JP7292040B2 - Information processing program, information processing apparatus, and information processing method - Google Patents
Information processing program, information processing apparatus, and information processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7292040B2 JP7292040B2 JP2019006420A JP2019006420A JP7292040B2 JP 7292040 B2 JP7292040 B2 JP 7292040B2 JP 2019006420 A JP2019006420 A JP 2019006420A JP 2019006420 A JP2019006420 A JP 2019006420A JP 7292040 B2 JP7292040 B2 JP 7292040B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- product
- tag information
- information processing
- tag
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 150
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 7
- 238000012552 review Methods 0.000 claims description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 17
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000036541 health Effects 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 235000009508 confectionery Nutrition 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 241000699666 Mus <mouse, genus> Species 0.000 description 1
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
Description
本発明は、情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to an information processing program, an information processing apparatus, and an information processing method.
従来、アノテーションが付与された情報を解析する技術が提供されている。例えば、ユーザからのアノテーションが付与された複数の入力文書を受け取り、入力文書に含まれる一般用語と、アノテーションが付与された文字列であるユーザ用語とに基づいて、入力文書をクラスタリングする技術が提供されている。 Conventionally, techniques for analyzing information to which annotations have been added have been provided. For example, a technology is provided that receives a plurality of input documents annotated by users and clusters the input documents based on general terms included in the input documents and user terms that are annotated character strings. It is
しかしながら、上記の従来技術では、適切にアノテーションを付与できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、入力文書における下線や囲み、削除線、コメントなどのストロークをアノテーションとみなしているに過ぎず、適切にアノテーションを付与できるとは限らない。 However, the conventional techniques described above do not always provide appropriate annotations. For example, in the conventional technology described above, strokes such as underlines, enclosures, deletion lines, and comments in an input document are regarded as annotations, and annotations cannot always be appropriately added.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適切にアノテーションを付与できる情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information processing program, an information processing apparatus, and an information processing method that can appropriately add annotations.
本願に係る情報処理プログラムは、所定の対象に関する対象情報に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する表示手順と、前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける受付手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。 An information processing program according to the present application includes: a display procedure for displaying candidates for tag information to be assigned to a predetermined target based on target information relating to the specified target; and a receiving procedure for receiving an operation regarding whether or not the tag information is appropriate as tag information indicating the object of the tag information.
実施形態の一態様によれば、適切にアノテーションを付与できるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that annotations can be appropriately added.
以下に本願に係る情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法を実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理プログラム、情報処理装置及び情報処理方法が限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Embodiments for implementing an information processing program, an information processing apparatus, and an information processing method according to the present application (hereinafter referred to as "embodiments") will be described in detail below with reference to the drawings. Note that the information processing program, the information processing apparatus, and the information processing method according to the present application are not limited to this embodiment. Also, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.
〔1.実施形態〕
図1を用いて、本実施形態の情報処理装置等により実現される情報処理を説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図1に示す例において、情報処理システム1は、ショッピングサーバ10、ストア端末20、ユーザ端末30及び情報処理装置100を有する。ショッピングサーバ10と、ストア端末20と、ユーザ端末30と、情報処理装置100とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図1に示す情報処理システム1は、複数台のショッピングサーバ10や、複数台のストア端末20や、複数台のユーザ端末30や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
[1. embodiment]
Information processing realized by the information processing apparatus and the like according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to an embodiment. In the example shown in FIG. 1, the information processing system 1 has a shopping server 10, a store terminal 20, a
図1に示すショッピングサーバ10は、電子商取引サービスを提供するサーバ装置である。図1に示す例において、ショッピングサーバ10は、電子商取引で取り扱われる商品に関する商品情報(ストア端末20及びユーザ端末30から送信される商品に関する情報)を商品情報記憶部13に格納する。そして、ショッピングサーバ10は、商品情報記憶部13に格納された商品情報と、モデル記憶部14に格納されたモデルとに基づいて、商品情報からタグ情報の候補を抽出し、商品情報記憶部13に格納する。
The shopping server 10 shown in FIG. 1 is a server device that provides electronic commerce services. In the example shown in FIG. 1 , the shopping server 10 stores product information on products handled in electronic commerce (information on products transmitted from the store terminal 20 and the user terminal 30 ) in the product
図1に示すストア端末20は、ショッピングサーバ10が提供する電子商取引サービスにおいて取り扱われる商品を出品する出品者によって利用される情報処理装置である。例えば、ストア端末20は、デスクトップ型PC(Personal Computer)や、ノート型PCや、タブレット端末や、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等である。ストア端末20は、出品者によって入力された商品に関する入力情報をショッピングサーバ10に送信する。なお、図1に示す例において、ストア端末20は、出品者によって利用されるノート型PCである場合を示す。 A store terminal 20 shown in FIG. 1 is an information processing device used by a seller who sells products handled in an electronic commerce service provided by the shopping server 10 . For example, the store terminal 20 is a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, a tablet terminal, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. The store terminal 20 transmits to the shopping server 10 the input information regarding the product input by the seller. In the example shown in FIG. 1, the store terminal 20 is a notebook PC used by the seller.
図1に示すユーザ端末30は、ユーザよって利用される情報処理装置である。ユーザ端末30は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PCや、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA等により実現される。また、ユーザ端末30は、ショッピングサーバ10によって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、ユーザ端末30は、ショッピングサーバ10によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報をショッピングサーバ10から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。また、ユーザ端末30は、ユーザによって入力された商品のレビューに関するレビュー情報をショッピングサーバ10に送信する。なお、図1に示す例において、ユーザ端末30は、ユーザによって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。
A
従来、所定の対象に対しモデルを用いてタグ情報を付与する場合において、当該モデルの学習データを作成することは大きな負担となっていた。ここで、以下に示す情報処理装置100は、モデルが抽出したタグ情報の候補が適切であるか否かに関する情報(アノテーション)を付与することができるため、モデルの学習データの作成における負担を軽減できる。
Conventionally, when tag information is assigned to a predetermined object using a model, creating learning data for the model has been a heavy burden. Here, the
図1に示す情報処理装置100は、商品に対応するタグ情報の候補が当該商品を示すタグ情報として適切であるか否かを判定する判定者によって利用される情報処理装置である。例えば、情報処理装置100は、デスクトップ型PCや、ノート型PCや、タブレット端末や、携帯電話機や、PDA等である。ここで、情報処理装置100は、判定対象の商品に対応するタグ情報の候補を含む商品情報を受け付け、受け付けた情報を出力部(表示画面)に表示する。そして、情報処理装置100は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される入力部によってタグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作を受け付け、当該操作に関する操作情報をショッピングサーバ10に送信する。なお、図1に示す例において、情報処理装置100は、判定者によって利用されるノート型PCである場合を示す。
The
以下、図1を用いて、情報処理装置100が行う情報処理について説明する。なお、以下の説明において、商品情報からタグ情報の候補を抽出するためのモデルがモデル記憶部14に格納されているものとする。また、以下の説明において、モデル記憶部14に格納されているモデルは、「商品の購入目的(以下、単に「購入目的」と記載する場合がある)」または「商品の使用感(以下、単に「使用感」と記載する場合がある)」のいずれかのカテゴリに関するタグ情報の候補を抽出するものとする。
Information processing performed by the
最初に、ショッピングサーバ10によるタグ情報の候補の抽出処理について説明する。 First, the process of extracting candidates for tag information by the shopping server 10 will be described.
