JP2008299753A - Advertisement output system, server device, advertisement outputting method, and program - Google Patents

Advertisement output system, server device, advertisement outputting method, and program Download PDF

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光治 西本
Yoshihisa Uchida
善久 内田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem that an advertisement fitting user's preference or the like can not be outputted in an interactive system such as a chat. <P>SOLUTION: In the interactive system such as a chat, an advertisement fitting the user's preference or the like can be outputted by the server device comprising: a server side sentence receiving part for receiving a sentence from an information terminal device; a natural language processing part for performing natural language processing of the sentence received by the sentence receiving part and acquiring a processing result including at least one or more terms; an advertisement information acquisition part for using the processing result acquired by the natural language processing part to acquire advertisement information; and an advertisement information transmitting part for transmitting the advertisement information acquired by the advertisement information acquisition part to the information terminal device. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、端末に入力された文章を受信し、リアルタイムに広告を端末に送信する広告出力システム等に関するものである。   The present invention relates to an advertisement output system that receives text input to a terminal and transmits an advertisement to the terminal in real time.

従来の広告出力システムにおいて、インターネットに代表されるコンピュータネットワーク上で提供する、商品又はサービスの広告情報に関して、ユーザごとの趣味嗜好情報を各ユーザのアバターに対する反応や操作によって把握した上で、個別に広告情報の提供することを目的とする(例えば、特許文献1参照)。   In the conventional advertisement output system, with regard to advertisement information of goods or services provided on a computer network represented by the Internet, the hobby preference information for each user is grasped by the reaction and operation for each user's avatar, and individually It aims at providing advertisement information (for example, refer to patent documents 1).

また、従来、世の中のブログやWeb日記から評判情報を自動抽出することができる技術がある。かかる技術を利用して、キーワードの盛り上がり度(バースト度)、評判分析が可能である(例えば、非特許文献1参照)。
特開2006−30482公報(第1頁、第1図等) インターネット<URL:http://www.hottolink.co.jp/service/analyze/bw.html>
Conventionally, there is a technology that can automatically extract reputation information from the world's blogs and Web diaries. Using this technique, it is possible to analyze the degree of excitement (burst degree) and reputation of keywords (for example, see Non-Patent Document 1).
JP 2006-30482 A (first page, FIG. 1 etc.) Internet <URL: http://www.hottolink.co.jp/service/analyze/bw.html>

しかしながら、従来の広告出力システムにおいては、アバターに対する反応や操作から嗜好を得るので、嗜好の判断が極めて不正確であった。また、チャットシステムやTV電話や電話など、ユーザから発生した文章を解析し、当該解析結果から、適切な広告を、前記ユーザに提示する、という効果的な広告ができなかった。   However, in the conventional advertisement output system, preference is obtained from a reaction or operation with respect to the avatar, and thus the preference determination is extremely inaccurate. Further, it has been impossible to effectively advertise that a sentence generated from a user such as a chat system, a TV phone, or a telephone is analyzed and an appropriate advertisement is presented to the user from the analysis result.

また、上記非特許文献1における技術では、日本語の解析に、形態素解析の技術を用いていると考えられ、形態素解析の技術を用いた場合、口語体の文章を高い確度で解析できない。その結果、例えば、文法的にいいかげんな文や、倒置が発生している文なども頻出するチャットの文章などから、商品やサービスや人などの対象物などの評判を、正確に分析できない、という課題があった。そのため、チャット等の口語調になりがちな文章の入力者に対して、効果的な広告を提示する場合には、利用できなかった。   In the technique in Non-Patent Document 1, it is considered that the technique of morpheme analysis is used for Japanese analysis. When the technique of morpheme analysis is used, the colloquial sentence cannot be analyzed with high accuracy. As a result, for example, it is not possible to accurately analyze the reputation of products, services, and objects such as people, such as grammatically correct sentences and chat sentences that frequently appear as inverted sentences. There was a problem. Therefore, it cannot be used when an effective advertisement is presented to a person who inputs a sentence that tends to be in a colloquial tone such as chat.

本第一の発明の広告出力システムは、情報端末装置とサーバ装置を具備する広告出力システムであって、前記情報端末装置は、文章を受け付ける文章受付部と、前記文章受付部が受け付けた文章を前記サーバ装置に送信する端末側文章送信部と、前記文章の送信に対応して、前記サーバ装置から広告情報を受信する広告情報受信部と、前記広告情報を出力する広告情報出力部を具備し、前記サーバ装置は、前記情報端末装置から文章を受信するサーバ側文章受信部と、前記文章受信部が受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理部と、前記自然言語処理部が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得部と、前記広告情報取得部が取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信部を具備する広告出力システムである。   The advertisement output system according to the first aspect of the present invention is an advertisement output system comprising an information terminal device and a server device, wherein the information terminal device receives a sentence accepting sentence and a sentence accepted by the sentence accepting part. A terminal-side sentence transmission unit that transmits to the server device; an advertisement information reception unit that receives advertisement information from the server device in response to transmission of the sentence; and an advertisement information output unit that outputs the advertisement information. The server device includes a server-side text receiving unit that receives text from the information terminal device, a natural language processing of the text received by the text receiving unit, and a processing result including at least one term. Using the processing result acquired by the processing unit, the natural language processing unit, an advertisement information acquisition unit that acquires advertisement information, and the advertisement information acquired by the advertisement information acquisition unit as the information terminal device An advertisement output system including the advertisement information transmission unit to be transmitted.

かかる構成により、チャット等で、ユーザが入力した文章に対して、適切な広告情報を出力できる。   With such a configuration, it is possible to output appropriate advertisement information for the text input by the user in chat or the like.

また、本第二の発明の広告出力システムは、第一の発明に対して、前記自然言語処理部は、前記文章から、前記文章の入力者の嗜好に関する情報である嗜好情報を取得し、前記広告情報取得部は、前記嗜好情報に合致する広告情報を取得する広告出力システムである。   Further, in the advertisement output system of the second invention, the natural language processing unit acquires preference information, which is information related to the preference of the input user of the text, from the text, with respect to the first invention, The advertisement information acquisition unit is an advertisement output system that acquires advertisement information that matches the preference information.

かかる構成により、チャット等で、ユーザが入力した文章を解析して得られたユーザの嗜好情報に対応した適切な広告情報を出力できる。   With this configuration, it is possible to output appropriate advertisement information corresponding to the user's preference information obtained by analyzing the text input by the user in chat or the like.

また、本第三の発明の広告出力システムは、第二の発明に対して、前記自然言語処理部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を1以上格納している辞書情報格納手段と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を1以上格納している評価情報格納手段と、前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を2以上の文字列である2以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段と、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納手段から検索し、取得する評価語取得手段と、前記評価対象取得手段が取得した評価対象と、前記評価語取得手段が取得した評価語を用いて、処理結果を構成する処理結果構成手段を具備する広告出力システムである。   Further, in the advertisement output system of the third invention, in contrast to the second invention, the natural language processing unit is a function that is a first character string and information that specifies a function or type of the first character string in a sentence. Word information, a pre-connection symbol that is information specifying the type of character string that can be connected before the first character string, and a type of character string that can be connected after the first character string, or a delimiter A dictionary information storage means for storing one or more dictionary information having a pair of a post-connection symbol that is a symbol indicating the type of the second character string in the sentence delimited by the symbol, and an evaluation target An evaluation information storage means storing at least one evaluation information having an evaluation word, which is a term relating to good or bad, and a first character string for a post-connection symbol indicating that it is a delimiter from the sentences constituting the sentence, Using the first character string as a key, the sentence is divided into two or more second character strings that are two or more character strings, and function word information or a post-connection symbol corresponding to the last first character string of the second character string The sentence division control means for obtaining the information specifying the type of the second character string and acquiring the information specifying the type of the second character string and the second character string, and the sentence division control means In a sentence having a second character string that specifies an evaluation target from the type of the second character string, an evaluation target acquisition unit that acquires the evaluation target from the second character string, and a second character string that includes the evaluation target An evaluation word acquisition unit that specifies a second character string that can include an evaluation word using another second character string type, searches the evaluation information storage unit for an evaluation word included in the second character string, and acquires the evaluation word , The evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means, and the evaluation word acquisition hand There using the acquired assessment words, an advertisement output system comprising a processing result configuration means constituting the processing result.

かかる構成により、例えば、口語調になりがちな文章でも精度高く、ユーザの嗜好情報を取得でき、ユーザの嗜好情報に対応した、より適切な広告情報を出力できる。   With this configuration, for example, it is possible to acquire user preference information with high accuracy even in sentences that tend to be colloquial, and to output more appropriate advertisement information corresponding to the user preference information.

また、本第四の発明の広告出力システムは、第三の発明に対して、前記評価情報格納手段は、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有する評価情報を1以上格納しており、前記処理結果構成手段は、前記評価語と対になるスコアを前記評価情報格納手段から取得するスコア取得手段と、前記評価対象取得手段が取得した同一の評価対象についての1以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出手段と、前記評価対象取得手段が取得した評価対象と、前記評価算出手段が算出したスコアを用いて、処理結果を構成するスコア処理結果構成手段を具備する広告出力システムである。   The advertisement output system according to the fourth aspect of the invention relates to the third aspect of the invention, in which the evaluation information storage means compares an evaluation word which is a term relating to the quality of the evaluation target and a score indicating the degree of quality. At least one piece of evaluation information, and the processing result configuration unit is the same as the score acquisition unit that acquires the score paired with the evaluation word from the evaluation information storage unit and the evaluation target acquisition unit. An evaluation calculation means for calculating an evaluation for the evaluation object using one or more scores for the evaluation object, an evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means, and a score calculated by the evaluation calculation means An advertisement output system comprising score processing result constituting means for constituting a processing result.

かかる構成により、例えば、口語調になりがちな文章でも精度高く、ユーザの嗜好情報を取得でき、ユーザの嗜好情報に対応した、より適切な広告情報を出力できる。   With this configuration, for example, it is possible to acquire user preference information with high accuracy even in sentences that tend to be colloquial, and to output more appropriate advertisement information corresponding to the user preference information.

また、本第五の発明の広告出力システムは、第四の発明に対して、前記自然言語処理部は、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を1以上格納している変更情報格納手段と、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得手段と、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得手段と、前記スコア取得手段が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得手段が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出手段をさらに具備し、前記評価算出手段は、前記評価対象取得手段が取得した同一の評価対象についての1以上のスコア、および前記変更スコア算出手段が算出した同一の評価対象についての1以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する広告出力システムである。   In the advertisement output system according to the fifth aspect of the invention, the natural language processing unit is configured to change a change word, which is a wording word indicating a change in evaluation with respect to the evaluation word, and the evaluation with respect to the fourth invention. Change information storage means for storing one or more pieces of change information that is a pair of evaluation change information that is information of the above, a change word acquisition means for acquiring a change word within a distance of a predetermined number of characters from the evaluation word, An evaluation change information acquisition unit that acquires evaluation change information that is paired with a change word, and a score is changed using the evaluation change information acquired by the evaluation change information acquisition unit with respect to the score acquired by the score acquisition unit. And a change score calculation means for calculating a new score, wherein the evaluation calculation means includes one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means, and the change score. Calculation means using one or more new score for the same evaluation target calculated is an advertisement output system for calculating an evaluation of the evaluation object.

かかる構成により、自然言語処理において、後続の言い回し(例えば、「〜でない」など)も考慮した精度の高い自然言語処理が可能となり、精度高くユーザの嗜好情報を取得でき、ユーザの嗜好情報により対応した、より適切な広告情報を出力できる。   With this configuration, in natural language processing, it is possible to perform natural language processing with high accuracy in consideration of subsequent phrases (for example, “not”, etc.), and user preference information can be acquired with high accuracy. More appropriate advertisement information can be output.

また、本第六の発明の広告出力システムは、第三から第五いずれかの発明に対して、 前記文分割制御手段は、前記文章を構成する文の先頭から予め決められたサイズ(n文字[nは2以上の整数])の第三文字列を切り出し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からn文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、n文字の文字列が存在しない場合には、先頭から(n−1)文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、1文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から1文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、1文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する2つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する広告出力システムである。   The advertisement output system according to the sixth aspect of the present invention provides the advertisement output system according to any one of the third to fifth aspects, wherein the sentence division control means determines a size (n characters) determined in advance from the head of the sentence constituting the sentence. [N is an integer greater than or equal to 2]), and is a character string that constitutes the third character string that has been cut out. It is determined whether or not there is a character string. If there is no character string of n characters, it is determined whether or not a character string of (n-1) characters from the beginning exists in the dictionary information storage means. This determination is performed by reducing the number of characters one character at a time until the character string exists, or when there is no character string, the determination is performed until the first character is reached and it is determined that the character string exists. If you do, the function word corresponding to the character string When the information, the front connection symbol, and the rear connection symbol are read from the dictionary information storage means, the read function word information, the front connection symbol, and the rear connection symbol are assigned to the character string, and the character string does not exist. Element dividing means for adding unknown word information, which is information indicating an unknown word to a character string, and continuous unknown words to which the element dividing means has added unknown word information. Concatenating characters to form a character string, and consecutive unknown words, concatenating characters that are not hiragana to form a character string, and collecting the concatenated character strings or characters of unknown words that are not concatenated Group information, which is information for specifying the type of character string indicating that the element is divided, reads the adjacent two elements or group information divided by the element dividing unit, and reads the read element or group. The above-mentioned element or group information and the following element or group information can be linked from the preceding element or group information after-connection symbol and the following element or group-information front-connection symbol. Determining whether or not there is an element connecting means for collecting a plurality of second character strings that are the combined character strings by collecting the connectable elements or group information into one character string, and the element connecting means From the function word information corresponding to the last first character string of each of the plurality of second character strings acquired or the post-connection symbol, information specifying the type of each second character string is determined, and each of the plurality of second characters is determined. An advertisement output system comprising character string acquisition means for arranging, on a memory, information for specifying a character string type and a plurality of pairs of information obtained by pairing the plurality of second character strings.

かかる構成により、例えば、口語調になりがちな文章でも精度高く、ユーザの嗜好情報を取得でき、ユーザの嗜好情報に対応した、より適切な広告情報を出力できる。   With this configuration, for example, it is possible to acquire user preference information with high accuracy even in sentences that tend to be colloquial, and to output more appropriate advertisement information corresponding to the user preference information.

また、本第七の発明の広告出力システムは、第一から第六いずれかの発明に対して、前記サーバ装置は、文章を格納している文章格納部と、前記自然言語処理部における処理結果に応じた文章を、前記文章格納部から取得する文章取得部と、前記文章取得部が取得した文章を前記情報端末装置に送信するサーバ側文章送信部とをさらに具備し、前記情報端末装置は、前記サーバ装置が送信した文章を受信する端末側文章受信部と、前記端末側文章受信部が受信した文章を出力する文章出力部をさらに具備する広告出力システムである。   Further, according to the seventh aspect of the present invention, in the advertisement output system according to any one of the first to sixth aspects, the server device includes a sentence storage unit storing sentences and a processing result in the natural language processing unit. A sentence acquisition unit that acquires a sentence according to the sentence from the sentence storage unit, and a server-side sentence transmission unit that transmits the sentence acquired by the sentence acquisition unit to the information terminal device. The advertisement output system further includes a terminal-side text receiving unit that receives the text transmitted by the server device, and a text output unit that outputs the text received by the terminal-side text receiving unit.

かかる構成により、ユーザが仮想的なキャラクタに対して行うチャットにおいて、ユーザが入力した文章に対して、適切な広告情報を出力できる。   With this configuration, it is possible to output appropriate advertisement information for the text input by the user in the chat performed by the user on the virtual character.

また、本第八の発明の広告出力システムは、第一、第五から第六いずれかの発明に対して、第二の情報端末装置をさらに具備する広告出力システムである。   The advertisement output system according to the eighth aspect of the present invention is an advertisement output system further comprising a second information terminal device as compared with any of the first, fifth to sixth aspects.

かかる構成により、ユーザが他のユーザと行うチャットにおいて、ユーザが入力した文章に対して、適切な広告情報を出力できる。   With this configuration, it is possible to output appropriate advertisement information for the text input by the user in the chat performed by the user with another user.

また、本第九の発明の広告出力システムは、第一から第八いずれかの発明に対して、前記サーバ装置は、用語に対応する広告情報を格納している広告情報格納部をさらに具備し、前記広告情報取得部は、前記自然言語処理部が取得した処理結果が有する用語に対応する広告情報を、前記広告情報格納部から取得する広告出力システムである。   In the advertisement output system according to the ninth aspect of the present invention, the server device further includes an advertisement information storage unit that stores advertisement information corresponding to the term, according to any one of the first to eighth aspects. The advertisement information acquisition unit is an advertisement output system that acquires, from the advertisement information storage unit, advertisement information corresponding to a term included in a processing result acquired by the natural language processing unit.

かかる構成により、自然言語処理部が取得した処理結果が有する用語に対応する広告情報を、広告情報格納部から取得できる。   With this configuration, the advertisement information corresponding to the terms included in the processing result acquired by the natural language processing unit can be acquired from the advertisement information storage unit.

また、本第十の発明の広告出力システムは、第一から第八いずれかの発明に対して、前記サーバ装置は、カテゴリーに対応する広告情報を格納している広告情報格納部をさらに具備し、前記広告情報取得部は、用語とカテゴリーの対応を示すカテゴリー変換辞書を格納しているカテゴリー変換辞書格納部手段と、前記自然言語処理部が取得した処理結果が有する用語に対応するカテゴリーを、前記カテゴリー変換辞書格納部手段から取得するカテゴリー取得手段と、前記カテゴリー取得手段が取得したカテゴリーに対応する広告情報を、前記広告情報格納部から取得する広告情報取得手段を具備する広告出力システムである。   In the advertisement output system according to the tenth aspect of the present invention, the server device further includes an advertisement information storage unit storing advertisement information corresponding to the category, according to any one of the first to eighth aspects. The advertisement information acquisition unit includes a category conversion dictionary storage unit that stores a category conversion dictionary indicating a correspondence between terms and categories, and a category corresponding to a term included in the processing result acquired by the natural language processing unit. An advertisement output system comprising: a category acquisition unit that acquires from the category conversion dictionary storage unit; and an advertisement information acquisition unit that acquires advertisement information corresponding to the category acquired by the category acquisition unit from the advertisement information storage unit. .

かかる構成により、自然言語処理部が取得した処理結果が有する用語と対になるカテゴリーに対応する広告情報を、広告情報格納部から取得できる。   With such a configuration, advertisement information corresponding to a category paired with a term included in the processing result acquired by the natural language processing unit can be acquired from the advertisement information storage unit.

本発明による広告出力システムによれば、チャット等の対話システムにおいて、ユーザの嗜好等に適合した広告を出力できる。   According to the advertisement output system of the present invention, it is possible to output an advertisement suitable for the user's preference or the like in an interactive system such as chat.

以下、広告出力システム等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
(実施の形態1)
Hereinafter, embodiments of an advertisement output system and the like will be described with reference to the drawings. In addition, since the component which attached | subjected the same code | symbol in embodiment performs the same operation | movement, re-explanation may be abbreviate | omitted.
(Embodiment 1)

本実施の形態において、端末に入力された文章を受信し、リアルタイムに広告を端末に送信する広告出力システムについて説明する。また、ユーザの嗜好に関する情報である嗜好情報(評判情報、とも言える情報)を取得し、嗜好情報に対応した広告情報を出力する広告出力システムについても説明する。また、本実施の形態において、ユーザが、サーバ装置から出力される仮想的なキャラクタとのチャットを楽しめるシステムにおいて、ユーザの端末に広告情報が出力される広告出力システムについて説明する。さらに、本実施の形態において、ユーザの嗜好情報が示す対象物と、広告情報に付与された単語をマッチングすることにより広告情報を取得し、出力する態様について説明する。   In this embodiment, an advertisement output system that receives text input to a terminal and transmits an advertisement to the terminal in real time will be described. In addition, an advertisement output system that acquires preference information (reputation information), which is information related to user preferences, and outputs advertisement information corresponding to the preference information will be described. In the present embodiment, an advertisement output system in which advertisement information is output to the user's terminal in a system in which the user can enjoy chatting with a virtual character output from the server device will be described. Furthermore, in this Embodiment, the aspect which acquires and outputs advertisement information by matching the target object which user's preference information shows, and the word provided to advertisement information is demonstrated.

図1は、本実施の形態における広告出力システムの概念図である。広告出力システムは、情報端末装置11、サーバ装置12を具備する。情報端末装置11は、ユーザがチャットシステム等の対話を行うシステムにおいて利用する端末である。情報端末装置11は、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯端末、携帯電話、固定電話など、ユーザが、人や仮想的なキャラクタと対話する際に入力する文章や、音声(文章を音にしたもの)を入力する装置である。サーバ装置12は、ユーザが入力した文章を受け付け、当該文章に適合する広告情報を、情報端末装置11に出力するための処理を行う。   FIG. 1 is a conceptual diagram of an advertisement output system in the present embodiment. The advertisement output system includes an information terminal device 11 and a server device 12. The information terminal device 11 is a terminal used in a system in which a user performs a conversation such as a chat system. The information terminal device 11 is, for example, a personal computer, a mobile terminal, a mobile phone, a landline phone, or the like, which is input by a user when a user interacts with a person or a virtual character, or a voice (a sentence converted into a sound). It is an input device. The server device 12 receives a text input by the user and performs a process for outputting advertisement information that matches the text to the information terminal device 11.

図2は、本実施の形態における広告出力システムのブロック図である。情報端末装置11は、受付部1101、指示送信部1102、キャラクタ受信部1103、キャラクタ出力部1104、文章受付部1105、端末側文章送信部1106、端末側文章受信部1107、文章出力部1108、広告情報受信部1109、広告情報出力部1110を具備する。   FIG. 2 is a block diagram of the advertisement output system in the present embodiment. The information terminal device 11 includes a reception unit 1101, an instruction transmission unit 1102, a character reception unit 1103, a character output unit 1104, a text reception unit 1105, a terminal side text transmission unit 1106, a terminal side text reception unit 1107, a text output unit 1108, an advertisement. An information receiving unit 1109 and an advertisement information output unit 1110 are provided.

サーバ装置12は、広告情報格納部1201、文章格納部1202、キャラクタ格納部1203、指示受信部1204、キャラクタ送信部1205、サーバ側文章受信部1206、自然言語処理部1207、文章取得部1208、サーバ側文章送信部1209、広告情報取得部1210、広告情報送信部1211を具備する。   The server device 12 includes an advertisement information storage unit 1201, a text storage unit 1202, a character storage unit 1203, an instruction reception unit 1204, a character transmission unit 1205, a server side text reception unit 1206, a natural language processing unit 1207, a text acquisition unit 1208, a server A side sentence transmission unit 1209, an advertisement information acquisition unit 1210, and an advertisement information transmission unit 1211 are provided.

受付部1101は、ユーザからの各種指示を受け付ける。指示とは、例えば、チャット等の対話システムを開始する開始指示である。対話システムとは、情報端末装置11のユーザが何らかと対話することを支援するシステムである。対話システムとは、人とのチャット、仮想的なキャラクタとのチャット、電話、TV会議などを含む。指示とは、例えば、対話システムを終了する開始終了である。受付部1101は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。   The accepting unit 1101 accepts various instructions from the user. The instruction is a start instruction for starting an interactive system such as chat. The dialogue system is a system that assists the user of the information terminal device 11 to interact with something. The dialogue system includes a chat with a person, a chat with a virtual character, a telephone call, a TV conference, and the like. The instruction is, for example, a start / end to end the interactive system. The accepting unit 1101 can be realized by a device driver for input means such as a keyboard, control software for a menu screen, or the like.

指示送信部1102は、受付部1101が受け付けた指示を、サーバ装置12に送信する。指示送信部1102は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。   The instruction transmission unit 1102 transmits the instruction received by the reception unit 1101 to the server device 12. The instruction transmission unit 1102 is usually realized by a wireless or wired communication unit, but may be realized by a broadcasting unit.

キャラクタ受信部1103は、サーバ装置12からキャラクタを受信する。キャラクタとは、例えば、静止画、または動画のデータ、または動画と音声のデータ等である。キャラクタ受信部1103は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送受信手段で実現されても良い。   The character receiving unit 1103 receives a character from the server device 12. The character is, for example, still image or moving image data, moving image and audio data, or the like. The character receiving unit 1103 is usually realized by a wireless or wired communication unit, but may be realized by a broadcast receiving unit.

キャラクタ出力部1104は、キャラクタ受信部1103が受信したキャラクタを出力する。ここで、出力とは、通常、ディスプレイへの表示、またはディスプレイへの表示とスピーカーへの音声出力である。キャラクタ出力部1104は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。キャラクタ出力部1104は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。   The character output unit 1104 outputs the character received by the character receiving unit 1103. Here, the output is usually a display on a display, or a display on the display and an audio output to a speaker. The character output unit 1104 may or may not include an output device such as a display or a speaker. The character output unit 1104 can be implemented by output device driver software, or output device driver software and an output device.

文章受付部1105は、文章を受け付ける。文章受付部1105は、少なくとも、2度以上、文章を受け付ける。つまり、情報端末装置11は、ユーザが対話を行っている状況で利用される。文章とは、1以上の文の集合である。文は、口語体でも、不完全な文でも良い。また、受け付けとは、通常、手入力による文章の受け付けであるが、他の装置からの受信、記憶媒体からの読み出しなども含む。文章の入力手段は、キーボードやマウスやマイクによるもの等、何でも良い。なお、マイクから音声により文章が入力される場合、情報端末装置11またはサーバ装置12または他の図示しない装置が、音声認識処理により音声を文章に変換する処理を行う。文章受付部1105は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。   The text receiving unit 1105 receives text. The sentence receiving unit 1105 receives a sentence at least twice. That is, the information terminal device 11 is used in a situation where the user is interacting. A sentence is a set of one or more sentences. The sentence may be colloquial or incomplete. In addition, the term “acceptance” usually refers to acceptance of texts by manual input, but includes reception from other devices, reading from storage media, and the like. The text input means may be anything such as a keyboard, mouse or microphone. When a sentence is input by voice from the microphone, the information terminal device 11, the server apparatus 12, or another device (not shown) performs a process of converting the voice into a sentence by a voice recognition process. The text receiving unit 1105 can be realized by a device driver for input means such as a keyboard, control software for a menu screen, or the like.

端末側文章送信部1106は、文章受付部1105が受け付けた文章をサーバ装置12に送信する。文章をサーバ装置12に送信するタイミングは問わない。端末側文章送信部1106は、ユーザからの指示により文章を送信しても良いし、文章受付部1105が文章を受け付けた場合に、直ちに、文章を送信しても良い。端末側文章送信部1106は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。   The terminal-side text transmission unit 1106 transmits the text received by the text reception unit 1105 to the server device 12. The timing which transmits a sentence to the server apparatus 12 does not ask | require. The terminal-side text transmission unit 1106 may transmit the text according to an instruction from the user, or may transmit the text immediately when the text reception unit 1105 receives the text. The terminal-side text transmission unit 1106 is normally realized by a wireless or wired communication unit, but may be realized by a broadcasting unit.

端末側文章受信部1107は、サーバ装置12が送信した文章を受信する。ここでの文章は、サーバ装置12が出力する文章であり、ユーザが入力した文章に対応して、送信されてきた文章である。端末側文章受信部1107は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。   The terminal-side text receiving unit 1107 receives the text transmitted by the server device 12. The sentence here is a sentence output by the server device 12 and is a sentence transmitted corresponding to the sentence input by the user. The terminal-side text receiving unit 1107 is usually realized by a wireless or wired communication means, but may be realized by a means for receiving a broadcast.

文章出力部1108は、端末側文章受信部1107が受信した文章を出力する。ここで、出力とは、通常、ディスプレイへの表示であるが、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信等を含む。文章出力部1108は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。文章出力部1108は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。   The text output unit 1108 outputs the text received by the terminal side text receiving unit 1107. Here, the output is usually a display on a display, but includes printing on a printer, sound output, transmission to an external device, and the like. The text output unit 1108 may or may not include an output device such as a display or a speaker. The text output unit 1108 can be implemented by output device driver software, or output device driver software and an output device.

広告情報受信部1109は、端末側文章送信部1106の文章の送信に対応して、サーバ装置12から広告情報を受信する。なお、広告情報は、サーバ装置12に存在しても良いし、図示しない第三の装置に存在しても良い。つまり、広告情報受信部1109は、図示しない第三の装置から広告情報を受信しても良い。なお、本実施の形態では、広告情報はサーバ装置12が保持している、として、主として説明する。広告情報受信部1109は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。   The advertisement information receiving unit 1109 receives the advertisement information from the server device 12 in response to the transmission of the text by the terminal side text transmitting unit 1106. Note that the advertisement information may exist in the server device 12 or may exist in a third device (not shown). That is, the advertisement information receiving unit 1109 may receive advertisement information from a third device (not shown). In the present embodiment, the advertisement information is mainly described on the assumption that the server device 12 holds the advertisement information. The advertisement information receiving unit 1109 is usually realized by a wireless or wired communication means, but may be realized by a means for receiving a broadcast.

広告情報出力部1110は、広告情報受信部1109が受信した広告情報を出力する。ここで、出力とは、通常、ディスプレイへの表示であるが、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信等を含む。広告情報出力部1110は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。広告情報出力部1110は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。   The advertisement information output unit 1110 outputs the advertisement information received by the advertisement information receiving unit 1109. Here, the output is usually a display on a display, but includes printing on a printer, sound output, transmission to an external device, and the like. The advertisement information output unit 1110 may be considered as including or not including an output device such as a display or a speaker. The advertisement information output unit 1110 may be realized by output device driver software, or output device driver software and an output device.

広告情報格納部1201は、用語に対応する広告情報を格納している。広告情報格納部1201は、通常、1以上の用語と広告情報の組を、複数組、格納している。広告情報格納部1201は、例えば、1以上の用語と広告情報のポインタの組を、複数組、格納していても良い。かかる場合、広告情報は、図示しない第三の装置に存在していても良い。用語は、ユーザが肯定的な感情を持っている対象物でも良い。対象物とは、対象物を示す情報である。広告情報格納部1201は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The advertisement information storage unit 1201 stores advertisement information corresponding to terms. The advertisement information storage unit 1201 normally stores a plurality of sets of one or more terms and advertisement information. The advertisement information storage unit 1201 may store a plurality of sets of one or more terms and advertisement information pointers, for example. In such a case, the advertisement information may exist in a third device (not shown). The term may be an object for which the user has a positive feeling. The object is information indicating the object. The advertisement information storage unit 1201 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

文章格納部1202は、文章を格納している。ここで、格納している文章のデータ構造は問わない。ここでの文章は、文章を構成する用語の集合でも良い。文章格納部1202が格納している文章のデータ構造例は後述する。文章格納部1202は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The text storage unit 1202 stores text. Here, the data structure of the stored text does not matter. The sentence here may be a set of terms constituting the sentence. An example of the data structure of the text stored in the text storage unit 1202 will be described later. The text storage unit 1202 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

キャラクタ格納部1203は、キャラクタを格納している。キャラクタとは、静止画または動画で構成され、情報端末装置11とユーザと仮想的に対話するキャラクタである。キャラクタ格納部1203は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The character storage unit 1203 stores characters. The character is a character that is composed of a still image or a moving image and that virtually interacts with the information terminal device 11 and the user. The character storage unit 1203 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

指示受信部1204は、情報端末装置11から指示を受信する。ここでの指示は、例えば、開始指示などである。指示受信部1204は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。   The instruction receiving unit 1204 receives an instruction from the information terminal device 11. The instruction here is, for example, a start instruction. The instruction receiving unit 1204 is usually realized by a wireless or wired communication means, but may be realized by a means for receiving a broadcast.

キャラクタ送信部1205は、キャラクタ格納部1203からキャラクタを読み出し、情報端末装置11に送信する。キャラクタ送信部1205は、指示受信部1204が開始指示を受信した場合に、キャラクタ格納部1203からキャラクタを読み出し、情報端末装置11に送信する。また、キャラクタ送信部1205は、後述する自然言語処理部1207が受信した文章を自然言語処理した結果に応じて、または、文章取得部1208が取得した文章に応じて、キャラクタ格納部1203からキャラクタを読み出し、情報端末装置11に送信する。キャラクタ送信部1205は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。   The character transmission unit 1205 reads the character from the character storage unit 1203 and transmits it to the information terminal device 11. The character transmission unit 1205 reads the character from the character storage unit 1203 and transmits it to the information terminal device 11 when the instruction receiving unit 1204 receives the start instruction. In addition, the character transmission unit 1205 receives a character from the character storage unit 1203 in accordance with a result of natural language processing on a sentence received by a natural language processing unit 1207, which will be described later, or in accordance with a sentence acquired by the sentence acquisition unit 1208. Read and transmit to the information terminal device 11. The character transmission unit 1205 is usually realized by wireless or wired communication means, but may be realized by broadcasting means.

サーバ側文章受信部1206は、情報端末装置11から文章を受信する。サーバ側文章受信部1206は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。   The server side text receiving unit 1206 receives text from the information terminal device 11. The server-side text receiving unit 1206 is usually realized by a wireless or wired communication means, but may be realized by a means for receiving a broadcast.

自然言語処理部1207は、サーバ側文章受信部1206が受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する。自然言語処理部1207における処理アルゴリズムは問わない。自然言語処理部1207は、例えば、サーバ側文章受信部1206が受信した文章を形態素解析し、1以上の名詞のみを抽出しても良い。また、自然言語処理部1207は、例えば、サーバ側文章受信部1206が受信した文章を形態素解析し、1以上の名詞と、当該名詞を修飾する形容詞をペアで取得し、名詞に対する形容詞により、ユーザの名詞に対する嗜好を決定しても良い。つまり、肯定的な(ポジティブな)形容詞(例えば、「良い」「美しい」「きれいな」「かっこいい」「すばらしい」など)を格納しており、当該肯定的な形容詞がかかっている名詞を、肯定的用語として抽出しても良い。また、自然言語処理部1207は、肯定的な形容詞、否定的な(ネガティブな)形容詞(例えば、「悪い」「汚い」「醜い」「かっこわるい」「だめな」など)を格納しており、肯定的な形容詞がかかっている名詞を肯定的用語、否定的な形容詞がかかっている名詞を否定的用語として抽出し、嗜好情報を構成しても良い。嗜好情報は、対象物を示す対象物情報と、対象物に対する評価を示す評価情報を有する。対象物情報は、肯定的用語または否定的用語がかかっている名詞である。評価情報は、肯定的用語または否定的用語である。ここでの自然言語処理は、公知の自然言語処理でも良いし、実施の形態2で述べる機能素解析を用いた自然言語処理でも良い。自然言語処理部1207は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。自然言語処理部1207の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The natural language processing unit 1207 performs natural language processing on the text received by the server side text receiving unit 1206, and acquires a processing result including at least one or more terms. The processing algorithm in the natural language processing unit 1207 is not limited. For example, the natural language processing unit 1207 may perform morphological analysis on the sentence received by the server-side sentence reception unit 1206 and extract only one or more nouns. In addition, the natural language processing unit 1207, for example, morphologically analyzes the sentence received by the server-side sentence receiving unit 1206, acquires one or more nouns and adjectives that modify the nouns in pairs, and uses the adjectives for the nouns to determine the user The preference for nouns may be determined. In other words, it stores positive (positive) adjectives (for example, “good”, “beautiful”, “beautiful”, “cool”, “great”, etc.) It may be extracted as a term. The natural language processing unit 1207 stores positive adjectives and negative (negative) adjectives (for example, “bad”, “dirty”, “ugly”, “cool”, “no use”), Preference information may be configured by extracting nouns with positive adjectives as positive terms and nouns with negative adjectives as negative terms. The preference information includes object information indicating the object and evaluation information indicating evaluation of the object. The object information is a noun with a positive term or a negative term. The evaluation information is a positive term or a negative term. The natural language processing here may be known natural language processing or natural language processing using functional element analysis described in the second embodiment. The natural language processing unit 1207 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the natural language processing unit 1207 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

文章取得部1208は、自然言語処理部1207における処理結果に応じた文章を、文章格納部1202から取得する。文章取得部1208は、例えば、「猫が好き」という文章に対して、「私も好き」といった文章を、文章格納部1202から取得する。かかる文章の取得アルゴリズムの詳細については、後述する。文章取得部1208は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。文章取得部1208の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The text acquisition unit 1208 acquires a text corresponding to the processing result in the natural language processing unit 1207 from the text storage unit 1202. The sentence acquisition unit 1208 acquires, for example, a sentence “I like you” from the sentence storage unit 1202 for a sentence “I like cats”. Details of the sentence acquisition algorithm will be described later. The sentence acquisition unit 1208 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the sentence acquisition unit 1208 is usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

サーバ側文章送信部1209は、文章取得部1208が取得した文章を情報端末装置11に送信する。サーバ側文章送信部1209は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。   The server-side text transmission unit 1209 transmits the text acquired by the text acquisition unit 1208 to the information terminal device 11. The server-side text transmission unit 1209 is usually realized by a wireless or wired communication unit, but may be realized by a broadcasting unit.

