特開 2024-11604 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024011604

(43)【公開日】2024-01-25

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/33 20190101AFI20240118BHJP

   G06F 16/35 20190101ALI20240118BHJP

【ＦＩ】

G06F16/33

G06F16/35

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022113754

(22)【出願日】2022-07-15

(71)【出願人】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】小川 知紘

(72)【発明者】

【氏名】森 琢郎

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA01

5B175FA03

5B175GB04

(57)【要約】

【課題】特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを抽出することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】本願に係る情報処理装置は、カテゴリ抽出部と、ワード抽出部と、情報出力部とを備える。カテゴリ抽出部は、特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリを抽出する。ワード抽出部は、カテゴリ抽出部によって抽出されたカテゴリの投稿コンテンツのうち特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出する。情報出力部は、ワード抽出部によって抽出された対象ワードを含む情報を出力する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリを抽出するカテゴリ抽出部と、
前記カテゴリ抽出部によって抽出されたカテゴリの投稿コンテンツのうち前記特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出するワード抽出部と、
前記ワード抽出部によって抽出された前記対象ワードを含む情報を出力する情報出力部と、を備える
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記カテゴリ抽出部は、
前記特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリのうち前記特定ワードを含む投稿コンテンツの数が多い順または比率が高い順に予め定められた数のカテゴリを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記情報出力部は、
前記ワード抽出部によって抽出された前記対象ワードを前記特定ワードとの類似度が高い順に並べたリストを含む情報を出力する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記情報出力部は、
前記カテゴリ抽出部によって抽出されたカテゴリの投稿コンテンツのうち前記特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれる数が多い順に前記対象ワードを並べたリストを含む情報を出力する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記情報出力部は、
前記ワード抽出部によって抽出された前記対象ワードと前記特定ワードとを含む文章の情報を出力する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記投稿コンテンツは、
カテゴリ毎に質問と回答とを受け付けるオンラインサービスに投稿された質問のコンテンツである
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記カテゴリ抽出部は、
前記特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリのうち特定カテゴリを抽出対象から除外する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項8】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリを抽出するカテゴリ抽出工程と、
前記カテゴリ抽出工程によって抽出されたカテゴリの投稿コンテンツのうち前記特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出するワード抽出工程と、
前記ワード抽出工程によって抽出された前記対象ワードを含む情報を出力する情報出力工程と、を含む
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項9】

特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリを抽出するカテゴリ抽出手順と、
前記カテゴリ抽出手順によって抽出されたカテゴリの投稿コンテンツのうち前記特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出するワード抽出手順と、
前記ワード抽出手順によって抽出された前記対象ワードを含む情報を出力する情報出力手順と、をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする情報処理プログラム。

【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、および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、文章を含むコンテンツからワードを抽出する自然言語処理が知られている。例えば、特許文献１には、ドキュメントを複数のカテゴリのうちの１以上のカテゴリに分類し、ドキュメントから抽出された１以上のワードの各々について、上述した１以上のカテゴリ内での各々の出現頻度に基づいて、カテゴリ内で出現頻度が低いワードをカテゴリ内での意外性の高いワードとして抽出する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１１－０９５９０５号公報

【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、上記従来技術では、カテゴリ内での出現頻度が低いワードをカテゴリ内での意外性の高いワードとして抽出するものの、特定ワードとの関係において意外性のあるワードを抽出することが難しい場合がある。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを抽出することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理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】

本願に係る情報処理装置は、カテゴリ抽出部と、ワード抽出部と、情報出力部とを備える。カテゴリ抽出部は、特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリを抽出する。ワード抽出部は、カテゴリ抽出部によって抽出されたカテゴリの投稿コンテンツのうち特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出する。情報出力部は、ワード抽出部によって抽出された対象ワードを含む情報を出力する。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを抽出することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部に記憶されるユーザ情報テーブルの一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係るコンテンツ記憶部に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る情報処理装置の情報出力部が対象ワードに関する情報として出力するリスト情報の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係る情報処理装置の情報出力部が対象ワードに関する情報として出力する文書情報の一例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る情報処理装置の処理部による情報処理の一例を示すフローチャートである。

【図9】図９は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0010】

〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

【0011】

図１に示すように、実施形態に係る情報処理装置１は、複数の投稿コンテンツを含む投稿コンテンツ群を記憶している。投稿コンテンツは、不図示の端末装置などから投稿されたコンテンツであり、例えば、Ｑ＆Ａのコンテンツ、口コミのコンテンツ、またはニュースのコンテンツなどであるが、投稿されたコンテンツであればよく、かかる例に限定されない。

【0012】

Ｑ＆Ａのコンテンツは、カテゴリ毎に質問と回答とを受け付けるオンラインサービスに投稿された質問のコンテンツや回答のコンテンツである。口コミのコンテンツは、例えば、口コミ対象に対して口コミを受け付けるオンラインサービスに投稿された口コミのコンテンツである。口コミ対象は、例えば、商品やサービスなどの取引対象などであり、カテゴリ毎に分類される。

【0013】

情報処理装置１は、特定ワードの入力を受け付ける受付処理を行う（ステップＳ１）。特定ワードは、情報処理装置１のユーザによって入力されるワードであり、例えば、情報処理装置１のユーザが意外性の関係を知りたいワードである。情報処理装置１のユーザは、「化粧水」との関係で意外性のあるワードを知りたい場合、特定ワードとして「化粧水」を情報処理装置１に入力する。

