JP2022069177A - Information processing apparatus, information output method, and information output program - Google Patents

Information processing apparatus, information output method, and information output program Download PDF

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Abstract

To provide an information processing apparatus, information output method, and information output program for allowing a user to easily confirm various opinions posted on SNS.SOLUTION: An information processing apparatus 10 comprises: a collection unit 12a for identifying a topic related to a specified keyword and collecting posted data on SNS related to the topic; an extraction unit 12b for analyzing a text of the collected posted data and extracting words related to opinions on the topic contained in the text; and an output unit 12d for outputting the words related to the opinions.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、情報処理装置、情報出力方法および情報出力プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information output method and an information output program.

近年、Twitter(登録商標)をはじめとしたSNS(Social Networking Service)が普及している。SNS上では多くの情報が各個人のアカウントから発信される。SNS利用者は閲覧した情報をもとに再発信によって情報を拡散するが、その真偽については疑問が残る。誤った情報が広く拡散され、SNS利用者に信用されてしまった場合、社会的問題につながるおそれもある。 In recent years, SNS (Social Networking Service) such as Twitter (registered trademark) has become widespread. A lot of information is sent from each individual's account on SNS. SNS users spread information by retransmitting based on the browsed information, but the truth remains questionable. If erroneous information is widely disseminated and trusted by SNS users, it may lead to social problems.

例えば、デマ拡散の防止方法として、SNSでの注意喚起情報の発信や、ウェブサイトでの情報発信が行われているが、デマ情報に比べてそれらの情報が閲覧されることは少ない。また、従来技術として、SNS上でのユーザの誤り指摘表現を収集するデータベースが運用されている。このように収集された情報は、デマの疑いがある情報として、蓄積され、閲覧可能な状態にされている。 For example, as a method of preventing the spread of hoaxes, alert information is transmitted on SNS and information is transmitted on a website, but such information is rarely viewed as compared with hoax information. Further, as a conventional technique, a database for collecting user's error indication expressions on SNS is operated. The information collected in this way is stored and made available for viewing as information suspected of being hoax.

特開2013-77044号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2013-77044

しかしながら、従来の技術では、SNS上で投稿された様々な意見をユーザが容易に確認することが難しい場合があるという課題があった。SNSでは、例えば、誤った情報が広く拡散され、SNS利用者に信用されてしまった場合、社会的問題につながるおそれもある。デマ拡散の防止方法として、SNSでの注意喚起情報の発信や、ウェブサイトでの情報発信が行われているが、デマ情報に比べてそれらの情報が閲覧されることは少ない。 However, in the conventional technique, there is a problem that it may be difficult for the user to easily confirm various opinions posted on the SNS. In SNS, for example, if erroneous information is widely spread and trusted by SNS users, it may lead to social problems. As a method of preventing the spread of hoaxes, alert information is sent on SNS and information is sent on websites, but such information is rarely viewed compared to hoax information.

また、従来技術では、ユーザによる指摘文章を元にデマと考えられる情報を集めていたが、SNSの特性として、自身と立場の近い、考え方の似たユーザ同士が結びつく傾向が強く、指摘情報が発生しない可能性が考えられる。あるトピックに対して対立した二つの意見が存在するとき、その意見を主張するユーザ同士は関係性が遠く、互いにその存在を認識できていない可能性が高い。 In addition, in the conventional technique, information that is considered to be a hoax is collected based on the sentences pointed out by the user, but as a characteristic of SNS, there is a strong tendency for users who are close to themselves and have similar ideas to connect with each other, and the pointed out information is It is possible that it will not occur. When there are two conflicting opinions on a topic, it is highly likely that the users who claim the opinions are far from each other and cannot recognize each other's existence.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の情報処理装置は、指定されたキーワードに関する話題を特定し、該話題に関するSNS上の投稿データを収集する収集部と、前記収集部によって収集された投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された意見に関する単語を出力する出力部とを有することを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the information processing apparatus of the present invention has a collection unit that identifies a topic related to a specified keyword and collects posted data on the SNS related to the topic, and the collection unit. It is characterized by having an extraction unit that analyzes the text of the posted data collected by the text and extracts words related to the opinion on the topic contained in the text, and an output unit that outputs the words related to the opinion extracted by the extraction unit. And.

また、本発明の情報出力方法は、情報処理装置が実行する情報出力方法であって、指定されたキーワードに関する話題を特定し、該話題に関するSNS上の投稿データを収集する収集工程と、前記収集工程によって収集された投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する抽出工程と、前記抽出工程によって抽出された意見に関する単語を出力する出力工程とを含むことを特徴とする。 Further, the information output method of the present invention is an information output method executed by an information processing apparatus, and is a collection step of specifying a topic related to a designated keyword and collecting posted data on the SNS related to the topic, and the collection. It includes an extraction step of analyzing the text of the posted data collected by the process and extracting words related to the opinion on the topic contained in the text, and an output step of outputting the words related to the opinion extracted by the extraction step. It is a feature.