広告情報取得部1210は、自然言語処理部1207が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する。広告情報取得部1210は、情報端末装置11のユーザが入力した文章に対応した広告情報を取得する。さらに具体的には、例えば、広告情報取得部1210は、自然言語処理部1207が取得した嗜好情報に合致する広告情報を、広告情報格納部1201から取得する。また、広告情報取得部1210は、例えば、自然言語処理部が取得した処理結果が有する用語に対応する広告情報を、広告情報格納部1201から取得する。ここで、嗜好情報に合致する広告情報とは、広告情報取得部1210が、嗜好情報に合うと判断した広告情報である。広告情報取得部1210は、例えば、自然言語処理部1207が取得した用語(対象物)と対にして管理されている広告情報の中の一つを、ランダムに選択して、読み出す。また、広告情報取得部1210は、例えば、自然言語処理部1207が取得した嗜好情報が肯定的用語を含む場合、当該嗜好情報が含む対象物と対になる広告情報の中の一つを、ランダムに選択して、読み出す。広告情報取得部1210は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。広告情報取得部1210の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The advertisement information acquisition unit 1210 acquires advertisement information using the processing result acquired by the natural language processing unit 1207. The advertisement information acquisition unit 1210 acquires advertisement information corresponding to the text input by the user of the information terminal device 11. More specifically, for example, the advertisement information acquisition unit 1210 acquires advertisement information that matches the preference information acquired by the natural language processing unit 1207 from the advertisement information storage unit 1201. In addition, the advertisement information acquisition unit 1210 acquires, for example, advertisement information corresponding to the terms included in the processing result acquired by the natural language processing unit from the advertisement information storage unit 1201. Here, the advertisement information that matches the preference information is the advertisement information that the advertisement information acquisition unit 1210 determines to match the preference information. For example, the advertisement information acquisition unit 1210 randomly selects and reads one of the advertisement information managed in a pair with the term (object) acquired by the natural language processing unit 1207. Further, for example, when the preference information acquired by the natural language processing unit 1207 includes an affirmative term, the advertisement information acquisition unit 1210 randomly selects one of the advertisement information that is paired with an object included in the preference information. Select and read. The advertisement information acquisition unit 1210 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the advertisement information acquisition unit 1210 is usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

広告情報送信部1211は、広告情報取得部1210が取得した広告情報を情報端末装置11に送信する。広告情報送信部1211が、広告情報を受信するタイミングは問わない。ただし、情報端末装置11から文章を受信し、自然言語処理等を完了した場合に、直ちに、広告情報を送信することは好適である。また、広告情報取得部1210が、肯定的な評価情報を含む嗜好情報に対応する対象物(以下、対象物情報とも言う。)を取得し、かつ、広告情報取得部1210が対象物に対応する広告情報を取得できた場合に、広告情報を送信することは好適である。広告情報送信部1211は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。   The advertisement information transmission unit 1211 transmits the advertisement information acquired by the advertisement information acquisition unit 1210 to the information terminal device 11. There is no limitation on the timing at which the advertisement information transmitting unit 1211 receives the advertisement information. However, when the text is received from the information terminal device 11 and the natural language processing or the like is completed, it is preferable to immediately transmit the advertisement information. Further, the advertisement information acquisition unit 1210 acquires an object corresponding to preference information including positive evaluation information (hereinafter also referred to as object information), and the advertisement information acquisition unit 1210 corresponds to the object. When the advertisement information can be acquired, it is preferable to transmit the advertisement information. The advertisement information transmitting unit 1211 is usually realized by a wireless or wired communication unit, but may be realized by a broadcasting unit.

次に、広告出力システムの動作について説明する。まず、情報端末装置11の動作について、図3のフローチャートを用いて説明する。   Next, the operation of the advertisement output system will be described. First, operation | movement of the information terminal device 11 is demonstrated using the flowchart of FIG.

(ステップS301)受付部1101は、ユーザから、キャラクタとの対話システムを開始する開始指示を受け付けたか否かを判断する。開始指示を受け付ければステップS302に行き、開始指示を受け付けなければステップS301に戻る。   (Step S301) The reception unit 1101 determines whether or not a start instruction for starting a dialogue system with a character has been received from a user. If a start instruction is accepted, the process proceeds to step S302, and if a start instruction is not accepted, the process returns to step S301.

(ステップS302)指示送信部1102は、ステップS301で受け付けた開始指示を、サーバ装置12に送信する。なお、指示送信部1102は、サーバ装置12と通信するための情報を保持している、とする。例えば、開始指示がサーバ装置12のURLやIPアドレスなどを含む。また、かかるURLなどは、ユーザが入力した情報でも良い。   (Step S302) The instruction transmission unit 1102 transmits the start instruction received in step S301 to the server device 12. It is assumed that the instruction transmission unit 1102 holds information for communicating with the server device 12. For example, the start instruction includes the URL and IP address of the server device 12. Further, such URL may be information input by the user.

(ステップS303)キャラクタ受信部1103、または図示しない手段が、キャラクタ等を受信したか否かを判断する。キャラクタ等を受信すればステップS304に行き、キャラクタ等を受信しなければステップS303に戻る。キャラクタ等とは、例えば、キャラクタと、チャットシステムを行うためのアプリケーション画面(例えば、HTMLやXMLで記載されているアプリ画面)である。図示しない手段とは、例えば、アプリケーション画面を受信する手段である。キャラクタ受信部1103、または図示しない手段は、例えば、いわゆるWebブラウザが有する受信機能のソフトウェアである。   (Step S303) The character receiving unit 1103 or means (not shown) determines whether or not a character or the like has been received. If a character or the like is received, the process goes to step S304, and if no character or the like is received, the process returns to step S303. The character or the like is, for example, a character and an application screen for performing a chat system (for example, an application screen described in HTML or XML). The means (not shown) is means for receiving an application screen, for example. The character receiving unit 1103 or a means (not shown) is, for example, reception function software included in a so-called Web browser.

(ステップS304)キャラクタ出力部1104、または図示しない手段が、ステップS303で受信したキャラクタ等を出力する。キャラクタ等とは、例えば、キャラクタと、チャットシステムを行うためのアプリケーション画面である。キャラクタ出力部1104、または図示しない手段は、例えば、いわゆるWebブラウザが有する出力機能のソフトウェアである。なお、ユーザが指定したアプリケーション画面を出力するまでの処理は、公知技術(例えば、いわゆるWebブラウザの技術)であるので、詳細な説明を省略する。   (Step S304) The character output unit 1104 or means (not shown) outputs the character received in step S303. The character or the like is, for example, an application screen for performing a chat system with a character. The character output unit 1104 or means (not shown) is, for example, output function software included in a so-called Web browser. Since the processing until the application screen designated by the user is output is a known technique (for example, a so-called Web browser technique), detailed description thereof is omitted.

(ステップS305)文章受付部1105は、ユーザから文章を受け付けたか否かを判断する。文章を受け付ければステップS306に行き、文章を受け付けなければステップS308に行く。   (Step S305) The text receiving unit 1105 determines whether a text has been received from the user. If a sentence is accepted, the process goes to step S306, and if no sentence is accepted, the process goes to step S308.

(ステップS306)文章出力部1108は、ステップS305で受け付けた文章を出力する。   (Step S306) The text output unit 1108 outputs the text received in step S305.

(ステップS307)端末側文章送信部1106は、ステップS305で受け付けた文章を送信する。ステップS305に戻る。   (Step S307) The terminal-side text transmission unit 1106 transmits the text received in step S305. The process returns to step S305.

(ステップS308)端末側文章受信部1107は、サーバ装置12から文章を受信したか否かを判断する。文章を受信すればステップS309に行き、文章を受信しなければステップS310に行く。   (Step S <b> 308) The terminal-side text reception unit 1107 determines whether a text is received from the server device 12. If a sentence is received, the process goes to step S309, and if no sentence is received, the process goes to step S310.

(ステップS309)文章出力部1108は、ステップS308で受信した文章を出力する。ステップS305に戻る。   (Step S309) The text output unit 1108 outputs the text received in step S308. The process returns to step S305.

(ステップS310)広告情報受信部1109は、サーバ装置12から広告情報を受信したか否かを判断する。広告情報を受信すればステップS311に行き、広告情報を受信しなければステップS312に行く。   (Step S <b> 310) The advertisement information receiving unit 1109 determines whether advertisement information has been received from the server device 12. If the advertisement information is received, the process goes to step S311. If the advertisement information is not received, the process goes to step S312.

(ステップS311)広告情報出力部1110は、ステップS310で受信した広告情報を出力する。ステップS305に戻る。   (Step S311) The advertisement information output unit 1110 outputs the advertisement information received in step S310. The process returns to step S305.

(ステップS312)キャラクタ受信部1103は、キャラクタを受信したか否かを判断する。キャラクタを受信すればステップS313に行き、キャラクタを受信しなければステップS314に行く。   (Step S312) The character receiving unit 1103 determines whether or not a character has been received. If a character is received, the process goes to step S313, and if no character is received, the process goes to step S314.

(ステップS313)キャラクタ出力部1104は、ステップS312で受信したキャラクタを出力する。ステップS305に戻る。   (Step S313) The character output unit 1104 outputs the character received in step S312. The process returns to step S305.

(ステップS314)受付部1101は、ユーザからチャットシステムの終了指示を受け付けたか否かを判断する。終了指示を受け付ければ処理を終了し、終了指示を受け付けなければステップS305に戻る。なお、処理の終了の前に、図示しない手段が、サーバ装置12に終了指示を送信することは好適である。   (Step S314) The accepting unit 1101 judges whether or not an instruction to end the chat system has been accepted from the user. If an end instruction is accepted, the process ends. If no end instruction is accepted, the process returns to step S305. It is preferable that means (not shown) transmits an end instruction to the server device 12 before the end of the process.

次に、サーバ装置12の動作について、図4から図7のフローチャートを用いて説明する。   Next, the operation of the server device 12 will be described using the flowcharts of FIGS.

(ステップS401)指示受信部1204は、開始指示を受信したか否かを判断する。開始指示を受信すればステップS402に行き、開始指示を受信しなければステップS401に戻る。   (Step S401) The instruction receiving unit 1204 determines whether a start instruction has been received. If a start instruction is received, the process proceeds to step S402. If a start instruction is not received, the process returns to step S401.

(ステップS402)キャラクタ送信部1205、および図示しない手段は、キャラクタ等を読み出す。キャラクタ等とは、キャラクタとチャットシステムを構成する画面情報である。なお、画面情報は、図示しない記憶媒体に格納されている、とする。   (Step S402) The character transmission unit 1205 and a means (not shown) read a character and the like. A character or the like is screen information constituting a chat system with a character. It is assumed that the screen information is stored in a storage medium (not shown).

(ステップS403)キャラクタ送信部1205、および図示しない手段は、ステップS402で読み出したキャラクタ等を送信する。   (Step S403) The character transmission unit 1205 and means (not shown) transmit the character read out in step S402.

(ステップS404)サーバ側文章受信部1206は、情報端末装置11から文章を受信したか否かを判断する。文章を受信すればステップS405に行き、文章を受信しなければステップS404に行く。   (Step S404) The server-side text receiving unit 1206 determines whether or not a text has been received from the information terminal device 11. If a sentence is received, the process goes to step S405, and if no sentence is received, the process goes to step S404.

(ステップS405)自然言語処理部1207は、ステップS404で受信した文章に対して、自然言語処理を行い、処理結果を取得し、メモリ上に配置する。自然言語処理の例について、図5のフローチャートを用いて説明する。   (Step S405) The natural language processing unit 1207 performs natural language processing on the sentence received in step S404, acquires a processing result, and arranges it on the memory. An example of natural language processing will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS406)文章取得部1208は、ステップS405で得られた処理結果を用いて、文章を取得する。文章取得部1208は、文章格納部1202から文章を読み出しても良いし、処理結果を用いて文章を構成しても良い。文章取得処理の例について、図6のフローチャートを用いて説明する。   (Step S406) The sentence acquisition unit 1208 acquires a sentence using the processing result obtained in step S405. The sentence acquisition unit 1208 may read the sentence from the sentence storage unit 1202 or may compose the sentence using the processing result. An example of the sentence acquisition process will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS407)サーバ側文章送信部1209は、ステップS406で取得した文章を、情報端末装置11に送信する。   (Step S407) The server-side text transmission unit 1209 transmits the text acquired in step S406 to the information terminal device 11.

(ステップS408)広告情報取得部1210は、ステップS405で得られた処理結果を用いて、広告情報を取得するか否かを判断する。例えば、広告情報取得部1210は、処理結果が、肯定的用語を有する嗜好情報を含む場合に、広告情報を取得する、と判断する。また、例えば、広告情報取得部1210は、処理結果の中に2以上の同一の用語を含む場合に、広告情報を取得する、と判断する。かかる場合、広告情報取得部1210は、2以上の同一の用語を、重要な用語として認識する。広告情報を取得すると判断した場合、ステップS409に行き、広告情報を取得しないと判断した場合、ステップS411に行く。   (Step S408) The advertisement information acquisition unit 1210 determines whether or not to acquire advertisement information using the processing result obtained in step S405. For example, the advertisement information acquisition unit 1210 determines that the advertisement information is acquired when the processing result includes preference information having an affirmative term. Further, for example, the advertisement information acquisition unit 1210 determines that the advertisement information is acquired when two or more identical terms are included in the processing result. In such a case, the advertisement information acquisition unit 1210 recognizes two or more identical terms as important terms. When it is determined that the advertisement information is acquired, the process goes to step S409, and when it is determined that the advertisement information is not acquired, the process goes to step S411.

(ステップS409)広告情報取得部1210は、ステップS405で得られた処理結果を用いて、広告情報を取得し、メモリ上に配置する。広告情報取得処理の例について、図7のフローチャートを用いて説明する。   (Step S409) The advertisement information acquisition unit 1210 acquires advertisement information using the processing result obtained in step S405, and arranges it on the memory. An example of the advertisement information acquisition process will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS410)広告情報送信部1211は、ステップS409で取得した広告情報を、情報端末装置11に送信する。   (Step S410) The advertisement information transmitting unit 1211 transmits the advertisement information acquired in step S409 to the information terminal device 11.

(ステップS411)キャラクタ送信部1205は、ステップS405で得られた処理結果を用いて、キャラクタを取得するか否かを判断する。例えば、キャラクタ送信部1205は、処理結果が、肯定的用語、または否定的用語を有する嗜好情報を含む場合に、広告情報を取得する、と判断する。また、キャラクタ送信部1205は、処理結果に、肯定的用語が含まれるか(モード1)、肯定的用語が含まれず否定的用語が含まれるか(モード2)、肯定的用語も否定的用語も含まれないか(モード3)を判断し、先に受信した文章を自然言語処理した結果である処理結果に対応するモード(モード1、モード2、モード3のいずれか)と異なるか否かを判断し、異なる場合に、キャラクタを取得する、と判断する。キャラクタを取得すると判断した場合、ステップS412に行き、キャラクタを取得しないと判断した場合、ステップS404に行く。   (Step S411) The character transmission unit 1205 determines whether or not to acquire a character using the processing result obtained in step S405. For example, the character transmission unit 1205 determines that the advertisement information is acquired when the processing result includes preference information having a positive term or a negative term. In addition, the character transmission unit 1205 determines whether the processing result includes an affirmative term (mode 1), an affirmative term is not included, and a negative term is included (mode 2). It is determined whether it is not included (mode 3), and whether it is different from a mode (mode 1, mode 2, or mode 3) corresponding to a processing result that is a result of natural language processing of a previously received sentence. If it is determined that the character is different, the character is acquired. If it is determined that a character is to be acquired, the process proceeds to step S412. If it is determined that no character is to be acquired, the process proceeds to step S404.

(ステップS412)キャラクタ送信部1205は、ステップS405で得られた処理結果に対応するキャラクタを、キャラクタ格納部1203から取得し、メモリ上に配置する。なお、処理結果に対応するキャラクタとは、例えば、処理結果に対応するモードに対するキャラクタである。かかる場合、キャラクタ格納部1203は、モードを識別するモード識別子とキャラクタを対で保持している。また、かかるキャラクタ送信により、ユーザは、ユーザが記載した文章が示す評価情報(肯定的、否定的、どちらでもない)に応じたキャラクタを見ることができる。   (Step S412) The character transmission unit 1205 acquires the character corresponding to the processing result obtained in step S405 from the character storage unit 1203, and arranges it on the memory. Note that the character corresponding to the processing result is, for example, a character for a mode corresponding to the processing result. In such a case, the character storage unit 1203 holds a mode identifier for identifying a mode and a character as a pair. Moreover, the user can see the character according to the evaluation information (not positive or negative) indicated by the text written by the user by transmitting the character.

(ステップS413)キャラクタ送信部1205は、ステップS412で取得したキャラクタを、情報端末装置11に送信する。ステップS404に戻る。   (Step S413) The character transmission unit 1205 transmits the character acquired in step S412 to the information terminal device 11. The process returns to step S404.

なお、図4のフローチャートのステップS408において、広告情報の取得可否の判断を行わず、常に、広告情報を取得しても良い。   Note that in step S408 in the flowchart of FIG. 4, the advertisement information may always be acquired without determining whether the advertisement information can be acquired.

また、図4のフローチャートのステップS411において、キャラクタの取得可否の判断を行わず、常に、キャラクタを取得しても良い。   Further, in step S411 in the flowchart of FIG. 4, the character may be always acquired without determining whether the character can be acquired.

さらに、図4のフローチャートにおいて、指示受信部1204が終了指示を受信した場合、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。   Furthermore, in the flowchart of FIG. 4, when the instruction receiving unit 1204 receives an end instruction, the process ends due to power-off or a process end interrupt.

次に、ステップS405の自然言語処理の例について、図5のフローチャートを用いて説明する。   Next, an example of natural language processing in step S405 will be described using the flowchart in FIG.

(ステップS501)自然言語処理部1207は、文章を文に分割する。   (Step S501) The natural language processing unit 1207 divides the sentence into sentences.

(ステップS502)自然言語処理部1207は、カウンタiに1を代入する。   (Step S502) The natural language processing unit 1207 substitutes 1 for a counter i.

(ステップS503)自然言語処理部1207は、ステップS501で分割した文の中に、i番目の文が存在するか否かを判断する。i番目の文が存在すればステップS504に行き、i番目の文が存在しなければ上位処理にリターンする。   (Step S503) The natural language processing unit 1207 determines whether or not the i-th sentence exists in the sentence divided in step S501. If the i-th sentence exists, the process proceeds to step S504, and if the i-th sentence does not exist, the process returns to the upper process.

(ステップS504)自然言語処理部1207は、i番目の文を形態素解析処理する。なお、形態素解析処理を行うソフトウェアとして、ChaSen(URL:「http://chasen-legacy.sourceforge.jp/参照)などがある。形態素解析処理は公知技術であるので、説明を省略する。形態素解析処理により、文が用語に分割され、かつ、その品詞の情報が得られる。   (Step S504) The natural language processing unit 1207 performs morphological analysis processing on the i-th sentence. As software for performing morphological analysis processing, there is ChaSen (URL: “http://chasen-legacy.sourceforge.jp/”) etc. Since morphological analysis processing is a known technique, description thereof is omitted. By processing, the sentence is divided into terms, and information on the part of speech is obtained.

(ステップS505)自然言語処理部1207は、ステップS504での解析結果から、名詞の用語を取得する。   (Step S505) The natural language processing unit 1207 acquires a noun term from the analysis result in step S504.

(ステップS506)自然言語処理部1207は、ステップS504での解析結果から形容詞または形容動詞であり、肯定的用語を取得する。つまり、自然言語処理部1207は、1以上の肯定的用語を格納している評価情報格納手段を具備し、解析結果中の形容詞または形容動詞の中から、当該評価情報格納手段に存在する肯定的用語を取得する。なお、ステップS506で肯定的用語を取得できない場合もある。   (Step S506) The natural language processing unit 1207 acquires an affirmative term that is an adjective or an adjective verb from the analysis result in step S504. In other words, the natural language processing unit 1207 includes evaluation information storage means storing one or more positive terms, and the positive information existing in the evaluation information storage means from among the adjectives or adjective verbs in the analysis result. Get terms. In some cases, positive terms cannot be acquired in step S506.

(ステップS507)自然言語処理部1207は、ステップS506で肯定的用語を取得できた場合、当該肯定的用語と、対応する名詞の用語とを対として、嗜好情報を構成し、メモリ上に配置する。肯定的用語と対応する名詞の用語とは、肯定的用語に後続する名詞、肯定的用語に後続する名詞が無い場合には、例えば、肯定的用語の最も近くに存在する名詞である。また、自然言語処理部1207は、ステップS506で肯定的用語を取得できない場合、ステップS505で取得した用語をメモリ上に配置する。なお、自然言語処理部1207は、ステップS506で肯定的用語を取得できない場合、ステップS505で取得した2以上の用語から一の用語を選択して、メモリ上に配置しても良いし、2以上の用語をそのままメモリ上に配置しても良い。2以上の用語から一の用語を選択するアルゴリズムは問わない。自然言語処理部1207は、例えば、公知の重要用語を取得する処理により、一の用語を取得しても良い。   (Step S507) When the natural language processing unit 1207 acquires an affirmative term in Step S506, the natural language processing unit 1207 configures preference information by pairing the affirmative term and the corresponding noun term, and arranges them on the memory. . The term of the noun corresponding to the positive term is a noun that follows the positive term, or in the case where there is no noun that follows the positive term, for example, the noun that is closest to the positive term. If the positive language cannot be acquired in step S506, the natural language processing unit 1207 places the term acquired in step S505 on the memory. If the positive language cannot be acquired in step S506, the natural language processing unit 1207 may select one term from the two or more terms acquired in step S505 and place it on the memory. These terms may be placed on the memory as they are. There is no limitation on the algorithm for selecting one term from two or more terms. The natural language processing unit 1207 may acquire one term, for example, by a process of acquiring a known important term.

(ステップS508)自然言語処理部1207は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS503に戻る。   (Step S508) The natural language processing unit 1207 increments the counter i by one. The process returns to step S503.

次に、ステップS406の文章取得処理の例について、図6のフローチャートを用いて説明する。   Next, an example of the sentence acquisition process in step S406 will be described using the flowchart of FIG.

(ステップS601)文章取得部1208は、自然言語処理部1207における自然言語処理の結果である処理結果の中に、嗜好情報(評価情報や肯定的用語、でも同意義)が存在するか否かを判断する。嗜好情報が存在すればステップS602に行き、嗜好情報が存在しなければステップS605に行く。   (Step S601) The sentence acquisition unit 1208 determines whether or not preference information (evaluation information or a positive term, but the same meaning) exists in the processing result that is the result of the natural language processing in the natural language processing unit 1207. to decide. If preference information exists, it will go to step S602, and if preference information does not exist, it will go to step S605.

(ステップS602)文章取得部1208は、嗜好情報の中の対象物(名詞)を取得し、メモリ上に配置する。   (Step S602) The sentence acquisition unit 1208 acquires the object (noun) in the preference information and arranges it on the memory.

(ステップS603)文章取得部1208は、嗜好情報に対応する文章を、文章格納部1202から取得する。文章格納部1202には、例えば、嗜好情報に対応する文章と、用語に対応する文章が格納されている。嗜好情報に対応する文章とは、ユーザが「<対象物>が好きです。」と言った場合に、次の会話が続けられる文章、例えば、「なお、<対象物>が好きですか?」や、「私も、<対象物>が好き!」や、「<対象物>はいいですよね。」などの文章である。用語に対応する文章とは、「<用語>とは何ですか?」や、「<用語>のうち、どのような<用語>?」などである。文章格納部1202は、例えば、嗜好情報に対応することを示すフラグ「1」と文章、または、用語に対応することを示すフラグ「0」と文章を対にして、複数、保持している。なお、ここで、文章取得部1208は、処理結果の中に複数の嗜好情報が存在する場合、ランダムに、一の嗜好情報を選択しても良いし、複数の嗜好情報を取得しても良い。なお、上記において、<対象物>は、対象物が挿入される変数を示す。   (Step S603) The text acquisition unit 1208 acquires a text corresponding to the preference information from the text storage unit 1202. The sentence storage unit 1202 stores, for example, sentences corresponding to preference information and sentences corresponding to terms. The sentence corresponding to the preference information is a sentence in which the next conversation can be continued when the user says “I like <object>”, for example, “Do you like <object>?” Or “I like <object> too!” Or “<object> is good”. The sentence corresponding to the term is "What is <term>?", "What <term>? Of <term>?" The sentence storage unit 1202 holds, for example, a flag “1” indicating that it corresponds to preference information and a sentence, or a flag “0” indicating that it corresponds to a term and a sentence in pairs. Here, when there are a plurality of pieces of preference information in the processing result, the sentence acquisition unit 1208 may randomly select one piece of preference information or may acquire a plurality of pieces of preference information. . In the above, <target> indicates a variable into which the target is inserted.

(ステップS604)文章取得部1208は、ステップS603で取得した嗜好情報に対応する文章に対して、ステップS602で取得した対象物(名詞)を挿入する。上位処理にリターンする。   (Step S604) The text acquisition unit 1208 inserts the object (noun) acquired in step S602 into the text corresponding to the preference information acquired in step S603. Return to upper process.

(ステップS605)文章取得部1208は、処理結果の中の1以上の用語から、一の用語を、例えば、ランダムに選択する。なお、処理結果の中に一つの用語しかない場合は、本ステップの処理は不要である。また、文章取得部1208は、処理結果の中の複数の用語から、一の重要語を選択しても良い。一の重要語を選択する技術は公知技術であるので、説明を省略する。複数の用語から一の重要語を選択する技術は、例えば、専門用語を抽出するソフトウェア「TermExtract」(URL「http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/」参照)などがある。また、文章取得部1208は、公知である、文章から話題を特定する技術を用いて、話題(用語)を抽出しても良い。   (Step S605) The sentence acquisition unit 1208 selects one term, for example, at random from one or more terms in the processing result. If there is only one term in the processing result, the processing in this step is not necessary. The sentence acquisition unit 1208 may select one important word from a plurality of terms in the processing result. Since a technique for selecting one important word is a known technique, a description thereof will be omitted. A technique for selecting one important word from a plurality of terms is, for example, software for extracting terminology “TermExtract” (see URL “http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/”), etc. There is. In addition, the sentence acquisition unit 1208 may extract a topic (term) using a known technique for identifying a topic from a sentence.

(ステップS606)文章取得部1208は、用語に対応する文章を取得する。   (Step S606) The sentence acquisition unit 1208 acquires a sentence corresponding to the term.

(ステップS607)文章取得部1208は、ステップS606で取得した文章に、ステップS605で取得した用語を挿入する。上位処理にリターンする。   (Step S607) The text acquisition unit 1208 inserts the term acquired in Step S605 into the text acquired in Step S606. Return to upper process.

なお、図6のフローチャートにおいて、文章取得処理は、例えば、嗜好情報を用いずに、対象物のみを用いても良い。かかる場合、文章取得部1208は、対象物の用語を取得し、用語に対応する文章を読み出す。   In the flowchart of FIG. 6, the sentence acquisition process may use only the target object without using the preference information, for example. In such a case, the sentence acquisition unit 1208 acquires the term of the object and reads the sentence corresponding to the term.

次に、ステップS409の広告情報取得処理の例について、図7のフローチャートを用いて説明する。   Next, an example of the advertisement information acquisition process in step S409 will be described using the flowchart in FIG.

(ステップS701)広告情報取得部1210は、自然言語処理部1207における自然言語処理の結果である処理結果の中に、嗜好情報が存在するか否かを判断する。嗜好情報が存在すればステップS702に行き、嗜好情報が存在しなければステップS704に行く。   (Step S <b> 701) The advertisement information acquisition unit 1210 determines whether or not preference information exists in the processing result that is the result of the natural language processing in the natural language processing unit 1207. If preference information exists, it will go to step S702, and if preference information does not exist, it will go to step S704.

(ステップS702)広告情報取得部1210は、嗜好情報の中の対象物(名詞)を取得し、メモリ上に配置する。   (Step S702) The advertisement information acquisition unit 1210 acquires the object (noun) in the preference information and places it on the memory.

(ステップS703)広告情報取得部1210は、嗜好情報に対応する広告情報を、広告情報格納部1201から取得する。かかる場合、広告情報格納部1201は、対象物と広告情報とを対に有する情報を1以上、格納している。この広告情報は、対象物に対して肯定的であるユーザに対して、提示して欲しい広告の情報である。上位処理にリターンする。   (Step S703) The advertisement information acquisition unit 1210 acquires the advertisement information corresponding to the preference information from the advertisement information storage unit 1201. In such a case, the advertisement information storage unit 1201 stores one or more pieces of information having a target and advertisement information as a pair. This advertisement information is information about an advertisement that the user who is positive about the object wants to present. Return to upper process.

(ステップS704)広告情報取得部1210は、処理結果の中の1以上の用語から、一の用語を、例えば、ランダムに選択する。なお、処理結果の中に一つの用語しかない場合は、本ステップの処理は不要である。また、広告情報取得部1210は、処理結果の中の複数の用語から、一の重要語を選択しても良い。   (Step S704) The advertisement information acquisition unit 1210 randomly selects one term from one or more terms in the processing result, for example. If there is only one term in the processing result, the processing in this step is not necessary. Moreover, the advertisement information acquisition unit 1210 may select one important word from a plurality of terms in the processing result.

(ステップS705)広告情報取得部1210は、ステップS704で選択した用語に対応する広告情報を取得し、メモリ上に配置する。上位処理にリターンする。   (Step S705) The advertisement information acquisition unit 1210 acquires advertisement information corresponding to the term selected in step S704, and arranges it on the memory. Return to upper process.

なお、図7のフローチャートにおいて、広告情報取得処理は、例えば、嗜好情報を用いずに、対象物のみを用いても良い。かかる場合、広告情報取得部1210は、対象物の用語を取得し、用語に対応する文章を読み出す。   In the flowchart of FIG. 7, the advertisement information acquisition process may use only the target object without using the preference information, for example. In such a case, the advertisement information acquisition unit 1210 acquires the term of the target object and reads a sentence corresponding to the term.

また、図7のフローチャートにおいて、嗜好情報を用いる場合、対象物に対して肯定的な嗜好情報を用いた。しかし、対象物に対して否定的な嗜好情報を用いても良い。つまり、広告情報格納部1201には、ある対象物に対して否定的な場合に、ユーザに出力される広告情報が格納されていても良い。   Moreover, in the flowchart of FIG. 7, when using preference information, the preference information positive with respect to the target object was used. However, negative preference information for the object may be used. That is, the advertisement information storage unit 1201 may store advertisement information that is output to the user when a certain object is negative.

以下、本実施の形態における広告出力システムの具体的な動作について説明する。広告出力システムの概念図は図1である。   Hereinafter, a specific operation of the advertisement output system in the present embodiment will be described. FIG. 1 is a conceptual diagram of the advertisement output system.

今、サーバ装置12の広告情報格納部1201は、図8に示すような広告情報管理表を格納している。広告情報管理表は、「ID」「肯定的対象物」「用語」「広告情報」の属性値を有するレコードを複数、管理している。「ID」は、レコードを識別する値が格納される属性であり、表管理のために存在する。「肯定的対象物」は、肯定的な対象物を1以上、格納し得る属性である。「用語」は、用語を1以上格納し得る属性である。「広告情報」は、広告情報を格納しているファイル名を1以上、格納し得る属性である。「広告情報」は、広告情報自体を格納している、としても良い。なお、広告情報格納部1201は、「広告情報」が示すファイル名に対応する実体データ(ファイル)も保持している。広告情報は、文字列、静止画、動画、音声、動画と音声の組など、そのデータ構造は問わない。図8の広告情報管理表の「ID=1」のレコードにおいて、「自動車」「車」または「A社(自動車メーカー)」に対して肯定的なユーザであると判断された場合、広告情報「A社−car.gif」の静止画を、当該ユーザの情報端末装置11に出力することを示す。また、図8の広告情報管理表の「ID=2」のレコードは、用語「休日」が出現した会話をしたユーザの情報端末装置11に、「B社−旅行プラン.WMV」の動画を出力することを示す。   Now, the advertisement information storage unit 1201 of the server device 12 stores an advertisement information management table as shown in FIG. The advertisement information management table manages a plurality of records having attribute values of “ID”, “positive object”, “term”, and “advertisement information”. “ID” is an attribute in which a value for identifying a record is stored, and exists for table management. The “positive object” is an attribute that can store one or more positive objects. “Term” is an attribute that can store one or more terms. “Advertisement information” is an attribute that can store one or more file names storing advertisement information. The “advertisement information” may store the advertisement information itself. The advertisement information storage unit 1201 also stores entity data (file) corresponding to the file name indicated by “advertisement information”. The advertisement information may have any data structure such as a character string, a still image, a moving image, a sound, and a combination of a moving image and sound. In the record of “ID = 1” in the advertisement information management table of FIG. 8, if it is determined that the user is positive for “car”, “car”, or “Company A (automobile manufacturer)”, the advertisement information “ A still image of “Company A-car.gif” is output to the information terminal device 11 of the user. In addition, the record of “ID = 2” in the advertisement information management table of FIG. 8 outputs a video of “Company B-Travel Plan.WMV” to the information terminal device 11 of the user who had a conversation in which the term “holiday” appeared. Indicates to do.

また、文章格納部1202は、図9に示すような文章管理表を格納している。文章管理表は、「ID」「タイプ」「文章」の属性値を有するレコードを複数、保持している。「タイプ」は、ここでは、「嗜好情報(例えば、「1」)」または「用語(例えば、「0」)」の2つのタイプの値をとり得る。「文章」は、1以上の文を格納し得る。また、文は、変数を含み得る。変数は、例えば、<対象物>や<用語>であり、自然言語処理部1207が解析して得た処理結果に含まれる「対象物」や「用語」が代入され得る。図9の文章管理表の「ID=1」のレコードは、自然言語処理部1207が解析して得た処理結果の中に「嗜好情報(対象物と肯定的用語のペアの情報)」が含まれる場合に、文章「どうして、<対象物>が好きなの?」が取得されることを示す。また、図9の文章管理表の「ID=4」のレコードは、自然言語処理部1207が解析して得た処理結果の中に「用語」が含まれる場合に、文章「<用語>知らないよ〜。教えて!」が取得されることを示す。   The text storage unit 1202 stores a text management table as shown in FIG. The sentence management table holds a plurality of records having attribute values of “ID”, “type”, and “sentence”. Here, the “type” can take two types of values: “preference information (eg,“ 1 ”)” or “term” (eg, “0”). The “sentence” can store one or more sentences. A sentence may also contain variables. The variable is, for example, <object> or <term>, and “object” or “term” included in the processing result obtained by analysis by the natural language processing unit 1207 can be substituted. The record of “ID = 1” in the sentence management table of FIG. 9 includes “preference information (information about a pair of an object and an affirmative term)” in the processing result obtained by analysis by the natural language processing unit 1207. The sentence “Why do you like <object>?” Is acquired. Further, the record of “ID = 4” in the sentence management table of FIG. 9 does not know the sentence “<term>” when “term” is included in the processing result obtained by the analysis by the natural language processing unit 1207. Yo ~ .Tell me! "

また、キャラクタ格納部1203は、図10に示すキャラクタ管理表を格納している。キャラクタ管理表は、「ID」「モード」「キャラクタ」の属性値を有するレコードを複数、保持している。「モード」とは、「1」「2」「3」のいずれかの値を採り得、モード「1」は肯定的であること、モード「2」は否定的であること、モード「3」は肯定的でも否定的でもないこと、を示す。このモードは、自然言語処理部1207が解析して得た処理結果の中に含まれる嗜好情報が肯定的用語を含む(モード1)か、否定的用語を含む(モード2)か、嗜好情報を含まない(モード3)かにより、決定される。   The character storage unit 1203 stores the character management table shown in FIG. The character management table holds a plurality of records having attribute values of “ID”, “mode”, and “character”. The “mode” can take any of the values “1”, “2”, and “3”. The mode “1” is positive, the mode “2” is negative, and the mode “3”. Indicates that it is neither positive nor negative. In this mode, whether the preference information included in the processing result obtained by the analysis by the natural language processing unit 1207 includes a positive term (mode 1) or a negative term (mode 2). It is determined depending on whether it is not included (mode 3).

さらに、自然言語処理部1207は、「良い」「好き」「大好き」「すばらしい」「美しい」などの肯定的用語を有する評価情報管理表を保持している、とする。   Further, it is assumed that the natural language processing unit 1207 holds an evaluation information management table having positive terms such as “good”, “like”, “love”, “great”, “beautiful”.

かかる状況において、情報端末装置11のユーザは、サーバ装置12の仮想的キャラクタとチャットを楽しもうとして、「広告チャットシステム」の開始指示を、情報端末装置11に入力した、とする。開始指示は、例えば、サーバ装置12の「広告チャットシステム」のポータル画面を示すURLを含む。また、「広告チャットシステム」は、キャラクタと対話を行えるシステムである。   In this situation, it is assumed that the user of the information terminal device 11 inputs an instruction to start the “advertisement chat system” to the information terminal device 11 in order to enjoy chatting with the virtual character of the server device 12. The start instruction includes, for example, a URL indicating a portal screen of the “advertisement chat system” of the server device 12. The “advertising chat system” is a system that can interact with a character.

次に、情報端末装置11の受付部1101は、ユーザから、広告チャットシステムを開始する開始指示を受け付ける。そして、指示送信部1102は、受け付けた開始指示を、開始指示に含まれるURLに従って、サーバ装置12に送信する。   Next, the reception unit 1101 of the information terminal device 11 receives a start instruction to start the advertising chat system from the user. Then, the instruction transmission unit 1102 transmits the received start instruction to the server device 12 according to the URL included in the start instruction.

