特開 2024-166542 情報処理装置、情報処理方法、及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】P2024166542

(43)【公開日】2024-11-29

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 40/279 20200101AFI20241122BHJP

   G06F 40/205 20200101ALI20241122BHJP

【ＦＩ】

G06F40/279

G06F40/205

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023082705

(22)【出願日】2023-05-19

(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】山根 永暉

(72)【発明者】

【氏名】鷺 空汰

(72)【発明者】

【氏名】有賀 優太

(72)【発明者】

【氏名】高田 篤志

(72)【発明者】

【氏名】大谷 悦志

(57)【要約】

【課題】ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】本開示に係る情報処理装置は、ニュース記事の本文に基づいて、ニュース記事の要約を生成する生成部と、生成部が生成したニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルと、に基づいて、ニュース記事の本文と、ニュース記事のタイトルとの一致の程度を示す一致率を算出する算出部と、利用者端末に各種の情報を提供する提供部と、を備え、提供部は、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づいて、算出部が算出した一致率を利用者端末に提供する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ニュース記事の本文に基づいて、ニュース記事の要約を生成する生成部と、
前記生成部が生成したニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルと、に基づいて、ニュース記事の本文と、ニュース記事のタイトルとの一致の程度を示す一致率を算出する算出部と、
利用者端末に各種の情報を提供する提供部と、を備え、
前記提供部は、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づいて、前記算出部が算出した前記一致率を利用者端末に提供する、
情報処理装置。

【請求項2】

前記算出部が算出した前記一致率に基づいて、利用者に提供する通知情報を決定する決定部と、をさらに備え、
前記提供部は、前記決定部が決定した通知情報を利用者端末に提供する、
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記算出部は、ニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルの一致率を、ニュース記事の要約と当該のニュース記事のタイトルの最長共通部分列に基づいて算出する、
請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

ニュース記事の本文に基づいて、ニュース記事の要約を生成するステップと、
生成したニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルと、に基づいて、ニュース記事の本文と、ニュース記事のタイトルとの一致の程度を示す一致率を算出するステップと、
利用者端末に各種の情報を提供するステップと、を含み、
前記提供するステップにおいては、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づいて、前記算出するステップにおいて算出した前記一致率を利用者端末に提供する、
を含む、情報処理方法。

【請求項5】

ニュース記事の本文に基づいて、ニュース記事の要約を生成するステップと、
生成したニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルと、に基づいて、ニュース記事の本文と、ニュース記事のタイトルとの一致の程度を示す一致率を算出するステップと、
利用者端末に各種の情報を提供するステップと、を含み、
前記提供するステップにおいては、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づいて、前記算出するステップにおいて算出した前記一致率を利用者端末に提供すること、
をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ニュース記事の本文の内容を正確にタイトルが表現していないことがあった。そのため、ニュース記事のタイトルを確認した後に、ニュース記事の本文を読んだ利用者が、タイトルの表現によって抱いた期待と異なるニュース記事であったと感じることがあった。

【0003】

例えば、下記の特許文献１には、配信された複数のニュースに対して、同一性判定を実行すると共に、同一性判定の精度を向上させることができるニュース情報分析装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１２－９９００１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記の特許文献１に記載のニュース情報分析装置は、ニュース情報の同一性判定を実行することはできるものの、ニュース情報のタイトルとニュース記事の本文との一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができなかった。

【0006】

本開示は上記課題を鑑み、ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理装置、情報処理方法、及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】

【0007】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る情報処理装置は、ニュース記事の本文に基づいて、ニュース記事の要約を生成する生成部と、前記生成部が生成したニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルと、に基づいて、ニュース記事の本文と、ニュース記事のタイトルとの一致の程度を示す一致率を算出する算出部と、利用者端末に各種の情報を提供する提供部と、を備え、前記提供部は、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づいて、前記算出部が算出した前記一致率を利用者端末に提供する。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理の第一の例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理において利用者端末に提供される情報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の実現手段の一例を説明する図である。