また、本発明の情報出力プログラムは、指定されたキーワードに関する話題を特定し、該話題に関するSNS上の投稿データを収集する収集ステップと、前記収集ステップによって収集された投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップによって抽出された意見に関する単語を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。 In addition, the information output program of the present invention identifies a topic related to the specified keyword, analyzes a collection step for collecting posted data on the SNS related to the topic, and analyzes the text of the posted data collected by the collection step. It is characterized in that a computer is made to execute an extraction step of extracting a word related to an opinion on a topic included in the sentence and an output step of outputting a word related to an opinion extracted by the extraction step.

本発明によれば、SNS上で投稿された様々な意見をユーザが容易に確認することができるという効果を奏する。 According to the present invention, there is an effect that the user can easily confirm various opinions posted on the SNS.

図1は、第1の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of the information processing apparatus according to the first embodiment. 図2は、情報処理装置の処理の概要を説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an outline of processing of the information processing apparatus. 図3は、ユーザ端末に表示される表示例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a display example displayed on the user terminal. 図4は、第1の実施形態に係る情報処理装置における処理の流れの一例を示フローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing an example of a processing flow in the information processing apparatus according to the first embodiment. 図5は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a computer that executes a program.

以下に、本願に係る情報処理装置、情報出力方法および情報出力プログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報出力方法および情報出力プログラムが限定されるものではない。 Hereinafter, the information processing apparatus, the information output method, and the embodiment of the information output program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that this embodiment does not limit the information processing apparatus, information output method, and information output program according to the present application.

[第1の実施形態]
以下の実施形態では、第1の実施形態に係る情報処理装置の構成、情報処理装置における処理の流れを順に説明し、最後に第1の実施形態による効果を説明する。
[First Embodiment]
In the following embodiments, the configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment and the flow of processing in the information processing apparatus will be described in order, and finally, the effects of the first embodiment will be described.

[情報処理装置の構成]
まず、図1を用いて、情報処理装置10の構成を説明する。図1は、第1の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。図1に示すように、情報処理装置10は、ユーザ端末20とネットワーク30を介して接続されている。情報処理装置10は、スマートフォンを所持するユーザに対してSNSの話題に対する意見に関する単語を出力するサーバ等の装置である。
[Information processing device configuration]
First, the configuration of the information processing apparatus 10 will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of the information processing apparatus according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the information processing apparatus 10 is connected to the user terminal 20 via a network 30. The information processing device 10 is a device such as a server that outputs a word related to an opinion on a topic of SNS to a user who owns a smartphone.

また、ユーザ端末20は、例えば、スマートフォンや、タブレット端末、携帯電話、ノート型PC等の端末装置である。ユーザ端末20には、例えば、SNSの話題に対する意見に関する単語を出力するための専用のアプリケーションがダウンロードされているものとする。なお、以下で説明する情報処理装置10の各機能部の一部または全てをユーザ端末20側がもっていてもよく、情報処理装置10の処理の一部または全てをユーザ端末20側で実行してもよい。 Further, the user terminal 20 is, for example, a terminal device such as a smartphone, a tablet terminal, a mobile phone, or a notebook PC. It is assumed that a dedicated application for outputting a word related to an opinion on a topic of SNS is downloaded to the user terminal 20, for example. The user terminal 20 may have a part or all of each functional unit of the information processing apparatus 10 described below, or the user terminal 20 may execute a part or all of the processing of the information processing apparatus 10. good.

図1に示すように、この情報処理装置10は、通信処理部11、制御部12および記憶部13を有する。以下に情報処理装置10が有する各部の処理を説明する。 As shown in FIG. 1, the information processing apparatus 10 includes a communication processing unit 11, a control unit 12, and a storage unit 13. The processing of each part of the information processing apparatus 10 will be described below.

通信処理部11は、各種情報に関する通信を制御する。例えば、通信処理部11は、ユーザ端末20からユーザによって指定されたキーワードの情報を受信する。また、通信処理部11は、例えば、ユーザ端末20に対してSNSの話題に対する意見に関する単語のデータを送信する。 The communication processing unit 11 controls communication related to various types of information. For example, the communication processing unit 11 receives the information of the keyword specified by the user from the user terminal 20. Further, the communication processing unit 11 transmits, for example, word data relating to an opinion on the topic of the SNS to the user terminal 20.

また、記憶部13は、制御部12による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するが、特に本実施形態に関連するものとして、投稿データ記憶部13aを有する。例えば、記憶部13は、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。 Further, the storage unit 13 stores data and programs necessary for various processes by the control unit 12, and has a posted data storage unit 13a as particularly related to the present embodiment. For example, the storage unit 13 is a semiconductor memory element such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.

投稿データ記憶部13aは、後述する収集部12aによって収集された投稿データを記憶する。例えば、投稿データ記憶部13aは、ユーザに指定されたキーワードに関する題に対応付けて、SNS上で投稿された文章のデータを記憶する。 The posted data storage unit 13a stores the posted data collected by the collection unit 12a, which will be described later. For example, the posted data storage unit 13a stores the data of the text posted on the SNS in association with the subject related to the keyword designated by the user.

