(57)【要約】【課題】主情報と、関連情報と、の間の関連性を示す関連情報文を自動生成することが可能な情報処理装置を提供すること。【解決手段】主情報に関連する関連情報を提供する情報提供部（１０５）と、前記主情報と、前記関連情報と、の間にある関連性が示された関連情報文を生成する関連文生成部（１０４）と、前記関連文生成部（１０４）によって生成された関連情報文を提供する関連文提供部（１０５）と、を備える、情報処理装置（１００）が提供される。【選択図】図１６
2012027845.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
主情報に関連する関連情報を提供する情報提供部と、
前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する関連文生成部と、
前記関連文生成部により生成された文を提供する関連文提供部と、
を備える、
情報処理装置。
【請求項２】
第１の情報と第２の情報との間の関連性を示す関連性情報と、当該第１の情報と、当該第２の情報とを対応付けた第１のデータベース、及び、前記関連性情報と、文の雛形とを対応付けた第２のデータベースが格納された記憶部をさらに備え、
前記関連文生成部は、
前記第１のデータベースから、前記第１又は第２の情報が前記主情報に一致し、かつ、前記第２又は第１の情報が前記関連情報に一致する第１のレコードを抽出し、
前記第２のデータベースから、前記第１のレコードに含まれる関連性情報に対応する文の雛形を抽出し、
前記第１のレコードに含まれる第１及び第２の情報と、前記第２のデータベースから抽出された文の雛形とを用いて、前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記関連文生成部は、
前記第１のデータベースから、前記第１又は第２の情報が前記主情報に一致し、かつ、前記第１のレコードとは異なる第２のレコード、及び、前記第１又は第２の情報が前記関連情報に一致し、かつ、前記第１のレコードとは異なる第３のレコードを抽出し、
前記第２及び第３のレコードが抽出された場合、前記第２のレコードに含まれる前記主情報とは異なる前記第２又は第１の情報と、前記第３のレコードに含まれる前記関連情報とは異なる前記第２又は第１の情報とが一致する前記第２及び第３のレコードの組を抽出し、
前記第２のデータベースから、前記第２及び第３のレコードの組を成す第２又は第３のレコードに含まれる関連性情報に対応する文の雛形を抽出し、
前記第２及び第３のレコードの組を成す第２又は第３のレコードに含まれる第１及び第２の情報と、前記第２のデータベースから抽出された文の雛形とを用いて、前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記主情報、前記関連情報、前記第１及び第２の情報は単語であり、
前記関連性情報は、単語間の関連性を示す情報であり、
前記関連文生成部は、前記関連性情報に対応する文の雛形に対して前記主情報の単語及び前記関連情報の単語を当てはめて文を生成する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
複数の文を含む文集合から、各文に含まれるフレーズを取得するフレーズ取得部と、
前記フレーズ取得部により取得された各フレーズの特徴量を示すフレーズ特徴量を決定するフレーズ特徴量決定部と、
特徴量間の類似度に応じて、前記フレーズ特徴量生成部により生成されたフレーズ特徴量をクラスタリングするクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によるクラスタリングの結果を用いて前記文集合に含まれる単語間の関連性を抽出し、前記第１の情報の単語と前記第２の情報の単語との間の関連性を示す関連性情報を生成する関連性情報生成部と、
をさらに備え、
前記関連性情報生成部は、前記第１の情報の単語と、前記第２の情報の単語と、当該第１の情報の単語と当該第２の情報の単語との間の関連性情報と、を前記第１のデータベースに格納する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
複数の文を含む文集合から、各文に含まれるフレーズを取得するフレーズ取得部と、
前記フレーズ取得部により取得された各フレーズの特徴量を示すフレーズ特徴量を決定するフレーズ特徴量決定部と、
前記文集合の特徴を示す集合特徴量を決定する集合特徴量決定部と、
前記フレーズ特徴量決定部により決定されたフレーズ特徴量、及び前記集合特徴量決定部により決定された集合特徴量に基づき、当該フレーズ特徴量よりも次元の低い圧縮フレーズ特徴量を生成する圧縮フレーズ特徴量生成部と、
特徴量間の類似度に応じて、前記圧縮フレーズ特徴量生成部により生成された圧縮フレーズ特徴量をクラスタリングするクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によるクラスタリングの結果を用いて前記文集合に含まれる単語間の関連性を抽出し、前記第１の情報の単語と前記第２の情報の単語との間の関連性を示す関連性情報を生成する関連性情報生成部と、
をさらに備え、
前記関連性情報生成部は、前記第１の情報の単語と、前記第２の情報の単語と、当該第１の情報の単語と当該第２の情報の単語との間の関連性情報と、を前記第１のデータベースに格納する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
主情報に関連する関連情報を提供する情報提供ステップと、
前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する関連文生成ステップと、
前記関連文生成ステップで生成された文を提供する関連文提供ステップと、
を含む、
関連文提供方法。
【請求項８】
主情報に関連する関連情報を提供する情報提供機能と、
前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する関連文生成機能と、
前記関連文生成機能により生成された文を提供する関連文提供機能と、
をコンピュータに実現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、情報処理装置、関連文提供方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークを利用したビジネスが急拡大している。例えば、ネットワーク上のオンラインストアで商品を購入するシステムは広く一般に利用されている。こうしたオンラインストアの多くには、ユーザに商品を推薦する仕組みが設けられている。例えば、ある商品の詳細情報をユーザが閲覧すると、その商品に関連する商品の情報が関連商品又は推薦商品としてユーザに提示される。このような仕組みは、例えば、下記の特許文献１に記載された協調フィルタリング方法などを利用して実現される。この協調フィルタリング方法は、嗜好の似たユーザの購入履歴などを利用して商品を推薦する方法である。また、推薦先となるユーザの購入履歴などを利用して商品を推薦するコンテンツベースフィルタリング方法も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１６７９０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
協調フィルタリング方法やコンテンツベースフィルタリング方法などを用いることにより、ユーザの嗜好に合った商品の推薦が可能になる。しかしながら、商品が推薦されても、ユーザは、その商品が推薦された理由を明確に知ることはできない。そのため、商品Ａの購入時に商品Ｂが推薦されても、ユーザは、商品Ａと商品Ｂとの間の関連性について明確に知ることは難しい。その結果、商品Ｂに関する知識がないユーザは、商品Ａの購入時に推薦された商品Ｂに対して興味を持ちにくい。なお、商品に限らず、推薦の契機となるものと、推薦されるものとの間の関連性が分からないと、ユーザは、推薦されるものに対して興味を持ちにくい。
【０００５】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、推薦の契機となるものと、推薦されるものとの間の関連性を示す文を自動生成することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、関連文提供方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、主情報に関連する関連情報を提供する情報提供部と、前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する関連文生成部と、前記関連文生成部により生成された文を提供する関連文提供部と、を備える、情報処理装置が提供される。
【０００７】
また、上記の情報処理装置は、第１の情報と第２の情報との間の関連性を示す関連性情報と、当該第１の情報と、当該第２の情報とを対応付けた第１のデータベース、及び、前記関連性情報と、文の雛形とを対応付けた第２のデータベースが格納された記憶部をさらに備えていてもよい。この場合、前記関連文生成部は、前記第１のデータベースから、前記第１又は第２の情報が前記主情報に一致し、かつ、前記第２又は第１の情報が前記関連情報に一致する第１のレコードを抽出し、前記第２のデータベースから、前記第１のレコードに含まれる関連性情報に対応する文の雛形を抽出し、前記第１のレコードに含まれる第１及び第２の情報と、前記第２のデータベースから抽出された文の雛形とを用いて、前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する。
【０００８】
また、前記関連文生成部は、前記第１のデータベースから、前記第１又は第２の情報が前記主情報に一致し、かつ、前記第１のレコードとは異なる第２のレコード、及び、前記第１又は第２の情報が前記関連情報に一致し、かつ、前記第１のレコードとは異なる第３のレコードを抽出し、前記第２及び第３のレコードが抽出された場合、前記第２のレコードに含まれる前記主情報とは異なる前記第２又は第１の情報と、前記第３のレコードに含まれる前記関連情報とは異なる前記第２又は第１の情報とが一致する前記第２及び第３のレコードの組を抽出し、前記第２のデータベースから、前記第２及び第３のレコードの組を成す第２又は第３のレコードに含まれる関連性情報に対応する文の雛形を抽出し、前記第２及び第３のレコードの組を成す第２又は第３のレコードに含まれる第１及び第２の情報と、前記第２のデータベースから抽出された文の雛形とを用いて、前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する、ように構成されていてもよい。
【０００９】
また、前記主情報、前記関連情報、前記第１及び第２の情報は単語であってもよい。さらに、前記関連性情報は、単語間の関連性を示す情報であってもよい。この場合、前記関連文生成部は、前記関連性情報に対応する文の雛形に対して前記主情報の単語及び前記関連情報の単語を当てはめて文を生成する。
【００１０】
また、上記の情報処理装置は、複数の文を含む文集合から、各文に含まれるフレーズを取得するフレーズ取得部と、前記フレーズ取得部により取得された各フレーズの特徴量を示すフレーズ特徴量を決定するフレーズ特徴量決定部と、特徴量間の類似度に応じて、前記フレーズ特徴量生成部により生成されたフレーズ特徴量をクラスタリングするクラスタリング部と、前記クラスタリング部によるクラスタリングの結果を用いて前記文集合に含まれる単語間の関連性を抽出し、前記第１の情報の単語と前記第２の情報の単語との間の関連性を示す関連性情報を生成する関連性情報生成部と、をさらに備えていてもよい。この場合、前記関連性情報生成部は、前記第１の情報の単語と、前記第２の情報の単語と、当該第１の情報の単語と当該第２の情報の単語との間の関連性情報と、を前記第１のデータベースに格納する。
