(57)【要約】      （修正有）【課題】インターネット上に投稿された文書からユーザの自由時間を適切に推定する。【解決手段】前処理部が、入力されたブログ文書集合に含まれる各ブログ文書を形態素解析すると共に、各ブログ文書に付加された投稿日時のデータを抽出し、単語ｎ−ｇｒａｍ抽出部１４１が、形態素解析結果を利用して、ブログ文書集合から単語ｎ−ｇｒａｍを抽出し、平均値算出部１４２が、投稿日時のデータを利用して、１日における時間帯毎のつぶやき回数の平均値を求め、時間帯毎回数抽出部１４３が、時間帯毎のつぶやき回数の平均値を素性として抽出し、標準偏差算出部１４４が、ユーザの一日のつぶやき回数のばらつきを示す標準偏差を算出し、素性抽出部１４が、単語ｎ−ｇｒａｍ、時間帯毎のつぶやき回数、つぶやき回数の標準偏差をまとめた素性と、予め学習用ブログ文書集合から生成された自由時間推定モデルとを用いて、ユーザの自由時間を推定する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々に投稿日時を示すデータが付加された同一のユーザにより投稿され複数の文書データを含む文書集合に基づいて、該文書集合に含まれる単語の出現頻度に基づく第１素性、及び一定期間を複数の期間に分割した分割期間毎の文書データの投稿数の分布を示す第２素性を抽出する素性抽出手段と、
各ユーザの前記一定期間における自由時間の正解ラベルが付与された複数の学習用文書集合の各々から抽出された前記第１素性及び前記第２素性と、前記学習用文書集合の各々に付与された正解ラベルとの対応付けを学習した推定モデルと、前記一定期間における自由時間が未知の推定対象ユーザの文書集合から前記素性抽出手段により抽出された前記第１素性及び前記第２素性とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記一定期間における自由時間を推定する推定手段と、
を含む自由時間推定装置。
【請求項２】
前記素性抽出手段は、前記第２素性として、前記分割期間毎の投稿数の平均、及び前記一定期間における前記分割期間毎の投稿数のばらつきを抽出する請求項１記載の自由時間推定装置。
【請求項３】
前記複数の学習用文書集合を用いて、前記推定モデルを学習する学習手段を含む請求項１または請求項２記載の自由時間推定装置。
【請求項４】
素性抽出手段が、各々に投稿日時を示すデータが付加された同一のユーザにより投稿され複数の文書データを含む文書集合に基づいて、該文書集合に含まれる単語の出現頻度に基づく第１素性、及び一定期間を複数の期間に分割した分割期間毎の文書データの投稿数の分布を示す第２素性を抽出し、
推定手段が、各ユーザの前記一定期間における自由時間の正解ラベルが付与された複数の学習用文書集合の各々から抽出された前記第１素性及び前記第２素性と、前記学習用文書集合の各々に付与された正解ラベルとの対応付けを学習した推定モデルと、前記一定期間における自由時間が未知の推定対象ユーザの文書集合から前記素性抽出手段により抽出された前記第１素性及び前記第２素性とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記一定期間における自由時間を推定する
自由時間推定方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の自由時間推定装置を構成する各手段として機能させるための自由時間推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は自由時間推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、インターネット上に投稿されたブログ等の文書に基づいて、ユーザの自由時間を推定する自由時間推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のようなマイクロブログなど、ユーザがインターネット上に投稿した文書（テキストデータ）から、そのユーザの属性（性別、居住地など）を判定することが行われている（例えば、非特許文献１参照）。例えば、属性毎に関連のある単語のｎ−ｇｒａｍを素性として学習したモデルを作成しておき、このモデルを用いて、属性が未知のユーザにより投稿された文書に含まれる単語から、そのユーザの属性を推定している。このような手法では、文書に書かれた内容と属性との相関が強い場合には、性能良く属性を判定することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】大倉務、清水伸幸、中川裕志、「スケーラブルで汎用的なブログ著者属性判定手法」、社団法人  情報処理学会  研究報告、２００７−NL−１８１(１)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、性別や居住地のような属性とは異なり、ユーザの自由時間については、ユーザが投稿した文書の内容との間に強い相関が存在しない場合が多い。