【図4】図４は、実施形態に係る情報処理の第二の例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係る情報処理装置のニュース記事記憶部に記憶される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要約モデル記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

【図9】図９は、実施形態に係る情報処理装置の通知情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

【図10】図１０は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。

【図11】図１１は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、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】

【0010】

以下に、本開示に係る情報処理装置、情報処理方法、及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」と記載する。）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開示に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。

【0011】

（実施形態）
〔１．実施形態に係る情報処理〕
〔１－１．実施形態に係る情報処理の一例〕
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。図１では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置１００、利用者端末２００により実行される例を示す。以下、実施形態に係る情報処理についてステップごとに順を追って説明する。

【0012】

まず、情報処理装置１００は、ニュース記事の要約を生成する（ステップＳ１）。例えば、図１に示すように、情報処理装置１００は、ニュース記事Ａの本文のテキストデータを、要約を生成する要約モデルに入力することにより、ニュース記事Ａの要約Ａを生成する。具体的には、情報処理装置１００は、Ｔ５（Ｔｅｘｔ－ｔｏ－Ｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）などの抽象型要約モデルを用いることによって、ニュース記事の本文のテキストデータから、ニュース記事の本文の要約を生成してよい。なお、Ｔ５には、日本語の事前学習済みモデルを用いてよく、文章の要約と、文章の本文を学習用データとして用いることにより、要約タスクに対してファインチューニングされたものを用いてよい。また、Ｐｙｔｏｒｃｈや、Ｈｕｇｇｉｎｇ Ｆａｃｅを用いて開発環境を整えてよい。

【0013】

次に、情報処理装置１００は、ニュース記事の要約と、ニュース記事のタイトルと、に基づいて、一致率を算出する（ステップＳ２）。すなわち、情報処理装置１００は、ステップＳ１において生成したニュース記事の要約と、ニュース記事のタイトルに基づいて、一致率を算出する。例えば、図１に示すように、ニュース記事の要約Ａと、タイトルＡと、に基づいて、一致率Ａを算出する。具体的には、情報処理装置１００は、ニュース記事の要約と、ニュース記事のタイトルに基づいて、下記の式（１）、（２）、（３）に基づいて、Ｒｏｕｇｅ－Ｌを算出する。

【0014】

【数1】

【数2】

【数3】

【0015】

なお、式（１）において、Ｘは、ニュース記事の本文の要約を示し、Ｙは、ニュース記事のタイトルを示す。また、ｎは、ニュース記事の本文の要約の長さを示し、ｍは、ニュース記事のタイトルの長さを示す。また、ＬＣＳ（Ｘ，Ｙ）は、ＸとＹの最長共通部分列を示し、βは、∂Ｆｌｃｓ／∂Ｒｌｃｓ＝∂Ｆｌｃｓ／∂ＰｌｃｓであるときのＰｌｃｓ／Ｒｌｃｓである。また、式（３）に示すＦｌｃｓが、Ｒｏｕｇｅ－Ｌである。

【0016】

次に、情報処理装置１００は、式（３）によって算出されたＲｏｕｇｅ－Ｌを、次の式（４）に入力することにより、一致率を算出する。

【0017】

【数4】

【0018】

なお、式（４）において、ｘはＲｏｕｇｅ－Ｌを示し、ｓｃｏｒｅは一致率を示す。これにより、Ｒｏｕｇｅ－Ｌを非線形変換したものを一致率とすることができる。そのため、要約モデルの出力に起因する一致率の偏りを防ぐことができる。

【0019】

このように、情報処理装置１００は、Ｒｏｕｇｅ－Ｌを用いて、要約モデルが生成した要約と、正解の要約（本ケースにおいては、ニュース記事のタイトル）とにおける最長共通部分列（ＬＣＳ：Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ）に基づいて、一致率を算出する。

