JP6982546B2 - 情報提供装置、情報提供方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムに関する。

従来、商品に対するユーザレビューを含む情報を分析して、個々の商品の用途と特性とを抽出し、抽出した用途と特性とを関連付け、ユーザによって用途が選択されると、選択された用途に関連付けた特性に基づいて、選択された用途との関連の深さに応じて商品のランク付けを行い、上位にランク付けされた商品の一覧を出力する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１２−１６８９２５号公報

しかしながら、従来の技術では、ユーザにとって必ずしも有用ではない他のユーザのレビュー文書を閲覧するようにレコメンドする場合があった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザにとってより役に立つことが想定されるレビュー文書を提供することができる情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムを提供することを目的としている。

本発明の一態様は、レビュー文書と、前記レビュー文書とは異なる参照文書とのうち、少なくとも前記参照文書に基づいて、前記レビュー文書のサマリーを生成する生成部と、前記生成部により生成された前記サマリーを含むコンテンツを端末装置に提供するコンテンツ提供部と、を備える情報提供装置である。

本発明の一態様によれば、ユーザにとってより役に立つことが想定されるレビュー文書を提供することができる。

第１実施形態における情報提供装置１００を含む情報提供システム１の一例を示す図である。 第１実施形態における情報提供装置１００の構成の一例を示す図である。 コンテンツ提供部１１２により提供されるウェブページの一例を示す図である。 辞書生成部１１４による一連の処理の流れを示すフローチャートである。 レビュー文書を分類する処理を模式的に示す図である。 第１頻出ワードおよび第２頻出ワードの一例を示す図である。 共起ワードの一例を示す図である。 サマリー生成部１１６による一連の処理の流れを示すフローチャートである。 レビュー文書における頻出ワードの出現頻度の結果の一例を示す図である。 レビュー文書における共起ワードの出現頻度の結果の一例を示す図である。 スコアの導出結果の一例を示す図である。 ハイパーリンク先のウェブページの一例を示す図である。 第２スコアに基づくサマリーの一例を示す図である。 第１スコアに基づくサマリーの一例を示す図である。 実施形態の情報提供装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、本発明を適用した情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。

［概要］
情報提供装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報提供装置は、レビュー文書と、レビュー文書とは異なる参照文書とのうち、少なくとも参照文書に基づいて、レビュー文書のサマリーを生成する。

レビュー文書とは、ショッピングサイトなどで販売される商品またはサービスや、ホテルなどの宿泊施設、観光地、株を売買可能な企業、アニメや映画などのコンテンツ、祭りや花火大会などのイベント、といった特定の対象に対するユーザの感想や批評、意見、報告などを表した電子文書である。

参照文書とは、ユーザの質問に対して回答が提供されるサービスを利用して、ユーザが第３者（例えば検索エンジンや不特定多数のユーザ）に向けて質問したときに、その質問内容を示す単語や語句が含まれる電子文書である。例えば、ユーザが検索サービスを利用した場合、参照文書には、ユーザが入力したクエリが含まれる。また、例えば、ユーザが知識共有サービスを利用した場合、参照文書には、知識共有サービスに対してユーザが投稿した文章が含まれる。知識共有サービスとは、質問と回答とが組み合わされた情報が不特定多数のユーザによって共有可能（閲覧可能）なサービスである。

情報提供装置は、レビュー文書のサマリーを生成すると、そのサマリーを含むコンテンツを、ユーザが利用する端末装置（外部装置）に提供する。サマリーを含むコンテンツは、例えば、ショッピングサイトなどで商品のレビュー文書が掲載されるようなウェブページである。これによって、複数のレビュー文書のうち、ユーザにとってより役に立つことが想定されるレビュー文書を提供することができる。

［第１実施形態］
［全体構成］
以下、第１実施形態について説明する。図１は、第１実施形態における情報提供装置１００を含む情報提供システム１の一例を示す図である。第１実施形態における情報提供システム１は、例えば、一以上の端末装置１０と、情報提供装置１００とを備える。これらの装置は、ネットワークＮＷを介して接続される。

図１に示す各装置は、ネットワークＮＷを介して種々の情報を送受信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ端末、無線通信網、無線基地局、専用回線などを含む。なお、図１に示す各装置の全ての組み合わせが相互に通信可能である必要はなく、ネットワークＮＷは、一部にローカルなネットワークを含んでもよい。

端末装置１０は、例えば、スマートフォンなどの携帯電話、タブレット端末、各種パーソナルコンピュータなどの、入力装置、表示装置、通信装置、記憶装置、および演算装置を備える端末装置である。通信装置は、ＮＩＣ（Network Interface Card）などのネットワークカード、無線通信モジュールなどを含む。端末装置１０では、ウェブブラウザやアプリケーションプログラムなどのＵＡ（User Agent）が起動し、ユーザの入力操作に応じたリクエストを情報提供装置１００に送信する。また、ＵＡが起動された端末装置１０は、情報提供装置１００から取得した情報に基づいて、表示装置に各種画像を表示させる。

