(57)【要約】【課題】放送番組などのコンテンツに関してユーザーの嗜好傾向を反映したコンテンツ要約文を生成する。【解決手段】コンテンツ再生装置（１０）は、受信した各コンテンツに付随する文字情報に含まれる単語で構成される単語集合を入力ノードとし、受信した各コンテンツに対するユーザーの操作履歴に評価関数を適用して算出した値を入力ノードの正解値とする訓練データを用いて、機械学習により、ユーザーのコンテンツ嗜好傾向をパラメータ化した嗜好モデルを生成する嗜好モデル生成部（１４）と、嗜好モデルのパラメータに基づいて、入力ノードとして用いられた単語集合中の各単語についてユーザーにとっての重要度を算出して重要単語リストを生成する重要単語リスト生成部（１６）と、重要単語リストを参照して、受信した各コンテンツに関連する電子文書から重要度の高い単語を多く含む文を抽出して要約文を生成する要約文生成部（１８）とを備える。【選択図】図１
2016118813.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
配信されたコンテンツを受信するコンテンツ受信部と、
前記受信した各コンテンツに対して各種操作を指示する操作部と、
前記受信した各コンテンツに対するユーザーの操作履歴を記録する操作履歴記録部と、
前記受信した各コンテンツに付随する文字情報に含まれる単語で構成される単語集合を入力ノードとし、前記受信した各コンテンツに対するユーザーの操作履歴に評価関数を適用して算出した値を前記入力ノードの正解値とする訓練データを用いて、機械学習により、ユーザーのコンテンツ嗜好傾向をパラメータ化した嗜好モデルを生成する嗜好モデル生成部と、
前記嗜好モデルのパラメータに基づいて、前記入力ノードとして用いられた単語集合中の各単語についてユーザーにとっての重要度を算出して重要単語リストを生成する重要単語リスト生成部と、
前記重要単語リストを参照して、前記受信した各コンテンツに関連する電子文書から前記重要度の高い単語を多く含む文を抽出して要約文を生成する要約文生成部と、を備えたコンテンツ再生装置。
【請求項２】
前記要約文生成部は、前記各単語の重要度に基づいて前記電子文書の各文の重要度を計算して当該重要度が高い文を抽出する、請求項１に記載のコンテンツ再生装置。
【請求項３】
前記要約文生成部は、前記抽出した各文について各文節の係り受け構造を解析して当該各文節の重要度を計算して当該重要度が低い文節を当該文から除去する、請求項２に記載のコンテンツ再生装置。
【請求項４】
前記要約文生成部は、遺伝的アルゴリズムを用いて、前記電子文書の各文の重要度、前記各文節の重要度、および前記各単語の重要度に基づいて計算した重要度が最大、かつ、指定文字数以下となるように前記電子文書の要約文を生成する、請求項３に記載のコンテンツ再生装置。
【請求項５】
前記コンテンツが放送番組であり、
前記受信した各コンテンツに付随する文字情報および前記受信した各コンテンツに関連する電子文書がいずれも放送番組の番組情報である、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載のコンテンツ再生装置。
【請求項６】
前記受信した各コンテンツに関連する電子文書をインターネットから検索して取得する関連文書取得部を備えた請求項１ないし請求項４のいずれかに記載のコンテンツ再生装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ再生装置に関し、特に、コンテンツの要約文を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の文書要約技術として、典型的な文書構造のそれぞれについて重要度を定義したテーブル（構造辞書）を利用し、文書中の重要文を発見する手法がある。しかし、構造辞書を利用する文書要約技術では、定義された文書構造の重要度が、必ずしもすべての文書に適合するとは限らず、生成文書の性能改善が頭打ちになる問題がある。また、文書構造の重要度の定義は手作業であることが多く、作成者の技量によってその性能が変動する問題もある。
