JP7142559B2 - Provision device, provision method, and provision program - Google Patents

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Description

本出願は、提供装置、提供方法、及び提供プログラムに関する。 The present application relates to a provision device, a provision method, and a provision program.

近年、ＩＣＴ（Internet Communication Technology）の普及に伴い、ウェブサイトやアプリケーションを介して、様々な事業者がオンラインショップを介した電子商取引サービスや、映画や音楽等の各種コンテンツの配信サービスなどの各種サービスを利用者に提供するビジネスモデルが広く社会に浸透している。このような各種サービスの提供に伴い、電子商取引の取引対象である商品やサービスなどに対して利用者から投稿された批評、いわゆるユーザレビューを公開するものが知られている。 In recent years, with the spread of ICT (Internet Communication Technology), various services such as electronic commerce services via online shops and distribution services of various contents such as movies and music are provided by various businesses through websites and applications. The business model of providing users with Along with the provision of such various services, it is known to publicize criticisms, so-called user reviews, posted by users on products, services, etc., which are transaction targets of electronic commerce.

特開２０１３－２０５８７５号公報JP 2013-205875 A

各種サービスの利用者が、各種サービスの提供に伴って公開されている全てのユーザレビューの全てに目を通すことは難しい。このため、ユーザレビューの提供方法には改善の余地がある。 It is difficult for users of various services to read all user reviews published with the provision of various services. Therefore, there is room for improvement in the method of providing user reviews.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、商品やサービスに対するユーザレビューとして、利用者に有益な情報を提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and aims to provide useful information to users as user reviews of products and services.

本願に係る提供装置は、取得部と、作成部とを備える。取得部は、商品又はサービスに関する複数のユーザレビューを取得する。作成部は、特定の商品又は特定のサービスに関する複数のユーザレビューから、当該特定の商品又は特定のサービスに関する観点ごとの要約を作成する。 A provision device according to the present application includes an acquisition unit and a creation unit. An acquisition unit acquires a plurality of user reviews regarding a product or service. The preparation unit prepares a summary for each viewpoint regarding the specific product or service from a plurality of user reviews regarding the specific product or service.

実施形態の態様の１つによれば、商品やサービスに対するユーザレビューとして、利用者に有益な情報を提供できるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that useful information can be provided to users as user reviews of products and services.

図１は、実施形態に係る提供方法の説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram of the provision method according to the embodiment. 図２は、実施形態に係る学習済みモデルの生成方法の説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of a method of generating a learned model according to the embodiment. 図３は、実施形態に係る要約作成処理の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of a summary creation process according to the embodiment. 図４は、実施形態に係る表示例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a display example according to the embodiment. 図５は、実施形態に係るサービス提供装置１０の構成例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a configuration example of the service providing apparatus 10 according to the embodiment. 図６は、実施形態に係るユーザレビューの情報の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of user review information according to the embodiment. 図７は、実施形態に係る閲覧履歴の情報の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of browsing history information according to the embodiment. 図８は、実施形態に係るサービス提供装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。8 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure of the service providing device according to the embodiment; FIG. 図９は、実施形態に係る要約作成処理（１）の一例を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing an example of summary creation processing (1) according to the embodiment. 図１０は、実施形態に係る要約作成処理（２）の一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing an example of summary creation processing (2) according to the embodiment. 図１１は、実施形態に係るユーザレビューの選別方法の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a user review selection method according to the embodiment. 図１２は、実施形態に係る要約作成処理（３）の一例を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart showing an example of summary creation processing (3) according to the embodiment. 図１３は、実施形態に係る観点の判別方法の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a viewpoint determination method according to the embodiment. 図１４は、実施形態に係る要約作成処理（４）の一例を示すフローチャートである。FIG. 14 is a flow chart showing an example of summary creation processing (4) according to the embodiment. 図１５は、サービス提供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。FIG. 15 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the service providing apparatus.

以下に、本願に係る提供装置、提供方法、及び提供プログラム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、以下に説明する複数の実施形態により本願に係る提供装置、提供方法、及び提供プログラムが限定されるものではない。また、以下に説明する複数の実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下に説明する複数の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。 Embodiments for implementing the provision device, the provision method, and the provision program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail below with reference to the drawings. Note that the provision device, the provision method, and the provision program according to the present application are not limited by the multiple embodiments described below. In addition, multiple embodiments described below can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing content. In addition, in a plurality of embodiments described below, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.

［１．提供方法の一例］
図１～図４を用いて、実施形態に係る提供方法の一例を説明する。図１は、実施形態に係る提供方法の説明図である。図２は、実施形態に係る学習済みモデルの生成方法の説明図である。図３は、実施形態に係る要約作成処理の説明図である。図４は、実施形態に係る表示例を示す図である。 [1. Example of provision method]
An example of the provision method according to the embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 4. FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram of the provision method according to the embodiment. FIG. 2 is an explanatory diagram of a method of generating a learned model according to the embodiment. FIG. 3 is an explanatory diagram of a summary creation process according to the embodiment. FIG. 4 is a diagram showing a display example according to the embodiment.

実施形態に係る提供方法は、本願に係る提供装置の一つとして例示するサービス提供装置１０により実行される。以下に説明する提供方法は、サービス提供装置１０が、特定の商品又は特定のサービスに関する批評である複数のユーザレビューから、当該特定の商品又は特定のサービスに関する観点ごとの要約を作成する処理の一例を示すものである。また、以下に説明する実施形態では、利用者によりユーザレビューの投稿が行われる商品やサービスの一例として、所定の観点により批評される場合がある「映画」について説明する。 The providing method according to the embodiment is executed by a service providing apparatus 10 exemplified as one of the providing apparatuses according to the present application. The provision method described below is an example of a process in which the service providing apparatus 10 creates a summary for each aspect of a specific product or service from a plurality of user reviews that are criticisms of a specific product or service. is shown. Further, in the embodiments described below, as an example of a product or service for which user reviews are posted by users, a "movie" that may be criticized from a predetermined point of view will be described.

図１に示すように、サービス提供装置１０は、インターネットなどの通信ネットワークに接続され、当該通信ネットワークを介して、ユーザ装置１００－１～１００―ｎ（ｎは２以上の整数）と相互に通信可能である。以下の説明において、ユーザ装置１００－１～１００―ｎを特に区別することなく、ユーザ装置１００と総称して説明する場合がある。また、ユーザ装置１００－１のユーザＵ－１及びユーザ装置１００－ｎのユーザＵ－ｎを特に区別することなく、ユーザＵと総称して説明する場合がある。 As shown in FIG. 1, the service providing device 10 is connected to a communication network such as the Internet, and communicates with user devices 100-1 to 100-n (n is an integer equal to or greater than 2) via the communication network. It is possible. In the following description, the user devices 100-1 to 100-n may be collectively referred to as the user device 100 without any particular distinction. Also, the user U-1 of the user device 100-1 and the user Un of the user device 100-n may be collectively referred to as the user U in some cases without any particular distinction.

ユーザ装置１００は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイス、ＰＣ（Personal Computer）等、各種の情報処理装置により実現される。例えば、ユーザ装置１００は、各種の情報の表示を行う機能や、各種の情報を任意の商品やサービスに対するユーザレビューを投稿する機能を有する。 The user device 100 is implemented by various information processing devices such as smart devices such as smartphones and tablets, and PCs (Personal Computers). For example, the user device 100 has a function of displaying various kinds of information and a function of posting user reviews of various kinds of information on arbitrary products and services.

ユーザ装置１００のユーザＵは、サービス提供装置１０により提供されるサービスを利用する利用者として、映画作品に対するユーザレビューなどを含む映画作品に関する各種情報を閲覧できる。また、ユーザ装置１００のユーザＵは、サービス提供装置１０により提供されるサービスを利用する利用者として、映画作品に関する批評としてユーザレビューを投稿できる。 A user U of the user device 100, as a user who uses the service provided by the service providing device 10, can view various types of information about movies, including user reviews of movies. Also, the user U of the user device 100 can post a user review as a criticism of the movie as a user who uses the service provided by the service providing device 10 .

サービス提供装置１０は、映画作品に対して投稿されたユーザレビューなどを含む映画作品に関する各種情報を利用者に提供するサービスを行う。 The service providing apparatus 10 provides a user with various types of information related to movies, including user reviews posted on movies.

たとえば、鑑賞しようと思っている映画作品がある場合、サービス提供装置１０により提供されるサービスを利用することにより、鑑賞しようと思っている映画作品に対するレビューに目を通すユーザＵが少なからず存在する。このとき、ユーザＵは、映画作品に対するレビューが多いと、全てのレビューに目を通すことは困難である。 For example, when there is a movie that the user wants to watch, there are more than a few users U who use the service provided by the service providing device 10 to read the reviews of the movie that they want to watch. . At this time, it is difficult for the user U to read all the reviews if there are many reviews for the movie.

そこで、実施形態に係るサービス提供装置１０は、以下の各種処理を実行する。サービス提供装置１０は、レビュー情報格納部と、モデル情報格納部と、閲覧履歴格納部とを備える。 Therefore, the service providing apparatus 10 according to the embodiment executes the following various processes. The service providing device 10 includes a review information storage section, a model information storage section, and a browsing history storage section.

レビュー情報格納部は、ユーザ装置１００から取得した映画作品に関するユーザレビューの情報を記憶する。レビュー情報格納部に記憶されるユーザレビューの情報は、作品ＩＤ、ユーザＩＤ、投稿内容などの情報を有し、これらの情報が互い対応付けられている。投稿内容は、タイトル、レビュー内容、及び詳細評価などの情報を含む。評価情報は、映画作品について、たとえば「観点１：物語」、「観点２：配役」、「観点３：演出」、「観点４：映像」、及び「観点５：音楽」からなるそれぞれの観点ごとに、ユーザレビューを投稿するユーザＵによって付与された「０点（たとえば星なし）」から「５点（たとえば星五つ）」までの１点刻みの評価点を含む。 The review information storage unit stores user review information regarding movie works acquired from the user device 100 . The user review information stored in the review information storage unit includes information such as work IDs, user IDs, and posted content, and these pieces of information are associated with each other. Posted content includes information such as a title, review content, and detailed evaluation. The evaluation information for the movie work is for each viewpoint consisting of, for example, “viewpoint 1: story”, “viewpoint 2: casting”, “viewpoint 3: performance”, “viewpoint 4: video”, and “viewpoint 5: music”. contains evaluation points in 1-point increments from "0 points (eg, no stars)" to "5 points (eg, 5 stars)" given by users U who post user reviews.

「観点１：物語」は、映画作品の脚本などに対する見地（見解）に該当する。「配役」は、映画作品の出演者の割り振り（キャスト）などに対する見地（見解）に該当する。「演出」は、映画作品の出演者の演技や舞台装置などの各種効果の組立などに対する見地（見解）に該当する。「映像」は、映画作品のカット割りや視覚効果などに基づく映像美などに対する見地（見解）に該当する。「音楽」は、映画作品に用いられた主題歌や挿入歌、音響効果などに対する見地（見解）に該当する。 "Point of view 1: story" corresponds to a point of view (opinion) on a screenplay of a movie work. "Casting" corresponds to a point of view (opinion) regarding the allocation (cast) of performers in a movie work. 'Direction' corresponds to the point of view (opinion) on the performance of the performers of the movie work and the assembly of various effects such as stage equipment. "Video" corresponds to a point of view (opinion) on visual beauty based on cuts and visual effects of movie works. "Music" corresponds to the point of view (opinion) on theme songs, insert songs, sound effects, etc. used in movie works.

