JP2020115287A - 情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】適切にアノテーションを付与する。【解決手段】本願に係る情報処理プログラムは、所定の対象（例えば、電子商取引サービスにおいて取り扱われる商品）に関する対象情報（例えば、商品の出品者により入力された情報や、ユーザによるレビューなど）に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する表示手順と、表示手順により表示されたタグ情報の候補が所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける受付手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。

従来、アノテーションが付与された情報を解析する技術が提供されている。例えば、ユーザからのアノテーションが付与された複数の入力文書を受け取り、入力文書に含まれる一般用語と、アノテーションが付与された文字列であるユーザ用語とに基づいて、入力文書をクラスタリングする技術が提供されている。

特開２０１５−６０５８１号公報

しかしながら、上記の従来技術では、適切にアノテーションを付与できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、入力文書における下線や囲み、削除線、コメントなどのストロークをアノテーションとみなしているに過ぎず、適切にアノテーションを付与できるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適切にアノテーションを付与できる情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。

本願に係る情報処理プログラムは、所定の対象に関する対象情報に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する表示手順と、前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける受付手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、適切にアノテーションを付与できるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係るショッピングサーバの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に本願に係る情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法を実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法が限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の情報処理装置等により実現される情報処理を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１に示す例において、情報処理システム１は、ショッピングサーバ１０、ストア端末２０、ユーザ端末３０及び情報処理装置１００を有する。ショッピングサーバ１０と、ストア端末２０と、ユーザ端末３０と、情報処理装置１００とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１は、複数台のショッピングサーバ１０や、複数台のストア端末２０や、複数台のユーザ端末３０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

図１に示すショッピングサーバ１０は、電子商取引サービスを提供するサーバ装置である。図１に示す例において、ショッピングサーバ１０は、電子商取引で取り扱われる商品に関する商品情報（ストア端末２０及びユーザ端末３０から送信される商品に関する情報）を商品情報記憶部１３に格納する。そして、ショッピングサーバ１０は、商品情報記憶部１３に格納された商品情報と、モデル記憶部１４に格納されたモデルとに基づいて、商品情報からタグ情報の候補を抽出し、商品情報記憶部１３に格納する。

図１に示すストア端末２０は、ショッピングサーバ１０が提供する電子商取引サービスにおいて取り扱われる商品を出品する出品者によって利用される情報処理装置である。例えば、ストア端末２０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。ストア端末２０は、出品者によって入力された商品に関する入力情報をショッピングサーバ１０に送信する。なお、図１に示す例において、ストア端末２０は、出品者によって利用されるノート型ＰＣである場合を示す。

図１に示すユーザ端末３０は、ユーザよって利用される情報処理装置である。ユーザ端末３０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。また、ユーザ端末３０は、ショッピングサーバ１０によって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、ユーザ端末３０は、ショッピングサーバ１０によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報をショッピングサーバ１０から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。また、ユーザ端末３０は、ユーザによって入力された商品のレビューに関するレビュー情報をショッピングサーバ１０に送信する。なお、図１に示す例において、ユーザ端末３０は、ユーザによって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。

従来、所定の対象に対しモデルを用いてタグ情報を付与する場合において、当該モデルの学習データを作成することは大きな負担となっていた。ここで、以下に示す情報処理装置１００は、モデルが抽出したタグ情報の候補が適切であるか否かに関する情報（アノテーション）を付与することができるため、モデルの学習データの作成における負担を軽減できる。

図１に示す情報処理装置１００は、商品に対応するタグ情報の候補が当該商品を示すタグ情報として適切であるか否かを判定する判定者によって利用される情報処理装置である。例えば、情報処理装置１００は、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。ここで、情報処理装置１００は、判定対象の商品に対応するタグ情報の候補を含む商品情報を受け付け、受け付けた情報を出力部（表示画面）に表示する。そして、情報処理装置１００は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される入力部によってタグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作を受け付け、当該操作に関する操作情報をショッピングサーバ１０に送信する。なお、図１に示す例において、情報処理装置１００は、判定者によって利用されるノート型ＰＣである場合を示す。

