JP6152333B2 - メディアコンテンツに対応する要約語を明示する装置、サーバ、プログラム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、メディアコンテンツとその簡単な説明文とを、サイトページとしてユーザに紹介する技術に関する。

近年、インターネットを介して、様々なメディアコンテンツが公開されている。メディアコンテンツとは、例えばニュース記事や、Ｗｅｂページ、音楽コンテンツ、電子書籍、テレビ放送コンテンツのようなものであって、不特定多数の第三者からアクセス可能なコンテンツをいう。

一方で、インターネットを介して、ＳＮＳ(Social Networking Service)や、ブログ(Web log)、ミニブログ(mini Web log)（例えばtwitter（登録商標））のようなサイトサーバへ、不特定多数のユーザから大量のコメントが投稿されている。このようなコメントは、共通の話題に対して議論されている場合も多い。例えば、前述したようなメディアコンテンツを共通の話題として、多数のコメントが投稿されることも多い。

従来、Ｗｅｂサイトに公開されたニュース記事について、そのニュース記事に紐付くコメントを要約説明文としてユーザに明示する技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、その要約説明文は、ニュース記事自体に記述され、かつ、ＳＮＳの多数のコメントの中でも言及された言葉である。このような言葉は、ニュース記事の要約説明文として相応しいものといえる。

また、ニュース記事と、そのニュース記事を引用して記述されたブログ記事とを効率的に関連付ける技術もある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、ブログ記事の内容から、当該ニュース記事に対する評判情報を抽出する。特に、ブログ記事の内容から肯定／否定表現を検出することによって、当該ニュース記事に対するユーザの主観を認識することができる。

特開２０１２−１１３６８８号公報 特許第５１２９０８２号

ユーザは、当該ニュース記事に対する有益なコメントを発見するために、多数のコメントを閲覧し確認する必要がある。しかしながら、特にスマートフォンや携帯電話機、タブレット等の携帯端末の場合、画面サイズの制約から、ユーザが多数のニュース記事を閲覧することが難しい。そのために、ニュース記事のタイトルやカテゴリ、新着情報など限定的な情報しか表示できない。

特許文献１に記載の技術によれば、ニュース記事からは、一般的事実に基づいて記述された客観的要素の語は抽出できるものの、ＳＮＳのコメントに記述された主観的要素の語を抽出することはできない。また、特許文献２に記載の技術によれば、当該ニュース記事に対するユーザ主観の肯定／否定しか得られず、その原因となったコメントに基づく主観的要素の語を認識することはできない。

これに対し、発明者らは、当該ニュース記事に対して主観的要素の語を含むコメントのみを多数抽出することによって、それらのコメント集合から共感的要素の語を抽出することができるのではないか？と考えた。その共感的要素の語は、当該ニュース記事に対する要約語として認識することができる。

そこで、本発明は、ユーザがメディアコンテンツを検索する際に、当該メディアコンテンツに関する多数のユーザの主観的なコメント集合から、多数のユーザによって共感された要約語を決定する装置、サーバ、プログラム及び方法を提供することを目的とする。

本発明によれば、メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能であって、当該メディアコンテンツに対する要約語を決定する装置であって、
コメントサーバから、当該メディアコンテンツに関するコメント集合を検索するコメント集合検索手段と、
コメント集合の各コメントについて、その内容から主観指標要素の値を抽出する主観指標値抽出手段と、
主観指標要素の値が所定閾値以上となるコメントのみを、主観コメントとして抽出する主観コメント抽出手段と、
複数の主観コメントの中から、当該メディアコンテンツを特徴付ける１つ以上の特徴語を、要約語として決定する要約語決定手段と
を有し、
主観指標要素は、当該コメントにおける文体要素を含み、
文体要素の値は、当該コメントに含まれる文末の形態素における各文体の出現数であることを特徴とする。