【0014】

情報処理装置１は、特定ワードの入力を受け付けると、特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリである該当カテゴリを抽出するカテゴリ抽出処理を行う（ステップＳ２）。情報処理装置１は、例えば、特定ワードが含まれる投稿コンテンツを該当コンテンツとして抽出し、抽出した該当コンテンツのカテゴリのうち１以上のカテゴリを該当カテゴリとして抽出する。

【0015】

情報処理装置１は、例えば、抽出した該当コンテンツのカテゴリのうち該当コンテンツの数が多い順または比率が高い順に予め定められた数のカテゴリを該当カテゴリとして抽出する。カテゴリにおける該当コンテンツの比率は、カテゴリにおけるコンテンツの数に対する該当コンテンツの数の比である。

【0016】

例えば、カテゴリに含まれるコンテンツの数がＮａであり、カテゴリに含まれる該当コンテンツの数がＮｂである場合、カテゴリにおける該当コンテンツの比率Ｒは、例えば、Ｒ＝Ｎｂ／Ｎａで表される。また、予め定められた数は、例えば、２以上の数であるが、１であってもよい。

【0017】

例えば、予め定められた数が３であり、特定ワード「化粧水」を含むコンテンツの数が多い順または比率が多い順に上位３つのカテゴリが、カテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「ニキビケア」、およびカテゴリ「メイク、コスメ」であるとする。この場合、情報処理装置１は、該当カテゴリとして、カテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「ニキビケア」、およびカテゴリ「メイク、コスメ」を抽出する。

【0018】

投稿コンテンツのカテゴリは、階層構造で規定されており、投稿コンテンツのカテゴリの大きさは、階層構造における上層のカテゴリほど大きく、階層構造における下層のカテゴリほど小さい。情報処理装置１は、例えば、最下層のカテゴリから該当カテゴリを抽出する。例えば、上述したカテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「ニキビケア」、カテゴリ「メイク、コスメ」は最下層のカテゴリである。

【0019】

カテゴリ「スキンケア」およびカテゴリ「メイク、コスメ」の直上層のカテゴリは、カテゴリ「コスメ、美容」であり、カテゴリ「コスメ、美容」の直上層のカテゴリは、カテゴリ「健康、美容、ファッション」である。また、カテゴリ「ニキビケア」の直上層のカテゴリは、カテゴリ「健康、病気、病院」であり、カテゴリ「健康、病気、病院」の直上層のカテゴリは、カテゴリ「健康、美容、ファッション」である。

【0020】

また、情報処理装置１は、最下層のカテゴリよりも上層のカテゴリから該当カテゴリを抽出することもできる。また、情報処理装置１は、上層のカテゴリの指定を情報処理装置１のユーザから受け付け、受け付けた上層のカテゴリの下層のカテゴリから該当カテゴリを抽出することもできる。

【0021】

また、情報処理装置１は、特定ワードに加えて、該当カテゴリとして抽出するカテゴリの階層の入力を情報処理装置１のユーザから受け付けることもできる。この場合、情報処理装置１は、情報処理装置１のユーザから受け付けた階層のカテゴリから該当カテゴリを抽出する。このように、該当カテゴリとして抽出するカテゴリの階層は予め定められていてもよく、情報処理装置１のユーザによって指定されてもよい。

【0022】

また、情報処理装置１は、特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリのうち特定カテゴリを抽出対象から除外することができる。特定カテゴリは、例えば、特定ワードに対して予め設定されたカテゴリ、または情報処理装置１のユーザによって入力されたカテゴリである。

【0023】

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ２で抽出した該当カテゴリに含まれる投稿コンテンツのうち特定ワードが含まれない投稿コンテンツである対象コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出するワード抽出処理を行う（ステップＳ３）。情報処理装置１は、例えば、対象コンテンツを形態素解析によって複数の形態素に分割し、分解した複数の形態素に含まれる特定の品詞（例えば、名詞など）を対象ワードとして抽出する。これにより、情報処理装置１は、特定ワードとの関係で意外性のあるワードを対象ワードとして抽出することができる。

【0024】

例えば、特定ワードが「化粧水」であり、該当カテゴリがカテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「ニキビケア」、およびカテゴリ「メイク、コスメ」であるとする。この場合、情報処理装置１は、カテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「ニキビケア」、およびカテゴリ「メイク、コスメ」のいずれかに含まれる投稿コンテンツのうち特定ワード「化粧水」を含まない投稿コンテンツを対象コンテンツとして抽出する。そして、情報処理装置１は、対象コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出する。

【0025】

つづいて、情報処理装置１は、ステップＳ３で抽出された対象ワードを含む対象ワード情報を生成し、生成した対象ワード情報を出力する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１は、ステップＳ３で抽出された対象ワードを所定の規則に従って並べた対象ワードリストを含むリスト情報を対象ワード情報として生成して出力する。

【0026】

例えば、情報処理装置１は、ステップＳ３で抽出された対象ワードを特定ワードとの類似度が高い順に並べた対象ワードリストを含むリスト情報を対象ワード情報として生成したり、対象コンテンツに含まれる数が多い順に対象ワードを並べたリストである対象ワードリストを含むリスト情報を対象ワード情報として生成したりすることができる。

【0027】

リスト情報は、該当カテゴリが複数である場合、該当カテゴリ毎の対象ワードリストであるが、複数の該当カテゴリに対して１つの対象ワードリストであってもよい。また、リスト情報には、特定ワードが含まれるが、特定ワードが含まれなくてもよい。