まず、ショッピングサーバ10は、ストア端末20から送信される入力情報、並びに、ユーザ端末30から送信されるレビュー情報を受け付ける(ステップS11)。例えば、図1の例において、ショッピングサーバ10は、商品「健康飲料A」の画像や、商品「健康飲料A」の説明文(例えば、メーカーや、キャッチコピーなどのテキスト情報)に関する情報を入力情報としてストア端末20から受け付ける。また、図1の例において、ショッピングサーバ10は、ショッピングサーバ10が提供する電子商取引サービスにおいて、商品「健康飲料A」を購入したユーザが入力したレビュー(例えば、商品の評価を示す数値(スコア)や、商品の評価内容を示すテキスト情報など)に関する情報をレビュー情報としてユーザ端末30から受け付ける。そして、ショッピングサーバ10は、受け付けた入力情報及びレビュー情報を商品「健康飲料A」に対応付けて商品情報記憶部13に格納する。
First, the shopping server 10 receives input information transmitted from the store terminal 20 and review information transmitted from the user terminal 30 (step S11). For example, in the example of FIG. 1, the shopping server 10 inputs information about the image of the product "Health drink A" and the description of the product "Health drink A" (for example, text information such as the maker and catchphrase) as input information. is received from the store terminal 20. Further, in the example of FIG. 1 , the shopping server 10 receives reviews (for example, numerical values (scores) indicating product evaluations) input by users who have purchased the product “Health Drink A” in the electronic commerce service provided by the shopping server 10 . and text information indicating the content of product evaluation) is received from the
続いて、ショッピングサーバ10は、入力情報及びレビュー情報からタグ情報の候補を抽出する(ステップS12)。例えば、図1の例において、ショッピングサーバ10は、入力情報及びレビュー情報に含まれるテキスト情報をモデル記憶部14に格納されたモデルに入力し、入力したテキスト情報に含まれる文字列をタグ情報の候補として抽出する。そして、ショッピングサーバ10は、抽出したタグ情報の候補と、タグ情報の候補のカテゴリとを、商品「健康飲料A」に対応付けて商品情報記憶部13に格納する。
Subsequently, the shopping server 10 extracts candidates for tag information from the input information and the review information (step S12). For example, in the example of FIG. 1, the shopping server 10 inputs the text information included in the input information and the review information into the model stored in the model storage unit 14, and converts the character string included in the input text information into tag information. Extract as a candidate. Then, the shopping server 10 stores the extracted tag information candidates and the category of the tag information candidates in the product
次に、判定者によりタグ情報の候補が判定される際の情報処理装置100による情報表示処理について説明する。なお、図1の例に示す情報処理装置100は、判定者J1により利用されるものとする。
Next, information display processing by the
まず、情報処理装置100は、ショッピングサーバ10から商品情報を受け付ける(ステップS21)。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、ステップS12にてショッピングサーバ10が抽出したタグ情報の候補を含む商品情報を受け付ける。
First, the
続いて、情報処理装置100は、商品情報を表示する(ステップS22)。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、入力情報を表示する領域AR1、並びに、レビュー情報を表示する領域AR2を含む画面W1を表示する。また、図1の例において、情報処理装置100は、入力情報からタグ情報の候補として抽出した文字列を表示する領域AR1-1~AR1-5を、領域AR1に表示する。また、図1の例において、情報処理装置100は、レビュー情報からタグ情報の候補として抽出した文字列を表示する領域AR2-1~AR2-10を、領域AR2に表示する。なお、以下の説明において、領域AR1-1~AR1-5、並びに、領域AR2-1~AR2-10を特に区別しない場合、単に「タグ情報表示領域」と記載する場合がある。
Subsequently, the
ここで、図1に示すタグ情報表示領域において、情報処理装置100は、タグ情報の候補として抽出した文字列を実線で示される矩形の領域内に表示し、当該矩形の上部にタグ情報の候補のカテゴリを表示する。
Here, in the tag information display area shown in FIG. 1, the
続いて、情報処理装置100は、タグ情報の候補に対する判定者J1の操作を受け付け、操作に応じた表示態様で画面を表示させる(ステップS23)。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、タグ情報表示領域を判定者J1の操作に応じて表示させた画面W2を表示する。
Subsequently, the
図1の例において、情報処理装置100は、各タグ情報の候補が商品「健康飲料A」を示すタグ情報として適切であるか否かに関する判定者J1の操作を、各タグ情報の候補に対応するタグ情報表示領域ごとに受け付ける。具体的には、図1の例において、情報処理装置100は、タグ情報の候補として抽出された文字列が含まれる文脈において、商品「健康飲料A」の購入目的や使用感などといった商品「健康飲料A」の特性を示すものとして、当該タグ情報の候補が「適切」、「不適切」または「適切であるか否か判別不可(以下、単に「判別不可」と記載する場合がある)」のいずれかに関する判定者J1の操作を受け付ける。
In the example of FIG. 1, the
そして、情報処理装置100は、判定者J1の操作に応じた表示態様でタグ情報表示領域を表示させる。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、タグ情報の候補が「適切」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形の右側に丸印を表示し、タグ情報の候補が「不適切」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形の右側にバツ印を表示する。また、例えば、図1の例において、情報処理装置100は、タグ情報の候補が「判別不可」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形内に斜線を重畳させて表示する。
Then, the
ここで、例えば、図1の例において、情報処理装置100は、「職場から帰ったらもう届いていました。」という文章に含まれる文字列「職場」を、カテゴリ「購入目的」に関する商品「健康飲料A」のタグ情報の候補として表示する。しかし、本文章における文脈において、文字列「職場」は、ショッピングサーバ10が提供する電子商取引サービスの特性を示す。したがって、判定者J1は、カテゴリ「購入目的」に関する商品「健康飲料A」のタグ情報の候補として、文字列「職場」が不適切であると判定する。そして、情報処理装置100は、領域AR2-1に表示した文字列が「不適切」であることを示す判定者J1の操作を受け付け、領域AR2-1に表示した矩形の右側にバツ印を表示する。
Here, for example, in the example of FIG. 1, the
また、例えば、図1の例において、情報処理装置100は、「程よい甘さで飲みやすいです。」という文章に含まれる文字列「程よい甘さ」を、カテゴリ「使用感」に関する商品「健康飲料A」のタグ情報の候補として表示する。本文章における文脈において、文字列「程よい甘さ」は、商品「健康飲料A」の特性を示す。したがって、判定者J1は、カテゴリ「使用感」に関する商品「健康飲料A」のタグ情報の候補として、文字列「程よい甘さ」が適切であると判定する。そして、情報処理装置100は、領域AR2-2に表示した文字列が「適切」であることを示す判定者J1の操作を受け付け、領域AR2-2に表示した矩形の右側に丸印を表示する。
Further, for example, in the example of FIG. 1, the
また、例えば、図1の例において、情報処理装置100は、「メーカーCのものに比べ継続して飲んでもらえそうです。」という文章に含まれる文字列「継続」を、カテゴリ「使用感」に関する商品「健康飲料A」のタグ情報の候補として表示する。本文章における文脈において、文字列「継続(継続性)」は、商品「健康飲料A」の特性を示すか否か判定が困難である。したがって、判定者J1は、カテゴリ「使用感」に関する商品「健康飲料A」のタグ情報の候補として、文字列「継続」が適切であるか否か判別不可であると判定する。そして、情報処理装置100は、領域AR2-9に表示した文字列が「判別不可
