特許 6879953 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6879953

(24)【登録日】2021年5月7日

(45)【発行日】2021年6月2日

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/958 20190101AFI20210524BHJP

【ＦＩ】

   G06F16/958

【請求項の数】9

【全頁数】14

(21)【出願番号】特願2018-2395(P2018-2395)

(22)【出願日】2018年1月11日

(65)【公開番号】特開2019-121302(P2019-121302A)

(43)【公開日】2019年7月22日

【審査請求日】2020年3月6日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】319013263

【氏名又は名称】ヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100154852

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 太一

(74)【代理人】

【識別番号】100181124

【弁理士】

【氏名又は名称】沖田 壮男

(74)【代理人】

【識別番号】100194087

【弁理士】

【氏名又は名称】渡辺 伸一

(72)【発明者】

【氏名】増山 毅司

(72)【発明者】

【氏名】小林 隼人

(72)【発明者】

【氏名】村尾 一真

(72)【発明者】

【氏名】田渕 義宗

(72)【発明者】

【氏名】沼田 雅志

(72)【発明者】

【氏名】仲辻 正幸

(72)【発明者】

【氏名】後藤 拓実

【審査官】 ▲はま▼中 信行

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１０−０３９５６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１５−０６４６５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００７／０１００８６３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２０１６−１１０２１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１６／０３３５２７２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２０１４／０１７３６４４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２００８／００６５６１１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 韓国公開特許第１０−２００５−００５６１０２（ＫＲ，Ａ）

【文献】 韓国公開特許第１０−２０１３−００３３５２０（ＫＲ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １６／００ − １６／９５８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１コンテンツに対して投稿されたコメントである第２コンテンツに対して固有表現抽出を行うことで、前記第２コンテンツから人名を抽出する抽出部と、
前記第１コンテンツに含まれる人名に基づいて、前記抽出部により前記第２コンテンツから抽出された人名が、有名人であるか否かを判定する判定部と、
前記判定部により前記第２コンテンツから抽出された人名が有名人ではないと判定された場合、前記第２コンテンツの掲載順位を下げるように、前記第２コンテンツの掲載順位を決定する順位決定部と、
前記順位決定部により決定された掲載順位に基づいて、前記第１コンテンツと前記第２コンテンツとを含むウェブページを生成するページ生成部と、
を備え、
前記判定部は、前記第１コンテンツから抽出された人名をリスト化した有名人リストに基づいて、前記抽出部により前記第２コンテンツから抽出された人名が、有名人であるか否かを判定する、
情報処理装置。

【請求項2】

前記有名人リストを生成するリスト生成部をさらに備える、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記順位決定部は、前記第２コンテンツが前記判定部により有名人ではないと判定された人名の人物を誹謗または中傷する表現を含む場合、前記第２コンテンツを掲載対象から除外する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記有名人リストは、人名ごとの前記第１コンテンツへの掲載回数の情報を含み、
前記判定部は、前記抽出部により前記第２コンテンツから抽出された人名が、前記有名人リストに含まれており、且つ、前記掲載回数が第１閾値以上である人名と同じである場合、前記第２コンテンツから抽出された人名が有名人であると判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記第１コンテンツへの掲載回数は、期間ごとに集計されており、
前記判定部は、前記抽出部により前記第２コンテンツから抽出された人名が、前記有名人リストに含まれており、且つ、所定期間における前記掲載回数が第２閾値以上である人名と同じである場合、前記第２コンテンツから抽出された人名が有名人であると判定する、
請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記判定部は、検索サーバにより出力された検索ログに含まれる、前記第２コンテンツから抽出された人名に対する検索履歴の件数が、第３閾値以上である場合、前記第２コンテンツから抽出された人名が有名人であると判定する、
請求項４または５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記有名人リストは、人名ごとの前記第１コンテンツのタイトルへの掲載履歴の有無を示す情報を含み、
前記判定部は、前記抽出部により前記第２コンテンツから抽出された人名が、前記有名人リストに含まれており、且つ、前記第１コンテンツのタイトルへの掲載履歴が有る人名と同じである場合、前記閾値を用いた判定の結果にかかわらず、前記第２コンテンツから抽出された人名が有名人であると判定する、
請求項４から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