【０００３】
他の文書要約技術として、文書内に存在する単語の出現頻度を評価して重要単語を決定し、それに基づいて重要文を発見する手法がある。しかし、この手法は、単語の統計量を評価するため、十分な長さの文書を入力として必要とする問題がある。また、要約の必要がない助詞、指示代名詞などの一般的な単語を除去するための辞書を別途持つ必要があり、この手法の精度を向上させるために除外するべき単語量をチューニングすることが難しい。
【０００４】
また、これらの手法のすべてが、一般的な要約文を生成するための手法であり、生成された要約文も画一的なものとなる。これに対して、文書自動要約を、個人の嗜好に沿う結果として受け取れる技術への要望が高まっている。
【０００５】
例えば、要約記事の配信を利用する利用者が、自らの嗜好を登録する必要なく、利用者の嗜好に適合する記事を選択し、選択した記事について利用者の嗜好に適合する要約を作成する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−３０１５８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
放送番組などのコンテンツについても、大規模な辞書やコーパスの準備が必要のない簡易な実装方法でコンテンツ要約文を生成するニーズがある。そこで、本発明は、放送番組などのコンテンツに関してユーザーの嗜好に合ったコンテンツ要約文を生成することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一局面に従ったコンテンツ再生装置は、配信されたコンテンツを受信するコンテンツ受信部と、前記受信した各コンテンツに対して各種操作を指示する操作部と、前記受信した各コンテンツに対するユーザーの操作履歴を記録する操作履歴記録部と、前記受信した各コンテンツに付随する文字情報に含まれる単語で構成される単語集合を入力ノードとし、前記受信した各コンテンツに対するユーザーの操作履歴に評価関数を適用して算出した値を前記入力ノードの正解値とする訓練データを用いて、機械学習により、ユーザーのコンテンツ嗜好傾向をパラメータ化した嗜好モデルを生成する嗜好モデル生成部と、前記嗜好モデルのパラメータに基づいて、前記入力ノードとして用いられた単語集合中の各単語についてユーザーにとっての重要度を算出して重要単語リストを生成する重要単語リスト生成部と、前記重要単語リストを参照して、前記受信した各コンテンツに関連する電子文書から前記重要度の高い単語を多く含む文を抽出して要約文を生成する要約文生成部と、を備えたものである。
【０００９】
これによると、コンテンツに対するユーザーの操作履歴からユーザーのコンテンツ嗜好傾向を表す嗜好モデルが生成され、当該嗜好モデルに基づいて重要単語リストが生成され、当該重要単語リストを参照してコンテンツに関連する電子文書の要約文（コンテンツ要約文）が生成される。
【００１０】
前記要約文生成部は、前記各単語の重要度に基づいて前記電子文書の各文の重要度を計算して当該重要度が高い文を抽出してもよい。
【００１１】
これによると、生成される要約文をユーザーの嗜好に合ったものに近づけることができる。
【００１２】
さらに、前記要約文生成部は、前記抽出した各文について各文節の係り受け構造を解析して当該各文節の重要度を計算して当該重要度が低い文節を当該文から除去してもよい。
【００１３】
これによると、生成される要約文をユーザーの嗜好により合ったものに近づけることができる。
【００１４】
さらに、前記要約文生成部は、遺伝的アルゴリズムを用いて、前記電子文書の各文の重要度、前記各文節の重要度、および前記各単語の重要度に基づいて計算した重要度が最大、かつ、指定文字数以下となるように前記電子文書の要約文を生成してもよい。
【００１５】
これによると、指定された文字数以下で最良の要約文を生成することができる。
【００１６】
前記コンテンツが放送番組であってもよく、前記受信した各コンテンツに付随する文字情報および前記受信した各コンテンツに関連する電子文書がいずれも放送番組の番組情報であってもよい。