モデル情報格納部は、特定の映画作品について観点ごとの要約を作成するための要約作成モデル（「学習済みモデル」の一例）を記憶する。モデル情報格納部は、かかる観点ごとの要約作成モデル、すなわち「観点１：物語」に対応する第１モデルと、「観点２：配役」に対応する第２モデルと、「観点３：演出」に対応する第３モデルと、「観点４：映像」に対応する第４モデルと、「観点５：音楽」に対応する第５モデルとを記憶する。 The model information storage unit stores a summary creation model (an example of a “learned model”) for creating a summary for each viewpoint of a specific movie work. The model information storage unit stores a summary creation model for each viewpoint, that is, a first model corresponding to "viewpoint 1: story", a second model corresponding to "viewpoint 2: casting", and a model for "viewpoint 3: production". A corresponding third model, a fourth model corresponding to "viewpoint 4: video", and a fifth model corresponding to "viewpoint 5: music" are stored.

図２を用いて、モデル情報格納部に記憶される学習済みモデルの生成方法について説明する。サービス提供装置１０は、映画作品（映画Ａや映画Ｂなど）ごとに予め用意した学習用データに基づく機械学習を行うことにより、映画作品に関する複数の観点ごとの要約作成モデルを生成する。たとえば図２に示すように、サービス提供装置１０が備える学習器は、ソースデータである複数のユーザレビューを入力し、ターゲットデータとなるプロの要約を作成するモデルを学習する。学習器による学習は、たとえば深層学習（ディープラーニング）の技術を用いて行うことができる。ディープラーニングの技術としては、たとえばＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）、ＤＮＮ（Deep Neural Network）等の種々の技術が例示される。そして、学習器により、複数のユーザレビューからプロの要約と遜色のない要約を自動的に作成する要約作成モデルが作成される。 A method of generating a trained model stored in the model information storage unit will be described with reference to FIG. The service providing apparatus 10 performs machine learning based on learning data prepared in advance for each movie (movie A, movie B, etc.) to generate a summary creation model for each of a plurality of viewpoints regarding the movie. For example, as shown in FIG. 2, the learning device provided in the service providing apparatus 10 receives a plurality of user reviews as source data and learns a model for creating a professional summary as target data. Learning by a learner can be performed using, for example, deep learning technology. Examples of deep learning techniques include various techniques such as RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), GAN (Generative Adversarial Network), and DNN (Deep Neural Network). A learner then creates a summarizing model that automatically creates summaries comparable to professional summaries from multiple user reviews.

ソースデータとして学習器に入力する複数のユーザレビューは、たとえば映画作品について、一般のユーザにより投稿されたユーザレビューの情報が想定される。複数のユーザレビューは、上述した複数の観点に関する批評内容（テキスト）、及び上述した複数の観点を特に意識することなしに作成された批評内容（テキスト）を含み得る。プロの要約は、一般のユーザが投稿したユーザレビューに基づいて、たとえば映画批評を生業とする映画批評家などのプロフェッショナルによって、上述した観点ごとに作成された要約の見本となる情報が想定される。 A plurality of user reviews to be input to the learning device as source data are assumed to be user review information posted by general users, for example, about movie works. A plurality of user reviews may include the content of criticism (text) regarding the plurality of viewpoints described above and the content of criticism (text) created without particular awareness of the plurality of viewpoints described above. A professional summary is assumed to be sample information of a summary created for each of the above-mentioned viewpoints by a professional such as a movie critic who makes a living in movie criticism based on user reviews posted by general users. .

学習器により生成される要約作成モデルは、上述した観点ごとの要約を自動的に作成することができるモデルを、観点ごとに個別に生成してもよいし、上述した観点ごとの要約を自動的に作成できる１つのモデルを生成してもよい。 The summary creation model generated by the learner may be a model capable of automatically creating a summary for each of the above-mentioned viewpoints, or may be a model that can automatically create a summary for each of the above-mentioned viewpoints. may generate one model that can be created in

学習器により生成される第１モデルは、特定の映画作品に関する複数のユーザレビューの情報を入力し、「観点１：物語」について、映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された見本と遜色のない要約を生成して出力できる。また、学習器により生成される第２モデルは、特定の映画作品に関する複数のユーザレビューの情報を入力し、「観点２：配役」について、映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された見本と遜色のない要約を生成して出力できる。また、学習器により生成される第３モデルは、「観点３：演出」について、映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された見本と遜色のない要約を生成して出力できる。また、学習器により生成される第４モデルは、「観点４：映像」について、映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された見本と遜色のない要約を生成して出力できる。また、学習器により生成される第５モデルは、「観点５：音楽」について、映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された見本と遜色のない要約を生成して出力できる。 The first model generated by the learner inputs information of multiple user reviews about a specific movie work, and summarizes "viewpoint 1: story" comparable to a sample created by professionals such as movie critics. can be generated and output. In addition, the second model generated by the learner inputs the information of multiple user reviews on a specific movie work, and with regard to "point of view 2: casting", it compares favorably with samples created by professionals such as movie critics. You can generate and output a non-exhaustive summary. In addition, the third model generated by the learning device can generate and output a summary that is comparable to a sample created by a professional such as a movie critic for "point of view 3: production". In addition, the fourth model generated by the learning device can generate and output a summary that is comparable to a sample created by a professional such as a movie critic for "viewpoint 4: video". In addition, the fifth model generated by the learning device can generate and output a summary of "viewpoint 5: music" that is comparable to a sample created by a professional such as a movie critic.

また、サービス提供装置１０は、特定の映画作品に関するユーザレビューを入力し、入力されたユーザレビューに含まれる文章（センテンス）ごとにスコアを付与するモデルを要約作成モデルとして生成してもよい。具体的には、サービス提供装置１０は、プロの要約に重複して含まれる文章（センテンス）、すなわち映画批評を生業とする映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された文章ほど高いスコアを付与し、一般のユーザにより投稿されたユーザレビューに重複して含まれる文章（センテンス）、すなわち素人により作成された文章ほど低いスコアを付与するモデルを学習器に学習させる。これにより、サービス提供装置１０は、入力されたユーザレビューに含まれる文章（センテンス）ごとにスコアを付与するモデルを生成できる。このモデルにより、ユーザレビューに含まれる文章に対して付与されたスコアに基づき、映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された見本と遜色のない要約を作成できる。たとえば、このモデルから出力されるスコアが閾値を上回る文章を収集することにより、映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された見本と遜色のない要約を作成できる。 In addition, the service providing apparatus 10 may input a user review regarding a specific movie work and generate a model that assigns a score to each sentence included in the input user review as a summary creation model. Specifically, the service providing device 10 assigns a higher score to sentences (sentences) redundantly included in professional summaries, that is, sentences created by professionals such as movie critics who make a living in film criticism. A learner is made to learn a model that assigns a lower score to sentences that are redundantly included in user reviews posted by general users, that is, sentences created by amateurs. Thereby, the service providing apparatus 10 can generate a model that assigns a score to each sentence included in the input user review. With this model, it is possible to create a summary that is comparable to a sample created by a professional such as a movie critic, based on scores given to sentences included in user reviews. For example, by collecting sentences whose scores output from this model exceed a threshold, it is possible to create summaries that are comparable to samples created by professionals such as movie critics.

要約作成モデルの生成は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等の教師あり学習の機械学習に関する技術を用いた学習器だけではなく、教師なし学習の機械学習に関する技術を用いて学習器により行われてもよい。これらの要約作成モデルの生成に関する記載は一例に過ぎず、学習済みモデルである要約作成モデルの生成は、取得可能な情報等に応じて適宜選択された学習手法により行われてもよい。すなわち、サービス提供装置１０が、特定の映画作品に関する複数のユーザレビューを入力し、複数のユーザレビューから観点ごとの要約を作成できるモデルを学習可能であれば、どのような手法により要約作成モデルの生成を行ってもよい。 The generation of the summarization model is performed not only by a learner using a technology related to supervised learning machine learning such as SVM (Support Vector Machine), but also by a learner using a technology related to unsupervised learning machine learning. good. These descriptions of the generation of the summarization model are merely examples, and the generation of the summarization model, which is a trained model, may be performed by a learning method appropriately selected according to the information that can be obtained. That is, if the service providing apparatus 10 can learn a model that can input a plurality of user reviews about a specific movie work and create a summary for each viewpoint from the plurality of user reviews, what method can be used to create a summary creation model? You can generate.

閲覧履歴情報格納部は、サービス提供装置１０により提供される映画作品に関する各種情報のうちユーザＵにより閲覧された閲覧履歴の情報を記憶する。閲覧履歴の情報は、ユーザＩＤおよび閲覧作品の情報を有し、これらの情報が互いに対応付けられている。閲覧作品の情報は、作品ＩＤおよび詳細評価の情報を含む。詳細評価の情報は、映画作品について、たとえば「観点１：物語」、「観点２：配役」、「観点３：演出」、「観点４：映像」、及び「観点５：音楽」からなるそれぞれの観点ごとに設定される評価点で構成される。かかる評価点は、対応する映画作品についてユーザレビューを投稿した全てのユーザの評価点の平均などを採用できる。 The viewing history information storage unit stores viewing history information viewed by the user U among various types of information related to movies provided by the service providing apparatus 10 . The browsing history information has a user ID and information on browsed works, and these pieces of information are associated with each other. The information about the browsed work includes the work ID and detailed evaluation information. The detailed evaluation information includes, for example, "viewpoint 1: story", "viewpoint 2: casting", "viewpoint 3: directing", "viewpoint 4: video", and "viewpoint 5: music". It consists of evaluation points set for each viewpoint. Such an evaluation score can be the average evaluation score of all users who have posted user reviews of the corresponding movie work.

サービス提供装置１０は、特定の映画作品に関するユーザレビューの表示要求をユーザ装置１００から受信すると（ステップＳ１）、モデル情報格納部に記憶されている要約作成モデルを用いて、特定の映画作品に関する複数のユーザレビューから観点ごとの要約を自動的に作成する要約作成処理を実行する（ステップＳ２）。 When the service providing device 10 receives a display request for user reviews on a specific movie work from the user device 100 (step S1), the service providing device 10 uses a summary creation model stored in the model information storage unit to generate a plurality of reviews on the specific movie work. A summary creation process is executed to automatically create a summary for each point of view from user reviews (step S2).

図３に示すように、サービス提供装置１０は、ユーザ装置１００から受信したユーザレビューの表示要求の対象となる特定の映画作品の作品ＩＤを取得し、取得した作品ＩＤに紐づく複数のユーザレビューの情報をレビュー情報格納部から取得する（ステップＳ２１）。続いて、サービス提供装置１０は、特定の映画作品について取得した複数のユーザレビューの情報を要約作成モデルに入力し（ステップＳ２２）、観点ごとの要約を作成する（ステップＳ２３）。かかるサービス提供装置１０による要約作成処理により、特定の映画作品に関する世間一般の評価として収集された複数のユーザレビューから、たとえば批評のプロフェッショナルなどにより作成された見本と遜色のない観点ごとの要約で構成された代表的なユーザレビューが自動的に作成される。 As shown in FIG. 3, the service providing apparatus 10 acquires the work ID of a specific movie work for which the user review display request is received from the user device 100, and a plurality of user reviews linked to the acquired work ID. is obtained from the review information storage unit (step S21). Subsequently, the service providing apparatus 10 inputs information on a plurality of user reviews obtained for a specific movie work into a summary creation model (step S22), and creates a summary for each viewpoint (step S23). Through the process of creating a summary by the service providing device 10, a plurality of user reviews collected as public evaluations of a particular movie work are compiled into summaries for each point of view that are comparable to a sample created by, for example, a professional reviewer. automatically generated representative user reviews.