コンピュータが、
第１コンテンツに対して投稿されたコメントである第２コンテンツに対して固有表現抽出を行うことで、前記第２コンテンツから人名を抽出し、
前記第１コンテンツに含まれる人名に基づいて、前記第２コンテンツから抽出された人名が、有名人であるか否かを判定し、
前記第２コンテンツから抽出された人名が有名人ではないと判定された場合、前記第２コンテンツの掲載順位を下げるように、前記第２コンテンツの掲載順位を決定し、
前記決定された掲載順位に基づいて、前記第１コンテンツと前記第２コンテンツとを含むウェブページを生成する、
情報処理方法であって、
前記第１コンテンツから抽出された人名をリスト化した有名人リストに基づいて、前記第２コンテンツから抽出された人名が、有名人であるか否かを判定する、
情報処理方法。

【請求項9】

コンピュータに、
第１コンテンツに対して投稿されたコメントである第２コンテンツに対して固有表現抽出を行うことで、前記第２コンテンツから人名を抽出させ、
前記第１コンテンツに含まれる人名に基づいて、前記第２コンテンツから抽出された人名が、有名人であるか否かを判定させ、
前記第２コンテンツから抽出された人名が有名人ではないと判定された場合、前記第２コンテンツの掲載順位を下げるように、前記第２コンテンツの掲載順位を決定させ、
前記決定された掲載順位に基づいて、前記第１コンテンツと前記第２コンテンツとを含むウェブページを生成させる、
プログラムであって、
前記第１コンテンツから抽出された人名をリスト化した有名人リストに基づいて、前記第２コンテンツから抽出された人名が、有名人であるか否かを判定させる、
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、情報処理方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、各種コンテンツをユーザに提供する際に、第三者により投稿されたこのコンテンツに対する意見、感想等を示すコメントを合わせて提供するサービスが行われている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１４−４９０９４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上記のような第三者により投稿されたコメントには、特定の人物に対する誹謗、中傷といった一般に公開されることが適切でない内容が含まれる場合がある。特に、有名人ではない一般人を誹謗、中傷するコメントは、公開されるべきものではなく速やかに削除することが好ましい。このため、コンテンツの提供者は、このような不適切なコメントが含まれていないかを人手により監視し、削除する場合があった。その他、ユーザによる通報機能を利用する方法も行われているが、不適切なコメントを全て検知することは容易ではなく、また、コメントを実際に削除する際には人手による作業が不可欠となる場合があった。

【0005】

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、不適切なコメントが閲覧される機会を自動的に低減させることが可能な情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の一態様は、第１コンテンツに対して投稿されたコメントである第２コンテンツに対して固有表現抽出を行うことで、前記第２コンテンツから人名を抽出する抽出部と、前記第１コンテンツに含まれる人名に基づいて、前記抽出部により前記第２コンテンツから抽出された人名が、有名人であるか否かを判定する判定部と、を備える、情報処理装置である。

【発明の効果】

【0007】

本発明の一態様は、このような事情を考慮してなされたものであり、不適切なコメントが閲覧される機会を自動的に低減させることが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１実施形態におけるサービス提供装置１の利用環境を示す図である。

【図2】第１実施形態におけるサービス提供装置１の処理の一例を示すフローチャートである。

【図3】第１実施形態におけるコンテンツ情報記憶部２２に記憶された記事情報２２Ａの一例を示す図である。

【図4】第１実施形態におけるコンテンツ情報記憶部２２に記憶されたコメント情報２２Ｂの一例を示す図である。

【図5】第１実施形態におけるサービス提供装置１の有名人判別および掲載順位決定処理の一例を示すフローチャートである。

【図6】第１実施形態における有名人リスト記憶部２４に記憶された有名人リストの一例を示す図である。

【図7】第１実施形態におけるサービス提供装置１により生成されたウェブページＰ１の一例を示す図である。

【図8】第１実施形態における有名人リスト記憶部２４に記憶された有名人リストの他の例を示す図である。

【図9】第２実施形態におけるサービス提供装置１の利用環境を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