以下、図１を用いて、情報処理装置１００が行う情報処理について説明する。なお、以下の説明において、商品情報からタグ情報の候補を抽出するためのモデルがモデル記憶部１４に格納されているものとする。また、以下の説明において、モデル記憶部１４に格納されているモデルは、「商品の購入目的（以下、単に「購入目的」と記載する場合がある）」または「商品の使用感（以下、単に「使用感」と記載する場合がある）」のいずれかのカテゴリに関するタグ情報の候補を抽出するものとする。

最初に、ショッピングサーバ１０によるタグ情報の候補の抽出処理について説明する。

まず、ショッピングサーバ１０は、ストア端末２０から送信される入力情報、並びに、ユーザ端末３０から送信されるレビュー情報を受け付ける（ステップＳ１１）。例えば、図１の例において、ショッピングサーバ１０は、商品「健康飲料Ａ」の画像や、商品「健康飲料Ａ」の説明文（例えば、メーカーや、キャッチコピーなどのテキスト情報）に関する情報を入力情報としてストア端末２０から受け付ける。また、図１の例において、ショッピングサーバ１０は、ショッピングサーバ１０が提供する電子商取引サービスにおいて、商品「健康飲料Ａ」を購入したユーザが入力したレビュー（例えば、商品の評価を示す数値（スコア）や、商品の評価内容を示すテキスト情報など）に関する情報をレビュー情報としてユーザ端末３０から受け付ける。そして、ショッピングサーバ１０は、受け付けた入力情報及びレビュー情報を商品「健康飲料Ａ」に対応付けて商品情報記憶部１３に格納する。

続いて、ショッピングサーバ１０は、入力情報及びレビュー情報からタグ情報の候補を抽出する（ステップＳ１２）。例えば、図１の例において、ショッピングサーバ１０は、入力情報及びレビュー情報に含まれるテキスト情報をモデル記憶部１４に格納されたモデルに入力し、入力したテキスト情報に含まれる文字列をタグ情報の候補として抽出する。そして、ショッピングサーバ１０は、抽出したタグ情報の候補と、タグ情報の候補のカテゴリとを、商品「健康飲料Ａ」に対応付けて商品情報記憶部１３に格納する。

次に、判定者によりタグ情報の候補が判定される際の情報処理装置１００による情報表示処理について説明する。なお、図１の例に示す情報処理装置１００は、判定者Ｊ１により利用されるものとする。

まず、情報処理装置１００は、ショッピングサーバ１０から商品情報を受け付ける（ステップＳ２１）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、ステップＳ１２にてショッピングサーバ１０が抽出したタグ情報の候補を含む商品情報を受け付ける。

続いて、情報処理装置１００は、商品情報を表示する（ステップＳ２２）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、入力情報を表示する領域ＡＲ１、並びに、レビュー情報を表示する領域ＡＲ２を含む画面Ｗ１を表示する。また、図１の例において、情報処理装置１００は、入力情報からタグ情報の候補として抽出した文字列を表示する領域ＡＲ１−１〜ＡＲ１−５を、領域ＡＲ１に表示する。また、図１の例において、情報処理装置１００は、レビュー情報からタグ情報の候補として抽出した文字列を表示する領域ＡＲ２−１〜ＡＲ２−１０を、領域ＡＲ２に表示する。なお、以下の説明において、領域ＡＲ１−１〜ＡＲ１−５、並びに、領域ＡＲ２−１〜ＡＲ２−１０を特に区別しない場合、単に「タグ情報表示領域」と記載する場合がある。

ここで、図１に示すタグ情報表示領域において、情報処理装置１００は、タグ情報の候補として抽出した文字列を実線で示される矩形の領域内に表示し、当該矩形の上部にタグ情報の候補のカテゴリを表示する。

続いて、情報処理装置１００は、タグ情報の候補に対する判定者Ｊ１の操作を受け付け、操作に応じた表示態様で画面を表示させる（ステップＳ２３）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、タグ情報表示領域を判定者Ｊ１の操作に応じて表示させた画面Ｗ２を表示する。

