特開 2024-165844 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】P2024165844

(43)【公開日】2024-11-28

(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 16/38 20190101AFI20241121BHJP

【ＦＩ】

G06F16/38

【審査請求】有

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023082381

(22)【出願日】2023-05-18

(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】山田 貴史

(72)【発明者】

【氏名】田中 暢

(72)【発明者】

【氏名】角野 雅美

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA01

5B175HA02

(57)【要約】

【課題】記事に対するユーザの理解や関心を深める質問を提供する。
【解決手段】情報処理装置１００は、ユーザによる記事の閲覧履歴を取得する取得部１２１と、取得部１２１によって取得されたユーザによる記事の閲覧履歴を用いて、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成する生成部１２２と、生成部１２２によって生成されたユーザの反応を促す文章を出力する出力部１２４とを有する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザによる記事の閲覧履歴を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記ユーザによる記事の閲覧履歴を用いて、前記ユーザが閲覧中の記事に対する前記ユーザの反応を促す文章を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記ユーザの反応を促す前記文章を出力する出力部と
を有することを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記生成部は、
記事とユーザの反応を促す文章との関係性を学習したモデルを用いて、前記ユーザによる記事の閲覧履歴から前記ユーザの反応を促す文章を生成する
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】

前記生成部は、
さらに、前記ユーザの属性を用いて、前記ユーザの反応を促す文章を生成する
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4】

前記生成部は、
さらに、前記ユーザの反応履歴を用いて、前記ユーザの反応を促す文章を生成する
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5】

ユーザ属性を選択する選択部
をさらに有し、
前記生成部は、
前記選択部により選択された前記ユーザ属性を用いて、前記ユーザの反応を促す文章を生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項6】

コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザによる記事の閲覧履歴を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記ユーザによる記事の閲覧履歴を用いて、前記ユーザが閲覧中の記事に対する前記ユーザの反応を促す文章を生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成された前記ユーザの反応を促す前記文章を出力する出力工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項7】

ユーザによる記事の閲覧履歴を取得する取得ステップと、
前記取得ステップによって取得された前記ユーザによる記事の閲覧履歴を用いて、前記ユーザが閲覧中の記事に対する前記ユーザの反応を促す文章を生成する生成ステップと、
前記生成ステップによって生成された前記ユーザの反応を促す前記文章を出力する出力ステップと
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、記事に対するコメント内容を分析する技術が存在する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－１６４４１７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、従来技術では、記事に対するユーザの理解や関心を深める質問を提供することができない。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上述した課題を解決し、目的を達成するため、情報処理装置は、ユーザによる記事の閲覧履歴を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記ユーザによる記事の閲覧履歴を用いて、前記ユーザが閲覧中の記事に対する前記ユーザの反応を促す文章を生成する生成部と、前記生成部によって生成された前記ユーザの反応を促す前記文章を出力する出力部とを有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0006】

本発明によれば、記事に対するユーザの理解や関心を深める質問を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理装置が行う処理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が行う処理の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る情報処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。

【図5】図５は、情報処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照して、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の実施形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示しており、重複する説明は、省略される。

【0009】

〔はじめに〕
従来、ニュース記事に対するコメント内容を分析する技術が存在する。しかしながら、従来技術では、記事に対するユーザの理解や関心を深めることができない。例えば、ニュース記事は、その内容についてより多くの人に関心を持ってもらうことを目的の１つとするところ、従来技術を用いた場合であっても、記事に対するコメントの投稿や評価といったユーザのリアクションを促すことができない。このため、ニュース記事の内容に対して、ユーザの興味を引き、かつ、議論を深めるための適切な質問をユーザごとに作成することが望まれている。

【0010】

そこで、本実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザによる記事の閲覧履歴を取得する取得部１２１と、取得部１２１によって取得されたユーザによる記事の閲覧履歴を用いて、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成する生成部１２２と、生成部１２２によって生成されたユーザの反応を促す文章を出力する出力部１２４とを有する。

【0011】

これにより、情報処理装置１００は、各ユーザの行動履歴や属性等の情報を用いてユーザごとに質問を生成することで、記事内容に対するユーザの理解や関心を深めることができる。

【0012】

〔情報処理装置の構成〕
まず、図１を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成の一例を示す図である。図１が示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０とを備える。なお、これらの各部は、複数の装置が分散して保持してもよい。以下にこれら各部の処理を説明する。