＜１．第１実施形態＞
以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。情報処理装置は、ユーザにより要求されたコンテンツと共に、第三者により投稿されたこのコンテンツに対する意見、感想等を示すコメントを合わせて提供する。情報処理装置は、第三者により投稿されたコメントの内、一般人に関する情報を含むコメントの掲載順位を下げるか、あるいは削除した上で、ユーザに提供する。

【0010】

本実施形態におけるコンテンツには、コメント投稿機能が実装された任意のサイトが含まれる。コンテンツには、例えば、ニュースサイト、オークションサイト、質問サイト等が含まれる。その他、コンテンツには、ミニブログ等のソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）において投稿されたメッセージ等も含まれる。

【0011】

図１は、本実施形態におけるサービス提供装置１（情報処理装置）の利用環境を示す図である。サービス提供装置１は、ネットワークNWを介して、一以上の端末装置Ｔと接続され、このネットワークＮＷを介して互いに通信する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）やＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、専用回線、無線基地局、プロバイダなどを含む。

【0012】

［端末装置］
端末装置Ｔは、サービス提供装置１により提供されるサービスを利用するユーザによって操作される。端末装置Ｔは、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォンなどの携帯電話やタブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などのコンピュータ装置である。端末装置Ｔは、ユーザの操作に基づいて、サービス提供装置１により提供されるサービスを要求するリクエストを送信し、リクエストに応じたサービスに関する情報をサービス提供装置１から受信して表示する。

【0013】

［サービス提供装置］
サービス提供装置１は、ユーザにより要求されたコンテンツ（第１コンテンツ）と共に、第三者により投稿されたこのコンテンツに対するコメント（第２コンテンツ）を合わせて提供するコンピュータ装置である。サービス提供装置１により提供されるコンテンツには、例えば、ブラウザによって参照されるウェブサイトの他、アプリケーションプログラムによって参照されるアプリページが含まれる。以下においては、サービス提供装置１により提供されるコンテンツが、ブラウザによって参照されるウェブサイトであり、ウェブサイトがニュースサイトである場合を例に挙げて説明する。

【0014】

サービス提供装置１は、例えば、通信部１０と、コンテンツ取得部１２と、人名抽出部１４（抽出部）と、有名人判定部１６（判定部）と、順位決定部１８と、ページ生成部２０と、コンテンツ情報記憶部２２と、有名人リスト記憶部２４と、有名人リスト生成部２６とを備える。サービス提供装置１に含まれる各機能部は、複数の装置に分散されてもよい。例えば、有名人判定部１６と他の機能部とは別体の装置によって実現されてもよい。

【0015】

通信部１０は、ネットワークＮＷを介して、端末装置Ｔ等と通信する。通信部１０は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。

【0016】

コンテンツ取得部１２は、ユーザにより要求されたニュースサイトの記事情報２２Ａと、この記事情報に対して投稿されたコメント情報２２Ｂとを、コンテンツ情報記憶部２２から取得する。

【0017】

人名抽出部１４は、コンテンツ取得部１２により取得された記事情報２２Ａの文字列に含まれる人名を「有名人」として抽出する。本実施形態において「有名人」とは、ある程度以上、世間に人名が認知された人物を言う。「有名人」とは、例えば、世間一般に広く発信することを目的としてメディアにより提供された情報（例えば、ニュース記事）に登場する人物である。「有名人」には、例えば、政治家、芸能人、スポーツ選手、文化人等が含まれる。また、人名抽出部１４は、コンテンツ取得部１２により取得されたコメント情報２２Ｂに含まれる少なくとも１つのコメントの文字列に含まれる人名を抽出する。