本発明の装置における他の実施形態によれば、
要約語決定手段は、ＴＦ−ＩＤＦ(Term Frequency - Inverse Document Frequency)を用いて１つ以上の特徴語を決定することも好ましい。

本発明の装置における他の実施形態によれば、
顔文字を予め登録した顔文字要素登録手段を更に有し、
主観指標要素は、当該コメントにおける顔文字要素を含み、
顔文字要素の値は、当該コメントに含まれる各顔文字の出現数であることも好ましい。

本発明の装置における他の実施形態によれば、
主観指標要素は、当該コメントにおける盛り上がり要素を含み、
盛り上がり要素の値は、当該コメントに含まれる複数の形態素の中で、同一の形態素が連続した最大数であることも好ましい。

本発明の装置における他の実施形態によれば、
当該メディアコンテンツにおけるジャンル情報、配信元情報、配信日時、又は、これら要素の複数の組み合わせを配信指標要素として、
メディアサーバから取得した当該メディアコンテンツにおける配信指標要素を抽出する配信指標抽出手段と、
メディアコンテンツにおける配信指標要素毎に、コメントの内容から抽出可能な各主観指標要素に対する重み係数を割り当てて記憶する重み係数記憶手段と、
メディアコンテンツに対するコメント集合の各コメントについて、主観指標要素の値に重み係数を乗算する主観指標値更新手段と
を更に有することも好ましい。

本発明の装置における他の実施形態によれば、
重み係数記憶手段について、配信指標要素毎における各主観指標要素に対する重み係数は、ユーザによって明示的に設定されることも好ましい。

本発明の装置における他の実施形態によれば、
コメントサーバは、ＳＮＳ(Social Networking Service)サーバ、ブログ(Web-log)サーバ、掲示板サーバ又はレビューサイトサーバであることも好ましい。

本発明によれば、メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能であって、当該メディアコンテンツに対する要約語を決定するサーバであって、
コメントサーバから、当該メディアコンテンツに関するコメント集合を検索するコメント集合検索手段と、
コメント集合の各コメントについて、その内容から主観指標要素の値を抽出する主観指標値抽出手段と、
主観指標要素の値が所定閾値以上となるコメントのみを、主観コメントとして抽出する主観コメント抽出手段と、
複数の主観コメントの中から、当該メディアコンテンツを特徴付ける１つ以上の特徴語を、要約語として決定する要約語決定手段と、
当該メディアコンテンツに要約語を対応付けてユーザに明示する要約語公開手段と
を有し、
主観指標要素は、当該コメントにおける文体要素を含み、
文体要素の値は、当該コメントに含まれる文末の形態素における各文体の出現数であることを特徴とする。

本発明によれば、メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能なサーバに搭載されたコンピュータを、当該メディアコンテンツに対する要約語を決定するように機能させるプログラムであって、
コメントサーバから、当該メディアコンテンツに関するコメント集合を検索するコメント集合検索手段と、
コメント集合の各コメントについて、その内容から主観指標要素の値を抽出する主観指標値抽出手段と、
主観指標要素の値が所定閾値以上となるコメントのみを、主観コメントとして抽出する主観コメント抽出手段と、
複数の主観コメントの中から、当該メディアコンテンツを特徴付ける１つ以上の特徴語を、要約語として決定する要約語決定手段と
してコンピュータを機能させ、
主観指標要素は、当該コメントにおける文体要素を含み、
文体要素の値は、当該コメントに含まれる文末の形態素における各文体の出現数であることを特徴とする。

本発明によれば、メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能なサーバを用いて、当該メディアコンテンツに対する要約語を決定する方法であって、
コメントサーバから、当該メディアコンテンツに関するコメント集合を検索する第１のステップと、
コメント集合の各コメントについて、その内容から主観指標要素の値を抽出する第２のステップと、
主観指標要素の値が所定閾値以上となるコメントのみを、主観コメントとして抽出する第３のステップと、
複数の主観コメントの中から、当該メディアコンテンツを特徴付ける１つ以上の特徴語を、要約語として決定する第４のステップと
を有し、
主観指標要素は、当該コメントにおける文体要素を含み、
文体要素の値は、当該コメントに含まれる文末の形態素における各文体の出現数であることを特徴とする。