図１の例において、情報処理装置１００は、各タグ情報の候補が商品「健康飲料Ａ」を示すタグ情報として適切であるか否かに関する判定者Ｊ１の操作を、各タグ情報の候補に対応するタグ情報表示領域ごとに受け付ける。具体的には、図１の例において、情報処理装置１００は、タグ情報の候補として抽出された文字列が含まれる文脈において、商品「健康飲料Ａ」の購入目的や使用感などといった商品「健康飲料Ａ」の特性を示すものとして、当該タグ情報の候補が「適切」、「不適切」または「適切であるか否か判別不可（以下、単に「判別不可」と記載する場合がある）」のいずれかに関する判定者Ｊ１の操作を受け付ける。

そして、情報処理装置１００は、判定者Ｊ１の操作に応じた表示態様でタグ情報表示領域を表示させる。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、タグ情報の候補が「適切」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形の右側に丸印を表示し、タグ情報の候補が「不適切」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形の右側にバツ印を表示する。また、例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、タグ情報の候補が「判別不可」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形内に斜線を重畳させて表示する。

ここで、例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、「職場から帰ったらもう届いていました。」という文章に含まれる文字列「職場」を、カテゴリ「購入目的」に関する商品「健康飲料Ａ」のタグ情報の候補として表示する。しかし、本文章における文脈において、文字列「職場」は、ショッピングサーバ１０が提供する電子商取引サービスの特性を示す。したがって、判定者Ｊ１は、カテゴリ「購入目的」に関する商品「健康飲料Ａ」のタグ情報の候補として、文字列「職場」が不適切であると判定する。そして、情報処理装置１００は、領域ＡＲ２−１に表示した文字列が「不適切」であることを示す判定者Ｊ１の操作を受け付け、領域ＡＲ２−１に表示した矩形の右側にバツ印を表示する。

また、例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、「程よい甘さで飲みやすいです。」という文章に含まれる文字列「程よい甘さ」を、カテゴリ「使用感」に関する商品「健康飲料Ａ」のタグ情報の候補として表示する。本文章における文脈において、文字列「程よい甘さ」は、商品「健康飲料Ａ」の特性を示す。したがって、判定者Ｊ１は、カテゴリ「使用感」に関する商品「健康飲料Ａ」のタグ情報の候補として、文字列「程よい甘さ」が適切であると判定する。そして、情報処理装置１００は、領域ＡＲ２−２に表示した文字列が「適切」であることを示す判定者Ｊ１の操作を受け付け、領域ＡＲ２−２に表示した矩形の右側に丸印を表示する。

また、例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、「メーカーＣのものに比べ継続して飲んでもらえそうです。」という文章に含まれる文字列「継続」を、カテゴリ「使用感」に関する商品「健康飲料Ａ」のタグ情報の候補として表示する。本文章における文脈において、文字列「継続（継続性）」は、商品「健康飲料Ａ」の特性を示すか否か判定が困難である。したがって、判定者Ｊ１は、カテゴリ「使用感」に関する商品「健康飲料Ａ」のタグ情報の候補として、文字列「継続」が適切であるか否か判別不可であると判定する。そして、情報処理装置１００は、領域ＡＲ２−９に表示した文字列が「判別不可
」であることを示す判定者Ｊ１の操作を受け付け、領域ＡＲ２−９に表示した矩形内に斜線を重畳させて表示する。

なお、情報処理装置１００は、任意の方法で判定者Ｊ１の操作を受け付けてよい。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、判定者Ｊ１のタグ情報表示領域に対する選択操作（例えば、クリック操作）が行われるたび、当該タグ情報表示領域の表示態様を、タグ情報の候補が「適切」と判定された状態、タグ情報の候補が「不適切」と判定された状態、タグ情報の候補が「判別不可」と判定された状態、と切り替えて表示させ、最終的な状態に対応する判定結果を、判定者Ｊ１による操作を示す情報として受け付ける。

また、例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、タグ情報表示領域の選択を受け付けると、プルダウンリスト形式で「適切」、「不適切」及び「判別不可」を選択肢として表示してもよい。そして、情報処理装置１００は、リストの中から判定者Ｊ１が選択した選択肢を、タグ情報表示領域に表示されたタグ情報の候補に対する判定者Ｊ１の操作とする。