【0028】

また、情報処理装置１は、ステップＳ３で抽出された対象ワードとステップＳ１で受け付けた特定ワードとを含む文章の情報である文書情報を対象ワード情報として生成することもできる。例えば、情報処理装置１は、該当コンテンツにおいて該当コンテンツに含まれる複数のワードのうち特定ワード以外の一部のワードを対象ワードに置き換えることによって、対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成することができる。

【0029】

また、情報処理装置１は、例えば、予め定められた雛形文章に含まれる第１ワードを特定ワードに置き換え且つ雛形文章に含まれる第２ワードを対象ワードに置き換えることによって、対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成することもできる。

【0030】

また、情報処理装置１は、自然言語処理技術を用いて対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成することもできる。例えば、情報処理装置１は、キーワードから文章を対象ワード情報として生成することができる自然言語処理モデルを用いて対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成する。自然言語処理モデルは、例えば、公知のＢＥＲＴ（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）またはＧＰＴ－３(Generative Pre-Training-3)などを用いたモデルである。

【0031】

このように、情報処理装置１は、特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリを抽出し、抽出したカテゴリの投稿コンテンツのうち特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出する。これにより、情報処理装置１は、特定ワードとの関係で意外性のあるワードを対象ワードの情報として抽出することができる。

【0032】

以下、このような処理を行う情報処理装置１を含む情報処理システムの構成などについて、詳細に説明する。

【0033】

〔２．情報処理システムの構成〕
図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１００は、情報処理装置１と、複数の端末装置２と、端末装置３とを含む。

【0034】

情報処理装置１、複数の端末装置２、および端末装置３は、ネットワークＮを介して、有線または無線により互いに通信可能に接続される。なお、図２に示す情報処理システム１００には、情報処理装置１が複数含まれてもよい。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide Area Network）である。

【0035】

情報処理装置１は、各ユーザの端末装置２，３と連携し、オンラインで各種の情報を各ユーザに提供する情報処理装置であり、例えば、１以上のサーバまたはクラウドシステムなどにより実現される。

【0036】

情報処理装置１は、例えば、Ｑ＆Ａサイト、口コミサイト、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイト、飲食店紹介サイト、またはＳＮＳサイトなどによるオンラインサービスを提供する。

【0037】

端末装置２は、情報処理装置１が提供する投稿コンテンツを投稿するユーザＵＡの端末装置であり、端末装置３は、情報処理装置１が提供する対象ワード提供サービスを利用するユーザＵＢの端末装置である。

【0038】

ユーザＵＡは端末装置２を操作することで、端末装置２から情報処理装置１に対して投稿コンテンツを送信させる。投稿コンテンツは、情報処理装置１が提供するオンラインサービスにコンテンツであり、複数のカテゴリのうち対応するカテゴリに分類される。投稿コンテンツのカテゴリは、ユーザＵＡによって指定されたカテゴリまたは投稿コンテンツに含まれるワードによって情報処理装置１によって分類されるカテゴリである。

【0039】

例えば、Ｑ＆Ａサイトでは、質問コンテンツや回答コンテンツであり、口コミサイトでは、口コミコンテンツであり、ニュースサイトでは、ニュースコンテンツである。また、投稿コンテンツは、ショッピングサイト、オークションサイト、またはフリーマーケットサイトでは、取引対象の売買を行うためのコンテンツ（例えば、購入ページ）などである。

【0040】

端末装置２，３は、例えば、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、携帯電話機、またはＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などである。複数の端末装置２は、互いに異なるユーザＵＡによって操作され、端末装置３は、ユーザＵＢによって操作される。なお、端末装置２，３は、上述した例に限定されず、例えば、スマートウォッチまたはウェアラブルデバイス（Wearable Device）などであってもよい。

【0041】

また、端末装置２，３は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）などの無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮなどの近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報処理装置１と通信することができる。

【0042】

〔３．情報処理装置１の構成〕
以下、情報処理装置１が有する機能構成の一例について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成の一例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１は、通信部１０と、記憶部１１と、処理部１２とを有する。

【0043】

〔３．１．通信部１０〕
通信部１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などによって実現される。そして、通信部１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、他の各種装置との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１０は、端末装置２，３との間でネットワークＮを介して情報の送受信を行う。

【0044】

〔３．２．記憶部１１〕
記憶部１１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。また、記憶部１１は、ユーザ情報記憶部２０と、コンテンツ記憶部２１とを有する。

【0045】

〔３．２．１．ユーザ情報記憶部２０〕
ユーザ情報記憶部２０は、ユーザＵＡ，ＵＢに関する各種の情報を記憶する。図４は、実施形態に係るユーザ情報記憶部２０に記憶されるユーザ情報テーブルの一例を示す図である。図４に示す例では、ユーザ情報記憶部２０に記憶されるユーザ情報テーブルは、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、および「履歴情報」といった項目の情報を含む。

【0046】

「ユーザＩＤ」は、ユーザＵＡ，ＵＢを識別する識別子である。「属性情報」は、「ユーザＩＤ」に対応付けられたユーザＵＡ，ＵＢの属性に関する属性情報である。ユーザＵＡ，ＵＢの属性は、例えば、デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性などである。デモグラフィック属性は、人口統計学的属性であり、例えば、年齢、性別、職業、居住地、年収、家族構成などである。サイコグラフィック属性は、心理学的属性であり、例えば、ライフスタイル、価値観、興味関心などである。

【0047】

「履歴情報」は、「ユーザＩＤ」に対応付けられたユーザＵＡ，ＵＢのサービスの利用履歴などの情報を含む履歴情報であり、例えば、ユーザＵＡ，ＵＢの検索履歴情報、ユーザＵＡ，ＵＢの閲覧履歴情報、およびユーザＵＡ，ＵＢの決済履歴情報などを含む。