【0013】

通信部１１０は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等で実現され、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどの電気通信回線を介した外部装置と制御部１２０の通信を可能とする。例えば、通信部１１０は、外部装置と制御部１２０との通信を可能とする。

【0014】

記憶部１３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１３０が記憶する情報としては、例えば、ユーザＩＤ、ユーザ属性、閲覧履歴、記事情報、反応履歴、各種機械学習アルゴリズムに関するデータ、機械学習のための学習データ、学習済みモデルなどを記憶する。ここで、閲覧履歴は、ユーザが過去に閲覧した記事、ユーザが閲覧中の記事、閲覧を開始した日時、閲覧を終了した日時といった情報を含む。また、記事情報は、記事のタイトル、見出し、内容、ハイライト（注目を集めた箇所）、コメント、作成者、作成者に対する評価、記事に対する評価、投稿日時といった情報を含む。また、記事情報は、自然言語処理により分析済みの情報であってもよい。また、反応履歴は、ユーザが記事に対して行ったコメントの内容や、評価といった情報を含む。なお、記憶部１３０が記憶する情報は上記に記載したものに限定されない。

【0015】

制御部１２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＮＰ（Network Processor）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等を用いて実現され、メモリに記憶された処理プログラムを実行する。図１に示すように、制御部１２０は、取得部１２１と、生成部１２２と、選択部１２３と、出力部１２４とを有する。以下、制御部１２０が有する各部について説明する。

【0016】

取得部１２１は、ユーザによる記事の閲覧履歴を取得する。例えば、取得部１２１は、ユーザが過去に閲覧した記事情報と閲覧中の記事情報とを取得する。

【0017】

生成部１２２は、取得部１２１によって取得されたユーザによる記事の閲覧履歴を用いて、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成する。例えば、生成部１２２は、ユーザが過去に閲覧した記事情報と、ユーザが閲覧中の記事情報とを用いて、ユーザが閲覧中の記事に対する、ユーザによるコメントや評価を促す文章を生成する。より具体的には、生成部１２２は、取得部１２１によって取得されたユーザが過去に閲覧したペットの記事情報と閲覧中のペットに関する記事情報とを取得し、「○○について悲しい？嬉しい？」、「実際に○○を飼ってみてどう？」、「どの辺りがすごい？」などのように、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す質問を生成する。

【0018】

また、生成部１２２は、記事とユーザの反応を促す文章との関係性を学習したモデルを用いて、ユーザによる記事の閲覧履歴からユーザの反応を促す文章を生成する。例えば、生成部１２２は、自然言語処理により分析済みの記事とユーザのコメントや評価との関係性を学習したモデルを用いて、ユーザが閲覧中の記事に対する、ユーザによるコメントや評価を促す文章を生成する。

【0019】

例えば、生成部１２２は、ユーザが過去に閲覧した記事情報と、ユーザが閲覧中の記事情報とを入力として、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を出力する学習モデルを用いることで、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成する。

【0020】

ここで、生成部１２２は、文章の生成に際して、入力された文章に対応する回答文を出力するように学習されたモデルを用いる。例えば、このモデルは、情報処理を行うサーバ内にあり、事業者（ヤフー）が独自に作成したものである。なお、入力された情報は、新たな回答として利用されないような学習を行うことで、入力された個人情報等の情報を秘匿するものが望ましい。

【0021】

また、生成部１２２は、さらにユーザの属性を用いて、ユーザの反応を促す文章を生成する。例えば、生成部１２２は、さらにユーザの年齢、性別、出身地、居住地、家族構成、職業、趣味、嗜好、指向といったユーザの属性を用いて、ユーザによるコメントや評価を促す文章を生成する。より具体的には、生成部１２２は、ユーザの年齢や出身地の情報を用いて、「○○世代としてはどう感じる？」、「○○県民としてはどう思う？」といったユーザのコメントを促す質問を生成する。

【0022】

このとき、生成部１２２は、ユーザの属性に合わせて、ユーザの反応を促す文章の表現を変更してもよい。例えば、生成部１２２は、ユーザの年齢が所定値未満である場合には、よりわかりやすく、かつ、やさしい表現を用いて、ユーザの反応を促す文章を生成する。なお、ユーザの反応を促す文章の表現を変更するために用いるユーザの属性は年齢に限定されず、生成部１２２は、適宜ユーザの属性に含まれる情報を用いることができる。