ここで、自由時間とは、一定期間（例えば、１日、１週間、１ヶ月等）当たりの仕事、家事、睡眠、食事等以外の余暇の時間を示すユーザの属性である。例えば、政治の話題を頻繁にマイクロブログで投稿するユーザが複数存在する場合に、これら複数のユーザの各々の自由時間が同じであるとは考え難い。このように、投稿された文書の内容のみに基づいて、ユーザの自由時間を推定することは困難である。
【０００５】
本発明は上記事実を考慮して成されたもので、インターネット上に投稿された文書からユーザの自由時間を適切に推定することができる自由時間推定装置、方法、及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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の自由時間推定装置は、各々に投稿日時を示すデータが付加された同一のユーザにより投稿され複数の文書データを含む文書集合に基づいて、該文書集合に含まれる単語の出現頻度に基づく第１素性、及び一定期間を複数の期間に分割した分割期間毎の文書データの投稿数の分布を示す第２素性を抽出する素性抽出手段と、各ユーザの前記一定期間における自由時間の正解ラベルが付与された複数の学習用文書集合の各々から抽出された前記第１素性及び前記第２素性と、前記学習用文書集合の各々に付与された正解ラベルとの対応付けを学習した推定モデルと、前記一定期間における自由時間が未知の推定対象ユーザの文書集合から前記素性抽出手段により抽出された前記第１素性及び前記第２素性とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記一定期間における自由時間を推定する推定手段と、を含んで構成されている。
【０００７】
本発明の自由時間推定装置によれば、素性抽出手段が、各々に投稿日時を示すデータが付加された同一のユーザにより投稿され複数の文書データを含む文書集合に基づいて、文書集合に含まれる単語の出現頻度に基づく第１素性、及び一定期間を複数の期間に分割した分割期間毎の文書データの投稿数の分布を示す第２素性を抽出する。そして、推定手段が、各ユーザの一定期間における自由時間の正解ラベルが付与された複数の学習用文書集合の各々から抽出された第１素性及び第２素性と、学習用文書集合の各々に付与された正解ラベルとの対応付けを学習した推定モデルと、一定期間における自由時間が未知の推定対象ユーザの文書集合から素性抽出手段により抽出された第１素性及び第２素性とに基づいて、推定対象ユーザの一定期間における自由時間を推定する。
【０００８】
このように、単語の出現頻度に基づく第１素性に加え、一定期間における分割期間毎の文書データの投稿数の分布を示す第２素性を用いることにより、インターネット上に投稿された文書からユーザの自由時間を適切に推定することができる。
【０００９】
また、前記素性抽出手段は、前記第２素性として、前記分割期間毎の投稿数の平均、及び前記一定期間における前記分割期間毎の投稿数のばらつきを抽出することができる。このような第２素性を抽出することにより、ユーザの自由時間の特徴を捉えることが可能になる。
【００１０】
また、本発明の自由時間推定装置は、前記複数の学習用文書集合を用いて、前記推定モデルを学習する学習手段を含んで構成することができる。これにより学習機能を併せ持つことができる。
【００１１】
また、本発明の自由時間推定方法は、素性抽出手段が、各々に投稿日時を示すデータが付加された同一のユーザにより投稿され複数の文書データを含む文書集合に基づいて、該文書集合に含まれる単語の出現頻度に基づく第１素性、及び一定期間を複数の期間に分割した分割期間毎の文書データの投稿数の分布を示す第２素性を抽出し、推定手段が、各ユーザの前記一定期間における自由時間の正解ラベルが付与された複数の学習用文書集合の各々から抽出された前記第１素性及び前記第２素性と、前記学習用文書集合の各々に付与された正解ラベルとの対応付けを学習した推定モデルと、前記一定期間における自由時間が未知の推定対象ユーザの文書集合から前記素性抽出手段により抽出された前記第１素性及び前記第２素性とに基づいて、前記推定対象ユーザの前記一定期間における自由時間を推定する方法である。
【００１２】