次に、サーバ装置12の指示受信部1204は、開始指示を受信する。そして、サーバ装置12の図示しない手段は、広告チャットシステムのポータル画面を定義したファイル(例えば、HTMLで記述されている)を、図示しない記憶媒体から読み出し、情報端末装置11に送信する。また、キャラクタ送信部1205は、図10のキャラクタ管理表から、モード3のキャラクタ「通常犬.WMV」を読み出し、情報端末装置11に送信する。モード3のキャラクタ「通常犬.WMV」は、チャットの初期のキャラクタとして選択される、とする。   Next, the instruction receiving unit 1204 of the server device 12 receives the start instruction. Then, a means (not shown) of the server device 12 reads a file (for example, described in HTML) defining a portal screen of the advertisement chat system from a storage medium (not shown) and transmits the file to the information terminal device 11. Also, the character transmission unit 1205 reads the mode 3 character “normal dog.WMV” from the character management table of FIG. 10 and transmits it to the information terminal device 11. It is assumed that the character “normal dog.WMV” in mode 3 is selected as the initial character of chat.

次に、情報端末装置11の図示しない手段が、サーバ装置12から広告チャットシステムのポータル画面のデータを受信し、解釈実行し、ディスプレイ上に表示する。また、キャラクタ受信部1103が、サーバ装置12から、キャラクタ「通常犬.WMV」を受信する。そして、キャラクタ出力部1104は、キャラクタ「通常犬.WMV」を出力する。かかるポータル画面と、キャラクタ「通常犬.WMV」の出力例を示した図が、図11である。図11において、犬のキャラクタの名前は「X君」である。そして、ポータル画面において、「X君」と、情報端末装置11のユーザが対話を行うようになっている。また、画面は、広告を出力する領域(右側)を有する。また、図11において、最初、「さあ!おはなしを始めましょう。」をいう「X君」の発言が表示されている。かかる発言は、ポータル画面に定義されており、ポータル画面に含まれて送信されてきた情報である。   Next, means (not shown) of the information terminal device 11 receives the data of the portal screen of the advertisement chat system from the server device 12, interprets and executes it, and displays it on the display. In addition, the character receiving unit 1103 receives the character “normal dog.WMV” from the server device 12. Then, the character output unit 1104 outputs the character “normal dog.WMV”. FIG. 11 shows an example of output of the portal screen and the character “normal dog.WMV”. In FIG. 11, the name of the dog character is “X-kun”. On the portal screen, “X-kun” and the user of the information terminal device 11 interact with each other. The screen also has an area (right side) for outputting advertisements. Also, in FIG. 11, “X-kun” remarks saying “Now, let's start talking” is displayed. Such remarks are information that is defined in the portal screen and transmitted by being included in the portal screen.

そして、情報端末装置11のユーザは、「X君」とのチャットを楽しもう(「X君」を少しいじめてやろう)と思い、「僕、ねこが好きなんだけど」を、図11の「あなたの発言」のフィールドに入力した、とする。すると、文章受付部1105は、文章「僕、ねこが好きなんだけど」を受け付ける。次に、文章出力部1108は、受け付けた当該文章を「あなたの発言」フィールドに出力する。そして、端末側文章送信部1106は、受け付けた文章「僕、ねこが好きなんだけど」を送信する。   Then, the user of the information terminal device 11 thinks that he / she will enjoy chatting with “X-kun” (let's bully “X-kun” a little), and “I like cats,” says “ Suppose you entered it in the "Your remarks" field. Then, the text receiving unit 1105 receives the text “I like cats, but I do”. Next, the sentence output unit 1108 outputs the accepted sentence to the “Your Remarks” field. Then, the terminal-side text transmission unit 1106 transmits the accepted text “I like cats, but I do”.

次に、サーバ側文章受信部1206は、情報端末装置11から文章「僕、ねこが好きなんだけど」を受信する。次に、自然言語処理部1207は、文章を文に分割しようとするが、文章「僕、ねこが好きなんだけど」は一文であるので、当該文をそのままメモリ上に配置する。   Next, the server-side text receiving unit 1206 receives the text “I like cats, but I like” from the information terminal device 11. Next, the natural language processing unit 1207 tries to divide the sentence into sentences. However, since the sentence “I like cats” is a single sentence, the sentence is placed in the memory as it is.

次に、自然言語処理部1207は、文「僕、ねこが好きなんだけど」を形態素解析処理し、文を形態素に分割し、「僕:名詞」「ねこ:名詞」「好き:形容動詞」などの情報を得る。次に、自然言語処理部1207は名詞の用語、名詞の用語「僕」「ねこ」を取得する。次に、自然言語処理部1207は、評価情報管理表の肯定的用語の情報を用いて、形容動詞であり、肯定的用語「好き」を、取得する。つまり、自然言語処理部1207は、まず、形容動詞「好き」を取得し、当該「好き」が評価情報管理表に存在するか否かを検査する。「好き」が評価情報管理表に存在するので、自然言語処理部1207は、嗜好情報「ねこ,好き」を構成し、メモリ上に配置する。なお、自然言語処理部1207は、形容動詞「好き」に近い名詞「ねこ」と対応付けて、嗜好情報「ねこ,好き」を構成する。また、自然言語処理部1207は、残る名詞「僕」は、用語として、メモリ上に配置する。ここでは、かかる嗜好情報「ねこ,好き」と用語「僕」が、自然言語処理部1207の処理結果である。なお、処理結果の中に、嗜好情報を示すフラグ(例えば、「1」)を有し、処理結果は「1,ねこ,好き」でも良い。なお、自然言語処理部1207は、処理結果の中の用語を、例えば、「0,僕」のようにフラグを含むように構成しても良い。ここで、自然言語処理部1207は、処理結果「1,ねこ,好き」「0,僕」を得た、とする。   Next, the natural language processing unit 1207 performs a morphological analysis process on the sentence “I like cats,” and divides the sentence into morphemes, such as “I: noun”, “neko: noun”, “like: adjective verb”, etc. Get the information. Next, the natural language processing unit 1207 acquires the noun terminology and the noun terms “me” and “cat”. Next, the natural language processing unit 1207 acquires the affirmative term “like” which is an adjective verb by using the affirmative term information in the evaluation information management table. In other words, the natural language processing unit 1207 first acquires the adjective verb “like” and checks whether the “like” exists in the evaluation information management table. Since “like” exists in the evaluation information management table, the natural language processing unit 1207 configures preference information “cat, like” and arranges it on the memory. The natural language processing unit 1207 configures preference information “cat, likes” in association with the noun “cat” close to the adjective verb “like”. The natural language processing unit 1207 places the remaining noun “I” on the memory as a term. Here, the preference information “cat, likes” and the term “I” are the processing results of the natural language processing unit 1207. The processing result may include a flag (for example, “1”) indicating preference information, and the processing result may be “1, cat, like”. Note that the natural language processing unit 1207 may be configured such that a term in the processing result includes a flag such as “0, I”. Here, it is assumed that the natural language processing unit 1207 has obtained the processing result “1, cat, likes”, “0, me”.

次に、文章取得部1208は、自然言語処理部1207における自然言語処理の結果である処理結果の中に、嗜好情報が存在するか否かを判断する。ここで、文章取得部1208は、処理結果が有する「1」を検知し、処理結果の中に嗜好情報が存在すると判断する。そして、文章取得部1208は、嗜好情報の中の対象物「ねこ」を取得し、メモリ上に配置する。次に、文章取得部1208は、嗜好情報に対応する文章「どうして、<対象物>が好きなの?」を、文章格納部1202から取得する。ここで、文章取得部1208は、タイプ(嗜好情報か用語か)に合致する文章を、図9の文章管理表から選択し、2以上の文章が存在する場合、一の文章を順に選択し、取得する、とする。次に、文章取得部1208は、取得した文章「どうして、<対象物>が好きなの?」に対して、取得した対象物「ねこ」を挿入し、「どうして、ねこが好きなの?」を得る。   Next, the sentence acquisition unit 1208 determines whether or not preference information exists in the processing result that is the result of the natural language processing in the natural language processing unit 1207. Here, the text acquisition unit 1208 detects “1” included in the processing result, and determines that the preference information exists in the processing result. Then, the sentence acquisition unit 1208 acquires the object “cat” in the preference information and places it on the memory. Next, the sentence acquisition unit 1208 acquires the sentence “Why do you like <object>” from the sentence storage unit 1202 corresponding to the preference information. Here, the sentence acquisition unit 1208 selects a sentence that matches the type (whether it is preference information or a term) from the sentence management table of FIG. 9, and when two or more sentences exist, sequentially selects one sentence, Suppose you want to get. Next, the sentence acquisition unit 1208 inserts the acquired object “cat” into the acquired sentence “Why do you like <object>”, and obtains “Why do you like cats?”. .

次に、サーバ側文章送信部1209は、取得した文章「どうして、ねこが好きなの?」を、情報端末装置11に送信する。   Next, the server-side text transmission unit 1209 transmits the acquired text “Why do you like cats?” To the information terminal device 11.

次に、端末側文章受信部1107は、サーバ装置12から文章「どうして、ねこが好きなの?」を受信する。そして、文章出力部1108は、受信した文章「どうして、ねこが好きなの?」を。「X君の発言」のフィールドに出力する(図12の1201を参照)。   Next, the terminal-side text receiving unit 1107 receives the text “Why do you like cats?” From the server device 12. Then, the text output unit 1108 receives the received text “Why do you like cats?”. It is output to the field of “X-kun's remark” (see 1201 in FIG. 12).

次に、広告情報取得部1210は、得られた処理結果「1,ねこ,好き」「0,僕」を用いて、広告情報を取得するか否かを判断する。ここで、広告情報取得部1210は、嗜好情報を含む場合に、広告情報を取得する、と判断する、とする。そして、広告情報取得部1210は、「1,ねこ,好き」が有する「1」から、広告情報を取得する、と判断する。次に、広告情報取得部1210は、処理結果「1,ねこ,好き」の対象物「ねこ」をキーとして、広告情報管理表を検索し、広告情報「ネコグッズ.gif」を読み出す。そして、広告情報送信部1211は、広告情報「ネコグッズ.gif」を、情報端末装置11に送信する。   Next, the advertisement information acquisition unit 1210 determines whether or not to acquire the advertisement information by using the obtained processing result “1, cat, likes” “0, I”. Here, it is assumed that the advertisement information acquisition unit 1210 determines that the advertisement information is acquired when the preference information is included. Then, the advertisement information acquisition unit 1210 determines that the advertisement information is acquired from “1” of “1, cat, like”. Next, the advertisement information acquisition unit 1210 searches the advertisement information management table using the object “cat” of the processing result “1, cat, likes” as a key, and reads the advertisement information “cat goods.gif”. Then, the advertisement information transmitting unit 1211 transmits the advertisement information “cat goods.gif” to the information terminal device 11.

次に、広告情報受信部1109は、サーバ装置12から広告情報「ネコグッズ.gif」を受信する。そして、広告情報出力部1110は、広告情報「ネコグッズ.gif」を、所定の広告領域に、追記するように、出力する(図12の1202を参照)。広告情報「ネコグッズ.gif」は、最初の広告情報であったので、図12において、広告領域の先頭に出力されている。   Next, the advertisement information receiving unit 1109 receives the advertisement information “cat goods.gif” from the server device 12. Then, the advertisement information output unit 1110 outputs the advertisement information “cat goods.gif” to be added to a predetermined advertisement area (see 1202 in FIG. 12). Since the advertisement information “cat goods.gif” is the first advertisement information, it is output at the head of the advertisement area in FIG.

次に、キャラクタ送信部1205は、得られた処理結果「1,ねこ,好き」「0,僕」を用いて、キャラクタを取得するか否かを判断する。つまり、キャラクタ送信部1205は、「1,ねこ,好き」から、肯定的用語が含まれる(モード1)であると判断し、現在のモードであるモード3から変化が生じているので、キャラクタを取得する、と判断する。そして、キャラクタ送信部1205は、処理結果「1,ねこ,好き」に対応するモード1のキャラクタ「笑い犬.WMV」をキャラクタ管理表から取得する。そして、キャラクタ送信部1205は、取得したキャラクタ「笑い犬.WMV」を、情報端末装置11に送信する。なお、現在のモードについては、サーバ装置12は、メモリ上に保持している、とする。   Next, the character transmission unit 1205 determines whether or not to acquire a character by using the obtained processing results “1, cat, likes”, “0, me”. That is, the character transmission unit 1205 determines that “1, cat, like” includes an affirmative term (mode 1) and changes from the current mode, mode 3, so that the character is changed. It is determined that it will be acquired. Then, the character transmission unit 1205 acquires the character “laughing dog.WMV” in mode 1 corresponding to the processing result “1, cat, like” from the character management table. Then, the character transmission unit 1205 transmits the acquired character “laughing dog.WMV” to the information terminal device 11. It is assumed that the server device 12 holds the current mode on the memory.

次に、キャラクタ受信部1103は、キャラクタ「笑い犬.WMV」を受信する。そして、キャラクタ出力部1104は、受信したキャラクタ「笑い犬.WMV」を出力する(図12の1203を参照)。   Next, the character receiving unit 1103 receives the character “laughing dog.WMV”. Then, the character output unit 1104 outputs the received character “laughing dog.WMV” (see 1203 in FIG. 12).

その後、ユーザは、「X君」とのチャットを楽しみ(文章を入力し、また、X君の発言を読み)、最後に「X社がいいよね。」と発言した、とする。すると、上記説明した処理と同様の自然言語処理等を行い、情報端末装置11の画面には、図12の1204に示す「X社−商品一覧.gif」の広告が表示される。   After that, the user enjoys chatting with “X-kun” (inputs a sentence and reads X-kun's remarks), and finally says “X company is good”. Then, a natural language process similar to the process described above is performed, and an advertisement of “Company X—Product list.gif” shown at 1204 in FIG. 12 is displayed on the screen of the information terminal device 11.

そして、ユーザは、図12の「終了」ボタンを押下した、とする。すると、チャットシステムが終了する。   Then, it is assumed that the user has pressed the “end” button in FIG. Then, the chat system ends.

以上、本実施の形態によれば、ユーザは、キャラクタと対話しながら、自分の嗜好に合致した広告情報を得ることができる。チャットをしている状況は、ユーザが必ず画面を凝視しているので、かかる画面を凝視した状態で、広告情報が出力されれば、広告効果が非常に向上することとなる。また、対話においてユーザが入力した文章を自然言語解析し、ユーザの嗜好を取得するので、本実施の形態によれば、ユーザの正確な嗜好が得られ、かつ、対話中に広告が表示されるので、ユーザの注意も、極めて喚起しやすい。   As described above, according to the present embodiment, the user can obtain advertisement information that matches his / her preference while interacting with the character. In the situation where the user is chatting, the user always stares at the screen. Therefore, if the advertisement information is output while staring at the screen, the advertising effect is greatly improved. In addition, since the text input by the user in the dialogue is analyzed in a natural language and the user's preference is acquired, according to the present embodiment, the user's exact preference is obtained and an advertisement is displayed during the dialogue. Therefore, the user's attention is very easy to call out.

なお、本実施の形態によれば、チャットシステムは、仮想的なキャラクタとのチャットシステムであったが、他のユーザとのチャットシステム等でも良い。かかることは他の実施の形態においても同様である。   In addition, according to this Embodiment, although the chat system was a chat system with a virtual character, a chat system with another user etc. may be sufficient. The same applies to other embodiments.

また、本実施の形態によれば、広告情報はサーバ装置が保持していた。しかし、広告情報は、他の第三の装置が保持しており、第三の装置からサーバ装置経由または、第三の装置から直接に、情報端末装置11に広告情報が送信されても良い。つまり、本システムにより、以下の広告出力方法が実現されれば良い。その方法は、文章受信部と、自然言語処理部と、広告情報取得部と、広告情報送信部により実現される広告出力方法であって、情報端末装置から文章を受信する文章受信ステップと、前記文章受信ステップで受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理ステップと、前記自然言語処理ステップで取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得ステップと、前記広告情報取得ステップで取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信ステップを具備する広告出力方法、である。   Further, according to the present embodiment, the advertisement information is held by the server device. However, the advertisement information may be held by another third device, and the advertisement information may be transmitted to the information terminal device 11 from the third device via the server device or directly from the third device. In other words, the following advertisement output method may be realized by this system. The method is an advertisement output method realized by a sentence receiving unit, a natural language processing unit, an advertisement information acquiring unit, and an advertisement information transmitting unit, and receives a sentence from an information terminal device, The natural language processing is performed on the text received in the text receiving step, the processing result including at least one term is acquired, and the processing result acquired in the natural language processing step is used to acquire the advertisement information. An advertisement output method comprising: an advertisement information acquisition step; and an advertisement information transmission step of transmitting the advertisement information acquired in the advertisement information acquisition step to the information terminal device.

また、上記方法の自然言語処理ステップにおいて、前記文章から、前記文章の入力者の嗜好に関する情報である嗜好情報を取得し、前記広告情報取得ステップにおいて、前記嗜好情報に合致する広告情報を取得することは好適である。   Further, in the natural language processing step of the above method, preference information that is information related to the preference of the input user of the text is acquired from the text, and advertisement information that matches the preference information is acquired in the advertisement information acquisition step. That is preferred.

さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをCD−ROMなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態におけるサーバ装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、情報端末装置から文章を受信するサーバ側文章受信部と、前記サーバ側文章受信部が受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理部と、前記自然言語処理部が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得部と、前記広告情報取得部が取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信部として機能させるためのプログラム、である。   Furthermore, the processing in the present embodiment may be realized by software. Then, this software may be distributed by software download or the like. Further, this software may be recorded on a recording medium such as a CD-ROM and distributed. This also applies to other embodiments in this specification. Note that the software that implements the server device in the present embodiment is the following program. In other words, this program performs natural language processing on a computer-side server-side text receiving unit that receives text from an information terminal device and text received by the server-side text receiving unit, and generates a processing result including at least one term. Using the acquired natural language processing unit, the processing result acquired by the natural language processing unit, the advertising information acquisition unit for acquiring advertising information, and the advertising information acquired by the advertising information acquisition unit are transmitted to the information terminal device It is a program for functioning as an advertisement information transmitting unit.

また、上記プログラムにおいて、前記自然言語処理部は、前記文章から、前記文章の入力者の嗜好に関する情報である嗜好情報を取得し、前記広告情報取得部は、前記嗜好情報に合致する広告情報を取得するように、コンピュータを機能させることは好適である。
(実施の形態2)
Further, in the above program, the natural language processing unit acquires preference information that is information related to the preference of the input user of the text from the text, and the advertisement information acquisition unit acquires advertisement information that matches the preference information. It is preferred to have the computer function to obtain.
(Embodiment 2)

本実施の形態において、チャット等の対話システムにおいて広告を端末に送信する広告出力システムであって、形態素解析を用いない、機能素解析という自然言語解析の手法を用いて、嗜好情報を取得し、当該嗜好情報に合致する広告出力システムについて説明する。機能素解析とは、予め格納された機能語を用いて、文を要素に分割して、出力する処理を行う。また、機能素解析とは、文を、例えば、主題、副題、動作状態の3種類の用語に分割する。また、嗜好情報を取得する際に、嗜好を示す評価語(「良い」「好き」「嫌い」など)に後続する言い回し(「ない」など)を利用して、正確に嗜好情報を取得する技術についても説明する。図1は、本実施の形態における広告出力システムの概念図である。   In the present embodiment, an advertisement output system that transmits an advertisement to a terminal in an interactive system such as a chat, using morphological analysis, using a natural language analysis technique called functional element analysis, obtaining preference information, An advertisement output system that matches the preference information will be described. In functional element analysis, a function word stored in advance is used to divide a sentence into elements and output them. In functional element analysis, a sentence is divided into, for example, three types of terms: a subject, a subtitle, and an operation state. In addition, when obtaining preference information, a technology that accurately obtains preference information by using a wording (such as “No”) that follows an evaluation word (such as “Good”, “Like”, “Hate”) that indicates preference Is also explained. FIG. 1 is a conceptual diagram of an advertisement output system in the present embodiment.

広告出力システムは、情報端末装置11、サーバ装置132を具備する。図13は、本実施の形態における広告出力システムを構成するサーバ装置132のブロック図である。   The advertisement output system includes an information terminal device 11 and a server device 132. FIG. 13 is a block diagram of the server device 132 constituting the advertisement output system in the present embodiment.

サーバ装置132は、広告情報格納部13201、文章格納部1202、キャラクタ格納部1203、指示受信部1204、キャラクタ送信部1205、サーバ側文章受信部1206、自然言語処理部13207、文章取得部1208、サーバ側文章送信部1209、広告情報取得部13210、広告情報送信部1211を具備する。   The server device 132 includes an advertisement information storage unit 13201, a text storage unit 1202, a character storage unit 1203, an instruction reception unit 1204, a character transmission unit 1205, a server side text reception unit 1206, a natural language processing unit 13207, a text acquisition unit 1208, a server A side sentence transmission unit 1209, an advertisement information acquisition unit 13210, and an advertisement information transmission unit 1211 are provided.

自然言語処理部13207は、辞書情報格納手段132070、評価情報格納手段132071、変更情報格納手段132072、文分割制御手段132073、評価対象取得手段132074、評価語取得手段132075、処理結果構成手段132076、変更語取得手段132077、評価変更情報取得手段132078、変更スコア算出手段13209を具備する。   The natural language processing unit 13207 includes a dictionary information storage unit 132070, an evaluation information storage unit 132071, a change information storage unit 132072, a sentence division control unit 132073, an evaluation target acquisition unit 132074, an evaluation word acquisition unit 132075, a processing result configuration unit 132076, a change Word acquisition means 132077, evaluation change information acquisition means 132078, and change score calculation means 13209.

文分割制御手段132073は、要素分割手段1320731、要素連結手段1320732、文字列取得手段1320733を具備する。   The sentence division control unit 132073 includes an element division unit 1320731, an element connection unit 1320732, and a character string acquisition unit 1320733.

処理結果構成手段132076は、スコア取得手段1320761、評価算出手段1320762、スコア処理結果構成手段1320763を具備する。   The processing result configuration unit 132076 includes a score acquisition unit 1320761, an evaluation calculation unit 1320762, and a score processing result configuration unit 1320763.

広告情報格納部13201は、対象物に対する評価に対応する広告情報を格納している。広告情報格納部13201は、対象物、評価を示すスコアを含む条件(例えば、「+3以上」など)、および広告情報を対に有する。広告情報格納部13201は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The advertisement information storage unit 13201 stores advertisement information corresponding to the evaluation for the object. The advertisement information storage unit 13201 has a pair of an object, a condition including a score indicating evaluation (for example, “+3 or more”, etc.), and advertisement information. The advertisement information storage unit 13201 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

自然言語処理部13207は、サーバ側文章受信部1206が受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する。ここでは、特に、自然言語処理部13207は、機能素解析という手法を用いた自然言語解析の手法を用いて、文章から、文章の入力者の嗜好に関する情報である嗜好情報を取得する。自然言語処理部13207は、機能素解析という手法を用いた自然言語解析の手法を用いて、対象物に対するユーザの評価を、スコアで取得しても良い。自然言語処理部13207の処理の具体例は後述する。なお、機能素解析という手法は、文を分割するための手法であり、嗜好情報を獲得できない文を対象としても、機能素解析という手法を用いることができることは言うまでもない。   The natural language processing unit 13207 performs natural language processing on the text received by the server side text receiving unit 1206, and acquires a processing result including at least one term. Here, in particular, the natural language processing unit 13207 acquires preference information, which is information related to the preference of the input user of the text, from the text by using a natural language analysis technique using a technique called functional element analysis. The natural language processing unit 13207 may acquire a user's evaluation of the object as a score using a natural language analysis technique using a functional element analysis technique. A specific example of the processing of the natural language processing unit 13207 will be described later. The technique of functional element analysis is a technique for dividing a sentence, and it goes without saying that the technique of functional element analysis can be used even for sentences for which preference information cannot be obtained.

辞書情報格納手段132070は、辞書情報を1以上格納している。辞書情報は、ここでは、解析対象の文から評価を取得しやすいように、文を区切るための情報である、と言える。また、辞書情報は、第一文字列と、機能語情報と、前接続記号と、後接続記号とを対に有する。第一文字列は、1文字以上の文字からなる。第一文字列は、「を」「に」「だ」などの膠着語の文の中で機能を示す機能語を含む。機能語情報とは、文中における第一文字列の機能または種類を特定する情報である。前接続記号とは、第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である。後接続記号とは、第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である。なお、第二文字列は、第一文字列または2以上の第一文字列が結合した文字列である。第二文字列の種類は、例えば、「文の主題」、「文の副題」、「動作状態」、「準主題」などである。「文の主題」は、解析対象の文の主題を示す文字列であることを示す。「文の副題」は、解析対象の文の副題を示す文字列であることを示す。「動作状態」は、何らかの動作や状態を示す文字列であることを示す。「動作状態」は、「動作」と「状態」という具合に、2つに区別されていても良い。「準主題」は、サブの主題であることを示す。辞書情報の具体例は、後述する。辞書情報格納手段132070は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The dictionary information storage means 132070 stores one or more dictionary information. Here, it can be said that the dictionary information is information for separating sentences so that evaluation can be easily obtained from the sentence to be analyzed. The dictionary information includes a first character string, function word information, a front connection symbol, and a back connection symbol. The first character string consists of one or more characters. The first character string includes a function word indicating a function in an agglutinative sentence such as “to”, “ni”, and “da”. The function word information is information that identifies the function or type of the first character string in the sentence. The pre-connection symbol is information that identifies the type of character string that can be connected before the first character string. The post-connection symbol is a type of character string that can be connected after the first character string, or a symbol indicating that it is a delimiter, and is information that identifies the type of the second character string in the sentence delimited by the symbol. is there. The second character string is a character string in which the first character string or two or more first character strings are combined. The type of the second character string is, for example, “sentence of sentence”, “subtitle of sentence”, “operation state”, “quasi-theme”, and the like. The “sentence subject” indicates a character string indicating the subject of the sentence to be analyzed. “Sentence subtitle” indicates a character string indicating the subtitle of the sentence to be analyzed. “Operation state” indicates a character string indicating some operation or state. The “operation state” may be classified into two, such as “operation” and “state”. “Sub-theme” indicates a sub-theme. A specific example of dictionary information will be described later. The dictionary information storage unit 132070 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

評価情報格納手段132071は、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を1以上格納している。評価情報は、評価語のみでも良いし、評価語と肯定的か否定的かを示すフラグの組の情報でも良いし、評価語と良し悪しの程度を示すスコアを対に有する情報でも良い。また、評価語は、例えば、「好き」「嫌い」「良い」「悪い」「だめ」「素敵」「すばらしい」などである。スコアは、通常、「−5から+5」まで、等の数値であるが、「A,B,C」などのランクなどでも良い。評価情報格納手段132071は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The evaluation information storage unit 132071 stores one or more pieces of evaluation information having evaluation words that are terms relating to the quality of evaluation targets. The evaluation information may be only the evaluation word, may be information of a set of flags indicating whether the evaluation word is positive or negative, or may be information having a pair of scores indicating the evaluation word and the degree of good or bad. The evaluation words are, for example, “like”, “dislike”, “good”, “bad”, “no”, “nice”, “great”, and the like. The score is usually a numerical value such as “−5 to +5”, but may be a rank such as “A, B, C” or the like. The evaluation information storage unit 132071 is preferably a nonvolatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

変更情報格納手段132072は、評価を変更するための情報である変更情報を1以上格納している。また、変更情報格納手段132072は、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を1以上格納している。変更情報は、変更語と評価変更情報の対である。変更語は、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である。変更語は、例えば、「でない」「じゃない」「とは言えない」「あまり」などである。つまり、「好き」というポジティブな評価語に「でない」という変更語が後続すると、評価はポジティブではなく、ネガティブとしなければならない。評価変更情報は、評価を変更するための情報である。また、具体的には、評価変更情報は、スコアを変更するための情報である、と言える。評価変更情報は、例えば、「−1」や「0.5」などの数値である。つまり、例えば、評価語「好き」に対して、スコア「+4」とする場合、変更語「でない」に対する評価変更情報は「−1」、変更語「あまり」に対する評価変更情報は「0.5」とする。そして、後述する変更スコア算出手段13209は、各数値を乗算し、「4×(−1)×(0.5)=−2」を算出する。ここで、「+5」は、非常にポジティブ、「−5」は非常にネガティブとして、「好きでない」は、「−2」であり、若干、ネガティブ、ということになる。なお、変更語として、評価を強める語(例えば、「非常に」「かなり」)、評価を弱める語(例えば、「あまり」)、評価を逆転させる語(例えば、「でない」)、評価を無効にする語(例えば、「であるとは言えない。」)などの種類がある。そして、評価を強める語は、例えば、強くする度合いにより、「1」より大きな評価変更情報が与えられ、評価を弱める語は、例えば、弱くする度合いにより、「1」より小さな評価変更情報が与えられ、評価を逆転させる語は、「−1」が与えられる。変更情報格納手段132072は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The change information storage unit 132072 stores one or more pieces of change information that is information for changing the evaluation. Further, the change information storage means 132072 stores one or more change information that is a pair of a change word that is a wording indicating an evaluation change with respect to the evaluation word and evaluation change information that is information for changing the evaluation. Yes. The change information is a pair of a change word and evaluation change information. The change word is a wording that indicates a change in evaluation with respect to the evaluation word. The change word is, for example, “not”, “not”, “cannot say” or “too much”. That is, if a positive evaluation word “like” is followed by a change word “not”, the evaluation must be negative, not positive. The evaluation change information is information for changing the evaluation. Specifically, it can be said that the evaluation change information is information for changing the score. The evaluation change information is, for example, a numerical value such as “−1” or “0.5”. That is, for example, when the score “+4” is set for the evaluation word “like”, the evaluation change information for the change word “not” is “−1”, and the evaluation change information for the change word “too” is “0.5”. " Then, the modified score calculation unit 13209 described later multiplies each numerical value to calculate “4 × (−1) × (0.5) = − 2”. Here, “+5” is very positive, “−5” is very negative, and “I do not like” is “−2”, which is slightly negative. As change words, words that enhance evaluation (for example, “very” or “very”), words that weaken evaluation (for example, “too much”), words that reverse evaluation (for example, “not”), and invalidation There are different types of words (for example, “it cannot be said”). For example, a word that enhances evaluation is given evaluation change information larger than “1” depending on the degree of strengthening, and a word that weakens evaluation is given, for example, evaluation change information smaller than “1” depending on the degree of weakening. The word that reverses the evaluation is given "-1". The change information storage unit 132072 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

文分割制御手段132073は、文章を構成する文から、第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する。さらに具体的には、文分割制御手段132073は、文章を構成する文から、区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を2以上の文字列である2以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する。   The sentence division control unit 132073 acquires information specifying the second character string and the type of the second character string from the sentences constituting the sentence. More specifically, the sentence division control unit 132073 takes out a first character string corresponding to a post-connection symbol indicating a delimiter from sentences constituting the sentence, and uses the first character string as a key to make the sentence two or more. Divide into two or more second character strings that are character strings, and obtain information specifying the type of the second character string from the function word information or the post-connection symbol corresponding to the last first character string of the second character string Then, information specifying the second character string and the type of the second character string is acquired.

文分割制御手段132073を構成する要素分割手段1320731は、文章を構成する文の先頭から予め決められたサイズ(n文字[nは2以上の整数])の第三文字列を切り出し、切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からn文字の文字列から順に、辞書情報格納手段132070に当該文字列が存在するか否かを判断し、n文字の文字列が存在しない場合には、先頭から(n−1)文字の文字列が辞書情報格納手段132070に存在するか否かを判断し、かかる判断を、1文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から1文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、辞書情報格納手段132070から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、1文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する。要素分割手段1320731は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。要素分割手段1320731の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The element division unit 1320731 constituting the sentence division control unit 132073 cuts out a third character string having a predetermined size (n characters [n is an integer of 2 or more]) from the head of the sentence constituting the sentence, and cuts out the third character string. A character string that constitutes a three-character string, in which the character string of n characters from the beginning is judged in order from the first character string to determine whether or not the character string exists in the dictionary information storage unit 132070. Determines whether or not a character string of (n-1) characters from the beginning exists in the dictionary information storage means 132070, and performs such determination until the character string exists by reducing the number of characters one character at a time, Alternatively, if the character string does not exist, the determination is performed until the first character is reached. If it is determined that the character string exists, the function word information corresponding to the character string, the pre-connection symbol, and the post-connection are provided. symbol Is read from the dictionary information storage means 132070, and the read function word information, the front connection symbol, and the back connection symbol are assigned to the character string, and if there is no character string, the character string of one character is unknown. Unknown word information, which is information indicating a word, is added. The element dividing unit 1320731 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the element dividing unit 1320731 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

要素連結手段1320732は、要素分割手段1320731が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する2つの、要素分割手段1320731が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数、取得する。要素連結手段1320732は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。要素連結手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The element connecting unit 1320732 is a continuous unknown word to which the element dividing unit 1320731 has added unknown word information, connects hiragana characters to form a character string, is a continuous unknown word, and connects characters that are not hiragana The character string is composed, and the concatenated information is specified to identify the type of character string indicating the concatenation for the concatenated character string or the character of the unknown word that is not concatenated. The element dividing unit 1320731 reads out the divided element or group information, and among the read out element or group information, the preceding element or group information has a subsequent connection symbol, and the subsequent element or group information has a previous connection symbol. Judgment is made on whether or not the preceding element or group information can be linked to the later element or group information. Or collectively grouped information into a single string, a plurality of second string is the combined string, obtains. The element coupling unit 1320732 can be realized typically as an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the element connecting means is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

文字列取得手段1320733は、要素連結手段1320732が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。文字列取得手段1320733は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。文字列取得手段1320733の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The character string acquisition unit 1320733 identifies the type of each second character string from the function word information or the post-connection symbol corresponding to the last first character string of each of the plurality of second character strings acquired by the element connection unit 1320732. Information is determined, information for specifying the types of the plurality of second character strings, and a plurality of pairs of information in which the plurality of second character strings are paired are arranged on the memory. The character string acquisition unit 1320733 is usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the character string acquisition unit 1320733 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

評価対象取得手段132074は、文分割制御手段132073が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する。例えば、「A社は、非常に良い会社だ。」という文が、文分割制御手段132073により「主題「A社は」、動作状態「非常に良い会社だ」」に分割される。そして、評価対象取得手段132074は、主題「A社は」が評価の対象を含む第二文字列である、と特定する。次に、評価対象取得手段132074は、主題「A社は」が有する用語「A社」を取得し、評価対象とする。評価対象取得手段132074は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。評価対象取得手段132074の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The evaluation target acquisition unit 132074 specifies the second character string including the evaluation target from the type of the second character string acquired by the sentence division control unit 132073, and acquires the evaluation target from the second character string. For example, the sentence “Company A is a very good company” is divided by the sentence division control unit 132073 into “theme“ Company A is ”and the operation state“ is a very good company ””. And the evaluation object acquisition means 132074 specifies that the theme “Company A is” is the second character string including the evaluation object. Next, the evaluation target acquisition unit 132074 acquires the term “Company A” included in the subject “Company A” and sets it as an evaluation target. The evaluation target acquisition unit 132074 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the evaluation target acquisition unit 132074 is usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

評価語取得手段132075は、評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を評価情報格納手段132071から検索し、取得する。評価語取得手段132075は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。評価語取得手段132075の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The evaluation word acquisition unit 132075 specifies a second character string that can include an evaluation word by using another second character string type in the sentence having the second character string including the evaluation target, and the second character string has An evaluation word is retrieved from the evaluation information storage means 132071 and acquired. The evaluation word acquisition unit 132075 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the evaluation word acquisition unit 132075 is usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

処理結果構成手段132076は、評価対象取得手段132074が取得した評価対象(対象物と同一)と、評価語取得手段132075が取得した評価語を用いて、処理結果を構成する。処理結果とは、評価対象だけであっても良いし、評価対象とスコア(ポジティブ度、ネガティブ度)を有する情報であっても良い。処理結果のデータ構造は問わない。処理結果構成手段132076は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。処理結果構成手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The processing result configuration unit 132076 configures the processing result using the evaluation target (same as the object) acquired by the evaluation target acquisition unit 132074 and the evaluation word acquired by the evaluation word acquisition unit 132075. The processing result may be only the evaluation target, or may be information having the evaluation target and the score (positive degree, negative degree). The data structure of the processing result does not matter. The processing result configuration unit 132076 can be typically realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the processing result configuration means is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

処理結果構成手段132076を構成するスコア取得手段1320761は、評価語と対になるスコアを評価情報格納手段132071から取得する。スコア取得手段1320761は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。スコア取得手段1320761の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The score acquisition unit 1320761 constituting the processing result configuration unit 132076 acquires a score paired with the evaluation word from the evaluation information storage unit 132071. The score acquisition unit 1320761 is usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the score acquisition means 1320761 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

評価算出手段1320762は、評価対象取得手段132074が取得した同一の評価対象についての1以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する。また、評価対象取得手段132074が取得した同一の評価対象についての1以上のスコア、および変更スコア算出手段13209が算出した同一の評価対象についての1以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する。評価算出手段1320762は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。評価算出手段1320762の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The evaluation calculation unit 1320762 calculates an evaluation for the evaluation target using one or more scores for the same evaluation target acquired by the evaluation target acquisition unit 132074. Further, with respect to the evaluation object, one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition unit 132074 and one or more new scores for the same evaluation object calculated by the change score calculation unit 13209 are used. The evaluation of is calculated. The evaluation calculation unit 1320762 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the evaluation calculation means 1320762 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

スコア処理結果構成手段1320763は、評価対象取得手段132074が取得した評価対象と、評価算出手段1320762が算出したスコアを用いて、処理結果を構成する。スコア処理結果構成手段1320763は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。スコア処理結果構成手段1320763の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The score processing result configuring unit 1320763 configures a processing result using the evaluation object acquired by the evaluation object acquiring unit 132074 and the score calculated by the evaluation calculating unit 1320762. The score processing result configuring unit 1320663 can be realized typically as an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the score processing result constituting unit 1320663 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

変更語取得手段132077は、変更情報格納手段132072の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する。なお、変更語は存在しない場合もあることは言うまでもない。変更語取得手段132077は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。変更語取得手段132077の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The change word acquisition unit 132077 acquires the change word within the distance of the predetermined number of characters from the evaluation word using the change word information included in the change information of the change information storage unit 132072. Needless to say, the change word may not exist. The change word acquisition means 132077 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the changed word acquisition unit 132077 is usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

評価変更情報取得手段132078は、変更情報格納手段132072から、変更語取得手段132077が取得した変更語と対になる評価変更情報を取得する。評価変更情報取得手段132078は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。評価変更情報取得手段132078の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The evaluation change information acquisition unit 132078 acquires the evaluation change information paired with the change word acquired by the change word acquisition unit 132077 from the change information storage unit 132072. The evaluation change information acquisition unit 132078 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the evaluation change information acquisition unit 132078 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

変更スコア算出手段13209は、スコア取得手段1320761が取得したスコアに対して、評価変更情報取得手段132078が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する。変更スコア算出手段13209の演算式は問わない。演算方法の具体例は後述する。変更スコア算出手段13209は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。変更スコア算出手段13209の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The change score calculation unit 13209 changes the score using the evaluation change information acquired by the evaluation change information acquisition unit 132078 with respect to the score acquired by the score acquisition unit 1320761, and calculates a new score. The arithmetic expression of the change score calculation means 13209 does not matter. A specific example of the calculation method will be described later. The change score calculation means 13209 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the modified score calculation means 13209 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

広告情報取得部13210は、自然言語処理部1207が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する。広告情報取得部13210は、処理結果である対象物とスコアをキーとして、広告情報格納部1201を検索し、対象物とスコアをパラメータとする条件に合致する広告情報を取得する。なお、広告情報格納部1201は、対象物とスコアをパラメータとする条件(例えば、「A社,ランク>2.5」など)と、広告情報を対に格納している。広告情報取得部13210は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。広告情報取得部13210の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The advertisement information acquisition unit 13210 acquires advertisement information using the processing result acquired by the natural language processing unit 1207. The advertisement information acquisition unit 13210 searches the advertisement information storage unit 1201 using the target object and score, which are processing results, as keys, and acquires advertisement information that matches the conditions using the target object and score as parameters. Note that the advertisement information storage unit 1201 stores advertisement information in pairs with conditions (for example, “Company A, rank> 2.5”, etc.) using the object and the score as parameters. The advertisement information acquisition unit 13210 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the advertisement information acquisition unit 13210 is usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

次に、広告出力システムの動作について説明する。本広告出力システムは、実施の形態1の広告出力システムと比較して、自然言語処理と、広告取得処理が異なる。したがって、広告出力システムを構成するサーバ装置132の動作のうち、実施の形態1のステップ405に対応する、本実施の形態の自然言語処理について、図14から図19のフローチャートを用いて説明する。この自然言語処理は、機能素解析という自然言語解析の手法を用いている。なお、図14のフローチャート等において、既に説明したステップについて、説明を省略する。   Next, the operation of the advertisement output system will be described. This advertisement output system differs from the advertisement output system of Embodiment 1 in natural language processing and advertisement acquisition processing. Therefore, among the operations of the server device 132 constituting the advertisement output system, the natural language processing of the present embodiment corresponding to step 405 of the first embodiment will be described using the flowcharts of FIGS. 14 to 19. This natural language processing uses a natural language analysis technique called functional element analysis. Note that description of steps already described in the flowchart of FIG. 14 and the like is omitted.