【００１１】
また、上記の情報処理装置は、複数の文を含む文集合から、各文に含まれるフレーズを取得するフレーズ取得部と、前記フレーズ取得部により取得された各フレーズの特徴量を示すフレーズ特徴量を決定するフレーズ特徴量決定部と、前記文集合の特徴を示す集合特徴量を決定する集合特徴量決定部と、前記フレーズ特徴量決定部により決定されたフレーズ特徴量、及び前記集合特徴量決定部により決定された集合特徴量に基づき、当該フレーズ特徴量よりも次元の低い圧縮フレーズ特徴量を生成する圧縮フレーズ特徴量生成部と、特徴量間の類似度に応じて、前記圧縮フレーズ特徴量生成部により生成された圧縮フレーズ特徴量をクラスタリングするクラスタリング部と、前記クラスタリング部によるクラスタリングの結果を用いて前記文集合に含まれる単語間の関連性を抽出し、前記第１の情報の単語と前記第２の情報の単語との間の関連性を示す関連性情報を生成する関連性情報生成部と、をさらに備えていてもよい。この場合、前記関連性情報生成部は、前記第１の情報の単語と、前記第２の情報の単語と、当該第１の情報の単語と当該第２の情報の単語との間の関連性情報と、を前記第１のデータベースに格納する。
【００１２】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、主情報に関連する関連情報を提供する情報提供ステップと、前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する関連文生成ステップと、前記関連文生成ステップで生成された文を提供する関連文提供ステップと、を含む、関連文提供方法が提供される。
【００１３】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、主情報に関連する関連情報を提供する情報提供機能と、前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成する関連文生成機能と、前記関連文生成機能により生成された文を提供する関連文提供機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。
【００１４】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、上記のプログラムが記録された、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように本発明によれば、推薦の契機となるものと、推薦されるものとの間の関連性を示す文を自動生成することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】単語間の関連性抽出方法を実現可能な情報処理装置の機能構成について説明するための説明図である。
【図２】同情報処理装置のデータ取得部によるフレーズ取得方法について説明するための説明図である。
【図３】同情報処理装置のデータ取得部によるフレーズ取得方法について説明するための説明図である。
【図４】同データ取得部によるデータ取得処理の流れについて説明するための説明図である。
【図５】同情報処理装置のフレーズ特徴量決定部によるフレーズ特徴量の決定方法について説明するための説明図である。
【図６】同フレーズ特徴量決定部によるフレーズ特徴量決定処理の流れについて説明するための説明図である。
【図７】同情報処理装置の集合特徴量決定部による集合特徴量の決定方法について説明するための説明図である。
【図８】同集合特徴量決定部による集合特徴量決定処理の流れについて説明するための説明図である。
【図９】同集合特徴量決定部による集合特徴量決定処理の流れについて説明するための説明図である。
【図１０】同情報処理装置の圧縮部によるフレーズ特徴量の圧縮方法について説明するための説明図である。
【図１１】同情報処理装置の圧縮部によるフレーズ特徴量の圧縮方法について説明するための説明図である。
【図１２】同情報処理装置のクラスタリング部によるフレーズのクラスタリング方法の実施結果を示す説明図である。
【図１３】同クラスタリング部によるクラスタリング処理の流れについて説明するための説明図である。
【図１４】同情報処理装置の要約部により作成される要約情報について説明するための説明図である。
【図１５】同要約部による要約情報作成処理の流れについて説明するための説明図である。
【図１６】本発明の一実施形態に係る情報処理装置の機能構成について説明するための説明図である。
【図１７】同実施形態に係る関連情報ＤＢの構成について説明するための説明図である。
【図１８】同実施形態に係る関連情報の検索方法について説明するための説明図である。
【図１９】同実施形態に係るエンティティＤＢの構成について説明するための説明図である。
【図２０】同実施形態に係るエンティティラベルの決定方法について説明するための説明図である。
【図２１】同実施形態に係るエンティティラベルの決定方法について説明するための説明図である。
【図２２】同実施形態に係る文雛形ＤＢの構成について説明するための説明図である。
【図２３】同実施形態に係る関連情報文の生成方法について説明するための説明図である。
【図２４】同実施形態に係る関連情報文の生成方法について説明するための説明図である。
【図２５】同実施形態に係る情報処理装置が有する関連情報検索部の具体的な動作について説明するための説明図である。
【図２６】同実施形態に係る情報処理装置が有するエンティティ検索部の具体的な動作について説明するための説明図である。
【図２７】同実施形態に係る情報処理装置が有する関連情報文生成部の具体的な動作について説明するための説明図である。
【図２８】同実施形態に係る情報処理装置が有する関連情報文生成部の具体的な動作について説明するための説明図である。
【図２９】同実施形態に係る情報処理装置の機能により生成された関連情報文の一例を示す説明図である。
【図３０】同実施形態に係る情報処理装置の機能により生成された関連情報文の一例を示す説明図である。
【図３１】単語間の関連性抽出方法、及び同実施形態に係る関連情報文の生成方法を実現することが可能な情報処理装置のハードウェア構成について説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１８】
［説明の流れについて］
ここで、以下に記載する本発明の実施形態に関する説明の流れについて簡単に述べる。まず、図１〜図１５を参照しながら、単語間の関連性を抽出することが可能な情報処理装置１０の機能構成について説明する。次いで、図１６〜図２４を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成について説明する。次いで、図２５〜図３０を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置１００の動作について説明する。次いで、図３１を参照しながら、情報処理装置１０、１００の機能を実現することが可能なハードウェア構成について説明する。最後に、本実施形態の技術的思想について纏め、当該技術的思想から得られる作用効果について簡単に説明する。
【００１９】
（説明項目）
１：はじめに（単語間の関連性抽出方法）
１−１：概要
１−２：情報処理装置１０の機能構成
２：実施形態
２−１：情報処理装置１００の機能構成
２−２：情報処理装置１００の動作
３：ハードウェア構成
４：まとめ
【００２０】
＜１：はじめに（単語間の関連性抽出方法）＞
後述する実施形態は、シードとなるエンティティ（以下、シードエンティティ）に関連するエンティティ（以下、関連エンティティ）をユーザに推薦する際に、シードエンティティと関連エンティティとの関連性を説明する文（以下、関連情報文）を自動生成する技術に関する。なお、エンティティとは、映像や音楽などのコンテンツ、或いは、Ｗｅｂページや書籍などのテキストに関する情報などを一般的に表現したものである。以下の説明においては、簡単のために、主に単語（固有名詞）間の関連性について議論する。さて、関連情報文を生成する際には単語間の関連性が利用される。そこで、関連情報文の生成方法について説明するに先立ち、単語間の関連性を抽出する方法について説明する。
【００２１】
［１−１：概要］
近年、コンピュータの情報処理能力が向上したことを背景として、自然言語処理の分野において、テキストの意味的側面を統計的に取り扱う技術に注目が集まっている。例えば、文書の内容を解析して各文書を様々なジャンルに分類しようとする文書分類技術はその一例である。また、他の例としては、インターネットのＷｅｂページ、又は企業において顧客から寄せられた質問及び意見の履歴など、蓄積されたテキストの集合から有益な情報を抽出しようとするテキストマイニング技術が存在する。
【００２２】
ここで、一般的に、１つの同じ又は類似する意味を表現する場合にも、テキストにおいて異なる単語又はフレーズが使用されることは少なくない。そこで、テキストの統計的な解析において、テキストの統計的特徴を表現するためのベクトル空間を定義し、そのベクトル空間における各テキストの特徴量をクラスタリングすることにより、類似する意味を有するテキストを識別しようとする試みがなされている。
【００２３】
例えば、Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  Ｙａｔｅｓ  ａｎｄ  Ｏｒｅｎ  Ｅｔｚｉｏｎｉ，  “Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ  Ｏｂｊｅｃｔ  ａｎｄ  Ｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｓｙｎｏｎｙｍｓ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｗｅｂ”，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  （ＪＡＩＲ）  ３４，  Ｍａｒｃｈ，  ２００９，  ｐｐ．２５５−２９６（以下、文献Ａ）には、こうした試みの例が記載されている。
【００２４】
テキストの統計的特徴を表現するためのベクトル空間としては、例えば、テキストに出現する可能性のある語彙に含まれる個々の単語をベクトルの個々の成分（ベクトル空間の軸）として配置したベクトル空間が用いられることが多い。しかしながら、特徴量をクラスタリングする手法は、少なくとも複数の文を有する文書の分類などにおいては効果的である一方で、フレーズの同義又は類義関係を認識しようとする場合には有意な結果を生み出すことが難しい。その主な理由は、フレーズに含まれる単語が少ないことである。
【００２５】
例えば、ニュース記事、又は人物、コンテンツ若しくは製品を紹介するＷｅｂページなどの文書は、通常、数十から数百の単語を含む。その一方、１つの文よりも小さい単位であるフレーズは、通常、数個の単語しか含まない。従って、文書の特徴量ですら疎らなベクトル（ｓｐａｒｓｅ  ｖｅｃｔｏｒ；大部分の成分にゼロが入っているベクトル）となり易い。こうした理由から、フレーズの特徴量は、より一層疎らである超スパースなベクトル（ｓｕｐｅｒ−ｓｐａｒｓｅ  ｖｅｃｔｏｒ）となってしまう。
【００２６】