また、本発明の自由時間推定プログラムは、コンピュータを、上記の自由時間推定装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の自由時間推定装置、方法、及びプログラムによれば、単語の出現頻度に基づく第１素性に加え、一定期間における分割期間毎の文書データの投稿数の分布を示す第２素性を用いることにより、インターネット上に投稿された文書からユーザの自由時間を適切に推定することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施の形態に係る自由時間推定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】素性抽出部の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】ユーザ毎のつぶやき回数の分布を示す図である
【図４】本実施の形態における学習処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】本実施の形態における推定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】
【００１５】
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。なお、本実施の形態では、ユーザの１日当たりの自由時間を推定する場合を例に説明する。
【００１６】
本実施の形態に係る自由時間推定装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する学習処理及び推定処理を含む自由時間推定処理ルーチンを実行するためのプログラム及び各種データを記憶したＲＯＭとを備えたコンピュータで構成されている。また、記憶手段としてＨＤＤを設けてもよい。
【００１７】
このコンピュータは、機能的には、図１に示すように、学習部１１と推定部１２とを含んだ構成で表すことができ、学習部１１はさらに、前処理部１３と、素性抽出部１４と、推定モデル学習部１５とを含んだ構成で表すことができ、推定部１２はさらに、前処理部１３と、素性抽出部１４と、自由時間推定部１６とを含んだ構成で表すことができる。なお、前処理部１３及び素性抽出部１４は学習部１１と推定部１２とで共通の機能部である。
【００１８】
自由時間推定装置１０は、入力文書（テキストデータ）として、マイクロブログで投稿されたブログ文書を受け付ける。以下では、マイクロブログでのブログ文書の投稿、または投稿された文書自体を「つぶやき」ともいう。「つぶやき」は、最大１４０文字程度の少量のテキストデータの書き込みからなり、その内容はユーザの現在の状況や所在地、考えなどを表すことが一般的である。また、本実施の形態で扱う各ブログ文書には、ユーザがそのブログ文書を投稿した投稿日時（ユーザがつぶやいた日付及び時刻）のデータが付加されている。
【００１９】
また、自由時間推定装置１０への入力文書の入力は、あるユーザが所定期間（例えば、１年間）に投稿した複数のブログ文書からなるブログ文書集合単位で行われる。学習部１１に入力されるブログ文書集合は、複数のユーザ毎のブログ文書集合であり、各ブログ文書集合には、ユーザの自由時間を示す正解ラベルが予め人手で付与されている。推定部１２に入力されるブログ文書集合は、自由時間を推定したい推定対象ユーザにより所定期間に投稿されたブログ文書集合である。
【００２０】
以下、自由時間推定装置１０の各部につて詳述する。
【００２１】
前処理部１３は、入力されたブログ文書集合に含まれる各ブログ文書を、既存の技術である形態素解析によって単語に区切り、さらに各単語に品詞情報を付与した形態素解析結果を出力する。例えば、『横浜に着いた。』というブログ文書（テキストデータ）が入力された場合、『横浜（名詞）／に（格助詞：連用）／つ（動詞語幹：Ｋ）／い（動詞活用語尾）／た（動詞接尾辞：終止）／。（句点）』という形態素解析結果が出力される。
【００２２】
また、前処理部１３は、各ブログ文書に付加された投稿日時のデータを抽出して出力する。
【００２３】
素性抽出部１４は、図２に示すように、単語ｎ−ｇｒａｍ抽出部１４１と、平均値算出部１４２と、時間帯毎回数抽出部１４３と、標準偏差算出部１４４とを含んだ構成で表すことができる。
【００２４】
単語ｎ−ｇｒａｍ抽出部１４１は、前処理部１３から出力された形態素解析結果を利用して、入力されたブログ文書集合から、素性として単語ｎ−ｇｒａｍを抽出する。単語ｎ−ｇｒａｍは形態素の表記とその表記のブログ文書集合内における出現頻度とで表される素性である。この素性は、ユーザが投稿したブログ文書の内容に由来するものであり、ユーザの自由時間と関連する生活スタイルや職業等が反映された情報となる。