【0018】

人名抽出部１４は、形態素解析や、固有表現抽出等の手法を用いることで、記事情報２２Ａの文字列およびコメントの文字列から人名を抽出する。人名抽出部１４は、例えば、形態素解析による固有表現抽出技術を適用することにより、記事情報２２Ａの文字列およびコメントの文字列から人名を抽出する。固有表現抽出技術は、形態素解析により、所定の用語が接尾語や接頭語になっているか、また所定の用語の共起性などに応じて用語の類型の判定などを行う技術である。人名抽出部１４は、例えば、記事情報２２Ａの文字列を形態素解析し、「・・・さん」、「・・・氏」、「・・・総理」等の役職を伴う用語等、人名を示唆する所定の接尾語や接頭語を伴う形態素に基づいて人名を抽出する。また、文字列に含まれる「名詞」＋「助詞」等の所定の文法的な法則を持つ表現に基づいて、人名を抽出してもよい。

【0019】

有名人判定部１６は、コンテンツ取得部１２により取得されたコメント情報２２Ｂに含まれる少なくとも１つのコメントの文字列に含まれる人名が、有名人であるか否かを判定する。換言すると、有名人判定部１６は、コメントの文字列に含まれる人名として、有名人ではない一般人に関する人名（個人情報）が含まれているか否かを判定する。有名人判定部１６は、人名抽出部１４によりコメントの各々の文字列から抽出された人名が、記事情報２２Ａの文字列から抽出された有名人と同じであるか否かを判定する。有名人判定部１６は、コメントの各々の文字列から抽出した人名が、記事情報２２Ａの文字列から抽出された有名人と同じであると判定した場合、コメントの各々の文字列から抽出した人名が有名人であると判定する。

【0020】

また、有名人判定部１６は、人名抽出部１４によりコメント情報２２Ｂに含まれるコメントの各々から抽出された人名が、有名人リスト記憶部２４に記憶された有名人リスト２４Ａに含まれるか否かを判定する。このような判定を行うことで、有名人判定部１６は、コメントの各々から抽出された人名が、このコメントに対応するニュース記事には含まれてはいないものの、一般的に有名人と認知されている人名であるか否かを判定することができる。有名人判定部１６は、コメントの各々から抽出された人名が、有名人リスト記憶部２４に記憶された有名人リスト２４Ａに含まれると判定した場合、コメントの各々から抽出した人名が有名人であると判定する。有名人判定部１６は、コメントの各々から抽出された人名が、記事情報２２Ａの文字列から抽出された有名人と同じではなく、有名人リスト２４Ａに含まれないと判定した場合、コメントの各々から抽出された人名が有名人ではない、すなわち、一般人であると判定する。

【0021】

尚、有名人リスト２４Ａに人名ごとのニュース記事への掲載回数の情報が含まれている場合には、有名人判定部１６は、この掲載回数に閾値（第１閾値）を設定し、この閾値以上の掲載回数の人名のみを有名人と判定するようにしてもよい。

【0022】

順位決定部１８は、有名人判定部１６による判定結果に基づいて、コメントの掲載順位を決定する。順位決定部１８は、一般人に関する情報が含まれているコメントは下位に表示し、有名人に関するコメントが上位に表示されるようにコメントの掲載順位を決定する。また、順位決定部１８は、一般人に関する情報が含まれているコメントであって、且つ、一般人を誹謗、中傷するような表現を含むコメントについては掲載対象から除外する。順位決定部１８は、例えば、誹謗、中傷表現が定義された誹謗中傷表現リストを参照し、コメント内にこの誹謗中傷表現リストに定義された表現が含まれている場合、このコメントは誹謗、中傷表現を含むと判定してよい。

【0023】

ページ生成部２０は、コンテンツ取得部１２により取得された記事情報２２Ａと、コメント情報２２Ｂに含まれるコメントとを含むウェブページを生成し、端末装置Ｔに送信する。このウェブページ内において、コメント情報２２Ｂに含まれるコメントは、順位決定部１８により決定された掲載順位で掲載される。