また、サービス提供装置１０は、ユーザレビューに含まれる詳細評価に基づいて、特定の映画作品に関する複数のユーザレビューを、所定の基準以上の評価を付与するユーザレビューと、所定の基準未満の評価を付与するユーザレビューとにそれぞれ選別し、所定の基準以上の評価を付与するユーザレビューから観点ごとの要約を作成するとともに、所定の基準未満の評価を付与するユーザレビューから観点ごとの要約を作成する要約作成処理を実行してもよい。これにより、たとえば特定の映画作品について高評価なユーザレビューのみから作成した観点ごとの要約と、特定の映画作品について低評価なユーザレビューのみから作成した観点ごとの要約とをそれぞれ作成できる。所定の基準は任意に設定できる。たとえばユーザレビューに含まれる観点ごとの評価点の平均が３点以上であるユーザレビューを所定の基準以上のユーザレビューとして選別し、ユーザレビューに含まれる観点ごとの評価点の平均が３点未満であるユーザレビューを所定の基準未満のユーザレビューとして選別できる。これにより、サービスの利用者にユーザレビューの検索の手間をかけさせることなく、特定の映画作品についての対極的な批評を一度に利用者に提供できる。 In addition, the service providing apparatus 10, based on the detailed evaluations included in the user reviews, provides a plurality of user reviews regarding a specific movie work, user reviews that give evaluations equal to or higher than a predetermined standard, and user reviews that give evaluations that are less than a predetermined standard. User reviews to be given are selected, and a summary for each viewpoint is created from user reviews that give evaluations above a predetermined standard, and a summary for each viewpoint is created from user reviews that give evaluations below a predetermined standard. A summarization process may be performed. As a result, for example, it is possible to create a viewpoint-by-view summary of a specific movie work from only high-rated user reviews, and a viewpoint-by-view summary of a specific movie work from only low-rated user reviews. The predetermined criteria can be set arbitrarily. For example, user reviews with an average evaluation score of 3 points or more for each viewpoint included in the user reviews are selected as user reviews exceeding a predetermined standard, and user reviews with an average evaluation score for each viewpoint included in the user reviews of less than 3 points are selected. Certain user reviews can be filtered as user reviews below predetermined criteria. As a result, it is possible to provide users of the service with polar criticisms of a particular movie work all at once, without requiring the users of the service to search for user reviews.

また、サービス提供装置１０は、閲覧履歴格納部に記憶されたユーザＵの閲覧履歴に基づいて、ユーザレビューの表示要求の送信元となるユーザ装置１００のユーザＵが重要視する観点を判別し、判別した観点を他の観点よりも詳細に記述した要約を生成する要約作成処理を実行してもよい。たとえばサービス提供装置１０は、閲覧履歴に含まれる全ての映画作品についての詳細評価を集計し、どの観点に対応する評価点が高い傾向にあるかを特定することにより、重要視する観点を判別する。たとえば重要視する観点が「物語」であると判別した場合、サービス提供装置１０は、他の観点よりも要約を作成する際の文字数が多くなるように文字数の割り当てを行うことにより、判別した観点を他の観点よりも詳細に記述した要約を生成する。これにより、ユーザレビューを閲覧するサービスの利用者の趣向にパーソナライズした情報を利用者に提供できる。 In addition, the service providing apparatus 10 determines the viewpoint that the user U of the user device 100, which is the source of the user review display request, attaches importance to, based on the browsing history of the user U stored in the browsing history storage unit, A summary creation process may be performed to generate a summary describing the determined viewpoint in more detail than the other viewpoints. For example, the service providing device 10 aggregates detailed evaluations of all movie works included in the browsing history, and identifies which viewpoint has a tendency to have a high evaluation score, thereby determining the viewpoint to be emphasized. . For example, when determining that the viewpoint to be emphasized is a "story", the service providing apparatus 10 allocates the number of characters so that the number of characters when creating a summary is larger than that of other viewpoints. generate a summary that describes the view in more detail than other aspects. As a result, it is possible to provide the user with information personalized to the taste of the user of the service for browsing user reviews.

また、サービス提供装置１０は、閲覧履歴格納部に記憶されたユーザＵの閲覧履歴に基づいて、ユーザレビューページの表示要求の送信元となるユーザ装置１００のユーザＵと重要視する観点が類似するユーザＵのユーザレビューを取得し、取得したユーザレビューから観点ごとの要約を生成する要約作成処理を実行してもよい。たとえばサービス提供装置１０は、閲覧履歴に含まれる全ての映画作品についての詳細評価を集計し、それぞれの観点に対応する評価点の平均を算出して、ユーザＵが閲覧した映画作品の観点ごとの評価の傾向を特定する。そして、サービス提供装置１０は、観点ごとの評価点の傾向が類似する他のユーザのユーザレビューを取得し、取得したユーザレビューから観点ごとの要約を作成する。これにより、ユーザレビューを閲覧するサービスの利用者の趣向にパーソナライズした情報を利用者に提供できる。 Further, based on the browsing history of the user U stored in the browsing history storage unit, the service providing apparatus 10 has a similar viewpoint of importance to the user U of the user device 100 that is the source of the user review page display request. User reviews of user U may be acquired, and summary creation processing may be performed to generate a summary for each viewpoint from the acquired user reviews. For example, the service providing apparatus 10 aggregates the detailed evaluations of all movie works included in the viewing history, calculates the average of the evaluation points corresponding to each viewpoint, and calculates the average of the evaluation points corresponding to each viewpoint. Identify trends in ratings. Then, the service providing apparatus 10 acquires user reviews of other users with similar tendencies of evaluation points for each viewpoint, and creates a summary for each viewpoint from the acquired user reviews. As a result, it is possible to provide the user with information personalized to the taste of the user of the service for browsing user reviews.

サービス提供装置１０は、要約作成処理により自動的に作成した観点ごとの要約を代表レビューとしてユーザレビューのページに設定し、ユーザ装置１００に送信する（ステップＳ３）。 The service providing device 10 sets the summary for each point of view automatically created by the summary creation process as a representative review on the user review page, and transmits it to the user device 100 (step S3).

ユーザ装置１００は、図４に示すように、ユーザ装置１００は、映画作品「○×○×物語」の情報を表示する映画情報紹介ページＧ１において、「ユーザレビュー」の項目ＯＢ１が操作されると、ユーザレビューページの表示要求をサービス提供装置１０に送信する。そして、ユーザ装置１００は、サービス提供装置１０から受信した映画作品「○×○×物語」に対するユーザレビューを表示するページＧ２を表示部１１１に表示する。表示部１１１に表示されるユーザレビューのページＧ２には、映画作品「○×○×物語」についてサービス提供装置１０により自動的に作成された観点ごとの要約を含む代表レビューＲｖ１が、たとえばページＧ２の最上部に表示される。 As shown in FIG. 4, user device 100 operates user device 100 when item OB1 of "user review" is operated on movie information introduction page G1 displaying information of movie work "○×○× story". , a user review page display request is sent to the service providing apparatus 10 . Then, the user device 100 displays on the display unit 111 a page G<b>2 displaying a user review of the movie “○×○× story” received from the service providing device 10 . On the user review page G2 displayed on the display unit 111, a representative review Rv1 including a summary for each viewpoint automatically created by the service providing apparatus 10 for the movie "○×○× Story" is displayed on the page G2, for example. displayed at the top of the

このように、実施形態に係るサービス提供装置１０は、特定の映画作品に対するユーザレビューとして、利用者に有益な情報を提供できる。 In this way, the service providing apparatus 10 according to the embodiment can provide useful information to users as user reviews of specific movie works.

［２．サービス提供装置の構成］
図５を用いて、実施形態に係るサービス提供装置１０の構成について説明する。図５は、実施形態に係るサービス提供装置１０の構成例を示す図である。図５に示すように、実施形態に係るサービス提供装置１０は、通信ネットワークＮに接続される。 [2. Configuration of Service Providing Device]
The configuration of the service providing apparatus 10 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram showing a configuration example of the service providing apparatus 10 according to the embodiment. As shown in FIG. 5, the service providing device 10 according to the embodiment is connected to a communication network N. As shown in FIG.

通信ネットワークＮには、ユーザ装置１００が接続されている。サービス提供装置１０は、通信ネットワークＮを介して、ユーザ装置１００と相互に通信可能である。通信ネットワークＮは、たとえば、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、インターネット等である。通信ネットワークＮの接続形態は、無線であるか、または有線であるかを問わない。 A user device 100 is connected to the communication network N. FIG. The service providing device 10 can mutually communicate with the user device 100 via the communication network N. FIG. The communication network N is, for example, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), a telephone network (mobile telephone network, fixed telephone network, etc.), a local IP (Internet Protocol) network, the Internet, or the like. The form of connection of the communication network N may be wireless or wired.

サービス提供装置１０は、図５に示すように、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。なお、サービス提供装置１０は、サービス提供装置１０を管理する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。 The service providing device 10 includes a communication unit 11, a storage unit 12, and a control unit 13, as shown in FIG. Note that the service providing apparatus 10 includes an input unit (for example, a keyboard, a mouse, etc.) that receives various operations from an administrator or the like who manages the service providing apparatus 10, and a display unit (for example, a liquid crystal display, etc.) for displaying various information. ).

［通信部１１について］
通信部１１は、例えば、通信ネットワークＮに通信可能に接続された装置との間で通信するＮＩＣ（Network Interface Card）等のインターフェイスにより実現される。かかる通信部１１は、通信ネットワークＮを介して、ユーザ装置１００等との間で各種の情報を送受信する。 [Regarding the communication unit 11]
The communication unit 11 is realized by an interface such as a NIC (Network Interface Card) that communicates with devices communicatively connected to the communication network N, for example. The communication unit 11 transmits and receives various information to and from the user device 100 and the like via the communication network N. FIG.

［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。かかる記憶部１２は、図５に示すように、映画情報格納部２０１と、レビュー情報格納部２０２と、モデル情報格納部２０３と、閲覧履歴格納部２０４とを有する。 [Regarding the storage unit 12]
The storage unit 12 is implemented by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 12 includes a movie information storage unit 201, a review information storage unit 202, a model information storage unit 203, and a viewing history storage unit 204, as shown in FIG.

［映画情報格納部２０１について］
映画情報格納部２０１は、サービス提供装置１０が提供するサービスの利用者に対して提供される複数の映画作品に関する映画情報を記憶する。映画情報は、作品の内容、上映スケジュール、ランキング、ニュース、インタビューなどの各種情報を有する。映画情報格納部２０１に記憶される映画情報は定期的に更新されてよい。 [Regarding the movie information storage unit 201]
The movie information storage unit 201 stores movie information related to a plurality of movie works provided to users of services provided by the service providing apparatus 10 . The movie information includes various kinds of information such as contents of works, screening schedules, rankings, news, and interviews. The movie information stored in the movie information storage unit 201 may be updated periodically.