本発明の装置、サーバ、プログラム及び方法によれば、ユーザがメディアコンテンツを検索する際に、当該メディアコンテンツに関する多数のユーザの主観的なコメント集合から、多数のユーザによって共感された要約語を決定することができる。

本発明におけるシステム構成図である。 本発明における要約語公開サーバの機能構成図である。 要約公開サーバのコメント集合検索部によって収集されたコメント集合を表す説明図である。 要約公開サーバの主観コメント抽出部によって選択されたコメント集合を表す説明図である。 要約公開サーバの要約語決定部によって選択された要約語を表す説明図である。 ユーザによって閲覧される端末の画面表示図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。

図１は、本発明におけるシステム構成図である。

図１によれば、メディアコンテンツを配信するメディアサーバ２と、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバ３とが、インターネットに接続されている。メディアサーバ２が配信するメディアコンテンツは、例えばニュース記事、Ｗｅｂページ、音楽コンテンツ、電子書籍、テレビ放送コンテンツのようなものであって、不特定多数のユーザからアクセス可能なものである。コメントサーバ３は、ＳＮＳサーバ、ブログサーバ、掲示板サーバ又はレビューサイトサーバであってもよい。コメントサーバ３が公開するコメントは、例えばtwitter（登録商標）サイトで公開されるツィートのようなものである。

尚、以下では、メディアサーバ２とコメントサーバ３とが別々にインターネットに設置されているものとして説明する（図１参照）が、これら機能が一体となったサイトサーバであってもよい。このようなサイトサーバの場合、メディアコンテンツ毎に、多数のコメントが対応付けて公開されている。例えばYouTube（登録商標）のようなサイトサーバがある。

図１によれば、本発明の対象物となる「要約語公開サーバ１」が、インターネットに更に接続されている。要約語公開サーバ１は、メディアサーバ２からメディアコンテンツを取得すると共に、コメントサーバ３からコメント集合を検索して取得することができる。要約語公開サーバ１は、メディアコンテンツに関するコメント集合から１つ以上の要約語を決定し、メディアコンテンツと共にその要約語をユーザに明示する。尚、前述したメディアサーバ及びコメントサーバの機能を統合したサイトサーバに、本発明の要約語公開サーバの機能が組み込まれたものであってもよい。

端末４は、例えばスマートフォンや、携帯電話機、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、テレビ等であって、ユーザによって閲覧可能なものである。端末４は、要約語公開サーバ１へアクセスすることによって、メディアコンテンツとその要約語とを対応付けて紹介したページを閲覧することができる。

図２は、本発明における要約語公開サーバの機能構成図である。

図２によれば、要約語公開サーバ１は、インターネットに接続する通信インタフェースと共に、コメント集合検索部１１と、主観指標値抽出部１２と、顔文字要素登録部１３と、主観コメント抽出部１４と、要約語決定部１５と、要約語公開部１６とを有する。また、オプション的に、配信指標抽出部１７と、重み係数記憶部１８と、主観指標値更新部１９とを更に有するものであってもよい。これら機能構成部は、サーバに搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、要約語公開方法としても理解できる。

［コメント集合検索部１１］
コメント集合検索部１１は、メディアコンテンツに関するコメント集合を、コメントサーバ３から検索する。例えばメディアコンテンツのＵＲＬやタイトル、又はハッシュタグを検索キーとして、コメントサーバ３によって公開される検索用ＡＰＩ(Application Programing Interface)を用いて検索する。メディアコンテンツがニュース記事である場合、そのニュース記事に関するコメント集合を収集することができる。検索されたコメント集合は、主観指標値抽出部１２へ出力される。尚、また、他の実施形態として、メディアコンテンツに含まれるテキストから、形態素解析及びＴＦ−ＩＤＦの処理を実行することによって、検索キーを抽出するものであってもよい。