【0024】

コンテンツ情報記憶部２２は、例えば、ニュース記事を示す記事情報２２Ａと、ニュース記事に対するコメントを示すコメント情報２２Ｂとを記憶する。記事情報２２Ａは、ニュース記事の配信担当者等の操作に基づいて適宜更新されるか、あるいは、日次等の所定のタイミングで実施されるバッチ処理により更新されてよい。コメント情報２２Ｂは、ニュースサイトに対するユーザによるコメントの投稿処理に基づいて適宜更新されてよい。

【0025】

有名人リスト記憶部２４は、例えば、有名人の人名がリスト化された情報である有名人リスト２４Ａを記憶する。有名人リスト２４Ａは、コンテンツ情報記憶部２２に記憶された記事情報２２Ａから人名を抽出したものをリスト化したものである。

【0026】

有名人リスト生成部２６は、コンテンツ情報記憶部２２に記憶された記事情報２２Ａ（複数のニュース記事）から人名を抽出して有名人リストを生成し、有名人リスト記憶部２４に記憶させる。有名人リスト生成部２６は、日次、週次、月次等の所定のタイミングで実施されるバッチ処理により、上記の有名人リストを生成してよい。

【0027】

サービス提供装置１の各機能部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。

【0028】

コンテンツ情報記憶部２２および有名人リスト記憶部２４の各々は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置等により実現される。コンテンツ情報記憶部２２および有名人リスト記憶部２４は、同一の装置により実現されてもよい。また、コンテンツ情報記憶部２２および有名人リスト記憶部２４の各々の一部または全部は、ＮＡＳや外部のストレージサーバ等、サービス提供装置１がアクセス可能な外部装置であってもよい。

【0029】

［サービス提供装置の処理］
以下、サービス提供装置１の処理について説明する。図２は、本実施形態におけるサービス提供装置１の処理の一例を示すフローチャートである。まず、サービス提供装置１は、ユーザの操作に基づいて端末装置Ｔにより送信されたニュースサイトを要求するリクエストを受信する（Ｓ１０１）。

【0030】

次に、サービス提供装置１は、要求されたニュースサイトの記事情報と、この記事情報に対して投稿されたコメント情報とを、コンテンツ情報記憶部２２から取得する（Ｓ１０３）。

【0031】

次に、サービス提供装置１は、取得した記事情報の文字列に含まれる人名を有名人として抽出し、取得したコメント情報に含まれるコメントの文字列に含まれる人名を抽出する（Ｓ１０５）。人名抽出部１４は、形態素解析や、固有表現抽出等の手法を用いることで、記事情報の文字列に含まれる人名およびコメントの文字列に含まれる人名を抽出する。

【0032】

図３は、コンテンツ情報記憶部２２に記憶された記事情報２２Ａの一例を示す図である。図４は、コンテンツ情報記憶部２２に記憶されたコメント情報２２Ｂの一例を示す図である。記事情報２２Ａは、例えば、記事を識別する記事ＩＤと、記事のタイトルと、記事の本文とを含む。コメント情報２２Ｂは、例えば、記事を識別する記事ＩＤと、コメントとを含む。

【0033】

サービス提供装置１は、記事ＩＤ「Ａ１」の記事を要求するリクエストを受信した場合、コンテンツ情報記憶部２２から、タイトル「歌番組 Ａさん熱唱で、瞬間最高視聴率５０％を達成」と、本文「２０１７年１２月某日に放送されました歌番組の瞬間最高視聴率が発表されました。Ａさんが熱唱する場面で５０％をマークしました。続いて、Ｂさんが登場した場面で４０％をマークしました。・・・」とを取得する。

【0034】

また、サービス提供装置１は、記事ＩＤ「Ａ１」に対するコメントとして、「Ａさんの今後の活躍に期待したいです。」と、「同級生のＥさんの歌は最高でした。もう一度会いたいです。」と、「Ｂさんの歌、本当に最高でした。」と、「Ｆさんにも出演してほしかったです。残念。」と、「Ｇさんは最低です。騙されました。」とを取得する。