［レビュー情報格納部２０２について］
レビュー情報格納部２０２は、複数の映画作品について投稿されたユーザレビューの情報を記憶する。図６は、実施形態に係るユーザレビューの情報の一例を示す図である。図６に示すように、レビュー情報格納部２０２に記憶されるユーザレビューの情報は、作品ＩＤ、ユーザＩＤ、投稿内容などの情報を有し、これらの情報が互い対応付けられている。投稿内容は、タイトル、レビュー内容、及び詳細評価などの情報を含む。詳細評価は、映画作品について、たとえば「観点１：物語」、「観点２：配役」、「観点３：演出」、「観点４：映像」、及び「観点５：音楽」からなるそれぞれの観点ごとに、ユーザレビューを投稿するユーザＵによって付与された「０点」から「５点」までの１点刻みの評価点を含む。レビュー情報格納部２０２は、ユーザレビューの投稿に応じて適時又は定期的に更新されてよい。「観点１：物語」は、映画作品の脚本などに対する見地（見解）に該当する。「配役」は、映画作品の出演者の割り振り（キャスト）などに対する見地（見解）に該当する。「演出」は、映画作品の出演者の演技や舞台装置などの各種効果の組立などに対する見地（見解）に該当する。「映像」は、映画作品のカット割りや視覚効果などに基づく映像美などに対する見地（見解）に該当する。「音楽」は、映画作品に用いられた主題歌や挿入歌、音響効果などに対する見地（見解）に該当する。 [Regarding the review information storage unit 202]
The review information storage unit 202 stores information on user reviews posted on a plurality of movie works. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of user review information according to the embodiment. As shown in FIG. 6, the user review information stored in the review information storage unit 202 includes information such as work IDs, user IDs, and posted content, and these pieces of information are associated with each other. Posted content includes information such as a title, review content, and detailed evaluation. Detailed evaluation is performed for movie works, for example, for each viewpoint consisting of “viewpoint 1: story”, “viewpoint 2: casting”, “viewpoint 3: production”, “viewpoint 4: video”, and “viewpoint 5: music” contains evaluation points in 1-point increments from "0 points" to "5 points" given by users U who post user reviews. The review information storage unit 202 may be updated on a timely basis or periodically according to user reviews posted. "Point of view 1: story" corresponds to a point of view (opinion) on a screenplay of a movie work. "Casting" corresponds to a point of view (opinion) regarding the allocation (cast) of performers in a movie work. 'Direction' corresponds to the point of view (opinion) on the performance of the performers of the movie work and the assembly of various effects such as stage equipment. "Video" corresponds to a point of view (opinion) on visual beauty based on cuts and visual effects of movie works. "Music" corresponds to the point of view (opinion) on theme songs, insert songs, sound effects, etc. used in movie works.

［モデル情報格納部２０３について］
モデル情報格納部２０３は、特定の映画作品について観点ごとの要約を作成するための要約作成モデル（「学習済みモデル」の一例）を記憶する。モデル情報格納部２０３は、かかる観点ごとの要約作成モデル、すなわち「観点１：物語」に対応する第１モデルと、「観点２：配役」に対応する第２モデルと、「観点３：演出」に対応する第３モデルと、「観点４：映像」に対応する第４モデルと、「観点５：音楽」に対応する第５モデルとを記憶する。 [Regarding the model information storage unit 203]
The model information storage unit 203 stores a summary creation model (an example of a “learned model”) for creating a summary for each viewpoint of a specific movie work. The model information storage unit 203 stores a summary creation model for each viewpoint, that is, a first model corresponding to "viewpoint 1: story", a second model corresponding to "viewpoint 2: casting", and a model "viewpoint 3: production". , a fourth model corresponding to "viewpoint 4: video", and a fifth model corresponding to "viewpoint 5: music" are stored.

［閲覧履歴格納部２０４について］
閲覧履歴格納部２０４は、ユーザ装置１００のユーザＵごとに閲覧履歴の情報を記憶する。閲覧履歴格納部２０４は、ユーザＵごとに、サービス提供装置１０により提供される映画作品に関する各種情報のうち、ユーザＵにより閲覧された映画作品に関する情報を閲覧履歴の情報として記憶する。図７は、実施形態に係る閲覧履歴の情報の一例を示す図である。図７に示すように、閲覧履歴格納部２０４に記憶される閲覧履歴の情報は、ユーザＩＤおよび閲覧作品の情報を有し、これらの情報が互いに対応付けられている。閲覧作品の情報は、作品ＩＤおよび詳細評価の情報を含む。詳細評価の情報は、映画作品について、たとえば「観点１：物語」、「観点２：配役」、「観点３：演出」、「観点４：映像」、及び「観点５：音楽」からなるそれぞれの観点ごとに設定される評価点で構成される。かかる詳細評価の評価点は、対応する映画作品についてユーザレビューを投稿した全てのユーザの評価点の平均などを採用できる。閲覧履歴格納部２０４に記憶される閲覧履歴は適宜または定期的に更新されてよい。 [Regarding browsing history storage unit 204]
The browsing history storage unit 204 stores browsing history information for each user U of the user device 100 . The viewing history storage unit 204 stores, for each user U, information related to movie works viewed by the user U among various kinds of information related to movie works provided by the service providing apparatus 10 as viewing history information. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of browsing history information according to the embodiment. As shown in FIG. 7, the browsing history information stored in the browsing history storage unit 204 includes user IDs and information on browsed works, and these pieces of information are associated with each other. The information about the browsed work includes the work ID and detailed evaluation information. The detailed evaluation information includes, for example, "viewpoint 1: story", "viewpoint 2: casting", "viewpoint 3: directing", "viewpoint 4: video", and "viewpoint 5: music". It consists of evaluation points set for each viewpoint. The evaluation point of such detailed evaluation can be the average of the evaluation points of all users who have posted user reviews of the corresponding movie work. The browsing history stored in the browsing history storage unit 204 may be updated as appropriate or periodically.

［制御部１３について］
制御部１３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、サービス提供装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報提供プログラムの一例に相当）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１３は、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。 [Regarding the control unit 13]
The control unit 13, for example, by a CPU (Central Processing Unit) or MPU (Micro Processing Unit) or the like, various programs (corresponding to an example of an information providing program) stored in the storage device inside the service providing apparatus 10, to the RAM. It is realized by being executed as a work area. Also, the control unit 13 is implemented by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

制御部１３は、取得部３０１と、生成部３０２と、作成部３０３と、提供部３０４とを備え、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。なお、制御部１３の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する処理を実現または実行可能な構成であれば他の構成であってもよい。 The control unit 13 includes an acquisition unit 301, a generation unit 302, a creation unit 303, and a provision unit 304, and realizes or executes information processing functions and actions described below. Note that the internal configuration of the control unit 13 is not limited to the configuration shown in FIG. 5, and may be another configuration as long as it can realize or execute the processing described later.

［取得部３０１について］
取得部３０１は、各種情報を取得する。たとえば、取得部３０１は、ユーザ装置１００から受信した映画作品についてのユーザレビューの情報や、ユーザ装置１００から受信した映画作品についてのユーザレビューの表示要求を取得する。 [Regarding the acquisition unit 301]
Acquisition unit 301 acquires various types of information. For example, the acquisition unit 301 acquires user review information about a movie received from the user device 100 and a user review display request about a movie received from the user device 100 .

［生成部３０２について］
生成部３０２は、特定の映画作品について観点ごとの要約を作成するための要約作成モデル（「学習済みモデル」の一例）を生成する。たとえば、生成部３０２は、特定の映画作品に関する複数のユーザレビューの情報に基づいて予め用意した学習用データに基づく機械学習により、映画作品に関する複数の観点ごとの要約を自動で作成する作成モデルを生成する。生成部３０２により生成された観点ごとの要約作成モデルは、モデル情報格納部２０３に記憶される。 [Regarding the generation unit 302]
The generation unit 302 generates a summary creation model (an example of a “learned model”) for creating a summary for each viewpoint of a specific movie work. For example, the generation unit 302 creates a creation model that automatically creates a summary for each of multiple perspectives on a specific movie work by machine learning based on learning data prepared in advance based on information on multiple user reviews on a specific movie work. Generate. The summary creation model for each viewpoint generated by the generation unit 302 is stored in the model information storage unit 203 .

生成部３０２は、学習器に、映画作品ごとに予め用意した学習用データに基づく機械学習を実行させることにより、映画作品に関する複数の観点ごとの要約を自動で作成する要約作成モデルを生成する。たとえば生成部３０２は、ソースデータである複数のユーザレビューを入力し、ターゲットデータとなるプロの要約を作成するモデルを学習器に学習させる。学習用データは、ソースデータとなる複数のユーザレビュー（テキストデータ）と、ターゲットデータとなるプロの要約（テキストデータ）とを含む。複数のユーザレビューは、批評の素人である一般のユーザにより投稿されたユーザレビューが想定される。これらの複数のユーザレビューは、上述した複数の観点に関する批評内容（テキスト）、及び上述した複数の観点を特に意識することなしに作成された批評内容（テキスト）を含み得る。プロの要約は、一般のユーザが投稿したユーザレビューに基づいて、たとえば映画批評を生業とする映画批評家などのプロフェッショナルが上述した観点ごとに作成した要約の見本（テキスト）が想定される。生成部３０２は、複数のユーザレビューからプロの要約と遜色のない要約を、上述した観点ごとに自動的に作成するための要約作成モデルを、上述した観点ごとにそれぞれ生成する。生成部３０２は、上述した観点ごとの要約を作成することができる要約作成モデルを、観点ごとに個別に生成してもよいし、上述した観点ごとの要約を全て作成することができる１つの要約作成モデルを生成してもよい。 The generation unit 302 causes the learning device to execute machine learning based on learning data prepared in advance for each movie work, thereby generating a summary creation model that automatically creates a summary for each of a plurality of viewpoints regarding the movie work. For example, the generation unit 302 inputs a plurality of user reviews as source data, and causes the learner to learn a model for creating a professional summary as target data. The learning data includes a plurality of user reviews (text data) as source data and professional summaries (text data) as target data. A plurality of user reviews are assumed to be user reviews posted by general users who are amateurs in criticism. These multiple user reviews may include the contents of criticism (text) regarding the above-described multiple viewpoints and the contents of criticism (text) created without particular awareness of the above-described multiple viewpoints. The professional summary is assumed to be a summary sample (text) created for each of the above-described viewpoints by a professional, such as a movie critic whose occupation is movie criticism, based on user reviews posted by general users. The generator 302 generates, for each of the above-described viewpoints, a summary creation model for automatically creating a summary comparable to a professional's summary from a plurality of user reviews for each of the above-described viewpoints. The generation unit 302 may generate a summary creation model capable of creating a summary for each of the above-described viewpoints individually for each viewpoint, or may generate a single summary model capable of creating all the above-described summaries for each viewpoint. A production model may be generated.

また、生成部３０２は、特定の映画作品に関するユーザレビューを入力し、入力されたユーザレビューに含まれる文章（センテンス）ごとにスコアを付与するモデルを要約作成モデルとして生成してもよい。具体的には、生成部３０２は、プロの要約に重複して含まれる文章（センテンス）、すなわち映画批評を生業とする映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された要約に含まれる文章ほど高いスコアを付与し、一般のユーザにより投稿されたユーザレビューに重複して含まれる文章（センテンス）、すなわち素人により作成された要約に含まれる文章ほど低いスコアを付与するモデルを学習器に学習させる。これにより、生成部３０２は、入力されたユーザレビューに含まれる文章（センテンス）ごとにスコアを付与するモデルを生成できる。生成部３０２は、このモデルにユーザレビューを入力し、このモデルによってユーザレビューに含まれる文章に対して付与されたスコアに基づき、映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された見本と遜色のない要約を生成できる。たとえば、このモデルから出力されるスコアが閾値を上回る文章を収集することにより、映画批評家などのプロフェッショナルにより作成された見本と遜色のない要約を作成できる。 In addition, the generating unit 302 may input a user review regarding a specific movie work and generate a model that assigns a score to each sentence included in the input user review as a summary creation model. Specifically, the generation unit 302 assigns a higher score to sentences that are redundantly included in professional abstracts, i.e., sentences that are included in abstracts created by professionals such as film critics who make a living in film criticism. A learner learns a model that gives lower scores to sentences that are duplicated in user reviews posted by general users, i.e., sentences that are included in summaries created by amateurs. Thereby, the generation unit 302 can generate a model that assigns a score to each sentence included in the input user review. The generation unit 302 inputs user reviews into this model, and based on the scores given to sentences included in the user reviews by this model, a summary comparable to a sample created by a professional such as a movie critic is generated. can be generated. For example, by collecting sentences whose scores output from this model exceed a threshold, it is possible to create summaries that are comparable to samples created by professionals such as movie critics.