(ステップS1401)文分割制御手段132073は、i番目の文について、文分割制御処理を行う。文分割制御処理について、図15のフローチャートを用いて、詳細に説明する。   (Step S1401) The sentence division control unit 132073 performs sentence division control processing for the i-th sentence. The sentence division control process will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS1402)評価対象取得手段132074は、文分割制御手段132073が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する。   (Step S1402) The evaluation target acquisition unit 132074 specifies the second character string including the evaluation target from the type of the second character string acquired by the sentence division control unit 132073, and acquires the evaluation target from the second character string. .

(ステップS1403)評価語取得手段132075は、評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を評価情報格納手段132071から検索し、取得する。評価語取得手段132075は、評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の特定の第二文字列の種類(例えば、「状態」)に対応する第二文字列を取得する。なお、「状態」は、「動作状態」でも良い。   (Step S1403) The evaluation word acquisition unit 132075 specifies a second character string that can include an evaluation word by using another second character string type in the sentence having the second character string including the evaluation target, and the second character string. The evaluation word included in the character string is retrieved from the evaluation information storage unit 132071 and acquired. The evaluation word acquisition unit 132075 acquires a second character string corresponding to another specific second character string type (for example, “state”) in the sentence having the second character string including the evaluation target. The “state” may be an “operating state”.

(ステップS1404)処理結果構成手段132076は、ステップS1403で取得した第二文字列中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納手段132071が有する1以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列を検索する。   (Step S1404) The processing result constituting unit 132076 reads one or more evaluation words of the evaluation information storage unit 132071 in order to determine whether or not the evaluation word is included in the second character string acquired in Step S1403. The second character string is searched using each evaluation word as a key.

(ステップS1405)処理結果構成手段132076は、ステップS1404における検索の結果、第二文字列が評価語を含むか判断する。評価語を含む場合はステップS1406に行き、評価語を含まない場合はステップS1410に行く。   (Step S1405) The processing result constituting unit 132076 determines whether or not the second character string includes an evaluation word as a result of the search in step S1404. If the evaluation word is included, the process goes to step S1406. If the evaluation word is not included, the process goes to step S1410.

(ステップS1406)スコア取得手段1320761は、評価語に対応するスコアを、評価情報格納手段132071から読み出す。   (Step S1406) The score acquisition unit 1320761 reads the score corresponding to the evaluation word from the evaluation information storage unit 132071.

(ステップS1407)変更スコア算出手段13209は、スコア変更処理を行う。スコア変更処理の詳細について、図19のフローチャートを用いて説明する。   (Step S1407) The change score calculation means 13209 performs a score change process. Details of the score change processing will be described with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS1408)変更スコア算出手段13209は、算出したスコアを一時格納する。   (Step S1408) The modified score calculation means 13209 temporarily stores the calculated score.

(ステップS1409)評価算出手段1320762は、過去に、同一のユーザの発言から、評価対象取得手段132074が取得した同一の評価対象についての1以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価(スコア)を算出する。かかる処理を累積スコア算出処理という。つまり、評価算出手段1320762は、過去の本ユーザの発言をも考慮した、ユーザの対象物の評価のスコアを算出する。累積スコア算出処理は、例えば、今までのスコアの平均値を算出する処理である。また、累積スコア算出処理は、例えば、今までのスコアの加重平均値を算出する処理である。加重平均は、時間的に近いスコアほど重みが大きいように、算出されることが好適である。   (Step S1409) The evaluation calculation means 1320762 uses the one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means 132074 in the past from the same user's remarks, and evaluates the evaluation object (score ) Is calculated. Such processing is called cumulative score calculation processing. That is, the evaluation calculation unit 1320762 calculates the evaluation score of the user's object in consideration of the past remarks of the user. The cumulative score calculation process is, for example, a process of calculating an average value of scores so far. Further, the cumulative score calculation process is a process for calculating a weighted average value of scores so far, for example. It is preferable that the weighted average is calculated so that the closer the score in time, the greater the weight.

(ステップS1410)評価出力装置13は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS503に戻る。   (Step S1410) The evaluation output device 13 increments the counter i by 1. The process returns to step S503.

(ステップS1411)スコア処理結果構成手段1320763は、評価対象取得手段132074が取得した評価対象と、評価算出手段1320762が算出したスコアを用いて、処理結果を構成する。処理結果のデータ構造は問わない。処理結果のデータ構造例は、後述する。上位処理にリターンする。   (Step S1411) The score processing result configuring unit 1320766 configures the processing result using the evaluation object acquired by the evaluation object acquiring unit 132074 and the score calculated by the evaluation calculating unit 1320762. The data structure of the processing result does not matter. An example of the data structure of the processing result will be described later. Return to upper process.

なお、図14のフローチャートにおいて、処理の途中で取得した「評価対象(主題や対象物とも言う」」、「状態(動作状態とも言う)」などについては、メモリ上に追記して保持している、とする。   In the flowchart of FIG. 14, “evaluation target (also referred to as subject or object)”, “state (also referred to as operation state)”, etc. acquired in the middle of the process are additionally written in the memory and retained. , And.

次に、ステップS1401の文分割制御処理について、図15のフローチャートを用いて、詳細に説明する。   Next, the sentence division control process in step S1401 will be described in detail with reference to the flowchart in FIG.

(ステップS1501)要素分割手段1320731は、カウンタiに1を代入する。   (Step S1501) The element dividing means 1320731 substitutes 1 for the counter i.

(ステップS1502)要素分割手段1320731は、解析対象の文の中に、i番目の文字が存在するか否かを判断する。i番目の文字が存在すればステップS1503に行き、i番目の文字が存在しなければステップS1513に行く。   (Step S1502) The element dividing unit 1320731 determines whether or not the i-th character exists in the sentence to be analyzed. If the i-th character exists, the process goes to step S1503. If the i-th character does not exist, the process goes to step S1513.

(ステップS1503)要素分割手段1320731は、解析対象の文の中の、i番目の文字から(i+n)番目の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。nは、固定の数であり、例えば、「5」である。なお、処理対象の文に、i番目の文字から(i+n)番目の文字まで存在しない場合、要素分割手段1320731は、i番目の文字から文の最終文字までを取得し、バッファ上に置く。つまり、要素分割手段1320731は、i番目の文字から(i+n)番目以下の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。   (Step S1503) The element dividing unit 1320731 acquires a character string from the i-th character to the (i + n) -th character in the sentence to be analyzed, and puts it on the buffer. n is a fixed number, for example, “5”. Note that if the i th character to the (i + n) th character do not exist in the sentence to be processed, the element dividing unit 1320731 acquires the i th character to the last character of the sentence and puts them on the buffer. That is, the element dividing unit 1320731 obtains a character string from the i-th character to the (i + n) -th character and puts it on the buffer.

(ステップS1504)要素分割手段1320731は、ステップS1503でバッファ上に配置した文字列を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。   (Step S1504) The element division unit 1320731 searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string placed on the buffer in step S1503.

(ステップS1505)要素分割手段1320731は、ステップS1504における検索結果において、ステップS1503でバッファ上に配置した文字列が、辞書情報格納手段132070に存在したか否かを判断する。文字列が存在すればステップS1510に行き、文字列が存在しなければステップS1506に行く。なお、文字列が存在する場合とは、バッファ上に配置した文字列と一致する文字列が、辞書情報が有する第一文字列に存在する場合である。   (Step S1505) The element division unit 1320731 determines whether or not the character string arranged on the buffer in step S1503 is present in the dictionary information storage unit 132070 in the search result in step S1504. If the character string exists, the process goes to step S1510. If the character string does not exist, the process goes to step S1506. The case where a character string exists is a case where a character string that matches the character string arranged on the buffer exists in the first character string included in the dictionary information.

(ステップS1506)要素分割手段1320731は、ステップS1503でバッファ上に配置した文字列の長さが、1文字であるか否かを判断する。1文字であればステップS1508に行き、1文字でなければステップS1507に行く。   (Step S1506) The element dividing unit 1320731 determines whether or not the length of the character string placed on the buffer in step S1503 is one character. If it is one character, go to step S1508, and if it is not one character, go to step S1507.

(ステップS1507)要素分割手段1320731は、ステップS1503でバッファ上に配置した文字列から最後の文字を削除し、一文字少なくして、i番目から文字列を取得し、バッファ上に配置する。なお、要素分割手段1320731は、単に、バッファ上の最終文字を消去するだけでも良い。ステップS1504に戻る。   (Step S1507) The element dividing unit 1320731 deletes the last character from the character string arranged on the buffer in Step S1503, reduces the character by one, obtains the character string from the i-th, and arranges it on the buffer. The element dividing unit 1320731 may simply delete the last character on the buffer. The process returns to step S1504.

(ステップS1508)要素分割手段1320731は、i番目の文字に未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する。「「未知語」フラグを付与する」とは、i番目の文字が他の文字または文字列と区別できれば良く、例えば、他の文字または文字列に何らかのフラグを付与し、未知語であるi番目の文字には、何も付与しなくても良い。さらに、未知語を格納するバッファがあり、そのバッファに未知語であるi番目の文字を書き込む処理も、「未知語」フラグを付与する処理とする。   (Step S1508) The element dividing unit 1320731 assigns an “unknown word” flag, which is information indicating an unknown word, to the i-th character. “Assigning an“ unknown word ”flag” means that the i-th character can be distinguished from other characters or character strings. For example, the i-th character that is an unknown word is given some flag to other characters or character strings. It is not necessary to give anything to the characters. Furthermore, there is a buffer for storing an unknown word, and the process of writing the i-th character, which is an unknown word, into the buffer is also a process for adding an “unknown word” flag.

(ステップS1509)要素分割手段1320731は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS1502に戻る。   (Step S1509) The element dividing unit 1320731 increments the counter i by 1. The process returns to step S1502.

(ステップS1510)要素分割手段1320731は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列と対になる機能語情報、前接続記号、および後接続記号を、辞書情報格納手段132070から読み出し、メモリ上に配置する。   (Step S1510) The element dividing unit 1320731 reads from the dictionary information storage unit 132070 the function word information, the pre-connection symbol, and the post-connection symbol that are paired with the first character string that matches the character string arranged on the buffer. Place on top.

(ステップS1511)要素分割手段1320731は、バッファ上に配置した文字列に対して、ステップS1510で読み出した機能語情報、前接続記号、および後接続記号を付与する。   (Step S1511) The element dividing means 1320731 gives the function word information, the pre-connection symbol, and the post-connection symbol read out in step S1510 to the character string arranged on the buffer.

(ステップS1512)要素分割手段1320731は、カウンタiに、「i+文字列の文字数」を代入する。ステップS1502に戻る。なお、「文字列の文字数」の「文字列」は、バッファ上に配置した文字列である。   (Step S1512) The element dividing unit 1320731 substitutes “i + the number of characters in the character string” for the counter i. The process returns to step S1502. Note that the “character string” of the “number of characters in the character string” is a character string arranged on the buffer.

(ステップS1513)要素連結手段1320732は、要素分割手段1320731が分割した文字列のうち、連結可能な文字列を連結する。かかる連結処理について、図16のフローチャートを用いて、詳細に説明する。   (Step S1513) The element connecting unit 1320732 connects character strings that can be connected among the character strings divided by the element dividing unit 1320731. Such connection processing will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS1514)文字列取得手段1320733は、要素連結手段1320732が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。かかる処理(文分割処理、という)について、図17のフローチャートを用いて、詳細に説明する。   (Step S1514) The character string acquisition unit 1320733 obtains the second character string from the function word information or the post-connection symbol corresponding to the last first character string of the plurality of second character strings acquired by the element connection unit 1320732. Information for specifying the type is determined, and information for specifying the type of each of the plurality of second character strings and a plurality of pairs of information in which the plurality of second character strings are paired are arranged on the memory. Such processing (referred to as sentence division processing) will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.

(ステップS1515)文字列取得手段1320733は、ステップS1514で取得した2以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対にして、メモリ上に配置する。かかるメモリ配置処理について、図18のフローチャートを用いて、詳細に説明する。処理を終了する。上位処理にリターンする。   (Step S1515) The character string acquisition unit 1320733 pairs each of the two or more divided second character strings acquired in step S1514 and information specifying the type of each second character string, and arranges them on the memory. . Such memory arrangement processing will be described in detail with reference to the flowchart of FIG. The process ends. Return to upper process.

次に、ステップS1513の連結処理について、図16のフローチャートを用いて、詳細に説明する。   Next, the connection process of step S1513 will be described in detail using the flowchart of FIG.

(ステップS1601)要素連結手段1320732は、要素分割手段1320731が未知語フラグ(未知語情報の一種)を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成する。また、要素連結手段1320732は、要素分割手段1320731が未知語フラグを付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し、文字列を構成する。   (Step S1601) The element connecting unit 1320732 is a continuous unknown word to which the element dividing unit 1320731 has an unknown word flag (a kind of unknown word information), and forms a character string by connecting hiragana characters. The element connecting unit 1320732 is a continuous unknown word to which the element dividing unit 1320731 has an unknown word flag, and connects non-Hiragana characters to form a character string.

(ステップS1602)要素連結手段1320732は、ステップS1601で連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対して、まとまり情報を付与する。まとまり情報とは、まとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報である。まとまり情報は、機能語情報の一種である。まとまり情報は、文字列に付与される未知語フラグでも良い。   (Step S1602) The element linking means 1320732 gives collective information to the character strings linked in step S1601 or the characters of unknown words that are not linked. The collective information is information that identifies the type of character string indicating the collective. Collective information is a type of function word information. The group information may be an unknown word flag added to the character string.

(ステップS1603)要素連結手段1320732は、カウンタiに1を代入する。   (Step S1603) The element coupling means 1320732 substitutes 1 for the counter i.

(ステップS1604)要素連結手段1320732は、処理対象の文中に、(i+1)番目の、まとめられた文字列(1文字の場合もある)が存在するか否かを判断する。(i+1)番目の文字列が存在すればステップS1605に行き、(i+1)番目の文字列が存在しなければ上位処理にリターンする。   (Step S1604) The element linking means 1320732 determines whether or not the (i + 1) th combined character string (which may be one character) exists in the sentence to be processed. If the (i + 1) th character string exists, the process goes to step S1605, and if the (i + 1) th character string does not exist, the process returns to the upper process.

(ステップS1605)要素連結手段1320732は、i番目の文字列の後接続記号と、(i+1)番目の文字列の前接続記号を読み出し、メモリ上に配置する。なお、i番目の文字列の後接続記号は、i番目の文字列の最後の第一文字列と対になる後接続記号である。また、(i+1)番目の文字列の前接続記号は、(i+1)番目の文字列の先頭の第一文字列と対になる前接続記号である。   (Step S1605) The element coupling means 1320732 reads the i-th character string post-connection symbol and the (i + 1) -th character string pre-connection symbol, and arranges them on the memory. The i-th character string post-connection symbol is a post-connection symbol paired with the last first character string of the i-th character string. The pre-connection symbol of the (i + 1) th character string is a pre-connection symbol paired with the first character string at the head of the (i + 1) th character string.

(ステップS1606)要素連結手段1320732は、ステップS1605で読み出したi番目の文字列の後接続記号と、(i+1)番目の文字列の前接続記号から、i番目の文字列と(i+1)番目の文字列が連結可能であるか否かを判断する。なお、2つの連続する文字列が連結可能であるか否かは、前出の後接続記号と、後出の前接続記号から判断可能であり、要素連結手段1320732は、例えば、連結可能な2つの文字列の後接続記号と前接続記号の組の情報(ルール)を保持している。   (Step S1606) The element connecting means 1320732 calculates the i-th character string and the (i + 1) -th character from the post-connection symbol of the i-th character string read in Step S1605 and the pre-connection symbol of the (i + 1) -th character string. It is determined whether or not character strings can be connected. Whether or not two consecutive character strings are connectable can be determined from the preceding connection symbol and the preceding connection symbol described above. The element connecting means 1320732 can be connected, for example, 2 It holds information (rules) of a set of a back connection symbol and a front connection symbol of two character strings.

(ステップS1607)要素連結手段1320732は、ステップS1606における判断結果が、連結可能である、との判断であればステップS1608に行き、連結可能でない、との判断であればステップS1609に行く。   (Step S1607) The element connecting means 1320732 goes to step S1608 if the determination result in step S1606 is that connection is possible, and goes to step S1609 if it is determined that connection is not possible.

(ステップS1608)要素連結手段1320732は、i番目の文字列と、(i+1)番目の文字列を連結する。文字列の連結とは、連結した文字列をバッファに書き込む処理でも良いし、2つの文字列をリンク付けする処理等でも良い。   (Step S1608) The element connecting means 1320732 connects the i-th character string and the (i + 1) -th character string. The concatenation of character strings may be a process of writing the concatenated character strings into a buffer or a process of linking two character strings.

(ステップS1609)要素連結手段1320732は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS1604に行く。   (Step S1609) The element connecting means 1320732 increments the counter i by 1. Go to step S1604.

次に、ステップS1514の文分割処理について、図17のフローチャートを用いて、詳細に説明する。   Next, the sentence division process in step S1514 will be described in detail with reference to the flowchart in FIG.

(ステップS1701)文字列取得手段1320733は、カウンタiに1を代入する。   (Step S1701) The character string acquisition unit 1320733 substitutes 1 for the counter i.

(ステップS1702)文字列取得手段1320733は、処理対処の文中に、i番目の第二文字列が存在するか否かを判断する。i番目の第二文字列が存在すればステップS1703に行き、i番目の第二文字列が存在しなければ上位処理にリターンする。   (Step S1702) The character string acquisition unit 1320733 determines whether or not the i-th second character string exists in the sentence to be processed. If the i-th second character string exists, the process goes to step S1703, and if the i-th second character string does not exist, the process returns to the upper process.

(ステップS1703)文字列取得手段1320733は、i番目の第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定する。具体的には、例えば、第二文字列の種類は、例えば、「主題」、「副題」、「動作」、または「状態」であり、第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報が「動作」または「状態」であれば、第二文字列の種類は「動作」または「状態」であると、文字列取得手段1320733は決定する。また、第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する後接続記号が「主題」または「副題」を示す記号である場合は、第二文字列の種類は「主題」または「副題」であると、文字列取得手段1320733は決定する。そして、文字列取得手段1320733は、i番目の第二文字列と、第二文字列の種類を特定する情報を取り出し、メモリ上に配置する。   (Step S1703) The character string acquisition means 1320733 determines information specifying the type of each second character string from the function word information or the post-connection symbol corresponding to the last first character string of the i-th second character string. To do. Specifically, for example, the type of the second character string is, for example, “subject”, “subtitle”, “action”, or “state”, and corresponds to the first character string at the end of the second character string. If the function word information is “operation” or “state”, the character string acquisition unit 1320733 determines that the type of the second character string is “operation” or “state”. In addition, when the subsequent connection symbol corresponding to the first character string at the end of the second character string is a symbol indicating “subject” or “subtitle”, the type of the second character string is “subject” or “subtitle”. If there is, the character string acquisition unit 1320733 determines. Then, the character string acquisition unit 1320733 takes out the i-th second character string and information specifying the type of the second character string, and arranges them on the memory.

(ステップS1704)文字列取得手段1320733は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS1702に戻る。   (Step S1704) The character string acquisition unit 1320733 increments the counter i by 1. The process returns to step S1702.

次に、ステップS1515のメモリ配置処理について、図18のフローチャートを用いて、詳細に説明する。   Next, the memory arrangement processing in step S1515 will be described in detail with reference to the flowchart in FIG.

(ステップS1801)文字列取得手段1320733は、出力する文構造の情報を取得する。出力する文構造の情報は、例えば、文字列取得手段1320733があらかじめ格納しており、この情報を文字列取得手段1320733が読み出す。また、出力する文構造の情報とは、例えば、「主題,副題,動作|状態」である。これは、「主題を示す文字列」、「副題を示す文字列」,「動作を示す文字列」または「状態を示す文字列」の順で出力することを示す。「主題」、「副題」、「動作」、「状態」などは、文中の文字列の機能や、意義などを示すことを示す。また、「主題」、「副題」、「動作」、「状態」などを、以下、適宜、文要素という。   (Step S1801) The character string acquisition unit 1320733 acquires information of the sentence structure to be output. The sentence structure information to be output is stored in advance, for example, by the character string acquisition unit 1320733, and the character string acquisition unit 1320733 reads this information. The sentence structure information to be output is, for example, “subject, subtitle, action | state”. This indicates that “character string indicating the subject”, “character string indicating the subtitle”, “character string indicating the operation”, or “character string indicating the state” are output in this order. “Subject”, “Subtitle”, “Action”, “State”, and the like indicate that the function or significance of the character string in the sentence is indicated. Further, the “subject”, “subtitle”, “motion”, “state”, and the like are hereinafter referred to as sentence elements as appropriate.

(ステップS1802)文字列取得手段1320733は、カウンタiに1を代入する。   (Step S1802) The character string acquisition unit 1320733 substitutes 1 for the counter i.

(ステップS1803)文字列取得手段1320733は、ステップS1801で読み出した文構造の情報に、i番目の文要素が存在するか否かを判断する。i番目の文要素が存在すればステップS1804に行き、i番目の文要素が存在しなければ上位処理にリターンする。   (Step S1803) The character string acquisition unit 1320733 determines whether or not the i-th sentence element exists in the sentence structure information read in step S1801. If the i-th sentence element exists, the process goes to step S1804, and if the i-th sentence element does not exist, the process returns to the upper process.

(ステップS1804)文字列取得手段1320733は、i番目の文要素(例えば、「主題」)の情報を読み出し、当該文要素に対応する種類(例えば、「主題」)を示す第二文字列を検索する。   (Step S1804) The character string acquisition unit 1320733 reads information on the i-th sentence element (for example, “subject”) and searches for a second character string indicating the type (for example, “subject”) corresponding to the sentence element. To do.

(ステップS1805)文字列取得手段1320733は、文要素に対応する種類(例えば、「主題」)を示す第二文字列が存在すればステップS1806に行き、存在しなければステップS1807に行く。   (Step S1805) The character string acquisition unit 1320733 goes to step S1806 if there is a second character string indicating the type (for example, “subject”) corresponding to the sentence element, and goes to step S1807 if it does not exist.

(ステップS1806)文字列取得手段1320733は、文要素に対応する種類(例えば、「主題」)を示す第二文字列を取得し、当該第二文字列と、文要素に対応する種類を対にしてバッファに追記する。   (Step S1806) The character string acquisition unit 1320733 acquires a second character string indicating a type (for example, “subject”) corresponding to the sentence element, and pairs the second character string and the type corresponding to the sentence element. To add to the buffer.

(ステップS1807)文字列取得手段1320733は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS1803に戻る。   (Step S1807) The character string acquisition unit 1320733 increments the counter i by one. The process returns to step S1803.

次に、ステップS1407のスコア変更処理の詳細について、図19のフローチャートを用いて説明する。   Next, details of the score change processing in step S1407 will be described using the flowchart of FIG.

(ステップS1901)変更語取得手段132077は、変更情報格納手段132072の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価語の前後の所定以内の文字数の距離内に、変更語が存在するか否かを判断する。   (Step S1901) The change word acquisition unit 132077 uses the change word information included in the change information of the change information storage unit 132072 to determine whether there is a change word within a predetermined number of characters before and after the evaluation word. Determine whether.

(ステップS1902)変更語取得手段132077は、ステップS1901で変更語が存在すると判断した場合はステップS1903に行き、存在しないと判断した場合は上位処理にリターンする。ここでリターンする場合は、スコアは変更されていない。   (Step S1902) The changed word acquisition unit 132077 goes to step S1903 if it is determined that there is a changed word in step S1901, and returns to the higher-level processing if it is determined that there is no changed word. If you return here, the score has not changed.

(ステップS1903)変更語取得手段132077は、変更情報格納手段132072の変更情報が有する変更語にマッチする評価語の前後の所定以内の文字数の距離内の文字列をすべて取得し、メモリ上に配置する。   (Step S1903) The change word acquisition unit 132077 acquires all the character strings within a predetermined number of characters before and after the evaluation word that matches the change word included in the change information of the change information storage unit 132072, and arranges it on the memory To do.

(ステップS1904)評価変更情報取得手段132078は、ステップS1903で取得された1以上の変更語と対になる各評価変更情報を、変更情報格納手段132072から取得する。   (Step S1904) The evaluation change information acquisition unit 132078 acquires from the change information storage unit 132072 each evaluation change information paired with one or more change words acquired in step S1903.

(ステップS1905)変更スコア算出手段13209は、スコア取得手段1320761が取得したスコアに対して、ステップS1904で取得した1以上の評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する。変更スコア算出手段13209は、例えば、「スコア×1番目の評価変更情報×2番目の評価変更情報×・・・×n番目の評価変更情報」により、新たなスコアを算出する。上位処理にリターンする。その際、変更語が存在する場合には新たなスコアを、または変更語が存在しない場合には元のスコアをリターンする。   (Step S1905) The modified score calculation unit 13209 changes the score using the one or more pieces of evaluation change information acquired in step S1904 with respect to the score acquired by the score acquisition unit 1320761, and calculates a new score. The change score calculation means 13209 calculates a new score by, for example, “score × first evaluation change information × second evaluation change information ×... × nth evaluation change information”. Return to upper process. At that time, if there is a changed word, a new score is returned, or if there is no changed word, the original score is returned.

以下、本実施の形態における広告出力システムの具体的な動作について説明する。広告出力システムの概念図は図1である。   Hereinafter, a specific operation of the advertisement output system in the present embodiment will be described. FIG. 1 is a conceptual diagram of the advertisement output system.

今、サーバ装置12の文章格納部1202は、図9に示すような文章管理表を格納している。また、キャラクタ格納部1203は、図10に示すキャラクタ管理表を格納している。   Now, the text storage unit 1202 of the server device 12 stores a text management table as shown in FIG. The character storage unit 1203 stores the character management table shown in FIG.

また、辞書情報格納手段132070は、図20に示す辞書情報管理表を保持している。辞書情報管理表は、「第一文字列」「前接続記号」「後接続記号」「機能語情報」の属性を有するレコードを1以上格納している。   The dictionary information storage means 132070 holds the dictionary information management table shown in FIG. The dictionary information management table stores one or more records having attributes of “first character string”, “previous connection symbol”, “rear connection symbol”, and “function word information”.

図20の「前接続記号」の「−&」は、前に、未知語情報で識別される未知語や、「object」で識別される対象物などが連結されることを示す。「前接続記号」は、他にも「&&」などがあり、「&&」は、前に、「名前」や、未知語や、「object」で識別される対象物などが連結されることを示す。「名前」とは、登録している人や物などの名前である。   “-&” In the “previous connection symbol” in FIG. 20 indicates that an unknown word previously identified by unknown word information, an object identified by “object”, and the like are connected. The “pre-connection symbol” also includes “&&”, etc., and “&&” indicates that “name”, unknown word, object identified by “object”, etc. are linked before. Show. “Name” is the name of a registered person or object.

また、「後接続記号」の「s%」は、区切りになり得て、「副題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「&&」は、後に、「名前」や、未知語情報で識別される未知語や、「object」で識別される対象物などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「m%」は、区切りになり得て、「主題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「n%」は、区切りになり得て、「主題」となり得ることを示す。「m%」と「n%」は、両方とも「主題」となり得るが、「m%」の方が主題になる優先度は高い、ことを意味する。また、「後接続記号」の「−−」は、「action」で識別される文字列が連結されることを示す。また、「後接続記号」の「%=」は、区切りになり得て、かつ、「object」で識別される対象物や「名前」などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「o%」は、区切りになり得て、「準主題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「%%」は、強制的な区切りであることを示す。   In addition, “s%” of the “rear connection symbol” indicates that it can be a delimiter and can be a “subtitle”. Further, “&&” in the “rear connection symbol” indicates that “name”, an unknown word identified by unknown word information, an object identified by “object”, and the like are connected later. In addition, “m%” of the “rear connection symbol” can be a delimiter and can be a “subject”. In addition, “n%” of the “rear connection symbol” indicates that it can be a delimiter and can be a “subject”. “M%” and “n%” mean that both can be “subjects”, but “m%” has a higher priority of becoming a subject. In addition, “-” in the “rear connection symbol” indicates that a character string identified by “action” is connected. In addition, “% =” in the “rear connection symbol” indicates that it can be a delimiter and that an object identified by “object”, “name”, and the like are connected. In addition, “o%” of “post-connection symbol” indicates that it can be a delimiter and can be “quasi-theme”. In addition, “%%” of the “rear connection symbol” indicates a forced separation.

また、「機能語情報」の「object」は、対象物を示す。また、「機能語情報」の「action」は、動作を示す。さらに、「機能語情報」の「state」は、状態を示す。   In addition, “object” of “function word information” indicates an object. Further, “action” of “function word information” indicates an operation. Further, “state” of “function word information” indicates a state.

また、評価情報格納手段132071は、図21に示す評価情報管理表を格納している。評価情報管理表は、「評価語」「スコア」の属性値を有するレコード(評価情報)を1以上格納している。本評価情報管理表において、例えば、評価語「良い」のスコアは「+3」、評価語「おしゃれ」のスコアは「+4」等である。   The evaluation information storage unit 132071 stores the evaluation information management table shown in FIG. The evaluation information management table stores one or more records (evaluation information) having attribute values of “evaluation word” and “score”. In this evaluation information management table, for example, the score of the evaluation word “good” is “+3”, the score of the evaluation word “fashionable” is “+4”, and the like.

また、変更情報格納手段132072は、図22に示す変更情報管理表を格納している。変更情報管理表は、「変更語」「評価変更情報」の属性値を有するレコード(変更情報)を1以上格納している。本評価情報管理表において、「評価変更情報」は、スコアに対して乗算される数値である。   The change information storage unit 132072 stores the change information management table shown in FIG. The change information management table stores one or more records (change information) having attribute values of “change word” and “evaluation change information”. In this evaluation information management table, “evaluation change information” is a numerical value multiplied by the score.

さらに、広告情報格納部13201は、図23に示すような広告情報管理表を格納している。広告情報管理表は、「ID」「対象物」「条件」「広告情報」の属性値を有するレコードを複数、管理している。「対象物」は、広告の対象に関する情報を1以上、格納し得る属性である。「条件」は、広告情報を出力するための条件を格納し得る属性である。「広告情報」は、広告情報を格納しているファイル名を1以上、格納し得る属性である。「広告情報」は、広告情報自体を格納している、としても良い。なお、広告情報格納部13201は、「広告情報」が示すファイルの実態も保持している。広告情報は、文字列、静止画、動画、音声、動画と音声の組など、そのデータ構造は問わない。図23の広告情報管理表の「ID=1」のレコードにおいて、「ねこ」または「ネコ」または「猫」に対して、スコア「+3」以上の肯定度合いを示すユーザであると判断された場合、広告情報「ネコグッズ.gif」の静止画を、当該ユーザの情報端末装置11に出力することを示す。   Further, the advertisement information storage unit 13201 stores an advertisement information management table as shown in FIG. The advertisement information management table manages a plurality of records having attribute values of “ID”, “object”, “condition”, and “advertisement information”. The “object” is an attribute that can store one or more pieces of information related to the advertisement target. “Condition” is an attribute that can store a condition for outputting advertisement information. “Advertisement information” is an attribute that can store one or more file names storing advertisement information. The “advertisement information” may store the advertisement information itself. Note that the advertisement information storage unit 13201 also holds the actual state of the file indicated by “advertisement information”. The advertisement information may have any data structure such as a character string, a still image, a moving image, a sound, and a combination of a moving image and sound. In the record of “ID = 1” in the advertisement information management table of FIG. 23, when it is determined that the user has an affirmative degree of score “+3” or higher for “cat”, “cat” or “cat” , Indicating that a still image of the advertisement information “cat goods.gif” is output to the information terminal device 11 of the user.

かかる状況において、情報端末装置11のユーザは、サーバ装置132の仮想的キャラクタとチャットを楽しむ。そして、ユーザは、「僕、ねこが好きなんだけど」などの文を入力していった、とする。かかる処理は、実施の形態1で説明した通りである。そして、ユーザは、図12の「終了」ボタンを押下する前に、以下の文章を入力した、とする。   In such a situation, the user of the information terminal device 11 enjoys chatting with the virtual character of the server device 132. Then, the user inputs a sentence such as “I like cats”. Such processing is as described in the first embodiment. Then, it is assumed that the user inputs the following text before pressing the “end” button in FIG.

つまり、ユーザは、仮想的キャラクタとの会話の際に、「店舗Xは、おしゃれだ。店舗Xが、テレビで評判だ。」を入力した、とする。次に、文章受付部1105は、文章「店舗Xは、おしゃれだ。店舗Xが、テレビで評判だ。」を受け付ける。次に、文章出力部1108は、受け付けた当該文章を「あなたの発言」フィールドに出力する。そして、端末側文章送信部1106は、受け付けた文章「店舗Xは、おしゃれだ。店舗Xが、テレビで評判だ。」を送信する。   That is, it is assumed that the user inputs “Store X is fashionable. Store X has a reputation on television” during a conversation with a virtual character. Next, the text receiving unit 1105 receives the text “Store X is fashionable. Store X has a reputation on television”. Next, the sentence output unit 1108 outputs the accepted sentence to the “Your Remarks” field. Then, the terminal-side text transmission unit 1106 transmits the received text “Store X is fashionable. Store X has a reputation on television”.

次に、サーバ側文章受信部1206は、情報端末装置11から文章「店舗Xは、おしゃれだ。店舗Xが、テレビで評判だ。」を受信する。次に、自然言語処理部1207は、文章を文「店舗Xは、おしゃれだ。」と文「店舗Xが、テレビで評判だ。」に分割し、当該2つの文をメモリ上に配置する。   Next, the server-side text receiving unit 1206 receives the text “Store X is fashionable. Store X has a reputation on television” from the information terminal device 11. Next, the natural language processing unit 1207 divides the sentence into the sentence “Store X is fashionable” and the sentence “Store X is popular on television” and places the two sentences on the memory.