【0035】

次に、サービス提供装置１は、取得した記事情報Ａ１である、タイトル「歌番組 Ａさん熱唱で、瞬間最高視聴率５０％を達成」と、本文「２０１７年１２月某日に放送されました歌番組の瞬間最高視聴率が発表されました。Ａさんが熱唱する場面で５０％をマークしました。続いて、Ｂさんが登場した場面で４０％をマークしました。・・・」との中から、「Ａ」および「Ｂ」を有名人として抽出する。また、サービス提供装置１は、取得した上記のコメントから「Ａ」、「Ｅ」、「Ｂ」、「Ｆ」、および「Ｇ」を人名として抽出する。

【0036】

次に、サービス提供装置１は、取得したコメント情報に含まれるコメントの各々の文字列に含まれる人名が有名人であるか否かを判定し、判定結果に基づいて、コメントの掲載順位を決定する（Ｓ１０７）。サービス提供装置１は、一般人に関する情報が含まれているコメントは下位に表示し、有名人に関するコメントが上位に表示されるようにコメントの掲載順位を決定する。また、サービス提供装置１は、一般人に関する情報が含まれているコメントであって、一般人を誹謗、中傷するような表現を含むコメントについては掲載対象から除外する。

【0037】

図５は、本実施形態におけるサービス提供装置１の有名人判別および掲載順位決定動作の一例を示すフローチャートである。まず、サービス提供装置１は、抽出したコメントの内、一つのコメントを選択する（Ｓ２０１）。次に、サービス提供装置１は、選択したコメント内に人名が含まれるか否かを判定する（Ｓ２０３）。

【0038】

サービス提供装置１は、選択したコメント内に人名が含まれると判定した場合、この人名が、記事情報Ａ１から抽出した有名人と同じであるか否かを判定する（Ｓ２０５）。サービス提供装置１は、選択したコメント内に含まれる人名が、記事情報Ａ１から抽出した有名人と同じではないと判定した場合、選択したコメント内に含まれる人名が、有名人リスト記憶部２４に記憶された有名人リスト２４Ａに含まれるか否かを判定する（Ｓ２０７）。

【0039】

図６は、有名人リスト記憶部２４に記憶された有名人リスト２４Ａの一例を示す図である。有名人リスト２４Ａは、例えば、人名と、各人名がニュース記事に掲載された回数を示す掲載回数とを含む。

【0040】

例えば、サービス提供装置１は、取得したコメントの内、「Ａさんの今後の活躍に期待したいです。」に含まれる人名「Ａ」と、「Ｂさんの歌、本当に最高でした。」に含まれる人名「Ｂ」とについては、記事情報Ａ１から抽出した有名人「Ａ」および「Ｂ」と同じであると判定する。また、サービス提供装置１は、取得したコメントの内、「Ｆさんにも出演してほしかったです。残念。」に含まれる人名「Ｆ」は、有名人リスト２４Ａに含まれると判定する。

【0041】

尚、有名人リスト２４Ａに含まれる人名の内、掲載回数が所定の閾値（例えば、３０００回）以上の人名のみを有名人と判定する場合、サービス提供装置１は、取得したコメントの内、「Ｆさんにも出演してほしかったです。残念。」に含まれる人名「Ｆ」については、掲載回数が「２５６９」であり、閾値未満であるため、有名人ではないと判定する。

【0042】

サービス提供装置１は、選択したコメント内に含まれる人名が、有名人リスト２４Ａに含まれていないと判定した場合、このコメントに誹謗、中傷表現が含まれるか否かを判定する（Ｓ２０９）。サービス提供装置１は、選択したコメントに誹謗、中傷表現が含まれていないと判定した場合、このコメントの掲載順位を下位に決定する（Ｓ２０９）。一方、サービス提供装置１は、選択したコメントに誹謗、中傷表現が含まれていると判定した場合、このコメントを掲載対象から除外する（Ｓ２１１）。