［作成部３０３について］
作成部３０３は、モデル情報格納部２０３に記憶されている要約作成モデルを用いて、特定の映画作品に関する複数のユーザレビューから観点ごとの要約を作成する。たとえば、作成部３０３は、ユーザ装置１００から受信したユーザレビューの表示要求の対象となる特定の映画作品の作品ＩＤを取得し、取得した作品ＩＤに紐づく複数のユーザレビューの情報をレビュー情報格納部２０２から取得する。続いて、サービス提供装置１０は、特定の映画作品について取得した複数のユーザレビューの情報を、モデル情報格納部２０３に記憶された要約作成モデルに入力し、観点ごとの要約を作成する。 [Regarding the creation unit 303]
The creating unit 303 uses the summarizing model stored in the model information storage unit 203 to create a summary for each viewpoint from a plurality of user reviews on a specific movie work. For example, the creation unit 303 acquires the work ID of a specific movie work for which a user review display request is received from the user device 100, and stores information on a plurality of user reviews linked to the acquired work ID as review information. Acquired from unit 202 . Subsequently, the service providing apparatus 10 inputs information on a plurality of user reviews obtained for a specific movie work into a summary creation model stored in the model information storage unit 203, and creates a summary for each viewpoint.

また、作成部３０３は、ユーザレビューに含まれる詳細評価に基づいて、特定の映画作品に関する複数のユーザレビューを、所定の基準以上の評価を付与するユーザレビューと、所定の基準未満の評価を付与するユーザレビューとにそれぞれ選別し、所定の基準以上の評価を付与するユーザレビューから観点ごとの要約を作成するとともに、所定の基準未満の評価を付与するユーザレビューから観点ごとの要約を作成する要約作成処理を実行してもよい。これにより、たとえば特定の映画作品について高評価なユーザレビューのみから作成した観点ごとの要約と、特定の映画作品について低評価なユーザレビューのみから作成した観点ごとの要約とをそれぞれ作成できる。所定の基準は任意に設定できる。たとえばユーザレビューに含まれる観点ごとの評価点の平均が３点以上であるユーザレビューを所定の基準以上のユーザレビューとして選別し、ユーザレビューに含まれる観点ごとの評価点の平均が３点未満であるユーザレビューを所定の基準未満のユーザレビューとして選別できる。 In addition, based on the detailed evaluations included in the user reviews, the creating unit 303 gives a plurality of user reviews regarding a specific movie work, user reviews that give evaluations equal to or higher than a predetermined standard, and user reviews that give evaluations that are less than a predetermined standard. User reviews that give evaluations above a predetermined standard are sorted, and summaries are created for each viewpoint from user reviews that give ratings above a predetermined standard, and summaries that create summaries for each viewpoint from user reviews that give ratings below a predetermined standard. A creation process may be executed. As a result, for example, it is possible to create a viewpoint-by-view summary of a specific movie work from only high-rated user reviews, and a viewpoint-by-view summary of a specific movie work from only low-rated user reviews. The predetermined criteria can be set arbitrarily. For example, user reviews with an average evaluation score of 3 points or more for each viewpoint included in the user reviews are selected as user reviews exceeding a predetermined standard, and user reviews with an average evaluation score for each viewpoint included in the user reviews of less than 3 points are selected. Certain user reviews can be filtered as user reviews below predetermined criteria.

また、作成部３０３は、閲覧履歴格納部２０４に記憶されたユーザＵの閲覧履歴に基づいて、ユーザレビューページの表示要求を送信元となるユーザ装置１００のユーザＵが重要視する観点を判別し、判別した観点を他の観点よりも詳細に記述した要約を生成する要約作成処理を実行してもよい。たとえばサービス提供装置１０は、閲覧履歴に含まれる全ての映画作品についての詳細評価を集計し、どの観点に対応する評価点が高い傾向にあるかを特定することにより、重要視する観点を判別する。たとえば重要視する観点が「物語」であると判別した場合、サービス提供装置１０は、他の観点よりも要約を作成する際の文字数が多くなるように文字数の割り当てを行うことにより、判別した観点を他の観点よりも詳細に記述した要約を生成する。 Based on the browsing history of user U stored in browsing history storage unit 204, creating unit 303 determines the viewpoint that user U of user device 100, which is the source of the user review page display request, attaches importance to. , a summary creation process may be performed to generate a summary describing the determined viewpoint in more detail than the other viewpoints. For example, the service providing device 10 aggregates detailed evaluations of all movie works included in the browsing history, and identifies which viewpoint has a tendency to have a high evaluation score, thereby determining the viewpoint to be emphasized. . For example, when determining that the viewpoint to be emphasized is a "story", the service providing apparatus 10 allocates the number of characters so that the number of characters when creating a summary is larger than that of other viewpoints. generate a summary that describes the view in more detail than other aspects.

また、作成部３０３は、閲覧履歴格納部２０４に記憶されたユーザＵの閲覧履歴に基づいて、ユーザレビューページの表示要求を送信元となるユーザ装置１００のユーザＵと重要視する観点が類似するユーザＵのユーザレビューを取得し、取得したユーザレビューから観点ごとの要約を生成する要約作成処理を実行してもよい。たとえばサービス提供装置１０は、閲覧履歴に含まれる全ての映画作品についての詳細評価を集計し、それぞれの観点に対応する評価点の平均を算出して、ユーザＵが閲覧した映画作品の観点ごとの評価点の傾向を特定する。そして、サービス提供装置１０は、観点ごとの評価点の傾向が類似する他のユーザのユーザレビューを取得し、取得したユーザレビューから観点ごとの要約を作成する。 In addition, based on the browsing history of user U stored in browsing history storage unit 204, creating unit 303 has a similar viewpoint of emphasizing display requests for user review pages as user U of user device 100, which is the transmission source. User reviews of user U may be acquired, and summary creation processing may be performed to generate a summary for each viewpoint from the acquired user reviews. For example, the service providing apparatus 10 aggregates the detailed evaluations of all movie works included in the viewing history, calculates the average of the evaluation points corresponding to each viewpoint, and calculates the average of the evaluation points corresponding to each viewpoint. Identify trends in ratings. Then, the service providing apparatus 10 acquires user reviews of other users with similar tendencies of evaluation points for each viewpoint, and creates a summary for each viewpoint from the acquired user reviews.

提供部３０４は、作成部３０３により作成された観点ごとの要約を代表レビューとしてユーザレビューの表示ページに設定し、ユーザ装置１００に送信することにより、観点ごとの要約をサービス提供装置１０のサービスの利用者に提供する。 The provision unit 304 sets the summary for each point of view created by the creation unit 303 as a representative review on the user review display page, and transmits the summary for each point of view to the user device 100 so that the service of the service providing device 10 can be provided with the summary for each point of view. provided to users.

［３．処理手順］
図８は、実施形態に係るサービス提供装置１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。 [3. Processing procedure]
FIG. 8 is a flow chart showing an example of the processing procedure of the service providing apparatus 10 according to the embodiment.

図８に示すように、制御部１３は、レビュー表示要求を受信すると（ステップＳ１０１）、観点ごとの要約を作成する要約作成処理を実行する（ステップＳ１０２）。 As shown in FIG. 8, upon receiving a review display request (step S101), the control unit 13 executes a summary creation process for creating a summary for each viewpoint (step S102).

続いて、制御部１３は、要約作成処理により作成された観点ごとの要約をユーザレビューの表示ページに設定し（ステップＳ１０３）、ユーザレビューの表示ページをユーザ装置１００に送信して（ステップＳ１０４）、図８に示す処理を終了する。 Subsequently, the control unit 13 sets the summary for each viewpoint created by the summary creation process in the user review display page (step S103), and transmits the user review display page to the user device 100 (step S104). , the process shown in FIG. 8 ends.

以下、図を参照しつつ要約作成処理について説明する。サービス提供装置１０は、以下に説明する要約作成処理（１）～（４）のいずれかを要約作成処理として実行できる。 The summary creation process will be described below with reference to the drawings. The service providing apparatus 10 can execute any one of the abstract creation processes (1) to (4) described below as the abstract creation process.

図９は、実施形態に係る要約作成処理（１）の一例を示すフローチャートである。図９に示すように、作成部３０３は、ユーザ装置１００から受信したユーザレビューの表示要求の対象となる特定の映画作品の作品ＩＤを取得し、取得した作品ＩＤに紐づく複数のユーザレビューの情報をレビュー情報格納部２０２から取得する（ステップＳ２０１）。 FIG. 9 is a flowchart showing an example of summary creation processing (1) according to the embodiment. As shown in FIG. 9, the creation unit 303 acquires the work ID of a specific movie work for which a user review display request is received from the user device 100, and creates a plurality of user reviews linked to the acquired work ID. Information is acquired from the review information storage unit 202 (step S201).

続いて、作成部３０３は、モデル情報格納部２０３から観点ごとの要約作成モデルを取得し、取得した観点ごとの要約作成モデルに基づいて、ステップＳ２０１で取得したユーザレビューの情報から観点ごとの要約を作成し（ステップＳ２０２）、図９に示す要約作成処理（１）を終了する。 Subsequently, the creation unit 303 acquires a summary creation model for each viewpoint from the model information storage unit 203, and based on the acquired summary creation model for each viewpoint, summarizes each viewpoint from the user review information acquired in step S201. is created (step S202), and the summary creation process (1) shown in FIG. 9 ends.

図１０は、実施形態に係る要約作成処理（２）の一例を示すフローチャートである。図１０に示すように、作成部３０３は、ユーザ装置１００から受信したユーザレビューの表示要求の対象となる特定の映画作品の作品ＩＤを取得し、取得した作品ＩＤに紐づく複数のユーザレビューの情報をレビュー情報格納部２０２から取得する（ステップＳ３０１）。 FIG. 10 is a flowchart showing an example of summary creation processing (2) according to the embodiment. As illustrated in FIG. 10 , the creation unit 303 acquires the work ID of a specific movie work for which a user review display request is received from the user device 100, and creates a plurality of user reviews linked to the acquired work ID. Information is acquired from the review information storage unit 202 (step S301).