」であることを示す判定者J1の操作を受け付け、領域AR2-9に表示した矩形内に斜線を重畳させて表示する。
Further, for example, in the example of FIG. 1, the
なお、情報処理装置100は、任意の方法で判定者J1の操作を受け付けてよい。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、判定者J1のタグ情報表示領域に対する選択操作(例えば、クリック操作)が行われるたび、当該タグ情報表示領域の表示態様を、タグ情報の候補が「適切」と判定された状態、タグ情報の候補が「不適切」と判定された状態、タグ情報の候補が「判別不可」と判定された状態、と切り替えて表示させ、最終的な状態に対応する判定結果を、判定者J1による操作を示す情報として受け付ける。
Note that the
また、例えば、図1の例において、情報処理装置100は、タグ情報表示領域の選択を受け付けると、プルダウンリスト形式で「適切」、「不適切」及び「判別不可」を選択肢として表示してもよい。そして、情報処理装置100は、リストの中から判定者J1が選択した選択肢を、タグ情報表示領域に表示されたタグ情報の候補に対する判定者J1の操作とする。
Further, for example, in the example of FIG. 1, when the
また、情報処理装置100は、判定者J1の操作に応じて、図形や記号、表示色などの任意の方法でタグ情報表示領域の表示態様を変更してよい。
In addition, the
続いて、情報処理装置100は、タグ情報の候補に対する判定者J1の操作に関する操作情報をショッピングサーバ10に送信する(ステップS24)。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、ステップS24において判定者J1が各タグ情報の候補に対して行った操作「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれかを示す情報と、タグ情報の候補とを対応付けた情報を操作情報として取得し、ショッピングサーバ10に送信する。
Subsequently, the
続いて、ショッピングサーバ10は、情報処理装置100から受け付けた操作情報を用いてモデルの学習を行う(ステップS25)。ここで、モデルの学習(機械学習)においては、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、決定木、ハザード分析等の種々の手法が利用されてもよい。 Subsequently, the shopping server 10 performs model learning using the operation information received from the information processing device 100 (step S25). Here, in model learning (machine learning), various techniques such as linear regression, logistic regression, support vector machine, decision tree, and hazard analysis may be used.
なお、上記の実施形態において、ショッピングサーバ10は、モデルを用いたルールベースのタグ情報の候補の抽出を行ってもよい。 In the above embodiment, the shopping server 10 may extract rule-based tag information candidates using a model.
以上のように、実施形態に係る情報処理装置100は、モデルによって抽出されたタグ情報の候補が適切であるか否かに関する情報(アノテーション)を、タグ情報の候補の抽出元である文字列上で操作することで直観的に付与することができる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置100は、適切にアノテーションを付与できる。
As described above, the
これにより、実施形態に係るショッピングサーバ10は、情報処理装置100から操作情報を受け付けることにより、例えば、「適切」であることを示す情報が付与されたタグ情報の候補に関する情報を正例の学習データとし、「不適切」であることを示す情報が付与されたタグ情報の候補に関する情報を負例の学習データとしてモデルの学習に用いることができる。また、実施形態に係るショッピングサーバ10は、ショッピングサーバ10が提供する電子商取引サービスにおいて、「適切」であることを示す情報が付与されたタグ情報の候補を、対応する商品の検索タグ等として商品情報に付与し、一方で、「不適切」であることを示す情報が付与されたタグ情報の候補を当該電子商取引サービス上で利用しなくともよい。
As a result, the shopping server 10 according to the embodiment receives the operation information from the
〔2.情報処理システムの構成〕
次に、上述した情報処理を実現するための情報処理システム1について図2を用いて説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、ショッピングサーバ10と、ストア端末20と、ユーザ端末30と、学習サーバ40と、情報処理装置100とを含む。ショッピングサーバ10、ストア端末20、ユーザ端末30、学習サーバ40及び情報処理装置100は、ネットワークNを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークNは、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、電話網(携帯電話網、固定電話網等)、地域IP(Internet Protocol)網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークNには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図2に示す情報処理システム1には、複数台のショッピングサーバ10や、複数台のストア端末20や、複数台のユーザ端末30や、複数台の学習サーバ40や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。
[2. Configuration of information processing system]
Next, the information processing system 1 for realizing the information processing described above will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing system according to the embodiment; As shown in FIG. 2, the information processing system 1 according to the embodiment includes a shopping server 10, a store terminal 20, a
ショッピングサーバ10は、電子商取引サービスを提供するサーバ装置である。ショッピングサーバ10は、ストア端末20から送信される入力情報、並びに、ユーザ端末30から送信されるレビュー情報を電子商取引サービスで取り扱われる商品に関する商品情報として管理する。また、ショッピングサーバ10は、モデルを用いて商品情報から抽出したタグ情報の候補を情報処理装置100に送信し、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作情報を受け付ける。また、ショッピングサーバ10は、受け付けた操作情報に基づいて、モデルの学習を行う。なお、モデルの学習処理は、学習サーバ40によって実現されてもよい。
The shopping server 10 is a server device that provides electronic commerce services. The shopping server 10 manages the input information transmitted from the store terminal 20 and the review information transmitted from the
また、ショッピングサーバ10は、電子商取引サービスに関するアプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、ショッピングサーバ10は、ユーザ端末30や、情報処理装置100に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、JavaScript(登録商標)等のスクリプト言語やCSS(Cascading Style Sheets)等のスタイルシート言語により記述される。なお、ショッピングサーバ10から配信されるコンテンツに関するアプリそのものを制御情報とみなしてもよい。ショッピングサーバ10の構成は後述する。
Moreover, the shopping server 10 may be a server that distributes application data itself relating to electronic commerce services. The shopping server 10 may also function as a distribution device that distributes control information to the
ストア端末20は、ショッピングサーバ10が提供する電子商取引サービスにおいて取り扱われる商品を出品する出品者によって利用される情報処理装置である。ストア端末20は、出品者によって入力された商品に関する入力情報をショッピングサーバ10に送信する。 The store terminal 20 is an information processing device used by an exhibitor who sells products handled in the electronic commerce service provided by the shopping server 10 . The store terminal 20 transmits to the shopping server 10 the input information regarding the product input by the seller.