【0048】

ユーザＵＡ，ＵＢの検索履歴情報は、例えば、検索サイトでのウェブコンテンツの検索履歴の情報、各種のウェブサイトでの検索履歴の情報などである。ユーザＵＡ，ＵＢの閲覧履歴情報は、ユーザＵＡ，ＵＢのウェブコンテンツの閲覧履歴の情報である。

【0049】

ユーザＵＡ，ＵＢの決済履歴情報には、ユーザＵＡ，ＵＢが決済サービスを用いてオンライン、実店舗、または実施設などにおいて購入した商品に関する購入履歴情報、ユーザＵＡ，ＵＢが決済サービスを用いてオンライン、実店舗、実施設などにおいて有料で利用したサービスに関するサービス利用履歴情報などが含まれる。

【0050】

購入履歴情報には、ユーザＵＡ，ＵＢが購入した商品の情報、購入費用の情報、購入日時、購入店舗の情報などが含まれる。サービス利用履歴情報には、ユーザＵＡ，ＵＢが利用したサービスの情報、利用費用の情報、利用日時、利用店舗の情報などが含まれる。

【0051】

なお、ユーザ情報記憶部２０に記憶される情報は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を含んでいてもよい。例えば、ユーザ情報記憶部２０に記憶される情報は、ユーザＵＡ，ＵＢのコンテキストの履歴を示す情報などを含んでいてもよい。

【0052】

〔３．２．２．コンテンツ記憶部２１〕
コンテンツ記憶部２１は、コンテンツに関する情報を記憶する。図５は、実施形態に係るコンテンツ記憶部２１に記憶されるコンテンツテーブルの一例を示す図である。図５に示した例では、コンテンツ記憶部２１に記憶されるコンテンツテーブルは、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、および「カテゴリ」といった項目の情報を有する。

【0053】

「コンテンツＩＤ」は、投稿コンテンツを識別する識別子である。「コンテンツ」は、「コンテンツＩＤ」に対応付けられた投稿コンテンツの情報である。投稿コンテンツは、Ｑ＆Ａサイト、口コミサイト、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイト、飲食店紹介サイト、およびＳＮＳサイトなどの１以上のサイトによるオンラインサービスの投稿コンテンツである。

【0054】

「カテゴリ」は、投稿コンテンツが属するカテゴリを示す情報である。投稿コンテンツのカテゴリは、例えば、階層構造で規定されており、投稿コンテンツのカテゴリの大きさは、階層構造における上層のカテゴリほど大きく、階層構造における下層のカテゴリほど小さい。

【0055】

例えば、最上層のカテゴリは、カテゴリ「健康、美容、ファッション」、カテゴリ「暮らしと生活ガイド」、カテゴリ「エンターテインメントと趣味」などである。最上層カテゴリ「健康、美容、ファッション」の直下層のカテゴリは、カテゴリ「コスメ、美容」やカテゴリ「健康、病気、病院」などである。

【0056】

また、カテゴリ「コスメ、美容」の直下層のカテゴリは、カテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「メイク、コスメ」、カテゴリ「ヘアスタイル」などである。また、カテゴリ「健康、病気、病院」の直下層のカテゴリは、カテゴリ「ニキビケア」、カテゴリ「デンタルケア」、「目の病気」などである。

【0057】

図５では、コンテンツＩＤ「Ｃ１」のコンテンツは、コンテンツＣＮＴ１であり、カテゴリは、カテゴリＣ_Ａ１であり、コンテンツＩＤ「Ｃ２」のコンテンツは、コンテンツＣＮＴ２であり、カテゴリは、カテゴリＣ_Ｂ３である。また、コンテンツＩＤ「Ｃ３」のコンテンツは、コンテンツＣＮＴ３であり、カテゴリは、カテゴリＣ_Ｄ２である。

【0058】

なお、図示していないが、コンテンツ記憶部２１には、投稿コンテンツが投稿されるサイトの情報なども含まれる。また、図５に示した例では、コンテンツなどを「コンテンツＣＮＴ１」などの抽象的な符号を含む文字列で表現したが、コンテンツなどは、例えば、具体的な数値および具体的な文字列などの各種情報を含むファイル形式のデータ、またはかかるデータの格納場所を示す情報である。コンテンツなどは、上記形式以外の情報であってもよい。また、コンテンツ記憶部２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。

【0059】

〔３．３．処理部１２〕
処理部１２は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などのプロセッサによって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、処理部１２は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現される。

【0060】

図３に示すように、処理部１２は、取得部３０と、受付部３１と、提供部３２と、カテゴリ抽出部３３と、ワード抽出部３４と、情報生成部３５と、情報出力部３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、処理部１２の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

【0061】

〔３．３．１．取得部３０〕
取得部３０は、各種情報を取得する。取得部３０は、記憶部１１から各種の情報を取得する。取得部３０は、ユーザ情報記憶部２０およびコンテンツ記憶部２１などから各種の情報を取得する。

【0062】

取得部３０は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。取得部３０は、端末装置２から各種情報を受信する。例えば、取得部３０は、端末装置２からユーザＵＡの情報を取得し、取得したユーザＵＡの情報をユーザ情報記憶部２０に記憶させてユーザ情報テーブルを更新する。また、取得部３０は、端末装置２やその他の外部装置から投稿コンテンツを取得し、取得した投稿コンテンツをコンテンツ記憶部２１に記憶させてコンテンツテーブルを更新する。