【0043】

例えば、サービス提供装置１は、取得したコメントの内、「同級生のＥさんの歌は最高でした。もう一度会いたいです。」に含まれる人名「Ｅ」については、記事情報Ａ１から抽出した有名人と同じではなく、有名人リスト２４Ａにも含まれていないため、有名人ではないと判定し、このコメントの掲載順位を下位に決定する。一方、サービス提供装置１は、「Ｇさんは最低です。騙されました。」に含まれる人名「Ｇ」については、有名人ではないと判定し、且つ、誹謗、中傷表現が含まれると判定し、このコメントを掲載対象から除外する。

【0044】

サービス提供装置１は、選択したコメント内に人名が含まれないと判定した場合（Ｓ２０３）、選択したコメント内に含まれる人名が記事情報から抽出した有名人と同じであると判定した場合（Ｓ２０５）、選択したコメント内に含まれる人名が有名人リスト２４Ａに含まれていると判定した場合（Ｓ２０７）、コメントの掲載順位を下位に決定した場合（Ｓ２１１）、あるいは、コメントを掲載対象から除外した場合（Ｓ２１３）、取得した全コメントに対する処理が完了した否かを判定する（Ｓ２１５）。

【0045】

サービス提供装置１は、抽出した全コメントに対する処理が完了していないと判定した場合、未処理のコメントを選択し、上記の処理を繰り返す。一方、サービス提供装置１は、抽出した全コメントに対する処理が完了したと判定した場合、本フローチャートの処理を終了する。

【0046】

尚、サービス提供装置１は、選択したコメント内に含まれる人名が有名人であると判定した場合であっても、この有名人を、誹謗、中傷するようなコメントについては掲載順位を下げる、あるいは掲載対象から除外するようにしてもよい。

【0047】

サービス提供装置１は、取得した記事情報２２Ａと、コメント情報に含まれる各コメントとを含むウェブページを生成し、端末装置Ｔに送信する（Ｓ１０９）。このウェブページにおいて、コメントは上記の掲載順位決定処理により決定された掲載順位で掲載される。

【0048】

図７は、ウェブページＰ１の一例を示す図である。ウェブページＰ１は、例えば、記事情報Ａ１と、４つのコメントＣ１からＣ４を含む。この４つのコメントＣ１からＣ４において、一般人に関する情報を含むコメント「同級生のEさんの歌は最高でした。もう一度会いたいです。」は掲載順位が下位に設定されている。また、一般人を誹謗、中傷する内容を含むコメント「Ｇさんは最低です。騙されました。」については掲載対象から除外されている。以上により、本フローチャートの処理を終了する。

【0049】

尚、図８に示すように、有名人リスト記憶部２４に記憶された有名人リスト２４Ｂは、所定の期間ごとに集計された掲載回数の情報を含んでも良い。このように掲載回数を期間ごとに分けて集計して直近の掲載回数を重視するようにすることで、昔は有名人であったが現在は有名人ではなくなった人物（例えば、引退したスポーツ選手、芸能人、政治家等）が、いつまでも有名人と判定されることを防ぐことができる。例えば、サービス提供装置１は、直近１年間の掲載回数のみを判断基準として利用したり、あるいは、直近の閲覧回数の重要度が高くなるように重み係数を設定して掲載回数を算出して閾値（第２閾値）と比較することで、より正確な有名人判定を行うことができる。

【0050】

以上説明した第１実施形態のサービス提供装置１によれば、不適切なコメントの掲載順位を下げる、あるいは掲載対象から除外することで、不適切なコメントが閲覧される機会を自動的に低減させることが可能である。

【0051】

＜２．第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第１実施形態と比較して、第２実施形態のサービス提供装置１は、検索サービスを提供する検索サーバの検索ログを予め取得しておき、有名人リストと検索ログとの両方を用いて有名人判定を行う点が異なる。このため、構成などについては第１実施形態で説明した図および関連する記載を援用し、詳細な説明を省略する。

【0052】

図９は、本実施形態におけるサービス提供装置１の利用環境を示す図である。サービス提供装置１は、ネットワークＮＷを介して、端末装置Ｔに加えて、検索サーバ３にも接続されている。サービス提供装置１は、日次、週次等の所定のタイミングで検索サーバ３により出力された検索ログＬを取得し、例えば、有名人リスト記憶部２４に記憶させる。