次に、自然言語処理部13207は、文章「店舗Xは、おしゃれだ。」を以下のように言語処理し、処理結果を得る。まず、自然言語処理部13207の文分割制御手段132073は、以下のように、読み出した各文を分割する。まず、文分割制御手段132073は、文「店舗Xは、おしゃれだ。」に対して、以下の分割処理を行う。文分割制御手段132073を構成する要素分割手段1320731は、文「店舗Xは、おしゃれだ。」の中の、1番目の文字から6番目(上記の「n」は「5」である)の文字までの文字列「店舗Xは、お」を取得し、バッファ上に置く(図24の(1))。   Next, the natural language processing unit 13207 performs language processing on the sentence “Store X is fashionable” as follows, and obtains a processing result. First, the sentence division control unit 132073 of the natural language processing unit 13207 divides each read sentence as follows. First, the sentence division control unit 132073 performs the following division process on the sentence “Store X is fashionable”. The element division unit 1320731 constituting the sentence division control unit 132073 is the sixth character from the first character (the above “n” is “5”) in the sentence “Store X is fashionable”. The character string “Store X is o” is acquired and placed on the buffer ((1) in FIG. 24).

そして、要素分割手段1320731は、文字列「店舗Xは、お」を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Xは、お」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段1320731は、先の文字列より1文字少ない文字列「店舗Xは、」を構成する。そして、要素分割手段1320731は、文字列「店舗Xは、」をバッファ上に置く(図24の(2))。そして、同様に、要素分割手段1320731は、文字列「店舗Xは、」を、辞書情報管理表に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Xは、」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段1320731は、先の文字列より1文字少ない文字列「店舗Xは」を構成し、バッファ上に置く(図24の(3))。そして、要素分割手段1320731は、文字列「店舗Xは」を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。同様に、文字列「店舗Xは」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段1320731は、同様の処理により、1文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段132070に検索しにいく(図24の(4)から(6))。そして、要素分割手段1320731は、最後の文字「店」も図20の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段1320731は、文字「店」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する(図24の(7))。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。   The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string “Store X is o”. However, since the first character string that matches the character string “Store X is o” does not exist in the dictionary information management table of FIG. 20, the element dividing unit 1320731 has the character string “Store X less than the previous character string. Constitutes "". Then, the element dividing unit 1320731 places the character string “Store X is” on the buffer ((2) in FIG. 24). Similarly, the element dividing unit 1320731 searches the dictionary information management table for the character string “Store X is”. However, since the first character string that matches the character string “Store X is” does not exist in the dictionary information management table of FIG. 20, the element dividing unit 1320731 has a character string “Store X is less than the previous character string. Is configured and placed on the buffer ((3) in FIG. 24). Then, the element dividing unit 1320731 searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string “Store X is”. Similarly, the first character string that matches the character string “Store X is” does not exist in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 by reducing the number of characters one character at a time through the same process ((4) to (6) in FIG. 24). Then, the element dividing unit 1320731 determines that the last character “Store” does not exist in the dictionary information management table of FIG. Then, the element dividing unit 1320731 gives an “unknown word” flag, which is information indicating an unknown word, to the character “store” ((7) in FIG. 24). The “unknown word” flag here is information “unknown word”.

次に、要素分割手段1320731は、処理対象の文字列の先頭のポインタを1ずらす。そして、要素分割手段1320731は、2番目の文字から6文字分の文字列「舗Xは、おし」を読み出し、バッファに配置する(図24の(8))。そして、同様に、要素分割手段1320731は、文字列「舗Xは、おし」を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。同様に、文字列「舗Xは、おし」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段1320731は、同様の処理により、1文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段132070に検索しにいく(図24の(9)から(13))。そして、要素分割手段1320731は、最後の文字「舗」も図20の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段1320731は、文字「舗」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する(図24の(14))。   Next, the element dividing unit 1320731 shifts the first pointer of the character string to be processed by one. Then, the element dividing unit 1320731 reads out the character string “Pho X is oshi” for six characters from the second character and places it in the buffer ((8) in FIG. 24). Similarly, the element dividing unit 1320731 searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string “Pho X is Oshi”. Similarly, the first character string that matches the character string “X is a letter” does not exist in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 by reducing the number of characters one by one by the same processing ((9) to (13) in FIG. 24). Then, the element dividing unit 1320731 determines that the last character “po” does not exist in the dictionary information management table of FIG. Then, the element dividing unit 1320731 adds an “unknown word” flag, which is information indicating an unknown word, to the character “po” ((14) in FIG. 24).

次に、要素分割手段1320731は、処理対象の文字列の先頭のポインタを1ずらす。そして、要素分割手段1320731は、3番目の文字から6文字分の文字列「Xは、おしゃ」を読み出し、バッファに配置する(図24の(15))。そして、同様に、要素分割手段1320731は、文字列「Xは、おしゃ」を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。同様に、文字列「Xは、おしゃ」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段1320731は、同様の処理により、1文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段132070に検索しにいく(図24の(9)から(13))。そして、要素分割手段1320731は、最後の文字「X」も図20の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段1320731は、文字「X」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する(図24の(21))。   Next, the element dividing unit 1320731 shifts the first pointer of the character string to be processed by one. Then, the element dividing unit 1320731 reads out the character string “X is osha” for six characters from the third character and arranges it in the buffer ((15) in FIG. 24). Similarly, the element dividing unit 1320731 searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string “X is Osha”. Similarly, the first character string that matches the character string “X is osha” does not exist in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 by reducing the number of characters one by one by the same processing ((9) to (13) in FIG. 24). Then, the element dividing unit 1320731 determines that the last character “X” does not exist in the dictionary information management table of FIG. Then, the element dividing unit 1320731 adds an “unknown word” flag, which is information indicating an unknown word, to the character “X” ((21) in FIG. 24).

次に、要素分割手段1320731は、処理対象の文字列の先頭のポインタを1ずらす。そして、要素分割手段1320731は、4番目の文字から6文字分の文字列「は、おしゃれ」を読み出し、バッファに配置する(図24の(22))。同様に、文字列「は、おしゃれ」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段1320731は、同様の処理により、1文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段132070に検索しにいく(図24の(23)から(27))。そして、要素分割手段1320731は、最後の文字「は」は図20の辞書情報管理表に存在する、と判断する。そして、要素分割手段1320731は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列「は」と対になる前接続記号「−&」、後接続記号「m%」、および機能語情報「object」を、辞書情報格納手段132070から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段1320731は、バッファ上に配置した文字列「は」に対して、読み出した前接続記号「−&」、後接続記号「m%」、および機能語情報「object」を付与する(図24の(28))。   Next, the element dividing unit 1320731 shifts the first pointer of the character string to be processed by one. Then, the element dividing unit 1320731 reads the character string “has fashion” for six characters from the fourth character and places it in the buffer ((22) in FIG. 24). Similarly, the first character string that matches the character string “has fashionable” does not exist in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 by reducing the number of characters one by one by the same process ((23) to (27) in FIG. 24). The element dividing unit 1320731 determines that the last character “ha” exists in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then forms the front connection symbol “-&”, the rear connection symbol “m%”, and the function word information “object” paired with the first character string “ha” that matches the character string arranged on the buffer. Is read from the dictionary information storage means 132070 and placed on the memory. Then, the element dividing unit 1320731 gives the read previous connection symbol “-&”, the subsequent connection symbol “m%”, and the function word information “object” to the character string “ha” arranged on the buffer. ((28) in FIG. 24).

以上の処理を繰り返し、処理対象の文「店舗Xは、おしゃれだ。」について、図24の(x)のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「X」「お」「し」「ゃ」「れ」に対して、「未知語」が付与される。また、「は」に対して、「−&:m%:object」が付与される。また、「、」「。」に対して、「:%%:」が付与される。「:%%:」は、後接続記号が「%%」であることを示す。後接続記号「%%」は、無条件に、後ろが区切られることを示す。さらに、「だ」に対して、「−&:%−:state」が付与される(図24の(x))。   The above processing is repeated, and data such as (x) in FIG. 24 is obtained for the sentence “Store X is fashionable”. That is, “unknown word” is assigned to “store”, “po”, “X”, “o”, “shi”, “nya”, and “re”. Further, “− &: m%: object” is given to “ha”. Also, “: %%:” is given to “,” “.”. “: %%:” indicates that the post-connection symbol is “%%”. The back connection symbol “%%” indicates that the back is unconditionally separated. Furthermore, “− &:% −: state” is assigned to “da” ((x) in FIG. 24).

次に、要素連結手段1320732は、要素分割手段1320731が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「X」を連結し文字列「店舗X」を構成する。また、要素連結手段1320732は、要素分割手段1320731が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなの連続する文字「お」「し」「ゃ」「れ」を連結した文字列「おしゃれ」を構成する。そして、要素連結手段1320732は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報(ここでは、「未知語」)を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図24の(x+1)である。   Next, the element connecting unit 1320732 is a continuous unknown word to which the element dividing unit 1320731 has added the unknown word flag “unknown word”, and connects the characters “store”, “po”, and “X” that are not hiragana characters to the character string “ Store X ". The element connecting means 1320732 is a continuous unknown word to which the element dividing means 1320731 is assigned an unknown word flag “unknown word”, and the continuous characters “o”, “shi”, “nya”, and “re” of hiragana are connected. Constructs the string “fashionable”. Then, the element connecting unit 1320732 is a piece of information (here, “unknown word”) that identifies the type of character string that indicates the character string that is connected or the character of the unknown word that is not connected. ]) And write to the buffer. The information in the buffer is (x + 1) in FIG.

次に、要素連結手段1320732は、図24(x+1)の各前後するまとまりの文字列(例えば、「私」と「と」)が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。   Next, the element connecting unit 1320732 determines whether or not the character strings (for example, “I” and “to”) before and after each of FIG. 24 (x + 1) are connected, and those to be connected are connected.

例えば、「店舗X」と「は」は、「店舗X」が未知語で、「は」の前接続記号「−&」により、要素連結手段1320732は、連結すると判断する。なぜなら、前接続記号「−&」は、前の未知語と連結するからである。そして、要素連結手段1320732は、「店舗Xは」に対して、「:m%:object」を付与する(図24(x+2)参照)。「:m%:object」は、前接続記号はなし、後接続記号は「m%」、機能語情報は「object」であることを示す。   For example, for “store X” and “ha”, “store X” is an unknown word, and the element connecting means 1320732 determines to connect by “− &” before the connection symbol “−”. This is because the previous connection symbol “-&” is connected to the previous unknown word. Then, the element connecting unit 1320732 gives “: m%: object” to “Store X is” (see FIG. 24 (x + 2)). “: M%: object” indicates that there is no front connection symbol, the rear connection symbol is “m%”, and the function word information is “object”.

また、要素連結手段1320732は、「店舗Xは」と「、」は連結しない、と判断する。「、」は、無条件に、後ろが区切られる記号であり、前の文字列とは結合しない、とする。   The element connecting unit 1320732 determines that “Store X is” and “,” are not connected. “,” Is a symbol that is unconditionally delimited and is not combined with the preceding character string.

そして、要素連結手段1320732は、「おしゃれ」と「だ」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段1320732は、文字列「おしゃれだ」を構成し、かつ、「:%−:state」を付与する(図24(x+2)参照)。   Then, the element connecting means 1320732 determines that “fashionable” and “da” are connected, and connects them. That is, the element connecting means 1320732 forms the character string “fashionable” and assigns “:% −: state” (see FIG. 24 (x + 2)).

そして、要素連結手段1320732は、「おしゃれだ」と「。」は連結しない、と判断する。「。」は、無条件に、後ろが区切られる記号であり、前の文字列とは結合しない、とする。   Then, the element connecting unit 1320732 determines that “fashionable” and “.” Are not connected. “.” Is a symbol that is unconditionally delimited and is not combined with the preceding character string.

以上の処理により、要素連結手段1320732は、2つの第二文字列を得る(図24(x+2)参照)。   Through the above processing, the element connecting means 1320732 obtains two second character strings (see FIG. 24 (x + 2)).

次に、文字列取得手段1320733は、1番目の第二文字列「店舗Xは」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「は」に対応する機能語情報「object」または後接続記号「m%」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段1320733は、後接続記号「m%」から、第二文字列「店舗Xは」の種類を「主題」であると、決定する(図24の(x+3))。   Next, the character string acquisition unit 1320733 acquires the first second character string “Store X is”, and the function word information “object” corresponding to the last first character string “Ha” of the second character string. Alternatively, it is determined that the type of the second character string is “subject” from the post-connection symbol “m%”. Here, the character string acquisition means 1320733 determines that the type of the second character string “Store X is” is “Subject” from the post-connection symbol “m%” ((x + 3) in FIG. 24). .

次に、文字列取得手段1320733は、2番目の第二文字列「おしゃれだ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「だ」に対応する機能語情報「state」または後接続記号「%−」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段1320733は、機能語情報「state」から、第二文字列「おしゃれだ」の種類を「状態」であると、決定する(図24の(x+3))。   Next, the character string acquisition means 1320733 acquires the second second character string “fashionable”, and the function word information “state” corresponding to the last first character string “DA” of the second character string. From the subsequent connection symbol “%-”, the type of the second character string is determined to be “state”. Here, the character string obtaining unit 1320733 determines from the function word information “state” that the type of the second character string “fashionable” is “state” ((x + 3) in FIG. 24).

次に、文字列取得手段1320733は、出力する(メモリ上に配置する)要素の順序を示す文構造「主題,状態」を読み出す。なお、文構造「主題,状態」は、あらかじめ文字列取得手段1320733が保持している、とする。そして、文字列取得手段1320733は、文構造「主題,状態」に従って、第二文字列「店舗Xは」「おしゃれだ」をメモリ上に配置する。そして、文字列取得手段1320733は、文要素に対応する種類の情報も、第二文字列と対にして、メモリ上に書き込む。そして、文字列取得手段1320733は、「店舗Xは:主題,おしゃれだ:状態」を得る。以上の処理により、文「店舗Xは、おしゃれだ。」を、「主題」と「状態」に分割できた。   Next, the character string acquisition unit 1320733 reads the sentence structure “subject, state” indicating the order of the elements to be output (arranged on the memory). It is assumed that the sentence structure “subject, state” is held in advance by the character string acquisition unit 1320733. Then, the character string acquisition unit 1320733 arranges the second character string “Store X is” and “It is fashionable” on the memory in accordance with the sentence structure “subject, state”. Then, the character string acquisition unit 1320733 writes the type of information corresponding to the sentence element in the memory in a pair with the second character string. Then, the character string acquisition unit 1320733 obtains “Store X: Theme, Fashionable: State”. With the above processing, the sentence “Store X is fashionable” can be divided into “theme” and “state”.

次に、評価対象取得手段132074は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御手段132073が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Xは」を特定し、当該第二文字列「店舗Xは」から評価対象「店舗X」を取得する。   Next, the evaluation object acquisition means 132074 uses the second character string “Store X is included in the second character string including the evaluation object from the type“ theme ”of the second character string acquired by the sentence division control means 132073 from the information arranged on the memory. ”Is specified, and the evaluation target“ store X ”is acquired from the second character string“ store X is ”.

次に、スコア取得手段1320761は、評価対象を含む第二文字列「店舗X」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類(例えば、「状態」)に対応する第二文字列「おしゃれだ」を取得する。   Next, the score acquisition unit 1320761 uses the second character string “corresponding to the type (for example,“ state ”) of another specific second character string in the sentence having the second character string“ Store X ”including the evaluation target. Get fashionable.

次に、スコア取得手段1320761は、取得した第二文字列「おしゃれだ」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納手段132071が有する1以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「おしゃれだ」を検索する。そして、評価情報格納手段132071の一つの評価語「おしゃれ」が、第二文字列「おしゃれだ」中に含まれることを検知する。   Next, the score acquisition unit 1320761 reads one or more evaluation words that the evaluation information storage unit 132071 has in order to determine whether or not the evaluation word is included in the acquired second character string “fashionable”, Using the evaluation words as keys, the second character string “fashionable” is searched. Then, it is detected that one evaluation word “fashionable” in the evaluation information storage unit 132071 is included in the second character string “fashionable”.

そして、スコア取得手段1320761は、評価情報格納手段132071を検索し、評価語「おしゃれ」に対応するスコア「+4」を読み出し、メモリ上に配置する。   Then, the score acquisition unit 1320761 searches the evaluation information storage unit 132071, reads the score “+4” corresponding to the evaluation word “fashionable”, and arranges it on the memory.

次に、スコア変更処理を行おうとするが、変更語が対象文中に含まれないので、スコアの変更処理は行われない。   Next, an attempt is made to perform a score change process, but since the changed word is not included in the target sentence, the score change process is not performed.

次に、評価算出手段1320762は、過去に、同一のユーザの発言から、評価対象取得手段132074が取得した同一の評価対象についての1以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価(スコア)を算出する。但し、文章「店舗Xは、おしゃれだ。店舗Xが、テレビで評判だ。」は、本ユーザが、店舗Xについて、はじめての発言であるので、評価算出手段1320762は、累積スコア算出処理を行わず、スコア「+4」は、そのままメモリ上に格納されている。   Next, the evaluation calculation means 1320762 uses the one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means 132074 from the remarks of the same user in the past to evaluate the evaluation object (score). Is calculated. However, since the sentence “Store X is fashionable. Store X is popular on television” is the first remark made by the user regarding store X, the evaluation calculation means 1320762 performs cumulative score calculation processing. The score “+4” is stored in the memory as it is.

次に、文分割制御手段132073は、2つ目の文「店舗Xが、テレビで評判だ。」を、上記の処理と同様に、以下のように処理する。つまり、文分割制御手段132073の要素分割手段1320731は、文「店舗Xが、テレビで評判だ。」の中の、1番目の文字から6番目(上記の「n」は「5」である)の文字までの文字列「店舗Xが、テ」を取得し、バッファ上に置く(図25の(1))。   Next, the sentence division control unit 132073 processes the second sentence “Store X has a reputation on television” in the same manner as described above. That is, the element division unit 1320731 of the sentence division control unit 132073 is the sixth character from the first character in the sentence “Store X is popular on television” (the above “n” is “5”). The character string “store X is te” up to the character is acquired and placed on the buffer ((1) in FIG. 25).

そして、要素分割手段1320731は、文字列「店舗Xが、テ」を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Xが、テ」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段1320731は、先の文字列より1文字少ない文字列「店舗Xが、」を構成する。そして、要素分割手段1320731は、文字列「店舗Xが、」をバッファ上に置く(図25の(2))。そして、同様に、要素分割手段1320731は、文字列「店舗Xが、」を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Xが、」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段1320731は、先の文字列より1文字少ない文字列「店舗Xが」を構成し、バッファ上に置く(図25の(3))。そして、要素分割手段1320731は、文字列「店舗Xが」を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。同様に、文字列「店舗Xが」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段1320731は、同様の処理により、1文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段132070に検索しにいく(図25の(4)から(6))。そして、要素分割手段1320731は、最後の文字「店」も図20の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段1320731は、文字「店」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する(図25の(7))。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。   The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string “Store X is Te”. However, since the first character string that matches the character string “store X is te” does not exist in the dictionary information management table of FIG. 20, the element dividing unit 1320731 has a character string “store X that is one character less than the previous character string. Is configured. Then, the element dividing unit 1320731 places the character string “Store X is” on the buffer ((2) in FIG. 25). Similarly, the element dividing unit 1320731 searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string “Store X is”. However, since the first character string that matches the character string “Store X is” does not exist in the dictionary information management table of FIG. 20, the element dividing unit 1320731 has a character string “Store X is one character less than the previous character string. Is placed on the buffer ((3) in FIG. 25). Then, the element dividing unit 1320731 searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string “Store Xga”. Similarly, the first character string that matches the character string “Store X is” does not exist in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 by reducing the number of characters one character at a time by the same processing ((4) to (6) in FIG. 25). Then, the element dividing unit 1320731 determines that the last character “Store” does not exist in the dictionary information management table of FIG. Then, the element dividing unit 1320731 adds an “unknown word” flag, which is information indicating an unknown word, to the character “store” ((7) in FIG. 25). The “unknown word” flag here is information “unknown word”.

次に、要素分割手段1320731は、処理対象の文字列の先頭のポインタを1ずらす。そして、要素分割手段1320731は、2番目の文字から6文字分の文字列「舗Xが、テレ」を読み出し、バッファに配置する(図25の(8))。そして、同様に、要素分割手段1320731は、文字列「舗Xが、テレ」を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。同様に、文字列「舗Xが、テレ」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段1320731は、同様の処理により、1文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段132070に検索しにいく(図25の(9)から(13))。そして、要素分割手段1320731は、最後の文字「舗」も図20の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段1320731は、文字「舗」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する(図25の(14))。   Next, the element dividing unit 1320731 shifts the first pointer of the character string to be processed by one. Then, the element dividing unit 1320731 reads the character string “Pho X is tele” for six characters from the second character, and places it in the buffer ((8) in FIG. 25). Similarly, the element dividing unit 1320731 searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string “X is tele”. Similarly, the first character string that matches the character string “X is tele” does not exist in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 by reducing the number of characters one by one by the same process ((9) to (13) in FIG. 25). Then, the element dividing unit 1320731 determines that the last character “po” does not exist in the dictionary information management table of FIG. Then, the element dividing unit 1320731 adds an “unknown word” flag, which is information indicating an unknown word, to the character “po” ((14) in FIG. 25).

次に、要素分割手段1320731は、処理対象の文字列の先頭のポインタを1ずらす。そして、要素分割手段1320731は、3番目の文字から6文字分の文字列「Xが、テレビ」を読み出し、バッファに配置する(図25の(15))。そして、同様に、要素分割手段1320731は、文字列「Xが、テレビ」を、辞書情報格納手段132070に検索しにいく。同様に、文字列「Xが、テレビ」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段1320731は、同様の処理により、1文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段132070に検索しにいく(図25の(9)から(13))。そして、要素分割手段1320731は、最後の文字「X」も図20の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段1320731は、文字「X」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する(図25の(21))。   Next, the element dividing unit 1320731 shifts the first pointer of the character string to be processed by one. Then, the element dividing unit 1320731 reads out the character string “X is television” for six characters from the third character and arranges it in the buffer ((15) in FIG. 25). Similarly, the element dividing unit 1320731 searches the dictionary information storage unit 132070 for the character string “X is TV”. Similarly, the first character string that matches the character string “X is television” does not exist in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 by reducing the number of characters one by one by the same process ((9) to (13) in FIG. 25). Then, the element dividing unit 1320731 determines that the last character “X” does not exist in the dictionary information management table of FIG. Then, the element dividing unit 1320731 adds an “unknown word” flag, which is information indicating an unknown word, to the character “X” ((21) in FIG. 25).

次に、要素分割手段1320731は、処理対象の文字列の先頭のポインタを1ずらす。そして、要素分割手段1320731は、4番目の文字から6文字分の文字列「が、テレビで」を読み出し、バッファに配置する(図25の(22))。同様に、文字列「が、テレビで」に合致する第一文字列が、図20の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段1320731は、同様の処理により、1文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段132070に検索しにいく(図25の(23)から(27))。そして、要素分割手段1320731は、最後の文字「が」は図20の辞書情報管理表に存在する、と判断する。そして、要素分割手段1320731は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列「が」と対になる前接続記号「−&」、後接続記号「n%」、および機能語情報「object」を、辞書情報格納手段132070から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段1320731は、バッファ上に配置した文字列「が」に対して、読み出した前接続記号「−&」、後接続記号「n%」、および機能語情報「object」を付与する(図25の(28))。   Next, the element dividing unit 1320731 shifts the first pointer of the character string to be processed by one. Then, the element dividing unit 1320731 reads the character string “has on TV” for six characters from the fourth character, and places it in the buffer ((22) in FIG. 25). Similarly, the first character string that matches the character string “has on TV” does not exist in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then searches the dictionary information storage unit 132070 by reducing the number of characters one character at a time through the same processing ((23) to (27) in FIG. 25). Then, the element dividing unit 1320731 determines that the last character “ga” exists in the dictionary information management table of FIG. The element dividing unit 1320731 then connects the first character string “-&”, the subsequent character “n%”, and the function word information “object”, which are paired with the first character string “GA” that matches the character string arranged on the buffer. Is read from the dictionary information storage means 132070 and placed on the memory. Then, the element dividing unit 1320731 gives the read front connection symbol “-&”, the rear connection symbol “n%”, and the function word information “object” to the character string “GA” arranged on the buffer. ((28) in FIG. 25).

以上の処理を繰り返し、処理対象の文「店舗Xが、テレビで評判だ。」について、図25の(x)のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「X」「テ」「レ」「ビ」「評」「判」に対して、「未知語」が付与される。また、「が」に対して、「−&:n%:object」が付与される。また、「、」「。」に対して、「:%%:」が付与される。また、「で」に対して、「−&:s%:object」が付与される。さらに、「だ」に対して、「−&:%−:state」が付与される(図25の(x))。   The above processing is repeated, and data such as (x) in FIG. 25 is obtained for the sentence to be processed “Store X has a reputation on television. That is, “unknown word” is assigned to “store”, “po”, “X”, “te”, “le”, “bi”, “review”, and “size”. Also, “-&: n%: object” is assigned to “ga”. Also, “: %%:” is given to “,” “.”. Further, “− &: s%: object” is given to “de”. Furthermore, “− &:% −: state” is assigned to “da” ((x) in FIG. 25).

次に、要素連結手段1320732は、要素分割手段1320731が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「X」を連結し文字列「店舗X」を構成する。また、要素連結手段1320732は、要素分割手段1320731が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「テ」「レ」「ビ」を連結し文字列「テレビ」を構成する。また、要素連結手段1320732は、要素分割手段1320731が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「評」「判」を連結し文字列「評判」を構成する。そして、要素連結手段1320732は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報(ここでは、「未知語」)を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図25の(x+1)である。   Next, the element connecting unit 1320732 is a continuous unknown word to which the element dividing unit 1320731 has added the unknown word flag “unknown word”, and connects the characters “store”, “po”, and “X” that are not hiragana characters to the character string “ Store X ". The element connecting unit 1320732 is a continuous unknown word to which the element dividing unit 1320731 is assigned an unknown word flag “unknown word”, and connects the characters “te”, “le”, “bi”, which are not hiragana characters, and the character string “TV” Is configured. The element connecting means 1320732 is a continuous unknown word to which the element dividing means 1320731 is assigned the unknown word flag “unknown word”, and forms the character string “reputation” by connecting characters “reputation” and “size” that are not hiragana. To do. Then, the element connecting unit 1320732 is a piece of information (here, “unknown word”) that identifies the type of character string that indicates the character string that is connected or the character of the unknown word that is not connected. ]) And write to the buffer. The information in the buffer is (x + 1) in FIG.

次に、要素連結手段1320732は、図25(x+1)の各前後するまとまりの文字列(例えば、「店舗X」と「が」)が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。   Next, the element connecting means 1320732 determines whether or not the character strings (for example, “Store X” and “Ga”) before and after each of FIG. 25 (x + 1) are connected, and those to be connected are connected. .

例えば、「店舗X」と「が」は、「店舗X」が未知語で、「が」の前接続記号「−&」により、要素連結手段1320732は、連結すると判断する。そして、要素連結手段1320732は、「店舗Xが」に対して、「:n%:object」を付与する(図25(x+2)参照)。「:n%:object」は、前接続記号はなし、後接続記号は「n%」、機能語情報は「object」であることを示す。   For example, for “store X” and “ga”, “store X” is an unknown word, and the element connection means 1320732 determines that the connection is made based on the previous connection symbol “-&” of “ga”. Then, the element coupling unit 1320732 gives “: n%: object” to “Store X is” (see FIG. 25 (x + 2)). “: N%: object” indicates that there is no preceding connection symbol, the subsequent connection symbol is “n%”, and the function word information is “object”.

また、同様に、要素連結手段1320732は、「テレビ」と「で」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段1320732は、文字列「テレビで」を構成し、かつ、「:s%:object」を付与する(図25(x+2)参照)。なお、図25(x+2)において、前接続記号が存在しないことを「−」で示している。   Similarly, the element connecting means 1320732 determines that “TV” and “de” are connected, and connects them. That is, the element connecting unit 1320732 constitutes the character string “on television” and assigns “: s%: object” (see FIG. 25 (x + 2)). In FIG. 25 (x + 2), “−” indicates that there is no previous connection symbol.

そして、同様に、要素連結手段1320732は、「評判」と「だ」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段1320732は、文字列「評判だ」を構成し、かつ、「:%−:state」を付与する(図25(x+2)参照)。   Similarly, the element connecting means 1320732 determines that “reputation” and “da” are connected, and connects them. That is, the element connecting unit 1320732 forms the character string “Reputation” and assigns “:% −: state” (see FIG. 25 (x + 2)).

以上の処理により、要素連結手段1320732は、3つの第二文字列を得る(図25(x+2)参照)。   Through the above processing, the element connecting means 1320732 obtains three second character strings (see FIG. 25 (x + 2)).

次に、文字列取得手段1320733は、1番目の第二文字列「店舗Xが」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「が」に対応する機能語情報「object」または後接続記号「n%」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段1320733は、後接続記号「n%」から、第二文字列「店舗Xが」の種類を「主題」であると、決定する(図25の(x+3))。   Next, the character string acquisition unit 1320733 acquires the first second character string “Store Xga”, and the function word information “object” corresponding to the last first character string “GA” of the second character string. Alternatively, the type of the second character string is determined as “subject” from the post-connection symbol “n%”. Here, the character string acquisition unit 1320733 determines that the type of the second character string “Store X is” is “Subject” from the post-connection symbol “n%” ((x + 3) in FIG. 25). .

次に、文字列取得手段1320733は、2番目の第二文字列「テレビで」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「で」に対応する機能語情報「object」または後接続記号「s%」から、第二文字列の種類を「副題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段1320733は、後接続記号「s%」から、第二文字列「テレビで」の種類を「副題」であると、決定する(図25の(x+3))。   Next, the character string acquisition unit 1320733 acquires the second second character string “on TV”, and the function word information “object” corresponding to the last first character string “de” of the second character string or From the subsequent connection symbol “s%”, the type of the second character string is determined to be “subtitle”. Here, the character string acquisition unit 1320733 determines that the type of the second character string “on TV” is “subtitle” from the post-connection symbol “s%” ((x + 3) in FIG. 25).

次に、文字列取得手段1320733は、3番目の第二文字列「評判だ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「だ」に対応する機能語情報「state」または後接続記号「%−」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段1320733は、機能語情報「state」から、第二文字列「評判だ」の種類を「状態」であると、決定する(図17の(x+3))。   Next, the character string acquisition unit 1320733 acquires the third second character string “Reputation”, and the function word information “state” corresponding to the last first character string “DA” of the second character string. From the subsequent connection symbol “%-”, the type of the second character string is determined to be “state”. Here, the character string obtaining unit 1320733 determines from the function word information “state” that the type of the second character string “reputation” is “state” ((x + 3) in FIG. 17).

次に、文字列取得手段1320733は、メモリ上に配置する要素の順序を示す文構造「主題,副題,状態」を読み出す。なお、文構造「主題,副題,状態」は、あらかじめ文字列取得手段1320733が保持している、とする。そして、文字列取得手段1320733は、文構造「主題,副題,状態」に従って、第二文字列「店舗Xが」「テレビで」「評判だ」をメモリ上に配置する。そして、文字列取得手段1320733は、文要素に対応する種類の情報も、第二文字列と対にして、メモリ上に書き込む。そして、文字列取得手段1320733は、「店舗Xが:主題,テレビで:副題,評判だ:状態」を得る。以上の処理により、文「店舗Xが、テレビで評判だ。」を、「主題」と「副題」と「状態」に分割できた。   Next, the character string acquisition unit 1320733 reads a sentence structure “subject, subtitle, state” indicating the order of elements to be arranged on the memory. It is assumed that the sentence structure “subject, subtitle, state” is held in advance by the character string acquisition unit 1320733. Then, the character string acquisition unit 1320733 arranges the second character strings “Store X is”, “On TV”, and “Reputation” in the memory in accordance with the sentence structure “subject, subtitle, state”. Then, the character string acquisition unit 1320733 writes the type of information corresponding to the sentence element in the memory in a pair with the second character string. Then, the character string obtaining unit 1320733 obtains “Store X: Theme, TV: Subtitle, Reputation: State”. With the above processing, the sentence “Store X is popular on television” can be divided into “subject”, “subtitle”, and “state”.

次に、評価対象取得手段132074は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御手段132073が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Xが」を特定し、当該第二文字列「店舗Xが」から評価対象「店舗X」を取得する。なお、上記の第一文で取得している評価対象「店舗X」を、そのまま利用しても良いし、評価対象「店舗X」は、予め与えられても良い。   Next, the evaluation target acquisition unit 132074 uses the second character string “store X is included in the second character string including the evaluation target from the type“ subject ”of the second character string acquired by the sentence division control unit 132073 from the information arranged on the memory. ”Is specified, and the evaluation target“ store X ”is acquired from the second character string“ store X is ”. Note that the evaluation target “store X” acquired in the first sentence may be used as it is, or the evaluation target “store X” may be given in advance.

次に、スコア取得手段1320761は、評価対象を含む第二文字列「店舗X」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類(例えば、「状態」)に対応する第二文字列「評判だ」を取得する。   Next, the score acquisition unit 1320761 uses the second character string “corresponding to the type (for example,“ state ”) of another specific second character string in the sentence having the second character string“ Store X ”including the evaluation target. Get “Reputation”.

次に、スコア取得手段1320761は、取得した第二文字列「評判だ」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納手段132071が有する1以上の評価語を読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「評判だ」を検索する。そして、評価情報格納手段132071の評価語がまったく存在しないので、2つ目の文「店舗Xが、テレビで評判だ。」の処理は終了する。   Next, the score acquisition unit 1320761 reads one or more evaluation words of the evaluation information storage unit 132071 in order to determine whether or not the evaluation word is included in the acquired second character string “reputation”. The second character string “Reputation” is searched using each evaluation word as a key. Then, since there is no evaluation word stored in the evaluation information storage unit 132071, the processing of the second sentence “Store X has a reputation on television” ends.

次に、処理結果構成手段132076は、評価対象取得手段132074が取得した評価対象「店舗X」と、評価算出手段1320762が算出したスコア「+4」を用いて、処理結果「店舗X,+4」を構成する。なお、処理結果「店舗X,+4」は、対象物「店舗X」に対して肯定的な嗜好情報である。   Next, the processing result configuration unit 132076 uses the evaluation target “store X” acquired by the evaluation target acquisition unit 132074 and the score “+4” calculated by the evaluation calculation unit 1320762 to obtain the processing result “store X, +4”. Constitute. The processing result “store X, +4” is positive preference information for the object “store X”.

次に、文章取得部1208は、自然言語処理部1207における自然言語処理の結果である処理結果の中に、肯定的な感情を示す嗜好情報が存在するか否かを判断する。ここで、文章取得部1208は、処理結果「店舗X,+4」の「+4」を検知し、スコアが「+」であるので、処理結果の中に肯定的な感情を示す嗜好情報が存在すると判断する。そして、文章取得部1208は、嗜好情報の中の対象物「店舗X」を取得し、メモリ上に配置する。次に、文章取得部1208は、嗜好情報に対応する文章「<対象物>! いいねえ〜。」を、文章格納部1202から取得する。次に、文章取得部1208は、取得した文章「<対象物>! いいねえ〜。」に対して、取得した対象物「店舗X」を挿入し、「店舗X! いいねえ〜。」を得る。   Next, the sentence acquisition unit 1208 determines whether or not preference information indicating a positive emotion exists in the processing result that is the result of the natural language processing in the natural language processing unit 1207. Here, since the sentence acquisition unit 1208 detects “+4” of the processing result “store X, +4” and the score is “+”, there is preference information indicating a positive emotion in the processing result. to decide. Then, the sentence acquisition unit 1208 acquires the object “store X” in the preference information and arranges it on the memory. Next, the sentence acquisition unit 1208 acquires the sentence “<object>! Like ~” corresponding to the preference information from the sentence storage unit 1202. Next, the sentence acquisition unit 1208 inserts the acquired object “Store X” into the acquired sentence “<Object>! Like ~” to obtain “Store X! .

次に、サーバ側文章送信部1209は、取得した文章「店舗X! いいねえ〜。」を、情報端末装置11に送信する。   Next, the server-side text transmission unit 1209 transmits the acquired text “Store X!

次に、端末側文章受信部1107は、サーバ装置12から文章「店舗X! いいねえ〜。」を受信する。そして、文章出力部1108は、受信した文章「店舗X! いいねえ〜。」を「X君の発言」のフィールドに出力する(図26の2601を参照)。   Next, the terminal-side text receiving unit 1107 receives the text “Store X! Then, the sentence output unit 1108 outputs the received sentence “Store X! Likes” to the field of “X-kun's remarks” (see 2601 in FIG. 26).