【0063】

〔３．３．２．受付部３１〕
受付部３１は、各種要求を受け付ける。受付部３１は、外部の情報処理装置から各種要求を受け付ける。受付部３１は、通信部１０を介して、外部の情報処理装置から各種要求を示す情報を受信する。例えば、受付部３１は、端末装置２，３から要求を受け付ける。

【0064】

例えば、受付部３１は、端末装置２からの投稿要求や閲覧要求などを受け付ける。投稿要求には、投稿コンテンツなどの情報が含まれており、受付部３１は、端末装置２からの投稿要求が受け付けた場合、投稿要求に含まれる投稿コンテンツなどの情報をコンテンツ記憶部２１のコンテンツテーブルに追加する。

【0065】

受付部３１は、例えば、対象ワード情報要求を端末装置２や端末装置３から受け付ける。対象ワード情報要求には、例えば、ユーザＵＢのユーザＩＤおよび特定ワードなどの情報を含む。また、対象ワード情報要求は、さらに、指定サイト、指定コンテンツ種別、指定カテゴリ、および除外カテゴリなどの情報が含まれてもよい。指定カテゴリは、該当カテゴリの抽出範囲となるカテゴリであり、除外カテゴリは、該当カテゴリとして抽出されないカテゴリである。

【0066】

〔３．３．３．提供部３２〕
提供部３２は、端末装置２，３のユーザＵＡ，ＵＢに各種のオンラインサービスを提供する。提供部３２によって提供されるオンラインサービスは、例えば、Ｑ＆Ａサイト、口コミサイト、ニュースサイト、ショッピングサイト、オークションサイト、フリーマーケットサイト、飲食店紹介サイト、およびＳＮＳサイトなどの１以上のサイトによるオンラインサービスである。

【0067】

例えば、提供部３２は、受付部３１によって端末装置２からの閲覧要求が受け付けられた場合、閲覧要求に対応する投稿コンテンツであって取得部３０によって取得された投稿コンテンツを端末装置２に通信部１０およびネットワークＮを介して送信する。

【0068】

〔３．３．４．カテゴリ抽出部３３〕
カテゴリ抽出部３３は、受付部３１によって対象ワード情報要求が受け付けられた場合、対象ワード情報要求に含まれる特定ワードを取得し、取得した特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリを該当カテゴリとして抽出する。

【0069】

カテゴリ抽出部３３は、例えば、特定ワードが含まれる投稿コンテンツを該当コンテンツとして抽出し、抽出した該当コンテンツが含まれるカテゴリを該当カテゴリとして抽出する。

【0070】

カテゴリ抽出部３３は、対象ワード情報要求に指定サイト、指定コンテンツ種別、および指定カテゴリの情報が含まれている場合、対象ワード情報要求に含まれる指定サイト、指定コンテンツ種別、および指定カテゴリの情報に基づいて、該当カテゴリを抽出する。

【0071】

具体的には、カテゴリ抽出部３３は、指定サイトの指定カテゴリに含まれる投稿コンテンツのうち指定コンテンツ種別の投稿コンテンツを該当コンテンツとして抽出し、指定サイトの指定カテゴリのうち、該当コンテンツが含まれるカテゴリを該当カテゴリとして抽出する。

【0072】

また、カテゴリ抽出部３３は、対象ワード情報要求に除外サイトの情報が含まれている場合、特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリのうち除外カテゴリを除くカテゴリを該当カテゴリとして抽出する。除外カテゴリは、予め設定されたカテゴリの一例である。

【0073】

例えば、指定サイトがＱ＆Ａサイトであり、指定コンテンツ種別が「質問」であり、指定カテゴリがカテゴリ「コスメ、美容」であり、除外カテゴリがカテゴリ「ネイルケア」およびカテゴリ「美容整形」であるとする。そして、カテゴリ「コスメ、美容」の下層のカテゴリが、カテゴリ「メイク、コスメ」、カテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「香水」、カテゴリ「エステ、脱毛」、カテゴリ「ヘアケア」、カテゴリ「ヘアスタイル」、カテゴリ「ネイルケア」、カテゴリ「美容整形」であるとする。

【0074】

この場合、カテゴリ抽出部３３は、Ｑ＆Ａサイトのカテゴリ「コスメ、美容」に含まれる質問の投稿コンテンツを該当コンテンツとして抽出する。そして、カテゴリ抽出部３３は、カテゴリ「コスメ、美容」の下層のカテゴリのうち該当コンテンツが含まれるカテゴリであって、除外カテゴリであるカテゴリ「ネイルケア」およびカテゴリ「美容整形」以外のカテゴリを該当カテゴリとして抽出する。

【0075】

なお、カテゴリ抽出部３３は、対象ワード情報要求に指定サイト、指定コンテンツ種別、指定カテゴリ、および除外カテゴリの情報が含まれていない場合、予め定められた指定サイト、指定コンテンツ種別、指定カテゴリ、および除外カテゴリのうちの少なくとも１以上の情報に基づいて、該当カテゴリを抽出することもできる。

【0076】

例えば、カテゴリ抽出部３３は、特定ワードと除外カテゴリとを特定ワード毎に関連付けた除外カテゴリテーブルを有していてもよく、この場合、対象ワード情報要求に含まれる特定ワードに関連付けられた除外カテゴリを除外カテゴリテーブルから抽出する。

【0077】

カテゴリ抽出部３３は、例えば、抽出した該当コンテンツのカテゴリのうち該当コンテンツの数が多い順または比率が高い順に予め定められた数のカテゴリを該当カテゴリとして抽出する。カテゴリにおける該当コンテンツの比率は、カテゴリにおけるコンテンツの数に対する該当コンテンツの数の比である。

