(57)【要約】【課題】出発データから目的データを作成する汎用的なデータ生成装置を提供すること【解決手段】データ生成装置は、予め収集された学習用目的データをイベントを記述するイベント文に分割し、このイベント文と予め収集された学習用出発データに含まれる所定の項目とを対応づけ、イベント文に含まれる所定の要素を汎化タグに置換してイベントテンプレートを生成するテンプレート生成手段と、イベントテンプレートと学習用出発データに基づいて所定の項目の系列に対するイベントの系列の予測モデルの学習を行う学習手段と、予測モデルに基づいて入力された出発データに含まれる所定の項目の系列からイベント系列を予測し、このイベント系列に含まれる汎化ダグを入力された出発データに含まれる具体的な文字列に置換して目的データを生成する目的データ生成手段を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め収集された学習用目的データをイベントを記述するイベント文に分割し、このイベント文と予め収集された学習用出発データに含まれる所定の項目とを対応づけ、前記イベント文に含まれる所定の要素を汎化タグに置換してイベントテンプレートを生成するテンプレート生成手段と、
前記イベントテンプレートと前記学習用出発データに基づいて前記所定の項目の系列に対するイベントの系列の予測モデルの学習を行う学習手段と、
前記予測モデルに基づいて入力された出発データに含まれる前記所定の項目の系列からイベント系列を予測し、このイベント系列に含まれる前記汎化ダグを前記入力された出発データに含まれる具体的な文字列に置換して目的データを生成する目的データ生成手段とを備えるデータ生成装置。
【請求項２】
前記テンプレート生成手段は、前記イベントテンプレートをクラスタリングすることを特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
【請求項３】
前記目的データ生成手段は、クラスタの中心に近い所定の数のテンプレートから前記学習用目的データ内で最も出現頻度の高いものを代表テンプレートとして選定し、この代表テンプレートを用いて前記目的データを生成する請求項２に記載のデータ生成装置。
【請求項４】
前記学習手段はCRF(Conditional Random Fields)により学習を行うことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のデータ生成装置。
【請求項５】
前記学習手段は、学習用目的データ内での出現回数が所定の回数以下の前記イベントテンプレートを使用しないことを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載のデータ生成装置。
【請求項６】
前記目的データはスポーツの試合経過を記述するスポーツ速報であり、前記出発データは選手名と成績を含む選手成績であることを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載のデータ生成装置。
【請求項７】
前記所定の項目は成績であることを特徴とする請求項６に記載のデータ生成装置。
【請求項８】
前記目的データはスポーツのラウンド終了時の経過速報であり、
前記テンプレート生成手段は、成績系列の最後にラウンドの終わりに記述されるイベントに対応するＥＮＤノードを追加することを特徴とする請求項６または請求項７に記載のデータ生成装置。
【請求項９】
前記テンプレート生成手段は、学習用の前記選手成績に含まれる成績から打球の行方を示す情報を削除し一般的な形式に変換して前記成績系列を生成することを特徴とする請求項８に記載のデータ生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は与えられた出発データに基づいて目的とするデータを自動的に生成するデータ生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
統計データや履歴情報等からその状況を説明する文を生成する方法は種々提案されている。たとえば、非特許文献1には、天気予報に関する情報から天気予報のテキストを自動生成する方法が記載されている。
【０００３】
非特許文献２には、コンピュータ将棋プログラムの局面解析情報を用いて将棋の解説文を自動生成する方法が記載されている。
【０００４】
非特許文献３には、野球のスタッツと打撃内容の要約から試合の要約記事の自動生成をする方法が記載されている。
【０００５】