次に、広告情報取得部1210は、得られた処理結果「店舗X,+4」を用いて、広告情報を取得するか否かを判断する。ここで、広告情報取得部1210は、嗜好情報を含み、感情の変化があった場合(肯定的感情から否定的感情に変化、否定的感情から肯定的感情に変化、通常の感情から肯定的感情に変化、通常の感情から否定的感情に変化、など)に、広告情報を取得する、と判断する、とする。そして、広告情報取得部1210は、ここでは、以前は通常の感情(0の値のスコア、初期値)であり、今回は、肯定的感情(+のスコア)に変化した、と検知し、広告情報を取得する、と判断する。次に、広告情報取得部1210は、処理結果「店舗X,+4」を用いて、図23の広告情報管理表を検索し、「ID=2」のレコードが、対象物「店舗X」、条件「「+4」以上」に合致する、と判断する。そして、広告情報取得部1210は、広告情報「レストランX.WMV」を読み出す。そして、広告情報送信部1211は、広告情報「レストランX.WMV」を、情報端末装置11に送信する。   Next, the advertisement information acquisition unit 1210 determines whether or not to acquire advertisement information using the obtained processing result “store X, +4”. Here, the advertisement information acquisition unit 1210 includes preference information, and when there is a change in emotion (change from positive emotion to negative emotion, change from negative emotion to positive emotion, normal emotion to positive emotion , Change from normal emotion to negative emotion, etc.), it is determined that the advertisement information is acquired. Then, the advertisement information acquisition unit 1210 detects that it was previously a normal emotion (score with a value of 0, an initial value) and has changed to a positive emotion (a score of +) this time. It is determined that information is acquired. Next, the advertisement information acquisition unit 1210 searches the advertisement information management table of FIG. 23 using the processing result “store X, +4”, and the record of “ID = 2” is the object “store X”, the condition It is determined that it matches ““ +4 ”or more”. Then, the advertisement information acquisition unit 1210 reads the advertisement information “Restaurant X.WMV”. Then, the advertisement information transmission unit 1211 transmits the advertisement information “Restaurant X.WMV” to the information terminal device 11.

次に、広告情報受信部1109は、サーバ装置12から広告情報「レストランX.WMV」を受信する。そして、広告情報出力部1110は、広告情報「レストランX.WMV」を、所定の広告領域に、追記するように、出力する(図26の2602を参照)。   Next, the advertisement information receiving unit 1109 receives the advertisement information “Restaurant X.WMV” from the server device 12. Then, the advertisement information output unit 1110 outputs the advertisement information “Restaurant X.WMV” so as to be added to a predetermined advertisement area (see 2602 in FIG. 26).

次に、キャラクタ送信部1205は、得られた処理結果「店舗X,+4」を用いて、キャラクタを取得するか否かを判断する。つまり、キャラクタ送信部1205は、「店舗X,+4」から、肯定的用語が含まれる(モード1)であると判断し、現在のモードであるモード3から変化が生じているので、キャラクタを取得する、と判断する。そして、キャラクタ送信部1205は、処理結果「店舗X,+4」に対応するモード1のキャラクタ「笑い犬.WMV」をキャラクタ管理表から取得する。そして、キャラクタ送信部1205は、取得したキャラクタ「笑い犬.WMV」を、情報端末装置11に送信する。   Next, the character transmission unit 1205 determines whether or not to acquire a character by using the obtained processing result “store X, +4”. That is, the character transmission unit 1205 determines from “store X, +4” that a positive term is included (mode 1), and obtains a character because a change has occurred from mode 3 which is the current mode. It is determined that Then, the character transmission unit 1205 acquires the character “laughing dog.WMV” in mode 1 corresponding to the processing result “store X, +4” from the character management table. Then, the character transmission unit 1205 transmits the acquired character “laughing dog.WMV” to the information terminal device 11.

次に、キャラクタ受信部1103は、キャラクタ「笑い犬.WMV」を受信する。そして、キャラクタ出力部1104は、受信したキャラクタ「笑い犬.WMV」を出力する(図26の1203を参照)。   Next, the character receiving unit 1103 receives the character “laughing dog.WMV”. Then, the character output unit 1104 outputs the received character “laughing dog.WMV” (see 1203 in FIG. 26).

次に、例えば、ユーザが、文章「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」を入力した、とする。   Next, for example, it is assumed that the user inputs a sentence “Store X is not very beautiful”.

すると、文章受付部1105は、文章「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」を受け付ける。次に、文章出力部1108は、受け付けた当該文章を「あなたの発言」フィールドに出力する。そして、端末側文章送信部1106は、受け付けた文章「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」を送信する。   Then, the text reception unit 1105 receives the text “Store X is not very beautiful”. Next, the sentence output unit 1108 outputs the accepted sentence to the “Your Remarks” field. Then, the terminal-side text transmission unit 1106 transmits the received text “Store X is not very beautiful”.

次に、サーバ側文章受信部1206は、情報端末装置11から文章「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」を受信する。次に、自然言語処理部1207は、文章を分割する必要がないので、受信した文「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」を、そのままメモリ上に配置する。   Next, the server-side text receiving unit 1206 receives the text “Store X is not very beautiful” from the information terminal device 11. Next, since the natural language processing unit 1207 does not need to divide the sentence, the received sentence “Store X is not very beautiful” is arranged in the memory as it is.

次に、自然言語処理部13207は、文章「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」を以下のように言語処理し、処理結果を得る。   Next, the natural language processing unit 13207 processes the sentence “Store X is not very beautiful” as follows, and obtains a processing result.

つまり、文分割制御手段132073は、以下のように、読み出した各文を分割する。まず、文分割制御手段132073は、文「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」に対して、上記で説明した分割処理を行う。そして、文分割制御手段132073は、図27の(1)に示すように、文「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」を分割し、かつ、「主題」である第二文字列「店舗Xは」と、「状態」である第二文字列「あまり綺麗ではない」を得る。   That is, the sentence division control unit 132073 divides each read sentence as follows. First, the sentence division control unit 132073 performs the division process described above for the sentence “Store X is not very beautiful”. Then, the sentence division control unit 132073 divides the sentence “Store X is not very beautiful” as shown in (1) of FIG. 27, and the second character string “Store X” which is the “subject”. ”And the second character string“ not very beautiful ”which is“ state ”.

次に、評価対象取得手段132074は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御手段132073が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Xは」を特定し、当該第二文字列「店舗Xは」から評価対象「店舗X」を取得する。   Next, the evaluation object acquisition means 132074 uses the second character string “Store X is included in the second character string including the evaluation object from the type“ theme ”of the second character string acquired by the sentence division control means 132073 from the information arranged on the memory. ”Is specified, and the evaluation target“ store X ”is acquired from the second character string“ store X is ”.

次に、スコア取得手段1320761は、評価対象を含む第二文字列「店舗X」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類(例えば、「状態」)に対応する第二文字列「あまり綺麗ではない」を取得する。   Next, the score acquisition unit 1320761 uses the second character string “corresponding to the type (for example,“ state ”) of another specific second character string in the sentence having the second character string“ Store X ”including the evaluation target. "Not very beautiful".

次に、スコア取得手段1320761は、取得した第二文字列「あまり綺麗ではない」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納手段132071が有する1以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「あまり綺麗ではない」を検索する。そして、評価情報格納手段132071の一つの評価語「綺麗」が、第二文字列「あまり綺麗ではない」中に含まれることを検知する。   Next, the score acquisition unit 1320761 uses one or more evaluation words of the evaluation information storage unit 132071 to determine whether or not the evaluation word is included in the acquired second character string “not very beautiful”. Read and search for the second character string “not very beautiful” using each evaluation word as a key. Then, it is detected that one evaluation word “beautiful” in the evaluation information storage unit 132071 is included in the second character string “not very beautiful”.

そして、スコア取得手段1320761は、評価情報格納手段132071を検索し、評価語「綺麗」に対応するスコア「+4」を読み出し、メモリ上に配置する。   Then, the score acquisition unit 1320761 searches the evaluation information storage unit 132071, reads the score “+4” corresponding to the evaluation word “beautiful”, and arranges it on the memory.

次に、スコア変更処理を行う。つまり、変更語取得手段132077は、変更情報格納手段132072の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価語「綺麗」の前後の所定以内の文字数(ここでは、例えば、「5」とする。)の距離内に、変更語が存在するか否かを判断する。変更語取得手段132077は、第二文字列「あまり綺麗ではない」において、評価語「綺麗」の前後5文字以内に「あまり」、「ではない」という2つの変更語が存在する、と検知し、変更語「あまり」、「ではない」を取得し、メモリ上に配置する。   Next, score change processing is performed. That is, the change word acquisition unit 132077 uses the change word information included in the change information of the change information storage unit 132072 to set the number of characters within a predetermined number before and after the evaluation word “beautiful” (in this case, for example, “5”). .)) To determine whether there is a change word within the distance. The change word acquisition means 132077 detects that there are two change words “not so” and “not” within 5 characters before and after the evaluation word “beautiful” in the second character string “not so beautiful”. The change words “too much” and “not” are acquired and placed on the memory.

次に、評価変更情報取得手段132078は、取得された変更語「あまり」と対になる評価変更情報「0.5」、変更語「ではない」と対になる評価変更情報「−1」を、変更情報格納手段132072から取得し、メモリ上に配置する。   Next, the evaluation change information acquisition unit 132078 receives the evaluation change information “0.5” paired with the acquired change word “too” and the evaluation change information “−1” paired with the change word “not”. , Obtained from the change information storage means 132072 and placed on the memory.

次に、変更スコア算出手段13209は、2つの評価変更情報「0.5」「−1」を用いて、スコア「+4」に対して演算する。ここでは、例えば、変更スコア算出手段13209は、「(+4)×0.5×(−1)=−2」の演算を行い、新しいスコア「−2」を得て、メモリ上に配置する。変更スコア算出手段13209は、取得した評価変更情報をパラメータとして、予め決められた算出式で新しいスコアを算出すれば良く、その算出式は問わない。   Next, the change score calculation means 13209 performs an operation on the score “+4” using the two pieces of evaluation change information “0.5” and “−1”. Here, for example, the modified score calculation means 13209 performs an operation of “(+4) × 0.5 × (−1) = − 2”, obtains a new score “−2”, and arranges it on the memory. The change score calculation means 13209 may calculate a new score with a predetermined calculation formula using the obtained evaluation change information as a parameter, and the calculation formula is not limited.

次に、評価算出手段1320762は、過去に、同一のユーザの発言から、評価対象取得手段132074が取得した同一の評価対象についての1以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価(スコア)を算出する。つまり、評価算出手段1320762は、以前の「店舗X」のスコア「+4」と、今回のスコア「−2」を加重平均「(((+4)+(2×(−2)))/3)=0」を、累積スコアとして算出し、スコア「0」をメモリ上に配置する。次に、スコア処理結果構成手段1320763は、評価対象取得手段132074が取得した評価対象「店舗X」と、評価算出手段1320762が算出したスコア「0」を用いて、処理結果「店舗X,0」を構成する。スコア処理結果構成手段1320763は、文「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」の処理結果である「店舗X,−2」も保持している、とする。   Next, the evaluation calculation means 1320762 uses the one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means 132074 from the remarks of the same user in the past to evaluate the evaluation object (score). Is calculated. That is, the evaluation calculation means 1320762 calculates the weighted average “(((+4) + (2 × (−2))) / 3) from the previous score“ +4 ”of“ Store X ”and the current score“ −2 ”. = 0 ”is calculated as the cumulative score, and the score“ 0 ”is arranged in the memory. Next, the score processing result composition unit 1320763 uses the evaluation object “store X” acquired by the evaluation object acquisition unit 132074 and the score “0” calculated by the evaluation calculation unit 1320762, and uses the processing result “store X, 0”. Configure. It is assumed that the score processing result constituting unit 1320763 also holds “store X, −2”, which is the processing result of the sentence “store X is not very beautiful”.

次に、文章取得部1208は、自然言語処理部1207における、文「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」の自然言語処理の結果である処理結果「店舗X,−2」の中に、肯定的な感情を示す嗜好情報が存在するか否かを判断する。ここで、スコア「0」は、肯定的な感情を示す嗜好情報ではないので、文章取得部1208は、用語に対応する文章を、ランダムに文章格納部1202から取得し、文を構成する。そして、サーバ側文章送信部1209は、取得した文を、情報端末装置11に送信する。次に、端末側文章受信部1107は、サーバ装置12から文を受信する。そして、文章出力部1108は、受信した文を「X君の発言」のフィールドに出力する。   Next, the sentence acquisition unit 1208 affirms the processing result “store X, -2” that is the result of the natural language processing of the sentence “Store X is not very beautiful” in the natural language processing unit 1207. It is determined whether or not there is preference information indicating a typical emotion. Here, since the score “0” is not preference information indicating a positive emotion, the sentence acquisition unit 1208 randomly acquires sentences corresponding to the terms from the sentence storage unit 1202 to form sentences. Then, the server-side sentence transmission unit 1209 transmits the acquired sentence to the information terminal device 11. Next, the terminal-side sentence receiving unit 1107 receives a sentence from the server device 12. Then, the sentence output unit 1108 outputs the received sentence to the “X-kun's remark” field.

次に、広告情報取得部1210は、得られた処理結果「店舗X,0」を用いて、広告情報を取得するか否かを判断する。ここで、広告情報取得部1210は、嗜好情報を含み、感情の変化があった場合(肯定的感情から否定的感情に変化、否定的感情から肯定的感情に変化、通常の感情から肯定的感情に変化、通常の感情から否定的感情に変化、など)に、広告情報を取得する、と判断する、とする。そして、広告情報取得部1210は、ここでは、以前は通常の感情(0の値のスコア、初期値)であり、今回は、肯定的感情(+のスコア)に変化した、と検知し、広告情報を取得する、と判断する。次に、広告情報取得部1210は、処理結果「店舗X,0」を用いて、図23の広告情報管理表を検索するが、条件に合致するレコードが存在しないので、広告情報送信部1211は、広告情報は送信しない。   Next, the advertisement information acquisition unit 1210 determines whether or not to acquire advertisement information using the obtained processing result “store X, 0”. Here, the advertisement information acquisition unit 1210 includes preference information, and when there is a change in emotion (change from positive emotion to negative emotion, change from negative emotion to positive emotion, normal emotion to positive emotion , Change from normal emotion to negative emotion, etc.), it is determined that the advertisement information is acquired. Then, the advertisement information acquisition unit 1210 detects that it was previously a normal emotion (score with a value of 0, an initial value) and has changed to a positive emotion (a score of +) this time. It is determined that information is acquired. Next, the advertisement information acquisition unit 1210 searches the advertisement information management table of FIG. 23 using the processing result “store X, 0”. However, since there is no record that matches the condition, the advertisement information transmission unit 1211 , Do not send advertising information.

なお、ここで、先に送信した広告情報「レストランX.WMV」に対応する条件「スコアが+4以上」を満たさなくなっているので、情報端末装置11に表示されている広告情報「レストランX.WMV」を消去する命令を、サーバ装置132から情報端末装置11に送信し、情報端末装置11は表示している広告情報「レストランX.WMV」を、消去しても良い。かかる場合、例えば、サーバ装置132の広告情報取得部1210は、既に取得し、送信された広告情報に対応する条件が合わなくなったことを検知し、サーバ装置132の削除命令送信部(図示しない)が、削除命令(例えば、「delete レストランX.WMV」)を、情報端末装置11に送信する。そして、情報端末装置11の削除命令受信部(図示しない)が、削除命令(例えば、「delete レストランX.WMV」)を受信し、広告情報削除部(図示しない)が削除命令(例えば、「delete レストランX.WMV」)に従って、表示されている広告情報を削除する。   Here, since the condition “score is +4 or higher” corresponding to the previously transmitted advertisement information “Restaurant X.WMV” is not satisfied, the advertisement information “Restaurant X.WMV” displayed on the information terminal device 11 is not satisfied. May be transmitted from the server device 132 to the information terminal device 11, and the information terminal device 11 may delete the displayed advertisement information “Restaurant X.WMV”. In such a case, for example, the advertisement information acquisition unit 1210 of the server device 132 detects that a condition corresponding to the advertisement information that has already been acquired and transmitted is not met, and a deletion command transmission unit (not shown) of the server device 132 is detected. Transmits a delete command (for example, “delete restaurant X.WMV”) to the information terminal device 11. Then, the delete command receiving unit (not shown) of the information terminal device 11 receives the delete command (for example, “delete restaurant X.WMV”), and the advertisement information deleting unit (not shown) is used for the delete command (for example, “delete”). The displayed advertisement information is deleted according to the restaurant X.WMV ”).

以上、本実施の形態によれば、機能素解析という自然言語解析の手法を用いて自然言語処理を行うので、精度の高い言語処理が可能となる。特に、口語調の文に対しても、精度の高い言語処理が可能となる。その結果、ユーザの嗜好に合致した広告情報を出力でき、広告効果が大幅に向上する。   As described above, according to the present embodiment, since natural language processing is performed using a natural language analysis technique called functional element analysis, highly accurate language processing is possible. In particular, highly accurate language processing is possible even for colloquial sentences. As a result, advertisement information that matches the user's preference can be output, and the advertising effect is greatly improved.

また、本実施の形態によれば、後続する言い回し(「ない」など)を利用して、正確に自然言語処理を行うので、さらに精度の高い言語処理が可能となる。   In addition, according to the present embodiment, since natural language processing is accurately performed by using subsequent phrases (such as “no”), language processing with higher accuracy can be performed.

なお、本実施の形態によれば、後続する言い回し(「ない」など)を考慮した言語処理は必須ではない。   It should be noted that according to the present embodiment, language processing that considers the following wording (such as “no”) is not essential.

また、本実施の形態によれば、広告情報はサーバ装置が保持していた。しかし、広告情報は、他の第三の装置が保持しており、第三の装置からサーバ装置経由または、第三の装置から直接に、情報端末装置11に広告情報が送信されても良い。つまり、本システムにより、以下の広告出力方法が実現されれば良い。その方法は、文章受信部と、自然言語処理部と、広告情報取得部と、広告情報送信部により実現される広告出力方法であって、情報端末装置から文章を受信する文章受信ステップと、前記文章受信ステップで受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理ステップと、前記自然言語処理ステップで取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得ステップと、前記広告情報取得ステップで取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信ステップを具備する広告出力方法、である。   Further, according to the present embodiment, the advertisement information is held by the server device. However, the advertisement information may be held by another third device, and the advertisement information may be transmitted to the information terminal device 11 from the third device via the server device or directly from the third device. In other words, the following advertisement output method may be realized by this system. The method is an advertisement output method realized by a sentence receiving unit, a natural language processing unit, an advertisement information acquiring unit, and an advertisement information transmitting unit, and receives a sentence from an information terminal device, The natural language processing is performed on the text received in the text receiving step, the processing result including at least one term is acquired, and the processing result acquired in the natural language processing step is used to acquire the advertisement information. An advertisement output method comprising: an advertisement information acquisition step; and an advertisement information transmission step of transmitting the advertisement information acquired in the advertisement information acquisition step to the information terminal device.

また、上記方法の自然言語処理ステップにおいて、前記文章から、前記文章の入力者の嗜好に関する情報である嗜好情報を取得し、前記広告情報取得ステップにおいて、前記嗜好情報に合致する広告情報を取得することは好適である。   Further, in the natural language processing step of the above method, preference information that is information related to the preference of the input user of the text is acquired from the text, and advertisement information that matches the preference information is acquired in the advertisement information acquisition step. That is preferred.

また、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を1以上、記憶媒体に格納しており、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を1以上、記憶媒体に格納しており、上記方法の前記自然言語処理ステップは、前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を2以上の文字列である2以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御ステップと、前記文分割制御ステップで取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得ステップと、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記記憶媒体から検索し、取得する評価語取得ステップと、前記評価対象取得ステップで取得した評価対象と、前記評価語取得ステップで取得した評価語を用いて、処理結果を構成することは好適である。
Also, the first character string, function word information that is information for specifying the function or type of the first character string in the sentence, and pre-connection that is information for specifying the type of character string that can be connected before the first character string A symbol and a type of character string that can be connected after the first character string, or a symbol indicating that it is a delimiter, and information that specifies the type of the second character string in a sentence delimited by the symbol One or more dictionary information having a pair of connection symbols is stored in a storage medium,
One or more evaluation information having evaluation words, which are terms related to the quality of an evaluation target, are stored in a storage medium, and the natural language processing step of the method indicates that it is separated from sentences constituting the sentence. Take out the first character string for the post-connection symbol, use the first character string as a key, divide the sentence into two or more second character strings that are two or more character strings, and the first character string at the end of the second character string Sentence division control step of acquiring information specifying the type of the second character string from the function word information or the post-connection symbol corresponding to, and acquiring information specifying the type of the second character string and the second character string And an evaluation object acquisition step of identifying a second character string including an evaluation object from the type of the second character string acquired in the sentence division control step, and acquiring an evaluation object from the second character string, and the evaluation object Second sentence containing An evaluation word that specifies a second character string that can include an evaluation word using another second character string type in a sentence having a column, searches the storage medium for the evaluation word that the second character string has, and acquires the evaluation word It is preferable to configure the processing result using the acquisition step, the evaluation object acquired in the evaluation object acquisition step, and the evaluation word acquired in the evaluation word acquisition step.

また、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有する評価情報を1以上格納しており、上記広告出力方法の処理結果構成ステップにおいて、前記評価語と対になるスコアを前記取得するスコア取得ステップと、前記評価対象取得ステップで取得した同一の評価対象についての1以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出ステップと、前記評価対象取得ステップで取得した評価対象と、前記評価算出ステップで算出したスコアを用いて、処理結果を構成するスコア処理結果構成ステップを具備することが好適である。   In addition, the evaluation word which is a term relating to the quality of the evaluation target and one or more evaluation information having a score indicating the degree of good or bad are stored, and in the processing result configuration step of the advertisement output method, the evaluation word A score acquisition step for acquiring the score to be paired with, and an evaluation calculation step for calculating an evaluation for the evaluation target using one or more scores for the same evaluation target acquired in the evaluation target acquisition step; It is preferable to include a score processing result configuration step that configures a processing result using the evaluation target acquired in the evaluation target acquisition step and the score calculated in the evaluation calculation step.

また、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を1以上格納しており、上記方法において、前記自然言語処理ステップは、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得ステップと、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得ステップと、前記スコア取得ステップで取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得ステップで取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出ステップをさらに具備し、前記評価算出ステップにおいて、
前記評価対象取得ステップで取得した同一の評価対象についての1以上のスコア、および前記変更スコア算出ステップで算出した同一の評価対象についての1以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出することは好適である。
In addition, in the above method, one or more change information that is a pair of evaluation change information that is information for changing an evaluation word and a change word that is a wording word indicating an evaluation change for the evaluation word is stored. The natural language processing step includes a change word acquisition step for acquiring a change word within a predetermined number of characters from the evaluation word, an evaluation change information acquisition step for acquiring evaluation change information paired with the change word, The score calculation step further includes a change score calculation step for changing the score using the evaluation change information acquired in the evaluation change information acquisition step and calculating a new score with respect to the score acquired in the score acquisition step, and the evaluation calculation In step
Evaluation of the evaluation object using one or more scores for the same evaluation object acquired in the evaluation object acquisition step and one or more new scores for the same evaluation object calculated in the modified score calculation step It is preferable to calculate.

また、本実施の形態におけるサーバ装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、情報端末装置から文章を受信するサーバ側文章受信部と、前記サーバ側文章受信部が受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理部と、前記自然言語処理部が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得部と、前記広告情報取得部が取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信部として機能させるためのプログラム、である。   Moreover, the software which implement | achieves the server apparatus in this Embodiment is the following programs. In other words, this program performs natural language processing on a computer-side server-side text receiving unit that receives text from an information terminal device and text received by the server-side text receiving unit, and generates a processing result including at least one term. Using the acquired natural language processing unit, the processing result acquired by the natural language processing unit, the advertising information acquisition unit for acquiring advertising information, and the advertising information acquired by the advertising information acquisition unit are transmitted to the information terminal device It is a program for functioning as an advertisement information transmitting unit.

また、上記プログラムにおいて、前記自然言語処理部は、前記文章から、前記文章の入力者の嗜好に関する情報である嗜好情報を取得し、前記広告情報取得部は、前記嗜好情報に合致する広告情報を取得するように、コンピュータを機能させることは好適である。   Further, in the above program, the natural language processing unit acquires preference information that is information related to the preference of the input user of the text from the text, and the advertisement information acquisition unit acquires advertisement information that matches the preference information. It is preferred to have the computer function to obtain.

また、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を1以上、記憶媒体に格納しており、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を1以上、記憶媒体に格納しており、上記プログラムにおいて、前記自然言語処理部は、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を1以上格納している評価情報格納手段と、前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を2以上の文字列である2以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段と、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納手段から検索し、取得する評価語取得手段と、前記評価対象取得手段が取得した評価対象と、前記評価語取得手段が取得した評価語を用いて、処理結果を構成する処理結果構成手段を具備するように、コンピュータを機能させることは好適である。   Also, the first character string, function word information that is information for specifying the function or type of the first character string in the sentence, and pre-connection that is information for specifying the type of character string that can be connected before the first character string A symbol and a type of character string that can be connected after the first character string, or a symbol indicating that it is a delimiter, and information that specifies the type of the second character string in a sentence delimited by the symbol One or more dictionary information having a pair with a connection symbol is stored in a storage medium, and one or more evaluation information having an evaluation word that is a term relating to the quality of an evaluation target is stored in the storage medium, and the program The natural language processing unit is separated from evaluation information storage means for storing one or more evaluation information having evaluation words, which are terms relating to the quality of an evaluation target, and sentences constituting the sentence Take out the first character string for the connection symbol indicating that there is, and use the first character string as a key to divide the sentence into two or more second character strings that are two or more character strings. Information identifying the type of the second character string is obtained from the function word information corresponding to the first character string or the post-connection symbol, and information identifying the type of the second character string and the second character string is obtained. A sentence division control unit; and an evaluation target acquisition unit that identifies a second character string including an evaluation target from the type of the second character string acquired by the sentence division control unit, and acquires an evaluation target from the second character string; , Specifying a second character string that can include an evaluation word by using another second character string type in a sentence having the second character string including the evaluation object, and evaluating the evaluation word that the second character string has Evaluation word acquisition means for searching and acquiring from the information storage means, and previous And evaluated for the evaluation target acquisition means has acquired, by using the evaluation words the evaluation word acquisition unit has acquired, so as to comprise a processing result configuration means constituting the processing result, it is preferable to cause the computer to function.

また、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有する評価情報を1以上格納しており、前記処理結果構成手段は、前記評価語と対になるスコアを取得するスコア取得手段と、前記評価対象取得手段が取得した同一の評価対象についての1以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出手段と、前記評価対象取得手段が取得した評価対象と、前記評価算出手段が算出したスコアを用いて、処理結果を構成するスコア処理結果構成手段を具備するものとして、上記プログラムを機能させることは好適である。   In addition, one or more evaluation information having a pair of an evaluation word which is a term relating to the quality of the evaluation target and a score indicating the degree of good or bad is stored, and the processing result constituting unit is paired with the evaluation word. Score acquisition means for acquiring a score, evaluation calculation means for calculating an evaluation for the evaluation object using one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means, and the evaluation object acquisition means It is preferable that the program is made to function as having the score processing result configuring unit that configures the processing result using the evaluation object acquired by the method and the score calculated by the evaluation calculating unit.

さらに、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を1以上格納しており、前記自然言語処理部は、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得手段と、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得手段と、前記スコア取得手段が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得手段が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出手段をさらに具備し、前記評価算出手段は、前記評価対象取得手段が取得した同一の評価対象についての1以上のスコア、および前記変更スコア算出手段が算出した同一の評価対象についての1以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出するものとして、上記プログラムを機能させることは好適である。
(実施の形態3)
In addition, the natural language processing unit stores one or more change information that is a pair of evaluation change information that is a word of a wording that indicates a change of evaluation with respect to the evaluation word and information for changing the evaluation. A change word acquisition unit that acquires a change word within a predetermined number of characters from the evaluation word, an evaluation change information acquisition unit that acquires evaluation change information that is paired with the change word, and the score acquisition unit With respect to the acquired score, the evaluation change information acquired by the evaluation change information acquisition means is used to further change the score and to calculate a new score, the evaluation calculation means, Using one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means and one or more new scores for the same evaluation object calculated by the modified score calculation means , As for calculating the evaluation of the evaluation, it is preferred that the functioning of the above program.
(Embodiment 3)

本実施の形態におけるチャットシステムにおいて、端末に入力された文章を受信し、リアルタイムに広告を、各端末に送信する広告出力システムについて説明する。また、ユーザが入力した文から取得される用語に対応するカテゴリーに合致する広告情報を取得し、出力する広告出力システムについて説明する。図1は、本実施の形態における広告出力システムの概念図である。   In the chat system according to the present embodiment, an advertisement output system that receives text input to a terminal and transmits an advertisement to each terminal in real time will be described. An advertisement output system that acquires and outputs advertisement information that matches a category corresponding to a term acquired from a sentence input by a user will be described. FIG. 1 is a conceptual diagram of an advertisement output system in the present embodiment.

図28は、本実施の形態における広告出力システムのブロック図である。広告出力システムは、情報端末装置281、サーバ装置282、第二の情報端末装置283を具備する。情報端末装置281、第二の情報端末装置283は、ここでは同様の構成である。そして、情報端末装置281のユーザと、第二の情報端末装置283のユーザは、広告出力システムが有するチャット機能を用いて、チャットを楽しむ。   FIG. 28 is a block diagram of the advertisement output system in the present embodiment. The advertisement output system includes an information terminal device 281, a server device 282, and a second information terminal device 283. Here, the information terminal device 281 and the second information terminal device 283 have the same configuration. Then, the user of the information terminal device 281 and the user of the second information terminal device 283 enjoy chat using the chat function of the advertisement output system.

情報端末装置281は、受付部1101、指示送信部1102、文章受付部1105、端末側文章送信部1106、端末側文章受信部1107、文章出力部1108、広告情報受信部1109、広告情報出力部1110を具備する。   The information terminal device 281 includes a reception unit 1101, an instruction transmission unit 1102, a text reception unit 1105, a terminal side text transmission unit 1106, a terminal side text reception unit 1107, a text output unit 1108, an advertisement information reception unit 1109, and an advertisement information output unit 1110. It comprises.

サーバ装置282は、広告情報格納部28201、指示受信部1204、サーバ側文章受信部28206、自然言語処理部13207、サーバ側文章送信部28209、広告情報取得部28210、広告情報送信部1211を具備する。   The server device 282 includes an advertisement information storage unit 28201, an instruction reception unit 1204, a server side sentence reception unit 28206, a natural language processing unit 13207, a server side sentence transmission unit 28209, an advertisement information acquisition unit 28210, and an advertisement information transmission unit 1211. .

広告情報取得部28210は、カテゴリー変換辞書格納部手段282101、カテゴリー取得手段282102、広告情報取得手段282103を具備する。   The advertisement information acquisition unit 28210 includes category conversion dictionary storage unit 282101, category acquisition unit 282102, and advertisement information acquisition unit 282103.

第二の情報端末装置283は、第二受付部28301、第二指示送信部28302、第二文章受付部28305、第二端末側文章送信部28306、第二端末側文章受信部28307、第二文章出力部28308、第二広告情報受信部28309、第二広告情報出力部28310を具備する。   The second information terminal device 283 includes a second reception unit 28301, a second instruction transmission unit 28302, a second sentence reception unit 28305, a second terminal side sentence transmission unit 28306, a second terminal side sentence reception unit 28307, and a second sentence. An output unit 28308, a second advertisement information receiving unit 28309, and a second advertisement information output unit 28310 are provided.

広告情報格納部28201は、カテゴリーに対応する広告情報を格納している。広告情報格納部28201は、通常、カテゴリーと広告情報の組を複数、格納している。広告情報格納部28201は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The advertisement information storage unit 28201 stores advertisement information corresponding to the category. The advertisement information storage unit 28201 normally stores a plurality of sets of categories and advertisement information. The advertisement information storage unit 28201 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

サーバ側文章受信部28206は、情報端末装置281または、第二の情報端末装置283から文章(チャットの文章)を受信する。サーバ側文章受信部28206は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送受信手段で実現されても良い。   The server-side text receiving unit 28206 receives text (chat text) from the information terminal device 281 or the second information terminal device 283. The server-side text receiving unit 28206 is usually realized by a wireless or wired communication unit, but may be realized by a broadcast receiving unit.

サーバ側文章送信部28209は、サーバ側文章受信部28206が受信した文章を、情報端末装置281または、第二の情報端末装置283に送信する。サーバ側文章送信部28209は、情報端末装置281から受信した文章を第二の情報端末装置283に送信し、第二の情報端末装置283から受信した文章を情報端末装置281に送信する。サーバ側文章送信部28209は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。   The server-side text transmission unit 28209 transmits the text received by the server-side text reception unit 28206 to the information terminal device 281 or the second information terminal device 283. The server-side text transmission unit 28209 transmits the text received from the information terminal device 281 to the second information terminal device 283, and transmits the text received from the second information terminal device 283 to the information terminal device 281. The server-side text transmission unit 28209 is usually realized by a wireless or wired communication unit, but may be realized by a broadcasting unit.

広告情報取得部28210は、自然言語処理部13207が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する。広告情報取得部28210は、好適には、処理結果が有する嗜好情報に合致する広告情報を取得する。広告情報取得部28210は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。広告情報取得部28210の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The advertisement information acquisition unit 28210 acquires the advertisement information using the processing result acquired by the natural language processing unit 13207. The advertisement information acquisition unit 28210 preferably acquires advertisement information that matches the preference information included in the processing result. The advertisement information acquisition unit 28210 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the advertisement information acquisition unit 28210 is usually realized by software, and the software is recorded in a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

カテゴリー変換辞書格納部手段282101は、用語とカテゴリーの対応を示すカテゴリー変換辞書を格納している。カテゴリー変換辞書は、いわゆる、概念辞書でも良い。カテゴリー変換辞書格納部手段282101は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The category conversion dictionary storage unit 282101 stores a category conversion dictionary indicating the correspondence between terms and categories. The category conversion dictionary may be a so-called concept dictionary. The category conversion dictionary storage unit 282101 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

カテゴリー取得手段282102は、自然言語処理部13207が取得した処理結果が有する用語(上記の「主題」や「対象物」を含む概念)に対応するカテゴリーを、カテゴリー変換辞書格納部手段282101から取得する。カテゴリー取得手段282102は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。カテゴリー取得手段282102の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The category acquisition unit 282102 acquires from the category conversion dictionary storage unit 282101 a category corresponding to a term (a concept including the “subject” and “object”) included in the processing result acquired by the natural language processing unit 13207. . The category acquisition unit 282102 is usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the category acquisition unit 282102 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

広告情報取得手段282103は、カテゴリー取得手段282102が取得したカテゴリーに対応する広告情報を、広告情報格納部28201から取得する。広告情報取得手段282103は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。広告情報取得手段282103の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The advertisement information acquisition unit 282103 acquires advertisement information corresponding to the category acquired by the category acquisition unit 282102 from the advertisement information storage unit 28201. The advertisement information acquisition unit 282103 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the advertisement information acquisition unit 282103 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

第二の情報端末装置283の第二受付部28301は、情報端末装置281の受付部1101と同じ動作を行う。また、同様に、第二指示送信部28302は指示送信部1102と同様であり、第二文章受付部28305は文章受付部1105と同様である、第二端末側文章送信部28306は端末側文章送信部1106と同様であり、第二端末側文章受信部28307は端末側文章受信部1107と同様であり、第二文章出力部28308は文章出力部1108と同様であり、第二広告情報受信部28309は広告情報受信部1109と同様であり、第二広告情報出力部28310は広告情報出力部1110と同様である。   The second reception unit 28301 of the second information terminal device 283 performs the same operation as the reception unit 1101 of the information terminal device 281. Similarly, the second instruction transmission unit 28302 is the same as the instruction transmission unit 1102, the second sentence reception unit 28305 is the same as the sentence reception unit 1105, and the second terminal side sentence transmission unit 28306 is the terminal side sentence transmission. The second terminal side text receiving unit 28307 is the same as the terminal side text receiving unit 1107, the second text output unit 28308 is the same as the text output unit 1108, and the second advertisement information receiving unit 28309 is the same as the unit 1106. Is the same as the advertisement information receiving unit 1109, and the second advertisement information output unit 28310 is the same as the advertisement information output unit 1110.

次に、広告出力システムの動作について説明する。まず、情報端末装置281の動作について、図29のフローチャートを用いて説明する。なお、第二の情報端末装置283の動作について、情報端末装置281と同様であるので、説明を省略する。また、図29において、図3のフローチャートと同様のステップについて、処理を省略する。   Next, the operation of the advertisement output system will be described. First, the operation of the information terminal device 281 will be described using the flowchart of FIG. The operation of the second information terminal device 283 is the same as that of the information terminal device 281 and will not be described. In FIG. 29, processing is omitted for the same steps as those in the flowchart of FIG.

(ステップS2901)図示しない手段が、チャットシステムを行うためのアプリケーション画面(例えば、HTMLやXMLで記載されているアプリ画面)を受信したか否かを判断する。アプリケーション画面を受信すればステップS2902に行き、アプリケーション画面を受信しなければステップS2901に戻る。   (Step S2901) It is determined whether a means (not shown) has received an application screen (for example, an application screen described in HTML or XML) for performing a chat system. If the application screen is received, the process goes to step S2902, and if the application screen is not received, the process returns to step S2901.

(ステップS2902)図示しない手段が、ステップS2901で受信したアプリケーション画面を出力する。   (Step S2902) A means not shown outputs the application screen received in step S2901.

次に、サーバ装置282の動作について、図30のフローチャートを用いて説明する。   Next, the operation of the server device 282 will be described using the flowchart of FIG.

(ステップS3001)図示しない手段は、チャットシステムのアプリケーション画面を読み出す。   (Step S3001) A means (not shown) reads an application screen of the chat system.