【００２５】
例えば、ブログ文書集合に含まれるブログ文書が、
横浜に着いた、横浜はいい天気。
の場合、その形態素解析結果から、以下のような単語ｎ−ｇｒａｍ（ここでは、ｎ＝１）が抽出される。
横浜：２  に：１  着く：１  は：１  いい：１  天気：１
【００２６】
なお、ブログ文書に含まれる単語のうち、語彙的意味を表す内容語のみを対象として単語ｎ−ｇｒａｍを抽出してもよい。
【００２７】
平均値算出部１４２は、前処理部１３から出力された投稿日時のデータを利用して、一定期間（ここでは１日）における時間帯毎のつぶやき回数の平均値を求める。例えば、あるユーザの午前０時〜１時のつぶやき回数が、３月２１日は３回、３月２２日は５回、３月２３日は４回だとすると、このユーザの午前０時〜１時のつぶやき回数の平均値は４となる。
【００２８】
時間帯毎回数抽出部１４３は、平均値算出部１４２で算出された時間帯毎のつぶやき回数の平均値を素性として抽出する。例えば、あるユーザの午前０時〜１時のつぶやき回数の平均値が４回だとすると、このユーザの午前０時〜１時のつぶやき回数を表す素性は４となる。
【００２９】
標準偏差算出部１４４は、平均値算出部１４２で算出された時間帯毎のつぶやき回数の平均値に基づいて、ユーザの一日のつぶやき回数のばらつきを示す標準偏差を算出し、素性として出力する。
【００３０】
ここで、図３に示すように、つぶやき回数の時間帯毎の分布はユーザ毎に異なる。また、つぶやき回数の分布とユーザの自由時間との間には相関があると考えられる。例えば、どの時間帯も一定の頻度でつぶやいているユーザは自由時間が多いと考えられ、特定の時間帯のみつぶやいているユーザは、それ以外の時間は仕事や家事などの時間であり、自由時間が少ないと考えられる。このように、時間帯毎のつぶやき回数及びつぶやき回数の標準偏差のような、つぶやき回数の分布を素性として利用することで、上記のようなユーザの自由時間の特徴を捉えることができる。
【００３１】
素性抽出部１４は、上記の単語ｎ−ｇｒａｍ、時間帯毎のつぶやき回数、及びつぶやき回数の標準偏差をまとめて、１つのブログ文書集合から抽出された素性として出力する。上記のように、単語ｎ−ｇｒａｍはユーザの自由時間に関連する生活スタイルや職業等が反映された情報であり、つぶやき回数の分布はユーザの自由時間の特徴を捉えた情報であるため、これらをまとめて素性として用いることで、自由時間推定モデル２０の学習及び自由時間の推定を精度良く行うことができる。
【００３２】
なお、学習部１１における素性抽出部１４として機能する場合には、ブログ文書集合毎に抽出した素性と、そのブログ文書集合に付与された正解ラベルとをペアにして、後段の推定モデル学習部１５へ受け渡す。推定部１２における素性抽出部１４として機能する場合には、抽出した素性を後段の自由時間推定部１６へ受け渡す。
【００３３】
推定モデル学習部１５は、素性抽出部１４から出力された素性と正解ラベルとのペアの対応付けを既存の技術を用いて学習して、ユーザの自由時間を推定するための自由時間推定モデル２０を生成する。例えば、回帰分析により自由時間推定モデル２０を生成することができる。
【００３４】
自由時間推定部１６は、推定モデル学習部１５により生成された自由時間推定モデル２０と、推定対象ユーザのブログ文書集合から抽出された素性とを用いて、ユーザの自由時間を推定して出力する。
【００３５】
次に、本実施の形態に係る自由時間推定装置１０の作用について説明する。学習段階において、複数のユーザ毎のブログ文書集合が自由時間推定装置１０に入力されると、学習部１１において、図４に示す学習処理ルーチンが実行される。また、推定段階において、自由時間を推定したい推定対象ユーザのブログ文書集合が自由時間推定装置１０に入力されると、推定部１２において、図５に示す推定処理ルーチンが実行される。以下、各処理について詳述する。
【００３６】
まず、学習処理ルーチンでは、ステップ１００で、前処理部１３が、入力された複数のユーザ毎のブログ文書集合を取得する。次に、ステップ１０２で、前処理部１３が、複数のブログ文書集合の中から、１人のユーザのブログ文書集合を選択する。次に、ステップ１０４で、前処理部１３が、選択したブログ文書集合に含まれる各ブログ文書を、既存の技術である形態素解析によって単語に区切り、さらに各単語に品詞情報を付与した形態素解析結果を出力する。また、前処理部１３が、各ブログ文書に付加された投稿日時のデータを抽出して出力する。
【００３７】
次に、ステップ１０６で、単語ｎ−ｇｒａｍ抽出部１４１が、上記ステップ１０４で出力された形態素解析結果を利用して、上記ステップ１０２で選択されたブログ文書集合から単語ｎ−ｇｒａｍを抽出する。
【００３８】