ユーザ端末30は、ユーザよって利用される情報処理装置である。ユーザ端末30は、ショッピングサーバ10によって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、ユーザ端末30は、ショッピングサーバ10によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報をショッピングサーバ10から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。また、ユーザ端末30は、ユーザによって入力された商品のレビューに関するレビュー情報をショッピングサーバ10に送信する。
The
学習サーバ40は、タグ情報の候補の抽出に用いるモデルの学習処理を実行するサーバ装置である。学習サーバ40は、タグ情報の候補が所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作に関する情報と、操作が行われた対象情報とを学習データとしてモデルの学習処理を実行する。 The learning server 40 is a server device that executes learning processing of a model used for extracting candidates for tag information. The learning server 40 executes a model learning process using, as learning data, information related to an operation regarding whether a candidate for tag information is appropriate as tag information indicating a predetermined target, and target information on which the operation has been performed.
情報処理装置100は、商品に対応するタグ情報の候補が当該商品を示すタグ情報として適切であるか否かを判定する判定者によって利用される情報処理装置である。情報処理装置100は、判定対象の商品に対応するタグ情報の候補を含む商品情報をショッピングサーバ10から受け付ける。また、ユーザ端末30は、ショッピングサーバ10によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報をショッピングサーバ10から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。そして、情報処理装置100は、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作を判定者から受け付け、当該操作に関する操作情報をショッピングサーバ10に送信する。情報処理装置100の構成は後述する。
The
〔3.ショッピングサーバの構成〕
次に、図3を用いて、ショッピングサーバ10の構成について説明する。図3は、実施形態に係るショッピングサーバの構成例を示す図である。図3に示すように、ショッピングサーバ10は、通信部11と、記憶部12と、制御部15とを有する。
[3. Configuration of shopping server]
Next, the configuration of the shopping server 10 will be described using FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of a shopping server according to the embodiment; As shown in FIG. 3 , the shopping server 10 has a communication section 11 , a storage section 12 and a
(通信部11について)
通信部11は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークNと有線または無線で接続され、ストア端末20、ユーザ端末30、学習サーバ40、情報処理装置100等との間で情報の送受信を行う。
(Regarding communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the store terminal 20, the
(記憶部12について)
記憶部12は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図3に示すように、記憶部12は、商品情報記憶部13と、モデル記憶部14とを有する。
(Regarding storage unit 12)
The storage unit 12 is realized 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. As shown in FIG. 3 , the storage section 12 has a product
(商品情報記憶部13について)
商品情報記憶部13は、商品に関する商品情報を記憶する。ここで、図4を用いて、商品情報記憶部13が記憶するクエリに関する情報の一例を説明する。図4は、実施形態に係る商品情報記憶部の一例を示す図である。図4の例では、商品情報記憶部13は、「商品ID」、「商品名」、「入力情報」、「第1タグ情報」、「第1操作情報」、「レビュー情報」、「第2タグ情報」、「第2操作情報」といった項目を有する。
(Regarding product information storage unit 13)
The product
「商品ID」は、商品を識別するための識別情報を示す。「商品名」は、商品の名称を示す。「入力情報」は、ストア端末20を利用する出品者によって入力された商品に関する入力情報を示す。なお、図4では、「入力情報」に「入力情報1」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、商品に関するテキスト情報や、商品に関連する画像、動画、リンク先等の具体的な情報、または、その格納場所を示すファイルパス名、URLなどが格納される。 "Product ID" indicates identification information for identifying the product. "Product name" indicates the name of the product. “Input information” indicates the input information regarding the product input by the exhibitor using the store terminal 20 . FIG. 4 shows an example in which conceptual information such as "input information 1" is stored in "input information", but in reality, text information related to products, images, videos, and links related to products are stored. Concrete information such as destination, file path name indicating the storage location, URL, and the like are stored.
「第1タグ情報」は、「入力情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補に関する情報を示す。「第1タグ情報」は、「タグ情報」、「カテゴリ」といった項目を有する。「タグ情報」は、「入力情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補を示す。「カテゴリ」は、「タグ情報」の項目に格納されたタグ情報の候補が属するカテゴリを示す。 "First tag information" indicates information about a candidate for tag information extracted from the information stored in the "input information" item. "First tag information" has items such as "tag information" and "category". "Tag information" indicates candidates for tag information extracted from the information stored in the "input information" item. "Category" indicates the category to which the candidate for tag information stored in the item "tag information" belongs.