非特許文献４には、野球のスタッツと打撃内容の要約から各チームの視点から見た試合の要約記事の自動生成をする方法が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Anja Belz, Probabilistic generation of weather forecast texts, In Proc. of NAACL-HLT'07, pp.164-171, 2007
【非特許文献２】亀甲博貴、三輪誠、鶴岡慶雅、森信介、近山隆、対数線形言語モデルを用いた将棋解説文の自動生成、情報処理学会論文誌、Vol55, No11, pp.2431-2440, 2014
【非特許文献３】Nicholas D. Allen, John R. Templon, Patrick Summerhays McNally, Larry Birnbaum, Kristian Hammond. Statsmonkey, A data-dirven sports narrative writer, In AAAI Fall Symposium, 2010
【非特許文献４】Alice Oh, Howard Shrobe, Generating baseball summaries form multiple perspectives by reordering content, In Proc. of INLG'08, pp.173-176, 2008
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の従来技術はいずれも、特定分野に関する文書を作成するもので、他の分野に適用することは困難であった。そこで、本発明は出発データから目的データを作成する汎用的なデータ生成装置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】
【０００８】
本発明のデータ生成装置は、予め収集された学習用目的データをイベントを記述するイベント文に分割し、このイベント文と予め収集された学習用出発データに含まれる所定の項目とを対応づけ、イベント文に含まれる所定の要素を汎化タグに置換してイベントテンプレートを生成するテンプレート生成手段と、イベントテンプレートと学習用出発データに基づいて所定の項目の系列に対するイベントの系列の予測モデルの学習を行う学習手段と、予測モデルに基づいて入力された出発データに含まれる所定の項目の系列からイベント系列を予測し、このイベント系列に含まれる汎化ダグを入力された出発データに含まれる具体的な文字列に置換して目的データを生成する目的データ生成手段を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、出発データから目的データを作成する汎用的なデータ生成装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】イニング速報生成装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】イニング速報生成装置の使用例を示す図である。
【図３】イニング速報生成装置の機能ブロック図である。
【図４】（Ａ）は野球のスコアの例、（Ｂ）は打者成績の例、（Ｃ）はイニング速報の例をそれぞれ示す図である。
【図５】イニング速報生成装置の動作の概要を説明するフローチャートである。
【図６】学習フェーズの詳細を説明する図である。
【図７】速報生成フェーズの詳細を説明する図である。
【図８】打者成績系列に対するイベントラティスの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。ここでは、野球の打撃成績（出発データの一例）からイニング速報（目的データの一例）を生成するイング速報生成装置（データ生成装置の一例）について説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態であるイニング速報生成装置のハードウェア構成を示す図である。イニング速報生成装置１０は、制御・演算を行うＣＰＵ１１、ＣＰＵ１１が実行するプログラムを格納する主記憶装置１２、出発データ、目的データ等を記憶する外部記憶装置１３、ネットワークに接続し他の機器との間で通信を行う通信装置１４、ユーザが操作しイニング速報生成装置１０に対して入力を行う入力装置１５、ユーザインターフェース等を表示し、例えば液晶ディスプレイ装置により構成される表示装置１６を備えたコンピュータである。
【００１３】