【0078】

例えば、カテゴリに含まれるコンテンツの数がＮａであり、カテゴリに含まれる該当コンテンツの数がＮｂである場合、カテゴリにおける該当コンテンツの比率Ｒは、例えば、Ｒ＝Ｎｂ／Ｎａで表される。また、予め定められた数は、例えば、２以上の数であるが、１であってもよい。

【0079】

例えば、予め定められた数が３であり、特定ワード「化粧水」を含むコンテンツの数が多い順または比率が多い順に上位３つのカテゴリが、カテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「ニキビケア」、およびカテゴリ「メイク、コスメ」であるとする。この場合、カテゴリ抽出部３３は、該当カテゴリとして、カテゴリ「スキンケア」、およびカテゴリ「ニキビケア」、カテゴリ「メイク、コスメ」を抽出する。

【0080】

また、カテゴリ抽出部３３は、最下層のカテゴリよりも上層のカテゴリから該当カテゴリを抽出することもできる。また、カテゴリ抽出部３３は、特定ワードに加えて、該当カテゴリとして抽出するカテゴリの階層の入力をユーザＵＢから受け付けることもできる。この場合、カテゴリ抽出部３３は、ユーザＵＢから受け付けた階層のカテゴリから該当カテゴリを抽出する。このように、該当カテゴリとして抽出するカテゴリの階層は予め定められていてもよく、ユーザＵＢによって指定されてもよい。

【0081】

〔３．３．５．ワード抽出部３４〕
ワード抽出部３４は、カテゴリ抽出部３３によって抽出された該当カテゴリの投稿コンテンツのうち特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出する。

【0082】

例えば、ワード抽出部３４は、カテゴリ抽出部３３によって抽出された該当カテゴリの投稿コンテンツのうち特定ワードが含まれない投稿コンテンツを対象コンテンツとして抽出する。そして、ワード抽出部３４は、対象コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出する。

【0083】

例えば、特定ワードが「化粧水」であり、該当カテゴリがカテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「ニキビケア」、およびカテゴリ「メイク、コスメ」であるとする。この場合、ワード抽出部３４は、カテゴリ「スキンケア」、カテゴリ「ニキビケア」、およびカテゴリ「メイク、コスメ」のいずれかに含まれる複数の投稿コンテンツのうち特定ワード「化粧水」を含まない投稿コンテンツを対象コンテンツとして抽出する。そして、ワード抽出部３４は、対象コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出する。

【0084】

ワード抽出部３４は、例えば、対象コンテンツを形態素解析によって複数の形態素に分割し、分解した複数の形態素に含まれる特定の品詞（例えば、名詞など）を対象ワードとして抽出する。なお、ワード抽出部３４は、例えば、複数のワードを含むワードリストを有し、対象コンテンツに含まれるワードのうちワードリストに含まれるワードを対象ワードとして抽出することもできる。

【0085】

〔３．３．６．情報生成部３５〕
情報生成部３５は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードを含む対象ワード情報を生成する。

【0086】

例えば、情報生成部３５は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードを並べたリストである対象ワードリストを含むリスト情報を対象ワード情報として生成する。リスト情報は、該当カテゴリが複数である場合、該当カテゴリ毎の対象ワードリストであるが、複数の該当カテゴリに対して１つの対象ワードリストであってもよい。また、リスト情報には、特定ワードが含まれるが、特定ワードが含まれなくてもよい。

【0087】

例えば、情報生成部３５は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードを特定ワードとの類似度が高い順に並べた対象ワードリストを含むリスト情報を対象ワード情報として生成する。また、情報生成部３５は、対象コンテンツに含まれる数が多い順に対象ワードを並べたリストである対象ワードリストを含むリスト情報を対象ワード情報として生成することもできる。

【0088】

情報生成部３５は、例えば、複数の投稿コンテンツに含まれる単語または語句などのワードを、Ｗ２Ｖ（Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ）などのように意味が類似するワードを類似するベクトルへと変換する変換モデルを用いて、例えば、分散表現などのようなベクトルに変換する。そして、情報生成部３５は、対象ワードのベクトルと特定ワードのベクトルとのコサイン類似度を対象ワードと特定ワードとの類似度として算出する。なお、情報生成部３５は、例えば、ワードとベクトルとをワード毎に対応付けた変換テーブルを用いて、対象ワードのベクトルを特定することもできる。

【0089】

また、情報生成部３５は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードと受付部３１によって受け付けられた対象ワード情報要求に含まれる特定ワードとを含む文章の情報である文章情報を対象ワード情報として生成する。

【0090】

例えば、情報生成部３５は、該当コンテンツにおいて該当コンテンツに含まれる複数のワードのうち特定ワード以外の一部のワードを対象ワードに置き換えることによって、対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成することができる。

【0091】

また、情報生成部３５は、例えば、予め定められた雛形文章に含まれる第１ワードを特定ワードに置き換え且つ雛形文章に含まれる第２ワードを対象ワードに置き換えることによって、対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成することもできる。

【0092】

また、情報生成部３５は、自然言語処理技術を用いて対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成することもできる。例えば、情報生成部３５は、キーワードから文章情報を対象ワード情報として生成することができる自然言語処理モデルを用いて対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成する。自然言語処理モデルは、例えば、公知のＢＥＲＴまたはＧＰＴ－３などを用いたモデルである。