「第1操作情報」は、「入力情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補に対し、情報処理装置100を利用する判定者が行った操作「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれかの操作を示す情報(言い換えると、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する情報)を示す。
The “first operation information” is the operation “appropriate” or “inappropriate” performed by the judge using the
「レビュー情報」は、ユーザ端末30を利用するユーザによって入力された商品のレビューに関するレビュー情報を示す。「第2タグ情報」は、「レビュー情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補に関する情報を示す。「第2タグ情報」は、「タグ情報」、「カテゴリ」といった項目を有する。「タグ情報」は、「レビュー情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補を示す。「カテゴリ」は、「タグ情報」の項目に格納されたタグ情報の候補が属するカテゴリを示す。
“Review information” indicates review information regarding product reviews input by the user using the
「第2操作情報」は、「レビュー情報」の項目に格納された情報から抽出したタグ情報の候補に対し、情報処理装置100を利用する判定者が行った操作「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれかの操作を示す情報を示す。
"Second operation information" is the operation "appropriate" or "inappropriate" performed by the judge using the
(モデル記憶部14について)
モデル記憶部14は、商品情報記憶部13に格納された商品情報からタグ情報の候補を抽出するためのモデルを記憶する。
(Regarding the model storage unit 14)
The model storage unit 14 stores models for extracting candidates for tag information from the product information stored in the product
(制御部15について)
制御部15は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、ショッピングサーバ10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部15は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部15は、図3に示すように、受付部16と、抽出部17と、送信部18と、学習部19とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
(Regarding the control unit 15)
The
(受付部16について)
受付部16は、商品情報を受け付け、受け付けた商品情報を商品情報記憶部13に格納する。例えば、図1の例において、受付部16は、出品者によって入力された商品に関する入力情報をストア端末20から受け付ける。また、図1の例において、受付部16は、ユーザによって入力された商品のレビューに関するレビュー情報をユーザ端末30から受け付ける。また、受付部16は、後述する抽出部17が商品情報から抽出したタグ情報の候補が、商品情報に対応する商品を示すタグ情報として適切であるか否かを示す操作に関する操作情報を情報処理装置100から受け付ける。
(Regarding the reception unit 16)
The receiving unit 16 receives product information and stores the received product information in the product
(抽出部17について)
抽出部17は、商品情報からタグ情報の候補を抽出する。例えば、図1の例において、抽出部17は、入力情報及びレビュー情報に含まれるテキスト情報をモデル記憶部14に格納されたモデルに入力し、入力したテキスト情報に含まれる文字列をタグ情報の候補として抽出する。そして、抽出部17は、抽出したタグ情報の候補と、タグ情報の候補のカテゴリとを、商品に対応付けて商品情報記憶部13に格納する。
(Regarding the extraction unit 17)
The extraction unit 17 extracts candidates for tag information from product information. For example, in the example of FIG. 1, the extraction unit 17 inputs the text information included in the input information and the review information into the model stored in the model storage unit 14, and converts the character strings included in the input text information into tag information. Extract as a candidate. Then, the extraction unit 17 stores the extracted tag information candidate and the tag information candidate category in the product
(送信部18について)
送信部18は、商品情報を情報処理装置100に送信する。例えば、図1の例において、送信部18は、抽出部17が抽出したタグ情報の候補を含む商品情報を情報処理装置100に送信する。
(Regarding the transmission unit 18)
The transmission unit 18 transmits product information to the
(学習部19について)
学習部19は、モデル記憶部14に格納されたモデルの学習を行う。例えば、図1の例において、学習部19は、情報処理装置100から受け付けた操作情報を用いてモデルの学習を行う。
(Regarding the learning unit 19)
The learning unit 19 learns the model stored in the model storage unit 14 . For example, in the example of FIG. 1 , the learning unit 19 performs model learning using operation information received from the
なお、ショッピングサーバ10と学習サーバ40とが連携して動作する場合、学習サーバ40がモデル記憶部14や、学習部19を有してもよい。 In addition, when the shopping server 10 and the learning server 40 operate in cooperation, the learning server 40 may have the model storage unit 14 and the learning unit 19 .
〔4.情報処理装置の構成〕
次に、図5を用いて、情報処理装置100の構成について説明する。図5は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図5に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、入力部130と、出力部140と、制御部150とを有する。
[4. Configuration of Information Processing Device]
Next, the configuration of the
(通信部110について)
通信部110は、例えば、NIC等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークNと有線または無線で接続され、ショッピングサーバ10、ストア端末20、ユーザ端末30、学習サーバ40等との間で情報の送受信を行う。
(Regarding communication unit 110)
The communication unit 110 is implemented by, for example, a NIC. The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the shopping server 10, the store terminal 20, the
(記憶部120について)
記憶部120は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
(Regarding storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM or flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.
(入力部130及び出力部140について)
入力部130は、ユーザから各種操作を受け付ける入力装置である。例えば、入力部130は、キーボードやマウスや操作キー等によって実現される。出力部140は、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、出力部140は、情報処理装置100の表示画面に相当する。例えば、出力部140は、液晶ディスプレイ等によって実現される。なお、情報処理装置100にタッチパネルが採用される場合、入力部130及び出力部140は一体化される。
(Regarding the input section 130 and the output section 140)
The input unit 130 is an input device that receives various operations from the user. For example, the input unit 130 is implemented by a keyboard, mouse, operation keys, and the like. The output unit 140 is a display device for displaying various information. In other words, the output unit 140 corresponds to the display screen of the
(制御部150について)
制御部150は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部150は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。実施形態に係る制御部150は、図5に示すように、表示部151と、受付部152と、表示制御部153と、取得部154と、送信部155とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
(Regarding the control unit 150)
The
(表示部151について)
表示部151は、所定の対象に関する対象情報に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する。例えば、図1の例において、表示部151は、商品「健康飲料A」の入力情報及びレビュー情報から抽出されたタグ情報の候補を含む商品情報を表示する。
(Regarding the display unit 151)
The display unit 151 displays candidates for tag information to be given to a predetermined target based on target information about the predetermined target. For example, in the example of FIG. 1, the display unit 151 displays product information including candidates for tag information extracted from the input information and review information of the product "health drink A."
また、表示部151は、対象情報から抽出した文字列に基づくタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図1の例において、表示部151は、商品「健康飲料A」の入力情報及びレビュー情報に含まれるテキスト情報に含まれる文字列を、タグ情報の候補として表示する。 The display unit 151 may display candidates for tag information based on character strings extracted from the target information. For example, in the example of FIG. 1, the display unit 151 displays the character strings included in the text information included in the input information and review information of the product "health drink A" as candidates for tag information.
また、表示部151は、対象情報及びタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図1の例において、表示部151は、タグ情報の候補を含む商品情報を画面W1に示すように表示する。 In addition, the display unit 151 may display candidates for target information and tag information. For example, in the example of FIG. 1, the display unit 151 displays product information including candidates for tag information as shown on the screen W1.
また、表示部151は、商品に関する情報である対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図1の例において、表示部151は、商品「健康飲料A」に関する情報である商品情報から抽出したタグ情報の候補を表示する。 Further, the display unit 151 may display candidates for tag information to be added to the product based on target information, which is information about the product. For example, in the example of FIG. 1, the display unit 151 displays candidates for tag information extracted from product information that is information about the product "Healthy drink A".