図３は、要約公開サーバのコメント集合検索部１１によって収集されたコメント集合を表す説明図である。具体的に、ニュース記事「ａ社から携帯端末Ｘが発売」に関するコメント集合が収集されている。

［主観指標値抽出部１２］
主観指標値抽出部１２は、コメント集合の各コメントについて、その内容から主観指標要素の値を抽出する。「主観指標要素」とは、例えば＜顔文字要素＞＜文体要素＞＜盛り上がり要素＞である。抽出された各主観指標要素の値は、主観コメント抽出部１４（又はオプション的な主観指標値更新部１９）へ出力される。

主観指標値抽出部１２は、形態素解析によって、コメントに含まれている各主観指標要素を抽出する。「形態素解析」とは、文章を、意味のある単語に区切り、辞書を利用して品詞や内容を判別する技術をいう。「形態素」とは、文章の要素のうち、意味を持つ最小の単位を意味する。

＜顔文字要素＞顔文字要素は、コメントに含まれる「感情的な表現」であって、その値は、当該コメントに含まれる各「顔文字」の出現数である。尚、主観指標値抽出部１２は、顔文字要素登録部１３を参照して顔文字を特定する。
＜文体要素＞文体要素は、当該コメントに含まれる文末の形態素としての命令形、仮定形、未然形のような「文体表現」であって、その値は、各「文体表現」の出現数である。
＜盛り上がり要素＞盛り上がり要素は、当該コメントに含まれる複数の形態素の中で、同一の形態素が連続した最大数である。

［顔文字要素登録部１３]
顔文字要素登録部１３は、顔文字を予め登録したものであって、主観指標値抽出部１２から参照されるものである。

［主観コメント抽出部１４］
主観コメント抽出部１４は、主観指標要素の値が所定閾値以上となるコメントのみを、主観コメントとして抽出する。主観指標要素の値が高いほど、そのコメントの主観性が高いことを意味する。ここで、主観指標要素の値とは、複数の主観指標要素から算出された「主観度Ｐ」であってもよい。その算出方法については、重み係数と共に後述する。

図４は、要約公開サーバの主観コメント抽出部によって選択されたコメント集合を表す説明図である。具体的に、主観指標要素（顔文字要素、文体要素、盛り上がり要素）を含む多数のコメントが抽出されている。

［要約語決定部１５］
要約語決定部１５は、複数の主観コメントの中から、当該メディアコンテンツを特徴付ける１つ以上の特徴語を、要約語として決定する。要約語決定部１５は、各主観コメントに対して形態素解析及びＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency：単語の出現頻度−逆出現頻度）を用いて１つ以上の特徴語を決定する。ＴＦ−ＩＤＦとは、各単語に重みを付けて、クエリから文章をベクトル空間で表し、文章とクエリの類似度でランク付けをする技術である。ランク付けられた値が高いほど、重要キーワードと認識される。

ＴＦを、当該ニュース記事に関する主観コメント中の各単語の出現頻度とし、ＤＦを、全てのニュース記事に関するコメント中の各単語の出現頻度とする。ＤＦを、当該ニュースの主観コメントを含まないその他のコメント中の各単語の出現頻度とするものであってもよい。尚、ＴＦ−ＩＤＦの代わりに、ＡＩＣ(Akaike's Information Criterion、赤池情報量規準)やχ二乗値を用いることもできる。ＴＦ−ＩＤＦ値が最も高い１つの単語を要約語として選択してもよいし、閾値以上となる複数の単語を要約語として選択してもよい。