［情報提供装置の構成］
図２は、第１実施形態における情報提供装置１００の構成の一例を示す図である。図示のように、情報提供装置１００は、例えば、通信部１０２と、制御部１１０と、記憶部１３０とを備える。

通信部１０２は、例えば、ＮＩＣ等の通信インターフェースを含む。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、端末装置１０などと通信する。例えば、通信部１０２は、ウェブブラウザなどのＵＡが起動した端末装置１０と通信し、端末装置１０からリクエストを受信する。

制御部１１０は、例えば、コンテンツ提供部１１２と、辞書生成部１１４と、サマリー生成部１１６とを備える。

制御部１１０の構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェアプロセッサ（あるいはプロセッサ回路）が、記憶部１３０に記憶されたプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの複数の構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェア（回路部：circuitry）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、上記のプログラムは、予め記憶部１３０に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体が情報提供装置１００のドライブ装置に装着されることで記憶媒体から記憶部１３０にインストールされてもよい。

記憶部１３０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置により実現される。記憶部１３０には、ファームウェアやアプリケーションプログラムなどの各種プログラムの他に、レビュー文書情報１３２や参照文書情報１３４などが格納される。レビュー文書情報１３２は、上述した複数のレビュー文書が含まれる情報であり、参照文書情報１３４は、上述した参照文書が含まれる情報である。

コンテンツ提供部１１２は、通信部１０２が端末装置１０からリクエストを受信した場合、通信部１０２を制御して、リクエストに応じた情報を端末装置１０に提供する。例えば、通信部１０２が、ウェブブラウザがＵＡとして起動された端末装置１０からＨＴＴＰリクエストを受信した場合、コンテンツ提供部１１２は、その端末装置１０にウェブページを提供してよい。また、例えば、通信部１０２が、アプリケーションがＵＡとして起動された端末装置１０からＡＰＩリクエストを受信した場合、コンテンツ提供部１１２は、その端末装置１０にコンテンツを提供してよい。

図３は、コンテンツ提供部１１２により提供されるウェブページの一例を示す図である。図示の例では、インターネット上において商品を販売するショッピングサイトやオークションサイト、フリーマーケットサイト等のウェブサイト（以下、総称して販売サイトと称する）のウェブページを模式的に示している。例えば、販売サイトのウェブページの領域Ｒ１には、商品の画像やタイトル、価格、カート投入ボタンなどが表示され、領域Ｒ２には、レビュー文書のサマリーが表示され、領域Ｒ３には、レビュー文書が一覧形式で表示される。領域Ｒ２に示すサマリーは、後述するサマリー生成部１１６によって生成される。これについては後述する。なお、図３の例では、販売サイトにレビュー文書のサマリーが表示されるものとして説明したがこれに限られず、例えば、宿泊施設の予約サイトや、観光地の情報サイト、株や仮想通貨などのファイナンスに関する情報交換サイトなどのように、ユーザが作成したレビュー文書が一覧として表示されるようなウェブサイトであれば如何なるウェブサイトであってもよい。また、これらのウェブサイトは、携帯電話などにインストールされたアプリケーションプログラムによって実現されてもよい。

［辞書生成部の処理フロー］
辞書生成部１１４は、サマリー生成部１１６がサマリーを生成する際に利用する辞書を生成する。以下、辞書生成部１１４による一連の処理の流れをフローチャートに即して説明する。図４は、辞書生成部１１４による一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。

まず、辞書生成部１１４は、例えば、販売サイトに掲載される商品の分類先の候補となる複数のカテゴリの中から、対象とする一つのカテゴリ（以下、対象カテゴリと称する）を選択する（Ｓ１００）。

次に、辞書生成部１１４は、選択した対象カテゴリに分類される全商品のレビュー文書を、記憶部１３０に格納されたレビュー文書情報１３２から取得する（Ｓ１０２）。レビュー文書情報１３２には、例えば、レビューの対象が販売サイトで販売される商品である場合、ファッションや家電、食品、オーディオ、家具、ゲーム、スポーツといった複数のカテゴリ（商品カテゴリ）の其々に分類されている各商品に対する一つ以上のレビュー文書が含まれる。例えば、辞書生成部１１４は、「家電」のカテゴリを対象カテゴリとして選択した場合、レビュー文書情報１３２に含まれる複数のレビュー文書の中から、「家電」に分類される、テレビ、洗濯機、空気清浄機、掃除機、冷蔵庫といった各商品に対するレビュー文書を取得する。

次に、辞書生成部１１４は、取得したレビュー文書を、高評価のレビュー文書を集めた高評価レビュー群と低評価のレビュー文書を集めた低評価レビュー群とに分類する（Ｓ１０４）。