また、情報処理装置１００は、判定者Ｊ１の操作に応じて、図形や記号、表示色などの任意の方法でタグ情報表示領域の表示態様を変更してよい。

続いて、情報処理装置１００は、タグ情報の候補に対する判定者Ｊ１の操作に関する操作情報をショッピングサーバ１０に送信する（ステップＳ２４）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、ステップＳ２４において判定者Ｊ１が各タグ情報の候補に対して行った操作「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれかを示す情報と、タグ情報の候補とを対応付けた情報を操作情報として取得し、ショッピングサーバ１０に送信する。

続いて、ショッピングサーバ１０は、情報処理装置１００から受け付けた操作情報を用いてモデルの学習を行う（ステップＳ２５）。ここで、モデルの学習（機械学習）においては、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、決定木、ハザード分析等の種々の手法が利用されてもよい。

なお、上記の実施形態において、ショッピングサーバ１０は、モデルを用いたルールベースのタグ情報の候補の抽出を行ってもよい。

以上のように、実施形態に係る情報処理装置１００は、モデルによって抽出されたタグ情報の候補が適切であるか否かに関する情報（アノテーション）を、タグ情報の候補の抽出元である文字列上で操作することで直観的に付与することができる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置１００は、適切にアノテーションを付与できる。

これにより、実施形態に係るショッピングサーバ１０は、情報処理装置１００から操作情報を受け付けることにより、例えば、「適切」であることを示す情報が付与されたタグ情報の候補に関する情報を正例の学習データとし、「不適切」であることを示す情報が付与されたタグ情報の候補に関する情報を負例の学習データとしてモデルの学習に用いることができる。また、実施形態に係るショッピングサーバ１０は、ショッピングサーバ１０が提供する電子商取引サービスにおいて、「適切」であることを示す情報が付与されたタグ情報の候補を、対応する商品の検索タグ等として商品情報に付与し、一方で、「不適切」であることを示す情報が付与されたタグ情報の候補を当該電子商取引サービス上で利用しなくともよい。

〔２．情報処理システムの構成〕
次に、上述した情報処理を実現するための情報処理システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、ショッピングサーバ１０と、ストア端末２０と、ユーザ端末３０と、学習サーバ４０と、情報処理装置１００とを含む。ショッピングサーバ１０、ストア端末２０、ユーザ端末３０、学習サーバ４０及び情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す情報処理システム１には、複数台のショッピングサーバ１０や、複数台のストア端末２０や、複数台のユーザ端末３０や、複数台の学習サーバ４０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

ショッピングサーバ１０は、電子商取引サービスを提供するサーバ装置である。ショッピングサーバ１０は、ストア端末２０から送信される入力情報、並びに、ユーザ端末３０から送信されるレビュー情報を電子商取引サービスで取り扱われる商品に関する商品情報として管理する。また、ショッピングサーバ１０は、モデルを用いて商品情報から抽出したタグ情報の候補を情報処理装置１００に送信し、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作情報を受け付ける。また、ショッピングサーバ１０は、受け付けた操作情報に基づいて、モデルの学習を行う。なお、モデルの学習処理は、学習サーバ４０によって実現されてもよい。

また、ショッピングサーバ１０は、電子商取引サービスに関するアプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、ショッピングサーバ１０は、ユーザ端末３０や、情報処理装置１００に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading Style Sheets）等のスタイルシート言語により記述される。なお、ショッピングサーバ１０から配信されるコンテンツに関するアプリそのものを制御情報とみなしてもよい。ショッピングサーバ１０の構成は後述する。

ストア端末２０は、ショッピングサーバ１０が提供する電子商取引サービスにおいて取り扱われる商品を出品する出品者によって利用される情報処理装置である。ストア端末２０は、出品者によって入力された商品に関する入力情報をショッピングサーバ１０に送信する。