図２は、イニング速報生成装置１０の使用例を示す図である。イニング速報生成装置１０は、インターネット等のネットワーク３を介してイニング速報生成装置１０と通信可能なユーザ装置２とともにイニング速報提供システム４を構成する。クライアント装置２は、たとえばパーソナルコンピュータやスマートフォン等のユーザが使用する機器で、イニング速報生成装置１０から提供されるイニング速報を、たとえばウェブブラウザによって表示する。
【００１４】
図３は、イニング速報生成装置１０の機能ブロック図である。テンプレート生成手段２１は、記憶部３０に記憶されている学習用イニング速報３１（学習用目的データの一例）を複数のイベント文に分割し、打者名を手掛かりとして各イベント文と打者成績（所定の項目の一例）の対応付けを行う。また、テンプレート生成手段２１は、各イベント文に含まれる打者名、ポジション等（所定の要素の一例）を汎化タグに置換し、各イベント文をテンプレート化し、テンプレート３３を生成する。
【００１５】
学習手段２２は、イベントテンプレート３３と学習用打者成績３２（学習用出発データの一例）に基づいて、打者成績の系列に対するイベント系列の予測モデル３４の学習を行う。
【００１６】
イニング速報生成手段２３は、予測モデル３４に基づいて、入力された打者成績３５に含まれる打者成績の系列からイベント系列を予測し、このイベント系列に含まれるタグを入力された打者成績３５に含まれる具体的な文字列（たとえば、選手名「細川」、ポジション「ファースト」等）に置き換えてイニング速報３７を生成する。
【００１７】
上記の各手段は、ＣＰＵ１１がコンピュータプログラムを実行し、図１の各ハードウェアを制御することにより実現される。
【００１８】
イニング速報生成装置１０は、複数のコンピュータにより構成することもできる。例えば、テンプレート生成手段２１及び学習手段２２として機能するコンピュータとイニング速報生成手段２３として機能するコンピュータの２台のコンピュータにより構成することができる。
【００１９】
記憶部３０には、学習用イング速報３１、学習用打者成績３２、イベントテンプレート３３、予測モデル３４、打者成績３５、イベント系列３６、イニング速報３７が記憶される。
【００２０】
記憶部３０は、イニング速報生成装置１０が備える主記憶装置１２、外部記憶装置１３により構成するほか、イニング速報生成装置１０がアクセス可能な他のコンピュータの記憶装置やクラウド上の記憶領域により構成することもできる。
【００２１】
図４を参照して、打者成績とイニング速報について説明する。図４（Ａ）は、野球の１試合が終了した時点のスコアボードの例である。左端の１列目に対戦した２チームの名称「ソフトバンク」「楽天」が、２列目から１０列目にはイニング番号と各イニングの表、裏に入った得点が、１１列目には合計得点が表示されている。
【００２２】
打者成績は、あるイニングの表または裏に打席に入った打者の名前と成績（結果）を対応付け、それらの組を時系列に沿って記述したデータである。図４（Ｂ）に図４（Ａ）の５回表の打者成績の例を示す。図４（Ｂ）の上段「細川」、「明石」等は選手の名前を示すデータ、下段の「左中３」、「中安」等は成績を示す文字データである。成績については、日本の新聞等で用いられている省略した表現を用いている。たとえば、「左中３」は「左中間の３塁打」を示している。学習用の打者成績３２は、実際の試合から得られた図４（Ｂ）に示す形式のデータを多数集積したものである。打者成績３５は、イニング速報の生成対象である試合の進行に伴って１イニング分ずつ順次入力されるデータである。
【００２３】
図４（Ｃ）にイニング速報の例を示す。イニング速報は、あるイニングの表または裏の経過を短い文章にまとめた文字データである。この例は、図４（Ｂ）の打者成績が発生した試合を実際に見た人が作成したものである。人が作成したイニング速報にはたとえば「この回から２人目・松井が登板。」といった、打者成績からは導くことができない情報も含まれている場合がある。また、打者全員の成績について記述されるとは限らず、一部（たとえば図４（Ｂ）の「内川、右飛」）が省略されたり、複数の打者の成績がまとめて記述されたりする場合もある。学習用イング速報３１は、この例のような人が作成したイニング速報を多数集積したものである。イニング速報３７は、入力された打者成績３５に基づいてイニング速報生成手段２３が生成したものである。
【００２４】
次に、イニング速報生成装置１０の動作について説明する。図５はイニング速報生成装置の動作の概要を示すフローチャートである。イニング速報生成装置１０の動作は、予め集積された打者成績とイニング速報に基づいて予測モデルの学習を行う学習フェーズと、入力された打者成績と予測モデルに基づいてイニング速報を生成する速報生成フェーズに大別される。図６に学習フェーズの詳細を、図７に速報生成フェーズの詳細をそれぞれ示す。
【００２５】