このような超スパースなベクトルは、意味を認識する際に手掛かりとして使用し得る情報が少ないという側面を持つ。その結果、例えば、超スパースなベクトルのベクトル間の類似度（例えば、コサイン距離など）に基づいてクラスタリングを行う場合に、意味的には１つのクラスタに属するべき２つ以上のベクトルが１つのクラスタにクラスタリングされないといった問題が生じる。そこで、文書の特徴量の次元を圧縮する技術が検討されている。例えば、ＳＶＤ（Ｓｉｎｇｕｌａｒ  Ｖａｌｕｅ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）、ＰＬＳＡ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）、ＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）などの確率的手法を用いてベクトルの次元を圧縮する技術が知られている。
【００２７】
しかし、これら確率的手法を超スパースなベクトルであるフレーズの特徴量に単純に適用すると、多くの場合、データの有意性が失われてしまい、もはやクラスタリングなどの後段の処理に適さない出力しか得られない。こうした点に鑑み、上記文献Ａの技術は、短い文字列についての特徴量の有意性を獲得することを目的として、数百万オーダの数の文字列（ｓｔｒｉｎｇ）をＷｅｂ上のテキストから収集することにより大規模なデータ集合を確保することを提案している。しかし、そうした大規模なデータ集合を取り扱うことは、リソースの制約の問題を生じる。また、いわゆるロングテールに属する対象を取り扱う場合など、本質的に大規模なデータ集合を確保し得ない場合も少なくない。
【００２８】
そこで、以下では、フレーズの特徴量の有意性を維持又は向上させながら特徴量の次元を圧縮しつつ、フレーズレベルの同義又は類義関係の認識を容易にする技術について紹介する。この技術を用いることにより、十分に大きなデータ集合を基にして、関連性のある単語同士を抽出したり、単語と単語との間の関連性や、その関連性の種類を表現したフレーズを抽出したりすることが可能になる。なお、後述する実施形態においては、この技術を用いて抽出された関連性のある単語の組み合わせや、その単語間の関連性の種類を表現したフレーズを用いて関連情報文を生成する技術を提案する。
【００２９】
［１−２：情報処理装置１０の機能構成］
まず、図１〜図１５を参照しながら、大量の文集合を基にして単語間の関連性を抽出することが可能な情報処理装置１０の機能構成について説明する。
【００３０】
（全体構成）
図１に示すように、情報処理装置１０は、主に、文書ＤＢ１１、データ取得部１２、フレーズ特徴量決定部１３、集合特徴量決定部１４、特徴量ＤＢ１５、圧縮部１６、圧縮特徴量ＤＢ１７、クラスタリング部１８、要約部１９、及び要約ＤＢ２０により構成される。なお、ＤＢはデータベースを意味する。また、情報処理装置１０の機能は、後述するハードウェア構成により実現される。さらに、情報処理装置１０を構成する要素のうち、文書ＤＢ１１、特徴量ＤＢ１５、圧縮特徴量ＤＢ１７、及び要約ＤＢ２０は、ハードディスク又は半導体メモリなどの記憶媒体を用いて構成される。記憶媒体は、情報処理装置１０の内部にあってもよいし、又は情報処理装置１０の外部にあってもよい。
【００３１】
（文書ＤＢ１１）
文書ＤＢ１１は、複数の文を含む文集合を予め記憶しているデータベースである。文書ＤＢ１１により記憶される文集合は、例えば、ニュース記事、電子辞書、又は人物、コンテンツ若しくは製品を紹介するＷｅｂページなどの文書の集合であってもよい。また、文書ＤＢ１１により記憶される文集合は、例えば、電子メール、電子掲示板における書き込み、又はＷｅｂ上のフォームに入力された何らかのテキストの履歴などであってもよい。さらに、文書ＤＢ１１により記憶される文集合は、例えば、人間によるスピーチをテキスト化したコーパスであってもよい。文書ＤＢ１１は、データ取得部１２からの要求に応じて、記憶している文集合をデータ取得部１２へ出力する。
【００３２】
（データ取得部１２）
データ取得部１２は、文書ＤＢ１１から複数の文を有する文集合を取得する。また、データ取得部１２は、当該文集合に含まれる複数のフレーズを取得する。より具体的には、データ取得部１２は、文集合内の１つの文に共に含まれる単語のペアを抽出し、抽出した各ペアについての単語間の関連性をそれぞれ表す複数のフレーズを取得する。データ取得部１２が文集合から抽出する単語のペアは、任意の単語のペアであってよい。以下の説明においては、データ取得部１２が特に固有名詞のペアを抽出し、固有名詞間の関連性を表すフレーズを取得するシナリオを想定する。
【００３３】
図２及び図３は、データ取得部１２による文集合からのフレーズの取得方法について説明するための説明図である。
【００３４】
図２を参照すると、文書ＤＢ１１から取得される文集合の例が示されている。文集合は、例えば、第１の文Ｓ０１及び第２の文Ｓ０２を含むものとする。データ取得部１２は、まず、文集合が有するこのような個々の文を認識し、認識した文のうち２つ以上の固有名詞が出現する文を特定する。
【００３５】
なお、固有名詞の判別は、例えば、公知の固有表現抽出（ｎａｍｅｄ  ｅｎｔｉｔｙ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ）技術を用いて行われ得る。例えば、図２の第１の文Ｓ０１は、“Ｊａｃｋｓｏｎ  ５”及び“ＣＢＳ  Ｒｅｃｏｒｄｓ”という２つの固有名詞を含んでいる。また、第２の文Ｓ０２は、“Ｊａｃｋｓｏｎ”及び“Ｏｆｆ  ｔｈｅ  Ｗａｌｌ”という２つの固有名詞を含んでいる。
【００３６】
次に、データ取得部１２は、特定したそれぞれの文について構文解析を行い、構文木を導出する。そして、データ取得部１２は、導出した構文木において２つの固有名詞のペアをリンクさせるフレーズを取得する。図２の例において、第１の文Ｓ０１の“Ｊａｃｋｓｏｎ  ５”及び“ＣＢＳ  Ｒｅｃｏｒｄｓ”をリンクさせるフレーズは、“ｓｉｇｎｅｄ  ａ  ｎｅｗ  ｃｏｎｔｒａｃｔ  ｗｉｔｈ”である。一方、第２の文Ｓ０２の“Ｊａｃｋｓｏｎ”及び“Ｏｆｆ  ｔｈｅ  Ｗａｌｌ”をリンクさせるフレーズは、“ｐｒｏｄｕｃｅｄ”である。
【００３７】
本稿においては、このような単語の１つのペアと当該１つのペアに対応するフレーズとの組を関連性（ｒｅｌａｔｉｏｎ）と呼ぶことにする。
【００３８】
図３には、データ取得部１２により導出される構文木の一例が示されている。図３の例において、データ取得部１２は、第３の文Ｓ０３の構文を解析することにより、構文木Ｔ０３を導出している。この構文木Ｔ０３は、“Ａｌｉｃｅ  Ｃｏｏｐｅｒ”及び“ＭＣＲ  Ｒｅｃｏｒｄｓ”という２つの固有名詞の間に、“ｓｉｇｎｅｄ  ｔｏ”という最短パスを有する。ここで、“ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙ”という副詞は、２つの固有名詞の間の最短パスからは外れている。
【００３９】
データ取得部１２は、このような構文解析の結果に基づいて所定の抽出条件を満たす単語のペアを抽出し、抽出した当該ペアのみについてのフレーズを取得する。所定の抽出条件としては、例えば、次の条件Ｅ１〜Ｅ３を適用することができる。
【００４０】
（条件Ｅ１）固有名詞間の最短パス上に文の区切りに相当するノードが存在しない。
（条件Ｅ２）固有名詞間の最短パスの長さが３ノード以下である。
（条件Ｅ３）文集合における固有名詞間の単語数が１０以下である。
【００４１】
条件１における文の区切りとは、例えば、関係代名詞及びカンマなどである。これらの抽出条件は、２つの固有名詞間の関連性を表すフレーズとして適当ではない文字列をデータ取得部１２が誤って取得することを防止する。
【００４２】
なお、文集合からフレーズを抽出する操作は、情報処理装置１０の外部にある装置において事前に行われていてもよい。その場合、データ取得部１２は、情報処理装置１０による情報処理の開始時に、事前に抽出されたフレーズと抽出元の文集合とを外部の装置から取得する。また、固有名詞のペア及び上記の条件Ｅ１〜Ｅ３により抽出されたフレーズの組み合わせを関連性データと呼ぶことにする。
【００４３】
データ取得部１２は、このようにして取得した複数のフレーズを含む関連性データをフレーズ特徴量決定部１３へ出力する。また、データ取得部１２は、フレーズを取得する際に基礎とした文集合を集合特徴量決定部１４へ出力する。
【００４４】
ここで、図４を参照しながら、データ取得部１２によるデータ取得処理の流れについて説明する。図４は、データ取得部１２によるデータ取得処理の流れについて説明するための説明図である。
【００４５】
図４に示すように、まず、データ取得部１２は、文書ＤＢ１１から文集合を取得する（Ｓ２０１）。次に、データ取得部１２は、取得した文集合に含まれる文のうち、２つ以上の単語（例えば、固有名詞）が出現する文を特定する（Ｓ２０２）。次に、データ取得部１２は、特定した文の構文を解析することにより、各文の構文木を導出する（Ｓ２０３）。次に、データ取得部１２は、ステップＳ２０２において特定した文から、所定の抽出条件（例えば、条件Ｅ１〜Ｅ３）を満たす単語のペアを抽出する（Ｓ２０４）。
【００４６】
次に、データ取得部１２は、ステップＳ２０４で抽出した単語のペアをリンクさせるフレーズを、対応するそれぞれの文から取得する（Ｓ２０５）。そして、データ取得部１２は、単語のペアと対応するフレーズとの組にそれぞれ相当する複数の関連性を含む関連性データをフレーズ特徴量決定部１３へ出力する。また、データ取得部１２は、フレーズの取得の基礎とした文集合を集合特徴量決定部１４へ出力する（Ｓ２０６）。
【００４７】
（フレーズ特徴量決定部１３）
フレーズ特徴量決定部１３は、データ取得部１２により取得される各フレーズの特徴を表すフレーズ特徴量を決定する。なお、ここで言うフレーズ特徴量は、複数のフレーズ内で１回以上出現する単語の各々に対応する成分を有するベクトル空間におけるベクトル量である。例えば、１００個のフレーズにおいて３００種類の単語が出現する場合、フレーズ特徴量の次元（ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）は、３００次元となり得る。
【００４８】
フレーズ特徴量決定部１３は、複数のフレーズ内に出現する単語の語彙に基づいてフレーズ特徴量のベクトル空間を決定した後、各フレーズ内での各単語の出現の有無に応じて、各フレーズについてのフレーズ特徴量を決定する。フレーズ特徴量決定部１３は、例えば、各フレーズのフレーズ特徴量において、各フレーズ内で出現した単語に対応する成分を「１」とし、出現しなかった単語に対応する成分を「０」とする。
【００４９】
なお、フレーズ特徴量のベクトル空間を決定する際、フレーズの特徴を表現する上であまり意味をなさない単語（例えば、冠詞、指示語、関係代名詞など）をストップワードとし、ストップワードに相当する単語を成分から除外する方が好ましい。また、フレーズ特徴量決定部１３は、例えば、フレーズ内に出現する単語のＴＦ／ＩＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ／Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）スコアを評価し、スコアの低い（重要度の低い）単語をベクトル空間の成分から除外してもよい。
【００５０】
また、フレーズ特徴量のベクトル空間は、複数のフレーズ内に出現する単語のみならず、当該複数のフレーズ内に出現する単語バイグラム（ｂｉｇｒａｍ）又は単語トライグラム（ｔｒｉｇｒａｍ）などに対応する成分を有してもよい。また、品詞の種類又は単語の属性などのその他のパラメータがフレーズ特徴量に含まれてもよい。
【００５１】
図５は、フレーズ特徴量決定部１３によるフレーズ特徴量の決定方法について説明するための説明図である。
【００５２】