ユーザ端末３０は、ユーザよって利用される情報処理装置である。ユーザ端末３０は、ショッピングサーバ１０によって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、ユーザ端末３０は、ショッピングサーバ１０によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報をショッピングサーバ１０から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。また、ユーザ端末３０は、ユーザによって入力された商品のレビューに関するレビュー情報をショッピングサーバ１０に送信する。

学習サーバ４０は、タグ情報の候補の抽出に用いるモデルの学習処理を実行するサーバ装置である。学習サーバ４０は、タグ情報の候補が所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作に関する情報と、操作が行われた対象情報とを学習データとしてモデルの学習処理を実行する。

情報処理装置１００は、商品に対応するタグ情報の候補が当該商品を示すタグ情報として適切であるか否かを判定する判定者によって利用される情報処理装置である。情報処理装置１００は、判定対象の商品に対応するタグ情報の候補を含む商品情報をショッピングサーバ１０から受け付ける。また、ユーザ端末３０は、ショッピングサーバ１０によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報をショッピングサーバ１０から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。そして、情報処理装置１００は、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作を判定者から受け付け、当該操作に関する操作情報をショッピングサーバ１０に送信する。情報処理装置１００の構成は後述する。

〔３．ショッピングサーバの構成〕
次に、図３を用いて、ショッピングサーバ１０の構成について説明する。図３は、実施形態に係るショッピングサーバの構成例を示す図である。図３に示すように、ショッピングサーバ１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１５とを有する。

（通信部１１について）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ストア端末２０、ユーザ端末３０、学習サーバ４０、情報処理装置１００等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２について）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部１２は、商品情報記憶部１３と、モデル記憶部１４とを有する。

（商品情報記憶部１３について）
商品情報記憶部１３は、商品に関する商品情報を記憶する。ここで、図４を用いて、商品情報記憶部１３が記憶するクエリに関する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。図４の例では、商品情報記憶部１３は、「商品ＩＤ」、「商品名」、「入力情報」、「第１タグ情報」、「第１操作情報」、「レビュー情報」、「第２タグ情報」、「第２操作情報」といった項目を有する。

「商品ＩＤ」は、商品を識別するための識別情報を示す。「商品名」は、商品の名称を示す。「入力情報」は、ストア端末２０を利用する出品者によって入力された商品に関する入力情報を示す。なお、図４では、「入力情報」に「入力情報１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、商品に関するテキスト情報や、商品に関連する画像、動画、リンク先等の具体的な情報、または、その格納場所を示すファイルパス名、ＵＲＬなどが格納される。

「第１タグ情報」は、「入力情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補に関する情報を示す。「第１タグ情報」は、「タグ情報」、「カテゴリ」といった項目を有する。「タグ情報」は、「入力情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補を示す。「カテゴリ」は、「タグ情報」の項目に格納されたタグ情報の候補が属するカテゴリを示す。

「第１操作情報」は、「入力情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補に対し、情報処理装置１００を利用する判定者が行った操作「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれかの操作を示す情報（言い換えると、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する情報）を示す。

「レビュー情報」は、ユーザ端末３０を利用するユーザによって入力された商品のレビューに関するレビュー情報を示す。「第２タグ情報」は、「レビュー情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補に関する情報を示す。「第２タグ情報」は、「タグ情報」、「カテゴリ」といった項目を有する。「タグ情報」は、「レビュー情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補を示す。「カテゴリ」は、「タグ情報」の項目に格納されたタグ情報の候補が属するカテゴリを示す。

「第２操作情報」は、「レビュー情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補に対し、情報処理装置１００を利用する判定者が行った操作「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれかの操作を示す情報を示す。

（モデル記憶部１４について）
モデル記憶部１４は、商品情報記憶部１３に格納された商品情報からタグ情報の候補を抽出するためのモデルを記憶する。

（制御部１５について）
制御部１５は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、ショッピングサーバ１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１５は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部１５は、図３に示すように、受付部１６と、抽出部１７と、送信部１８と、学習部１９とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（受付部１６について）
受付部１６は、商品情報を受け付け、受け付けた商品情報を商品情報記憶部１３に格納する。例えば、図１の例において、受付部１６は、出品者によって入力された商品に関する入力情報をストア端末２０から受け付ける。また、図１の例において、受付部１６は、ユーザによって入力された商品のレビューに関するレビュー情報をユーザ端末３０から受け付ける。また、受付部１６は、後述する抽出部１７が商品情報から抽出したタグ情報の候補が、商品情報に対応する商品を示すタグ情報として適切であるか否かを示す操作に関する操作情報を情報処理装置１００から受け付ける。