(ステップS3002)図示しない手段は、ステップS3001で読み出したチャットシステムのアプリケーション画面を、情報端末装置281、および第二の情報端末装置283に送信する。かかる処理は、公知のチャットシステムの動作である。   (Step S3002) The means (not shown) transmits the application screen of the chat system read out in step S3001 to the information terminal device 281 and the second information terminal device 283. Such processing is an operation of a known chat system.

(ステップS3003)サーバ側文章受信部28206は、情報端末装置281、または第二の情報端末装置283から、文章を受信したか否かを判断する。文章を受信すればステップS3004に行き、文章を受信しなければステップS3003に戻る。   (Step S3003) The server-side text receiving unit 28206 determines whether a text has been received from the information terminal device 281 or the second information terminal device 283. If a sentence is received, the process goes to step S3004. If no sentence is received, the process returns to step S3003.

(ステップS3004)自然言語処理部13207は、ステップS3003で受信した文章に対して、実施の形態2で説明した機能素解析による自然言語処理を行う。   (Step S3004) The natural language processing unit 13207 performs natural language processing by the functional element analysis described in the second embodiment on the sentence received in step S3003.

(ステップS3005)サーバ側文章送信部28209は、ステップS3003で受信した文章を、チャットの相手の端末(情報端末装置281または第二の情報端末装置283)に送信する。   (Step S3005) The server-side text transmission unit 28209 transmits the text received in step S3003 to the chat partner terminal (the information terminal device 281 or the second information terminal device 283).

(ステップS3006)広告情報取得部28210は、ステップS3004における自然言語処理結果を用いて、広告情報を取得する。具体的には、まず、カテゴリー取得手段282102は、自然言語処理結果から対象物を取得する。そして、カテゴリー取得手段282102は、対象物に対応するカテゴリーを、カテゴリー変換辞書格納部手段282101から取得する。次に、広告情報取得手段282103は、カテゴリー取得手段282102が取得したカテゴリーと対になる広告情報を取得する。   (Step S3006) The advertisement information acquisition unit 28210 acquires advertisement information using the natural language processing result in step S3004. Specifically, first, the category acquisition unit 282102 acquires an object from the natural language processing result. Then, the category acquisition unit 282102 acquires the category corresponding to the object from the category conversion dictionary storage unit 282101. Next, the advertisement information acquisition unit 282103 acquires advertisement information paired with the category acquired by the category acquisition unit 282102.

以下、本実施の形態における広告出力システムの具体的な動作について説明する。広告出力システムの概念図は図31である。図31において、情報端末装置281のユーザ「Aさん」と、第二の情報端末装置283のユーザ「Bさん」がチャットを楽しんでいる。その際、Aさんが入力した文章、Bさんが入力した文章が、サーバ装置282に送信され、サーバ装置282から、第二の情報端末装置283または情報端末装置281に広告情報が送信され、出力される。   Hereinafter, a specific operation of the advertisement output system in the present embodiment will be described. FIG. 31 is a conceptual diagram of the advertisement output system. In FIG. 31, the user “Mr. A” of the information terminal device 281 and the user “Mr. B” of the second information terminal device 283 are enjoying the chat. At that time, the text input by Mr. A and the text input by Mr. B are transmitted to the server device 282, and the advertisement information is transmitted from the server device 282 to the second information terminal device 283 or the information terminal device 281 for output. Is done.

今、サーバ装置12の広告情報格納部28201は、図32に示す広告情報管理表を格納している。広告情報管理表は、「ID」「カテゴリー」「広告情報」の属性値を有するレコードを1以上格納している。「広告情報」は、静止画、動画、テキスト、音声等に加えて、URLやURIなど、広告情報の存在場所を示す情報でも良い。   Now, the advertisement information storage unit 28201 of the server device 12 stores the advertisement information management table shown in FIG. The advertisement information management table stores one or more records having attribute values of “ID”, “category”, and “advertisement information”. The “advertisement information” may be information indicating the location of the advertisement information, such as a URL or a URI, in addition to a still image, a moving image, text, audio, and the like.

また、カテゴリー変換辞書格納部手段282101は、図33に示すカテゴリー変換辞書を格納している。カテゴリー変換辞書は、「カテゴリー」と「対象物(用語)」の対の情報であり、一のカテゴリーは、1以上の対象物と対応付けられている。「カテゴリー」は、通常、「対象物(用語)」に対する上位概念の情報である。   The category conversion dictionary storage unit 282101 stores the category conversion dictionary shown in FIG. The category conversion dictionary is information of a pair of “category” and “object (term)”, and one category is associated with one or more objects. “Category” is usually information of a superordinate concept with respect to “object (term)”.

また、辞書情報格納手段132070は、図20に示す辞書情報管理表を保持している。   The dictionary information storage means 132070 holds the dictionary information management table shown in FIG.

かかる状況において、AさんとBさんは、自分の端末(情報端末装置281または第二の情報端末装置283)で文章を入力し、チャットを行う。ここで、たとえば、Aさんは、文章「僕、ねこが好きなんだけど」を入力した、とする。すると、自然言語処理部13207は、文章「僕、ねこが好きなんだけど」を解析し、実施の形態2で説明した処理により、対象物「ねこ」、および評価語「好き」を取得する。   In such a situation, Mr. A and Mr. B enter texts at their terminals (information terminal device 281 or second information terminal device 283) and chat. Here, for example, suppose that Mr. A has input the sentence “I like cats, but I do”. Then, the natural language processing unit 13207 analyzes the sentence “I like cats, but I acquire the object“ cat ”and the evaluation word“ likes ”by the process described in the second embodiment.

そして、スコア取得手段1320761は、評価情報格納手段132071を検索し、評価語「好き」に対応するスコア「+4」を読み出し、メモリ上に配置する。   Then, the score acquisition unit 1320761 searches the evaluation information storage unit 132071, reads the score “+4” corresponding to the evaluation word “like”, and arranges it on the memory.

次に、スコア変更処理を行おうとするが、変更語が対象文中に含まれないので、スコアの変更処理は行われない。   Next, an attempt is made to perform a score change process, but since the changed word is not included in the target sentence, the score change process is not performed.

次に、評価算出手段1320762は、過去に、同一のユーザの発言から、評価対象取得手段132074が取得した同一の評価対象についての1以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価(スコア)を算出する。但し、文章「僕、ねこが好きなんだけど」は、本ユーザが、ねこについて、はじめての発言であるので、評価算出手段1320762は、累積スコア算出処理を行わず、スコア「+4」は、そのままメモリ上に格納されている、とする。   Next, the evaluation calculation means 1320762 uses the one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means 132074 from the remarks of the same user in the past to evaluate the evaluation object (score). Is calculated. However, since the sentence “I like cats” is the first remark about the cat by the user, the evaluation calculation means 1320762 does not perform the cumulative score calculation process, and the score “+4” remains in the memory. Suppose that it is stored above.

次に、広告情報取得部28210は、得られた処理結果「ねこ,+4」を用いて、広告情報を取得するか否かを判断する。ここで、広告情報取得部28210は、嗜好情報を含み、感情の変化があった場合に、広告情報を取得する、と判断する、とする。そして、広告情報取得部28210は、ここでは、以前は通常の感情(0の値のスコア、初期値)であり、今回は、肯定的感情(+のスコア)に変化した、と検知し、広告情報を取得する、と判断する、とする。   Next, the advertisement information acquisition unit 28210 determines whether or not to acquire advertisement information using the obtained processing result “cat, +4”. Here, it is assumed that the advertisement information acquisition unit 28210 includes preference information and determines that the advertisement information is acquired when there is a change in emotion. Then, the advertisement information acquisition unit 28210 detects that it was previously a normal emotion (score with a value of 0, an initial value), and has changed to a positive emotion (a score of +) this time. It is assumed that information is acquired.

次に、カテゴリー取得手段282102は、対象物「ねこ」に対応するカテゴリー「ペット」を、図32のカテゴリー変換辞書から読み出す。そして、広告情報取得手段282103は、カテゴリー「ペット」と対になる広告情報「http://www.pet.・・・」を取得する。   Next, the category acquisition unit 282102 reads out the category “pet” corresponding to the object “cat” from the category conversion dictionary of FIG. Then, the advertisement information acquisition unit 282103 acquires advertisement information “http://www.pet....” That is paired with the category “pet”.

次に、広告情報送信部1211は、広告情報「http://www.pet.・・・」を、Aさんの情報端末装置281に送信する。   Next, the advertisement information transmission unit 1211 transmits the advertisement information “http://www.pet....” To the information terminal device 281 of Mr. A.

次に、情報端末装置281の広告情報受信部1109は、広告情報「http://www.pet.・・・」を受信し、広告情報出力部1110は、チャット画面の、適切な位置に、広告情報「http://www.pet.・・・」を出力する。そして、Aさんは、チャットをしながら、広告情報「http://www.pet.・・・」をマウスで押下することにより、広告情報「http://www.pet.・・・」に対応するペットのホームページを見ることができる。   Next, the advertisement information receiving unit 1109 of the information terminal device 281 receives the advertisement information “http://www.pet....”, And the advertisement information output unit 1110 is placed at an appropriate position on the chat screen. The advertisement information “http://www.pet....” Is output. Then, while chatting, Mr. A presses the advertisement information “http://www.pet....” With the mouse, thereby changing the advertisement information “http://www.pet. You can see the home page of the corresponding pet.

なお、Bさんが入力した文章に対しても同様に言語処理され、Bさんの端末である第二の情報端末装置283にも、同様に広告情報が出力される。   Note that the sentence input by Mr. B is processed in the same manner, and the advertisement information is similarly output to the second information terminal device 283 which is Mr. B's terminal.

以上、本実施の形態によれば、チャットを楽しんでいるユーザの端末に、チャットの内容に合致した、ユーザに適した広告情報を出力できる。その結果、広告情報の効果が大幅に向上する。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to output advertisement information suitable for the user that matches the content of the chat to the terminal of the user who is enjoying the chat. As a result, the effect of the advertisement information is greatly improved.

なお、本実施の形態におけるサーバ装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、情報端末装置から文章を受信するサーバ側文章受信部と、前記サーバ側文章受信部が受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理部と、前記自然言語処理部が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得部と、前記広告情報取得部が取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信部として機能させるためのプログラム、である。   Note that the software that implements the server device in the present embodiment is the following program. In other words, this program performs natural language processing on a computer-side server-side text receiving unit that receives text from an information terminal device and text received by the server-side text receiving unit, and generates a processing result including at least one term. Using the acquired natural language processing unit, the processing result acquired by the natural language processing unit, the advertising information acquisition unit for acquiring advertising information, and the advertising information acquired by the advertising information acquisition unit are transmitted to the information terminal device It is a program for functioning as an advertisement information transmitting unit.

また、記憶媒体にカテゴリーに対応する広告情報を格納しており、上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記広告情報取得部は、用語とカテゴリーの対応を示すカテゴリー変換辞書を格納しているカテゴリー変換辞書格納部手段と、前記自然言語処理部が取得した処理結果が有する用語に対応するカテゴリーを、前記カテゴリー変換辞書格納部手段から取得するカテゴリー取得手段と、前記カテゴリー取得手段が取得したカテゴリーに対応する広告情報を、前記記憶媒体から取得する広告情報取得手段を具備するものとして機能させるためのプログラムである。
(実施の形態4)
In addition, the advertisement information corresponding to the category is stored in the storage medium, and in the above program, the computer and the advertisement information acquiring unit store the category conversion dictionary indicating the correspondence between the term and the category. A category acquisition unit that acquires a category corresponding to a term included in a processing result acquired by the natural language processing unit from the category conversion dictionary storage unit, and an advertisement corresponding to the category acquired by the category acquisition unit A program for causing information to function as an advertisement information acquisition unit that acquires information from the storage medium.
(Embodiment 4)

本実施の形態におけるチャットシステムにおいて、対話連係情報を用いて文章を取得し、各端末装置に送信する広告出力システムについて説明する。対話連係情報とは、対話文の繋がりに関する情報である。図1は、本実施の形態における広告出力システムの概念図である。   In the chat system according to the present embodiment, an advertisement output system that acquires text using dialogue linkage information and transmits it to each terminal device will be described. Dialog link information is information related to the connection of dialog sentences. FIG. 1 is a conceptual diagram of an advertisement output system in the present embodiment.

図34は、本実施の形態における広告出力システムを構成するサーバ装置のブロック図である。広告出力システムは、情報端末装置11、サーバ装置342を具備する。   FIG. 34 is a block diagram of a server device constituting the advertisement output system in the present embodiment. The advertisement output system includes an information terminal device 11 and a server device 342.

サーバ装置342は、広告情報格納部13201、対話連係情報格納部34201、文章格納部34202、キャラクタ格納部1203、指示受信部1204、キャラクタ送信部1205、サーバ側文章受信部1206、自然言語処理部13207、文章取得部34208、サーバ側文章送信部1209、広告情報取得部13210、広告情報送信部1211を具備する。   The server device 342 includes an advertisement information storage unit 13201, a dialogue linkage information storage unit 34201, a text storage unit 34202, a character storage unit 1203, an instruction reception unit 1204, a character transmission unit 1205, a server side text reception unit 1206, and a natural language processing unit 13207. , A sentence acquisition unit 34208, a server side sentence transmission unit 1209, an advertisement information acquisition unit 13210, and an advertisement information transmission unit 1211.

文章取得部34208は、第一対話情報取得手段342081、対話文取得手段342082を具備する。   The text acquisition unit 34208 includes first dialog information acquisition means 320881 and dialog text acquisition means 320882.

対話連係情報格納部34201は、対話文の繋がりに関する情報である対話連係情報を格納している。対話連係情報は、例えば、第一対話文に対応する第一対話情報と、第二対話文に対応する第ニ対話情報を有する。第一対話文は、例えば、一のユーザからの対話文であり、第二対話文は、他のユーザからの対話文である。また、対話連係情報は、例えば、第一対話文に対応する1以上の第二文字列または当該1以上の第二文字列から構成される情報である第一対話情報と、第二対話文に対応する1以上の第二文字列または当該1以上の第二文字列から構成される情報である第二対話情報と、第三対話文に対応する1以上の第二文字列または当該1以上の第二文字列から構成される情報である第三対話情報を有する。また、対話連係情報は、例えば、第一対話情報に対応する優先度情報と、第二対話情報に対応する優先度情報をも有する。優先度情報とは、優先度情報とは、選択される場合の優先度の情報である。第一対話情報、第ニ対話情報等の具体例は後述する。対話連係情報格納部34201は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The dialogue linkage information storage unit 34201 stores dialogue linkage information that is information related to the linkage of dialogue sentences. The dialogue link information includes, for example, first dialogue information corresponding to the first dialogue sentence and second dialogue information corresponding to the second dialogue sentence. The first dialogue sentence is, for example, a dialogue sentence from one user, and the second dialogue sentence is a dialogue sentence from another user. In addition, the dialogue link information includes, for example, one or more second character strings corresponding to the first dialogue sentence or first dialogue information that is information composed of the one or more second character strings, and a second dialogue sentence. Second dialogue information corresponding to one or more second character strings or information composed of the one or more second character strings, and one or more second character strings corresponding to the third dialogue sentence or the one or more It has the 3rd dialog information which is the information comprised from a 2nd character string. The dialogue link information also includes, for example, priority information corresponding to the first dialogue information and priority information corresponding to the second dialogue information. The priority information is priority information when selected. Specific examples of the first dialogue information and the second dialogue information will be described later. The dialogue linkage information storage unit 34201 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

文章格納部34202は、第一対話情報を構成する元になった対話文である第一対話文、第二対話情報を構成する元になった対話文である第二対話文を、それぞれ第一対話情報、第二対話情報に対応付けて格納している。対話文は、1以上の文である。文は、完全な文であるとは限らない。文章格納部34202は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。   The text storage unit 34202 receives a first dialogue sentence that is a dialogue sentence that constitutes the first dialogue information and a second dialogue sentence that is a dialogue sentence that constitutes the second dialogue information, respectively. The dialogue information is stored in association with the second dialogue information. A dialogue sentence is one or more sentences. A sentence is not necessarily a complete sentence. The text storage unit 34202 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.

文章取得部34208は、自然言語処理部13207における処理結果に応じた文章を、文章格納部34202から取得する   The sentence acquisition unit 34208 acquires a sentence corresponding to the processing result in the natural language processing unit 13207 from the sentence storage unit 34202.

第一対話情報取得手段342081は、自然言語処理部13207における処理結果を用いて、対話連係情報格納部34201を検索し、第一対話情報を取得する。第一対話情報取得手段342081は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。第一対話情報取得手段342081の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The first dialog information acquisition unit 342081 uses the processing result in the natural language processing unit 13207 to search the dialog link information storage unit 34201 and acquires the first dialog information. The first dialogue information acquisition unit 342081 can be usually realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the first dialogue information acquisition unit 342081 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

対話文取得手段342082は、第一対話情報と対になる第二対話情報に対応する第二対話文を、文章格納部34202から取得する。対話文取得手段342082は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。対話文取得手段342082の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。   The dialogue sentence acquisition unit 342082 acquires the second dialogue sentence corresponding to the second dialogue information paired with the first dialogue information from the sentence storage unit 34202. The dialogue sentence acquisition unit 342082 can be generally realized by an MPU, a memory, or the like. The processing procedure of the dialog sentence acquisition unit 342082 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (dedicated circuit).

次に、サーバ装置342の文章を取得する処理について、図35のフローチャートを用いて説明する。なお、文章を取得する処理以外について、実施の形態2において説明した処理と同様である。   Next, the process of acquiring the text of the server device 342 will be described using the flowchart of FIG. Note that the processing other than the processing for acquiring the text is the same as the processing described in the second embodiment.

(ステップS3501)文章取得部34208の第一対話情報取得手段342081は、カウンタiに1を代入する。   (Step S3501) The first interaction information acquisition unit 342081 of the sentence acquisition unit 34208 substitutes 1 for the counter i.

(ステップS3502)第一対話情報取得手段342081は、i番目の対話情報のパターンが存在するか否かを判断する。第一対話情報取得手段342081は、1以上の対話情報のパターンを図示しない記憶媒体に保持している、とする。対話情報のパターンとは、例えば、「主題,状態」「主題,副題,状態」「対話文全体」「主題」などである。また、対話情報のパターンに対応付けて、優先度情報が格納されている。i番目の対話情報のパターンが存在すればステップS3503に行き、i番目の対話情報のパターンが存在しなければステップS3514に行く。   (Step S3502) The first dialogue information acquisition unit 342081 determines whether or not the i-th dialogue information pattern exists. It is assumed that the first dialogue information acquisition unit 342081 holds one or more dialogue information patterns in a storage medium (not shown). The dialogue information pattern includes, for example, “theme, state”, “theme, subtitle, state”, “the whole dialogue sentence”, “theme”, and the like. Also, priority information is stored in association with the dialogue information pattern. If the i-th dialog information pattern exists, the process proceeds to step S3503. If the i-th dialog information pattern does not exist, the process proceeds to step S3514.

(ステップS3503)第一対話情報取得手段342081は、図示しない記憶媒体から、i番目の対話情報のパターンを取得する。   (Step S3503) The first interaction information acquisition unit 342081 acquires the i-th interaction information pattern from a storage medium (not shown).

(ステップS3504)第一対話情報取得手段342081は、サーバ側文章受信部1206が受信した文章、または自然言語処理部13207における処理結果から、ステップS3504で取得した対話情報のパターンに合致するように、対話情報を構成する。第一対話情報取得手段342081は、例えば、i番目の対話情報のパターンが「主題,状態」である場合、処理結果から「主題」に対応する文字列と、「状態」に対応する文字列を取得し、メモリ上に配置する。   (Step S3504) The first dialog information acquisition unit 342081 matches the dialog information pattern acquired in Step S3504 from the text received by the server side text receiving unit 1206 or the processing result in the natural language processing unit 13207. Configure conversation information. For example, when the i-th dialog information pattern is “subject, state”, the first dialogue information acquisition unit 342081 obtains a character string corresponding to “subject” and a character string corresponding to “state” from the processing result. Obtain and place on memory.

(ステップS3505)第一対話情報取得手段342081は、ステップS3504で対話情報を取得できたか否かを判断する。対話情報を取得できればステップS3505に行き、対話情報を取得できなければステップS3513に行く。   (Step S3505) The first dialog information acquisition unit 342081 determines whether or not the dialog information has been acquired in step S3504. If the dialog information can be acquired, the process goes to step S3505. If the dialog information cannot be acquired, the process goes to step S3513.

(ステップS3506)第一対話情報取得手段342081は、ステップS3504で取得した対話情報を数値化する。対話情報を数値化する処理は公知技術であるので、説明を省略する。かかる処理は、例えば、ハッシュキーの生成処理である。ハッシュキーの生成処理は、例えば、文字列を折りたたんで、所定サイズの数値にする処理である。また、ハッシュキーの生成処理は、例えば、文字列を数値化したのち、所定の値で除算し、その余りの値を取得する処理である。また、対話情報を数値化する処理は、単に、文字列を数値に変換する処理である。   (Step S3506) The first dialog information acquisition unit 342081 digitizes the dialog information acquired in Step S3504. Since the process of digitizing the dialog information is a known technique, the description thereof is omitted. Such processing is, for example, hash key generation processing. The hash key generation process is, for example, a process of folding a character string into a numerical value of a predetermined size. In addition, the hash key generation process is a process in which, for example, a character string is digitized and then divided by a predetermined value to obtain a remainder value. Further, the process of converting the dialogue information into a numerical value is simply a process of converting a character string into a numerical value.

(ステップS3507)第一対話情報取得手段342081は、カウンタnに1を代入する。   (Step S3507) The first interaction information acquisition unit 342081 substitutes 1 for the counter n.

(ステップS3508)第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値がnの対話情報が存在するか否かを判断する。nの対話情報が存在すればステップS3509に行き、存在しなければステップS3512に行く。   (Step S3508) The first interaction information acquisition unit 342081 determines whether there is interaction information whose priority information value is n. If n dialogue information exists, the process goes to step S3509, and if not, the process goes to step S3512.

(ステップS3509)第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値がnの対話情報のうち、ステップS3506で数値化した対話情報に合致する対話情報を、対話連係情報格納部34201に対して、検索する。   (Step S3509) The first dialogue information acquisition unit 342081 sends dialogue information that matches the dialogue information quantified in step S3506 among the dialogue information whose priority information value is n to the dialogue linkage information storage unit 34201. ,Search for.

(ステップS3510)第一対話情報取得手段342081は、ステップS3509で対話情報が検索できたか否かを判断する。対話情報を検索できればステップS3511に行き、対話情報を検索できなければステップS3512に行く。   (Step S3510) The first dialogue information acquisition unit 342081 determines whether or not the dialogue information has been searched in step S3509. If the dialog information can be searched, the process goes to step S3511. If the dialog information cannot be searched, the process goes to step S3512.

(ステップS3511)対話文取得手段342082は、ステップS3510で取得した対話情報の対の対話情報を、対話連係情報格納部34201から取得し、当該取得した対話情報に対応する(リンク付けられている)文を、文章格納部34202から読み出す。上位処理にリターンする。   (Step S3511) The dialogue sentence acquisition unit 342082 obtains the dialogue information of the dialogue information pair obtained in Step S3510 from the dialogue linkage information storage unit 34201, and corresponds (linked) to the obtained dialogue information. A sentence is read from the sentence storage unit 34202. Return to upper process.

(ステップS3512)第一対話情報取得手段342081は、カウンタnを1、インクリメントする。ステップS3508に戻る。   (Step S3512) The first interaction information acquisition unit 342081 increments the counter n by 1. The process returns to step S3508.

(ステップS3513)第一対話情報取得手段342081は、カウンタiを1、インクリメントする。ステップS3502に戻る。   (Step S3513) The first interaction information acquisition unit 342081 increments the counter i by one. The process returns to step S3502.

(ステップS3514)対話文取得手段342082は、デフォルトの対話文を読み出す。デフォルトの対話文は、対話文取得手段342082に格納されている、とする。デフォルトの対話文は、例えば、「<予め決まった用語>について、お話しませんか?」や「話題を変えませんか?」等である。上位処理にリターンする。なお、<予め決まった用語>とは、対応する文が多数、格納されている用語であり、予め、サーバ装置342が記憶媒体に保持している、とする。   (Step S3514) The dialogue sentence acquisition unit 342082 reads a default dialogue sentence. It is assumed that the default dialog text is stored in the dialog text acquisition unit 342082. The default dialogue sentence is, for example, “Would you like to talk about“ predetermined term ”?” Or “Would you like to change the topic?”. Return to upper process. Note that <predetermined term> is a term in which a large number of corresponding sentences are stored, and is preliminarily held in the storage medium by the server device 342.

以下、本実施の形態における広告出力システムの動作のうち、文章取得処理の具体的な動作について説明する。文章取得処理により、情報端末装置11のユーザは、サーバ装置342上の仮想的なキャラクタと対話でき、かつ、ユーザの発話に応じた広告も出力される。なお、以下では、既に説明した広告出力の処理については、説明を省略する。   Hereinafter, the specific operation | movement of a text acquisition process is demonstrated among operation | movement of the advertisement output system in this Embodiment. Through the text acquisition process, the user of the information terminal device 11 can interact with a virtual character on the server device 342, and an advertisement corresponding to the user's utterance is also output. In the following description, the description of the already described advertisement output process is omitted.

今、対話連係情報格納部34201、および文章格納部34202には、図36の対話(AさんとBさんの対話)を、機能素解析して得られた対話連係情報と、文章(対話文)が多数、格納されている(図37参照)。ここで、対話連係情報は、対話情報のパターン(例えば、「主題,状態」「主題,副題,状態」「対話文全体」「主題」など)に対応して構成された対話情報と、優先度情報と、発話者の識別子(例えば、「A」)と、発話相手の識別子(例えば、「B」)を有する。また、1以上の対話情報に対して、対話文(対話情報を構成する元になった文)が対応付けて、文章格納部34202に格納されている。なお、図37は、対話連係情報の概念図であるが、実際には、例えば、対話連係情報格納部34201、および文章格納部34202には、図38の対話連係インデックス管理表、図39の問いかけデータ管理表、図40の応答データ管理表が格納されている。   Now, in the dialogue linkage information storage unit 34201 and the sentence storage unit 34202, dialogue linkage information obtained by functionally analyzing the dialogue (dialogue between Mr. A and Mr. B) in FIG. Are stored (see FIG. 37). Here, the dialogue link information includes dialogue information configured corresponding to a dialogue information pattern (for example, “subject, state”, “subject, subtitle, state”, “entire dialogue sentence”, “subject”, etc.), and priority. Information, an identifier of the speaker (for example, “A”), and an identifier of the speaker (for example, “B”). In addition, one or more pieces of dialogue information are associated with a dialogue sentence (a sentence that is a source of the dialogue information) and stored in the sentence storage unit 34202. FIG. 37 is a conceptual diagram of the dialog linkage information. Actually, for example, the dialog linkage information storage unit 34201 and the sentence storage unit 34202 are provided with the dialogue linkage index management table of FIG. 38 and the question of FIG. The data management table and the response data management table of FIG. 40 are stored.

対話連係インデックス管理表は、「ID」「直前応答番号」「問いかけ番号」「応答番号」の属性値を有するレコードを1以上、格納している。「ID」は、レコードを識別するIDである。「直前応答番号」「問いかけ番号」「応答番号」は、文字列(文)を数値化したデータである。また、「直前応答番号」「問いかけ番号」「応答番号」は、対話の繋がりを示し、それぞれ、例えば、Bさんの発話文である「直前の応答文」、その次のAさんの発話文である「問いかけ文」、さらに次のBさんの発話文である「応答文」に対応する番号である。この3つの属性値により、対話の繋がりを示している。さらに、対話連係インデックス管理表において、「応答番号」が示す応答文の次に、Aさんの発話があれば、当該「応答番号」が、次のレコードの「直前応答番号」となり、Aさんの発話に対応する番号が、そのレコードの「問いかけ番号」となる。   The dialogue linkage index management table stores one or more records having attribute values of “ID”, “immediate response number”, “question number”, and “response number”. “ID” is an ID for identifying a record. The “immediate response number”, “question number”, and “response number” are data obtained by digitizing a character string (sentence). The “immediate response number”, “inquiry number”, and “response number” indicate the connection of the dialogue. For example, the “immediate response message” that is Mr. B's utterance, and the utterance text of Mr. A that follows. This is a number corresponding to a certain “question sentence” and “response sentence” which is the next utterance sentence of Mr. B. These three attribute values indicate the connection of the dialogue. Further, in the dialogue linkage index management table, if there is Mr. A's utterance next to the response sentence indicated by “response number”, the “response number” becomes the “previous response number” of the next record, and Mr. A ’s The number corresponding to the utterance becomes the “question number” of the record.

問いかけデータ管理表は、「問いかけ番号」「object」「優先度情報」「発言者ID」「相手ID」「対話文」の属性値を有するレコードを1以上格納している。「object」は、機能素解析された結果等から構成される対話情報である。「対話文」は、機能素解析の元になった文である。問いかけデータ管理表は、例えば、Aさんの発言から構成される。   The inquiry data management table stores one or more records having attribute values of “inquiry number”, “object”, “priority information”, “speaker ID”, “partner ID”, and “dialog”. “Object” is dialogue information composed of the result of functional element analysis. A “dialogue sentence” is a sentence that is the basis of functional element analysis. The inquiry data management table is composed of, for example, Mr. A's remarks.

応答データ管理表は、「応答番号」「object」「優先度情報」「発言者ID」「相手ID」「対話文」の属性値を有するレコードを1以上格納している。応答データ管理表は、例えば、Bさんの発言から構成される。   The response data management table stores one or more records having attribute values of “response number”, “object”, “priority information”, “speaker ID”, “partner ID”, and “dialog”. The response data management table is composed of, for example, Mr. B's remarks.

また、第一対話情報取得手段342081は、図41に示す対話情報パターン管理表を格納している。対話情報パターン管理表は、「ID」「対話情報パターン」「優先度情報」の属性値を有するレコードを1以上格納している。「対話情報パターン」は、対話情報を構成するためのパターンの情報であり、「文全体」は、対話文を構成する文を、対話情報としてそのまま取得することを示す。また、「「主題」「副題」「動作/状態」」は、対話文を構成する文から、対話情報として「主題」「副題」、および「動作/状態」を取得することを示す。「動作/状態」は、「動作」または「状態」のどちらでも良いことを示す。また、「優先度情報」は、バーチャルなチャットシステム等で対話文が選択される場合の優先度を示す。ここでは、優先度は、小さな数値ほど高い、とする。   Moreover, the 1st dialog information acquisition means 342081 has stored the dialog information pattern management table | surface shown in FIG. The dialog information pattern management table stores one or more records having attribute values of “ID”, “dialog information pattern”, and “priority information”. The “dialog information pattern” is pattern information for composing the dialog information, and the “entire sentence” indicates that the text composing the dialog text is acquired as the dialog information as it is. Further, ““ subject ”,“ subtitle ”, and“ action / state ”indicate that“ subject ”,“ subtitle ”, and“ action / state ”are acquired as dialogue information from the sentence constituting the dialogue sentence. “Operation / state” indicates that either “operation” or “state” may be used. The “priority information” indicates the priority when a dialogue sentence is selected in a virtual chat system or the like. Here, it is assumed that the lower the priority, the higher the priority.

かかる状況において、情報端末装置11のユーザは、対話文「店舗Xはどう?」を入力する。そして、サーバ装置342のサーバ側文章受信部1206は、
文「店舗Xはどう?」を受信する。次に、自然言語処理部13207は、文「店舗Xはどう?」を、上述した自然言語処理し、「主題:店舗Xは」「状態:どう」を得る。
In such a situation, the user of the information terminal device 11 inputs the dialogue sentence “How about store X?”. Then, the server-side text receiving unit 1206 of the server device 342
The sentence “How about store X?” Is received. Next, the natural language processing unit 13207 performs the natural language processing on the sentence “How is the store X?” To obtain “Theme: Store X is” and “State: How”.

次に、第一対話情報取得手段342081は、図41の対話情報パターン管理表から、1番目の対話情報のパターン「文全体」を取得し、当該対話情報のパターンに対応する1つ目の対話情報「店舗Xはどう?」(対話文そのまま)を得る。そして、第一対話情報取得手段342081は、対話情報「店舗Xはどう?」を数値化し、例えば、「79273」を得た、とする。   Next, the first dialogue information acquisition unit 342081 acquires the first dialogue information pattern “entire sentence” from the dialogue information pattern management table of FIG. 41, and the first dialogue information corresponding to the dialogue information pattern. Information "How about store X?" (Dialog as it is) is obtained. Then, it is assumed that the first dialogue information acquisition unit 342081 digitizes the dialogue information “How is the store X?”, For example, “79273” is obtained.

次に、第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値が1から順に、対話情報が存在するか否かを判断する。また、第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値が1から順に、「79273」をキーとして、対話情報を検索しに行く。ここで、すべての対話情報に対して、「79273」がマッチしなかった、とする。   Next, the first dialogue information acquisition unit 342081 determines whether or not the dialogue information exists in order of the priority information value starting from 1. Further, the first dialogue information acquisition unit 342081 searches for dialogue information in order of the priority information value starting from 1, using “79273” as a key. Here, it is assumed that “79273” does not match for all the dialogue information.

次に、同様に、第一対話情報取得手段342081は、2つ目の対話情報のパターンに対応する対話情報「「店舗Xは」「どう」」(すべての要素を含むパターン)を取得する。そして、第一対話情報取得手段342081は、2つ目の対話情報「「店舗Xは」「どう」」を数値化し、例えば、「555345」を得た、とする。   Next, similarly, the first dialogue information acquisition unit 342081 acquires dialogue information ““ Store X is ”” “How” (a pattern including all elements) corresponding to the second dialogue information pattern. Then, it is assumed that the first dialogue information acquisition unit 342081 digitizes the second dialogue information ““ Store X is ”” “How”, for example, “555345”.

次に、第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値が1から順に、対話情報が存在するか否かを判断する。また、第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値が1から順に、「555345」をキーとして、対話情報を検索しに行く。ここで、すべての対話情報に対して、「555345」がマッチしなかった、とする。   Next, the first dialogue information acquisition unit 342081 determines whether or not the dialogue information exists in order of the priority information value starting from 1. Further, the first dialogue information acquisition unit 342081 searches for dialogue information in order from the value of the priority information starting from 1, using “555345” as a key. Here, it is assumed that “555345” does not match for all the dialogue information.

次に、同様に、第一対話情報取得手段342081は、3つ目の対話情報「「どう」「店舗Xは」」(すべての要素を含み、要素の順序を入れ替えたパターン)を数値化し、例えば、「29001」を得た、とする。   Next, similarly, the first dialogue information acquisition means 342081 quantifies the third dialogue information ““ how ”“ store X is ”(a pattern including all elements and changing the order of the elements), For example, it is assumed that “29001” is obtained.

次に、第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値が1から順に、対話情報が存在するか否かを判断する。また、第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値が1から順に、「29001」をキーとして、対話情報を検索しに行く。ここで、すべての対話情報に対して、「29001」がマッチしなかった、とする。   Next, the first dialogue information acquisition unit 342081 determines whether or not the dialogue information exists in order of the priority information value starting from 1. In addition, the first dialogue information acquisition unit 342081 searches for dialogue information in order of the priority information value starting from 1, using “29001” as a key. Here, it is assumed that “29001” did not match for all the dialogue information.

次に、同様に、第一対話情報取得手段342081は、3つ目の対話情報のパターンに対応する3つ目の対話情報「「店舗Xは」」(主題のみで構成されるパターン)を数値化し、例えば、「35677」を得た、とする。   Next, similarly, the first dialogue information acquisition unit 342081 numerically sets the third dialogue information ““ Store X is ”” (a pattern composed only of the subject) corresponding to the third dialogue information pattern. For example, it is assumed that “35677” is obtained.

次に、第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値が1から順に、対話情報が存在するか否かを判断する。また、第一対話情報取得手段342081は、優先度情報の値が1から順に、「35677」をキーとして、対話情報を検索しに行く。ここで、図37の上から5番目の矩形内の「店舗Xは」に対応する対話情報に合致した、とする。   Next, the first dialogue information acquisition unit 342081 determines whether or not the dialogue information exists in order of the priority information value starting from 1. Further, the first dialogue information acquisition unit 342081 searches for dialogue information in order of the priority information value starting from 1, using “35677” as a key. Here, it is assumed that the dialogue information corresponding to “Store X is” in the fifth rectangle from the top in FIG.

次に、対話文取得手段342082は、取得した対話情報「35677」の対の対話情報(図37の最下位の矩形内の対話情報)を、対話連係情報格納部503から取得する。そして、対話文取得手段342082は、その対話情報に対応する対話文「店舗Xが、テレビで評判だ。」を、文章格納部34202から読み出す。   Next, the dialog sentence acquisition unit 342082 acquires the dialog information (dialog information in the lowest rectangle in FIG. 37) of the acquired dialog information “35677” from the dialog link information storage unit 503. Then, the dialogue sentence acquisition unit 342082 reads the dialogue sentence “Store X is popular on television” corresponding to the dialogue information from the sentence storage unit 34202.

そして、サーバ側文章送信部1209は、取得した対話文「店舗Xが、テレビで評判だ。」を、情報端末装置11に送信する。   Then, the server-side sentence transmission unit 1209 transmits the acquired dialogue sentence “Store X has a reputation on television” to the information terminal device 11.