図５の上段には、データ取得部１２から入力される関連性データの一例が示されている。この例において、関連性データは、３つの関連性Ｒ０１、Ｒ０２、Ｒ０３を含む。
【００５３】
例えば、フレーズ特徴量決定部１３は、この関連性データに含まれるフレーズから、“ｓｉｇｎｅｄ”、“ａ”、“ｎｅｗ”、“ｃｏｎｔｒａｃｔ”、“ｐｒｏｄｕｃ”及び“ｓｉｇｎｅｄ”という６つの単語を抽出する。次に、データ取得部１２は、これら６つの単語についてステミング処理（語幹を解釈するための処理）を行った後、ストップワード等を除外する。この処理により、“ｓｉｇｎ”、“ｎｅｗ”、“ｃｏｎｔｒａｃｔ”及び“ｐｒｏｄｕｃ”という一意な４つの単語（語幹）が特定される。そして、フレーズ特徴量決定部１３は、これら“ｓｉｇｎ”、“ｎｅｗ”、“ｃｏｎｔｒａｃｔ”及び“ｐｒｏｄｕｃ”を成分とするフレーズ特徴量のベクトル空間を形成する。
【００５４】
一方、図５の下段には、“ｓｉｇｎ”、“ｎｅｗ”、“ｃｏｎｔｒａｃｔ”及び“ｐｒｏｄｕｃ”を成分とするベクトル空間におけるフレーズ特徴量の例が示されている。
【００５５】
フレーズＦ０１は、関連性Ｒ０１に対応するフレーズである。フレーズＦ０１のフレーズ特徴量は、（“ｓｉｇｎ”，“ｎｅｗ”，“ｃｏｎｔｒａｃｔ”，“ｐｒｏｄｕｃ”，…）＝（１，１，１，０，…）である。
【００５６】
フレーズＦ０２は、関連性Ｒ０２に対応するフレーズである。フレーズＦ０２のフレーズ特徴量は、（“ｓｉｇｎ”，“ｎｅｗ”，“ｃｏｎｔｒａｃｔ”，“ｐｒｏｄｕｃ”，…）＝（０，０，０，１，…）である。
【００５７】
フレーズＦ０３は、関連性Ｒ０３に対応するフレーズである。フレーズＦ０３のフレーズ特徴量は、（“ｓｉｇｎ”，“ｎｅｗ”，“ｃｏｎｔｒａｃｔ”，“ｐｒｏｄｕｃ”，…）＝（１，０，０，０，…）である。
【００５８】
実際には、フレーズ特徴量は、より多くの数の成分を有し、そのごく一部の成分についてのみゼロ以外の値が入るいわゆる超スパースなベクトルとなる。これらフレーズ特徴量を各列（又は各行）に並べた行列は、フレーズ特徴量行列を形成する。
【００５９】
図６は、フレーズ特徴量決定部１３によるフレーズ特徴量決定処理の流れについて説明するための説明図である。
【００６０】
図６に示すように、まず、フレーズ特徴量決定部１３は、データ取得部１２から入力される関連性データ内のフレーズに含まれる単語を抽出する（Ｓ２１１）。次に、フレーズ特徴量決定部１３は、抽出した単語についてステミング処理を行い、語形の変化による単語の相違を除去する（Ｓ２１２）。次に、フレーズ特徴量決定部１３は、ステミング処理後の単語から、ストップワード及びＴＦ／ＩＤＦスコアの低い単語などの不要な単語を除外する（Ｓ２１３）。そして、フレーズ特徴量決定部１３は、残った単語を含む語彙に応じたフレーズ特徴量のベクトル空間を形成する（Ｓ２１４）。
【００６１】
次に、フレーズ特徴量決定部１３は、形成したベクトル空間内で、例えば、各フレーズにおける単語の出現の有無に応じて各フレーズのフレーズ特徴量を決定する（Ｓ２１５）。そして、フレーズ特徴量決定部１３は、決定したフレーズごとのフレーズ特徴量を特徴量ＤＢ１５に格納する（Ｓ２１６）。
【００６２】
（集合特徴量決定部１４）
集合特徴量決定部１４は、データ取得部１２から入力される文集合の特徴を表す集合特徴量を決定する。ここで言う集合特徴量は、文集合内に出現する単語の組合せの各々に対応する成分を有する行列である。また、フレーズ特徴量のベクトル空間の少なくとも一部は、集合特徴量を構成する行ベクトル又は列ベクトルのベクトル空間の一部と重複する。
【００６３】
集合特徴量決定部１４は、例えば、単語の組合せごとの文集合内での共起回数に応じて集合特徴量を決定してもよい。この場合、集合特徴量は、単語の組合せの各々の共起回数を表す共起行列となる。また、集合特徴量決定部１４は、例えば、単語間の類義関係に応じて集合特徴量を決定してもよい。さらに、集合特徴量決定部１４は、単語の組合せの各々の共起回数と類義関係に応じた数値とを共に反映させた集合特徴量を決定してもよい。
【００６４】
図７は、集合特徴量決定部１４による集合特徴量の決定方法について説明するための説明図である。
【００６５】
図７の上段には、データ取得部１２から入力される文集合の一例が示されている。
【００６６】
文集合は、２つの文Ｓ０１及びＳ０２、並びにその他の複数の文を有する。集合特徴量決定部１４は、例えば、この文集合の複数の文に含まれる単語を抽出する。次に、集合特徴量決定部１４は、抽出した単語についてステミング処理を行った後、ストップワード等を除外し、集合特徴量の特徴量空間を形成すべき語彙を決定する。ここで決定される語彙には、フレーズ特徴量のベクトル空間の成分となる“ｓｉｇｎ”、“ｎｅｗ”、“ｃｏｎｔｒａｃｔ”及び“ｐｒｏｄｕｃ”などのフレーズに出現する単語に加えて、“ａｌｂｕｍ”及び“ｔｏｇｅｔｈｅｒ”などのフレーズ以外の部分に出現する単語も含まれる。
【００６７】
一方、図７の下段には、行及び列の双方の成分として文集合に出現する単語の語彙が割り当てられた共起行列としての集合特徴量が示されている。
【００６８】
例えば、集合特徴量の“ｓｉｇｎ”及び“ｃｏｎｔｒａｃｔ”の組合せに対応する成分の値は「３０」である。この値は、“ｓｉｇｎ”及び“ｃｏｎｔｒａｃｔ”の組合せが文集合において１つの文内に共に出現した回数（文の数）が３０であることを表している。同様に、“ｓｉｇｎ”及び“ａｇｒｅｅ”の組合せに対応する成分の値は「１０」である。また、“ｓｉｇｎ”及び“ｂｏｒｎ”の組合せに対応する成分の値は「０」である。これら値は、文集合におけるそれぞれの単語の組合せの共起回数がそれぞれ１０及び０であることを表している。
【００６９】
なお、集合特徴量決定部１４は、例えば、単語間の類義関係に応じて集合特徴量を決定する場合に、予め用意される類義語辞書において類義関係（同義関係を含む）にある単語の組合せに対応する成分を「１」とし、その他の成分を「０」として、集合特徴量を決定してもよい。また、集合特徴量決定部１４は、単語の各組合せについての共起回数と、類義語辞書に応じて付与される値とを所定の係数を用いて重み付け加算してもよい。
【００７０】
図８は、集合特徴量決定部１４による集合特徴量決定処理の流れ（第１の例）について説明するための説明図である。
【００７１】
図８に示すように、まず、集合特徴量決定部１４は、データ取得部１２から入力される文集合に含まれる単語を抽出する（Ｓ２２１）。次に、集合特徴量決定部１４は、抽出した単語についてステミング処理を行い、語形の変化による単語の相違を除去する（Ｓ２２２）。次に、集合特徴量決定部１４は、ステミング処理後の単語から、ストップワード及びＴＦ／ＩＤＦスコアの低い単語などの不要な単語を除外する（Ｓ２２３）。
【００７２】
次いで、集合特徴量決定部１４は、残った単語を含む語彙に応じた集合特徴量の特徴量空間（行列空間）を形成する（Ｓ２２４）。次に、集合特徴量決定部１４は、形成した特徴量空間の各成分に対応する単語の各組合せについて、文集合内での共起回数を計数する（Ｓ２２５）。そして、集合特徴量決定部１４は、計数結果としての共起行列を、集合特徴量として特徴量ＤＢ１５へ出力する（Ｓ２２６）。
【００７３】
図９は、集合特徴量決定部１４による集合特徴量決定処理の流れ（第２の例）について説明するための説明図である。
【００７４】
図９に示すように、まず、集合特徴量決定部１４は、データ取得部１２から入力される文集合に含まれる単語を抽出する（Ｓ２３１）。次に、集合特徴量決定部１４は、抽出した単語についてステミング処理を行い、語形の変化による単語の相違を除去する（Ｓ２３２）。次に、集合特徴量決定部１４は、ステミング処理後の単語から、ストップワード及びＴＦ／ＩＤＦスコアの低い単語などの不要な単語を除外する（Ｓ２３３）。
【００７５】
次いで、集合特徴量決定部１４は、残った単語を含む語彙に応じた集合特徴量の特徴量空間（行列空間）を形成する（Ｓ２３４）。次に、集合特徴量決定部１４は、類義語辞書を取得する（Ｓ２３５）。次に、集合特徴量決定部１４は、取得した類義語辞書において類義関係にある単語の組合せに対応する行列の成分に数値を付与する（Ｓ２３６）。そして、集合特徴量決定部１４は、各成分に数値を付与した特徴量行列を集合特徴量として特徴量ＤＢ１５へ出力する（Ｓ２３７）。
【００７６】
（特徴量ＤＢ１５）
特徴量ＤＢ１５は、フレーズ特徴量決定部１３により決定されるフレーズ特徴量と集合特徴量決定部１４により決定される集合特徴量とを記憶媒体を用いて記憶する。そして、特徴量ＤＢ１５は、圧縮部１６からの要求に応じて、記憶しているフレーズ特徴量と集合特徴量とを圧縮部１６へ出力する。
【００７７】
（圧縮部１６）
圧縮部１６は、上述したフレーズ特徴量よりも次元の低い圧縮フレーズ特徴量であって、データ取得部１２により取得される各フレーズの特徴を表す圧縮フレーズ特徴量を、特徴量ＤＢ１５から入力されるフレーズ特徴量と集合特徴量とを用いて生成する。
【００７８】
先に説明した通り、フレーズ特徴量決定部１３により決定されるフレーズ特徴量は、超スパースなベクトル量である。そのため、このようなフレーズ特徴量に対して一般的な確率的手法に基づくベクトル圧縮技術を適用すると、圧縮によりデータの有意性が失われてしまう。そこで、圧縮部１６は、フレーズ特徴量に加えて集合特徴量を観測データとして取り扱うことにより、特徴量の情報の少なさを補いつつ、確率的手法を用いてフレーズ特徴量を圧縮する。これにより、フレーズ単独の統計的特徴のみならず、フレーズが属する文集合の統計的特徴に基づいて圧縮後のデータが効果的にトレーニングされ得る。
【００７９】
圧縮部１６が利用する確率モデルは、複数のフレーズについてのフレーズ特徴量と集合特徴量とを観測データとし、潜在的な変量が当該観測データの生起に寄与するように構成された確率モデルである。また、圧縮部１６が利用する確率モデルにおいて、集合特徴量の生起に寄与する潜在的な変量と、複数のフレーズに関するフレーズ特徴量の生起に寄与する潜在的な変量とは、少なくとも部分的に共通する変量である。この確率モデルは、例えば、次の式（１）により表現される。
【００８０】
【数１】
2012027845.tif 000003
【００８１】
上記の式（１）において、Ｘ（ｘｉｊ）はフレーズ特徴量行列を表す。Ｆ（ｆｊｋ）は集合特徴量（行列）を表す。Ｕｉは、ｉ番目のフレーズに対応する潜在ベクトルを表す。Ｖｊ（又はＶｋ）は、ｊ番目（又はｋ番目）の単語に対応する潜在ベクトルを表す。αＸはフレーズ特徴量の精度に相当し、下記の式（２）における正規分布の分散を与える。αＦは集合特徴量の精度に相当し、下記の式（３）における正規分布の分散を与える。Ｎは取得されたフレーズの総数、Ｍはフレーズ特徴量のベクトル空間の次元、Ｌは集合特徴量の次数（ｏｒｄｅｒ）をそれぞれ表す。
【００８２】
なお、上記の式（１）の右辺に含まれる２つの確率変数は、下記の式（２）及び式（３）で定義される。但し、Ｇ（ｘ｜μ，α）は、平均をμ、精度をαとする正規分布である。
【００８３】
【数２】
2012027845.tif 000004
【００８４】
圧縮部１６は、上記の確率モデルに基づき、共役事前分布を設定した後、最大事後確率推定又はベイズ推定などの最尤推定法に従って潜在的な変量であるＮ個の潜在ベクトルＵｉ及びＬ個のＶｊを推定する。そして、圧縮部１６は、推定の結果として得られる各フレーズについての潜在ベクトルＵｉ（ｉ＝１〜Ｎ）を各フレーズの圧縮フレーズ特徴量として圧縮特徴量ＤＢ１７へ出力する。
【００８５】
ここで、図１０、図１１を参照する。図１０、図１１は、フレーズ特徴量の圧縮方法を概念的に説明するための説明図である。
【００８６】
図１０には、潜在的な変量のデータ空間の一例である潜在トピック空間が上部に、観測されるデータ空間が下部にそれぞれ示されている。