続いて、作成部３０３は、ステップＳ３０１で取得したユーザレビューの情報から、高評価レビュー及び低評価レビューを選別する（ステップＳ３０２）。図１１は、実施形態に係るユーザレビューの選別方法の一例を示す図である。図１１に示すように、作成部３０３は、ユーザレビューの表示要求の対象となる「作品ＩＤ：Ｃ１０１」に紐づくユーザレビューに含まれる観点ごとの評価点の平均をそれぞれ算出する。そして、作成部３０３は、評価点の平均が３点以上であるユーザレビュー（たとえば、「ユーザＩＤ：Ｕ００１」のユーザレビューなど）を高評価レビューとして選別し、評価点の平均が３点未満であるユーザレビュー（たとえば、「ユーザＩＤ：Ｕ９０９」のユーザレビューなど）を低評価レビューとして選別する。 Next, the creating unit 303 selects high-rated reviews and low-rated reviews from the user review information acquired in step S301 (step S302). FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a user review selection method according to the embodiment. As shown in FIG. 11 , the creation unit 303 calculates the average evaluation points for each viewpoint included in the user reviews associated with “work ID: C101” for which the user review display request is requested. Then, the creating unit 303 selects user reviews with an average evaluation score of 3 points or more (for example, user reviews of “user ID: U001”) as high-evaluation reviews, and selects user reviews with an average evaluation score of less than 3 points as high evaluation reviews. A certain user review (for example, a user review of "user ID: U909") is selected as a low rating review.

図１０の説明に戻り、作成部３０３は、モデル情報格納部２０３から観点ごとの要約作成モデルを取得し、取得した観点ごとの要約作成モデルに基づいて、ステップＳ３０２で選別した高評価レビューから観点ごとの要約を作成するとともに、低評価レビューから観点ごとの要約を作成して（ステップＳ３０３）、図１０に示す要約作成処理（２）を終了する。 Returning to the description of FIG. 10, the creation unit 303 acquires the summary creation model for each viewpoint from the model information storage unit 203, and based on the acquired summary creation model for each viewpoint, selects the viewpoint from the highly rated reviews selected in step S302. In addition to creating a summary for each viewpoint, a summary for each viewpoint is created from the low-evaluation reviews (step S303), and the summary creation process (2) shown in FIG. 10 ends.

図１２は、実施形態に係る要約作成処理（３）の一例を示すフローチャートである。図１２に示すように、作成部３０３は、ユーザ装置１００から受信したユーザレビューの表示要求の対象となる特定の映画作品の作品ＩＤを取得し、取得した作品ＩＤに紐づく複数のユーザレビューの情報をレビュー情報格納部２０２から取得する（ステップＳ４０１）。 FIG. 12 is a flowchart showing an example of summary creation processing (3) according to the embodiment. As shown in FIG. 12 , the creation unit 303 acquires the work ID of a specific movie work for which a user review display request is received from the user device 100, and creates a plurality of user reviews linked to the acquired work ID. Information is acquired from the review information storage unit 202 (step S401).

続いて、作成部３０３は、ユーザレビューの表示要求の送信元ユーザに対応する閲覧履歴の情報を、表示要求に含まれるユーザＩＤをキーとして閲覧履歴格納部２０４から取得する（ステップＳ４０２）。 Subsequently, the creation unit 303 acquires information on the browsing history corresponding to the user who sent the user review display request from the browsing history storage unit 204 using the user ID included in the display request as a key (step S402).

続いて、作成部３０３は、ステップＳ４０２で取得した閲覧履歴の情報から、ユーザレビューの表示要求の送信元ユーザが重要視する観点を判別する（ステップＳ４０３）。図１３は、実施形態に係る観点の判別方法の一例を示す図である。図１３に示すように、作成部３０３は、ユーザレビューの表示要求の送信元ユーザ（「ユーザＩＤ：Ｕ００１」）の閲覧履歴に含まれる全ての映画作品についての詳細評価の評価点を観点ごとに集計して平均を算出し、評価点の最も高い観点をユーザが重要視する観点として判別する。図１３に示す例では、たとえば「観点：物語」の評価点の平均が「４．７」、「観点：配役」の評価点の平均が「２．３」、「観点：演出」の評価点の平均が「３．８」、「観点：映像」の評価点の平均が「３．２」、「観点：音楽」の評価点の平均が「２．９」であるので、作成部３０３は、評価点の平均が最も高い「観点：物語」をユーザが最も重要視する観点として判別する。なお、評価点が同じ観点が複数ある場合、それぞれの観点を重要視する観点として判別してもよい。 Subsequently, the creation unit 303 determines the viewpoint that the source user of the user review display request attaches importance to from the browsing history information acquired in step S402 (step S403). FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a viewpoint determination method according to the embodiment. As shown in FIG. 13 , the creating unit 303 calculates detailed evaluation scores for all movie works included in the viewing history of the user who sent the user review display request (“user ID: U001”) for each viewpoint. The viewpoints are totaled and averaged, and the viewpoint with the highest evaluation score is determined as the viewpoint that the user attaches importance to. In the example shown in FIG. 13, for example, the average evaluation score for "viewpoint: story" is "4.7", the average evaluation score for "viewpoint: casting" is "2.3", and the evaluation score for "viewpoint: production" is "4.7". is "3.8", the average evaluation score for "viewpoint: video" is "3.2", and the average evaluation score for "viewpoint: music" is "2.9". , the “point of view: story” with the highest average evaluation score is determined as the point of view that the user attaches the most importance to. Note that when there are a plurality of viewpoints with the same evaluation score, each viewpoint may be determined as a viewpoint to be emphasized.

図１２の説明に戻り、作成部３０３は、モデル情報格納部２０３から観点ごとの要約作成モデルを取得し、取得した観点ごとの要約作成モデルに基づいて、ステップＳ４０１で取得したユーザレビューの情報から、ステップＳ４０３で判別したユーザレビューの表示要求の送信元ユーザが重要視する観点を他の観点よりも詳細に記述した要約を作成して（ステップＳ４０４）、図１２に示す要約作成処理（３）を終了する。重要視する観点を他の観点よりも詳細に記述する方法は、他の観点よりも要約を作成する際の文字数が多くなるように文字数の割り当てを行うなどの方法を採用できる。 Returning to the description of FIG. 12, the creation unit 303 acquires the summary creation model for each viewpoint from the model information storage unit 203, and based on the acquired summary creation model for each viewpoint, the user review information acquired in step S401. , create a summary describing in more detail the point of view that the source user of the user review display request determined in step S403 attaches more importance to than other points of view (step S404), and perform the process (3) of creating a summary shown in FIG. exit. As a method of describing the important viewpoint in more detail than other viewpoints, it is possible to adopt a method such as allocating the number of characters so that the number of characters when creating a summary is larger than that of other viewpoints.

図１４は、実施形態に係る要約作成処理（４）の一例を示すフローチャートである。図１４に示すように、作成部３０３は、ユーザ装置１００から受信したユーザレビューの表示要求の送信元ユーザに対応する閲覧履歴の情報を、表示要求に含まれるユーザＩＤをキーとして閲覧履歴格納部２０４から取得する（ステップＳ５０１）。 FIG. 14 is a flow chart showing an example of summary creation processing (4) according to the embodiment. As shown in FIG. 14 , the creation unit 303 stores the browsing history information corresponding to the source user of the user review display request received from the user device 100 using the user ID included in the display request as a key. 204 (step S501).

続いて、作成部３０３は、ステップＳ４０２で取得した閲覧履歴の情報から、ユーザレビューの表示要求の送信元ユーザが重要視する観点を判別する（ステップＳ５０２）。たとえば作成部３０３は、上述した図１２及び図１３に示す例と同様に、ユーザレビューの表示要求の送信元ユーザの閲覧履歴に含まれる全ての映画作品についての詳細評価の評価点を観点ごとに集計して平均を算出し、評価点の最も高い観点をユーザが重要視する観点として判別できる。 Subsequently, the creation unit 303 determines the viewpoint that the source user of the user review display request attaches importance to from the browsing history information acquired in step S402 (step S502). For example, similarly to the examples shown in FIGS. 12 and 13 described above, the creation unit 303 calculates detailed evaluation scores for all movie works included in the viewing history of the user who sent the user review display request, for each viewpoint. By totaling and calculating the average, the viewpoint with the highest evaluation score can be determined as the viewpoint that the user attaches importance to.

続いて、作成部３０３は、送信元ユーザと重要視する観点が類似するユーザのユーザレビューの情報を、レビュー情報格納部２０２から取得する（ステップＳ５０３）。図１３に示す例を用いて説明すると、たとえば作成部３０３は、送信元ユーザが映画作品の観点ごとの評価が、「物語」→「演出」→「映像」→「音楽」→「配役」の順に高い傾向にあると特定する。そして、作成部３０３は、閲覧履歴の情報に含まれる複数のユーザの閲覧履歴から、映画作品の観点ごとの評価が、ユーザレビューの表示要求の送信元ユーザと類似しているユーザのユーザレビューの情報を取得する。作成部３０３は、類似しているか否かの判定する際、送信元ユーザが映画作品の観点ごとの評価が同一である場合や最も評価が高い観点と最も低い観点が同一である場合、重要視する観点の順番が１番目から３番目までが同一である場合などを含んでよい。 Subsequently, the creation unit 303 acquires user review information of a user whose viewpoint of importance is similar to that of the transmission source user from the review information storage unit 202 (step S503). Using the example shown in FIG. 13, for example, the creation unit 303 determines that the transmission source user's evaluation for each viewpoint of the movie is "story"→"directing"→"video"→"music"→"casting". identified as trending upward. Then, the creation unit 303 selects, from the viewing histories of a plurality of users included in the viewing history information, the user reviews of the users whose evaluations for each viewpoint of the movie work are similar to the user who sent the user review display request. Get information. When judging whether or not there is similarity, if the transmission source user has the same evaluation for each viewpoint of the movie work, or if the viewpoint with the highest evaluation and the viewpoint with the lowest evaluation are the same, the creation unit 303 attaches importance to the movie work. It may include the case where the first to third viewpoints are the same.

そして、作成部３０３は、モデル情報格納部２０３から観点ごとの要約作成モデルを取得し、取得した観点ごとの要約作成モデルに基づいて、ステップＳ５０３で取得した送信元ユーザと重要視する観点が類似するユーザのユーザレビューの情報から、観点ごとの要約を作成して（ステップＳ５０４）、図１４に示す要約作成処理（４）を終了する。 Then, the creation unit 303 acquires the summary creation model for each viewpoint from the model information storage unit 203, and based on the acquired summary creation model for each viewpoint, the source user acquired in step S503 and the viewpoint to be emphasized are similar to each other. Based on the information of the user's user review, a summary for each point of view is created (step S504), and the summary creation process (4) shown in FIG. 14 ends.

［４．変形例］
上述したサービス提供装置１０は、上述してきた実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。以下に、サービス提供装置１０の他の実施形態について説明する。 [4. Modification]
The service providing apparatus 10 described above may be embodied in various forms other than the embodiments described above. Other embodiments of the service providing device 10 will be described below.

［４－１．要約作成時の語尾の統一］
上述した実施形態において、サービス提供装置１０は、観点ごとの要約を自動的に作成する際、語り口調の文言を使用することにより、要約の作成者に個性を与えるようにしてもよい。 [4-1. Unification of word endings when creating summaries]
In the above-described embodiment, the service providing apparatus 10 may use words in a narrative tone to give individuality to the creator of the summary when automatically creating a summary for each viewpoint.