そして、この特徴的な要約語は、要約語公開部１６へ出力される。この要約語は、当該ニュース記事に関して主観表現を含む主観コメント中に有意に頻出する単語を意味する。

図５は、要約公開サーバの要約語決定部によって選択された要約語を表す説明図である。具体的に、「誰得」「欲しい」の単語が比較的多く出現していることが認識できる。この中で、ＴＦ−ＩＤＦによって「誰得」が特徴語として決定される。結果的に、ニュース記事「ａ社から携帯端末Ｘが発売」に関して要約語「誰得」が対応付けられる。

［要約語公開部１６］
要約語公開部１６は、当該メディアコンテンツに要約語を対応付けたページを、ユーザに明示する。例えばメディアコンテンツがニュース記事である場合、端末４のユーザは、そのニュース記事と共に、当該ニュース記事に応じた要約語を閲覧することができる。

図６は、ユーザによって閲覧される端末の画面表示図である。具体的に、ニュース記事「ａ社から携帯端末Ｘが発売」に対して要約語「誰得」が対応付けて、ユーザに明示されている。そのユーザは、当該ニュース記事に対して、多数のユーザが要約語「誰得」について共感していることを認識することができる。

要約語公開サーバ１は、オプション的に、配信指標抽出部１７と、重み係数記憶部１８と、主観指標値更新部１９とを更に有するものであってもよい。

［配信指標抽出部１７］
配信指標抽出部１７は、メディアサーバ２から取得した当該メディアコンテンツにおける「配信指標要素」を抽出する。例えばＲＳＳ(Really Simple Syndication／Rich Site Summary)を用いて、最新のメディアコンテンツのＵＲＬを収集することができる。そして、配信指標抽出部１７は、収集されたメディアコンテンツのタイトルや記事本文から、「配信指標要素」としては、例えば当該メディアコンテンツにおける＜ジャンル情報Ａ＞＜配信元情報Ｂ＞＜配信日時Ｃ＞（これら要素の複数の組み合わせ）を抽出する。抽出された配信指標要素は、主観指標値更新部１９へ出力される。

［重み係数記憶部１８］
重み係数記憶部１８は、メディアコンテンツにおける「配信指標要素」毎に、コメントの内容から抽出可能な各「主観指標要素」に対する「重み係数」を割り当てて記憶する。即ち、本発明の要約語公開サーバ１は、メディアコンテンツの種別（配信指標要素）に応じて、コメント集合から異なる観点（主観指標要素に対する重み係数）に基づく主観コメントを選択することができる。

［主観指標値更新部１９］
主観指標値更新部１９は、メディアコンテンツに対するコメント集合の各コメントについて、主観指標要素の値に重み係数を乗算する。更新された主観指標値は、要約語決定部１５へ出力される。以下では、主観指標要素毎に、具体的な重み係数の乗算について説明する。

ケータイのニュース記事（ジャンル情報）が、ｂ新聞社（配信元情報）から、２０１３年８月５日１５：３０（配信日時）に配信されたメディアコンテンツ「ａ社から携帯端末Ｘが発売」のＷｅｂページであるとする。

＜顔文字要素＞
顔文字要素登録部 <- 「(;゜∠゜)」「(σ´囗｀。)」「(；´∀｀)」・・・
コメント
「えっ(;゜∠゜)誰得？」
「欲しいかも(σ´囗｀。)」
「(；´∀｀)・・・うわぁ、誰得・・・」

主観度Ｐは、以下のように表される。
Ｐ＝（αＡ＋αＢ＋αＣ）×ｓ
ｓ：顔文字の出現頻度
αＡ：ジャンル情報に対する顔文字の重み係数
αＢ：配信元情報に対する顔文字の重み係数
αＣ：配信日時に対する顔文字の重み係数