図５は、レビュー文書を分類する処理を模式的に示す図である。図示のように、レビュー文書には、レビュー対象に対する評価が高いほど大きく、レビュー対象に対する評価が低いほど小さい評点が対応付けられている。この評点は、例えば、最低点（例えば０．０）から最高点（例えば５．０）の範囲内でユーザによって任意に設定される。そのため、例えば、辞書生成部１１４は、図示のように、ある第１閾値（例えば４.０）以上の評点が対応付けられたレビュー文書を高評価レビュー群に分類し、第１閾値よりも小さい第２閾値（例えば２．０）以下の評点が対応付けられたレビュー文書を低評価レビュー群に分類してよい。なお、第１閾値と第２閾値とは同じ値であってもよい。また、辞書生成部１１４は、評点が対応付けられたレビュー文書を３つ以上のレビュー群に分類してもよい。高評価レビュー群に分類するレビュー文書は、「第１レビュー文書」の一例であり、低評価レビュー群に分類するレビュー文書は、「第２レビュー文書」の一例である。

次に、辞書生成部１１４は、分類した高評価レビュー群と低評価レビュー群との其々から、頻出ワードを抽出する（Ｓ１０６）。頻出ワードとは、レビュー文書において頻出するワード（単語）またはフレーズ（語句）である。例えば、各レビュー群において出現回数が閾値以上のワードやフレーズ、或いは出現回数が多い上位所定数のワードやフレーズを頻出ワードとしてよい。以下、高評価レビュー群から抽出された頻出ワードを「第１頻出ワード」と称し、低評価レビュー群から抽出された頻出ワードを「第２頻出ワード」と称して説明する。

図６は、第１頻出ワードおよび第２頻出ワードの一例を示す図である。図示の例では、「家電」というカテゴリの更に下位カテゴリである「空気清浄機」に分類される商品（すなわち対象カテゴリが「空気清浄機」）に対して付与されたレビュー文書から得られた頻出ワードを表している。例えば、高評価レビュー群からは、第１頻出ワードとして、「迅速」や「安い」、「早い」といったワードが抽出されており、低評価レビュー群からは、第２頻出ワードとして、「値段」や「音」、「不良品」といったワードが抽出されている。なお、図示の例のように、「価格」や「対応」といったように、高評価レビュー群と低評価レビュー群との双方で互いに同じワード（あるいはフレーズ）が頻出している場合、第１頻出ワードおよび第２頻出ワードの双方に同じワードが含まれていてよい。

次に、辞書生成部１１４は、記憶部１３０に格納された参照文書情報１３４が示す参照文書から、共起ワードを抽出する（Ｓ１０８）。共起ワードとは、高評価レビュー群と低評価レビュー群との其々から抽出した複数の頻出ワードのうち、参照文書において、対象カテゴリを示すキーワードと共起する頻出ワードである。例えば、対象カテゴリが「空気清浄機」である場合、その対象カテゴリを表す「空気清浄機」が対象カテゴリを示すキーワードとなる。

図７は、共起ワードの一例を示す図である。図示の例では、参照文書が検索サイトなどに入力されたクエリのログ（複数のクエリの集合）であることを表している。このように参照文書がクエリのログであり、対象カテゴリを表すキーワードが「空気清浄機」である場合、辞書生成部１１４は、例えば、「空気清浄機」と共にスペースや句読点などを間に挟んで同時に入力された単語や語句を共起ワードとして抽出する。図示の例では、「掃除」、「タバコ」、「臭い」、「フィルター」といった単語が共起ワードとして抽出される。

なお、上述した例では、参照文書がクエリのログであるものとして説明したがこれに限られない。例えば、あるユーザが質問すると第３者が回答を投稿するような知識共有サービスが存在する場合、参照文書は、知識共有サービスに対して投稿された質問の内容を表す文章であってもよい。

次に、辞書生成部１１４は、抽出した頻出ワードおよび共起ワードに基づいて、高評価レビュー用の辞書（以下、高評価用辞書Ｄａと称する）と、低評価レビュー用の辞書（以下、低評価用辞書Ｄｂと称する）とを生成する（Ｓ１１０）。

例えば、辞書生成部１１４は、高評価レビュー群から抽出した頻出ワードを集めた辞書（以下、高評価頻出ワード辞書）と、低評価レビュー群から抽出した頻出ワードを集めた辞書（以下、低評価頻出ワード辞書）と、参照文書から抽出した共起ワードを集めた辞書（以下、共起ワード辞書）とを生成する。なお、辞書生成部１１４は、「音も静か」や「音が静か」とのように、頻出ワードや共起ワードをフレーズとして抽出する場合、これらのフレーズが助詞や接頭語などを除けば目的語と述語が本質的に同義語であるため、助詞や接頭語などの違い（文字の揺れ）を無視し、同じフレーズであるものとして辞書に登録してよい。