（抽出部１７について）
抽出部１７は、商品情報からタグ情報の候補を抽出する。例えば、図１の例において、抽出部１７は、入力情報及びレビュー情報に含まれるテキスト情報をモデル記憶部１４に格納されたモデルに入力し、入力したテキスト情報に含まれる文字列をタグ情報の候補として抽出する。そして、抽出部１７は、抽出したタグ情報の候補と、タグ情報の候補のカテゴリとを、商品に対応付けて商品情報記憶部１３に格納する。

（送信部１８について）
送信部１８は、商品情報を情報処理装置１００に送信する。例えば、図１の例において、送信部１８は、抽出部１７が抽出したタグ情報の候補を含む商品情報を情報処理装置１００に送信する。

（学習部１９について）
学習部１９は、モデル記憶部１４に格納されたモデルの学習を行う。例えば、図１の例において、学習部１９は、情報処理装置１００から受け付けた操作情報を用いてモデルの学習を行う。

なお、ショッピングサーバ１０と学習サーバ４０とが連携して動作する場合、学習サーバ４０がモデル記憶部１４や、学習部１９を有してもよい。

〔４．情報処理装置の構成〕
次に、図５を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図５に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、入力部１３０と、出力部１４０と、制御部１５０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ショッピングサーバ１０、ストア端末２０、ユーザ端末３０、学習サーバ４０等との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

（入力部１３０及び出力部１４０について）
入力部１３０は、ユーザから各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部１３０は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される。出力部１４０は、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、出力部１４０は、情報処理装置１００の表示画面に相当する。例えば、出力部１４０は、液晶ディスプレイ等によって実現される。なお、情報処理装置１００にタッチパネルが採用される場合、入力部１３０及び出力部１４０は一体化される。

（制御部１５０について）
制御部１５０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１５０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部１５０は、図５に示すように、表示部１５１と、受付部１５２と、表示制御部１５３と、取得部１５４と、送信部１５５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

（表示部１５１について）
表示部１５１は、所定の対象に関する対象情報に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する。例えば、図１の例において、表示部１５１は、商品「健康飲料Ａ」の入力情報及びレビュー情報から抽出されたタグ情報の候補を含む商品情報を表示する。

また、表示部１５１は、対象情報から抽出した文字列に基づくタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図１の例において、表示部１５１は、商品「健康飲料Ａ」の入力情報及びレビュー情報に含まれるテキスト情報に含まれる文字列を、タグ情報の候補として表示する。

また、表示部１５１は、対象情報及びタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図１の例において、表示部１５１は、タグ情報の候補を含む商品情報を画面Ｗ１に示すように表示する。

また、表示部１５１は、商品に関する情報である対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図１の例において、表示部１５１は、商品「健康飲料Ａ」に関する情報である商品情報から抽出したタグ情報の候補を表示する。

また、表示部１５１は、商品の購入目的または商品の使用感に関するタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図１の例において、表示部１５１は、「商品の購入目的」または「商品の使用感」のいずれかのカテゴリに関するタグ情報の候補を表示する。

また、表示部１５１は、対象情報からタグ情報の候補の抽出処理を行うモデルにより抽出されたタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図１の例において、表示部１５１は、ショッピングサーバ１０のモデル記憶部１４に格納されているモデルにより抽出されたタグ情報の候補を表示する。

（受付部１５２について）
受付部１５２は、表示部１５１により表示されたタグ情報の候補が所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける。例えば、図１の例において、受付部１５２は、商品「健康飲料Ａ」の特性を示すものとして、タグ情報の候補が「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれかに関する判定者Ｊ１の操作を受け付ける。