具体的な例として、例えばジャンル情報が「スポーツ」である場合、感情表現のコメントから優先的に抽出するため、「スポーツ」の顔文字の重みαＡを高く設定する。一方で、ジャンル情報が「政治・経済」の場合、冷静なコメントから優先的に抽出するために、「政治・経済」の顔文字の重みαＡを低く設定する。
また、例えば配信元情報が「週刊誌」会社である場合、感情表現のコメントから優先的に抽出するため、「週刊誌」の顔文字の重みαＢを高く設定する。
逆に、例えば配信日時が「休日」である場合、穏やかなコメントから優先的に抽出するために、「休日」の顔文字の重みαＣを低く設定する。

＜文体要素＞
文体要素は、文体表現として、形態素解析によって解析された文末語の「形容詞」「形容動詞」「動詞」の活用形に注目する。その活用形としては、例えば「命令形」「仮定形」「未然形」などがある。即ち、文体要素の値は、当該コメントに含まれる文末の形態素における各文体の出現数である。
「うわぁ、誰得な仕様はやめろよ」 -> 命令形
「欲しいけど、もうちょっと安かったらなぁ」 -> 仮定形
「こんな誰得携帯は買わない。」 -> 未然形

主観度Ｐは、以下のように表される。
Ｐ＝（βＡ1＋βＢ1＋βＣ1）×ｗ1＋（βＡ2＋βＢ2＋βＣ2）×ｗ2＋
（βＡ3＋βＢ3＋βＣ3）×ｗ3＋・・・・＋
（βＡn＋βＢn＋βＣn）×ｗn
βＡ1：ジャンル情報に対する命令形の重み係数
βＡ2：ジャンル情報に対する仮定形の重み係数
βＡ3：ジャンル情報に対する未然形の重み係数
βＢ1：配信元情報に対する命令形の重み係数
βＢ2：配信元情報に対する仮定形の重み係数
βＢ3：配信元情報に対する未然形の重み係数
βＣ1：配信日時に対する命令形の重み係数
βＣ2：配信日時に対する仮定形の重み係数
βＣ3：配信日時に対する未然形の重み係数
・・・
ｗ1：命令形の有無（0/1)
ｗ2：仮定形の有無（0/1)
・・・

具体的な例として、例えばジャンル情報が「ニュース」である場合、仮定的な文体を含むコメントを優先的に抽出するために、文体要素の重みβＡ2を高く設定する。

＜盛り上がり要素＞
盛り上がり要素は、盛り上がり表現として、例えば文字の連続性に注目する。例えば、同一の文字が３文字以上出現する場合、コメントの中でその部分が強調されていると考えられる。即ち、盛り上がり要素の値は、当該コメントに含まれる複数の形態素の中で、同一の形態素が連続した最大数であってもよい。例えば、盛り上がり要素の出現頻度ｅは、例えば以下のように表すことができる。
「この機能、誰得ｗｗｗｗｗｗｗｗ」（８文字）：ｅ＝８
「うおおおおお！欲しいいい！」（５文字） ：ｅ＝５
「おいおいおい誰得だよ」（「おい」３回） ：ｅ＝６

主観度Ｐは、以下のように表される。
Ｐ＝（γＡ＋γＢ＋γＣ）×ｅ
ｅ：盛り上がり要素の出現頻度
γＡ：ジャンル情報に対する盛り上がり表現要素の重み係数
γＢ：配信元情報に対する盛り上がり表現要素の重み係数
γＣ：配信日時に対する盛り上がり表現要素の重み係数

具体的な例として、例えばジャンル情報が「スポーツ」である場合、興奮したコメントから優先的に抽出するため、「スポーツ」の盛り上がり表現の重みγＡを高く設定する。一方で、ジャンル情報が「政治・経済」の場合、冷静なコメントを優先的に抽出する必要性は低く、「政治・経済」の盛り上がり表現の重みγＡを低く設定する。
また、例えば配信元情報が「週刊誌」会社である場合、盛り上がったコメントから優先的に抽出するべく、「週刊誌」の盛り上がり表現の重みαγＢを高く設定する。
逆に、例えば配信日時が「休日」である場合、穏やかなコメントから優先的に抽出するため、「休日」の盛り上がり表現の重みγＣを低く設定する。