【００８７】
潜在ベクトルＵｉは、潜在トピック空間に属し、文集合において観測されるｉ番目のフレーズの生起に寄与する。これは、フレーズの持つ意味的側面が言葉としてのフレーズの出現に確率的に影響を与えることを意味する。一方、ｉ番目のフレーズに含まれるｊ番目の単語の生起には、潜在ベクトルＵｉと共に、潜在ベクトルＶｊ（Ｖｋ）が寄与する。これは、例えば、文集合における文脈の意味的側面（或いは、文書の言語的な傾向など）が個別の単語の出現に確率的に影響を与えることを意味する。
【００８８】
このとき、潜在ベクトルＶｊ（Ｖｋ）は、ｉ番目のフレーズに含まれるｊ番目の単語の生起に寄与するだけでなく、注目されたフレーズ以外の文集合の他の部分における単語の生起にも寄与する。そのため、ｉ番目のフレーズのフレーズ特徴量ｘｉｊに加えて集合特徴量ｆｊｋを観測することで、潜在ベクトルＵｉと潜在ベクトルＶｊ（Ｖｋ）とを良好に推定することができる。
【００８９】
なお、潜在ベクトルＵｉ及びＶｊの次元は、潜在トピック空間におけるトピック数に等しい。このトピック数をフレーズ特徴量の次元よりも少ない数とすると、フレーズ特徴量よりも次元の低い潜在ベクトルＵｉを圧縮フレーズ特徴量として獲得することができる。潜在トピック空間におけるトピック数は、例えば、後段の処理の要件又はリソースの制約などに応じた適切な数（例えば、２０など）に設定され得る。
【００９０】
図１１の上段には、Ｎ行Ｍ列のフレーズ特徴量行列Ｘが示されている。また、図１１の下段には、Ｌ行Ｌ列の集合特徴量Ｆが示されている。なお、図１１のフレーズ特徴量行列Ｘ及び集合特徴量Ｆは、図５、図７にそれぞれ例示したフレーズ特徴量行列、集合特徴量に対して行と列とが反転していることに留意されたい。
【００９１】
図１１に示したＮ行Ｍ列のフレーズ特徴量行列Ｘは、例えば、図１０に示した潜在トピック空間におけるトピック数をＴとすると、より次数の小さいＮ行Ｔ列の低次行列Ｍｔ１とＴ行Ｍ列の低次行列Ｍｔ２との積に行列分解することができる。このうち、低次行列Ｍｔ１は、Ｔ次元の潜在ベクトルＵｉを各行に並べた行列である。同様に、Ｌ行Ｌ列の集合特徴量Ｆは、Ｌ行Ｔ列の低次行列Ｍｔ３とＴ行Ｌ列の低次行列Ｍｔ４との積に行列分解することができる。このうち、低次行列Ｍｔ３は、Ｔ次元の潜在ベクトルＶｊを各行に並べた行列である。
【００９２】
そこで、低次行列Ｍｔ２の斜線部分の潜在的な変量と低次行列Ｍｔ４の斜線部分の潜在的な変量とが同じ値を有するという仮定の下に、圧縮部１６は、フレーズ特徴量行列Ｘ及び集合特徴量Ｆを近似的に導く尤もらしい低次行列Ｍｔ１、Ｍｔ２、Ｍｔ３、Ｍｔ４を推定する。これにより、圧縮部１６は、フレーズ特徴量行列Ｘのみから低次行列Ｍｔ１及びＭｔ２を推定する場合と比較して、より有意な低次行列Ｍｔ１（即ち、潜在ベクトルＵｉ）を獲得することができる。
【００９３】
さて、図１１の例では、フレーズ特徴量のベクトル空間の次元Ｍよりも集合特徴量の次数Ｌの方が大きい構成を示した。このようにＬ＞Ｍとすることで、フレーズに出現する単語のみならず、フレーズには出現しないものの、フレーズが属する文集合に出現する単語の傾向に基づいて、フレーズ特徴量の圧縮の有意性を高めることができる。但し、Ｌ＝Ｍ、又は、Ｌ＜Ｍとしてもよい。この場合でも、Ｎ行Ｍ列のフレーズ特徴量行列よりもＬ行Ｌ列の集合特徴量が通常は密である（“超スパース”ではない）ことから、フレーズ特徴量の情報の少なさが集合特徴量により補われるため、その効果が期待できる。
【００９４】
（圧縮特徴量ＤＢ１７）
圧縮特徴量ＤＢ１７は、圧縮部１６により生成される圧縮フレーズ特徴量を、記憶媒体を用いて記憶する。そして、圧縮特徴量ＤＢ１７は、クラスタリング部１８からの要求に応じて、記憶している圧縮フレーズ特徴量をクラスタリング部１８へ出力する。さらに、圧縮特徴量ＤＢ１７は、クラスタリング部１８によるクラスタリングの結果を圧縮フレーズ特徴量と関連付けて記憶する。
【００９５】
（クラスタリング部１８）
クラスタリング部１８は、圧縮部１６により生成される複数の圧縮フレーズ特徴量を特徴量間の類似度に応じてクラスタリングする。クラスタリング部１８によるクラスタリング処理は、Ｋ平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）などのクラスタリングアルゴリズムに従って行われる。また、クラスタリング部１８は、クラスタリングの結果として生成される１つ以上のクラスタの各々に、各クラスタを代表するフレーズに応じたラベルを付与する。
【００９６】
但し、ラベルが付与されるクラスタは、クラスタリングアルゴリズムに従って生成された全てのクラスタではなく、例えば、次の選択条件を満たす一部のクラスタである。
【００９７】
（選択条件）クラスタ内のフレーズの数（重複するフレーズも別々に計数する）が全てのクラスタのうち上位Ｎｆ以内であり、かつ、クラスタ内のフレーズの全てのペアについての圧縮フレーズ特徴量の類似度が所定の閾値以上である。
【００９８】
なお、上記選択条件における類似度として、例えば、圧縮フレーズ特徴量間のコサイン類似度又は内積などを用いることができる。
【００９９】
また、選択されたクラスタを代表するフレーズは、例えば、クラスタ内で一意なフレーズのうち最も多くクラスタ内に含まれるフレーズであってもよい。クラスタリング部１８は、例えば、文字列が同じフレーズごとに圧縮フレーズ特徴量の和を算出し、その和が最大となるフレーズの文字列をクラスタのラベルとして付与してもよい。
【０１００】
図１２は、クラスタリング部１８によるフレーズのクラスタリング結果の一例を示す説明図である。
【０１０１】
図１２には、圧縮フレーズ特徴量空間の一例が示されている。この圧縮フレーズ特徴量空間において、１１個のフレーズＦ１１〜Ｆ２１がその圧縮フレーズ特徴量に応じた位置に示されている。
【０１０２】
これら１１個のフレーズＦ１１〜Ｆ２１のうち、フレーズＦ１２〜Ｆ１４は、クラスタＣ１に分類されている。また、フレーズＦ１５〜Ｆ１７は、クラスタＣ２に分類されている。そして、フレーズＦ１８〜Ｆ２０は、クラスタＣ３に分類されている。
【０１０３】
また、クラスタＣ１には、“Ｓｉｇｎ”という文字列がラベルとして付与されている。クラスタＣ２には、“Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｅ”という文字列がラベルとして付与されている。クラスタＣ３には、“Ｂｏｒｎ”という文字列がラベルとして付与されている。これらクラスタのラベルは、クラスタを代表するフレーズの文字列に応じて付与される。クラスタリング部１８は、このようなクラスタリングの結果を、圧縮特徴量ＤＢ１７に圧縮フレーズ特徴量と関連付けて記憶させる。
【０１０４】
なお、クラスタを代表するフレーズに応じてクラスタのラベルを付与する代わりに、属するべきクラスタが既知であるフレーズ（以下、教師フレーズという）が予め与えられている場合には、教師フレーズ又は教師フレーズと関連付けられる文字列をそのクラスタのラベルとしてもよい。
【０１０５】
図１３は、クラスタリング部１８によるクラスタリング処理の流れについて説明するための説明図である。
【０１０６】
図１３に示すように、まず、クラスタリング部１８は、文集合に含まれる複数のフレーズに関する圧縮フレーズ特徴量を圧縮特徴量ＤＢ１７から読み込む（Ｓ２４１）。次に、クラスタリング部１８は、所定のクラスタリングアルゴリズムに従って、圧縮フレーズ特徴量をクラスタリングする（Ｓ２４２）。次に、クラスタリング部１８は、各クラスタが所定の選択条件を満たすか否かをそれぞれ判定し、所定の選択条件を満たす主要なクラスタを選択する（Ｓ２４３）。次に、クラスタリング部１８は、選択したクラスタに、各クラスタを代表するフレーズの文字列に応じたラベルを付与する（Ｓ２４４）。
【０１０７】
（要約部１９）
要約部１９は、文集合に含まれる特定の単語に注目し、注目単語に関連するフレーズについてのクラスタリング部１８によるクラスタリングの結果を用いて、注目単語についての要約情報を作成する。より具体的には、要約部１９は、注目単語と関連する複数の関連性を関連性データから抽出する。そして、要約部１９は、抽出した第１の関連性のフレーズ及び第２の関連性のフレーズが共に１つのクラスタに分類されていれば、当該１つのクラスタに付与されたラベルについての要約の内容に、第１の関連性における他方の単語と第２の関連性における他方の単語とを追加する。
【０１０８】
図１４は、要約部１９により作成される一例としての要約情報を示している。要約情報における注目単語は、“Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｊａｃｋｓｏｎ”である。また、要約情報は、４つのラベル“Ｓｉｇｎ”、“Ｂｏｒｎ”、“Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｅ”及び“Ａｌｂｕｍ”を含む。
【０１０９】
この要約情報において、ラベル“Ｓｉｇｎ”に関する内容は、“ＣＢＳ  Ｒｅｃｏｒｄｓ”及び“Ｍｏｔｏｗｎ”である。例えば、注目単語である“Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｊａｃｋｓｏｎ”と“ＣＢＳ  Ｒｅｃｏｒｄｓ”との単語ペアについてフレーズが“ｓｉｇｎｅｄ  ｔｏ”であり、“Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｊａｃｋｓｏｎ”と“Ｍｏｔｏｗｎ”との単語ペアについてフレーズが“ｃｏｎｔｒａｃｔｅｄ  ｗｉｔｈ”である。そして、これらのフレーズが共に“Ｓｉｇｎ”をラベルとするクラスタに分類された場合には、このような要約情報のエントリが作成され得る。
【０１１０】
図１５は、要約部１９による要約情報作成処理の流れについて説明するための説明図である。
【０１１１】
図１５に示すように、まず、要約部１９は、注目単語を特定する（Ｓ２５１）。注目単語は、例えば、ユーザにより指定される単語であってもよい。その代わりに、要約部１９は、例えば、関連性データに含まれる１つ以上の固有名詞などの単語を自動的に注目単語として特定してもよい。
【０１１２】
次に、要約部１９は、特定した注目単語に関連する関連性を関連性データから抽出する（Ｓ２５２）。注目単語に関連する関連性とは、例えば、単語ペアのいずれかの単語が注目単語である関連性である。次に、要約部１９は、抽出した関連性に含まれるフレーズが属するクラスタのラベルをクラスタリングの結果から取得する（Ｓ２５３）。そして、要約部１９は、取得したラベルごとに、注目単語とペアをなす単語をリスト化することにより、要約の内容を生成する（Ｓ２５４）。要約部１９は、このように作成した要約情報を、要約ＤＢ２０へ出力する。
【０１１３】
（要約ＤＢ２０）
要約ＤＢ２０は、要約部１９により作成される要約情報を、記憶媒体を用いて記憶する。要約ＤＢ２０により記憶される要約情報は、例えば、情報検索、広告、又は推薦などの様々な目的を有する情報処理装置１０の内部又は外部のアプリケーションによって利用され得る。
【０１１４】
以上、情報処理装置１０の機能構成について説明した。上記のように、情報処理装置１０を用いると、ある注目単語と関連のある単語が自動抽出され、さらに、抽出された単語と注目単語との間の関連性を示すラベルが付与される。つまり、情報処理装置１０を用いると、ある２つの単語間の関連性を示す情報を自動生成することが可能になる。なお、この情報は、後述する実施形態において、シードエンティティと関連エンティティとの間の関連性を文により表現する際に利用される。
【０１１５】
＜２：実施形態＞
以下、本発明の一実施形態について説明する。本実施形態は、シードエンティティと関連エンティティとの間の関連性を示す文（以下、関連情報文）を自動生成する方法に関する。