【0020】

次に、情報処理装置１００は、ニュース記事のタイトルと共に、一致率を利用者端末２００に提供する（ステップＳ３）。例えば、情報処理装置１００は、図２に示すような態様により、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルとニュース記事の本文の要約との一致率を利用者端末２００に提供する。図２は、実施形態に係る情報処理において利用者端末に提供される情報の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、利用者端末２００にニュース記事のタイトルの隣に、ステップＳ２において算出した一致率の算出結果を表示させる。なお、図２においては、タイトルＡの一致率が４９．２％、タイトルＢの一致率が８８．９％、タイトルＣの一致率が６７．９％、タイトルＤの一致率が７０．９％、タイトルＥの一致率が７２．５％、タイトルＦの一致率が８８．３％、タイトルＧの一致率が６４．８％であると算出されたことが一例として示されている。このように、情報処理装置１００は、ニュース記事のタイトルと共に、ニュース記事の本文と、ニュース記事の要約との一致の程度を示す一致率を利用者端末２００に提供する。

【0021】

以上説明した情報処理装置１００の処理を実現する構成について、図３を用いて説明する。図３は、実施形態に係る情報処理の実現手段の一例を説明する図である。図３に示すように、本開示に係る情報処理は、日本語Ｔ５事前学習モデルに対して、文章の要約と、文章の本文を学習用データとして用いることより、要約タスクにファインチューニングした要約モデルによって実現される。当該の要約モデルに、ニュース記事の本文を入力することにより、要約を生成し、生成された要約と、ニュース記事のタイトルと、に基づいて、Ｒｏｕｇｅ－Ｌスコアを算出して、Ｒｏｕｇｅ－Ｌスコアに対してスコア変換を行うことより、一致率を算出する。そして、算出された一致率をニュース記事のタイトルと共に、利用者端末２００に提供する。

【0022】

これによれば、ニュース記事のタイトルと、当該のニュース記事の本文の要約との一致率を算出して、ニュース記事のタイトルと共に算出された一致率を利用者に提供することができる。そのため、利用者は、ニュース記事のタイトルと、ニュース記事の内容の一致率を把握したうえで、ニュース記事を閲覧することができることから、ニュース記事のタイトルの表現とは異なる内容のニュース記事を閲覧することにより失望することを防ぐことができる。したがって、ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理装置１００を提供することができる。

【0023】

〔１－２．実施形態に係る情報処理の他の例〕
情報処理装置１００は、算出した一致率に基づいて、利用者に提供する通知情報を決定し、決定された通知情報を利用者端末２００に提供する。

【0024】

この情報処理について、図４を用いてステップごとに順を追って説明する。

【0025】

まず、情報処理装置１００は、利用者端末２００から利用者のニュース記事の選択を受け付ける（ステップＳ１０）。例えば、情報処理装置１００は、利用者端末２００に複数のニュース記事のタイトルを表示させて、利用者からニュース記事の選択を受け付けてよい。

【0026】

次に、情報処理装置１００は、ニュースの要約を生成する（ステップＳ２０）。そして、情報処理装置１００は、ニュース記事の要約と、ニュース記事のタイトルと、に基づいて、一致率を算出する（ステップＳ３０）。なお、ステップＳ２０は、前述して説明したステップＳ２と同じであるから説明を省略する。また、ステップＳ３０は、前述して説明したステップＳ３と同じであるから説明を省略する。

【0027】

次に、情報処理装置１００は、一致率に基づいて、利用者に提供する通知情報を決定する（ステップＳ４０）。例えば、情報処理装置１００の、後述して説明する通知情報記憶部１２３に一致率に応じて利用者に提供する通知情報を記憶しておく。そして、ステップＳ３０において算出された一致率に基づいて、当該の一致率に対応付けられた通知情報を、通知情報記憶部１２３から読み出すことにより、利用者に提供する通知情報を決定してよい。なお、例えば、一致率が５０％以下の場合に対応付けられる通知情報としては、「本ニュース記事のタイトルは、ニュース記事の本文との一致率が低いことから、当該のタイトルはニュース記事の本文の内容を正確に表現しているとは言えない可能性がありますので、ご注意ください。」といったメッセージＭＳであってよい。