まず、図５と図６を参照しながら学習フェーズについて説明する。
テンプレート生成手段２１は、まず、イニング速報中の各文を一つのイベントを記述するイベント文に分割する（ステップＳ１）。ここで、「イベント」とは、それ以上細かく分割することができない一連の事象のことをいう。図６のイニング速報３１ａの中の第３文「陽のゴロをファーストのエラーにより１点追加。」のように、一つの文に一つのイベントが含まれている場合は、その文を一つのイベント文とする。イニング速報の場合、イニング速報３１ａ中の第１文「岡、中島卓の連続安打で一・三塁とすると、西川の内野ゴロ間に１点を返す。」のように、一つの文に二つ以上のイベントが含まれる場合がある。このような場合は、文中の読点、動詞の連用形、接続助詞、並立助詞などの品詞情報に基づいて分割箇所を設定して、イニング速報中の各分をイベント毎に分割する。たとえば、上記の第３文の場合、「岡、中島卓の連続安打で一・三塁とする」というイベントと、「西川の内野ゴロ間に１点を返す」というイベントに分割する。ただし、分割箇所の直前に選手名がある場合は例外として分割しない。これは、「先頭明石、柳田の連続安打、内川の犠打で１死二・三塁とする。」という文があった場合、読点により分割されて「先頭明石」というイベント文が生成されることを防ぐためである。このようにして、イニング速報３１を図６の符号４０で示すように５個のイベントに分割する。図３の学習用イニング速報３１には、多数のイニング速報が含まれているが、それぞれ上記と同様の手順で分割する。
【００２６】
テンプレート生成手段２１は、次に、イベント文と打者成績中の所定の項目（ここでは成績）を対応付けする（ステップＳ２）。具体的には、各イベント文に含まれる打者名を手掛かりとして、イベント文と打者成績を対応づけする。たとえば、図６の打者成績「安打、安打」を打者名「岡、中島卓」を手掛かりとして、イベント文「岡・中島卓の連続安打で一・三塁とする。」に対応付けする。
【００２７】
更に、「三者凡退」、「攻撃終了」、「試合終了」などのイニングの終わりに記述されるイベントを生成できるようにするため、イニングの最後の打者の成績の後にＥＮＤノードを追加し、これらのイベントに対応付けする。表１にＥＮＤノードの例を示す。ＥＮＤ０は、三者凡退以外で、イニング中に打点がないときに追加される。ＥＮＤ１はイニング中に打点があるときに追加される。「後続倒れ無得点で試合終了。」や「三者凡退。」といったイベントを予測するために、打点の有無に関わらず試合終了のイニングに関してはＥＮＤ２を、三者凡退で終わったイニングに関してはＥＮＤ３を追加する。たとえば、図６のイニング速報３１の例では、打点が入ったイニングであることから、打者成績系列４１の末尾にＥＮＤ１が追加されている。
【００２８】
【表１】
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【００２９】
テンプレート生成手段２１は、次に、ステップＳ１で生成したイベント文をテンプレート化する（図５のステップＳ３）。具体的には、イベント文中の所定の要素、たとえば選手名や打者成績の情報、塁、アウト数などを同定し、汎化タグで置換することで汎化を行う。この同定は、たとえば、選手名のリスト（岡、中島、・・・）や成績のリスト（安打、二塁打、・・・）を参照することにより行う。汎化タグは、たとえば＜選手＞、＜アウト数＞のようにタグであることを示す記述（＜＞）とその要素の汎化された名称（選手、アウト数等）を所定の形式で組み合わせたものである。また点数、走者の位置（たとえば、一・三塁）、ホームランに関する情報（たとえば、１０号、３ラン）等の数字を「Ｘ点」、「Ｘ塁」、「Ｘ号、Ｙラン」等と汎化する。
図６の例では、ステップＳ１で生成したイベント文「岡・中島卓の連続安打で一・三塁とする」から打者名（岡、中島）や走者の位置（一・三塁）、打者成績（安打）の情報がある箇所を同定し、打者名と打者成績を汎化タグに置換し、走者の位置を汎化して、「＜選手＞、＜選手＞が連続＜安打＞でＸ塁とする。」というイベントテンプレート４２を生成する。
【００３０】
また、テンプレート生成手段２１は、イベント文と同様に、成績もより一般的な形式に変換する。具体的には、「左安」、「二ゴ」、「一ゴ失」などの成績から、打球の行方を示す情報等を削除し、それぞれ「安打」、「ゴ」、「失策」に変換する。これは、イニング速報では「１死から明石が安打で出塁する」のように、打球の行方に関する情報が含まれていない場合があること、および、失策など比較的出現頻度の少ない打者成績をそのまま使用すると、打者成績とイベントの対応関係がスパースになると考えられることが理由である。