【００１７】
これによると、番組情報の要約文を生成することができる。
【００１８】
あるいは、上記コンテンツ再生装置が、前記受信した各コンテンツに関連する電子文書をインターネットから検索して取得する関連文書取得部を備えていてもよい。
【００１９】
これによると、コンテンツに関連するさまざまな電子文書の要約文を生成することができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、放送番組などのコンテンツに関してユーザーの嗜好に合ったコンテンツ要約文を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係るコンテンツ再生装置の構成図
【図２】コンテンツに付随する文字情報およびそれから得られるコンテンツの単語集合の例を示す図
【図３】ユーザーのコンテンツ嗜好傾向をパラメータ化した嗜好モデルの生成および嗜好モデルに基づく新規コンテンツ推薦の手順を示す図
【図４】ユーザーのコンテンツ嗜好傾向をパラメータ化した嗜好モデルの生成および嗜好モデルに基づく重要単語リストの生成の手順を示す図
【図５】要約対象のコンテンツ文書における各文の重要度を算出する手順を示す図
【図６】要約対象のコンテンツ文書の一例を示す図
【図７】図６のコンテンツ文書における各文の重要度の評価結果を示す図
【図８】図７において重要度の高い文の文節の係り受け構造を示す図
【図９】図６のコンテンツ文書の要約文の一例を示す図
【図１０】遺伝的アルゴリズムに従って最良の要約文を生成する処理のフローチャート
【図１１】ある変形例に係るコンテンツ再生装置の構成図
【図１２】別の変形例に係るコンテンツ再生装置の構成図
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照しながら本発明を実施するための形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態に限定されるものではない。
【００２３】
図１は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ再生装置の構成を示す。本実施形態に係るコンテンツ再生装置１０は、コンテンツ受信部１１、操作部１２、操作履歴記録部１３、嗜好モデル生成部１４、推薦結果表示部１５、重要単語リスト生成部１６、関連文書取得部１７、要約文生成部１８、および要約文表示部１９を備える。
【００２４】
コンテンツ再生装置１０は、放送事業者などのコンテンツ配信会社の送信するテレビやラジオなどの放送番組（コンテンツ）を受信して再生するものである。コンテンツ再生装置１０は、例えば、ＴＶ装置、携帯電話機、パーソナルコンピュータ、タブレット端末などである。コンテンツの配信方法は、地上波、衛星波、インターネット配信などである。
【００２５】
コンテンツ再生装置１０は、コンテンツ受信部１１を通じてコンテンツを受信する。例えば、地上波であればチューナーが、インターネット配信であればネットワークアダプタや携帯端末がコンテンツ受信部１１に該当する。受信したコンテンツは、図略の表示装置に表示されてユーザーに視聴される。
【００２６】
ユーザーは操作部１２を通じてコンテンツに対する各種操作をすることができる。例えば、ユーザーは、番組情報の閲覧、コンテンツの再生、再生中のコンテンツの停止、コンテンツの購買、購買のキャンセルなどの操作をすることができる。コンテンツ再生装置１０がＴＶ装置であればＴＶリモコンやＴＶ装置本体に配置された各種ボタンが操作部１２に相当し、コンテンツ再生装置１０がＰＣやタブレット端末であればキーボードや画面に表示されるボタンが操作部１２に相当する。
【００２７】
操作履歴記録部１３は、操作部１２によるコンテンツに対するユーザーの操作履歴を記録する。すなわち、操作履歴記録部１３は、コンテンツ受信部１１が受信した各コンテンツについて、ユーザーがどのような操作を行ったかを記録する。
【００２８】
