、推奨コンテンツ抽出部２１９で抽出した推奨コンテンツを、ユーザ端末にリスト形式にして表示した一例である。例えば、図８に示すように、話題のキーワードを提供し、ユーザが「○バス」を選択すると、「○バス」関連のコンテンツを提供する。そして、各キーワードが選ばれた根拠を示すため、「○バス」を含むツイートを関連ツイートとして提供することもできる。
【００６９】
以上説明したように、主キーワードだけでは抽出することができなかった関連コンテンツも抽出することが可能となる。そして、コンテンツメタ情報に加え、少なくともコンテンツメタ情報の言い換え表現を含む同義語も登録しておくことにより、同一語だけでなく少なくとも同義語も用いてコンテンツを収集し、今話題の内容に関連するコンテンツを推奨することが可能となる。
【符号の説明】
【００７０】
１  インターネット網
３  コミュニケーションツール
５  言い換え表現抽出サイト
７  映像配信サーバ
１１、１２３  解析サーバ
１３  ユーザ端末
１０１  キーワード抽出部
１０３、２０３  テキストデータ収集部
１０５、２０５  主キーワード抽出部
１０７、２０７  キーワードリスト
１０９、２０９  共起語抽出部
１１１、２１１  コンテンツメタ情報
１１３、２１３  優先提示辞書
１１５、２１５  想起表現収集部
１１７、２１７  拡張コンテンツメタ情報記憶部
１１９、２１９  推奨コンテンツ抽出部
１２１、２２１  推奨コンテンツ表示部
２２９  禁止ワード辞書
【図１】
0006388506.tif 000002
【図２】
0006388506.tif 000003
【図３】
0006388506.tif 000004
【図４】
0006388506.tif 000005
【図５】
0006388506.tif 000006
【図６】
0006388506.tif 000007
【図７】
0006388506.tif 000008
【図８】
0006388506.tif 000009