JP2020052494A - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
最適候補選択装置10は、本開示の技術の「情報処理装置」の一例である。
選択候補抽出部52は、本開示の技術の「抽出部」の一例である。選択候補生成部54は、本開示の技術の「生成部」の一例である。流暢さスコア算出部56、付与妥当性スコア算出部58、結果統合部60、及び選択部62は、本開示の技術の「選択部」の一例である。流暢さスコア算出モデル学習部66は、本開示の技術の「流暢さスコアモデル学習部」の一例である。流暢さスコア算出モデル学習部66及び付与妥当性スコア算出モデル学習部68は、本開示の技術の「モデル学習部」の一例である。
流暢さスコア算出モデル48は、本開示の技術の「流暢さスコアを算出するモデル」の一例である。
付与妥当性スコア算出モデル50は、本開示の技術の「妥当性スコアを算出するモデル」の一例である。
豆腐1のデータは、本開示の技術の「対象」の一例である。最適なキャッチコピーは、本開示の技術の「対象に関連付ける文」の一例である。
商品名 キャッチコピー
・豆腐1 食感が楽しめる
・豆腐2 便利な3個パック
・納豆1 家族の健康のために
・・・・・・・・・・・・・・・・
以上のデータが入力されると、選択候補生成モデル学習部65は、入力されたデータを用いて、アイテム(豆腐1、・・・)に適切なキャッチコピーが生成されるように、選択候補生成モデル44を学習する。
キャッチコピー 付与妥当性スコア
CC1 50点
CC2 70点
CC3 40点
・・・・・・・・・・・・・・・・
以上のデータが入力されると、付与妥当性スコア算出モデル学習部68は、入力されたデータを用いて、キャッチコピーの付与妥当性スコアが生成されるように、付与妥当性スコア算出モデル50を学習する。
なお、付与妥当性スコア算出モデル学習部68は、アイテムのデータを更に使用してもよい。付与妥当性スコア算出モデル学習部68は、入力されたアイテムのデータを更に加味して、アイテムに対するキャッチコピーの付与妥当性スコアが生成されるように、付与妥当性スコア算出モデル50を学習する。
要約する対象の文は、本開示の技術の「対象」の一例であり、要約は、本開示の技術の「対象に関連付ける文」の一例である。
質問は、本開示の技術の「対象」の一例であり、回答は、本開示の技術の「対象に関連付ける文」の一例である。
20 コンピュータ
32 ディスプレイ
36 記憶装置
48 流暢さスコア算出モデル
50 付与妥当性スコア算出モデル
52 選択候補抽出部
54 選択候補生成部
56 流暢さスコア算出部
58 付与妥当性スコア算出部
60 結果統合部
62 選択部
64 表示処理部
66 流暢さスコア算出モデル学習部
68 付与妥当性スコア算出モデル学習部
Claims (13)
- 対象に関連付ける文の選択候補を生成する生成部と、
対象に関連付ける文の選択候補を、予め作成された選択候補から抽出する抽出部と、
前記生成された選択候補と前記抽出された選択候補とを含む複数の選択候補のうち、前記複数の選択候補の各々の流暢さを示す流暢さスコア及び前記複数の選択候補の各々の前記対象に関連付ける文としての妥当性を示す妥当性スコアの少なくとも一方から、選択候補を選択する選択部と、
を有する情報処理装置。 - 前記選択部が、前記流暢さスコアから前記選択候補を選択する場合、前記選択部は、前記流暢さスコアを算出するモデルを用いて前記流暢さスコアを算出する流暢さスコア算出部を備え、前記算出された流暢さスコアを利用する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記選択部が、前記妥当性スコアから前記選択候補を選択する場合、前記選択部は、前記妥当性スコアを算出するモデルを用いて前記妥当性スコアを算出する妥当性スコア算出部を備え、前記算出された妥当性スコアを利用する、
請求項1又は請求項2に記載の情報処理装置。 - 文の生成された選択候補及び予め作成された選択候補から抽出された選択候補を用いて、前記流暢さスコアを算出するモデルから得られるスコアが、前記生成された選択候補より前記抽出された選択候補のほうが高いスコアとなるように、前記流暢さスコアを算出するモデルを学習するモデル学習部を更に備える請求項2又は請求項2に従属する請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記対象に関連付ける文に対するフィードバック情報の内容に応じて前記流暢さスコアを算出するモデルを学習する流暢さスコアモデル学習部を更に備える請求項2又は請求項2に従属する請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記対象に関連付ける文に対するフィードバック情報の内容に応じて前記妥当性スコアを算出するモデルを学習する妥当性スコアモデル学習部を更に備える請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記選択部は、
前記流暢さスコア及び前記妥当性スコアから、前記選択候補を選択すると共に、
前記生成された選択候補の前記流暢さスコア及び前記妥当性スコアが一定値以上の場合、前記流暢さスコア及び前記妥当性スコアが一定値以上の前記生成された選択候補を、前記選択候補として選択し、
前記生成された選択候補の前記流暢さスコアが一定値以上でなければ、前記抽出された選択候補の中から前記選択候補を選択する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、前記抽出された選択候補の中から、前記抽出された選択候補の前記流暢さスコア及び前記妥当性スコアの少なくとも一方から、前記選択候補を選択する、
請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、
前記流暢さスコア及び前記妥当性スコアから、前記選択候補を選択すると共に、
前記抽出された選択候補の前記妥当性スコアが一定値以上の場合、前記妥当性スコアが一定値以上の前記抽出された選択候補を、前記選択候補として選択し、
前記抽出された選択候補の前記妥当性スコアが一定値以上でなければ、前記生成された選択候補の中から前記選択候補を選択する、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、前記生成された選択候補の中から、前記生成された選択候補の前記流暢さスコア及び前記妥当性スコアの少なくとも一方から、前記選択候補を選択する、
請求項9に記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、前記選択候補が決定されていない場合に、前記対象に関連付ける文に選択候補を選択する、
請求項1〜請求項10の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、選択候補を生成するモデルを用いて、前記選択候補を生成し、
前記生成された選択候補及び前記抽出された選択候補の少なくとも一方の前記妥当性スコアは、前記選択候補を生成するモデルにより前記選択候補を用いて計算されたスコアである、
請求項1、請求項3、及び請求項6〜請求項10の何れか1項に記載の情報処理装置。 - コンピュータを、請求項1〜請求項12の何れか1項に記載の情報処理装置の各部として機能させるための情報処理プログラム。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2018178441A JP7215038B2 (ja) | 2018-09-25 | 2018-09-25 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2018178441A JP7215038B2 (ja) | 2018-09-25 | 2018-09-25 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
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Publication Number | Publication Date |
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JP2020052494A true JP2020052494A (ja) | 2020-04-02 |
JP7215038B2 JP7215038B2 (ja) | 2023-01-31 |
Family
ID=69997107
Family Applications (1)
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JP2018178441A Active JP7215038B2 (ja) | 2018-09-25 | 2018-09-25 | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
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JP (1) | JP7215038B2 (ja) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017151863A (ja) * | 2016-02-26 | 2017-08-31 | 国立大学法人東京工業大学 | 文書要約装置 |
JP2018028866A (ja) * | 2016-08-19 | 2018-02-22 | 日本電信電話株式会社 | 説明文生成方法、説明文生成モデル学習方法、及びプログラム |
JP2018128806A (ja) * | 2017-02-07 | 2018-08-16 | ヤフー株式会社 | 抽出装置、抽出方法及び抽出プログラム |
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- 2018-09-25 JP JP2018178441A patent/JP7215038B2/ja active Active
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