前述した＜顔文字要素＞＜文体要素＞＜盛り上がり要素＞を全て考慮すると、以下のように主観度Ｐを算出することができる。
Ｐ＝（αＡ＋αＢ＋αＣ）×ｓ＋
（βＡ1＋βＢ1＋βＣ1）×ｗ1＋（βＡ2＋βＢ2＋βＣ2）×ｗ2＋
（βＡ3＋βＢ3＋βＣ3）×ｗ3＋・・・・＋
（βＡn＋βＢn＋βＣn）×ｗn＋
（γＡ＋γＢ＋γＣ）×ｅ

他の実施形態として、配信指標要素毎における各主観指標要素に対する重み係数は、予め固定的に設定されたものであってもよいし、ユーザによって明示的に設定されるものであってもよい。図３〜図６によれば、ユーザによって閲覧されるブラウザの上段に、「主観指標要素」（盛り上がり要素、顔文字要素、文体要素）のボタンも備えられている。ユーザが主観指標要素のボタンをクリックすることによって、重み係数記憶部１８におけるその主観指標要素に基づく重み係数が高くなるように設定されるものであってもよい。

また、これら重み係数は、ユーザ毎に自動的に設定されるものであってもよい。例えば、ニューラルネットワークや、ＳＶＭ(Support Vector Machine)、ナイーブベイズ、Ｃ４．５のような識別器を用いて、各指標（ｅ、ｓ、ｗ）を素性とすることも好ましい。ユーザによって閲覧（又は評価）されたコメントを「正例」とし、閲覧されなかったコメントを「負例」として、識別器に学習させることによって重み係数を決定することもできる。また、ルールベースを用いて、閲覧したコメント中に各指標が含まれていれば、重みを自動的に変更するものであってもよい。

以上、詳細に説明したように、本発明の装置、サーバ、プログラム及び方法によれば、ユーザがメディアコンテンツを検索する際に、当該メディアコンテンツに関する多数のユーザの主観的なコメント集合から、多数のユーザによって共感された要約語を決定することができる。ユーザとしては、メディアコンテンツの一覧表示画面の中で、当該メディアコンテンツに関する主観コメントの中で共感された要約語を一見して認識することできる。

前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。

１ 要約語公開サーバ
１１ コメント集合検索部
１２ 主観指標値抽出部
１３ 顔文字要素登録部
１４ 主観コメント抽出部
１５ 要約語決定部
１６ 要約語公開部
１７ 配信指標抽出部
１８ 重み係数記憶部
１９ 主観指標値更新部
２ メディアサーバ
３ コメントサーバ
４ 端末

Claims (10)

1. メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能であって、当該メディアコンテンツに対する要約語を決定する装置であって、
   前記コメントサーバから、当該メディアコンテンツに関するコメント集合を検索するコメント集合検索手段と、
   前記コメント集合の各コメントについて、その内容から主観指標要素の値を抽出する主観指標値抽出手段と、
   前記主観指標要素の値が所定閾値以上となるコメントのみを、主観コメントとして抽出する主観コメント抽出手段と、
   複数の主観コメントの中から、当該メディアコンテンツを特徴付ける１つ以上の特徴語を、要約語として決定する要約語決定手段と
   を有し、
   前記主観指標要素は、当該コメントにおける文体要素を含み、
   前記文体要素の値は、当該コメントに含まれる文末の形態素における各文体の出現数であることを特徴とする装置。
2. 前記要約語決定手段は、ＴＦ−ＩＤＦ(Term Frequency - Inverse Document Frequency)を用いて１つ以上の特徴語を決定することを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. 顔文字を予め登録した顔文字要素登録手段を更に有し、
   前記主観指標要素は、当該コメントにおける顔文字要素を含み、
   前記顔文字要素の値は、当該コメントに含まれる各顔文字の出現数である
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の装置。
4. 前記主観指標要素は、当該コメントにおける盛り上がり要素を含み、
   前記盛り上がり要素の値は、当該コメントに含まれる複数の形態素の中で、同一の形態素が連続した最大数である
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の装置。
5. 当該メディアコンテンツにおけるジャンル情報、配信元情報、配信日時、又は、これら要素の複数の組み合わせを配信指標要素として、
   前記メディアサーバから取得した当該メディアコンテンツにおける前記配信指標要素を抽出する配信指標抽出手段と、
   前記メディアコンテンツにおける配信指標要素毎に、前記コメントの内容から抽出可能な各主観指標要素に対する重み係数を割り当てて記憶する重み係数記憶手段と、
   前記メディアコンテンツに対する前記コメント集合の各コメントについて、前記主観指標要素の値に前記重み係数を乗算する主観指標値更新手段と
   を更に有することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の装置。
6. 前記重み係数記憶手段について、前記配信指標要素毎における各主観指標要素に対する重み係数は、ユーザによって明示的に設定される
   ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
7. 前記コメントサーバは、ＳＮＳ(Social Networking Service)サーバ、ブログ(Web-log)サーバ、掲示板サーバ又はレビューサイトサーバである
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の装置。
8. メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能であって、当該メディアコンテンツに対する要約語を決定するサーバであって、
   前記コメントサーバから、当該メディアコンテンツに関するコメント集合を検索するコメント集合検索手段と、
   前記コメント集合の各コメントについて、その内容から主観指標要素の値を抽出する主観指標値抽出手段と、
   前記主観指標要素の値が所定閾値以上となるコメントのみを、主観コメントとして抽出する主観コメント抽出手段と、
   複数の主観コメントの中から、当該メディアコンテンツを特徴付ける１つ以上の特徴語を、要約語として決定する要約語決定手段と、
   当該メディアコンテンツに前記要約語を対応付けてユーザに明示する要約語公開手段と
   を有し、
   前記主観指標要素は、当該コメントにおける文体要素を含み、
   前記文体要素の値は、当該コメントに含まれる文末の形態素における各文体の出現数であるすることを特徴とするサーバ。
9. メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能なサーバに搭載されたコンピュータを、当該メディアコンテンツに対する要約語を決定するように機能させるプログラムであって、
   前記コメントサーバから、当該メディアコンテンツに関するコメント集合を検索するコメント集合検索手段と、
   前記コメント集合の各コメントについて、その内容から主観指標要素の値を抽出する主観指標値抽出手段と、
   前記主観指標要素の値が所定閾値以上となるコメントのみを、主観コメントとして抽出する主観コメント抽出手段と、
   複数の主観コメントの中から、当該メディアコンテンツを特徴付ける１つ以上の特徴語を、要約語として決定する要約語決定手段と
   してコンピュータを機能させ、
   前記主観指標要素は、当該コメントにおける文体要素を含み、
   前記文体要素の値は、当該コメントに含まれる文末の形態素における各文体の出現数であることを特徴とするプログラム。
10. メディアコンテンツを配信するメディアサーバと、複数の投稿者間でテキストのコメントを発信し合うコメントサーバと通信可能なサーバを用いて、当該メディアコンテンツに対する要約語を決定する方法であって、
    前記コメントサーバから、当該メディアコンテンツに関するコメント集合を検索する第１のステップと、
    前記コメント集合の各コメントについて、その内容から主観指標要素の値を抽出する第２のステップと、
    前記主観指標要素の値が所定閾値以上となるコメントのみを、主観コメントとして抽出する第３のステップと、
    複数の主観コメントの中から、当該メディアコンテンツを特徴付ける１つ以上の特徴語を、要約語として決定する第４のステップと
    を有し、
    前記主観指標要素は、当該コメントにおける文体要素を含み、
    前記文体要素の値は、当該コメントに含まれる文末の形態素における各文体の出現数であるすることを特徴とする方法。

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