【0023】

また、生成部１２２がユーザの反応を促す文章を生成する際に用いるユーザの属性は、記憶部１３０に記憶されたユーザの属性であってもよいし、後述する選択部１２３により選択されたユーザの属性であってもよい。

【0024】

また、生成部１２２は、さらにユーザの反応履歴を用いて、ユーザの反応を促す文章を生成する。例えば、生成部１２２は、さらにユーザの過去のコメント内容や記事評価といったユーザの反応履歴を用いて、ユーザによるコメントや評価を促す文章を生成する。より具体的には、生成部１２２は、過去のユーザの「○○を経験したが、～～だった」というコメントの情報を用いて、「○○についてどう思う？」といったユーザのコメントを促す質問を生成する。

【0025】

また、例えば、生成部１２２は、生成部１２２により生成された文章に対して、過去にユーザがコメントしたか否かの情報を用いて、ユーザのコメントを促す質問を生成する。例えば、生成部１２２は、過去にユーザがコメントしたか否かの情報を用いて強化学習させたモデルを用いて、ユーザによるコメントや評価を促す文章を生成してもよい。

【0026】

選択部１２３は、ユーザ属性を選択する。例えば、選択部１２３は、ユーザや、外部装置や、外部システム等による操作を受け付けて、ユーザ属性を選択する。例えば、選択部１２３は、ユーザによるスライダ、プルダウン、ラジオボタン、チェックボックス等の操作を受け付けて、ユーザ属性を選択する。より具体的には、選択部１２３は、ユーザからのスライダの操作を受け付けて、ユーザ属性（年齢）を選択し、ユーザの属性を「３０代」から「４０代」に変更する。また、例えば、選択部１２３は、ユーザからのプルダウンの操作を受け付けて、ユーザ属性（出身地）を選択し、ユーザの属性を「北海道」から「青森県」に変更する。

【0027】

出力部１２４は、生成部１２２によって生成されたユーザの反応を促す文章を出力する。例えば、出力部１２４は、生成部１２２によって生成されたユーザによるコメントや評価を促す文章を記事の内容と併せて表示する。また、例えば、出力部１２４は、生成部１２２によって生成されたユーザによるコメントや評価を促す文章を記事の内容と異なるページに表示する。

【0028】

〔情報処理装置が行う処理〕
次に、図２と図３とを用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が行う処理の一例について説明する。図２と図３とは、実施形態に係る情報処理装置１００が行う処理の一例を説明する図である。まず、図２（１）は、ユーザによる記事の閲覧履歴を示す模式図である。例えば、図２（１）に示す記事Ａ～Ｅは、ユーザが過去に閲覧した記事であり、記事Ｆは、ユーザが閲覧中の記事である。ここで、例えば、取得部１２１は、ユーザが過去に閲覧した記事Ａ～Ｅと、ユーザが閲覧中である記事Ｆの情報とを取得する。

【0029】

次に、図２（２）は、生成されたユーザの反応を促す文章の出力画面を示す模式図である。例えば、まず、生成部１２２は、ユーザが過去に閲覧したペットに関する記事情報（Ａ～Ｅ）および閲覧中のペットに関する記事情報（Ｆ）と入力として、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を出力する学習モデルを用いることで、ユーザが閲覧中のペットに関する記事（Ｆ）に対するユーザの反応を促す文章として、「○○について悲しい？嬉しい？」、「実際に○○を飼ってみてどう？」、「どの辺りがすごい？」といった文章を生成する。

【0030】

そして、出力部１２４は、図２（２）に示すように、生成された文章を表示する。このとき、出力部１２４は、生成された文章を記事の内容と併せて表示してもよいし、記事の内容と異なるページに表示してもよい。

【0031】

次に、図３（１）は、ユーザ属性の変更について示した模式図である。例えば、選択部１２３は、図３（１）に示すように、ユーザからのプルダウンの操作を受け付けて、ユーザ属性（出身地）を選択し、ユーザの属性を「北海道」から「青森県」に変更する。なお、ユーザ属性を選択するためのスライダ、プルダウン、ラジオボタン、チェックボックス等は、生成部１２２により生成された文章と併せて表示されていてもよい。

【0032】

続いて、生成部１２２は、変更されたユーザ属性を用いて、「青森県民として、○○についてどう思う？」といったユーザのコメントを促す質問を生成する。そして、出力部１２４は、再び図２（２）に示すように、生成された文章を表示する。