次に、情報端末装置11は、対話文「店舗Xが、テレビで評判だ。」を受信する。そして、情報端末装置11は、対話文「店舗Xが、テレビで評判だ。」をディスプレイに出力する。   Next, the information terminal device 11 receives the dialogue sentence “Store X has a reputation on television”. Then, the information terminal device 11 outputs the dialogue sentence “Store X is popular on television” to the display.

また、サーバ装置342の広告情報取得部13210は、上記の実施の形態で説明した処理により、広告情報を取得し、かつ、広告情報送信部1211は、広告情報を送信する。そして、情報端末装置11は、広告情報を受信し、出力する。   Further, the advertisement information acquisition unit 13210 of the server device 342 acquires the advertisement information by the processing described in the above embodiment, and the advertisement information transmission unit 1211 transmits the advertisement information. And the information terminal device 11 receives and outputs advertisement information.

以上、本実施の形態によれば、ユーザにとって、あたかもキャラクタが話しをしているようなバーチャルなチャットを実現できる。また、ユーザの発言に対応した広告が出力される。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to realize a virtual chat as if the character is talking to the user. An advertisement corresponding to the user's statement is output.

なお、本実施の形態において、対話連係情報は、優先度情報や、ユーザの識別子等は有さなくても良い。   In the present embodiment, the dialogue link information may not have priority information, a user identifier, or the like.

また、本実施の形態において、第一対話情報取得手段342081は、ユーザ識別子を用いて、次に発話のユーザが、当該ユーザ識別子で識別されるユーザとなるように対話情報を取得しても良い。また、対話文取得手段342082は、ユーザ識別子で識別されるユーザの発話文を取得しても良い。かかる場合、対話の相手の性格が、ユーザ識別子で識別されるユーザの性格に合致することとなり、情報端末装置11のユーザは、自分の好きな人と、仮想的ではあるが、対話を楽しめる。   Further, in the present embodiment, the first interaction information acquisition unit 342081 may acquire the interaction information using the user identifier so that the user who speaks next becomes the user identified by the user identifier. . Further, the dialogue sentence acquisition unit 342082 may acquire a user's utterance sentence identified by the user identifier. In such a case, the personality of the other party of the conversation matches the personality of the user identified by the user identifier, and the user of the information terminal device 11 can enjoy the conversation with his / her favorite person, although it is virtual.

また、本実施の形態における文章取得処理を、他の実施の形態の文章取得処理に適用しても良いことは言うまでもない。   Needless to say, the sentence acquisition process according to the present embodiment may be applied to the sentence acquisition process according to another embodiment.

さらに、本実施の形態におけるサーバ装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、情報端末装置から文章を受信するサーバ側文章受信部と、前記サーバ側文章受信部が受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理部と、前記自然言語処理部が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得部と、前記広告情報取得部が取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信部として機能させるためのプログラム、である。   Furthermore, the software that implements the server device in the present embodiment is the following program. In other words, this program performs natural language processing on a computer-side server-side text receiving unit that receives text from an information terminal device and text received by the server-side text receiving unit, and generates a processing result including at least one term. Using the acquired natural language processing unit, the processing result acquired by the natural language processing unit, the advertising information acquisition unit for acquiring advertising information, and the advertising information acquired by the advertising information acquisition unit are transmitted to the information terminal device It is a program for functioning as an advertisement information transmitting unit.

また、記憶媒体に、対話文の繋がりに関する情報であり、第一対話文に対応する第一対話情報と、第二対話文に対応する第ニ対話情報を有する対話連係情報を格納しており、かつ、前記第一対話情報を構成する元になった対話文である第一対話文、前記第二対話情報を構成する元になった対話文である第二対話文を、それぞれ前記第一対話情報、前記第二対話情報に対応付けて格納しており、上記プログラムにおいて、前記文章取得部は、前記自然言語処理部における処理結果を用いて、前記対話連係情報格納部を検索し、第一対話情報を取得する第一対話情報取得手段と、前記第一対話情報と対になる第二対話情報に対応する第二対話文を、前記文章格納部から取得する対話文取得手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させるためのプログラム、である。   In addition, the storage medium stores information related to the connection of dialogue sentences, and includes dialogue linkage information having first dialogue information corresponding to the first dialogue sentence and second dialogue information corresponding to the second dialogue sentence, And a first dialogue sentence which is a dialogue sentence which constitutes the first dialogue information, and a second dialogue sentence which is a dialogue sentence which constitutes the second dialogue information are respectively designated as the first dialogue. Information and the second dialogue information are stored in association with each other. In the program, the sentence acquisition unit searches the dialogue linkage information storage unit using a processing result in the natural language processing unit, A first dialogue information obtaining unit for obtaining dialogue information; and a dialogue statement obtaining unit for obtaining a second dialogue sentence corresponding to the second dialogue information paired with the first dialogue information from the sentence storage unit. As a computer, to function Because of the program, it is.

また、上記プログラムにおける前記対話連係情報は、第一対話文に対応する1以上の第二文字列または当該1以上の第二文字列から構成される情報である第一対話情報と、第二対話文に対応する1以上の第二文字列または当該1以上の第二文字列から構成される情報である第二対話情報を有することは好適である。   Further, the dialogue link information in the program includes one or more second character strings corresponding to the first dialogue sentence or first dialogue information which is information composed of the one or more second character strings, and a second dialogue. It is preferable to have one or more second character strings corresponding to a sentence or second dialogue information that is information composed of the one or more second character strings.

また、上記プログラムにおける前記対話連係情報は、前記第一対話情報に対応する優先度情報と、前記第二対話情報に対応する優先度情報をも有することは好適である。   In addition, it is preferable that the dialogue linkage information in the program also includes priority information corresponding to the first dialogue information and priority information corresponding to the second dialogue information.

また、図42は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の情報端末装置やサーバ装置を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図42は、このコンピュータシステム340の概観図であり、図43は、コンピュータシステム340のブロック図である。   FIG. 42 shows the external appearance of a computer that executes the program described in this specification to realize the information terminal device and the server device of the various embodiments described above. The above-described embodiments can be realized by computer hardware and a computer program executed thereon. FIG. 42 is an overview of the computer system 340, and FIG. 43 is a block diagram of the computer system 340.

図42において、コンピュータシステム340は、FD(Flexible Disk)ドライブ、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)ドライブを含むコンピュータ341と、キーボード342と、マウス343と、モニタ344とを含む。   42, a computer system 340 includes a computer 341 including an FD (Flexible Disk) drive and a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory) drive, a keyboard 342, a mouse 343, and a monitor 344.

図43において、コンピュータ341は、FDドライブ3411、CD−ROMドライブ3412に加えて、CPU(Central Processing Unit)3413と、CPU3413、CD−ROMドライブ3412及びFDドライブ3411に接続されたバス3414と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのROM(Read−Only Memory)3415と、CPU3413に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのRAM(Random Access Memory)3416と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク3417とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ341は、さらに、LANへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。   43, in addition to the FD drive 3411 and the CD-ROM drive 3412, the computer 341 includes a CPU (Central Processing Unit) 3413, a bus 3414 connected to the CPU 3413, the CD-ROM drive 3412, and the FD drive 3411, and a boot. A ROM (Read-Only Memory) 3415 for storing a program such as an up program, and a RAM (Random Access Memory) connected to the CPU 3413 for temporarily storing instructions of an application program and providing a temporary storage space 3416 and a hard disk 3417 for storing application programs, system programs, and data. Although not shown here, the computer 341 may further include a network card that provides connection to the LAN.

コンピュータシステム340に、上述した実施の形態の情報処理装置の機能を実行させるプログラムは、CD−ROM3501、またはFD3502に記憶されて、CD−ROMドライブ3412またはFDドライブ3411に挿入され、さらにハードディスク3417に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ341に送信され、ハードディスク3417に記憶されても良い。プログラムは実行の際にRAM3416にロードされる。プログラムは、CD−ROM3501、FD3502またはネットワークから直接、ロードされても良い。   A program that causes the computer system 340 to execute the functions of the information processing apparatus according to the above-described embodiment is stored in the CD-ROM 3501 or the FD 3502, inserted into the CD-ROM drive 3412 or the FD drive 3411, and further stored in the hard disk 3417. May be forwarded. Alternatively, the program may be transmitted to the computer 341 via a network (not shown) and stored in the hard disk 3417. The program is loaded into the RAM 3416 at the time of execution. The program may be loaded directly from the CD-ROM 3501, the FD 3502, or the network.

プログラムは、コンピュータ341に、上述した実施の形態のサーバ装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム(OS)、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能(モジュール)を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム340がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。   The program does not necessarily include an operating system (OS), a third party program, or the like that causes the computer 341 to execute the functions of the server device or the like of the above-described embodiment. The program only needs to include an instruction portion that calls an appropriate function (module) in a controlled manner and obtains a desired result. How the computer system 340 operates is well known and will not be described in detail.

また、上記各実施の形態において、各処理(各機能)は、単一の装置(システム)によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。   In each of the above embodiments, each process (each function) may be realized by centralized processing by a single device (system), or by distributed processing by a plurality of devices. May be.

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理(ハードウェアでしか行われない処理)は含まれない。   In the above program, in the step of transmitting information, the step of receiving information, etc., processing performed by hardware, for example, processing performed by a modem or an interface card in the transmission step (only performed by hardware) Processing) is not included.

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。   Further, the computer that executes the program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する2以上の通信手段(情報送信部など)は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。   Further, in each of the above embodiments, it goes without saying that two or more communication means (such as an information transmission unit) existing in one apparatus may be physically realized by one medium.

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。   The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible, and it goes without saying that these are also included in the scope of the present invention.

以上のように、本発明にかかる広告出力システムは、チャット等の対話システムにおいて、ユーザの嗜好等に適合した広告を出力できる、という効果を有し、チャットシステム等として有用である。   As described above, the advertisement output system according to the present invention has an effect that an advertisement suitable for the user's preference or the like can be output in an interactive system such as chat, and is useful as a chat system or the like.

本実施の形態における広告出力システムの概念図Conceptual diagram of advertisement output system in the present embodiment 同広告出力システムのブロック図Block diagram of the advertisement output system 同情報端末装置の動作について説明するフローチャートA flowchart for explaining the operation of the information terminal device 同サーバ装置の動作について説明するフローチャートFlow chart for explaining the operation of the server device 同自然言語処理について説明するフローチャートFlow chart explaining the natural language processing 同文章取得処理について説明するフローチャートFlowchart explaining the sentence acquisition process 同広告情報取得処理について説明するフローチャートFlowchart explaining the advertisement information acquisition process 同広告情報管理表を示す図Figure showing the advertising information management table 同文章管理表を示す図Figure showing the sentence management table 同キャラクタ管理表を示す図The figure which shows the same character management table 同画面出力例を示す図Figure showing an example of the same screen output 同画面出力例を示す図The figure which shows the example of the same screen output 同サーバ装置のブロック図Block diagram of the server device 同サーバ装置の動作について説明するフローチャートFlow chart for explaining the operation of the server device 同文分割制御処理について説明するフローチャートFlowchart explaining the sentence division control process 同連結処理について説明するフローチャートFlow chart explaining the connection process 同文分割処理について説明するフローチャートFlow chart explaining the sentence division process 同メモリ配置処理について説明するフローチャートFlow chart for explaining the memory allocation process 同スコア変更処理について説明するフローチャートFlowchart explaining the same score changing process 同辞書情報管理表を示す図The figure which shows the dictionary information management table 同評価情報管理表を示す図Figure showing the same evaluation information management table 同変更情報管理表を示す図Figure showing the change information management table 同広告情報管理表を示す図Figure showing the advertising information management table 同自然言語処理の経過を示す図Diagram showing the progress of the natural language processing 同自然言語処理の経過を示す図Diagram showing the progress of the natural language processing 同画面出力例を示す図Figure showing an example of the same screen output 同自然言語処理の結果を示す図The figure which shows the result of the natural language processing 同広告出力システムのブロック図Block diagram of the advertisement output system 同情報端末装置の動作について説明するフローチャートA flowchart for explaining the operation of the information terminal device 同サーバ装置の動作について説明するフローチャートFlow chart for explaining the operation of the server device 同広告出力システムの概念図Conceptual diagram of the advertisement output system 同広告情報管理表を示す図Figure showing the advertising information management table 同カテゴリー変換辞書を示す図Diagram showing the category conversion dictionary 同サーバ装置のブロック図Block diagram of the server device 同サーバ装置の動作について説明するフローチャートFlow chart for explaining the operation of the server device 同対話の具体例を示す図Figure showing a specific example of the dialogue 同格納されている対話連係情報と文章(対話文)の例を示す図The figure which shows the example of the dialogue linkage information and sentence (dialogue sentence) stored in the same 同対話連係インデックス管理表を示す図Figure showing the dialogue linkage index management table 同問いかけデータ管理表を示す図Figure showing the inquiry data management table 同応答データ管理表を示す図Figure showing the response data management table 同対話情報パターン管理表を示す図Figure showing the dialogue information pattern management table 同サーバ装置等を実現するコンピュータの外観図External view of a computer that implements the server device etc. 同サーバ装置等を実現するコンピュータシステムのブロック図Block diagram of a computer system that implements the server device etc.

符号の説明Explanation of symbols

11、281 情報端末装置
12、132、282、342 サーバ装置
283 第二の情報端末装置
503、34201 対話連係情報格納部
1101 受付部
1102 指示送信部
1103 キャラクタ受信部
1104 キャラクタ出力部
1105 文章受付部
1106 端末側文章送信部
1107 端末側文章受信部
1108 文章出力部
1109 広告情報受信部
1110 広告情報出力部
1201、13201、28201 広告情報格納部
1202、34202 文章格納部
1203 キャラクタ格納部
1204 指示受信部
1205 キャラクタ送信部
1206、28206 サーバ側文章受信部
1207、13207 自然言語処理部
1208、34208 文章取得部
1209、28209 サーバ側文章送信部
1210、13210、28210 広告情報取得部
1211 広告情報送信部
13209 変更スコア算出手段
28301 第二受付部
28302 第二指示送信部
28305 第二文章受付部
28306 第二端末側文章送信部
28307 第二端末側文章受信部
28308 第二文章出力部
28309 第二広告情報受信部
28310 第二広告情報出力部
132070 辞書情報格納手段
132071 評価情報格納手段
132072 変更情報格納手段
132073 文分割制御手段
132074 評価対象取得手段
132075 評価語取得手段
132076 処理結果構成手段
132077 変更語取得手段
132078 評価変更情報取得手段
282101 カテゴリー変換辞書格納部手段
282102 カテゴリー取得手段
282103 広告情報取得手段
342081 第一対話情報取得手段
342082 対話文取得手段
1320731 要素分割手段
1320732 要素連結手段
1320733 文字列取得手段
1320761 スコア取得手段
1320762 評価算出手段
1320763 スコア処理結果構成手段
11, 281 Information terminal device 12, 132, 282, 342 Server device 283 Second information terminal device 503, 34201 Dialog linkage information storage unit 1101 Reception unit 1102 Instruction transmission unit 1103 Character reception unit 1104 Character output unit 1105 Text reception unit 1106 Terminal side text transmission unit 1107 Terminal side text reception unit 1108 Text output unit 1109 Advertising information reception unit 1110 Advertising information output unit 1201, 13201, 28201 Advertising information storage unit 1202, 34202 Text storage unit 1203 Character storage unit 1204 Instruction receiving unit 1205 Character Transmission unit 1206, 28206 Server side text reception unit 1207, 13207 Natural language processing unit 1208, 34208 Text acquisition unit 1209, 28209 Server side text transmission unit 1210, 13210, 2 8210 Advertisement information acquisition unit 1211 Advertisement information transmission unit 13209 Change score calculation means 28301 Second reception unit 28302 Second instruction transmission unit 28305 Second sentence reception unit 28306 Second terminal side sentence transmission unit 28307 Second terminal side sentence reception unit 28308 Two sentence output unit 28309 Second advertisement information receiving unit 28310 Second advertisement information output unit 132070 Dictionary information storage unit 132071 Evaluation information storage unit 132072 Change information storage unit 132073 Sentence division control unit 132074 Evaluation target acquisition unit 132075 Evaluation word acquisition unit 132076 Processing Result composition means 132077 Changed word acquisition means 132078 Evaluation change information acquisition means 282101 Category conversion dictionary storage means 282102 Category acquisition means 282103 Advertisement information acquisition means 3420 81 First dialogue information acquisition means 320882 Dialogue sentence acquisition means 1320731 Element division means 1320732 Element connection means 1320733 Character string acquisition means 1320761 Score acquisition means 1320762 Evaluation calculation means 1320763 Score processing result configuration means

Claims (20)

情報端末装置とサーバ装置を具備する広告出力システムであって、
前記情報端末装置は、
文章を受け付ける文章受付部と、
前記文章受付部が受け付けた文章を前記サーバ装置に送信する端末側文章送信部と、
前記文章の送信に対応して、前記サーバ装置から広告情報を受信する広告情報受信部と、
前記広告情報を出力する広告情報出力部を具備し、
前記サーバ装置は、
前記情報端末装置から文章を受信するサーバ側文章受信部と、
前記サーバ側文章受信部が受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理部と、
前記自然言語処理部が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得部と、
前記広告情報取得部が取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信部を具備する広告出力システム。
An advertisement output system comprising an information terminal device and a server device,
The information terminal device
A sentence reception unit for receiving sentences;
A terminal-side text transmission unit that transmits the text received by the text reception unit to the server device;
In response to transmission of the text, an advertisement information receiving unit that receives advertisement information from the server device;
An advertisement information output unit for outputting the advertisement information;
The server device
A server-side text receiver that receives text from the information terminal device;
A natural language processing unit that performs natural language processing on the text received by the server side text receiving unit, and obtains a processing result including at least one term;
Using the processing result acquired by the natural language processing unit, an advertising information acquisition unit that acquires advertising information;
An advertisement output system comprising an advertisement information transmission unit that transmits the advertisement information acquired by the advertisement information acquisition unit to the information terminal device.
前記自然言語処理部は、
前記文章から、前記文章の入力者の嗜好に関する情報である嗜好情報を取得し、
前記広告情報取得部は、
前記嗜好情報に合致する広告情報を取得する請求項1記載の広告出力システム。
The natural language processing unit includes:
From the sentence, obtaining preference information that is information about the preference of the input user of the sentence,
The advertisement information acquisition unit
The advertisement output system according to claim 1, wherein advertisement information that matches the preference information is acquired.
前記自然言語処理部は、
第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を1以上格納している辞書情報格納手段と、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を1以上格納している評価情報格納手段と、
前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を2以上の文字列である2以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、
前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段と、
前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納手段から検索し、取得する評価語取得手段と、
前記評価対象取得手段が取得した評価対象と、前記評価語取得手段が取得した評価語を用いて、処理結果を構成する処理結果構成手段を具備する請求項2記載の広告出力システム。
The natural language processing unit includes:
A first character string, function word information that is information specifying the function or type of the first character string in the sentence, and a pre-connection symbol that is information specifying the type of character string that can be connected before the first character string; , A character string that can be connected after the first character string, or a symbol indicating that it is a delimiter, and a post-connection symbol that is information specifying the type of the second character string in the sentence delimited by the symbol Dictionary information storage means for storing one or more dictionary information having a pair of
Evaluation information storage means for storing one or more evaluation information having evaluation words, which are terms related to the quality of the evaluation object;
A first character string corresponding to a post-connection symbol indicating that the sentence is a delimiter is extracted from the sentences constituting the sentence, and the sentence is divided into two or more second character strings that are two or more character strings using the first character string as a key. , From the function word information corresponding to the last first character string of the second character string or the post-connection symbol, the information for identifying the type of the second character string is acquired, and the second character string and the second character string Sentence division control means for acquiring information identifying the type of
An evaluation object acquisition means for specifying a second character string including an evaluation object from the type of the second character string acquired by the sentence division control means, and acquiring an evaluation object from the second character string;
A second character string that can include an evaluation word is specified using another second character string type in a sentence having the second character string that includes the evaluation target, and the evaluation word that the second character string has is the evaluation information. An evaluation word acquisition means for searching and acquiring from the storage means;
The advertisement output system according to claim 2, further comprising: a processing result configuring unit that configures a processing result using the evaluation target acquired by the evaluation target acquiring unit and the evaluation word acquired by the evaluation word acquiring unit.
前記評価情報格納手段は、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有する評価情報を1以上格納しており、
前記処理結果構成手段は、
前記評価語と対になるスコアを前記評価情報格納手段から取得するスコア取得手段と、
前記評価対象取得手段が取得した同一の評価対象についての1以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出手段と、
前記評価対象取得手段が取得した評価対象と、前記評価算出手段が算出したスコアを用いて、処理結果を構成するスコア処理結果構成手段を具備する請求項3記載の広告出力システム。
The evaluation information storage means includes
One or more evaluation information having a pair of an evaluation word which is a term relating to the quality of the evaluation target and a score indicating the degree of good or bad,
The processing result configuration means includes:
Score acquisition means for acquiring a score paired with the evaluation word from the evaluation information storage means;
Using one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means, an evaluation calculation means for calculating an evaluation for the evaluation object;
The advertisement output system according to claim 3, further comprising a score processing result configuring unit that configures a processing result using the evaluation target acquired by the evaluation target acquiring unit and the score calculated by the evaluation calculating unit.
前記自然言語処理部は、
評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を1以上格納している変更情報格納手段と、
評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得手段と、
前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得手段と、
前記スコア取得手段が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得手段が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出手段をさらに具備し、
前記評価算出手段は、
前記評価対象取得手段が取得した同一の評価対象についての1以上のスコア、および前記変更スコア算出手段が算出した同一の評価対象についての1以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する請求項4記載の広告出力システム。
The natural language processing unit includes:
A change information storage means for storing one or more change information that is a pair of evaluation change information that is information for changing an evaluation word and a change word that indicates an evaluation change with respect to the evaluation word;
A change word acquisition means for acquiring a change word within a predetermined number of characters from the evaluation word;
Evaluation change information acquisition means for acquiring evaluation change information paired with the change word;
For the score acquired by the score acquisition means, using the evaluation change information acquired by the evaluation change information acquisition means, further changing the score, further comprising a change score calculation means for calculating a new score,
The evaluation calculation means includes
Using the one or more scores for the same evaluation object acquired by the evaluation object acquisition means and the one or more new scores for the same evaluation object calculated by the modified score calculation means, the evaluation for the evaluation object The advertisement output system according to claim 4, wherein:
前記文分割制御手段は、
前記文章を構成する文の先頭から予め決められたサイズ(n文字[nは2以上の整数])の第三文字列を切り出し、
前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からn文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、n文字の文字列が存在しない場合には、先頭から(n−1)文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、1文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から1文字になるまでかかる判断を行い、
文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
文字列が存在しない場合には、1文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
隣接する2つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、
当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、
前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項3から請求項5いずれか記載の広告出力システム。
The sentence division control means includes:
Cutting out a third character string of a predetermined size (n characters [n is an integer of 2 or more]) from the beginning of the sentence constituting the sentence;
It is a character string constituting the cut out third character string, and it is determined whether the character string exists in the dictionary information storage means in order from the character string of n characters from the head, and the character string of n characters If the character string does not exist, it is determined whether or not a character string of (n-1) characters from the beginning exists in the dictionary information storage means, and this determination is made by reducing the number of characters one character at a time. Or if there is no character string, make a decision until the first character is reached,
When it is determined that the character string exists, the function word information, the pre-connection symbol, and the post-connection symbol corresponding to the character string are read from the dictionary information storage unit, and the read function word information, the pre-connection symbol, and the back Add a connection symbol to the string,
If the character string does not exist, an element dividing unit that assigns unknown word information that is information indicating an unknown word to the character string of one character;
The element dividing means is a continuous unknown word to which unknown word information is added, concatenates hiragana characters to form a character string, and is a continuous unknown word that concatenates characters that are not hiragana to form a character string. ,
Giving collective information that is information specifying the type of character string indicating the concatenated character string or the character of the unknown word that has not been concatenated;
Read two adjacent elements divided by the element dividing means or group information,
Of the read element or group information, the preceding element or group information and the following element or group are identified from the preceding element or group information after connection symbol and the subsequent element or group information preceding connection symbol. Determine whether the information can be linked,
Element linking means for collecting a plurality of second character strings that are the combined character strings by collecting connectable elements or group information into one character string;
From the function word information corresponding to the last first character string of each of the plurality of second character strings acquired by the element linking means or a post-connection symbol, to determine information specifying the type of each second character string,
4. From the character string acquisition means which arrange | positions the information which specifies the kind of each said several 2nd character string, and the some information which made the said each 2nd character string a pair on memory. The advertisement output system according to claim 5.
前記サーバ装置は、
文章を格納している文章格納部と、
前記自然言語処理部における処理結果に応じた文章を、前記文章格納部から取得する文章取得部と、
前記文章取得部が取得した文章を前記情報端末装置に送信するサーバ側文章送信部とをさらに具備し、
前記情報端末装置は、
前記サーバ装置が送信した文章を受信する端末側文章受信部と、
前記端末側文章受信部が受信した文章を出力する文章出力部をさらに具備する請求項1から請求項6いずれか記載の広告出力システム。
The server device
A sentence storage unit storing sentences;
A sentence acquisition unit that acquires a sentence according to a processing result in the natural language processing unit from the sentence storage unit;
A server-side text transmission unit that transmits the text acquired by the text acquisition unit to the information terminal device;
The information terminal device
A terminal-side text receiver that receives text sent by the server device;
The advertisement output system according to any one of claims 1 to 6, further comprising a sentence output unit that outputs a sentence received by the terminal-side sentence receiving unit.
第二の情報端末装置をさらに具備する請求項1から請求項5いずれか記載の広告出力システムであり、
前記第二の情報端末装置は、
文章を受け付ける第二文章受付部と、
前記第二文章受付部が受け付けた文章を前記情報端末装置に送信する第二端末側文章送信部と、
前記情報端末装置から文章を受信する第二端末側文章受信部と、
前記第二端末側文章受信部が受信した文章を出力する第二文章出力部を具備し、
前記情報端末装置は、
前記第二の情報端末装置から文章を受信する端末側文章受信部と、
前記端末側文章受信部が受信した文章を出力する文章出力部をさらに具備する請求項1から請求項6いずれか記載の広告出力システム。
The advertisement output system according to any one of claims 1 to 5, further comprising a second information terminal device,
The second information terminal device
A second sentence receiving unit for receiving sentences;
A second terminal-side text transmission unit that transmits the text received by the second text reception unit to the information terminal device;
A second terminal side text receiving unit for receiving text from the information terminal device;
A second sentence output unit for outputting the sentence received by the second terminal side sentence receiver;
The information terminal device
A terminal-side text receiver that receives text from the second information terminal device;
The advertisement output system according to any one of claims 1 to 6, further comprising a sentence output unit that outputs a sentence received by the terminal-side sentence receiving unit.
前記サーバ装置は、
用語に対応する広告情報を格納している広告情報格納部をさらに具備し、
前記広告情報取得部は、
前記自然言語処理部が取得した処理結果が有する用語に対応する広告情報を、前記広告情報格納部から取得する請求項1から請求項8いずれか記載の広告出力システム。
The server device
An advertisement information storage unit storing advertisement information corresponding to the term;
The advertisement information acquisition unit
The advertisement output system according to claim 1, wherein advertisement information corresponding to a term included in a processing result acquired by the natural language processing unit is acquired from the advertisement information storage unit.
前記サーバ装置は、
カテゴリーに対応する広告情報を格納している広告情報格納部をさらに具備し、
前記広告情報取得部は、
用語とカテゴリーの対応を示すカテゴリー変換辞書を格納しているカテゴリー変換辞書格納部手段と、
前記自然言語処理部が取得した処理結果が有する用語に対応するカテゴリーを、前記カテゴリー変換辞書格納部手段から取得するカテゴリー取得手段と、
前記カテゴリー取得手段が取得したカテゴリーに対応する広告情報を、前記広告情報格納部から取得する広告情報取得手段を具備する請求項1から請求項8いずれか記載の広告出力システム。
The server device
An advertisement information storage unit storing advertisement information corresponding to the category;
The advertisement information acquisition unit
Category conversion dictionary storage means for storing a category conversion dictionary indicating correspondence between terms and categories;
Category acquisition means for acquiring a category corresponding to a term included in the processing result acquired by the natural language processing section from the category conversion dictionary storage section means;
The advertisement output system according to any one of claims 1 to 8, further comprising advertisement information acquisition means for acquiring advertisement information corresponding to the category acquired by the category acquisition means from the advertisement information storage unit.
対話文の繋がりに関する情報であり、第一対話文に対応する第一対話情報と、第二対話文に対応する第ニ対話情報を有する対話連係情報を格納している対話連係情報格納部をさらに具備し、
前記文章格納部は、
前記第一対話情報を構成する元になった対話文である第一対話文、前記第二対話情報を構成する元になった対話文である第二対話文を、それぞれ前記第一対話情報、前記第二対話情報に対応付けて格納しており、
前記文章取得部は、
前記自然言語処理部における処理結果を用いて、前記対話連係情報格納部を検索し、第一対話情報を取得する第一対話情報取得手段と、
前記第一対話情報と対になる第二対話情報に対応する第二対話文を、前記文章格納部から取得する対話文取得手段を具備する請求項7記載の広告出力システム。
A dialog link information storage unit that stores dialog link information that includes first dialog information corresponding to the first dialog sentence and second dialog information corresponding to the second dialog sentence; Equipped,
The sentence storage unit
A first dialogue sentence that is a dialogue sentence that constitutes the first dialogue information, a second dialogue sentence that is a dialogue sentence that constitutes the second dialogue information, respectively, the first dialogue information, Stored in association with the second dialogue information,
The sentence acquisition unit
Using the processing result in the natural language processing unit, search the dialogue linkage information storage unit, to obtain the first dialogue information acquisition means,
The advertisement output system according to claim 7, further comprising a dialog text acquisition unit that acquires a second dialog text corresponding to the second dialog information paired with the first dialog information from the text storage unit.
前記対話連係情報は、
第一対話文に対応する1以上の第二文字列または当該1以上の第二文字列から構成される情報である第一対話情報と、
第二対話文に対応する1以上の第二文字列または当該1以上の第二文字列から構成される情報である第二対話情報を有する請求項11記載の広告出力システム。
The dialogue linkage information is
First dialogue information, which is information composed of one or more second character strings corresponding to the first dialogue sentence or the one or more second character strings;
The advertisement output system according to claim 11, further comprising second dialogue information which is one or more second character strings corresponding to the second dialogue sentence or information composed of the one or more second character strings.
前記対話連係情報は、
前記第一対話情報に対応する優先度情報と、前記第二対話情報に対応する優先度情報をも有する請求項12記載の広告出力システム。
The dialogue linkage information is
The advertisement output system according to claim 12, further comprising priority information corresponding to the first dialogue information and priority information corresponding to the second dialogue information.
文章受信部と、自然言語処理部と、広告情報取得部と、広告情報送信部により実現される広告出力方法であって、
情報端末装置から文章を受信する文章受信ステップと、
前記文章受信ステップで受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理ステップと、
前記自然言語処理ステップで取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得ステップと、
前記広告情報取得ステップで取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信ステップを具備する広告出力方法。
An advertisement output method realized by a sentence receiving unit, a natural language processing unit, an advertisement information acquiring unit, and an advertisement information transmitting unit,
A text receiving step for receiving text from the information terminal device;
A natural language processing step of performing natural language processing on the text received in the text receiving step and obtaining a processing result including at least one term;
Using the processing result acquired in the natural language processing step, an advertising information acquisition step for acquiring advertising information;
An advertisement output method comprising an advertisement information transmission step of transmitting the advertisement information acquired in the advertisement information acquisition step to the information terminal device.
前記自然言語処理ステップにおいて、
前記文章から、前記文章の入力者の嗜好に関する情報である嗜好情報を取得し、
前記広告情報取得ステップにおいて、
前記嗜好情報に合致する広告情報を取得する請求項14記載の広告出力方法。
In the natural language processing step,
From the sentence, obtaining preference information that is information about the preference of the input user of the sentence,
In the advertisement information acquisition step,
The advertisement output method according to claim 14, wherein advertisement information that matches the preference information is acquired.
第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を1以上、記憶媒体に格納しており、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を1以上、記憶媒体に格納しており、
前記自然言語処理ステップは、
前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を2以上の文字列である2以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御ステップと、
前記文分割制御ステップで取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得ステップと、
前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記記憶媒体から検索し、取得する評価語取得ステップと、
前記評価対象取得ステップで取得した評価対象と、前記評価語取得ステップで取得した評価語を用いて、処理結果を構成する処理結果構成ステップを具備する請求項15記載の広告出力方法。
A first character string, function word information that is information specifying the function or type of the first character string in the sentence, and a pre-connection symbol that is information specifying the type of character string that can be connected before the first character string; , A character string that can be connected after the first character string, or a symbol indicating that it is a delimiter, and a post-connection symbol that is information specifying the type of the second character string in the sentence delimited by the symbol One or more dictionary information having a pair of and are stored in a storage medium,
One or more evaluation information having evaluation words, which are terms related to the quality of the evaluation target, are stored in a storage medium,
The natural language processing step includes
The first character string corresponding to the post-connection symbol indicating that the sentence is a delimiter is extracted from the sentences constituting the sentence, and the sentence is divided into two or more second character strings that are two or more character strings using the first character string as a key. , From the function word information corresponding to the last first character string of the second character string or the post-connection symbol, the information for identifying the type of the second character string is acquired, and the second character string and the second character string A sentence division control step for obtaining information for identifying the type of
An evaluation object acquisition step of identifying a second character string including an evaluation object from the type of the second character string acquired in the sentence division control step, and acquiring an evaluation object from the second character string;
A second character string that can include an evaluation word is specified using another second character string type in a sentence having the second character string including the evaluation target, and the evaluation word that the second character string has is stored in the storage medium. An evaluation word acquisition step of searching and acquiring from
The advertisement output method according to claim 15, further comprising a processing result configuration step of configuring a processing result using the evaluation target acquired in the evaluation target acquisition step and the evaluation word acquired in the evaluation word acquisition step.
コンピュータを、
情報端末装置から文章を受信するサーバ側文章受信部と、
前記サーバ側文章受信部が受信した文章を自然言語処理し、少なくとも1以上の用語を含む処理結果を取得する自然言語処理部と、
前記自然言語処理部が取得した処理結果を用いて、広告情報を取得する広告情報取得部と、
前記広告情報取得部が取得した広告情報を前記情報端末装置に送信する広告情報送信部として機能させるためのプログラム。
Computer
A server-side text receiving unit that receives text from the information terminal device;
A natural language processing unit that performs natural language processing on the text received by the server side text receiving unit, and obtains a processing result including at least one term;
Using the processing result acquired by the natural language processing unit, an advertising information acquisition unit that acquires advertising information;
The program for functioning as an advertisement information transmission part which transmits the advertisement information which the said advertisement information acquisition part acquired to the said information terminal device.
前記自然言語処理部は、
前記文章から、前記文章の入力者の嗜好に関する情報である嗜好情報を取得し、
前記広告情報取得部は、
前記嗜好情報に合致する広告情報を取得するように、コンピュータを機能させる請求項17記載のプログラム。
The natural language processing unit includes:
From the sentence, obtaining preference information that is information about the preference of the input user of the sentence,
The advertisement information acquisition unit
18. The program according to claim 17, which causes a computer to function so as to acquire advertisement information that matches the preference information.
第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を1以上、記憶媒体に格納しており、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を1以上、記憶媒体に格納しており、
前記自然言語処理部は、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を1以上格納している評価情報格納手段と、
前記文章を構成する文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を2以上の文字列である2以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、
前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段と、
前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納手段から検索し、取得する評価語取得手段と、
前記評価対象取得手段が取得した評価対象と、前記評価語取得手段が取得した評価語を用いて、処理結果を構成する処理結果構成手段を具備するように、コンピュータを機能させる請求項18記載のプログラム。
A first character string, function word information that is information specifying the function or type of the first character string in the sentence, and a pre-connection symbol that is information specifying the type of character string that can be connected before the first character string; , A character string that can be connected after the first character string, or a symbol indicating that it is a delimiter, and a post-connection symbol that is information specifying the type of the second character string in the sentence delimited by the symbol One or more dictionary information having a pair of and are stored in a storage medium,
One or more evaluation information having evaluation words, which are terms related to the quality of the evaluation target, are stored in a storage medium,
The natural language processing unit includes:
Evaluation information storage means for storing one or more evaluation information having evaluation words, which are terms related to the quality of the evaluation object;
The first character string corresponding to the post-connection symbol indicating that the sentence is a delimiter is extracted from the sentences constituting the sentence, and the sentence is divided into two or more second character strings that are two or more character strings using the first character string as a key. , From the function word information corresponding to the last first character string of the second character string or the post-connection symbol, the information for identifying the type of the second character string is acquired, and the second character string and the second character string Sentence division control means for acquiring information identifying the type of
An evaluation object acquisition means for specifying a second character string including an evaluation object from the type of the second character string acquired by the sentence division control means, and acquiring an evaluation object from the second character string;
A second character string that can include an evaluation word is specified using another second character string type in a sentence having the second character string that includes the evaluation target, and the evaluation word that the second character string has is the evaluation information. An evaluation word acquisition means for searching and acquiring from the storage means;
19. The computer according to claim 18, wherein the computer functions so as to include a processing result configuration unit configured to configure a processing result using the evaluation target acquired by the evaluation target acquisition unit and the evaluation word acquired by the evaluation word acquisition unit. program.
請求項1から請求項13いずれか記載の広告出力システムを構成するサーバ装置。 The server apparatus which comprises the advertisement output system in any one of Claims 1-13.
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