また、表示部151は、商品の購入目的または商品の使用感に関するタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図1の例において、表示部151は、「商品の購入目的」または「商品の使用感」のいずれかのカテゴリに関するタグ情報の候補を表示する。 In addition, the display unit 151 may display candidates for tag information related to the purchase purpose of the product or the usability of the product. For example, in the example of FIG. 1, the display unit 151 displays candidates for tag information related to either category of "purchase purpose of product" or "usability of product".
また、表示部151は、対象情報からタグ情報の候補の抽出処理を行うモデルにより抽出されたタグ情報の候補を表示してもよい。例えば、図1の例において、表示部151は、ショッピングサーバ10のモデル記憶部14に格納されているモデルにより抽出されたタグ情報の候補を表示する。 In addition, the display unit 151 may display candidates of tag information extracted by a model that performs extraction processing of candidates of tag information from target information. For example, in the example of FIG. 1 , the display unit 151 displays candidates for tag information extracted from models stored in the model storage unit 14 of the shopping server 10 .
(受付部152について)
受付部152は、表示部151により表示されたタグ情報の候補が所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける。例えば、図1の例において、受付部152は、商品「健康飲料A」の特性を示すものとして、タグ情報の候補が「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれかに関する判定者J1の操作を受け付ける。
(Regarding the reception unit 152)
The receiving unit 152 receives an operation regarding whether or not the tag information candidate displayed by the display unit 151 is appropriate as tag information indicating a predetermined target. For example, in the example of FIG. 1, the reception unit 152 determines whether the tag information candidate is "appropriate,""inappropriate," or "indistinguishable" as a characteristic of the product "health drink A." Accepts the operation of J1.
また、受付部152は、タグ情報の候補の抽出元である文字列に対する操作を受け付けてもよい。例えば、図1の例において、受付部152は、商品情報のうち、タグ情報の候補として抽出した文字列を表示するタグ情報表示領域に対する操作を受け付ける。 The receiving unit 152 may also receive an operation on a character string from which a candidate for tag information is extracted. For example, in the example of FIG. 1, the receiving unit 152 receives an operation on a tag information display area displaying a character string extracted as a candidate for tag information among product information.
また、受付部152は、タグ情報の候補が商品を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付けてもよい。例えば、図1の例において、受付部152は、商品「健康飲料A」の特性を示すものとして、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作を受け付ける。 In addition, the receiving unit 152 may receive an operation regarding whether or not a candidate for tag information is appropriate as tag information indicating a product. For example, in the example of FIG. 1, the receiving unit 152 receives an operation regarding whether or not the candidate tag information is appropriate as indicating the characteristics of the product "health drink A."
(表示制御部153について)
表示制御部153は、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作に応じた表示態様でタグ情報の候補を表示させる。例えば、表示制御部153は、文字列に対する操作が受け付けられた場合、当該文字列を当該操作に応じた表示態様で表示させる。例えば、図1の例において、表示制御部153は、タグ情報の候補が「適切」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形の右側に丸印を表示し、タグ情報の候補が「不適切」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形の右側にバツ印を表示する。また、例えば、図1の例において、表示制御部153は、タグ情報の候補が「判別不可」である操作を受け付けた場合、タグ情報表示領域の矩形内に斜線を重畳させて表示する。
(Regarding the display control unit 153)
The display control unit 153 displays the candidate tag information in a display mode according to the operation regarding whether the candidate tag information is appropriate. For example, when an operation on a character string is accepted, the display control unit 153 displays the character string in a display mode according to the operation. For example, in the example of FIG. 1, the display control unit 153 displays a circle on the right side of the rectangle in the tag information display area when an operation indicating that the tag information candidate is "appropriate" is received, and the tag information candidate is When an "inappropriate" operation is accepted, a cross mark is displayed on the right side of the rectangle in the tag information display area. Further, for example, in the example of FIG. 1, the display control unit 153 superimposes oblique lines within the rectangle of the tag information display area and displays it when an operation indicating that the tag information candidate is "unidentifiable" is received.
(取得部154について)
取得部154は、操作に関する情報と、操作が行われた対象情報とを、モデルの学習データとして取得する。例えば、取得部154は、各タグ情報の候補が適切であるか否かに関する情報と、操作が行われた商品情報とをモデルの学習データとして取得する。例えば、図1の例において、取得部154は、判定者J1が各タグ情報の候補に対して行った操作「適切」、「不適切」または「判別不可」のいずれか示す情報と、タグ情報の候補とを対応付けた情報である操作情報を、モデルの学習データとして取得する。
(Regarding the acquisition unit 154)
The acquisition unit 154 acquires the information about the operation and the target information on which the operation was performed as model learning data. For example, the acquisition unit 154 acquires, as model learning data, information about whether each tag information candidate is appropriate or not, and product information on which an operation has been performed. For example, in the example of FIG. 1, the acquisition unit 154 obtains information indicating whether the operation performed by the judge J1 on each tag information candidate is "appropriate", "inappropriate", or "undistinguishable", and tag information The operation information, which is information associated with the candidates for , is acquired as learning data for the model.
(送信部155について)
送信部155は、モデルの学習処理を実行する所定の学習サーバにモデルの学習データを送信する。例えば、図1の例において、送信部155は、操作情報をモデルの学習データとしてショッピングサーバ10に送信する。
(Regarding the transmission unit 155)
The transmission unit 155 transmits model learning data to a predetermined learning server that executes model learning processing. For example, in the example of FIG. 1, the transmission unit 155 transmits operation information to the shopping server 10 as model learning data.
なお、ショッピングサーバ10と学習サーバ40とが連携して動作する場合、送信部155は、学習データを学習サーバ40に送信してもよい。 In addition, when the shopping server 10 and the learning server 40 operate in cooperation, the transmitting unit 155 may transmit the learning data to the learning server 40 .
〔5.情報処理のフロー〕
ここで、図6を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の情報処理の手順について説明する。図6は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
[5. Information processing flow]
Here, the information processing procedure of the
図6に示すように、情報処理装置100は、タグ情報の候補を表示する(ステップS101)。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、タグ情報の候補を含む商品情報を表示する。続いて、情報処理装置100は、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作を受け付ける(ステップS102)。続いて、情報処理装置100は、操作に応じた表示態様でタグ情報の候補を表示させる(ステップS103)。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、操作に応じた表示態様でタグ情報表示領域を表示させる。
As shown in FIG. 6, the
続いて、情報処理装置100は、学習データを取得する(ステップS104)。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、各タグ情報の候補に対して行った操作を示す情報と、タグ情報の候補とを対応付けた情報である操作情報を、モデルの学習データとして取得する。続いて、情報処理装置100は、学習データをショッピングサーバ10に送信し(ステップS105)、処理を終了する。
Subsequently, the
〔6.変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
[6. Modification]
The above-described embodiment is an example, and various modifications and applications are possible.