制御部12は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。例えば、制御部12は、収集部12a、抽出部12b、算出部12cおよび出力部12dを有する。ここで、制御部12は、例えば、CPUやMPUなどの電子回路やASICやFPGAなどの集積回路である。 The control unit 12 has an internal memory for storing a program that defines various processing procedures and required data, and executes various processing by these. For example, the control unit 12 has a collection unit 12a, an extraction unit 12b, a calculation unit 12c, and an output unit 12d. Here, the control unit 12 is, for example, an electronic circuit such as a CPU or MPU, or an integrated circuit such as an ASIC or FPGA.

収集部12aは、指定されたキーワードに関する話題を特定し、該話題に関するSNS上の投稿データを収集する。例えば、収集部12aは、まず、ユーザが関心のある指定キーワードとして、SNS上の投稿データの文章に含まれるワード(例えば、「未確認飛行物体」)をユーザ端末20から受信する。そして、収集部12aは、受信したキーワードを含む文章の投稿データを収集する。 The collecting unit 12a identifies a topic related to the designated keyword and collects posted data on the SNS related to the topic. For example, the collecting unit 12a first receives a word (for example, "unidentified flying object") included in the text of the posted data on the SNS as a designated keyword that the user is interested in from the user terminal 20. Then, the collecting unit 12a collects the posted data of the text including the received keyword.

また、例えば、収集部12aは、指定されたキーワードに関する話題として、当該話題の日時または場所の情報を特定し、キーワードを含む投稿データであって、話題の日時または場所と関連している投稿データを、話題に関するSNS上の投稿データとして収集するようにしてもよい。 Further, for example, the collecting unit 12a specifies information on the date and time or place of the topic as a topic related to the designated keyword, and is post data including the keyword and is posted data related to the date and time or place of the topic. May be collected as posted data on the SNS regarding the topic.

つまり、収集部12aは、例えば、ユーザがキーワードを指定した投稿データの文章に含まれる場所(地名)や、投稿データの投稿日時を用いて、キーワードに関する話題について、いつ、どこの何の話題かを特定する。具体例を挙げると、収集部12aは、日付、場所、話題の内容として、例えば、「○月○日、仙台、未確認飛行物体の話題」と特定する。そして、収集部12aは、例えば、キーワードを含む文章の投稿データであって、特定した日時の前後1週間以内の投稿データ、もしくは、特定した場所の地名を文章に含む投稿データを外部のサーバ(図示略)から収集し、投稿データ記憶部13aに格納する。 That is, for example, the collecting unit 12a uses the place (place name) included in the text of the posted data for which the user has specified the keyword and the posting date and time of the posted data to determine when, where, and what the topic is related to the keyword. To identify. To give a specific example, the collection unit 12a specifies, for example, "the topic of XX days, Sendai, and unidentified flying objects" as the date, place, and content of the topic. Then, the collecting unit 12a, for example, is the posted data of the text including the keyword, and the posted data within one week before and after the specified date and time, or the posted data including the place name of the specified place in the text is stored in the external server ( Collected from (not shown) and stored in the posted data storage unit 13a.

抽出部12bは、収集部12aによって収集された投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する。例えば、抽出部12bは、投稿データ記憶部13aに記憶された投稿データの文章から話題のキーワードと共起している単語を抽出する。そして、抽出部12bは、投稿データの文章の係り受け解析を行って、キーワードと共起している単語のうち、キーワード(例えば、「飛行物体」)と関係のある単語(例えば、「本物」、「うそ」、「飛行機」、「隕石」等)を意見に関する単語として抽出する。なお、意見に関する単語を抽出する処理は、これに限定されるものではなく、例えば、予め意見に関する単語が設定された辞書データを記憶部13に記憶させておき、抽出部12bは、投稿データに含まれる単語のうち、辞書データの単語に含まれる単語を意見に関する単語として抽出してもよい。 The extraction unit 12b analyzes the text of the posted data collected by the collection unit 12a, and extracts words related to the opinion on the topic contained in the text. For example, the extraction unit 12b extracts a word co-occurring with a topical keyword from the text of the posted data stored in the posted data storage unit 13a. Then, the extraction unit 12b performs a dependency analysis of the text of the posted data, and among the words co-occurring with the keyword, the word related to the keyword (for example, "flying object") (for example, "genuine"). , "Lie", "Airplane", "Meteorite", etc.) are extracted as words related to opinions. The process of extracting words related to opinions is not limited to this. For example, dictionary data in which words related to opinions are set in advance is stored in the storage unit 13, and the extraction unit 12b stores the posted data. Among the included words, the words included in the words in the dictionary data may be extracted as the words related to the opinion.