【００３１】
続いて、テンプレート生成手段２１は、各イベントテンプレート４２にイベントＩＤ４３を付与する。まず、イベントテンプレートのクラスタリングを行わない場合は、完全に同一のイベントテンプレートのみを一つにまとめた上で、各イベントテンプレートに固有のイベントＩＤを付与する。しかし、いくつかのイベントテンプレートはほぼ同じ内容を表していると考えられることから、クラスタリングをすることが好ましい。クラスタリングの手法は、具体的には、イベントテンプレート間の類似度を各イベントテンプレートに含まれる内容語および汎化タブのｔｆ・ｉｄｆ値で構成されるベクトルの余弦類似度で定義し、ｋ−ｍｅａｎｓ法によるクラスタリングを行い、生成されたクラスタごとに固有のイベントＩＤを付与する。クラスタリングを行う場合、イニング速報の生成時には、テンプレート生成手段２３は、クラスタの中心に近い所定の数（たとえば、５つ）のイベントテンプレートの中から、学習データ内で最も出現頻度が高いものをクラスタを代表するイベントテンプレートとして決定し、代表イベントテンプレートを用いてイニング速報の生成を行う。
【００３２】
学習手段２２は、テンプレート化されたイベントテンプレートの系列の予測モデルの学習を行う（図５のステップＳ４）。イニング速報生成手段２３は、未知の成績系列からイニング中に起きたイベントを説明するイベントテンプレート系列を予測し、各イベントテンプレートを用いてイニング速報を生成する。これは、成績系列が与えられた時に、イベントテンプレート系列を予測する系列ラベリング問題として考えることができる。そこで、学習手段２２は、系列ラベリング問題のための識別モデルであるConditional Random Fields(CRF、条件付き確率場)を用いて成績系列４５に対するイベントテンプレート系列４４の学習を行う。なお、イベント系列４４の中で「ｎｏｎｅ」は、そのイベントがイニング速報で言及されないことを示している。
【００３３】
イベントの中には、図６中のイベントテンプレート「＜選手＞、＜選手＞が連続安打でＸ塁とする。」のように、複数の打者成績と対応付くイベントが存在することから識別モデルとして、ＢＩＯタグを用いたLinear-Chain CRFまたはsemi-Markov CRFを用いるのが好適である。
【００３４】
Linear-Chain CRFを用いる手法では、固有表現抽出などに使われるＢＩＯタグを使用する。ＢＩＯタグのそれぞれの意味を以下に示す。
Ｂ  その打者成績が対応するイベントの開始位置である
Ｉ  その打者成績が対応するイベントの中にある
Ｏ  その打者成績に対応するイベントがない
【００３５】
ステップＳ３で生成したイベントテンプレートの異なり数がＮであった場合、ＢＩＯタグのタイプ数は２Ｎ＋１となる。
【００３６】
semi-Markov CRFは、入力系列に対する最適な境界と各境界部分に対するラベルを学習するモデルである。そのため、単語境界が明示的でない日本語の形態素解析などに応用されている。
【００３７】
図８に入力の打者成績系列に対するイベントラティスの例を示す。この例では、「安打、安打、バ失、ゴ併、ＥＮＤ０」という打者成績の入力に対し、太線で示した「イベント８、ｎｏｎｅ、イベント５、イベント７」というイベントテンプレート系列が出力される。
【００３８】
次に、図５と図６を参照しながら速報生成フェーズについて説明する。
速報生成フェーズでは、予測モデルを適用してイベント系列を生成する（図５のステップＳ５）。イニング速報生成手段２３は、まず、入力された１イニングの表または裏の打者成績３５ａに基づいて打者成績系列４４を生成する。打者成績系列４４は図６の打者成績系列４１と同様に成績を一般化して時系列に沿って並べ、最後にＥＮＤノードを追加したものである。イニング速報生成手段２３は、打者成績系列４１に予測モデル３４を適用しイベント系列３６を生成する。これは、成績に図６のイベントＩＤ４３（図７では「イベントＩＤｎ」を「イｎ」と略記している）が対応づけられたものである。次に、イニング速報生成手段２３は、イベントＩＤに対応するイベントテンプレートに含まれる汎化タグを入力された打者成績３５を参照して具体的な文字に置換してイニング速報３７を生成する。
【００３９】
なお、図７の例では生成したイング速報３７の中に「Ｘ塁」、「Ａ点」など具体的な数値が入っていない箇所がある。これは、入力された打者成績３５からは、ランナーの位置（たとえば１・３塁）、安打により入った打点等が特定できないためである。このような部分に具体的な数値が入るようにするためには、たとえば、打者成績として「Ｘ」（打者の位置）、「Ａ」（得点）などについて具体的な数値を含むものを用いたり、テンプレート生成手段２１により生成されたイベントテンプレート３３の「Ｘ」（図６参照）等を人手により、具体的な数値に修正したりすればよい。