【0033】

〔フローチャート〕
次に、図４を用いて、情報処理装置１００による処理の流れについて説明する。図４は、本実施形態に係る処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【0034】

まず、取得部１２１は、ユーザによる記事の閲覧履歴を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１２１は、ユーザが過去に閲覧した記事情報と閲覧中の記事情報とを取得する。

【0035】

次に、生成部１２２は、取得部１２１によって取得されたユーザによる記事の閲覧履歴を用いて、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成する（ステップＳ１０２）。例えば、生成部１２２は、ユーザが過去に閲覧した記事情報と、ユーザが閲覧中の記事情報とを用いて、ユーザが閲覧中の記事に対する、ユーザによるコメントや評価を促す文章を生成する。また、例えば、生成部１２２は、さらにユーザの属性を用いて、ユーザのコメントや評価を促す文章を作成する。

【0036】

そして、出力部１２４は、生成部１２２によって生成されたユーザの反応を促す文章を出力する（ステップＳ１０３）。例えば、出力部１２４は、生成部１２２によって生成されたユーザによるコメントや評価を促す文章を、記事の内容と併せて表示する。

【0037】

その後、選択部１２３は、ユーザ等によりユーザ属性が選択されたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、例えば、選択部１２３によって、ユーザ等によりユーザ属性が選択されたと判定された場合（ステップＳ１０４“ＹＥＳ”）、選択部１２３は、ユーザ等による操作を受け付けて、ユーザ属性を選択する（ステップＳ１０５）。その後、再びステップＳ１０２の処理を行う。一方、選択部１２３によって、ユーザ属性が選択されていないと判定された場合（ステップＳ１０４“ＮＯ”）、情報処理装置１００は、処理を終了する。

【0038】

〔効果〕
実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザによる記事の閲覧履歴を取得する取得部１２１と、取得部１２１によって取得されたユーザによる記事の閲覧履歴を用いて、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成する生成部１２２と、生成部１２２によって生成されたユーザの反応を促す文章を出力する出力部１２４とを有する。

【0039】

これにより、情報処理装置１００は、ユーザの閲覧履歴の情報からユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成・出力し、記事に対するユーザの理解や関心を深める質問を提供することができる。

【0040】

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１２２は、記事とユーザの反応を促す文章との関係性を学習したモデルを用いて、ユーザによる記事の閲覧履歴からユーザの反応を促す文章を生成する。これにより、情報処理装置１００は、学習モデルを用いることで、ユーザの閲覧履歴の情報からユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成・出力し、記事に対するユーザの理解や関心を深める質問を提供することができる。

【0041】

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１２２は、さらに、ユーザの属性を用いて、ユーザの反応を促す文章を生成する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの閲覧履歴の情報と、ユーザの属性とから、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成・出力し、記事に対するユーザの理解や関心を深める質問を提供することができる。

【0042】

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、生成部１２２は、さらに、ユーザの反応履歴を用いて、ユーザの反応を促す文章を生成する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの閲覧履歴の情報と、ユーザの反応履歴とから、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成・出力し、記事に対するユーザの理解や関心を深める質問を提供することができる。

【0043】

また、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザ属性を選択する選択部１２３をさらに有し、生成部１２２は、選択部１２３により選択されたユーザ属性を用いて、ユーザの反応を促す文章を生成する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザの閲覧履歴の情報と、選択されたユーザ属性とから、ユーザが閲覧中の記事に対するユーザの反応を促す文章を生成・出力し、記事に対するユーザの理解や関心を深める質問を提供することができる。

【0044】

〔プログラム〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、図５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図５は、情報処理プログラムを実行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。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

【0045】

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

【0046】

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。

【0047】

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

【0048】

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００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１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

【0049】

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１２０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、情報処理装置１００の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

【0050】

〔その他〕
様々な実施形態を、図面を参照して、本明細書で詳細に説明したが、これらの複数の実施形態は例であり、本発明をこれらの複数の実施形態に限定することを意図するものではない。

【0051】

また、上述した「部（module、-er接尾辞、-or接尾辞）」は、ユニット、手段、回路などに読み替えることができる。例えば、通信部（communication module）、制御部（control module）および記憶部（storage module）は、それぞれ、通信ユニット、制御ユニットおよび記憶ユニットに読み替えることができる。

【符号の説明】

【0052】

１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 制御部
１２１ 取得部
１２２ 生成部
１２３ 選択部
１２４ 出力部
１３０ 記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】