嗜好モデル生成部１４は、各コンテンツに対するユーザーの操作履歴とそのコンテンツのコンテンツ情報からユーザーのコンテンツ嗜好傾向をパラメータ化した嗜好モデルを生成する。コンテンツ情報とは、例えば、ＥＰＧ（Electronic Program Guide）あるいはＩＰＧ（Interactive Program Guide）に含まれる番組情報である。嗜好モデル生成の詳細については後述する。
【００２９】
推薦結果表示部１５は、嗜好モデルのパラメータを用いて、新たに配信されるコンテンツをユーザーの嗜好に合わせてフィルタリングしてその結果を表示装置に表示する。
【００３０】
重要単語リスト生成部１６は、嗜好モデルのパラメータに基づいて、コンテンツ情報に含まれる各単語についてユーザーにとっての重要度を算出して重要単語リストを生成する。重要単語リスト生成の詳細については後述する。
【００３１】
関連文書取得部１７は、コンテンツ情報に含まれるキーワード（例えば、コンテンツのタイトルなど）を用いて、コンテンツ受信部１１が受信した各コンテンツに関連する電子文書をインターネット１００から検索して取得する。インターネット１００の検索には一般的な検索エンジンを用いることができる。
【００３２】
要約文生成部１８は、コンテンツ情報および／または関連文書取得部１７が取得した電子文書の要約文を生成する。このとき、要約文生成部１８は、重要単語リスト生成部１６が生成した重要単語リストを参照して、コンテンツ情報および／または関連文書取得部１７が取得した電子文書から、重要度の高い単語を多く含む文を抽出して要約文を生成する。こうして生成された要約文はユーザーのコンテンツ嗜好傾向を反映したものとなる。要約文生成の詳細については後述する。
【００３３】
要約文表示部１９は、要約文生成部１８が生成した要約文を図略の表示装置に表示する。要約文は、推薦結果表示部１５による推薦結果と合わせて表示することで、新規コンテンツを推薦する理由をユーザーに伝えることができる。
【００３４】
次に、嗜好モデルの生成、重要単語リストの生成、要約文の生成について説明する。
【００３５】
図２は、コンテンツに付随する文字情報およびそれから得られるコンテンツの単語集合の例を示す。ＴＶ番組などのデジタルコンテンツには、ジャンル情報や内容説明文が付与されていることが多い。例えば、各コンテンツにはコンテンツ情報として、図２上段に示すように、番組のタイトルや番組概要の説明文、番組詳細内容の説明文が付与されている。これらの文字情報を形態素解析により単語分解すると、図２下段のように単語集合に変換できる。図２下段に示した例は、コンテンツ１のコンテンツ情報の単語集合が単語１、単語３、単語４、単語５…を含み、単語２、単語６…を含まないことを表す。このように単語集合は単語空間におけるベクトルとして表すことができる。嗜好モデル生成部１４は、このような単語集合を、機械学習（嗜好モデル生成）のための入力情報として扱う。
【００３６】
図３は、ユーザーのコンテンツ嗜好傾向をパラメータ化した嗜好モデルの生成および嗜好モデルに基づく新規コンテンツ推薦の手順を示す。嗜好モデル生成のための機械学習処理では、学習過程において、コンテンツの情報を表す入力ノードと正解値からなる訓練データが必要となる。図３上段に示すように、入力ノードとしてコンテンツの単語集合を用いる（図２を参照）。また、ユーザーがコンテンツをどの程度好きであるかという正解値は、コンテンツに対する操作履歴をもとに評価関数を用いて付与する。嗜好モデル生成部１４は、これらの組み合わせを訓練データとして、各コンテンツに対するユーザーの操作履歴に基づいて機械学習を実行する。
【００３７】
機械学習アルゴリズムとして、単語の重要度情報が算出しやすいＧＮＰ（Genetic Network Programming）を用いることができる。嗜好モデル生成部１４は、ＧＮＰを用いて、訓練データにマッチするような入力データの組み合わせをルールとして抽出する。例えば、図３中段に示すように、ルール１はコンテンツ情報に単語３を含むコンテンツについて、ルール２はコンテンツ情報に単語５と単語６を含むコンテンツについて高い判定値を返すという論理式を意味している。このように、嗜好モデル生成部１４は、ＧＮＰを用いて、図３上段の訓練データの正答率を最も高めるルールの組み合わせを算出することで、ユーザーのコンテンツ嗜好傾向をモデル化する。