〔6-1.商品情報について〕
上述の実施形態において、情報処理装置100が商品に関する商品情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報の候補を表示し、当該タグ情報の候補に対する操作を受け付ける例を示した。しかしながら、情報処理装置100は、商品情報に限らず、各種自然言語において用いられる文字により構成される文字列を含む情報に付与されるタグ情報の候補を表示し、当該タグ情報の候補に対する操作を受け付けてもよい。
〔6-2.タグ情報の候補について〕
上述の実施形態において、情報処理装置100が、タグ情報の候補として商品情報から抽出した文字列を表示する例を示したが、情報処理装置100が表示するタグ情報の候補は、上述した例に限られない。例えば、情報処理装置100は、対象情報から抽出した文字列の類語など、概念が共通する単語をタグ情報の候補として表示してもよい。例えば、図1の例において、情報処理装置100は、商品情報から抽出した文字列「カロリーが高い」の類語「高カロリー」をタグ情報の候補としてAR2-5に表示してもよい。また、例えば、図1の例において、情報処理装置100は、商品情報から抽出した文字列「野菜不足」を上位概念化した単語「健康志向」をタグ情報の候補としてAR1-4に表示してもよい
[6-1. About product information]
In the above-described embodiment, the
[6-2. Candidates for tag information]
In the above-described embodiment, the
〔7.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置100は、表示部151と、受付部152と、表示制御部153と、取得部154と、送信部155とを有する。表示部151は、所定の対象に関する対象情報に基づいて当該所定の対象に付与されるタグ情報の候補を表示する。受付部152は、表示部151により表示されたタグ情報の候補が所定の対象を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける。表示制御部153は、タグ情報の候補が適切であるか否かに関する操作に応じた表示態様でタグ情報の候補を表示させる。取得部154は、操作に関する情報と、操作が行われた対象情報とを、モデルの学習データとして取得する。送信部155は、モデルの学習処理を実行する所定の学習サーバにモデルの学習データを送信する。
[7. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、タグ情報の候補がタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付け、当該操作に関する情報を取得するため、適切にアノテーションを付与できる。
Accordingly, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、例えば、表示部151は、対象情報から抽出した文字列に基づくタグ情報の候補を表示する。また、例えば、表示部151は、対象情報及びタグ情報の候補を表示する。そして、受付部152は、タグ情報の候補の抽出元である文字列に対する操作を受け付ける。
In the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、タグ情報の候補の抽出元に対する操作を受け付けるため、適切にアノテーションを付与できる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、例えば、表示制御部153は、文字列に対する操作が受け付けられた場合、当該文字列を当該操作に応じた表示態様で表示させる。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、アノテーションを付与した情報を視認可能とするため、利便性を向上させることができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、例えば、表示部151は、商品に関する情報である対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報の候補を表示する。そして、受付部152は、タグ情報の候補が商品を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を受け付ける。また、例えば、表示部151は、商品の購入目的または商品の使用感に関するタグ情報の候補を表示する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、商品情報から抽出したタグ情報の候補に対しアノテーションを付与できるため、電子商取引サービス等に用いられる情報の処理の負担を軽減できる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置100において、例えば、表示部151は、対象情報からタグ情報の候補の抽出処理を行うモデルにより抽出されたタグ情報の候補を表示する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置100は、モデルにより出力された情報にアノテーションを付与することにより、当該情報をモデルの学習処理等に活用できる。
As a result, the
〔8.ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置は、例えば図7に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報処理装置100を例に挙げて説明する。図7は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、ROM1200、RAM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
[8. Hardware configuration]
Also, the information processing apparatus according to each of the embodiments described above is implemented by a computer 1000 configured as shown in FIG. 7, for example. The
CPU1100は、ROM1200又はHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1200は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The CPU 1100 operates based on programs stored in the
HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス1500は、通信網500(実施形態のネットワークNに対応する)を介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、また、通信網500を介してCPU1100が生成したデータを他の機器へ送信する。
The
CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
The CPU 1100 controls output devices such as displays and printers, and input devices such as keyboards and mice, through an input/
メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラム又はデータを読み取り、RAM1300を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1300上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
Media interface 1700 reads programs or data stored in
例えば、コンピュータ1000が情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1300上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部150の機能を実現する。また、HDD1400には、情報処理装置100の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the computer 1000 functions as the
〔9.その他〕
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
[9. others〕
As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail based on the drawings. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
また、上述した情報処理装置100は、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
In addition, the configuration of the
また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、表示部は、表示手段や表示回路に読み替えることができる。 In addition, the "unit" described in the claims can be read as "means", "circuit", or the like. For example, the display section can be read as display means or a display circuit.
10 ショッピングサーバ
11 通信部
12 記憶部
13 商品情報記憶部
14 モデル記憶部
15 制御部
16 受付部
17 抽出部
18 送信部
19 学習部
20 ストア端末
30 ユーザ端末
40 学習サーバ
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
130 入力部
140 出力部
150 制御部
151 表示部
152 受付部
153 表示制御部
154 取得部
155 送信部
10 shopping server 11 communication unit 12
Claims (9)
前記表示手順により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を、前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 Target information relating to a product provided in a prescribed e-commerce service , which is tag information attached to the product based on the target information indicating the review input by the purchaser of the product, and which is the characteristic of the product a display procedure for displaying candidates for tag information indicating
a reception procedure for accepting an operation regarding whether or not the tag information candidate displayed by the display procedure is appropriate as tag information indicating characteristics of the product in the electronic commerce service from a judge different from the purchaser; An information processing program characterized by being executed by a computer.
前記対象情報から抽出した文字列に基づく前記タグ情報の候補を表示する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理プログラム。 The display procedure is
2. The information processing program according to claim 1, wherein candidates for said tag information based on character strings extracted from said target information are displayed.
前記対象情報及び前記タグ情報の候補を表示し、
前記受付手順は、
前記タグ情報の候補の抽出元である前記文字列に対する前記操作を受け付ける
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理プログラム。 The display procedure is
displaying candidates for the target information and the tag information;
The reception procedure includes:
3. The information processing program according to claim 2, wherein the operation for the character string from which the candidate for the tag information is extracted is accepted.