【0093】

情報生成部３５は、例えば、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードのうち２以上の対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成することができる。２以上の対象ワードはワード抽出部３４によって抽出された対象ワードのうちランダムに選択された対象ワードまたは所定の規則に基づいて選択された対象ワードである。

【0094】

また、情報生成部３５は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードのうちユーザＵＢによって選択された１以上の対象ワードと特定ワードとを含む文章情報を対象ワード情報として生成することもできる。

【0095】

〔３．３．７．情報出力部３６〕
情報出力部３６は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードに関する情報を出力する。例えば、情報出力部３６は、受付部３１によって受け付けた対象ワード情報要求を送信した端末装置３に対し、通信部１０およびネットワークＮを介して、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードに関する情報を送信する。

【0096】

情報出力部３６は、受付部３１によって受け付けた対象ワード情報要求を送信した端末装置３に対し、通信部１０およびネットワークＮを介して、情報生成部３５によって生成された対象ワード情報を対象ワードに関する情報として送信する。

【0097】

例えば、情報出力部３６は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードを特定ワードとの類似度が高い順に並べた対象ワードリストを含むリスト情報を対象ワードに関する情報として出力したり、対象コンテンツに含まれる数が多い順に対象ワードを並べたリストである対象ワードリストを含むリスト情報を対象ワードに関する情報として出力したりすることができる。

【0098】

また、情報出力部３６は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードと受付部３１によって受け付けられた対象ワード情報要求に含まれる特定ワードとを含む文章情報を対象ワードに関する情報として出力することもできる。

【0099】

図６は、実施形態に係る情報処理装置１の情報出力部３６が対象ワードに関する情報として出力するリスト情報の一例を示す図である。図６に示すリスト情報は、対象ワードが「化粧水」であり、コサイン類似度が０．５以上の対象ワードがコサイン類似度の高い順にカテゴリ毎に並べられたリストの情報を含む。

【0100】

例えば、図６に示すリスト情報では、該当カテゴリ「スキンケア」における対象ワードのリストとして、「クレンジングジェル」、「シャワージェル」、「トレーニング」、「麦茶」、および「遠赤外線」が各々対象ワードとして並べられている対象ワードリストが示される。

【0101】

また、該当カテゴリ「ニキビケア」における対象ワードのリストとして、「二の腕」、「カビ」、「ウェルヘッドスキン」、「マスク」、および「太もも」が各々対象ワードとして並べられている対象ワードリストが示される。また、該当カテゴリ「メイク、コスメ」における対象ワードリストには、対象ワードが含まれておらず、コサイン類似度が０．５以上の対象ワードがないことが示されている。

【0102】

このように、リスト情報では、特定ワードとの類似度が高いワードであるが特定ワードが含まれる投稿コンテンツには出現しないワードである複数の対象ワードが示されている。これにより、ユーザＵＢは、投稿コンテンツにおいて特定ワードとの関係で意外性のあるワードを把握することができる。

【0103】

また、リスト情報は、上述したように、特定ワードとの類似度が高い順に対象ワードが並べられた情報に代えて、特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれる数が多い順に対象ワードが並べられた情報であってもよい。この場合においても、ユーザＵＢは、投稿コンテンツにおいて特定ワードとの関係で意外性のあるワードを把握することができる。

【0104】

図７は、実施形態に係る情報処理装置１の情報出力部３６が対象ワードに関する情報として出力する文書情報の一例を示す図である。図７に示す文章情報は、特定ワードが「化粧水」であり、対象ワードが「遠赤外線」である場合の文章情報である。

【0105】

図７に示す文章情報には、タイトル「遠赤外線をカットする化粧水？」および本文「遠赤外線をカットしてくれる化粧水が注目されている。遠赤外線は肌の奥まで届き、コラーゲンやエラスチンを破壊してしまう。そのため、遠赤外線を吸収する成分を配合した化粧水が注目されている。」が含まれている。

【0106】

このように、文書情報は、特定ワードと対象ワードとが含まれる文章の情報を含むことから、ユーザＵＢは、例えば、特定ワードと対象ワードとの関係において新たな知見を得ることができ、例えば、新たな開発のアイデアや記事のアイデアを想起することができる。

【0107】

〔４．処理手順〕
次に、実施形態に係る情報処理装置１の処理部１２による情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理装置１の処理部１２による情報処理の一例を示すフローチャートである。図８に示す処理は、端末装置３からの対象ワード情報要求が処理部１２によって受け付けられた場合に行われる処理である。

【0108】

図８に示すように、情報処理装置１の処理部１２は、端末装置３からの対象ワード情報要求を受け付けると、受け付けた対象ワード情報要求で特定される特定ワード投稿コンテンツである該当コンテンツを抽出する（ステップＳ２０）。

【0109】

つづいて、処理部１２は、ステップＳ２０で抽出した該当コンテンツが含まれるカテゴリを該当カテゴリとして抽出する（ステップＳ２１）。そして、処理部１２は、ステップＳ２１で抽出した該当カテゴリに含まれる複数の投稿コンテンツのうち特定ワードが含まれない投稿コンテンツを対象コンテンツとして抽出する（ステップＳ２２）。

【0110】

つづいて、処理部１２は、ステップＳ２２で抽出した対象コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出する（ステップＳ２３）。そして、処理部１２は、ステップＳ２３で抽出した対象ワードに関する情報である対象ワード情報を生成し（ステップＳ２４）、生成した対象ワード情報を出力して（ステップＳ２５）、図８に示す処理を終了する。