【００３８】
推薦結果表示部１５は、これらのルールをもとに新規コンテンツに対して照合処理を実施し、判定値の平均を推薦結果として出力する。この数値が高いコンテンツほど、ユーザーの好みに合ったコンテンツである。
【００３９】
図４は、ユーザーのコンテンツ嗜好傾向をパラメータ化した嗜好モデルの生成および嗜好モデルに基づく重要単語リストの生成の手順を示す。重要単語リスト生成部１６は、機械学習処理で得られた嗜好モデルから、入力ノードとして用いられていた単語集合の重要度を算出する。図４に示すように、機械学習処理で得られた嗜好モデルはルールの集合で表される。これらのルール中に頻出する単語は重要な単語であり、判定値が高いルールに存在する単語は重要な単語ということを意味する。したがって、単語の重要度は次式で表すことができる。
【００４０】
【数１】
2016118813.tif 000003
【００４１】
ただし、ｗｉ：ｉ番目の単語の重要度
Ｎ：ルールの総数
Ｅｉｊ：ｊ番目のルールにおけるｉ番目の単語の存在フラグ（“１”または“０”）
Ｖｊ：ｊ番目のルールを用いたときのコンテンツの判定値
である。
【００４２】
（１）式により算出された単語の重要度により、図４に示されるような重要単語リストを生成できる。要約文生成部１８は、このようにして得られた重要単語リストをもとに、文書要約を実施する。
【００４３】
図５は、要約対象のコンテンツ文書における各文の重要度を算出する手順を示す。コンテンツ文書とは、コンテンツ情報および／または関連文書取得部１７が取得した電子文書である。コンテンツ文書における各文の重要度は次式で表すことができる。
【００４４】
【数２】
2016118813.tif 000004
【００４５】
ただし、Ｉｉ：ｉ番目の文の重要度
ｎｉ：ｉ番目の文に存在する単語の総数
ｗｊ：文に存在するｊ番目の単語の重要度
である。
【００４６】
重要度Ｉが高いほど、その文は、重要度が高いということを指す。
【００４７】
次に、要約文生成の例を説明する。図６は、要約対象のコンテンツ文書の一例を示す。この文書は４つの文からなる。要約文生成部１８は、これら４つの文について形態素解析処理を行って品詞に分解し、さらに助詞などの一般的な単語を除く。そして、要約文生成部１８は、学習データから（１）式で得られた重要度をもとに、これら４つの文の重要度を（２）式により算出する。
【００４８】
図７は、図６のコンテンツ文書における各文の重要度の評価結果を示す。文１と文４が重要単語を多く含む文であり、重要度が高い。このため、要約文生成部１８は、図６のコンテンツ文書から、要約候補として文１と文４を抽出する。なお、この処理は、重要文を簡潔に絞り込むための１次処理であり、高速に実行できる利点がある。
【００４９】
要約文生成部１８は、文単位での重要度評価結果により絞り込んだ文１と文４に対して、さらに要約文の算出処理を実行する。具体的には、要約文生成部１８は、抽出した文１と文４について各文節の係り受け構造を解析して当該各文節の重要度を計算して当該重要度が低い文節を当該文から除去する。
【００５０】
図８は、図７において重要度の高い文１と文４の文節の係り受け構造を示す。このような文節の係り受け構造において、各文節の重要度は次式で表すことができる。
【００５１】
【数３】
2016118813.tif 000005
【００５２】
ただし、ＰＩｉ：係り受け構造を考慮したｉ番目の係り元の文節の重要度
ｐｉｉ：ｉ番目の係り先の文節そのものの重要度
ｍａｘ（ｘ，ｙ）：ｘとｙで値が大きい方を返す最大値関数
ｍａｘ（ＰＩｉ）：１番目からｉ番目までのＰＩの候補で最大の値
である。
【００５３】
図８に示すように、文１の４番目の係り先の文節「地中海に」の重要度ＰＩ４は“０．５”である。したがって、３番目の係り先の文節「ある」の重要度ｐｉ３が“０．０”であっても、ＰＩ３は“０．５”である。例えば、ＰＩが０の文節をすべて除去する場合、「調査員は」、「ここには」、「数多く」の文節が除去できる。