算出部12cは、抽出部12bによって抽出された単語を用いて、話題に対する信憑性の度合いを示すスコアを算出する。例えば、算出部12cは、抽出部12bによって抽出された各単語について、word-2-vecを用いて単語ベクトルをそれぞれ算出し、単語ベクトルを基に極性スコアをそれぞれ算出する。ここで、極性スコアの算出手法については、どのようは手法であってもよく、例えば、算出部12cは、所定の手法で、1~-1の値の範囲で、値が高いほどポジティブ、値が低いほどネガティブな意見の単語であることを示す極性スコアを算出する。そして、算出部12cは、例えば、各単語について算出した極性スコアを単語数で除算することで、極性スコアの平均を算出し、算出した極性スコアの平均を、話題に対する信憑性の度合いを示すスコアとしてもよい。 The calculation unit 12c uses the words extracted by the extraction unit 12b to calculate a score indicating the degree of credibility for the topic. For example, the calculation unit 12c calculates a word vector for each word extracted by the extraction unit 12b using word-2-vec, and calculates a polarity score based on the word vector. Here, any method may be used for calculating the polarity score. For example, the calculation unit 12c is a predetermined method in the range of 1 to -1, and the higher the value, the more positive the value. The lower the value, the more the polarity score indicates that the word has a negative opinion. Then, the calculation unit 12c calculates the average of the polarity scores by dividing the polarity score calculated for each word by the number of words, and the average of the calculated polarity scores is a score indicating the degree of credibility for the topic. May be.

また、算出部12cは、抽出部12bによって抽出された単語を含む投稿データの投稿元の属性情報に応じた重み付けを行って、話題に対する信憑性の度合いを示すスコアを算出する。例えば、算出部12cは、投稿元が、予め設定された信用できる企業(新聞社等)や個人(学者等)である場合には、スコアが高くなるように重み付して、話題に対する信憑性の度合いを示すスコアを算出する。 Further, the calculation unit 12c weights the posted data including the words extracted by the extraction unit 12b according to the attribute information of the posting source, and calculates a score indicating the degree of credibility of the topic. For example, if the posting source is a preset credible company (newspaper, etc.) or individual (scholar, etc.), the calculation unit 12c weights the score so that it is high, and the credibility of the topic. Calculate a score that indicates the degree of.

出力部12eは、抽出部12bによって抽出された意見に関する単語を出力する。例えば、出力部12eは、抽出部12bによって抽出された意見に関する単語のうち、出現数が上位の単語を所定数だけユーザ端末20に出力して表示させる。 The output unit 12e outputs a word related to the opinion extracted by the extraction unit 12b. For example, the output unit 12e outputs and displays a predetermined number of words having a higher appearance number among the words related to the opinions extracted by the extraction unit 12b to the user terminal 20.

例えば、出力部12eは、抽出された単語のうち、出現数が上位の単語を所定数だけ出力する。具体例を挙げると、出力部12eは、例えば、出現数が上位の単語として、「本物」、「うそ」、「飛行機」、「隕石」等の単語を出力する。なお、出力部12eは、どのような形式で出力してもよく、例えば、上位の単語をワードクラウドで出力するようにしてもよい。 For example, the output unit 12e outputs a predetermined number of words having a higher number of appearances among the extracted words. To give a specific example, the output unit 12e outputs words such as "genuine", "lie", "airplane", and "meteorite" as words having the highest number of appearances. The output unit 12e may output in any format, for example, a higher-level word may be output in the word cloud.

また、出力部12eは、算出部12dによって算出されたスコアを用いて、話題に対する信憑性を示す情報をさらに出力してもよい。例えば、出力部12eは、話題に対する信憑性を示す情報として、ホントとウソの意見の割合(%)を出力するようにしてもよい。また、例えば、出力部12eは、極性スコアが所定値以上の単語を含む投稿データを話題に対してポジティブな意見(話題に対してホントと考える意見)と分類し、極性スコアが所定値以下の単語を含む投稿データを話題に対してネガティブな意見(話題に対してウソと考える意見)と分類し、ポジティブな意見とネガティブな意見の投稿数をそれぞれ集計し、その割合を、話題に対する信憑性を示す情報としてユーザ端末20に出力して表示させるようにしてもよい。なお、出力部12eは、3方向(「ポジティブ」、「ネガティブ」、「中立」等)以上に意見が発散している場合には、単語のジャンル分けを行い、単語のジャンル分け情報を基に投稿データの分類を行ってもよい。なお、例えば、出力部12eは、算出部12cによって算出された話題に対する信憑性の度合いを示すスコアをユーザ端末20に出力して表示させるようにしてもよい。 Further, the output unit 12e may further output information indicating the credibility of the topic by using the score calculated by the calculation unit 12d. For example, the output unit 12e may output the ratio (%) of the opinions of the true and the lie as the information showing the credibility of the topic. Further, for example, the output unit 12e classifies the posted data including words having a polarity score of a predetermined value or more as a positive opinion with respect to the topic (an opinion that the topic is considered to be true), and the polarity score is equal to or less than the predetermined value. Post data including words is classified as negative opinions on the topic (opinions that are considered to be false on the topic), the number of posts of positive and negative opinions is totaled, and the ratio is the credibility of the topic. May be output and displayed on the user terminal 20 as information indicating the above. If opinions are diverged in more than three directions (“positive”, “negative”, “neutral”, etc.), the output unit 12e divides the words into genres based on the word genre classification information. Post data may be classified. For example, the output unit 12e may output and display a score indicating the degree of credibility of the topic calculated by the calculation unit 12c on the user terminal 20.