【0028】

次に、情報処理装置１００は、決定された通知情報を利用者端末２００に提供する（ステップＳ５０）。例えば、情報処理装置１００は、前述したメッセージＭＳを利用者端末２００に表示させることにより、利用者端末２００に提供する。

【0029】

これによれば、ニュース記事の要約とニュース記事のタイトルの一致率に基づいて、利用者に提供する通知情報を決定し、決定された通知情報を利用者端末２００に提供することができる。そのため、利用者は、一致率が低いニュース記事のタイトルによって過剰な期待を抱き、当該のニュース記事の本文を読んだ後に、ニュース記事のタイトルと異なる内容であったと感じて落胆することを防ぐことができる。したがって、ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理装置１００を提供することができる。

【0030】

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、図５を用いて実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図５に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００と、利用者端末２００と、ネットワークＮを有する。以下、これらの構成について簡単に順を追って説明する。

【0031】

情報処理装置１００は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＷＳ（Ｗｏｒｋ Ｓｔａｔｉｏｎ）、サーバの機能を備えるコンピュータなどの情報処理装置であってよい。情報処理装置１００は、例えば、利用者端末２００からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

【0032】

利用者端末２００は、利用者が利用する情報処理装置である。利用者端末２００は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型ＰＣ、ノート型ＰＣ、携帯電話機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報処理装置であってよい。なお、図１に示す例においては、利用者端末２００がスマートフォンである場合を示している。また、情報処理システム１には、複数の利用者端末２００が含まれていてよい。

【0033】

ネットワークＮは、情報処理装置１００と、利用者端末２００を有線、又は無線により相互に通信可能に接続する。ネットワークＮが有線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．３に規定されるイーサネット（登録商標）（ＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標））により実現されてよい。また、ネットワークＮが無線の場合は、ＩＥＥＥ８０２．１１に規定される無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）により実現されてよい。

【0034】

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。

【0035】

図６は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、を有する。

【0036】

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）カード等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、利用者端末２００などとの間で情報の送受信を行う。

【0037】

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、主記憶装置と外部記憶装置とを備える。主記憶装置は、制御部１３０が実行するプログラム、あるいは制御部１３０が処理するデータを記憶する。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）等のような半導体メモリ素子によって実現されてよい。外部記憶装置は、制御部１３０が処理するデータを保存する。外部記憶装置は、例えば、ハードディスクやＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、磁気テープ、光ディスク等によって実現されてよい。

【0038】

図６に示すように、記憶部１２０は、ニュース記事記憶部１２１と、要約モデル記憶部１２２と、通知情報記憶部１２３と、を有する。以下、これらの構成について順を追って説明する。

【0039】

（ニュース記事記憶部１２１について）
ニュース記事記憶部１２１は、ニュース記事に関係する情報を記憶する。ここで、図７を用いて、ニュース記事記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図７は、実施形態に係る情報処理装置のニュース記事記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

【0040】

図７に示す例において、ニュース記事記憶部１２１は、「ニュース記事ＩＤ」、「ニュース記事本文」、「タイトル」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

【0041】

「ニュース記事ＩＤ」は、ニュース記事記憶部１２１に記憶されるニュース記事を識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「ニュース記事本文」は、「ニュース記事ＩＤ」により識別されるニュース記事の本文に関する情報であって、ニュース記事の本文を表すテキストデータなどの情報である。「タイトル」は、「ニュース記事ＩＤ」により識別されるニュース記事のタイトルを示す情報である。

【0042】

すなわち、図７においては、ニュース記事ＩＤ「ＮＩＤ＃１」により識別されるニュース記事のニュース記事本文が「ＡＴＬ＃１」であり、当該のニュース記事のタイトルが「ＴＬＥ＃１」であることを示している。

【0043】

なお、ニュース記事記憶部１２１に記憶される情報は、「ニュース記事ＩＤ」、「ニュース記事本文」、「タイトル」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意のニュース記事に関係する情報が記憶されてよい。

【0044】

（要約モデル記憶部１２２について）
要約モデル記憶部１２２は、要約モデルに関係する情報を記憶する。ここで、図８を用いて、要約モデル記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図８は、実施形態に係る情報処理装置の要約モデル記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

【0045】

図８に示す例において、要約モデル記憶部１２２は、「モデルＩＤ」、「モデルデータ」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

【0046】

「モデルＩＤ」は、モデルを識別する識別子であり、文字列や番号によって表される。「モデルデータ」は、モデルのモデルデータを示す。モデルは、機械学習モデルであってよく、例えば、ニューラルネットワークなどであってよい。

【0047】

すなわち、図８において、モデルＩＤ「Ｍ＃１」で識別されるモデルは、モデルＭ＃１を示す。また、モデルデータ「ＭＤＴ＃１」は、モデルＭ＃１のモデルデータを示す。

【0048】

ここで、モデルがニューラルネットワークである場合は、モデルデータ「ＭＤＴ＃１」には、例えば、ニューラルネットワークを構成する複数の層のそれぞれに含まれるノードが互いにどのように結合するかという結合情報や、結合されたノード間で入出力される数値に掛け合わされる結合係数などの各種情報が含まれる。

【0049】

なお、要約モデル記憶部１２２に記憶される情報は、「モデルＩＤ」、「モデルデータ」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の要約モデルに関係する情報が記憶されてよい。

【0050】

（通知情報記憶部１２３について）
通知情報記憶部１２３は、利用者に提供する通知情報に関係する情報を記憶する。ここで、図９を用いて、通知情報記憶部１２３が記憶する情報の一例を説明する。図９は、実施形態に係る情報処理装置の通知情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。

【0051】

図９に示す例において、通知情報記憶部１２３は、「通知情報ＩＤ」、「通知情報」、「一致率」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。

【0052】

「通知情報ＩＤ」は、通知情報を識別する識別子であり、文字列や番号などによって表される。「通知情報」は、「通知情報ＩＤ」により識別される通知情報の中身を示し、例えば、利用者に対するメッセージを表現したテキストデータや、動画データ、静止画像データであってよい。「一致率」は、「通知情報ＩＤ」により識別される通知情報を利用者に提供することになる一致率の値を示す。

【0053】

すなわち、図９においては、通知情報ＩＤ「ＮＴＩＤ＃１」により識別される通知情報が「ＮＴＩＦ＃１」として記憶されており、当該の通知情報を利用者に提供することになる一致率が「ＳＣＲ＃１」であることを示している。

【0054】

なお、通知情報記憶部１２３に記憶される情報は、「通知情報ＩＤ」、「通知情報」、「一致率」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の利用者に提供する通知情報に関係する情報が記憶されてよい。

【0055】

（制御部１３０について）
次に、図６に戻って、制御部１３０について説明する。制御部１３０は、情報処理装置１００を制御するコントローラ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）であり、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等によって、情報処理装置１００の記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを読み出して、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、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ））等の集積回路により実現されてもよい。

【0056】

制御部１３０は、図６に示すように、受付部１３１と、生成部１３２と、算出部１３３と、決定部１３４と、提供部１３５を有する。制御部１３０は、記憶部１２０からプログラムを読み出して、ＲＡＭを作業領域として実行することで、これらの機能を実現して、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。以下、これらの処理を、順を追って説明する。

【0057】

（受付部１３１について）
受付部１３１は、利用者端末２００から利用者のニュース記事の選択を受け付ける。例えば、受付部１３１は、利用者端末２００に複数のニュース記事のタイトルを表示させて、利用者から表示された複数のニュース記事の中から、利用者が閲覧を希望するニュース記事の選択を受け付けてよい。

【0058】

（生成部１３２について）
生成部１３２は、ニュース記事の本文に基づいて、ニュース記事の要約を生成する。生成部１３２は、要約モデル記憶部１２２に記憶されたＴ５などの抽象型要約モデルを用いることによって、ニュース記事の本文のテキストデータから、ニュース記事の本文の要約を生成する。Ｔ５には、日本語の事前学習済みモデルを用いてよく、文章の要約と、文章の本文を学習用データとして用いることにより、要約タスクに対してファインチューニングされたものを用いてよい。また、要約モデルに入力するニュース記事の本文のテキストデータは、受付部１３１が利用者から受け付けたニュース記事のものであってもよい。

【0059】

（算出部１３３について）
算出部１３３は、生成部１３２が生成したニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルと、に基づいて、ニュース記事の本文と、ニュース記事のタイトルとの一致の程度を示す一致率を算出する。すなわち、算出部１３３は、生成部１３２において生成したニュース記事の要約と、ニュース記事のタイトルに基づいて、一致率を算出する。具体的には、算出部１３３は、ニュース記事の要約と、ニュース記事のタイトルに基づいて、下記の式（１）、（２）、（３）に基づいて、Ｒｏｕｇｅ－Ｌを算出する。

【0060】

【数1】

【数2】

【数3】

【0061】

なお、式（１）において、Ｘは、ニュース記事の本文の要約を示し、Ｙは、ニュース記事のタイトルを示す。また、ｎは、ニュース記事の本文の要約の長さを示し、ｍは、ニュース記事のタイトルの長さを示す。また、ＬＣＳ（Ｘ，Ｙ）は、ＸとＹの最長共通部分列を示し、βは、∂Ｆｌｃｓ／∂Ｒｌｃｓ＝∂Ｆｌｃｓ／∂ＰｌｃｓであるときのＰｌｃｓ／Ｒｌｃｓである。また、式（３）に示すＦｌｃｓが、Ｒｏｕｇｅ－Ｌである。

【0062】

次に、算出部１３３は、式（３）によって算出されたＲｏｕｇｅ－Ｌを次の式（４）に入力することにより、一致率を算出する。

【0063】

【数4】

【0064】

なお、式（４）において、ｘはＲｏｕｇｅ－Ｌを示し、ｓｃｏｒｅは一致率を示す。

【0065】

このように、算出部１３３は、Ｒｏｕｇｅ－Ｌを用いて、要約モデルが生成した要約と、正解の要約（本ケースにおいては、ニュース記事のタイトル）とにおける最長共通部分列に基づいて一致率を算出する。言い換えると、算出部１３３は、ニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルの一致率を、ニュース記事の要約と当該のニュース記事のタイトルの最長共通部分列に基づいて算出する。

【0066】

（決定部１３４について）
決定部１３４は、算出部１３３が算出した一致率に基づいて、利用者に提供する通知情報を決定する。例えば、通知情報記憶部１２３に一致率に応じて利用者に提供する通知情報を記憶しておく。そして、決定部１３４は、生成部１３２において算出された一致率に基づいて、当該の一致率に対応付けられた通知情報を、通知情報記憶部１２３から読み出すことにより、利用者に提供する通知情報を決定してよい。なお、例えば、一致率が５０％以下の場合に対応付けられる通知情報としては、「本ニュース記事のタイトルは、ニュース記事の本文との一致率が低いことから、当該のタイトルはニュース記事の本文の内容を正確に表現しているとは言えない可能性がありますので、ご注意ください。」といったメッセージであってよい。

【0067】

（提供部１３５について）
提供部１３５は、利用者端末２００に各種の情報を提供する。以下に、提供部１３５が利用者端末２００に提供する情報の具体例について説明する。

【0068】

例えば、提供部１３５は、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づいて、算出部１３３が算出した一致率を利用者端末２００に提供する。例えば、提供部１３５は、図３に示すような態様により、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルとニュース記事の本文の要約との一致率を利用者端末２００に提供する。図３に示すように、提供部１３５は、利用者端末２００にニュース記事のタイトルの隣に、算出部１３３において算出された一致率の算出結果を表示させる。このように、提供部１３５は、ニュース記事のタイトルと共に、ニュース記事の本文と、ニュース記事の要約との一致の程度を示す一致率を利用者端末２００に提供する。

【0069】

また、提供部１３５は、決定部１３４が決定した通知情報を利用者端末２００に提供する。例えば、提供部１３５は、決定部１３４が決定した通知情報がメッセージである場合であれば、メッセージを利用者端末２００に表示させることにより、利用者端末２００に提供する。

【0070】

〔４．利用者端末の構成〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る利用者端末２００の構成について説明する。図１０は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図１０に示すように、利用者端末２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、出力部２３０と、制御部２４０を有する。

【0071】

通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ、無線ＬＡＮカード等によって実現される。そして、通信部２１０は、ネットワークＮと有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報処理装置１００との間で各種の情報の送受信を行う。

【0072】

入力部２２０は、利用者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部２２０は、タッチパネルにより表示面（例えば出力部２３０）を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部２２０は、利用者端末２００に設けられたボタンや、利用者端末２００に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

【0073】

出力部２３０は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等によって実現されるタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、利用者端末２００は、入力部２２０がタッチパネルである場合は、出力部２３０である表示画面により利用者の入力を受け付け、利用者への出力も行う。また、出力部２３０は、スピーカーであってもよく、スピーカーにより音声を出力してよい。

【0074】

制御部２４０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、利用者端末２００に記憶されている各種プログラムが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、制御部２４０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。

【0075】

図１０に示すように、制御部２４０は、受付部２４１と、提供部２４２と、を有する。

【0076】

受付部２４１は、利用者の各種の操作を受け付ける。例えば、受付部２４１は、出力部２３０に複数のニュース記事のタイトルを表示させて、利用者からニュース記事の選択を受け付けてよい。

【0077】

提供部２４２は、利用者に各種の情報を提供する。例えば、提供部２４２は、出力部２３０に、情報処理装置１００の提供部１３５から提供されたニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づく一致率を表示させる。また、提供部２４２は、情報処理装置１００の提供部１３５から提供された通知情報を出力部２３０に表示させる。

【0078】

〔５．情報処理のフロー〕
次に、図１１を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図１１は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。以下、図１１に示すフローチャートに沿って、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。

【0079】

まず、情報処理装置１００は、利用者端末２００から利用者のニュース記事の選択を受け付ける（ステップＳ１０１）。次に、情報処理装置１００は、ニュース記事の要約を生成する（ステップＳ１０２）。そして、情報処理装置１００は、ニュース記事の要約と、ニュース記事のタイトルと、に基づいて、一致率を算出する（ステップＳ１０３）。そして、情報処理装置１００は、一致率に基づいて、利用者に提供する通知情報を決定する（ステップＳ１０４）。そして、情報処理装置１００は、決定された通知情報を利用者端末２００に提供する（ステップＳ１０５）。

【0080】

これによれば、ニュース記事の要約とニュース記事のタイトルの一致率に基づいて、利用者に提供する通知情報を決定し、決定された通知情報を利用者端末２００に提供することができる。そのため、利用者は、一致率が低いニュース記事のタイトルによって過剰な期待を抱き、当該のニュース記事の本文を読んだ後に、ニュース記事のタイトルと異なる内容であったと感じて落胆することを防ぐことができる。したがって、ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することができる。

【0081】

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１２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。図１２は、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。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0082】

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが記憶される記憶装置であり、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ)、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等により実現される。

【0083】

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）やＤＶＩ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0084】

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。

【0085】

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

【0086】

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

【0087】

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の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、情報処理装置１００の制御部１３０の機能を実現する。

【0088】

〔７．構成と効果〕
本開示に係る情報処理装置１００は、ニュース記事の本文に基づいて、ニュース記事の要約を生成する生成部１３２と、生成部１３２が生成したニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルと、に基づいて、ニュース記事の本文と、ニュース記事のタイトルとの一致の程度を示す一致率を算出する算出部１３３と、利用者端末２００に各種の情報を提供する提供部１３５と、を備え、提供部１３５は、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づいて、算出部１３３が算出した一致率を利用者端末２００に提供する。

【0089】

この構成によれば、ニュース記事のタイトルと、当該のニュース記事の本文の要約との一致率を算出して、ニュース記事のタイトルと共に算出された一致率を利用者に提供することができる。そのため、利用者は、ニュース記事のタイトルと、ニュース記事の内容の一致率を把握したうえで、ニュース記事を閲覧することができることから、ニュース記事のタイトルの表現とは異なる内容のニュース記事を閲覧することにより失望することを防ぐことができる。したがって、ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理装置１００を提供することができる。

【0090】

本開示に係る情報処理装置１００の算出部１３３が算出した一致率に基づいて、利用者に提供する通知情報を決定する決定部１３４と、をさらに備え、提供部１３５は、決定部１３４が決定した通知情報を利用者端末２００に提供する。

【0091】

この構成によれば、ニュース記事の要約とニュース記事のタイトルの一致率に基づいて、利用者に提供する通知情報を決定し、決定された通知情報を利用者端末２００に提供することができる。そのため、利用者は、一致率が低いニュース記事のタイトルによって過剰な期待を抱き、当該のニュース記事の本文を読んだ後に、ニュース記事のタイトルと異なる内容であったと感じて落胆することを防ぐことができる。したがって、ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理装置１００を提供することができる。

【0092】

本開示に係る情報処理装置１００の算出部１３３は、ニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルの一致率を、ニュース記事の要約と当該のニュース記事のタイトルの最長共通部分列に基づいて算出する。

【0093】

この構成によれば、最長共通部分列に基づいて、ニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルの一致率を算出することができる。そのため、適切にニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理装置１００を提供することができる。

【0094】

本開示に係る情報処理方法は、ニュース記事の本文に基づいて、ニュース記事の要約を生成するステップと、生成したニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルと、に基づいて、ニュース記事の本文と、ニュース記事のタイトルとの一致の程度を示す一致率を算出するステップと、利用者端末２００に各種の情報を提供するステップと、を含み、提供するステップにおいては、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づいて、算出するステップにおいて算出した一致率を利用者端末２００に提供する。

【0095】

この構成によれば、ニュース記事のタイトルと、当該のニュース記事の本文の要約との一致率を算出して、ニュース記事のタイトルと共に算出された一致率を利用者に提供することができる。そのため、利用者は、ニュース記事のタイトルと、ニュース記事の内容の一致率を把握したうえで、ニュース記事を閲覧することができることから、ニュース記事のタイトルの表現とは異なる内容のニュース記事を閲覧することにより失望することを防ぐことができる。したがって、ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理方法を提供することができる。

【0096】

本開示に係る情報処理プログラムは、ニュース記事の本文に基づいて、ニュース記事の要約を生成するステップと、生成したニュース記事の要約と、当該のニュース記事のタイトルと、に基づいて、ニュース記事の本文と、ニュース記事のタイトルとの一致の程度を示す一致率を算出するステップと、利用者端末に各種の情報を提供するステップと、を含み、提供するステップにおいては、ニュース記事のタイトルと共に、当該のニュース記事のタイトルと、ニュース記事の要約に基づいて、算出するステップにおいて算出した一致率を利用者端末２００に提供すること、をコンピュータに実行させる。

【0097】

この構成によれば、ニュース記事のタイトルと、当該のニュース記事の本文の要約との一致率を算出して、ニュース記事のタイトルと共に算出された一致率を利用者に提供することができる。そのため、利用者は、ニュース記事のタイトルと、ニュース記事の内容の一致率を把握したうえで、ニュース記事を閲覧することができることから、ニュース記事のタイトルの表現とは異なる内容のニュース記事を閲覧することにより失望することを防ぐことができる。したがって、ニュース記事の本文とタイトルの一致率を算出し、利用者に対して適切な情報を提供することができる情報処理プログラムを提供することができる。

【0098】

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。

【0099】

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、受付部１３１は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0100】

１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ ニュース記事記憶部
１２２ 要約モデル記憶部
１２３ 通知情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 生成部
１３３ 算出部
１３４ 決定部
１３５ 提供部
２００ 利用者端末
２１０ 通信部
２２０ 入力部
２３０ 出力部
２４０ 制御部
２４１ 受付部
２４２ 提供部
Ｎ ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】