また、受付部１５２は、タグ情報の候補の抽出元である文字列に対する操作を受け付けてもよい。例えば、図１の例において、受付部１５２は、商品情報のうち、タグ情報の候補として抽出した文字列を表示するタグ情報表示領域に対する操作を受け付ける。

また、受付部１５２は、タグ情報の候補が商品を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付けてもよい。例えば、図１の例において、受付部１５２は、商品「健康飲料Ａ」の特性を示すものとして、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作を受け付ける。

（表示制御部１５３について）
表示制御部１５３は、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作に応じた表示態様でタグ情報の候補を表示させる。例えば、表示制御部１５３は、文字列に対する操作が受け付けられた場合、当該文字列を当該操作に応じた表示態様で表示させる。例えば、図１の例において、表示制御部１５３は、タグ情報の候補が「適切」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形の右側に丸印を表示し、タグ情報の候補が「不適切」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形の右側にバツ印を表示する。また、例えば、図１の例において、表示制御部１５３は、タグ情報の候補が「判別不可」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形内に斜線を重畳させて表示する。

（取得部１５４について）
取得部１５４は、操作に関する情報と、操作が行われた対象情報とを、モデルの学習データとして取得する。例えば、取得部１５４は、各タグ情報の候補が適切であるか否かに関する情報と、操作が行われた商品情報とをモデルの学習データとして取得する。例えば、図１の例において、取得部１５４は、判定者Ｊ１が各タグ情報の候補に対して行った操作「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれか示す情報と、タグ情報の候補とを対応付けた情報である操作情報を、モデルの学習データとして取得する。

（送信部１５５について）
送信部１５５は、モデルの学習処理を実行する所定の学習サーバにモデルの学習データを送信する。例えば、図１の例において、送信部１５５は、操作情報をモデルの学習データとしてショッピングサーバ１０に送信する。

なお、ショッピングサーバ１０と学習サーバ４０とが連携して動作する場合、送信部１５５は、学習データを学習サーバ４０に送信してもよい。

〔５．情報処理のフロー〕
ここで、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の情報処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。

図６に示すように、情報処理装置１００は、タグ情報の候補を表示する（ステップＳ１０１）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、タグ情報の候補を含む商品情報を表示する。続いて、情報処理装置１００は、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作を受け付ける（ステップＳ１０２）。続いて、情報処理装置１００は、操作に応じた表示態様でタグ情報の候補を表示させる（ステップＳ１０３）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、操作に応じた表示態様でタグ情報表示領域を表示させる。

続いて、情報処理装置１００は、学習データを取得する（ステップＳ１０４）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、各タグ情報の候補に対して行った操作を示す情報と、タグ情報の候補とを対応付けた情報である操作情報を、モデルの学習データとして取得する。続いて、情報処理装置１００は、学習データをショッピングサーバ１０に送信し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。

〔６．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。

〔６−１．商品情報について〕
上述の実施形態において、情報処理装置１００が商品に関する商品情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報の候補を表示し、当該タグ情報の候補に対する操作を受け付ける例を示した。しかしながら、情報処理装置１００は、商品情報に限らず、各種自然言語において用いられる文字により構成される文字列を含む情報に付与されるタグ情報の候補を表示し、当該タグ情報の候補に対する操作を受け付けてもよい。
〔６−２．タグ情報の候補について〕
上述の実施形態において、情報処理装置１００が、タグ情報の候補として商品情報から抽出した文字列を表示する例を示したが、情報処理装置１００が表示するタグ情報の候補は、上述した例に限られない。例えば、情報処理装置１００は、対象情報から抽出した文字列の類語など、概念が共通する単語をタグ情報の候補として表示してもよい。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、商品情報から抽出した文字列「カロリーが高い」の類語「高カロリー」をタグ情報の候補としてＡＲ２−５に表示してもよい。また、例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、商品情報から抽出した文字列「野菜不足」を上位概念化した単語「健康志向」をタグ情報の候補としてＡＲ１−４に表示してもよい

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、表示部１５１と、受付部１５２と、表示制御部１５３と、取得部１５４と、送信部１５５とを有する。表示部１５１は、所定の対象に関する対象情報に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する。受付部１５２は、表示部１５１により表示されたタグ情報の候補が所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける。表示制御部１５３は、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作に応じた表示態様でタグ情報の候補を表示させる。取得部１５４は、操作に関する情報と、操作が行われた対象情報とを、モデルの学習データとして取得する。送信部１５５は、モデルの学習処理を実行する所定の学習サーバにモデルの学習データを送信する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、タグ情報の候補がタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付け、当該操作に関する情報を取得するため、適切にアノテーションを付与できる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、表示部１５１は、対象情報から抽出した文字列に基づくタグ情報の候補を表示する。また、例えば、表示部１５１は、対象情報及びタグ情報の候補を表示する。そして、受付部１５２は、タグ情報の候補の抽出元である文字列に対する操作を受け付ける。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、タグ情報の候補の抽出元に対する操作を受け付けるため、適切にアノテーションを付与できる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、表示制御部１５３は、文字列に対する操作が受け付けられた場合、当該文字列を当該操作に応じた表示態様で表示させる。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、アノテーションを付与した情報を視認可能とするため、利便性を向上させることができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、表示部１５１は、商品に関する情報である対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報の候補を表示する。そして、受付部１５２は、タグ情報の候補が商品を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける。また、例えば、表示部１５１は、商品の購入目的または商品の使用感に関するタグ情報の候補を表示する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、商品情報から抽出したタグ情報の候補に対しアノテーションを付与できるため、電子商取引サービス等に用いられる情報の処理の負担を軽減できる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、表示部１５１は、対象情報からタグ情報の候補の抽出処理を行うモデルにより抽出されたタグ情報の候補を表示する。

これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、モデルにより出力された情報にアノテーションを付与することにより、当該情報をモデルの学習処理等に活用できる。

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＯＭ１２００、ＲＡＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１２００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１２００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１３００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１３００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１３００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１５０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、情報処理装置１００の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述した情報処理装置１００は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、表示部は、表示手段や表示回路に読み替えることができる。

１０ ショッピングサーバ
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 商品情報記憶部
１４ モデル記憶部
１５ 制御部
１６ 受付部
１７ 抽出部
１８ 送信部
１９ 学習部
２０ ストア端末
３０ ユーザ端末
４０ 学習サーバ
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１３０ 入力部
１４０ 出力部
１５０ 制御部
１５１ 表示部
１５２ 受付部
１５３ 表示制御部
１５４ 取得部
１５５ 送信部

Claims (10)

1. 所定の対象に関する対象情報に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する表示手順と、
   前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける受付手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
2. 前記表示手順は、
   前記対象情報から抽出した文字列に基づく前記タグ情報の候補を表示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
3. 前記表示手順は、
   前記対象情報及び前記タグ情報の候補を表示し、
   前記受付手順は、
   前記タグ情報の候補の抽出元である前記文字列に対する前記操作を受け付ける
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理プログラム。
4. 前記文字列に対する前記操作が受け付けられた場合、当該文字列を当該操作に応じた表示態様で表示させる表示制御手順
   をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の情報処理プログラム。
5. 前記表示手順は、
   商品に関する情報である前記対象情報に基づいて当該商品に付与される前記タグ情報の候補を表示し、
   前記受付手順は、
   前記タグ情報の候補が前記商品を示すタグ情報として適切であるか否かに関する前記操作を受け付ける
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
6. 前記表示手順は、
   前記商品の購入目的または前記商品の使用感に関する前記タグ情報の候補を表示する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理プログラム。
7. 前記表示手順は、
   前記対象情報から前記タグ情報の候補の抽出処理を行うモデルにより抽出された前記タグ情報の候補を表示する
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
8. 前記操作に関する情報と、前記操作が行われた前記対象情報とを、前記モデルの学習データとして取得する取得手順
   をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の情報処理プログラム。
9. 所定の対象に関する対象情報に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する表示部と、
   前記表示部により表示されたタグ情報の候補が前記所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける受付部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
10. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    所定の対象に関する対象情報に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する表示工程と、
    前記表示工程により表示されたタグ情報の候補が前記所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける受付工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。

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