また、出力部12eは、対立の意見を表示するために、極性スコアが所定値以上の単語と、極性スコアが所定値以下の単語を組みにしてユーザ端末20に出力して表示させるようにしてもよい。また、出力部12eは、意見が対立する投稿データを表示するために、投稿データ記憶部13aに記憶された投稿データのうち、極性スコアが所定値以上の単語を含む投稿データと、極性スコアが所定値以下の単語を含む投稿データとを組みにしてユーザ端末20に出力して表示させるようにしてもよい。 Further, in order to display the opinion of the conflict, the output unit 12e sets a word having a polarity score of a predetermined value or more and a word having a polarity score of a predetermined value or less and outputs the word to the user terminal 20 for display. May be good. Further, the output unit 12e has the post data including words having a polarity score of a predetermined value or more and the polarity score among the post data stored in the post data storage unit 13a in order to display the post data having disagreements. Post data containing words of a predetermined value or less may be combined and output to the user terminal 20 for display.

ここで、図2を用いて、情報処理装置10の処理の概要を説明する。図2は、情報処理装置の処理の概要を説明する図である。図2の例では、情報処理装置10は、ユーザが関心のある指定されたキーワードをユーザ端末20から取得する(図2の(1)参照)。 Here, the outline of the processing of the information processing apparatus 10 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an outline of processing of the information processing apparatus. In the example of FIG. 2, the information processing apparatus 10 acquires a designated keyword of interest to the user from the user terminal 20 (see (1) of FIG. 2).

そして、情報処理装置10は、同じ話題の投稿データを収集する(図2の(2)参照)。例えば、情報処理装置10は、キーワードを含む投稿データであって、話題の日時および場所と関連している投稿データを、話題に関するSNS上の投稿データとして収集し、投稿データ記憶部13aに格納する。 Then, the information processing apparatus 10 collects posted data of the same topic (see (2) in FIG. 2). For example, the information processing apparatus 10 collects post data including keywords and is related to the date and time and place of the topic as post data on the SNS related to the topic, and stores the post data in the post data storage unit 13a. ..

続いて、情報処理装置10は、投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する(図2の(3)参照)。例えば、抽出部12bは、投稿データ記憶部13aに記憶された投稿データの文章から話題のキーワードと共起している単語を抽出する。 Subsequently, the information processing apparatus 10 analyzes the text of the posted data and extracts words related to the opinion on the topic included in the text (see (3) in FIG. 2). For example, the extraction unit 12b extracts a word co-occurring with a topical keyword from the text of the posted data stored in the posted data storage unit 13a.

その後、情報処理装置10は、意見に関する単語に基づいて、話題に対する意見に関する単語をユーザ端末20に出力する(図2の(4)参照)。例えば、情報処理装置10は、出現数が上位の単語として、「本物」、「うそ」、「飛行機」、「隕石」等の単語をユーザ端末20に出力する。 After that, the information processing apparatus 10 outputs the word related to the opinion to the topic to the user terminal 20 based on the word related to the opinion (see (4) in FIG. 2). For example, the information processing apparatus 10 outputs words such as "genuine", "lie", "airplane", and "meteorite" to the user terminal 20 as words having the highest number of appearances.

ここで、図3を用いて、ユーザ端末20に表示される表示例について説明する。図3は、ユーザ端末に表示される表示例を示す図である。図3に例示するように、ユーザ端末20では、ユーザが関心のある指定されたキーワードである「未確認飛行物体」を含む投稿データが表示されるとともに、話題に対する意見に関する単語を表示する。図3の例では、ユーザ端末20は、意見に関する単語として、「ほんと」、「うそ」、「飛行機」、「隕石」を表示する。 Here, a display example displayed on the user terminal 20 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing a display example displayed on the user terminal. As illustrated in FIG. 3, the user terminal 20 displays posted data including the designated keyword "unidentified flying object" that the user is interested in, and also displays words related to opinions on the topic. In the example of FIG. 3, the user terminal 20 displays "really", "lie", "airplane", and "meteorite" as words related to opinions.

また、ユーザ端末20では、表示した意見に関する単語のうち、いずれかの単語がタップまたはクリックされた場合には、タップまたはクリックされた単語を含む投稿データを表示するようにしてもよい。例えば、情報処理装置10は、ユーザ操作により「ほんと」の文字がタップまたはクリックされると、「ほんと」という単語を含む投稿データをユーザ端末20に表示させる。このように、情報処理装置10は、様々な意見の投稿データを確認可能にすることで、一方的な意見による思い込みを防ぐことができる。 Further, the user terminal 20 may display post data including the tapped or clicked word when any of the displayed words related to the opinion is tapped or clicked. For example, when the character "really" is tapped or clicked by the user operation, the information processing apparatus 10 causes the user terminal 20 to display the posted data including the word "really". In this way, the information processing apparatus 10 makes it possible to confirm the posted data of various opinions, so that it is possible to prevent the assumption by one-sided opinions.

