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公開番号2024165843
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-28
出願番号2023082380
出願日2023-05-18
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
出願人LINEヤフー株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06F 16/338 20190101AFI20241121BHJP(計算;計数)
要約【課題】ユーザが求める情報を効率的に提供する。
【解決手段】情報処理装置100は、ユーザにより選択された複数の単語を取得する取得部121と、取得部121により取得された複数の単語間の関連性を推定する推定部122と、推定部122により推定された複数の単語間の関連性に対応する文章を生成する生成部124と、生成部124により生成された文章を出力する出力部125とを有する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザにより選択された複数の単語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複数の単語間の関連性を推定する推定部と、
前記推定部によって推定された前記複数の単語間の関連性に対応する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。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記推定部は、
検索履歴を用いて、前記取得部により取得された前記複数の単語間の関連性を推定する
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】
前記推定部は、
ユーザ属性を用いて、前記取得部により取得された前記複数の単語間の関連性を推定する
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、
関連性と該関連性を説明する文章との関係性を学習したモデルを用いて、前記複数の単語間の関連性から前記複数の単語間の関連性を説明する文章を生成する
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】
前記生成部は、
前記複数の単語が選択された記事の情報を用いて、前記推定部により推定された前記複数の単語間の関連性に対応する文章を生成する
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６】
前記取得部は、
さらに、ユーザにより入力された文章を取得し、
前記推定部により推定された前記複数の単語間の関連性と、前記取得部によって取得された前記ユーザにより入力された文章とに関連する記事を特定する特定部
をさらに有し、
前記生成部は、
前記取得部によって取得された前記文章に対する回答として、前記特定部によって特定された前記記事を要約する
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７】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
ユーザにより選択された複数の単語を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された前記複数の単語間の関連性を推定する推定工程と、
前記推定工程により推定された前記複数の単語間の関連性に対応する文章を生成する生成工程と
前記生成工程により生成された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８】
ユーザにより選択された複数の単語を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記複数の単語間の関連性を推定する推定ステップと、
前記推定ステップにより推定された前記複数の単語間の関連性に対応する文章を生成する生成ステップと
前記生成ステップにより生成された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。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、検索クエリに関連する情報を提供する技術が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１７８２７０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、ユーザが求める情報を効率的に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、ユーザにより選択された複数の単語を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記複数の単語間の関連性を推定する推定部と、前記推定部により推定された前記複数の単語間の関連性に対応する文章を生成する生成部と、前記生成部により生成された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、ユーザが求める情報を効率的に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、実施形態に係る情報処理装置の概要を説明する図である。
図２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５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６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７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８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、検索クエリに関連する情報を提供する技術が存在する。しかしながら、従来技術では、ユーザが求める情報を効率的に提供することができない。例えば、従来技術は、あくまで検索クエリに関連する情報を提供するものであり、コンテンツ内に登場する複数の単語間の関連性についての情報を直ちに提供することができない。また、コンテンツ内に登場する複数の単語間の関連性を知るためには、ユーザがそれぞれの単語について検索を行い、検索結果について自身で情報を取捨選択する必要がある。加えて、従来技術では、複数の単語間の関連性についてユーザが抱いた疑問を解消することができない。このため、ユーザが求める情報を取得するための負担は依然として大きいままである。
【００１０】
そこで、本実施形態に係る情報処理装置１００は、以下の処理を行う。まず、情報処理装置１００は、例えば、図１（１）に示すように、ユーザが選択した複数の単語「○○太郎」と「○○サミット」とを取得する。次に、情報処理装置１００は、取得した複数の単語「○○太郎」と「○○サミット」との関連性を、例えば、「○○太郎」「○○サミット」「参加」と推定する。続いて、情報処理装置１００は、推定された複数の単語間の関連性「○○太郎」「○○サミット」「参加」に対応する文章を生成する。そして、情報処理装置１００は、例えば、図１（２）に示すように、生成した文章「○○太郎は過去に第１回～５回の○○サミットに参加している。○○太郎は第３回の○○サミットにて△△問題について「～～」と発言した。○○太郎は第６回○○サミットへの参加を予定している。」を出力してユーザに提供する。
（【００１１】以降は省略されています）

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