［４－２．映画の内容に関する情報を含めるか否かの選択］
上述した実施形態において、サービス提供装置１０は、観点ごとの要約を自動的に作成する際、映画の内容に関する情報を含めるか否か、いわゆるネタバレに繋がる情報を要約に含めるか否かを選択できるようにしてもよい。サービス提供装置１０は、複数のユーザレビューから、いわゆるネタバレに繋がる情報を除外して、プロの要約を作成するモデルを予め学習器に学習させておく。これにより、サービス提供装置１０は、映画の内容に関する情報を含めた要約を自動的に作成する要約作成モデルと、映画内容に関する情報を含めない要約を自動的に作成する要約作成モデルとを生成でき、これらの要約作成モデルを用いて、映画の内容に関する情報を含めるか否かの選択内容に従った要約を複数のユーザレビューから自動的に生成できる。 [4-2. Choice of whether to include information about the content of the movie]
In the above-described embodiment, the service providing apparatus 10 can select whether or not to include information about the content of the movie, i.e., whether to include information leading to spoilers, when automatically creating a summary for each point of view. You may do so. The service providing apparatus 10 allows a learning device to learn in advance a model for creating professional summaries by excluding information leading to so-called spoilers from a plurality of user reviews. As a result, the service providing apparatus 10 can generate a summary creation model for automatically creating a summary that includes information about the content of the movie and a summary creation model for automatically creating a summary that does not include information about the content of the movie. , using these summarizing models, it is possible to automatically generate summaries from multiple user reviews according to the choice of whether or not to include information about the content of the movie.

［４－３．映画作品以外の商品又はサービスへの適用］
上述した実施形態では、サービス提供装置１０が、映画作品について投稿されたユーザレビューの情報から、観点ごとの要約を自動的に作成し、自動的に作成した観点ごとの要約を含む代表レビュー（図４）をサービスの利用者に提供する例を説明した。しかしながら、映画作品に特に限定される必要はなく、サービス提供装置１０により実行される要約処理（図８～図１４など）は、映画作品以外であっても、複数の観点により評価が可能な商品やサービスについて投稿されたユーザレビューの要約を観点ごとに作成する場合に同様に適用できる。 [4-3. Application to products or services other than movies]
In the above-described embodiment, the service providing apparatus 10 automatically creates a summary for each viewpoint from the information of user reviews posted about movie works, and representative reviews (Fig. 4) is provided to service users. However, it is not necessary to be particularly limited to movie works, and the summarization process (FIGS. 8 to 14, etc.) executed by the service providing device 10 can be used for products other than movie works that can be evaluated from multiple viewpoints. The same can be applied when compiling summaries of user reviews posted about services or services by perspective.

［４－４．学習の例］
上述した実施形態において、生成部３０２が、映画作品に関する複数のユーザレビューの情報に基づいて予め用意した学習用データに基づく機械学習により、映画作品に関する複数の観点ごとの要約を自動で作成する要約作成モデルを生成する例を説明した。生成部３０２は、この例に特に限定される必要はなく、たとえば映画作品に関する複数のユーザレビューから予め設定されるキーワードなどに基づいて、複数の観点のそれぞれに対応するものと推定される文章又は文節を抽出し、抽出した文章又は文節から観点ごとの要約を自動で構築する学習済みモデルとをそれぞれ生成してもよい。このモデルを用いることにより、プロフェッショナルにより作成された見本にできるだけ近づけた要約だけではなく、たとえば世間一般の評価にできるだけ忠実な要約を作成することもできる。 [4-4. Example of learning]
In the above-described embodiment, the generating unit 302 automatically creates a summary for each of a plurality of viewpoints of the movie work by machine learning based on learning data prepared in advance based on information of a plurality of user reviews about the movie work. An example of generating an authoring model has been described. The generation unit 302 is not particularly limited to this example, and for example, based on keywords preset from a plurality of user reviews about movie works, sentences or sentences estimated to correspond to each of a plurality of viewpoints A trained model may be generated that extracts phrases and automatically builds a summary for each viewpoint from the extracted sentences or phrases. By using this model, it is possible not only to create a summary that is as close as possible to a professionally created sample, but also to create a summary that is as faithful as possible to, for example, public opinion.

具体的には、映画作品に関する複数の「観点」に対応する複数のキーワードを含む文章又は文節を形態素解析等により単語ごとに分け、それぞれの単語を複数の次元からなる意味的空間に配置し、単語間の意味的距離（意味的なつながり）を学習器に学習させる。これにより、ユーザレビューを入力して、複数の観点に対応する複数のキーワードを含む文章あるいは文節を抽出する学習済みモデルを生成できる。たとえば観点として「物語」に対応するキーワードであれば、「ストーリー」、「筋書きのないドラマ」、「予想不可能」などをラベル付けしたものが例示される。また、単語間の意味適距離を学習した学習器に、見本となる要約の特徴やルールを学習させる。これにより、入力した複数のユーザレビューから抽出された文章又は文節を意味的距離（意味的なつながり）に基づいて並べて、学習した要約の特徴やルールに沿った要約を自動的に構築する学習済みモデルを生成できる。 Specifically, sentences or clauses containing multiple keywords corresponding to multiple "viewpoints" of the film are divided into words by morphological analysis, etc., and each word is arranged in a semantic space consisting of multiple dimensions, Let the learner learn the semantic distance (semantic connection) between words. This makes it possible to generate a trained model for inputting user reviews and extracting sentences or phrases containing multiple keywords corresponding to multiple viewpoints. For example, a keyword corresponding to "story" as a point of view is exemplified by labels such as "story", "drama without a plot", and "unpredictable". In addition, the learning device that has learned the semantic appropriate distance between words is made to learn the characteristics and rules of a sample summary. As a result, sentences or clauses extracted from multiple input user reviews are arranged based on semantic distance (semantic connection), and a learned summary is automatically constructed according to the learned features and rules of the summary. Can generate models.

［４－５．装置構成］
また、上記実施形態では、サービス提供装置１０が、映画情報及びユーザレビューを提供、並びに映画作品についての観点ごとの要約の作成を実行する例を説明した。しかしながら、この例には特に限定される必要はなく、たとえば映画情報及びユーザレビューを提供する装置と、映画作品についての観点ごとの要約を作成する装置とが、個別のサーバや情報処理装置として実装されてもよい。また、サービス提供装置１０が備える各機能部は、適宜分散されていてもよく、たとえば生成部３０２が提供する処理機能を備えるサーバ又は情報処理装置と、作成部３０３が提供する処理機能を備えるサーバ又は情報処理装置とが連携して動作することにより、サービス提供装置１０が実行する処理が実現されてもよい。 [4-5. Device configuration]
Further, in the above-described embodiment, an example has been described in which the service providing apparatus 10 provides movie information and user reviews, and creates summaries of movie works for each viewpoint. However, it is not necessary to be particularly limited to this example. For example, a device that provides movie information and user reviews and a device that creates summaries of each aspect of movie works are implemented as separate servers and information processing devices. may be In addition, each functional unit included in the service providing apparatus 10 may be appropriately distributed. Alternatively, the processing executed by the service providing apparatus 10 may be realized by operating in cooperation with the information processing apparatus.

［４－６．ハードウェア構成］
上述してきた実施形態および変形例に係るサービス提供装置１０は、たとえば図１５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、サービス提供装置１０を例に挙げて説明する。 [4-6. Hardware configuration]
The service providing apparatus 10 according to the embodiment and modifications described above is implemented by a computer 1000 configured as shown in FIG. 15, for example. The service providing apparatus 10 will be described below as an example.

図１５は、サービス提供装置１０の機能を実現するコンピュータ１０００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、ＲＡＭ１３００、ＲＯＭ１２００、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、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。 FIG. 15 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer 1000 that implements the functions of the service providing apparatus 10. As shown in FIG. Computer 1000 has CPU 1100 , RAM 1300 , ROM 1200 , HDD 1400 , communication interface (I/F) 1500 , input/output interface (I/F) 1600 and media interface (I/F) 1700 .

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１２００またはＨＤＤ１４００に記憶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記憶する。 The CPU 1100 operates based on programs stored in the ROM 1200 or HDD 1400 and controls each section. The ROM 1200 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, programs depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、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、通信ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。 HDD 1400 stores programs executed by CPU 1100 and data used by these programs. Communication interface 1500 receives data from other devices via communication network N, sends the data to CPU 1100, and transmits data generated by CPU 1100 to other devices via communication network N. FIG.

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、および、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。 The CPU 1100 controls output devices such as displays and printers, and input devices such as keyboards and mice, through an input/output interface 1600 . CPU 1100 acquires data from an input device via input/output interface 1600 . Also, CPU 1100 outputs the generated data to an output device via input/output interface 1600 .

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に記憶されたプログラムまた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、たとえば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。 Media interface 1700 reads programs or data stored in recording medium 1800 and provides them to CPU 1100 via RAM 1300 . CPU 1100 loads such a program from recording medium 1800 onto RAM 1300 via media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable disc), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. etc.

たとえば、コンピュータ１０００が実施形態に係るサービス提供装置１０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１３が備える取得部３０１、生成部３０２、作成部３０３、及び提供部３０４の各機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２に記憶される情報と同様のデータが記憶される。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、他の装置から通信ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the service providing apparatus 10 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 executes a program loaded on the RAM 1300 to obtain the acquisition unit 301, the generation unit 302, and the Each function of the creating unit 303 and the providing unit 304 is realized. In addition, data similar to the information stored in storage unit 12 is stored in HDD 1400 . CPU 1100 of computer 1000 reads these programs from recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired via communication network N from another device.

コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００の代わりに、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路によって処理を実行してもよい。 The computer 1000 may execute processing by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array) instead of the CPU 1100 .

［５．その他］
上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行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行うこともでき、あるいは、手動的に行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行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、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。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 [5. others]
Of the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or all or part of the processes described as being manually performed. Part can also be done automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.

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。例えば、図５に示した作成部３０３と提供部３０４とは統合されてもよい。また、記憶部１２に記憶される情報は、通信ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されていてもよい。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. For example, the creating unit 303 and providing unit 304 shown in FIG. 5 may be integrated. Further, the information stored in the storage unit 12 may be stored via the communication network N in a predetermined external storage device.

上述してきた実施形態および変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 The embodiments and modifications described above can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing content.

［６．効果］
上述してきたように、実施形態に係るサービス提供装置１０（提供装置の一例）は、取得部３０１と、作成部３０３とを備える。取得部３０１は、商品又はサービスに関する複数のユーザレビューを取得する。作成部３０３は、特定の商品又は特定のサービスに関する複数のユーザレビューから、当該特定の商品又は特定のサービスに関する観点ごとの要約を作成する。これにより、サービス提供装置１０は、商品やサービスに対するユーザレビューとして、利用者に有益な情報を提供できる。 [6. effect]
As described above, the service providing device 10 (an example of the providing device) according to the embodiment includes the acquisition unit 301 and the creation unit 303 . Acquisition unit 301 acquires a plurality of user reviews regarding products or services. The creating unit 303 creates a summary for each viewpoint regarding a specific product or service from a plurality of user reviews regarding the specific product or service. As a result, the service providing apparatus 10 can provide useful information to users as user reviews of products and services.

また、サービス提供装置１０は、特定の商品又は特定のサービスごとに予め用意した学習用データに基づく機械学習により、観点ごとの要約を作成するための学習済みモデルを観点ごとに生成する生成部３０２を更に備える。作成部３０３は、観点ごとの学習済みモデルを用いて、特定の商品又は特定のサービスに関する複数のユーザレビューから観点ごとの要約を作成する。これにより、サービス提供装置１０は、学習済みモデルに基づいて効率的に観点ごとの要約を作成できる。 The service providing apparatus 10 also has a generation unit 302 that generates, for each viewpoint, a trained model for generating a summary for each viewpoint by machine learning based on learning data prepared in advance for each specific product or service. Further prepare. The preparation unit 303 prepares a summary for each viewpoint from a plurality of user reviews regarding a specific product or a specific service using a trained model for each viewpoint. Thereby, the service providing apparatus 10 can efficiently create a summary for each viewpoint based on the learned model.