【００４０】
イニング速報生成装置１０によれは、テンプレート生成手段２１が予め収集された学習用イング速報３１（学習用目的データ）をイベントを記述するイベント文に分割し、このイベント文と予め収集された学習用打者成績３２（学習用出発データ）に含まれる成績（所定の項目）とを対応づけ、イベント文に含まれる選手名等（所定の要素）を汎化タグに置換してイベントテンプレート３３を生成する。学習手段２２は、イベントテンプレート３３と学習用打者成績に基づいて成績系列に対するイベント系列の予測モデルの学習を行う。イニング速報生成手段２３（目的データ生成手段）は、予測モデルに基づいて入力された打者成績（入力された出発データ）に含まれる成績の系列からイベント系列を予測し、このイベント系列に含まれる汎化ダグを、入力された打者成績に含まれる具体的な文字列に置換してイニング速報をする。そのため、イニング速報を提供するにあたり、従来人手により作成していたイニング速報を自動的に生成し、作業コストを削減することができる。
【００４１】
イベントテンプレートをクラスタリングすれば、イベントテンプレート数を削減し学習ストを削減することができる。また、クラスタリングを行う場合、代表クラスタを使用してイニング速報を生成すれば、計算コストを低減することができる。
【００４２】
本発明は、イニング速報生成装置のほか、上記の各手段としてコンピュータを動作させる方法、上記の各手段としてコンピュータを動作させるコンピュータプログラム、このようなコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体としても実施することができる。
【００４３】
ここまで、出発データとして野球の打者成績、目的データとしてイニング速報を生成する例について説明したが、出発データ中のイベントに対応づける所定の項目と、イベント文中の汎化タグに置き換える要素を適切に選択すれば、本発明は他の出発データ及び目的データにも適用することができ、本発明によれば、出発データから目的データを作成する汎用的なデータ生成装置を提供することができる。たとえば、テニス、ゴルフ等の野球以外のスポーツについて、選手名とそのスポーツに応じた成績を含む選手成績からスポーツの試合経過を記述するスポーツ速報を生成することできる。この場合、目的データをスポーツのラウンド終了時の経過速報とすることができ、野球の場合と同様に成績系列の最後にラウンドの終わりに記述されるイベントに対応するＥＮＤノードを追加することができる。ここで、「ラウンド」とは、野球の１イニングのようにスポーツの試合進行の区切りとなる単位で、たとえば、テニスの１ゲーム、ゴルフの１ホール等である。また、天気予報や株価の動向などの時系列データから説明文を生成することもできる。
【００４４】
イベントテンプレートのクラスタリング手法としては、上記のK-means以外の手法、たとえば、ウォード法などを用いることもできる。
【００４５】
イベントテンプレート系列の学習モデルとしては、上記のLinear-Chain CRF、semi-Markov CRF以外の系列ラベリング技術、たとえば、隠れマルコフモデル（HMM）などを用いることもできる。
【実施例１】
【００４６】
次の本発明の実施例について説明する。この実施例では、ウェブサイト「エキサイトベースボール」（http://www.tbs.co.jp/baseball/top/main.html）から収集した２０１３年から２０１５年のプロ野球の試合２０，３００イニング分のイニング速報と打者成績を利用した。このうち、２０，０００イニング分を学習データ（学習用イニング速報３１、学習用打者成績３２）、２００イニング分を評価データ、１００イニング分を開発データとして使用した。また、クラスタリングにはScikit-learn（http://scikit-learn.org）のkmeans++を使用し、クラスタ数Ｎは２００とした。形態素解析とイベント−打者成績間の対応関係の学習には、形態素解析エンジンMeCab（http://taku910.github.io/mecab/）を用いた。
【００４７】
この実施例では、打者成績だけを用いてイニング速報を生成するため、打者成績に関連付かないイベントは学習データから排除している。また、「出現回数が少ないイベントテンプレートが使用されることは少ない」という仮定に基づき、データセット内で出現回数が所定の回数（たとえば、３回）以下のイベントテンプレートを含む事例は学習データとして使用しない。