【0111】

〔５．変形例〕
上述した例では、情報生成部３５は、リスト情報として、対象ワードを特定ワードとの類似度が高い順に並べたリストを含む情報と対象コンテンツに含まれる数が多い順に対象ワードを並べたリストを含む情報とのいずれかを出力するが、かかる例に限定されない。

【0112】

例えば、情報生成部３５は、特定ワードとの類似度と対象コンテンツに含まれる数とを重み付け加算した値が高い順に対象ワードを並べた対象ワードリストを含む情報をリスト情報として生成することができる。

【0113】

また、対象ワード情報要求には、投稿コンテンツを投稿したユーザＵＡの情報を指定するユーザ指定情報が含まれていてもよい。この場合、カテゴリ抽出部３３は、ユーザ指定情報で指定された情報を有するユーザＵＡが投稿した投稿コンテンツの中から該当コンテンツおよび対象コンテンツの少なくとも一方を抽出する。ユーザ指定情報は、ユーザＵＡの属性情報および履歴情報に含まれる１以上の情報を指定する情報であり、例えば、ユーザＵＡの性別と年代を指定する情報である。

【0114】

また、カテゴリ抽出部３３は、対象ワード情報要求に含まれるユーザＩＤのユーザＵＢの情報と一致または類似する情報を有するユーザＵＡが投稿した投稿コンテンツの中から該当コンテンツおよび対象コンテンツの少なくとも一方を抽出することもできる。

【0115】

また、情報出力部３６は、上述した複数の対象ワードに関する情報のうち、対象ワード情報要求に含まれるユーザＩＤのユーザＵＢの情報に応じた対象ワードに関する情報を出力することもできる。

【0116】

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ８０によって実現される。図９は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ８０の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ８０は、ＣＰＵ８１、ＲＡＭ８２、ＲＯＭ（Read Only Memory）８３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）８４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）８６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）８７を有する。

【0117】

ＣＰＵ８１は、ＲＯＭ８３またはＨＤＤ８４に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ８３は、コンピュータ８０の起動時にＣＰＵ８１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ８０のハードウェアに依存するプログラムなどを記憶する。

【0118】

ＨＤＤ８４は、ＣＰＵ８１によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータなどを記憶する。通信インターフェイス８５は、ネットワークＮ（図２参照）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ８１へ送り、ＣＰＵ８１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

【0119】

ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、ディスプレイやプリンタなどの出力装置、および、キーボードまたはマウスなどの入力装置を制御する。ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ８１は、入出力インターフェイス８６を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

【0120】

メディアインターフェイス８７は、記録媒体８８に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ８２を介してＣＰＵ８１に提供する。ＣＰＵ８１は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス８７を介して記録媒体８８からＲＡＭ８２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体８８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）などの光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリなどである。

【0121】

例えば、コンピュータ８０が実施形態に係る情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、ＲＡＭ８２上にロードされたプログラムを実行することにより、処理部１２の機能を実現する。また、ＨＤＤ８４には、記憶部１１内のデータが記憶される。コンピュータ８０のＣＰＵ８１は、これらのプログラムを記録媒体８８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0122】

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0123】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

【0124】

例えば、上述した情報処理装置１は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホームなどをＡＰＩやネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

【0125】

また、上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0126】

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、カテゴリ抽出部３３と、ワード抽出部３４と、情報出力部３６とを備える。カテゴリ抽出部３３は、特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリを抽出する。ワード抽出部３４は、カテゴリ抽出部３３によって抽出されたカテゴリの投稿コンテンツのうち特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれるワードを対象ワードとして抽出する。情報出力部３６は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードを含む情報を出力する。これにより、情報処理装置１は、特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを抽出することができる。

【0127】

また、カテゴリ抽出部３３は、特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリのうち特定ワードを含む投稿コンテンツの数が多い順または比率が高い順に予め定められた数のカテゴリを抽出する。これにより、情報処理装置１は、特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを適切に抽出することができる。

【0128】

また、情報出力部３６は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードを特定ワードとの類似度が高い順に並べたリストを含む情報を出力する。これにより、情報処理装置１は、特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを適切に抽出することができる。

【0129】

また、情報出力部３６は、カテゴリ抽出部３３によって抽出されたカテゴリの投稿コンテンツのうち特定ワードが含まれない投稿コンテンツに含まれる数が多い順に対象ワードを並べたリストを含む情報を出力する。これにより、情報処理装置１は、特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを適切に抽出することができる。

【0130】

また、情報出力部３６は、ワード抽出部３４によって抽出された対象ワードと特定ワードとを含む文章の情報を出力する。これにより、情報処理装置１は、特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを含む文章を提供することができる。

【0131】

また、投稿コンテンツは、カテゴリ毎に質問と回答とを受け付けるオンラインサービスに投稿された質問のコンテンツである。れにより、情報処理装置１は、質問のコンテンツにおいて特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを適切に抽出することができる。

【0132】

また、カテゴリ抽出部３３は、特定ワードが含まれる投稿コンテンツのカテゴリのうち特定カテゴリを抽出対象から除外する。これにより、情報処理装置１は、特定のキーワードとの関係において意外性のあるワードを適切に抽出することができる。

【0133】

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

【0134】

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0135】

１ 情報処理装置
２，３ 端末装置
１０ 通信部
１１ 記憶部
１２ 処理部
２０ ユーザ情報記憶部
２１ コンテンツ記憶部
３０ 取得部
３１ 受付部
３２ 提供部
３３ カテゴリ抽出部
３４ ワード抽出部
３５ 情報生成部
３６ 情報出力部
１００ 情報処理システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】