[情報処理装置の処理手順]
次に、図4を用いて、第1の実施形態に係る情報処理装置10における処理の手順の例を説明する。図4は、第1の実施形態に係る情報処理装置における処理の流れの一例を示フローチャートである。
[Processing procedure of information processing device]
Next, an example of the processing procedure in the information processing apparatus 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart showing an example of a processing flow in the information processing apparatus according to the first embodiment.

図4に例示するように、情報処理装置10の収集部12aは、ユーザ端末20のユーザによるキーワードの指定を受け付けると(ステップS101)、指定されたキーワードに関する話題を特定し、該話題に関するSNS上の投稿データを収集する(ステップS102)。例えば、収集部12aは、指定されたキーワードに関する話題として、当該話題の日時および場所の情報を特定し、キーワードを含む投稿データであって、話題の日時および場所と関連している投稿データを、話題に関するSNS上の投稿データとして収集する。 As illustrated in FIG. 4, when the collecting unit 12a of the information processing apparatus 10 receives the designation of the keyword by the user of the user terminal 20 (step S101), the collection unit 12a identifies the topic related to the designated keyword, and on the SNS related to the topic. Post data is collected (step S102). For example, the collecting unit 12a specifies information on the date and time and place of the topic as a topic related to the specified keyword, and posts data including the keyword and is related to the date and time and place of the topic. Collect as posted data on SNS related to the topic.

そして、抽出部12bは、収集部12aによって収集された投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する(ステップS103)。例えば、抽出部12bは、投稿データ記憶部13aに記憶された投稿データの文章から話題のキーワードと共起している単語のうち、係り受け解析によってキーワードと関係のある単語を意見に関する単語として抽出する。 Then, the extraction unit 12b analyzes the text of the posted data collected by the collection unit 12a, and extracts words related to the opinion on the topic included in the text (step S103). For example, the extraction unit 12b extracts a word related to the keyword from the text of the posted data stored in the posted data storage unit 13a as a word related to the opinion from the words co-occurring with the keyword of the topic by the dependency analysis. do.

そして、算出部12cは、抽出部12bによって抽出された単語を用いて、話題に対する信憑性の度合いを示すスコアを算出する(ステップS104)。例えば、算出部12cは、抽出部12bによって抽出された各単語について、word-2-vecを用いて単語ベクトルをそれぞれ算出し、単語ベクトルを基に極性スコアをそれぞれ算出する。 Then, the calculation unit 12c calculates a score indicating the degree of credibility for the topic using the words extracted by the extraction unit 12b (step S104). For example, the calculation unit 12c calculates a word vector for each word extracted by the extraction unit 12b using word-2-vec, and calculates a polarity score based on the word vector.

出力部12dは、抽出部12bによって抽出された意見に関する単語に基づいて、話題に対する意見に関する単語をユーザ端末20に出力する(ステップS105)。例えば、出力部12dは、出現数が上位の単語として、「本物」、「うそ」、「飛行機」、「隕石」等の単語をユーザ端末20に出力する。また、出力部12dは、例えば、さらに、算出部12cによって算出された、話題に対する信憑性の度合いを示すスコアをユーザ端末20に出力してもよいし、話題に対する信憑性を示す情報として、例えば、ホントとウソの意見の割合をユーザ端末20に出力してもよい。 The output unit 12d outputs the word related to the opinion on the topic to the user terminal 20 based on the word related to the opinion extracted by the extraction unit 12b (step S105). For example, the output unit 12d outputs words such as "genuine", "lie", "airplane", and "meteorite" to the user terminal 20 as words having the highest number of appearances. Further, the output unit 12d may further output a score indicating the degree of credibility to the topic calculated by the calculation unit 12c to the user terminal 20, and as information indicating the credibility to the topic, for example. , The ratio of the opinions of true and false may be output to the user terminal 20.

[第1の実施形態の効果]
第1の実施形態に係る情報処理装置10では、指定されたキーワードに関する話題を特定し、該話題に関するSNS上の投稿データを収集し、収集した投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する。そして、情報処理装置10は、抽出した単語に基づいて、前記話題に対する信憑性を示す情報を出力する。このため、情報処理装置10では、SNS上で投稿された様々な意見をユーザが容易に確認させることが可能である。
[Effect of the first embodiment]
The information processing apparatus 10 according to the first embodiment identifies a topic related to a designated keyword, collects posted data on the SNS related to the topic, analyzes the text of the collected posted data, and includes the text. Extract words related to opinions on topics. Then, the information processing apparatus 10 outputs information indicating the credibility of the topic based on the extracted words. Therefore, in the information processing apparatus 10, the user can easily confirm various opinions posted on the SNS.