【００４８】
本発明の有用性を評価するために、以下の二つをベースライン手法として使用した。
ルールベース（rulebase）
１００件の開発データセットを参考に、打者成績系列からイニング速報を生成するための１９のルールを設定した。表２に設定したルールを示す。
【００４９】
【表２】
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１対１学習（one2one）
本発明では、連続する打者成績が一つのイベントに対応付くことに着目して、ＢＩＯタグを用いたLinear-Chain CRFやsemi-Markov CRFを用いてイベント−打者成績間の対応関係を学習した。これに対し１対１学習手法では、多対１の対応関係を考慮せず、１対１の対応関係だけを学習する。具体的には、多対１の対応関係がある事例を学習データから除き、Linear-Chain CRFで学習を行った。
【００５０】
この実施例では、本発明による４つの手法、すなわちLinear-Chain CRFを用いクラスタリングを行わない手法（BIO w/oC）、semi-Markov CRFを用いクラスタリングを行わない手法（semi w/oC）、Linear-Chain CRFを用いクラスタリングを行う手法（BIO w/C）、semi-Markov CRFを用いクラスタリングを行う手法（semi w/oC）、二つのベースライン手法（rulebase,one2one）で得られたイニング速報、および人手で書かれたイニング速報（ＨＵＭＡＮ）の計７つのイニング速報と打者成績のペアを、手法名を伏せて５人の評価者に提示し（同一の速報が生成された場合は一つにマージし提示した）、４段階の評価を行った。表３に本発明の手法と比較手法の概要、表４に４段階の評価指標を示す。また、この実施例では、打者成績だけを用いてイニング速報を生成するため、打者成績から予測できないタグ（走者数、打点数等）を埋めることができない。そのため、評価者には、タグに正しい情報が入っているものとして評価するように説明を行った。人手で書かれたイニング速報に対しては、本発明の手法やベースライン手法と条件を等しくするためにイベント分割を行い、打者成績から予測できない箇所の汎化を行ったものを評価対象としている。また、有意差検定には、並べ替え検定を有意水準０．０５で使用した。
【００５１】
【表３】
2017151864.tif 000005
【００５２】
【表４】
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【００５３】
表５に手法ごとの各評価が選択された回数と平均評価値を示す。この実施例では、semi w/Cが最も高い平均評価値を得た。また、本発明の手法と各ベースライン手法の平均評価値の差は有意であると確認できたが、人手によるイング速報（HUMAN）と本発明の手法による平均評価値の間には有意差は確認できなかった。
【００５４】
【表５】
2017151864.tif 000007
【００５５】
表６に各手法によって生成されたイニング速報の例と評価者によってつけられた評価値の平均を示す。本発明による例には、最も平均評価値の高かったsemi w/Cの結果を示している。事例Ａのone2oneでは、打者成績とイベント間の多対１の対応関係を学習しないため、イニング速報中に連続安打という必要な情報が欠けており、多の手法と比べて低い点数であることが分かる。また、事例Ｂのrulebaseでは、他の手法と比較すると内容に冗長な印象を受ける。また、「押し出し四球」という重要な情報が欠けており、他の手法と比べて低い点数となっている。
【００５６】
【表６】
2017151864.tif 000008
【符号の説明】
【００５７】
１  イニング速報提供システム（データ生成装置）、２  クライアント装置、３  ネットワーク、１０  イニング速報生成装置、１１  ＣＰＵ、１２  外部記憶装置、１４  通信装置、１５  入力装置、１６  表示装置、２１  テンプレート生成手段、２２  学習手段、２３  イニング速報生成手段（目的データ生成手段）、３１  学習用イニング速報（学習用目的データ）、３２  学習用打者成績（学習用出発データ）、３３  イベントテンプレート、３４  予測モデル、３５  打者成績（入力された出発データ）、３６  イベント系列、３７  イニング速報（目的データ）
【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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