次に、ステップ１０８で、平均値算出部１４２が、上記ステップ１０４で出力された投稿日時のデータを利用して、一定期間における時間帯毎のつぶやき回数の平均値を求める。次に、ステップ１１０で、時間帯毎回数抽出部１４３が、上記ステップ１０８で算出された時間帯毎のつぶやき回数の平均値を素性として抽出する。次に、ステップ１１２で、標準偏差算出部１４４は、上記ステップ１０８で算出された時間帯毎のつぶやき回数の平均値に基づいて、ユーザの一日のつぶやき回数のばらつきを示す標準偏差を算出し、素性として出力する。
【００３９】
次に、ステップ１１４で、素性抽出部１４が、上記ステップ１０６で抽出された単語ｎ−ｇｒａｍ、上記ステップ１１０で抽出された時間帯毎のつぶやき回数、及び上記ステップ１１２で算出されたつぶやき回数の標準偏差をまとめて、上記ステップ１０２で選択されたブログ文書集合の素性とし、そのブログ文書集合に付与された自由時間の正解ラベルとのペアを作成する。
【００４０】
次に、ステップ１１６で、学習部１１が、ブログ文書集合が入力された全てのユーザについて正解ラベルと素性とのペアを作成する処理が終了したか否かを判定し、未処理のユーザが存在する場合には、ステップ１０２へ戻って、次のユーザのブログ文書集合を選択して、ステップ１０４〜１１４の処理を繰り返す。全てのユーザについて処理が終了した場合には、ステップ１１８へ移行し、推定モデル学習部１５が、上記ステップ１１４で作成された複数の素性と正解ラベルとのペアを学習して、自由時間推定モデル２０を生成する。生成した自由時間推定モデル２０は所定の記憶領域に記憶して、学習処理ルーチンを終了する。
【００４１】
次に、推定処理ルーチンでは、ステップ１２０で、前処理部１３が、入力された推定対象ユーザのブログ文書集合を取得する。次に、ステップ１２２〜１３０で、前処理部１３及び素性抽出部１４が、学習処理のステップ１０４〜１１２と同様の処理により、入力されたブログ文書集合の素性を抽出する。
【００４２】
次に、ステップ１３２で、自由時間推定部１６が、学習処理で生成された自由時間推定モデル２０と、推定対象ユーザのブログ文書集合から抽出された素性とを用いて、ユーザの自由時間を推定し、推定結果を出力して、推定処理ルーチンを終了する。
【００４３】
以上説明したように、本実施の形態に係る自由時間推定装置１０によれば、文書の投稿回数の分布を利用した素性を用いることにより、インターネット上に投稿された文書からユーザの自由時間を適切に推定することができる。
【００４４】
なお、本発明は、上述した実施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。
【００４５】
例えば、上記実施の形態では、学習部と推定部とを１つのコンピュータで構成する場合について説明したが、別々のコンピュータで構成するようにしてもよい。
【００４６】
また、上記実施の形態では、１日当たりの自由時間を推定する場合を例に説明したが、より長い一定期間、例えば１週間や１ヶ月当たりの自由時間を推定するようにしてもよいし、より短い一定期間、例えば８時から２２時までの自由時間を推定するようにしてもよい。
【００４７】
また、上記の実施の形態では、つぶやき回数の分布を示す素性として、時間帯毎のつぶやき回数の平均値、及び１日における時間帯毎のつぶやき回数の標準偏差を用いる場合について説明したが、これに限定されない。例えば、時間帯毎のつぶやきの頻度、累積頻度、１日におけるつぶやき回数の分散、偏差等を用いてもよい。
【００４８】
また、上述の自由時間推定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００４９】
また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。また、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、プログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【符号の説明】
【００５０】
１０   自由時間推定装置
１１   学習部
１２   推定部
１３   前処理部
１４   素性抽出部
１５   推定モデル学習部
１６   自由時間推定部
２０   自由時間推定モデル
１４１ 単語ｎ−ｇｒａｍ抽出部
１４２ 平均値算出部
１４３ 時間帯毎回数抽出部
１４４ 標準偏差算出部
【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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