また、情報処理装置10では、同じ話題の投稿データを自動で収集するので、ユーザの知識や関係性によることなく、一般的に知られていない物事に対する真偽や、正解が曖昧となる情報の収集が可能となる。また、情報処理装置10では、例えば、ポジティブな意見(話題に対してホントと考える意見)と分類された投稿データと、ネガティブな意見(話題に対してウソと考える意見)と分類された投稿データとで、それぞれ意見に関する単語をユーザ端末20に表示させるので、対立した意見を同時に確認させることで、一方的な意見による思い込みを防ぐことができる。 Further, since the information processing apparatus 10 automatically collects the posted data of the same topic, the truth or falsehood of the generally unknown things or the information whose correct answer is ambiguous is not dependent on the user's knowledge or relationship. Collection is possible. Further, in the information processing apparatus 10, for example, the posted data classified as a positive opinion (opinion that is considered to be true to the topic) and the posted data that is classified as a negative opinion (opinion that is considered to be false to the topic). Since the words related to the opinions are displayed on the user terminal 20 at the same time, it is possible to prevent the assumption by one-sided opinions by confirming the conflicting opinions at the same time.

(システム構成等)
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
(System configuration, etc.)
Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically distributed / physically in any unit according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. Further, each processing function performed by each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.

また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 Further, among the processes described in the present embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed can be performed. All or part of it can be done automatically by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.

(プログラム)
また、上記実施形態において説明した情報処理装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態に係る情報処理装置10が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがプログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。
(program)
It is also possible to create a program in which the processing executed by the information processing apparatus 10 described in the above embodiment is described in a language that can be executed by a computer. For example, it is possible to create a program in which the processing executed by the information processing apparatus 10 according to the embodiment is described in a language that can be executed by a computer. In this case, the same effect as that of the above embodiment can be obtained by executing the program by the computer. Further, the same processing as that of the above embodiment may be realized by recording the program on a computer-readable recording medium, reading the program recorded on the recording medium into the computer, and executing the program.

図5は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図5に例示するように、コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010と、CPU(Central Processing Unit)1020と、ハードディスクドライブインタフェース1030と、ディスクドライブインタフェース1040と、シリアルポートインタフェース1050と、ビデオアダプタ1060と、ネットワークインタフェース1070とを有し、これらの各部はバス1080によって接続される。 FIG. 5 is a diagram showing a computer that executes a program. As illustrated in FIG. 5, the computer 1000 includes, for example, a memory 1010, a CPU (Central Processing Unit) 1020, a hard disk drive interface 1030, a disk drive interface 1040, a serial port interface 1050, a video adapter 1060, and the like. It has a network interface 1070 and each of these parts is connected by a bus 1080.

メモリ1010は、図5に例示するように、ROM(Read Only Memory)1011及びRAM1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOS(Basic Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、図5に例示するように、ハードディスクドライブ1090に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、図5に例示するように、ディスクドライブ1100に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ1100に挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、図5に例示するように、例えばマウス1110、キーボード1120に接続される。ビデオアダプタ1060は、図5に例示するように、例えばディスプレイ1130に接続される。 The memory 1010 includes a ROM (Read Only Memory) 1011 and a RAM 1012, as illustrated in FIG. The ROM 1011 stores, for example, a boot program such as a BIOS (Basic Input Output System). The hard disk drive interface 1030 is connected to the hard disk drive 1090, as illustrated in FIG. The disk drive interface 1040 is connected to the disk drive 1100 as illustrated in FIG. For example, a removable storage medium such as a magnetic disk or an optical disk is inserted into the disk drive 1100. The serial port interface 1050 is connected to, for example, a mouse 1110 and a keyboard 1120, as illustrated in FIG. The video adapter 1060 is connected, for example, to a display 1130, as illustrated in FIG.

ここで、図5に例示するように、ハードディスクドライブ1090は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093、プログラムデータ1094を記憶する。すなわち、上記のプログラムは、コンピュータ1000によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ1090に記憶される。 Here, as illustrated in FIG. 5, the hard disk drive 1090 stores, for example, the OS 1091, the application program 1092, the program module 1093, and the program data 1094. That is, the above program is stored in, for example, the hard disk drive 1090 as a program module in which a command executed by the computer 1000 is described.

また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶される。そして、CPU1020が、メモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出し、各種処理手順を実行する。 Further, the various data described in the above embodiment are stored as program data in, for example, a memory 1010 or a hard disk drive 1090. Then, the CPU 1020 reads the program module 1093 and the program data 1094 stored in the memory 1010 and the hard disk drive 1090 into the RAM 1012 as needed, and executes various processing procedures.

なお、プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1090に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムに係るプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ネットワーク(LAN(Local Area Network))、WAN(Wide Area Network)等)を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。 The program module 1093 and program data 1094 related to the program are not limited to those stored in the hard disk drive 1090, and may be stored in, for example, a removable storage medium and read by the CPU 1020 via a disk drive or the like. .. Alternatively, the program module 1093 and the program data 1094 related to the program are stored in another computer connected via a network (LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), etc.), and are stored via the network interface 1070. It may be read by the CPU 1020.