【０１１６】
［２−１：情報処理装置１００の機能構成］
まず、図１６を参照しながら、本実施形態に係る関連情報文の自動生成方法を実現することが可能な情報処理装置１００の機能構成について説明する。図１６は、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成について説明するための説明図である。
【０１１７】
図１６に示すように、情報処理装置１００は、主に、入力部１０１と、関連情報検索部１０２と、エンティティ検索部１０３と、関連情報文生成部１０４と、出力部１０５と、記憶部１０６とにより構成される。また、記憶部１０６には、関連情報ＤＢ１０６１と、エンティティＤＢ１０６２と、文雛形ＤＢ１０６３とが格納されている。
【０１１８】
まず、入力部１０１にシードエンティティの情報（以下、シードエンティティ情報）及び関連エンティティの情報（以下、関連エンティティ情報）が入力される。なお、シードエンティティとは、例えば、コンテンツ推薦システムにおいて推薦すべきコンテンツ（以下、推薦コンテンツ）を選択するために利用されるコンテンツ（以下、シードコンテンツ；例えば、ユーザが購入したコンテンツなど）である。この場合、関連エンティティは、ユーザに推薦されるコンテンツである。また、シードエンティティ情報は、例えば、シードコンテンツに関するメタ情報（例えば、アーティスト名やアルバム名など）である。そして、関連エンティティ情報は、推薦コンテンツに関するメタ情報（例えば、アーティスト名やアルバム名など）である。
【０１１９】
入力部１０１に入力されたシードエンティティ情報及び関連エンティティ情報は、関連情報検索部１０２に入力される。シードエンティティ情報及び関連エンティティ情報が入力されると、関連情報検索部１０２は、関連情報ＤＢ１０６１を参照し、シードエンティティ情報、関連エンティティ情報に関する関連ラベルを検索する。関連情報ＤＢ１０６１は、２つのエンティティ間の関連性を示す情報を格納したデータベースである。例えば、関連情報ＤＢ１０６１には、図１７に示すように、エンティティ＃１とエンティティ＃２との間の関連性を示す関連ラベルが、エンティティ＃１、＃２に対応付けて格納されている。なお、エンティティ＃１、＃２の関連性は、エンティティ＃１、＃２のメタ情報などから、先に説明した情報処理装置１０の機能により自動抽出することができる。
【０１２０】
図１７の例では、関連情報ＤＢ１０６１において、エンティティ＃１の情報「歌手Ａ」と、エンティティ＃２の情報「場所Ｘ」と、関連ラベル「ＢＯＲＮ  ＩＮ」とが対応付けられている。この例において、関連ラベル「ＢＯＲＮ  ＩＮ」は、「歌手Ａの生誕地が場所Ｘである」という関連性を示している。また、図１７に例示した関連情報ＤＢ１０６１において、エンティティ＃１の情報「歌手Ａ」と、エンティティ＃２の情報「歌手Ｂ」と、関連ラベル「ＣＯＬＬＡＢＯＲＡＴＥ  ＷＩＴＨ」とが対応付けられている。この例において、関連ラベル「ＣＯＬＬＡＢＯＲＡＴＥ  ＷＩＴＨ」は、「歌手Ａと歌手Ｂとが協演した」という関連性を示している。このように、関連情報ＤＢ１０６１には、エンティティ＃１、＃２の情報と関連ラベルが対応付けて格納されている。
【０１２１】
関連情報検索部１０２は、まず、シードエンティティ情報と関連エンティティ情報を共に含むレコード（以下、共起レコード）を関連情報ＤＢ１０６１から検索する。図１７の例において、シードエンティティ情報が「歌手Ａ」、関連エンティティ情報が「歌手Ｂ」の場合について考えると、共起レコードは、Ｎｏ．００２のレコードになる。このようにして関連情報ＤＢ１０６１から共起レコードを検出すると、関連情報検索部１０２は、検出した共起レコードに含まれるシードエンティティ情報、関連エンティティ情報、及び関連ラベルをエンティティ検索部１０３に入力する。
【０１２２】
次いで、関連情報検索部１０２は、シードエンティティ情報を含み、関連エンティティ情報を含まないレコード（以下、シードエンティティレコード）を関連情報ＤＢ１０６１から検索する。さらに、関連情報検索部１０２は、シードエンティティ情報を含まず、関連エンティティ情報を含むレコード（以下、関連エンティティレコード）を関連情報ＤＢ１０６１から検索する。そして、関連情報検索部１０２は、シードエンティティレコードに含まれるシードエンティティ情報とは異なるエンティティの情報と、関連エンティティレコードに含まれる関連エンティティ情報とは異なるエンティティの情報とが一致するレコード（以下、共有レコード）を検索する。
【０１２３】
図１７の例において、シードエンティティ情報が「歌手Ａ」、関連エンティティ情報が「歌手Ｂ」の場合について考えると、共有レコードは、Ｎｏ．００１、Ｎｏ．００４のレコードになる。この例において、シードエンティティレコードは、Ｎｏ．００１、Ｎｏ．００３のレコードである。一方、関連エンティティレコードは、Ｎｏ．００４のレコードである。Ｎｏ．００１、Ｎｏ．００３、Ｎｏ．００４のレコードを比較すると、Ｎｏ．００１、Ｎｏ．００４のレコードは、共にエンティティの情報「場所Ｘ」を含んでいる。そのため、この例においては、共有レコードとしてＮｏ．００１、Ｎｏ．００４が検出される。このようにして関連情報ＤＢ１０６１から共有レコードを検出すると、関連情報検索部１０２は、検出した共有レコードに含まれるシードエンティティ情報、関連エンティティ情報、及び関連ラベルをエンティティ検索部１０３に入力する。
【０１２４】
なお、共起レコードも共有レコードも検出されたかった場合、関連情報検索部１０２は、共起レコードも共有レコードも検出されなかったことを示す情報（ＮＵＬＬ）を出力する。ＮＵＬＬが出力された場合、情報処理装置１００は、関連情報文の生成を終了する。
【０１２５】
上記の関連情報検索部１０２による検索処理を纏めたのが図１８である。ここで、図１８を参照しながら、関連情報検索部１０２による検索処理の流れについて説明を補足する。なお、図１８の例では、シードエンティティ情報＝「歌手Ａ」、関連エンティティ情報＝「歌手Ｂ」の場合に関連情報検索部１０２により実行される検索処理の流れが示されている。
【０１２６】
まず、入力部１０１からシードエンティティ情報「歌手Ａ」及び関連エンティティ情報「歌手Ｂ」が関連情報検索部１０２に入力される（Ｓｔｅｐ．１）。次いで、関連情報検索部１０２により「歌手Ａ」「歌手Ｂ」を含むレコードが抽出される（Ｓｔｅｐ．２）。この場合、Ｎｏ．００１〜Ｎｏ．００４のレコードが抽出される。次いで、関連情報検索部１０２は、下記の検索条件＃１に合致するレコードを検索する（Ｓｔｅｐ．３）。この場合、「歌手Ａ」「歌手Ｂ」を共に含むレコードはＮｏ．００２のレコードであるため、Ｎｏ．００２のレコードが検索条件＃１の検索結果として抽出される。
【０１２７】
次いで、関連情報検索部１０２は、下記の検索条件＃２に合致するレコードを検索する（Ｓｔｅｐ．４）。この場合、「歌手Ａ」を含み、「歌手Ｂ」を含まないレコードはＮｏ．００１、Ｎｏ．００３のレコードである。また、「歌手Ａ」を含まず、「歌手Ｂ」を含むレコードはＮｏ．００４のレコードである。これらＮｏ．００１、Ｎｏ．００３、Ｎｏ．００４のうち、共通するエンティティの情報は「場所Ｘ」である。そして、「場所Ｘ」を含むレコードはＮｏ．００１、Ｎｏ．００４のレコードである。そのため、Ｎｏ．００１、Ｎｏ．００４のレコードが検索条件＃２の検索結果として抽出される。
【０１２８】
（検索条件＃１：共起レコードの検索条件）
シードエンティティ情報と関連エンティティ情報を共に含むレコードを検索する。
（検索条件＃２：共有レコードの検索条件）
シードエンティティ情報、関連エンティティ情報のいずれかを含むレコードのうち、共通するエンティティの情報を含むレコードを検索する。
【０１２９】
再び図１６を参照する。上記のようにして共起レコード、共有レコードを抽出すると、関連情報検索部１０２は、共起レコード、共有レコードにそれぞれ含まれるシードエンティティ情報、関連エンティティ情報、及び関連ラベルをエンティティ検索部１０３に入力する。なお、以下の説明では、共起レコード、共有レコードにそれぞれ含まれるシードエンティティ情報、関連エンティティ情報、及び関連ラベルを単に「共起レコード」「共有レコード」と表現する場合がある。
【０１３０】
共起レコード及び共有レコードが入力されると、エンティティ検索部１０３は、エンティティＤＢ１０６２を参照し、共起レコード及び共有レコードに含まれるエンティティの情報に対応するエンティティラベルを検索する。このエンティティラベルとは、エンティティの属性を示す情報である。例えば、エンティティＤＢ１０６２は、図１９に示すような構成を有している。図１９に示すように、エンティティ「歌手Ａ」には、そのエンティティが「人」であることを示すエンティティラベル「ＰＥＲＳＯＮ」が対応付けられている。また、エンティティ「場所Ｘ」には、そのエンティティが「場所」であることを示すエンティティラベル「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」が対応付けられている。
【０１３１】
まず、エンティティ検索部１０３は、関連情報検索部１０２から入力された共起レコードに含まれるシードエンティティ情報（例えば、「歌手Ａ」）に対応するエンティティラベル（例えば、「ＰＥＲＳＯＮ」）をエンティティＤＢ１０６２から抽出する。次いで、エンティティ検索部１０３は、関連情報検索部１０２から入力された共起レコードに含まれる関連エンティティ情報（例えば、「歌手Ｂ」）に対応するエンティティラベル（例えば、「ＰＥＲＳＯＮ」）をエンティティＤＢ１０６２から抽出する。
【０１３２】
次いで、エンティティ検索部１０３は、関連情報検索部１０２から入力された共有レコードに含まれるシードエンティティ情報及び関連エンティティ情報以外のエンティティの情報（例えば、「場所Ｘ」）に対応するエンティティラベル（例えば、「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」）をエンティティＤＢ１０６２から抽出する。そして、エンティティ検索部１０３は、共起レコード及び共有レコードに含まれる各エンティティの情報にエンティティラベルを付与し、共起レコード及び共有レコードを関連情報文生成部１０４に入力する。
【０１３３】
上記のエンティティ検索部１０３によるエンティティラベルの決定方法を纏めたのが図２０、図２１である。図２０に示すように、検索条件＃１による抽出結果（共起レコード）がエンティティ検索部１０３に入力されると（Ｓｔｅｐ．１）、共起レコードに含まれるエンティティの情報に対応するエンティティラベルが決定される（Ｓｔｅｐ．２）。このとき、エンティティ検索部１０３は、エンティティＤＢ１０６２を参照し、シードエンティティ情報及び関連エンティティ情報のそれぞれに対応するエンティティラベルを抽出する。そして、エンティティ検索部１０３により抽出されたエンティティラベルは共起レコードに含まれるシードエンティティ情報及び関連エンティティ情報に付与される。
【０１３４】
また、図２１に示すように、検索条件＃２による抽出結果（共有レコード）がエンティティ検索部１０３に入力されると（Ｓｔｅｐ．１）、共有レコードに含まれるシードエンティティ情報及び関連エンティティ情報以外のエンティティの情報に対応するエンティティラベルがエンティティＤＢ１０６２から抽出される（Ｓｔｅｐ．２）。そして、エンティティＤＢ１０６２から抽出されたエンティティラベルが、共有レコードに含まれるシードエンティティ情報及び関連エンティティ情報以外のエンティティの情報に付与される（Ｓｔｅｐ．３）。このようにして共起レコード及び共有レコードに含まれる各エンティティの情報にエンティティラベルが付与される。
【０１３５】