【００５４】
これらの処理の結果、図９に示したような要約文が得られる。この要約文は、ユーザーのコンテンツ嗜好傾向が反映されたものである。
【００５５】
上記のような、閾値を用いた単語除去法では次のような問題が残る。
・文をまたいで単語の重要度を評価できない。
・閾値の調整だけでは文の長さを細かく調整できない。
【００５６】
特に、要約文は文章の長さ（文字数）が決まっており、閾値の調整だけで、指定された文字数以内で最良の要約文を求めることが難しい。そこで、以下の線形計画問題を考える。この線形計画問題を解くことで、指定された文字数以内で最良の要約文を求めることができる。
【００５７】
まず、文書中の単語の重要度は、（１）式の単語としての重要度ｗ、（２）式の文としての重要度Ｉ、（３）式の文節としての重要度ＰＩをもとに以下の式で表すことができる。
【００５８】
【数４】
2016118813.tif 000006
【００５９】
ただし、ＷＩｉｊ：ｉ番目の文におけるｊ番目の文節に存在する単語の重要度
Ｉｉ：ｉ番目の文の重要度
ＰＩｉｊ：ｉ番目の文におけるｊ番目の文節の重要度
Ｗ：重要単語リストにおけるその単語の重要度
である。
【００６０】
ここで、次式で表される重要度最大化問題を解く。
【００６１】
【数５】
2016118813.tif 000007
【００６２】
ただし、ｗｉｊ：ｉ番目の文におけるｊ番目の文節に存在する単語の重み（“０”または“１”）
である。
【００６３】
（５）式は次式の制約条件を満たすものとする。
【００６４】
【数６】
2016118813.tif 000008
【００６５】
ただし、Ｌｉｊ：ｉ番目の文におけるｊ番目の文節に存在する単語の長さ（文字数）
ｍａｘ  ｌｅｎｇｔｈ：システムが許容する文章の最大長さ（指定文字数）
である。
【００６６】
上記の重要度最大化問題を解くには、（６）式を満たす範囲で、（５）式の最大を満たすｗｉｊの組み合わせを見つければよい。ただし、文節のつながりから、すべての単語が独立ではない。例えば、図６に示した文章例では、「調査員は」という単語を使用する場合、係り受け先である「訪ねた」という単語は必ず使用しなければならない。このように単語の共起性もあるため、（５）式の算出は容易ではない。そこで、要約文生成部１８は、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Genetic Algorithm)を用いて、効率的にこの問題の最適解を探索する。
【００６７】
次に、遺伝的アルゴリズムに従って最良の要約文を生成する処理について説明する。図１０は、遺伝的アルゴリズムに従って最良の要約文を生成する処理のフローチャートである。
【００６８】
遺伝的アルゴリズムを導入するにあたって、ｗｉｊを遺伝子として要約対象文章を表現する。すなわち、要約対象文章における各単語についてその登場順にｗｉｊとして“０”または“１”を設定する。ｗｉｊ＝１の単語を含む文節の集合が当該文章の要約文に相当する。
【００６９】
まず、要約文生成部１８は、遺伝子をランダムに選択して、当該遺伝子を持つ要約文候補を初期母集団として設定する（Ｓ１）。初期母集団に含まれる要約文候補の数は任意である。
【００７０】
次に、要約文生成部１８は、初期母集団に含まれる各要約文候補について（６）式に従って文章の文字数を計算する（Ｓ２）。
【００７１】
もし、計算した文字数が指定文字数よりも大きい、すなわち（６）式を満たさないようであれば（Ｓ３でＮＯ）、要約文生成部１８は、要約文候補の遺伝子を交叉させ、また突然変異させることで新たな遺伝子を持つ要約文候補の集団を作り（Ｓ８）、ステップＳ２へ戻る。
【００７２】
一方、計算した文字数が指定文字数以下、すなわち（６）式を満たすようであれば（Ｓ３でＹＥＳ）、要約文生成部１８は、各要約文候補について、上述の単語の共起性を考慮して遺伝子を補正する（Ｓ４）。各文において述語文節の単語のｗｉｊ＝０であればその文には述語が存在しないこととなり、文として不自然である。そこで、要約文生成部１８は、主語と述語の対応関係を表す文節ペアリストを参照して、各文において述語文節の単語のｗｉｊを“１”に変更する。