次に、辞書生成部１１４は、販売サイトに掲載される商品の分類先の候補となる全てのカテゴリについて、高評価頻出ワード辞書、低評価頻出ワード辞書、および共起ワード辞書を生成したか否かを判定し（Ｓ１１２）、全てのカテゴリについて辞書を生成していないと判定した場合、対象カテゴリを他のカテゴリに変更して、上述したＳ１００の処理に戻り、新たに辞書を生成する。

一方、辞書生成部１１４は、全てのカテゴリについて辞書を生成したと判定した場合、すなわち、商品の分類先の候補となる全てのカテゴリの其々について辞書を生成した場合、本フローチャートの処理を終了する。

［サマリー生成部の処理フロー］
制御部１１０のサマリー生成部１１６は、辞書生成部１１４によって辞書が生成されると、その辞書を利用して、レビュー文書情報１３２に含まれる複数のレビュー文書の中から、図３に例示するようなウェブページのサマリーを生成する。以下、サマリー生成部１１６による一連の処理の流れをフローチャートに即して説明する。図８は、サマリー生成部１１６による一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、レビュー文書情報１３２の更新周期に合せて繰り返し行われてよい。

まず、サマリー生成部１１６は、辞書生成部１１４によって生成された高評価頻出ワード辞書、低評価頻出ワード辞書、および共起ワード辞書を利用して、レビュー文書情報１３２に含まれる各レビュー文書について、頻出ワードおよび共起ワードの出現頻度（出現回数）を導出する（Ｓ２００）。

例えば、サマリー生成部１１６は、対象とするレビュー文書においてレビューされている商品のカテゴリと同じ辞書を利用して、頻出ワードおよび共起ワードの出現頻度を導出する。より具体的には、出現頻度の導出対象とするレビュー文書が、「食品」というカテゴリに分類される商品に対するレビュー文書である場合、サマリー生成部１１６は、辞書生成部１１４によって生成された複数の辞書の中から、「食品」というカテゴリを対象カテゴリとすることで生成された辞書を選択し、選択した辞書を利用して、出現頻度の導出対象とするレビュー文書から、頻出ワードおよび共起ワードの出現頻度を導出する。

図９は、レビュー文書における頻出ワードの出現頻度の結果の一例を示す図である。図示の例では、高評価頻出ワード辞書に登録された複数の第１頻出ワードのうち、「音」という第１頻出ワードについては、高評価レビュー群において、出現回数が７４回であり、低評価頻出ワード辞書に登録された複数の第２頻出ワードのうち、「匂い」という第２頻出ワードについては、低評価レビュー群において、出現回数が５回であることを表している。すなわち、高評価のレビュー文書における第１頻出ワードの全出現回数４６６回のうち、「音」の出現回数が７４回であることを表しており、低評価のレビュー文書におけるにおける第２頻出ワードの全出現回数４９回のうち、「匂い」の出現回数が５回であることを表している。この場合、例えば、サマリー生成部１１６は、「音」という第１頻出ワードの出現頻度を、７４／４６６として導出し、「匂い」という第２頻出ワードの出現頻度を、５／４９として導出する。

図１０は、レビュー文書における共起ワードの出現頻度の結果の一例を示す図である。図示の例では、高評価レビュー群において、共起ワード辞書に登録された複数の共起ワードのうち「掃除」という共起ワードについては、出現回数が２１４５１回であり、「タバコ」という共起ワードについては、出現回数が１３８５０回であり、「臭い」という共起ワードについては、出現回数が１３１８６回であることを表している。この場合、サマリー生成部１１６は、「掃除」という共起ワードの高評価レビュー群における出現頻度を、２１４５１／１２２８７９として導出し、「タバコ」という共起ワードの高評価レビュー群における出現頻度を、１３８５０／１２２８７９として導出し、「臭い」という共起ワードの高評価レビュー群における出現頻度を、１３１８６／１２２８７９として導出する。

また、図示の例では、低評価レビュー群において、共起ワード辞書に登録された複数の共起ワードのうち「臭い」という共起ワードについては、出現回数が１３１８６回であり、「フィルター」という共起ワードについては、出現回数が１２２６９回であり、「電気代」という共起ワードについては、出現回数が５３６４回であることを表している。この場合、サマリー生成部１１６は、「臭い」という共起ワードの低評価レビュー群における出現頻度を、１３１８６／４７１１３として導出し、「フィルター」という共起ワードの低評価レビュー群における出現頻度を、１２２６９／４７１１３として導出し、「電気代」という共起ワードの低評価レビュー群における出現頻度を、５３６４／４７１１３として導出する。

次に、サマリー生成部１１６は、導出した頻出ワードの出現頻度および共起ワードの出現頻度に基づいて、各商品のレビュー文書に含まれるワードごとにスコアを導出する（Ｓ２０２）。例えば、サマリー生成部１１６は、数式（１）に基づいて、頻出ワードの出現回数と、共起ワードの出現回数との重み付き平均をスコア（Ｓｃｏｒｅ（ｉ，ｃ，ｋｗ））として導出する。この場合、頻出ワードとして出現しやすく、且つ共起ワードとしても出現しやすいワードほどスコアが大きくなる。

例えば、レビュー文書において、ショッピングサイトなどで販売される商品またはサービスをレビューの対象としている場合、式中のｉは、各商品（または各サービス）を表す。また、ｃは、カテゴリを表しており、ｋｗは、レビュー文書に含まれる頻出ワードまたは共起ワードを表している。また、ＦｒｑＲ（ｉ）は、ある商品ｉのレビュー数を表し、ＦｒｑＲ（ｉ，ｋｗ）は、頻出ワードまたは共起ワードが出現する商品ｉのレビュー数を表している。また、例えば、参照文書がクエリのログである場合、ＦｒｑＱ（ｃ）は、参照文書に出現するクエリのうち、カテゴリを表すキーワード（例えば「空気清浄機」といったワード）を含むクエリの総数を表し、ＦｒｑＱ（ｃ，ｋｗ）は、参照文書に出現するクエリのうち、カテゴリを表すキーワードと頻出ワードまたは共起ワードとを含むクエリの数を表している。αは、重みを表す係数であり、例えば、ＦｒｑＲ（ｉ）／ＦｒｑＱ（ｃ）といった係数であってよい。なお、数式（１）は、重み付き平均をスコアとして導出する導出式であるものとして説明したがこれに限られず、例えば、相乗平均や調和平均、或いはその他の総計的指標値をスコアとして導出するものであってもよい。

また、サマリー生成部１１６は、共起ワードの出現頻度のみに基づいて、各商品のレビュー文書に含まれるワードごとにスコアを導出してもよい。この場合、サマリー生成部１１６は、例えば、ＦｒｑＱ（ｃ，ｋｗ）／ＦｒｑＱ（ｃ）をスコアとして導出する。

図１１は、スコアの導出結果の一例を示す図である。図示の例では、高評価レビュー群において、第１頻出ワードおよび共起ワードの集合に含まれる複数のワードのうち、「コンパクト」というワードが最もスコアが大きく、「音」というワードが２番目にスコアが大きく、「価格」というワードが３番目にスコアが大きいことを表している。また、図示の例では、低評価レビュー群において、第２頻出ワードおよび共起ワードの集合に含まれる複数のワードのうち、「臭い」というワードが最もスコアが大きく、「電気代」というワードが２番目にスコアが大きく、「匂い」というワードが３番目にスコアが大きいことを表している。

次に、サマリー生成部１１６は、スコアが大きい上位所定数のワード（頻出ワードまたは共起ワード）を選択する（Ｓ２０４）。例えば、所定数が３である場合において、図１１に例示するスコア結果の場合、サマリー生成部１１６は、高評価レビュー群については「コンパクト」、「音」、「価格」というワードを選択し、低評価レビュー群については「臭い」、「電気代」、「匂い」というワードを選択する。

次に、サマリー生成部１１６は、選択したワードが頻出ワードや共起ワードとして出現するレビュー文書のサマリーを生成する（Ｓ２０６）。例えば、サマリー生成部１１６は、高評価レビュー群について、「コンパクト」、「音」、「価格」という３つのワードを選択した場合、高評価レビュー群に含まれる複数のレビュー文書のうち、「コンパクト」が出現するレビュー文書の集合と、「音」が出現するレビュー文書の集合と、「価格」が出現するレビュー文書の集合とを含むサマリーを、高評価レビューについて纏めたサマリー（高評価用サマリーと称する）として生成する。同様に、サマリー生成部１１６は、低評価レビュー群について、「臭い」、「電気代」、「匂い」という３つのワードを選択した場合、低評価レビュー群に含まれる複数のレビュー文書のうち、「臭い」が出現するレビュー文書の集合と、「電気代」が出現するレビュー文書の集合と、「匂い」が出現するレビュー文書の集合とを含むサマリーを、低評価レビューについて纏めたサマリー（低評価用サマリーと称する）として生成する。これによって本フローチャートの処理が終了する。高評価用サマリーは、「第１サマリー」の一例であり、低評価用サマリーは、「第２サマリー」の一例である。

上述したコンテンツ提供部１１２は、サマリー生成部１１６によって高評価サマリーおよび低評価サマリーが生成されると、高評価サマリーおよび低評価サマリーが含まれるウェブページ（例えば図３に示すようなウェブページ）を生成する。そして、コンテンツ提供部１１２は、通信部１０２によってレビュー文書を掲載するウェブページのリクエストが受信されると、通信部１０２を制御して、リクエスト元の端末装置１０に、生成した高評価サマリーおよび低評価サマリーを含むウェブページをレスポンスとして送信する。例えば、コンテンツ提供部１１２は、図３の領域Ｒ２のレビューサマリーにおいて、高評価用サマリーを「良かったところ」として表示させ、低評価用サマリーを「悪かったところ」として表示させたウェブページを送信してよい。

また、コンテンツ提供部１１２は、高評価用サマリーおよび低評価用サマリーを表示させる際に、各ワードに対応付けられた複数のレビュー文書の件数と、それら複数のレビュー文書の中で代表的なレビュー文書に出現するワードやフレーズとを表示させてよい。代表的なレビュー文書は、例えば、閲覧数が最も多いレビュー文書であってもよいし、他のユーザからレビューが参考になったと報告された回数が最も多いレビュー文書であってもよい。

例えば、高評価レビュー群から抽出されたスコアが大きい上位所定数のワードの中に「音」というワードが含まれている場合、コンテンツ提供部１１２は、高評価レビュー群に含まれる複数のレビュー文書のうち、「音」というワードが頻出ワードや共起ワードとして出現するレビュー文書の数を件数として表示し、更に、「音」というワードが出現する複数のレビュー文書の中で代表的なレビュー文書のタイトルや要約文などを表示してよい。図３の例では、「音」というワードが出現するレビュー文書の件数が「７４件」であることを表し、「音」というワードが出現する複数のレビュー文書の中で代表的なレビュー文書のタイトルや要約文が「音も静か」ということを表している。

また、コンテンツ提供部１１２は、代表的なレビュー文書のタイトルなどに、各サマリーに含めたレビュー文書を一覧として表示するウェブページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）をハイパーリンクとして対応付けてもよい。すなわち、コンテンツ提供部１１２は、各サマリーとして纏められたレビュー文書が閲覧可能なＵＲＬ等が対応付けられた文字や画像をコンテンツに含め、そのコンテンツを端末装置１０に提供する。

図１２は、ハイパーリンク先のウェブページの一例を示す図である。図示の例では、「良かったところ（高評価用サマリー）」において、「掃除も簡単」という文字列がクリック操作やタップ操作された場合の遷移先のウェブページを表している。このような場合、コンテンツ提供部１１２は、ハイパーリンク先のウェブページに、高評価レビュー群の中で、「掃除」というワードが頻出ワードまたは共起ワードとして出現するレビュー文書を一覧として掲載してよい。これによって、ユーザは、複数のレビュー文書の中から興味のあるレビュー文書を取捨選択せずとも、サマリーの中のハイパーリンクが対応付けられた各ワードをクリックやタップすることで、興味のあるレビュー文書が個別に集計され、一覧形式で表示されたページにアクセスすることができる。

以上説明した第１実施形態によれば、レビュー文書と、レビュー文書とは異なる参照文書とのうち、少なくとも参照文書に基づいて、レビュー文書のサマリーを生成し、生成したレビュー文書のサマリーを含むウェブページなどをコンテンツとしてユーザの端末装置１０に提供することによって、ユーザにとってより役に立つことが想定されるレビュー文書を提供することができる。

一般的に、ユーザは、購入したい商品などのカタログスペック等に加えて、実際に使用してみて初めわかる使用感について検索サイトや知識共有サイトなどを利用して調べる傾向がある。このような場合、商品の使用感について検索した際にクエリとして入力された単語や語句こそが、実際にユーザが気にしていることを端的に表していると見做すことができる。そのため、本実施形態のように、検索サイトに入力されたクエリのログや、知識共有サイトに投稿された質問文章などを含む参照文書を基にレビュー文書を解析することで、真にユーザが知りたい情報が掲載されたレビュー文書をサマリーとして提供することができる。これによって、レビュー文書を参考にするユーザが増え、実際に購入した商品が想定していたものと違うというようなミスマッチを解消することができ、商品の返品率などを低下させることができる。この結果、商品を販売する店舗側（小売業者側）が負担する、配送料や返品交換にかかる費用などを抑えることができるため、販売サイトに新規出店する事業者や、出店を継続する事業者の数を増加させることができる。

また、上述した第１実施形態によれば、レビュー文書をサマリーとして提供するため、レビュー文書の可読性を向上させることができる。例えば、ユーザがスマートフォンなどの画面のサイズが小さい端末装置１０を利用して販売サイトなどを閲覧する場合、端末装置１０の画面のサイズによって全てのレビュー文書を表示することが制約されることで、一部のレビュー文書しか表示されない場合がある。このような場合、ユーザのレビュー文書の可読性が低下しやすい。これに対して、本実施形態では、ユーザが使用感などを調べる際に入力されやすいクエリなどを共起ワードとし、その共起ワードの出現頻度に基づいて選択したレビュー文書をサマリーとして提供するため、レビュー文書の可読性を向上させることができる。この結果、ユーザは、参考になるレビュー文書を見つけやすくなり、レビュー文書が一覧形式で表示されるようなウェブサイトの利便性を向上させることができる。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、サマリーに含めるレビュー文書を強調表示する点で上述した第１実施形態と相違する。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する点については説明を省略する。なお、第２実施形態の説明において、第１実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。

第２実施形態におけるサマリー生成部１１６は、頻出ワードの出現頻度および共起ワードの出現頻度に基づいて、各商品のレビュー文書に含まれるワードごとにスコア（以下、第１スコアと称する）を導出すると共に、頻出ワードの出現頻度に基づいて、各商品のレビュー文書に含まれるワードごとにスコア（以下、第２スコアと称する）を導出する。例えば、サマリー生成部１１６は、ＦｒｑＲ（ｉ，ｋｗ）／ＦｒｑＲ（ｉ）を第２スコアとして導出してよい。すなわち、サマリー生成部１１６は、各レビュー群において出現頻度が大きいワードほど第２スコアを大きくする。

そして、サマリー生成部１１６は、第１スコアが大きい上位所定数のワードが出現するレビュー文書のサマリーを生成すると共に、第２スコアが大きい上位所定数のワードが出現するレビュー文書のサマリーを生成する。

第２実施形態におけるコンテンツ提供部１１２は、第１スコアを基に選択したレビュー文書のサマリーと、第２スコアを基に選択したレビューのサマリーとを比較し、比較対象の２つのサマリーの一部または全部のレビュー文書が異なる場合、第１スコアに基づくサマリーにおいて、第２スコアに基づくサマリーのレビュー文書と異なるレビュー文書を強調表示する。

図１３は、第２スコアに基づくサマリーの一例を示す図である。また、図１４は、第１スコアに基づくサマリーの一例を示す図である。図１３に例示したサマリーの「良かったところ（高評価用サマリー）」には、「音」、「コンパクト」、「価格」、「安い」、「小さい」という、高評価レビュー群において出現頻度の大きい上位５つのワードを含むレビュー文書が含められている。これに対して、図１４に例示したサマリーの「良かったところ（高評価用サマリー）」には、「音」、「コンパクト」、「価格」という、高評価レビュー群において出現頻度の大きい上位３つのワードを含むレビュー文書に加えて、「安い」や「小さい」といったワードに比べて出現頻度が小さい「タバコ」および「掃除」というワードを含むレビュー文書が含められている。

また、図１３に例示したサマリーの「悪かったところ（低評価用サマリー）」には、「匂い」、「壊れる」、「ファン」、「異音」、「わからない」という、低評価レビュー群において出現頻度の大きい上位５つのワードを含むレビュー文書が含められている。これに対して、図１４に例示したサマリーの「悪かったところ（低評価用サマリー）」には、「匂い」、「壊れる」、「ファン」という、低評価レビュー群において出現頻度の大きいワードを含むレビュー文書に加えて、「臭い」や「電気代」といった必ずしも出現頻度が大きくないワードを含むレビュー文書が含められている。

このような場合、コンテンツ提供部１１２は、図１４に例示したサマリーにおいて、図１３に例示したサマリーと異なるレビュー文書を強調表示する。図１３および図１４の例では、コンテンツ提供部１１２は、「良かったところ（高評価用サマリー）」では、「タバコ」というワードが出現する代表的なレビュー文書のタイトル「タバコを吸う」を強調表示し、「掃除」というワードが出現する代表的なレビュー文書のタイトル「掃除も簡単」を強調表示する。より具体的には、コンテンツ提供部１１２は、代表的なレビュー文書のタイトルを示す文字列に下線を付与したり、その文字列の文字を大きくしたり、色を変えたりすることで、強調表示してよい。また、コンテンツ提供部１１２は、「悪かったところ（低評価用サマリー）」では、「臭い」というワードが出現する代表的なレビュー文書のタイトル「臭い」を強調表示し、「電気代」というワードが出現する代表的なレビュー文書のタイトル「電気代がかかる」を強調表示する。

以上説明した第２実施形態によれば、レビュー文書間で頻出する頻出ワードの出現頻度を基にレビュー文書のサマリーを生成した場合と比べて、レビュー文書間で頻出する頻出ワードと、参照文書内でカテゴリを示すキーワードと共起する共起ワードとを総合的に考慮してレビュー文書のサマリーを生成した場合とで、サマリー間のレビュー文書が異なる場合、異なるレビュー文書を強調表示することで、件数が少なく他のレビュー文書に埋もれてしまいやすい有用な（役に立つ）レビュー文書であっても、ユーザに閲覧するよう促すことができる。

＜ハードウェア構成＞
上述した実施形態の情報提供装置１００は、例えば、図１５に示すようなハードウェア構成により実現される。図１５は、実施形態の情報提供装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

情報提供装置１００は、ＮＩＣ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ＲＡＭ１００−３、ＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの二次記憶装置１００−５、およびドライブ装置１００−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置１００−６には、光ディスクなどの可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置１００−５、またはドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されたプログラムがＤＭＡコントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、制御部１１０が実現される。制御部１１０が参照するプログラムは、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１…情報提供システム、１０…端末装置、１００…情報提供装置、１０２…通信部、１１０…制御部、１１２…コンテンツ提供部、１１４…辞書生成部、１１６…レビュー生成部、１３０…記憶部