再び図１６を参照する。上記のようにしてエンティティ検索部１０３により各エンティティの情報にエンティティラベルが付与されると、共起レコード及び共有レコードに含まれる各エンティティの情報は、関連情報文生成部１０４に入力される。共起レコード及び共有レコードに含まれる各エンティティの情報が入力されると、関連情報文生成部１０４は、文雛形ＤＢ１０６３を参照し、入力された各エンティティの情報に基づいて関連情報文を生成するための文雛形を決定する。次いで、関連情報文生成部１０４は、決定した文雛形に各エンティティの情報を割り当てて関連情報文を生成する。
【０１３６】
文雛形ＤＢ１０６３は、例えば、図２２のような構成を有している。図２２に示すように、文雛形ＤＢ１０６３は、関連ラベル、エンティティラベル、及び文雛形を対応付けたデータベースである。例えば、関連ラベル「ＢＯＲＮ  ＩＮ」、エンティティラベル「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」に対して「［ｅｎｔｉｔｙ＃１］  ｗａｓ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  ［ｅｎｔｉｔｙ＃２］」という文雛形が対応付けられている。但し、文雛形の中に現れる［ｅｎｔｉｔｙ＃１］、［ｅｎｔｉｔｉｙ＃２］という部分には、それぞれエンティティ＃１、＃２の情報が割り当てられる。
【０１３７】
ここで、図２３、図２４を参照しながら、関連情報文生成部１０４による関連情報文の生成方法について、より詳細に説明する。なお、図２３は、共起レコードが入力された場合の関連情報文生成部１０４による関連情報文の生成方法を示す説明図である。また、図２４は、共有レコードが入力された場合の関連情報文生成部１０４による関連情報文の生成方法を示す説明図である。
【０１３８】
まず、図２３を参照する。図２３に示すように、関連情報文生成部１０４には、共起レコードに含まれる関連ラベル、及び、シードエンティティ情報、関連エンティティ情報に付与されたエンティティラベルの情報（以下、ラベル情報）が入力される（Ｓｔｅｐ．１）。図２３の例では、シードエンティティ情報（エンティティ＃１に対応）「歌手Ａ」、関連ラベル「ＣＯＬＬＡＢＯＲＡＴＥ  ＷＩＴＨ」、エンティティラベル「ＰＥＲＳＯＮ」がラベル情報として関連情報文生成部１０４に入力されている。さらに、関連情報文生成部１０４には、ラベル情報として、関連エンティティ情報（エンティティ＃２に対応）「歌手Ｂ」、関連ラベル「ＣＯＬＬＡＢＯＲＡＴＥ  ＷＩＴＨ」、エンティティラベル「ＰＥＲＳＯＮ」が入力されている。
【０１３９】
そこで、関連情報文生成部１０４は、文雛形ＤＢ１０６３（図２２を参照）を参照し、入力されたラベル情報から、関連ラベル「ＣＯＬＬＡＢＯＲＡＴＥ  ＷＩＴＨ」及びエンティティラベル「ＰＥＲＳＯＮ」に対応する文雛形「［ｅｎｔｉｔｙ＃１］  ｗａｓ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  ［ｅｎｔｉｔｙ＃２］」を抽出する（Ｓｔｅｐ．２）。次いで、関連情報文生成部１０４は、抽出した文雛形に含まれる変数［ｅｎｔｉｔｙ＃１］［ｅｎｔｉｔｉｙ＃２］に各エンティティの情報「歌手Ａ」「歌手Ｂ」を割り当てて、関連情報文「歌手Ａ  ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  歌手Ｂ」を生成する（Ｓｔｅｐ．３）。
【０１４０】
次に、図２４を参照する。図２４に示すように、関連情報文生成部１０４には、共有レコードに含まれる関連ラベル、及び、シードエンティティ情報、関連エンティティ情報に付与されたエンティティラベルの情報（ラベル情報）が入力される（Ｓｔｅｐ．１）。
【０１４１】
図２４の例では、シードエンティティ情報（エンティティ＃１に対応）「歌手Ａ」、関連ラベル「ＢＯＲＮ  ＩＮ」、エンティティラベル「ＰＥＲＳＯＮ」がラベル情報として関連情報文生成部１０４に入力されている。また、関連情報文生成部１０４には、ラベル情報として、関連エンティティ情報（エンティティ＃１に対応）「歌手Ｂ」、関連ラベル「ＰＬＡＹ」、エンティティラベル「ＰＥＲＳＯＮ」が入力されている。さらに、関連情報文生成部１０４には、ラベル情報として、シードエンティティ情報及び関連エンティティ情報以外のエンティティの情報（エンティティ＃２に対応）「場所Ｘ」、エンティティラベル「ＬＯＣＡＴＩＯＮ」が入力されている。
【０１４２】
そこで、関連情報文生成部１０４は、文雛形ＤＢ１０６３（図２２を参照）を参照し、入力されたエンティティ＃１の関連ラベル及びエンティティ＃２のエンティティラベルから文雛形を抽出する（Ｓｔｅｐ．２）。例えば、エンティティ＃１「歌手Ａ」の関連ラベル「ＢＯＲＮ  ＩＮ」及びエンティティ＃２のエンティティラベル「ＬＯＡＣＴＩＯＮ」が入力されると、文雛形「［ｅｎｔｉｔｙ＃１］  ｗａｓ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  ［ｅｎｔｉｔｙ＃２］」が抽出される。また、エンティティ＃１「歌手Ｂ」の関連ラベル「ＰＬＡＹ」及びエンティティ＃２のエンティティラベル「ＬＯＡＣＴＩＯＮ」が入力されると、文雛形「［ｅｎｔｉｔｙ＃１］  ｐｌａｙｅｄ  ａｔ  ［ｅｎｔｉｔｙ＃２］」が抽出される。
【０１４３】
シードエンティティ情報の文雛形（以下、シードエンティティ文雛形）及び関連エンティティ情報の文雛形（以下、関連エンティティ文雛形）を決定すると、関連情報文生成部１０４は、必要に応じて文雛形を変形する（Ｓｔｅｐ．３）。例えば、図２４のように、シードエンティティ文雛形と関連エンティティ文雛形とが異なる場合、関連情報文生成部１０４は、シードエンティティ文雛形に「，ｗｈｉｌｅ」を付け加え、その後に関連エンティティ文雛形を付け加える。一方、シードエンティティ文雛形と関連エンティティ文雛形とが同じ場合、関連情報文生成部１０４は、「Ｂｏｔｈ  シードエンティティ情報  ａｎｄ  関連エンティティ情報」に、シードエンティティ文雛形の［ｅｎｔｉｔｙ＃１］を除いた部分を付け加える。このとき、関連情報文生成部１０４は、適宜ｂｅ動詞を複数形にする。
【０１４４】
次いで、関連情報文生成部１０４は、変形後の文雛形に含まれる変数［ｅｎｔｉｔｉｙ＃２］にエンティティ＃２のエンティティ情報を割り当てて関連情報文を生成する（Ｓｔｅｐ．３）。図２４の例では、「歌手Ａ  ｗａｓ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  場所Ｘ，ｗｈｉｌｅ  歌手Ｂ  ｐｌａｙｅｄ  ａｔ  場所Ｘ」という関連情報文が生成される。このようにして関連情報文生成部１０４により関連情報文が生成される。
【０１４５】
再び図１６を参照する。上記のようにして関連情報文を生成すると、関連情報文生成部１０４は、生成した関連情報文を出力部１０５に入力する。関連情報文が入力されると、出力部１０５は、入力された関連情報文を出力する。このとき、出力部１０５は、ディスプレイなどの表示手段（非図示）に関連情報文を表示してもよいし、スピーカなどの音声出力手段（非図示）を用いて関連情報文を音声として出力してもよい。
【０１４６】
例えば、図２９、図３０に示すように、出力部１０５は、シードエンティティ情報「Ｊａｃｋ」及び関連エンティティ情報「Ｒｏｓｅ」と共に関連情報文「Ｂｏｔｈ  Ｒｏｓｅ  ａｎｄ  Ｊａｃｋ  ｗｅｒｅ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  Ｉｎｄｉａｎａ」（図２９を参照）、「Ｒｏｓｅ  ｗａｓ  ｂｏｒｎ  ｉｎ  Ｉｎｄｉａｎａ，  ｗｈｉｌｅ  Ｊａｃｋ  ｐｌａｙｅｄ  ａｔ  Ｉｎｄｉａｎａ」（図３０を参照）を表示手段に表示する。
【０１４７】
以上、情報処理装置１００の機能構成について説明した。なお、情報処理装置１００の機能構成に、先に説明した情報処理装置１０の機能構成を含めてもよい。この場合、情報処理装置１０の要約部１９により生成される要約情報（図１４を参照）から、関連情報ＤＢ１０６１の内容（図１７を参照）が構築される。図１４、図１７を参照すると容易に理解できるように、要約ＤＢ２０の構造を変形することにより関連情報ＤＢ１０６１を構築することができる。但し、図１４に記載した「ラベル」は、図１７に記載した「関連ラベル」に対応する。また、情報処理装置１００の記憶部１０６は、情報処理装置１００の外部に設けられていてもよい。
【０１４８】
［２−２：情報処理装置１００の動作］
次に、図２５〜図２８を参照しながら、情報処理装置１００の動作について説明する。図２５〜図２８は、情報処理装置１００を構成する各構成要素の動作について説明するための説明図である。なお、ここではシードエンティティ情報としてシードアーティスト名が入力され、関連エンティティ情報として関連アーティスト名が入力されるものとする。
【０１４９】
（関連情報検索部１０２の動作）
まず、図２５を参照しながら、関連情報検索部１０２の動作について説明する。図２５は、関連情報検索部１０２により実行される処理の流れについて説明するための説明図である。
【０１５０】
図２５に示すように、関連情報検索部１０２は、入力部１０１から入力されたシードアーティスト名、又は関連アーティスト名を含む情報を関連情報ＤＢ１０６１から検索する（Ｓ２０１）。次いで、関連情報検索部１０２は、シードアーティスト名、及び関連アーティスト名を含む検索結果を上記（検索条件＃１）の検索結果としてエンティティ検索部１０３に出力する（Ｓ２０２）。次いで、関連情報検索部１０２は、シードアーティスト名を含むレコードと、関連アーティスト名を含むレコードとの間で、共通のエンティティを含むレコードを抽出し、上記（検索条件＃２）の検索結果としてエンティティ検索部１０３に出力する（Ｓ２０３）。
【０１５１】
（エンティティ検索部１０３の動作）
次に、図２６を参照しながら、エンティティ検索部１０３の動作について説明する。図２６は、エンティティ検索部１０３により実行される処理の流れについて説明するための説明図である。
【０１５２】
図２６に示すように、エンティティ検索部１０３は、上記（検索条件＃１）の検索結果（共起レコード）にエンティティラベル「ＰＥＲＳＯＮ」を付与して関連情報文生成部１０４に出力する（Ｓ２１１）。次いで、エンティティ検索部１０３は、上記（検索条件＃２）の検索結果（共有レコード）に含まれる共通のエンティティに対応するエンティティラベルをエンティティＤＢ１０６２から検索する（Ｓ２１２）。次いで、エンティティ検索部１０３は、エンティティＤＢ１０６２から抽出されたエンティティラベルを共通のエンティティに付与して関連情報文生成部１０４に出力する（Ｓ２１３）。
【０１５３】
（関連情報文生成部１０４の動作）
次に、図２７、図２８を参照しながら、関連情報文生成部１０４の動作について説明する。図２７、図２８は、関連情報文生成部１０４により実行される処理の流れについて説明するための説明図である。特に、図２７は、上記（検索条件＃１）の検索結果に対する関連情報文生成部１０４の動作を示している。一方、図２８は、上記（検索条件＃２）の検索結果に対する関連情報文生成部１０４の動作を示している。
【０１５４】
まず、図２７を参照する。図２７に示すように、関連情報文生成部１０４は、エンティティ検索部１０３から入力された関連ラベルとエンティティラベルの組に対応する文雛形を文雛形ＤＢ１０６３から検索する（Ｓ２２１）。次いで、関連情報文生成部１０４は、文雛形ＤＢ１０６３から抽出した文雛形に含まれる変数［ｅｎｔｉｔｙ＃１］にエンティティ＃１に対応するアーティスト名を代入する（Ｓ２２２）。次いで、関連情報文生成部１０４は、文雛形ＤＢ１０６３から抽出した文雛形に含まれる変数［ｅｎｔｉｔｙ＃２］にエンティティ＃２に対応するアーティスト名を代入する（Ｓ２２３）。次いで、関連情報文生成部１０４は、出力部１０５を介して関連情報文を出力する（Ｓ２０５）。