また、作成部３０３は、ユーザレビューに含まれる評価情報に基づいて、複数のユーザレビューを、所定の基準以上の評価を付与するユーザレビューと、所定の基準未満の評価を付与するユーザレビューとに選別し、所定の基準以上の評価を付与するユーザレビューから観点ごとの要約を生成するとともに、所定の基準未満の評価を付与するユーザレビューから観点ごとの要約を生成する。これにより、サービス提供装置１０は、サービスの利用者にユーザレビューの検索の手間をかけさせることなく、特定の商品又は特定のサービスについての対極的な批評を一度に利用者に提供できる。 Further, based on the evaluation information included in the user reviews, the creating unit 303 divides the plurality of user reviews into user reviews that give evaluations equal to or higher than a predetermined standard and user reviews that give evaluations less than a predetermined standard. A summary for each viewpoint is generated from user reviews that give evaluations equal to or higher than a predetermined standard, and a summary for each viewpoint is generated from user reviews that give evaluations lower than a predetermined standard. As a result, the service providing apparatus 10 can provide the user with the opposite criticism of the specific product or the specific service at once without requiring the user of the service to search for user reviews.

また、作成部３０３は、商品またはサービスに関するユーザの閲覧履歴に基づいて、ユーザレビューの表示要求を送信元となるユーザが重要視する観点を判別し、判別した観点を他の観点よりも詳細に記述した要約を生成する。これにより、サービス提供装置１０は、ユーザレビューを閲覧するサービスの利用者の趣向にパーソナライズした情報を提供できる。 In addition, the creation unit 303 determines the viewpoint that the user who is the source of the user review display request attaches importance to based on the user's browsing history regarding the product or service, and makes the determined viewpoint more detailed than the other viewpoints. Generate a descriptive summary. As a result, the service providing apparatus 10 can provide information personalized to the preferences of the user of the service for browsing user reviews.

また、作成部３０３は、商品またはサービスに関するユーザの閲覧履歴に基づいて、ユーザレビューの表示要求を送信元となるユーザと重要視する観点が類似するユーザのユーザレビューを取得し、取得したユーザレビューから、観点ごとの要約を生成する。これにより、サービス提供装置１０は、ユーザレビューを閲覧するサービスの利用者の趣向にパーソナライズした情報を提供できる。 In addition, the creating unit 303 acquires user reviews of users whose viewpoints of importance are similar to those of the user who sent the user review display request, based on the browsing history of the users regarding products or services, and acquires the acquired user reviews. , generate summaries for each viewpoint. As a result, the service providing apparatus 10 can provide information personalized to the preferences of the user of the service for browsing user reviews.

また、取得部３０１は、商品である映画作品に関するユーザレビューを取得する。これにより、サービス提供装置１０は、映画作品に関する対するユーザレビューとして、利用者に有益な情報を提供できる。 In addition, the acquisition unit 301 acquires user reviews regarding movies, which are products. As a result, the service providing apparatus 10 can provide useful information to users as user reviews of movie works.

１０ サービス提供装置
１１ 通信部
１２ 記憶部
１３ 制御部
１００ ユーザ装置
２０１ 映画情報格納部
２０２ レビュー情報格納部
２０３ モデル情報格納部
２０４ 閲覧履歴格納部
３０１ 取得部
３０２ 生成部
３０３ 作成部
３０４ 提供部 10 service providing device 11 communication unit 12 storage unit 13 control unit 100 user device 201 movie information storage unit 202 review information storage unit 203 model information storage unit 204 viewing history storage unit 301 acquisition unit 302 generation unit 303 creation unit 304 provision unit

Claims (9)

商品又はサービスに関する複数のユーザレビューを取得する取得部と、
特定の商品又は特定のサービスに関する複数のユーザレビューから、当該特定の商品又は特定のサービスに対して複数の見地でユーザが評価点を付与できるように前記特定の商品又は前記特定のサービスに予め規定されている観点ごとの要約を作成する作成部と
を備え、
前記作成部は、
前記商品又は前記サービスに関するユーザの閲覧履歴に基づいて、前記観点ごとの評価点の付与傾向を特定し、特定した付与傾向から、前記ユーザレビューの表示要求の送信元となるユーザ装置のユーザが重要視する前記観点を判別し、
判別した前記観点を他の前記観点よりも詳細に記述した要約を生成する
ことを特徴とする提供装置。 an acquisition unit that acquires a plurality of user reviews regarding a product or service;
Defined in advance for the specific product or the specific service so that the user can give evaluation points to the specific product or the specific service from multiple viewpoints based on multiple user reviews on the specific product or the specific service and a creation unit that creates a summary for each perspective
The creation unit
Based on the browsing history of the user regarding the product or the service, a tendency to give evaluation points for each of the viewpoints is identified, and from the identified tendency to give evaluation points, the user of the user device that is the source of the request to display the user review is important. determining the point of view to be viewed;
A providing device that generates a summary that describes the determined viewpoint in more detail than the other viewpoints . 前記特定の商品又は前記特定のサービスごとに予め用意した学習用データに基づく機械学習により、前記観点ごとの要約を作成するための学習済みモデルを前記観点ごとに生成する生成部を更に備え、
前記作成部は、
前記学習済みモデルを用いて、前記特定の商品又は前記特定のサービスに関する複数のユーザレビューから前記観点ごとの要約を作成することを特徴とする
請求項１に記載の提供装置。 Further comprising a generating unit that generates a trained model for creating a summary for each viewpoint by machine learning based on learning data prepared in advance for each of the specific product or the specific service,
The creation unit
2. The providing apparatus according to claim 1, wherein the trained model is used to create a summary for each of the viewpoints from a plurality of user reviews regarding the specific product or the specific service. 前記作成部は、
前記ユーザレビューに含まれる評価情報に基づいて、複数の前記ユーザレビューを、所定の基準以上の評価を付与するユーザレビューと、所定の基準未満の評価を付与するユーザレビューとに選別し、
所定の基準以上の評価を付与するユーザレビューから前記観点ごとの要約を生成するとともに、
所定の基準未満の評価を付与するユーザレビューから前記観点ごとの要約を生成することを特徴とする
請求項２に記載の提供装置。 The creation unit
Based on the evaluation information included in the user reviews, the plurality of user reviews are sorted into user reviews that give an evaluation equal to or higher than a predetermined standard and user reviews that give an evaluation less than a predetermined standard,
Generating a summary for each viewpoint from user reviews that give an evaluation equal to or higher than a predetermined standard,
3. The providing apparatus according to claim 2, wherein a summary for each viewpoint is generated from user reviews that give evaluations below a predetermined standard. 前記作成部は、
重要視する前記観点が他の前記観点よりも要約を作成する際の文字数が多くなるように文字数の割り当てを行うことを特徴とする
請求項１に記載の提供装置。 The creation unit
2. The providing apparatus according to claim 1 , wherein the number of characters is assigned such that the number of characters for creating a summary is greater for said viewpoint that is emphasized than for other said viewpoints. 前記作成部は、
前記商品または前記サービスに関するユーザの閲覧履歴に基づいて、前記観点に対応する評価点の平均を算出して、前記観点ごとの評価の傾向を特定し、特定した傾向が類似するユーザのユーザレビューを、前記ユーザレビューの表示要求の送信元となるユーザ装置のユーザと重要視する前記観点が類似するユーザのユーザレビューとして取得し、取得したユーザレビューから、前記観点ごとの要約を生成することを特徴とする
請求項２に記載の提供装置。 The creation unit
Based on the user's browsing history regarding the product or service , calculate the average of the evaluation points corresponding to the viewpoint, identify the tendency of evaluation for each viewpoint, and collect user reviews of users with similar identified trends. and acquiring user reviews of users whose viewpoints are similar to the user of the user device from which the user review display request is sent, and generating a summary for each of the viewpoints from the acquired user reviews. The providing device according to claim 2. 前記作成部は、
前記観点ごとの評価内容に基づいて、前記ユーザレビューの表示要求の送信元となるユーザ装置のユーザと重要視する前記観点が類似するユーザのユーザレビューを特定することを特徴とする
請求項５に記載の提供装置。 The creation unit
6. The method according to claim 5 , wherein based on the content of the evaluation for each viewpoint, the user review of the user whose viewpoint is similar to that of the user of the user device that is the source of the request to display the user review is specified. Provided apparatus as described. 前記取得部は、前記商品である映画作品に関するユーザレビューを取得することを特徴とする請求項１～６のいずれか１つに記載の提供装置。 The providing device according to any one of claims 1 to 6 , wherein the acquisition unit acquires user reviews on movie works that are the products. コンピュータが実行する提供方法であって、
商品又はサービスに関する複数のユーザレビューを取得するステップと、
特定の商品又は特定のサービスに関する複数のユーザレビューから、当該特定の商品又は特定のサービスに対して複数の見地でユーザが評価点を付与できるように前記特定の商品又は前記特定のサービスに予め規定されている観点ごとの要約を作成するステップと
を含み、
前記要約を作成するステップは、
前記商品または前記サービスに関するユーザの閲覧履歴に基づいて、前記観点ごとの評価点の付与傾向を特定し、特定した付与傾向から、前記ユーザレビューの表示要求の送信元となるユーザ装置のユーザが重要視する前記観点を判別し、判別した前記観点を他の前記観点よりも詳細に記述した要約を生成する
ことを特徴とする提供方法。 A computer-implemented method of providing, comprising:
obtaining a plurality of user reviews for a product or service;
Defined in advance for the specific product or the specific service so that the user can give evaluation points to the specific product or the specific service from multiple viewpoints based on multiple user reviews on the specific product or the specific service creating a summary for each aspect being considered ;
The step of creating the summary includes:
Based on the browsing history of the user regarding the product or the service, a tendency to give evaluation points for each of the viewpoints is identified, and from the identified tendency to give evaluation points, the user of the user device that is the source of the user review display request is important. determining the viewpoint to be viewed and generating a summary that describes the determined viewpoint in more detail than the other viewpoints
A provision method characterized by: コンピュータに、
商品又はサービスに関する複数のユーザレビューを取得するステップと、
特定の商品又は特定のサービスに関する複数のユーザレビューから、当該特定の商品又は特定のサービスに対して複数の見地でユーザが評価点を付与できるように前記特定の商品又は前記特定のサービスに予め規定されている観点ごとの要約を作成するステップと
を実行させ、
前記要約を作成するステップは、
前記商品または前記サービスに関するユーザの閲覧履歴に基づいて、前記観点ごとの評価点の付与傾向を特定し、特定した付与傾向から、前記ユーザレビューの表示要求の送信元となるユーザ装置のユーザが重要視する前記観点を判別し、判別した前記観点を他の前記観点よりも詳細に記述した要約を生成する
ことを特徴とする提供プログラム。 to the computer,
obtaining a plurality of user reviews for a product or service;
Defined in advance for the specific product or the specific service so that the user can give evaluation points to the specific product or the specific service from multiple viewpoints based on multiple user reviews on the specific product or the specific service perform the step of creating a summary for each aspect that is being considered , and
The step of creating the summary includes:
Based on the browsing history of the user regarding the product or the service, a tendency to give evaluation points for each of the viewpoints is identified, and from the identified tendency to give evaluation points, the user of the user device that is the source of the user review display request is important. determining the viewpoint to be viewed and generating a summary that describes the determined viewpoint in more detail than the other viewpoints
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