をさらに含むことを特徴とする請求項3に記載の情報処理プログラム。 4. The information processing program according to claim 3, further comprising a display control procedure for displaying the character string in a display mode according to the operation when the operation on the character string is accepted.
前記商品の購入目的または前記商品の使用感に関する前記タグ情報の候補を表示する
ことを特徴とする請求項1から4のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。 The display procedure is
5. The information processing program according to any one of claims 1 to 4, wherein candidates for the tag information relating to the purchase purpose of the product or the usability of the product are displayed.
前記対象情報から前記タグ情報の候補の抽出処理を行うモデルにより抽出された前記タグ情報の候補を表示する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。 The display procedure is
6. The information processing program according to any one of claims 1 to 5, wherein the tag information candidates extracted by a model that performs extraction processing of the tag information candidates from the target information are displayed.
をさらに含むことを特徴とする請求項6に記載の情報処理プログラム。 7. The information processing program according to claim 6, further comprising an acquisition step of acquiring the information about the operation and the target information on which the operation was performed as learning data for the model.
前記表示部により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を、前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 Target information relating to a product provided in a prescribed e-commerce service , which is tag information attached to the product based on the target information indicating the review input by the purchaser of the product, and which is the characteristic of the product a display unit that displays candidates for tag information indicating
a receiving unit that receives an operation regarding whether or not the tag information candidate displayed by the display unit is appropriate as tag information indicating characteristics of the product in the electronic commerce service from a judge different from the purchaser; An information processing device comprising:
所定の電子商取引サービスにおいて提供される商品に関する対象情報であって、当該商品の購入者により入力されたレビューを示す対象情報に基づいて当該商品に付与されるタグ情報であって、当該商品の特性を示すタグ情報の候補を表示する表示工程と、
前記表示工程により表示されたタグ情報の候補が前記電子商取引サービスにおいて前記商品の特性を示すタグ情報として適切であるか否かに関する操作を、前記購入者とは異なる判定者から受け付ける受付工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 A computer-executed information processing method comprising:
Target information relating to a product provided in a prescribed e-commerce service , which is tag information attached to the product based on the target information indicating the review input by the purchaser of the product, and which is the characteristic of the product a display step of displaying candidates for tag information indicating
a receiving step of receiving , from a judge different from the purchaser, an operation regarding whether or not the tag information candidate displayed in the displaying step is appropriate as tag information indicating characteristics of the product in the electronic commerce service; An information processing method characterized by comprising:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019006420A JP7292040B2 (en) | 2019-01-17 | 2019-01-17 | Information processing program, information processing apparatus, and information processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019006420A JP7292040B2 (en) | 2019-01-17 | 2019-01-17 | Information processing program, information processing apparatus, and information processing method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020115287A JP2020115287A (en) | 2020-07-30 |
JP7292040B2 true JP7292040B2 (en) | 2023-06-16 |
Family
ID=71778568
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019006420A Active JP7292040B2 (en) | 2019-01-17 | 2019-01-17 | Information processing program, information processing apparatus, and information processing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7292040B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20230206294A1 (en) | 2021-12-29 | 2023-06-29 | Rakuten Group, Inc. | Information processing apparatus, information processing method, and recording medium |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012079247A (en) | 2010-10-06 | 2012-04-19 | Hironori Abe | Word-of-mouth information management system and word-of-mouth information management program |
JP2015506511A (en) | 2011-12-27 | 2015-03-02 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | Text analysis system |
WO2015045155A1 (en) | 2013-09-30 | 2015-04-02 | 楽天株式会社 | Corpus generation device, corpus generation method, and corpus generation program |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10361981B2 (en) * | 2015-05-15 | 2019-07-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Automatic extraction of commitments and requests from communications and content |
JP6679954B2 (en) * | 2016-01-28 | 2020-04-15 | 富士通株式会社 | Attribute assignment control program, information processing apparatus, and attribute assignment control method |
-
2019
- 2019-01-17 JP JP2019006420A patent/JP7292040B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012079247A (en) | 2010-10-06 | 2012-04-19 | Hironori Abe | Word-of-mouth information management system and word-of-mouth information management program |
JP2015506511A (en) | 2011-12-27 | 2015-03-02 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | Text analysis system |
WO2015045155A1 (en) | 2013-09-30 | 2015-04-02 | 楽天株式会社 | Corpus generation device, corpus generation method, and corpus generation program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020115287A (en) | 2020-07-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20150066586A1 (en) | Evaluation calculating device, evaluation calculating method, and recording medium | |
US10878473B1 (en) | Content modification | |
TWI537856B (en) | Information processing device, information processing method, memory media | |
JP6698040B2 (en) | Generation device, generation method, and generation program | |
US20140156796A1 (en) | Intelligent information providing system and method | |
CN107329585A (en) | Method and apparatus for inputting word | |
JP7012599B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
JP5727684B1 (en) | Browsing device, display control method, recording medium, and program | |
JP7292040B2 (en) | Information processing program, information processing apparatus, and information processing method | |
JP6815597B2 (en) | Server equipment, sales promotion support system, sales promotion support method, and program | |
JP2017182355A (en) | Menu generation system, menu generation method and menu generation program | |
JP2018045412A (en) | Generation device, generation method, and generation program | |
Lapin et al. | Improving the usability of requests for consent to use cookies | |
KR20180129735A (en) | Shopping mall service providing apparatus and method for interworking social networking service | |
JP6584611B1 (en) | Display program, display device, and display method | |
JP7042723B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and programs | |
JP6494710B2 (en) | Distribution apparatus, distribution method, and distribution program | |
JP6995405B1 (en) | Information provision method, information provision device, information provision program and recording medium | |
JP2020042636A (en) | Information display program, information display device, information display method, and delivery device | |
JP7208103B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP2019149035A (en) | Provision device, provision method, and provision program | |
JP7077269B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods, and information processing programs | |
JP7458106B1 (en) | Information provision device, information provision method, and information provision program | |
JP6748245B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program | |
JP6958159B2 (en) | Information processing equipment and programs |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200917 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210831 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210928 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211126 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20220419 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220719 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20220719 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20220726 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20220802 |
|
A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20220812 |
|
C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211 Effective date: 20220816 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20221025 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20230104 |
|
C13 | Notice of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C13 Effective date: 20230124 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230320 |
|
C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22 Effective date: 20230404 |
|
C23 | Notice of termination of proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C23 Effective date: 20230411 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230606 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7292040 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |