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公開番号2024092162
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-08
出願番号2022207906
出願日2022-12-26
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
出願人楽天グループ株式会社
代理人個人,個人
主分類G06Q 30/0201 20230101AFI20240701BHJP(計算;計数)
要約【課題】ユーザの購買行動に関連する情報を容易かつ高精度に抽出する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】属性情報抽出装置1は、店舗での取引を記述するエントリーを含むトランザクション情報を取得するトランザクション情報取得部11と、トランザクション情報取得部11により取得されたトランザクション情報からトランザクションテキストを分離するテキスト分離部12と、テキスト分離部12により分離されたトランザクションテキストを複数の自然言語処理モデルに入力して、トランザクションテキストに対応する複数の属性をそれぞれ抽出する属性抽出部13と、属性抽出部13により抽出された複数の属性を出力する出力部14と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
店舗での取引を記述するエントリーを含むトランザクション情報を取得するトランザクション情報取得部と、
前記トランザクション情報取得部により取得された前記トランザクション情報からトランザクションテキストを分離するテキスト分離部と、
前記テキスト分離部により分離された前記トランザクションテキストを複数の自然言語処理モデルに入力して、前記トランザクションテキストに対応する複数の属性をそれぞれ抽出する属性抽出部と、
前記属性抽出部により抽出された前記複数の属性を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
前記属性抽出部は、前記トランザクションテキスト中からキーセグメントを特定し、特定された前記キーセグメントから前記複数の属性を抽出する
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】
前記属性抽出部は、前記トランザクションテキストを、前記複数の自然言語処理モデルのうちの自然言語処理ライブラリを実装する学習済み自然言語処理モデルに処理させることにより、前記キーセグメントを認識する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記属性抽出部は、前記複数の自然言語処理モデルのうちのテキスト分類器を実装する学習済み自然言語処理モデルを使用して、特定された前記キーセグメントのカテゴリを予測し、予測されたカテゴリを前記複数の属性の１つとして抽出する
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５】
前記属性抽出部は、特定された前記キーセグメントをクエリとして外部情報源にアクセスすることにより、前記キーセグメントから派生する派生属性を生成する
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】
前記属性抽出部は、前記複数の自然言語処理モデルのうちの曖昧テキストマッチングアルゴリズムを実装する学習済み自然言語処理モデルを使用して、特定された前記キーセグメントに意味的に近似するテキストストリングを検索し、検索された前記テキストストリングおよび前記キーセグメントから前記複数の属性を抽出する
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７】
前記属性抽出部は、前記複数の自然言語処理モデルのうちの表音解析アルゴリズムを実装する学習済み自然言語処理モデルを使用して、特定された前記キーセグメントに発音的に近似するテキストストリングを検索し、検索された前記テキストストリングおよび前記キーセグメントから前記複数の属性を導出する
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８】
前記トランザクション情報取得部は、所定期間につき単一の取引明細から、前記トランザクション情報を取得する
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９】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
店舗での取引を記述するエントリーを含むトランザクション情報を取得するステップと、
取得された前記トランザクション情報からトランザクションテキストを分離するステップと、
分離された前記トランザクションテキストを複数の自然言語処理モデルに入力して、前記トランザクションテキストに対応する複数の属性をそれぞれ抽出するステップと、
抽出された前記複数の属性を出力するステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
情報処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、該プログラムは、前記コンピュータに、
店舗での取引を記述するエントリーを含むトランザクション情報を取得するトランザクション情報取得処理と、
前記トランザクション情報取得処理により取得された前記トランザクション情報からトランザクションテキストを分離するテキスト分離処理と、
前記テキスト分離処理により分離された前記トランザクションテキストを複数の自然言語処理モデルに入力して、前記トランザクションテキストに対応する複数の属性をそれぞれ抽出する属性抽出処理と、
前記属性抽出処理により抽出された前記複数の属性を出力する出力処理と、
を含む処理を実行させるためのものであ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プログラムに関し、特に、ユーザの購買行動に関連する属性情報を抽出するための技術に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザが商品やサービスをオンライン購入可能なウェブサイトやアプリケーションは多岐に亘る。ユーザは、これら多数のウェブサイトやアプリケーションを介して所望のオンライン店舗にアクセスし、所望の商品やサービスを、クレジットカード、デビットカード、および仮想通貨等の決済手段を使用したオンライン取引により購入する。
【０００３】
このようなオンライン取引において、ユーザがどの店舗でどのようなオンライン取引を行ったかの購買行動に関する情報を分析し、それぞれのユーザをプロファイリングし、これらのプロファイリングの結果に基づいて、それぞれのユーザに向けてパーソナライズされた広告を提供することができる。これにより、コンバージョンレート（ＣＶＲ）等の指標で示される広告効果の向上が期待できる。
【０００４】
しかしながら、上記のように、ユーザがオンライン取引を行うウェブサイトやアプリケーションは多岐に亘るため、あるユーザがどの店舗でどのようなオンライン取引を行ったかの情報は、多数のドメインに分散して存在しており、それらのフォーマットもドメインごとに区々である。このため、これらの情報をそれぞれのドメインから取得し、一元的に集約して分析に供することは容易ではない。
【０００５】
特許文献１は、ユーザが実際に行った決済内容を示す利用明細情報と、当該決済を行った店舗を示す店舗情報とを関連付けて生成する利用明細・店舗情報リンク装置を開示する。
具体的には、特許文献１に開示される利用明細・店舗情報リンク装置は、ユーザが実際に決済を行った店舗を特定する情報を含む利用明細情報を顧客端末に送信し、顧客端末から、利用明細情報に含まれる店舗を特定する情報を受信すると、対応する店舗情報を読み出して顧客端末に送信する。
ユーザが実際に利用した店舗に関する投稿を行うため、顧客端末から、送信した店舗情報に含まれる投稿機能情報が送信されると、特許文献１に開示される利用明細・店舗情報リンク装置はさらに、当該投稿機能情報に基づいて、投稿された情報を記憶・更新する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０１８－７２９７８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の技術によれば、ユーザが実際に決済を行った店舗を特定する情報を、利用明細情報から一元的に取得することができる。
【０００８】
しかしながら、利用明細情報に含まれているのは、ユーザが投稿先の店舗を特定できれば足りるため、店舗名のテキスト情報や当該店舗の外観画像データのみであり、ユーザが実際に決済を行った店舗における購買行動を特徴付ける属性情報を利用明細情報から直接取得することができない。
また、利用明細情報のリンク先である店舗情報を参照すれば、店舗に関する属性情報を取得することが可能であるが、そのためには、サーバ装置である利用明細・店舗情報リンク装置において、多数のドメインにおいて都度発生する店舗の属性情報の更新や変更に常に追従しなければならず、煩雑であるとともに変更への柔軟性に欠ける。
【０００９】
本発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、ユーザの購買行動に関連する情報を容易かつ高精度に抽出す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にある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明に係る情報処理装置の一態様は、店舗での取引を記述するエントリーを含むトランザクション情報を取得するトランザクション情報取得部と、前記トランザクション情報取得部により取得された前記トランザクション情報からトランザクションテキストを分離するテキスト分離部と、前記テキスト分離部により分離された前記トランザクションテキストを複数の自然言語処理モデルに入力して、前記トランザクションテキストに対応する複数の属性をそれぞれ抽出する属性抽出部と、前記属性抽出部により抽出された前記複数の属性を出力する出力部と、を備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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