上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 The above-described embodiments and modifications thereof are included in the invention described in the claims and the equivalent scope thereof, as included in the technique disclosed in the present application.

10 情報処理装置
11 通信処理部
12 制御部
12a 収集部
12b 抽出部
12c 算出部
12d 出力部
13 記憶部
13a 投稿データ記憶部
20 ユーザ端末
30 ネットワーク
10 Information processing device 11 Communication processing unit 12 Control unit 12a Collection unit 12b Extraction unit 12c Calculation unit 12d Output unit 13 Storage unit 13a Post data storage unit 20 User terminal 30 Network

Claims (6)

指定されたキーワードに関する話題を特定し、該話題に関するSNS上の投稿データを収集する収集部と、
前記収集部によって収集された投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された意見に関する単語を出力する出力部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
A collection unit that identifies topics related to the specified keyword and collects posted data on SNS related to the topics.
An extraction unit that analyzes the text of the posted data collected by the collection unit and extracts words related to opinions on the topic contained in the text, and an extraction unit.
An information processing apparatus including an output unit that outputs a word related to an opinion extracted by the extraction unit.
前記収集部は、指定されたキーワードに関する話題として、当該話題の日時または場所の情報を特定し、前記キーワードを含む投稿データであって、前記話題の日時または場所と関連している投稿データを、前記話題に関するSNS上の投稿データとして収集することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The collecting unit identifies information on the date and time or place of the topic as a topic related to the designated keyword, and posts data including the keyword and related to the date and time or place of the topic. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the information processing device is collected as posted data on an SNS relating to the topic. 前記抽出部によって抽出された単語を用いて、前記話題に対する信憑性の度合いを示すスコアを算出する算出部をさらに有し、
前記出力部は、前記算出部によって算出されたスコアを用いて、前記話題に対する信憑性を示す情報をさらに出力することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
It further has a calculation unit that calculates a score indicating the degree of credibility for the topic using the words extracted by the extraction unit.
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the output unit further outputs information indicating credibility to the topic by using the score calculated by the calculation unit.
前記算出部は、前記抽出部によって抽出された単語を含む投稿データの投稿元の属性情報に応じた重み付けを行って、前記話題に対する信憑性の度合いを示すスコアを算出することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 The claim is characterized in that the calculation unit weights the posted data including the words extracted by the extraction unit according to the attribute information of the posting source, and calculates a score indicating the degree of credibility of the topic. Item 3. The information processing apparatus according to item 3. 情報処理装置が実行する情報出力方法であって、
指定されたキーワードに関する話題を特定し、該話題に関するSNS上の投稿データを収集する収集工程と、
前記収集工程によって収集された投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された意見に関する単語を出力する出力工程と
を含むことを特徴とする情報出力方法。
It is an information output method executed by an information processing device.
A collection process that identifies a topic related to the specified keyword and collects posted data on the SNS related to the topic, and
An extraction process that analyzes the text of the posted data collected by the collection process and extracts words related to opinions on the topic contained in the text.
An information output method including an output step of outputting a word related to an opinion extracted by the extraction step.
指定されたキーワードに関する話題を特定し、該話題に関するSNS上の投稿データを収集する収集ステップと、
前記収集ステップによって収集された投稿データの文章を解析し、該文章に含まれる話題に対する意見に関する単語を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出された意見に関する単語を出力する出力ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報出力プログラム。
A collection step that identifies a topic related to a specified keyword and collects posted data on the SNS related to that topic.
An extraction step that analyzes the text of the posted data collected by the collection step and extracts words related to opinions on the topic contained in the text, and an extraction step.
An information output program characterized by having a computer execute an output step that outputs a word related to an opinion extracted by the extraction step.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013015971A (en) * 2011-07-01 2013-01-24 Kddi Corp Representative comment extraction method and program
JP2015032171A (en) * 2013-08-05 2015-02-16 株式会社 ミックウェア Information processing device, information processing method and program
JP2015041239A (en) * 2013-08-21 2015-03-02 Kddi株式会社 Comment list public server, program, and method for sorting and clearly stating comment set corresponding to media content
JP2015097026A (en) * 2013-11-15 2015-05-21 日本電信電話株式会社 Trend analysis device, trend analysis method and trend analysis program

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013015971A (en) * 2011-07-01 2013-01-24 Kddi Corp Representative comment extraction method and program
JP2015032171A (en) * 2013-08-05 2015-02-16 株式会社 ミックウェア Information processing device, information processing method and program
JP2015041239A (en) * 2013-08-21 2015-03-02 Kddi株式会社 Comment list public server, program, and method for sorting and clearly stating comment set corresponding to media content
JP2015097026A (en) * 2013-11-15 2015-05-21 日本電信電話株式会社 Trend analysis device, trend analysis method and trend analysis program

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