【０１５５】
次に、図２８を参照する。図２８に示すように、関連情報文生成部１０４は、シードエンティティ情報と関連エンティティ情報について、関連ラベルとエンティティラベルの組に対応する文雛形を文雛形ＤＢ１０６３から検索する（Ｓ２３１）。次いで、関連情報文生成部１０４は、シードエンティティ情報に対応する文雛形（シードエンティティ文雛形）と、関連エンティティ情報に対応する文雛形（関連エンティティ文雛形）とが同じであるか否かを判定する（Ｓ２３２）。シードエンティティ文雛形と関連エンティティ文雛形が同じ場合、関連情報文生成部１０４は、処理をステップＳ２３３に進める。一方、シードエンティティ文雛形と関連エンティティ文雛形が同じでない場合、関連情報文生成部１０４は、処理をステップＳ２３４に進める。
【０１５６】
処理をステップＳ２３３に進めた場合、関連情報文生成部１０４は、文雛形を「Ｂｏｔｈ  …  ａｎｄ  …」の形式に変形し、続くｂｅ動詞を複数形にする（Ｓ２３３）。一方、処理をステップＳ２３４に進めた場合、関連情報文生成部１０４は、文雛形を「…，ｗｈｉｌｅ  …」の形式に変形する（Ｓ２３４）。ステップＳ２３３又はＳ２３４の処理を完了すると、関連情報文生成部１０４は、処理をステップＳ２３５に進める。
【０１５７】
処理をステップＳ２３５に進めた関連情報文生成部１０４は、２つの変数［ｅｎｔｉｔｙ＃１］にシードアーティスト名と関連アーティスト名を代入する（Ｓ２３５）。次いで、関連情報文生成部１０４は、変数［ｅｎｔｉｔｙ＃２］に共通のエンティティ情報を代入し、関連情報文を完成させる（Ｓ２３６）。次いで、関連情報文生成部１０４は、出力部１０５を介して、完成した関連情報文を出力する（Ｓ２３７）。
【０１５８】
以上、情報処理装置１００の動作について説明した。なお、関連情報文は、例えば、図２９、図３０に示すような形で出力される。
【０１５９】
＜３：ハードウェア構成＞
上記の情報処理装置１０、１００が有する各構成要素の機能は、例えば、図３１に示すハードウェア構成を用いて実現することが可能である。つまり、当該各構成要素の機能は、コンピュータプログラムを用いて図３１に示すハードウェアを制御することにより実現される。なお、このハードウェアの形態は任意であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の携帯情報端末、ゲーム機、又は種々の情報家電がこれに含まれる。但し、上記のＰＨＳは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍの略である。また、上記のＰＤＡは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔの略である。
【０１６０】
図３１に示すように、このハードウェアは、主に、ＣＰＵ９０２と、ＲＯＭ９０４と、ＲＡＭ９０６と、ホストバス９０８と、ブリッジ９１０と、を有する。さらに、このハードウェアは、外部バス９１２と、インターフェース９１４と、入力部９１６と、出力部９１８と、記憶部９２０と、ドライブ９２２と、接続ポート９２４と、通信部９２６と、を有する。但し、上記のＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔの略である。また、上記のＲＯＭは、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙの略である。そして、上記のＲＡＭは、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙの略である。
【０１６１】
ＣＰＵ９０２は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ９０４、ＲＡＭ９０６、記憶部９２０、又はリムーバブル記録媒体９２８に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０４は、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ９０６には、例えば、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
【０１６２】
これらの構成要素は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス９０８を介して相互に接続される。一方、ホストバス９０８は、例えば、ブリッジ９１０を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス９１２に接続される。また、入力部９１６としては、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部９１６としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。
【０１６３】
出力部９１８としては、例えば、ＣＲＴ、ＬＣＤ、ＰＤＰ、又はＥＬＤ等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。但し、上記のＣＲＴは、Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅの略である。また、上記のＬＣＤは、Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙの略である。そして、上記のＰＤＰは、Ｐｌａｓｍａ  ＤｉｓｐｌａｙＰａｎｅｌの略である。さらに、上記のＥＬＤは、Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙの略である。
【０１６４】
記憶部９２０は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部９２０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。但し、上記のＨＤＤは、Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅの略である。
【０１６５】
ドライブ９２２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２８に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９２８に情報を書き込む装置である。リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、ＨＤ  ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。但し、上記のＩＣは、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。
【０１６６】
接続ポート９２４は、例えば、ＵＳＢポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９３０を接続するためのポートである。外部接続機器９３０は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。但し、上記のＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓの略である。また、上記のＳＣＳＩは、Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。
【０１６７】
通信部９２６は、ネットワーク９３２に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。また、通信部９２６に接続されるネットワーク９３２は、有線又は無線により接続されたネットワークにより構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、可視光通信、放送、又は衛星通信等である。但し、上記のＬＡＮは、Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋの略である。また、上記のＷＵＳＢは、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢの略である。そして、上記のＡＤＳＬは、Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅの略である。
【０１６８】
＜４：まとめ＞
最後に、本発明の実施形態に係る技術内容について簡単に纏める。ここで述べる技術内容は、例えば、ＰＣ、携帯電話、携帯ゲーム機、携帯情報端末、情報家電、カーナビゲーションシステム等、種々の情報処理装置に対して適用することができる。
【０１６９】
上記の情報処理装置の機能構成は次のように表現することができる。当該情報処理装置は、次のような情報提供部と、関連文生成部と、関連文提供部とを有する。当該情報提供部は、主情報に関連する関連情報を提供するものである。また、上記の関連文生成部は、前記主情報と前記関連情報との間の関連性を示す文を生成するものである。そして、上記の関連文提供部は、前記関連文生成部により生成された文を提供するものである。
【０１７０】
このように、主情報と関連情報とを提供する際に、両者の関連性を示す文を併せて提供することにより、情報の提供を受けるユーザに対して関連情報への興味を喚起することができるようになる。そして、関連情報に対応する商品の販売促進やコンテンツの視聴頻度向上などに寄与する。
【０１７１】
（備考）
上記の出力部１０５は、情報提供部、関連文提供部の一例である。上記のシードエンティティ情報は、主情報の一例である。上記の関連エンティティ情報は、関連情報の一例である。上記の関連情報文生成部１０４は、関連文生成部の一例である。上記の関連情報ＤＢ１０６１は、第１のデータベースの一例である。上記のエンティティ＃１の情報は、第１の情報の一例である。上記のエンティティ＃２の情報は、第２の情報の一例である。
【０１７２】
上記の関連ラベルは、関連性情報の一例である。上記の文雛形ＤＢ１０６３は、第２のデータベースの一例である。上記の共起レコードは、第１のレコードの一例である。上記の共有レコードは、第２及び第３のレコードの一例である。上記のデータ取得部１２は、フレーズ取得部の一例である。上記の要約部１９は、関連性情報生成部の一例である。上記の圧縮部１６は、圧縮フレーズ特徴量生成部の一例である。
【０１７３】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１７４】
１０    情報処理装置
１１    文書ＤＢ
１２    データ取得部
１３    フレーズ特徴量決定部
１４    集合特徴量決定部
１５    特徴量ＤＢ
１６    圧縮部
１７    圧縮特徴量ＤＢ
１８    クラスタリング部
１９    要約部
２０    要約ＤＢ
１００    情報処理装置
１０１    入力部
１０２    関連情報検索部
１０３    エンティティ検索部
１０４    関連情報文生成部
１０５    出力部
１０６    記憶部
１０６１    関連情報ＤＢ
１０６２    エンティティＤＢ
１０６３    文雛形ＤＢ
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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