Claims (9)

1. レビュー文書と、前記レビュー文書とは異なる参照文書とのうち、少なくとも前記参照文書に基づいて、前記レビュー文書のサマリーを生成する生成部と、
   前記生成部により生成された前記サマリーを含むコンテンツを端末装置に提供するコンテンツ提供部と、を備え、
   前記生成部は、
   レビュー対象が同じ前記複数のレビュー文書の其々について、前記参照文書において前記レビュー対象を表すキーワードと共起する共起ワードの出現頻度を導出し、
   少なくとも前記導出した共起ワードの出現頻度に基づいて、前記サマリーを生成する、
   情報提供装置。
2. 前記参照文書には、質問に対して回答が提供されるサービスを利用したユーザの質問内容が含まれる、
   請求項１に記載の情報提供装置。
3. 前記サービスには、検索サービス、または質問と回答とが組み合わされた情報が不特定多数のユーザによって共有可能な知識共有サービスが含まれ、
   前記質問内容には、
   前記サービスに前記検索サービスが含まれる場合、前記検索サービスに対してユーザが入力したクエリが含まれ、
   前記サービスに前記知識共有サービスが含まれる場合、前記知識共有サービスに対してユーザが質問として投稿した文章が含まれる、
   請求項２に記載の情報提供装置。
4. 前記生成部は、更に、
   前記複数のレビュー文書間において頻出する頻出ワードを導出し、
   レビュー対象が同じ前記複数のレビュー文書の其々について、前記頻出ワードの出現頻度を導出し、
   前記頻出ワードの出現頻度と前記共起ワードの出現頻度とに基づいて、前記サマリーを生成する、
   請求項１に記載の情報提供装置。
5. 前記複数のレビュー文書の其々は、レビュー対象に対する評価が高いほど大きく、レビュー対象に対する評価が低いほど小さい評点が対応付けられており、
   前記頻出ワードには、前記複数のレビュー文書のうち、第１閾値以上の前記評点が対応付けられた第１レビュー文書において頻出する第１頻出ワードと、前記第１閾値よりも小さい第２閾値以下の前記評点が対応付けられた第２レビュー文書において頻出する第２頻出ワードとが含まれ、
   前記生成部は、
   前記第１レビュー文書から、前記第１頻出ワードの出現頻度と前記共起ワードの出現頻度とを導出すると共に、前記第２レビュー文書から、前記第２頻出ワードの出現頻度と前記共起ワードの出現頻度とを導出し、
   前記導出した前記第１頻出ワードの出現頻度と前記共起ワードの出現頻度とに基づいて、前記第１レビュー文書のサマリーを生成し、
   前記導出した前記第２頻出ワードの出現頻度と前記共起ワードの出現頻度とに基づいて、前記第２レビュー文書のサマリーを生成する、
   請求項４に記載の情報提供装置。
6. 前記生成部は、前記第１頻出ワードの出現頻度と前記共起ワードの出現頻度との重み付き平均が大きい上位所定数の前記第１レビュー文書を含むサマリーを、前記第１レビュー文書のサマリーとして生成し、
   前記第２頻出ワードの出現頻度と前記共起ワードの出現頻度との重み付き平均が大きい上位所定数の前記第２レビュー文書を含むサマリーを、前記第２レビュー文書のサマリーとして生成する、
   請求項５に記載の情報提供装置。
7. 前記コンテンツ提供部は、
   前記第１レビュー文書のサマリーと前記第２レビュー文書のサマリーとを含む前記コンテンツを、前記端末装置に提供する、
   請求項５または６に記載の情報提供装置。
8. コンピュータが、
   レビュー文書と、前記レビュー文書とは異なる参照文書とのうち、少なくとも前記参照文書に基づいて、前記レビュー文書のサマリーを生成し、
   前記生成した前記サマリーを含むコンテンツを端末装置に提供し、
   レビュー対象が同じ前記複数のレビュー文書の其々について、前記参照文書において前記レビュー対象を表すキーワードと共起する共起ワードの出現頻度を導出し、
   少なくとも前記導出した共起ワードの出現頻度に基づいて、前記サマリーを生成する、
   情報提供方法。
9. コンピュータに、
   レビュー文書と、前記レビュー文書とは異なる参照文書とのうち、少なくとも前記参照文書に基づいて、前記レビュー文書のサマリーを生成する処理と、
   前記生成した前記サマリーを含むコンテンツを端末装置に提供する処理と、
   レビュー対象が同じ前記複数のレビュー文書の其々について、前記参照文書において前記レビュー対象を表すキーワードと共起する共起ワードの出現頻度を導出する処理と、
   少なくとも前記導出した共起ワードの出現頻度に基づいて、前記サマリーを生成する処理と、
   を実行させるためのプログラム。

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