【0053】

有名人判定部１６は、コメント情報２２Ｂから抽出された人名が、有名人であるか否かの判定を行う際に、有名人リスト記憶部２４に記憶された有名人リスト２４Ａ（人名、掲載回数）に加えて、検索ログＬを利用する。有名人判定部１６は、コメント情報２２Ｂから抽出された人名が、有名人リスト記憶部２４に記憶されおり、且つ、この人名の掲載回数が所定の閾値以上であるという条件と、検索ログＬ内においてこの人名に対する検索履歴の件数が所定の閾値（第３閾値）以上であるという条件と、の両方が満たされる場合に、この人名が有名人であると判定する。このような判定を行うことで、有名人判定部１６は、有名人であるか否かの判定をより正確に行うことが可能である。

【0054】

以上説明した第２実施形態のサービス提供装置１によれば、不適切なコメントの掲載順位を下げる、あるいは掲載対象から除外することで、不適切なコメントが閲覧される機会を自動的に低減させることが可能である。また、有名人リストと検索ログとの両方を用いて有名人判定を行うことで、有名人であるか否かの判定をより正確に行うことが可能である。

【0055】

尚、人名が掲載されたニュース記事内の場所に応じて、有名人か否かの判定方法を変えるようにしてもよい。例えば、ニュース記事のタイトルに含まれる人名は極めて有名度の高い人物であることが想定される。また、ニュース記事の本文の上位に記載された人名についても有名度の高い人であることが想定される。このため、サービス提供装置１は、掲載回数の閾値を用いて有名人か否かの判定を行う場合であっても、ニュース記事内のタイトルへの掲載履歴のある人名等の有名度が高い人名であることが想定されるものについては、閾値の判定結果にかかわらず、有名人と判定するようにしてもよい。あるいは、ニュース記事のタイトルに掲載された人名については、掲載回数を１回とカウントせずに、例えば、その１０倍である１０回とカウントするようにしてもよい。これにより、ニュース記事のタイトルに掲載された人名については有名人と判定されやすくすることができる。

【0056】

一方、ニュース記事の下方にのみ掲載された人名の有名度はさほど高くない場合がある。この場合、ニュース記事の下方にのみ掲載された人名については、掲載回数を１回とカウントせずに、例えば、その半分である０．５回とカウントするようにしてもよい。これにより、ニュース記事の下方にのみ掲載された人名にのみ掲載された人名については、有名人であると判定されにくくすることができる。

【0057】

また、ニュース記事内に掲載された人名の数に応じて、掲載回数のカウント方法を変えるようにしてもよい。例えば、１つのニュース記事内に人名が１個のみが含まれる場合、この人名は極めて有名度の高い人物であることが想定される。一方、１つのニュース記事内に人名が１０個含まれる場合、これらの人名の各々の有名度はさほど高くない場合がある。このため、１つのニュース記事内に人名が１個のみの場合は掲載回数を１回とカウントし、１つのニュース記事内に人名が１０個の場合は各人名の掲載回数を１／１０である０．１回とカウントするようにしてもよい。

【0058】

また、上記の実施形態では、単純に、掲載回数のみに基づいて有名人か否かの判定を行う例について説明した。しかしながら、ＴＦ−ＩＤＦ等の解析手法を用いて、コンテンツにおける人名の掲載回数と、ニュース記事間におけう人名の掲載の偏り状況等を考慮して、有名人か否かの判定を行うようにしてもよい。

【0059】

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

【符号の説明】

【0060】

１‥サービス提供装置、３‥検索サーバ、１０‥通信部、１２‥コンテンツ取得部、１４‥人名抽出部、１６‥有名人判定部、１８‥順位決定部、２０‥ページ生成部、２２‥コンテンツ情報記憶部、２４‥有名人リスト記憶部、Ｔ‥端末装置、ＮＷ‥ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】