【００７３】
述語文節の遺伝子の補正をした後に、要約文生成部１８は、各遺伝子の適合度を計算する（Ｓ５）。適合度は（５）式に従って計算される。適合度がそれ以上向上しないようであれば（Ｓ６でＹＥＳ）、要約文生成部１８は、適合度が最大となる遺伝子を持つ要約文候補を選択する（Ｓ９）。当該選択された遺伝子に基づいて生成された要約文は、指定文字数以下かつユーザーのコンテンツ嗜好傾向を反映した最良の要約文である。
【００７４】
一方、適合度がまだ向上するようであれば（Ｓ６でＮＯ）、要約文生成部１８は、要約文候補の集団の中から適合度の低いものを淘汰する（Ｓ７）。そして、残った要約文候補の遺伝子を交叉させ、また突然変異させることで新たな遺伝子を持つ要約文候補の集団を作り（Ｓ８）、ステップＳ２へ戻る。
【００７５】
上記のステップＳ２からステップＳ８を繰り返すことで（５）式を最適解に近づけることができる。これにより、閾値調整の場合よりも容易に最良の要約文を生成することができる。
【００７６】
以上のように、本実施形態によれば、コンテンツに対するユーザーの操作履歴に基づいて機械学習により重要単語リストが自動的に構築されるため、放送番組などのコンテンツに関してユーザーの嗜好に合ったコンテンツ要約文を生成することができる。また、ユーザーの嗜好が変化したときにもその変化に追従することができる。これにより、ユーザーの嗜好に合った要約文の生成に関して、重要単語リストの構築コストを大幅に削減することができる。
【００７７】
また、番組推薦とコンテンツ要約文生成を同時に実現できるため、番組の推薦理由としてコンテンツ要約文を提示して番組推薦を行うといった相乗効果が期待できる。
【００７８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態の構成に限られず種々の変形が可能である。図１１は、ある変形例に係るコンテンツ再生装置の構成を示す。当該変形例に係るコンテンツ再生装置１０Ａは、図１のコンテンツ再生装置１０から関連文書取得部１７を省略したものである。コンテンツ再生装置１０Ａにおいて、要約文生成部１８は、要約文生成部１８は、重要単語リスト生成部１６が生成した重要単語リストを参照して、コンテンツ情報から、重要度の高い単語を多く含む文を抽出して要約文を生成する。
【００７９】
また、図１２は、別の変形例に係るコンテンツ再生装置の構成を示す。当該変形例に係るコンテンツ再生装置１０Ｂは、図１のコンテンツ再生装置１０から推薦結果表示部１５を省略したものである。このように、嗜好モデル生成部１４によって生成される嗜好モデルを、コンテンツの要約文生成のためにのみ使用してもよい。
【００８０】
また、図１ないし図１２を参照して上記実施形態により示した構成および処理は、本発明の一実施形態に過ぎず、本発明を当該構成および処理に限定する趣旨ではない。
【符号の説明】
【００８１】
１０、１０Ａ、１０Ｂ  コンテンツ再生装置
１１    コンテンツ受信部
１２    操作部
１３    操作履歴記録部
１４    嗜好モデル生成部
１６    重要単語リスト生成部
１７    関連文書取得部
１８    要約文生成部
１００  インターネット
【図１】
2016118813.tif 000009
【図１０】
2016118813.tif 000010
【図１１】
2016118813.tif 000011
【図１２】
2016118813.tif 000012
【図２】
2016118813.tif 000013
【図３】
2016118813.tif 000014
【図４】
2016118813.tif 000015
【図５】
2016118813.tif 000016
【図６】
2016118813.tif 000017
【図７】
2016118813.tif 000018
【図８】
2016118813.tif 000019
【図９】
2016118813.tif 000020