JP7405525B2 - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
従来、文章作成を支援する様々な技術が知らている。例えば、特許文献１には、文章の表現形態の変更を支援する技術が開示されている。また、特許文献２には、文章の文体を当該文章の読み手側との関係に従って変換する技術が開示されている。
Conventionally, various techniques for supporting text creation are known. For example,
しかしながら、上記の従来技術では、提供対象の情報の態様を、当該提供対象の情報を入力した入力元の所望する性格に応じた適切な態様へと変換することができるとは限らない。 However, with the above-mentioned conventional technology, it is not always possible to convert the form of the information to be provided into an appropriate form according to the desired characteristics of the input source that inputs the information to be provided.
例えば、特許文献１では、表現を異にする同一の概念の語や句を関連付けして記憶しておくことで、入力された文章の表現が統一ものとなるよう、入力された文章を文節単位で再構成しているに過ぎず、文章の入力元や文章の読み手の性格が一切考慮されていない。また、特許文献２では、文章の書き手側の条件（例えば、年齢、地位、性別等）、読み手側の条件（例えば、年齢、地位、性別等）、書き手側と読み手側の関係（目上、有人、師弟等）、文章の種類（公用文、商用文、手紙等）に基づいて、文章の文体を変換しているに過ぎず、同様に、文章の入力元や文章の読み手の性格が一切考慮されていない。
For example, in
このようなことから、上記の従来技術では、提供対象の情報の態様を当該提供対象の情報を入力した入力元の所望する性格に応じた適切な態様へと変換することができるとは限らない。 For this reason, with the above-mentioned conventional technology, it is not always possible to convert the form of the information to be provided into an appropriate form according to the desired characteristics of the input source that inputs the information to be provided. .
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、提供対象の情報の態様を当該提供対象の情報を入力した入力元の所望する性格に応じた適切な態様へと変換することのできる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム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 is an information process that can convert the form of information to be provided into an appropriate form according to the desired characteristics of the input source that inputs the information to be provided. The purpose is to provide a device, an information processing method, and an information processing program.
本願にかかる情報処理装置は、提供対象の情報を取得する取得部と、前記提供対象の情報の態様を、任意の性格に応じた態様へと変換する変換部とを有することを特徴とする。 The information processing device according to the present application is characterized by having an acquisition unit that acquires information to be provided, and a conversion unit that converts the form of the information to be provided to a form corresponding to an arbitrary character.
実施形態の一態様によれば、提供対象の情報の態様を当該提供対象の情報を入力した入力元の所望する性格に応じた適切な態様へと変換することができるといった効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to convert the form of the information to be provided into an appropriate form according to the desired personality of the input source who input the information to be provided.
以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理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説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下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。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Below, embodiments for implementing an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to this embodiment. Furthermore, in the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.
〔１．情報処理の一例〕
図１～４を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。以下では、実施形態にかかる情報処理を第１の情報処理、第２の情報処理、および、第３の情報処理に分けて説明する。図１および図２は、第１の情報処理を説明する図に対応する。図３は、第２の情報処理を説明する図に対応する。図４は、第３の情報処理を説明する図に対応する。図１～４を用いて実施形態にかかる情報処理の一例を説明する前に、まずは、実施形態にかかる情報処理の概要を示すことにする。
[1. An example of information processing]
An example of information processing according to the embodiment will be explained using FIGS. 1 to 4. In the following, the information processing according to the embodiment will be explained separately into first information processing, second information processing, and third information processing. 1 and 2 correspond to diagrams explaining the first information processing. FIG. 3 corresponds to a diagram explaining the second information processing. FIG. 4 corresponds to a diagram explaining the third information processing. Before explaining an example of the information processing according to the embodiment using FIGS. 1 to 4, an overview of the information processing according to the embodiment will first be presented.
まず、図５を用いて、実施形態にかかる情報処理システムについて説明する。図５は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。実施形態にかかる情報処理システム１は、図５に示すように、端末装置１０と、外部装置３０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０、外部装置３０、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通信可能に接続される。なお、図５に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の外部装置３０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。
First, the information processing system according to the embodiment will be described using FIG. 5. FIG. 5 is a diagram showing a configuration example of the
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０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（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。端末装置１０は、ユーザによるインターネット上の行動に応じて、様々な情報処理を実行する。例えば、端末装置１０は、表示画面に各種のコンテンツを表示することによりユーザによる閲覧行動を可能にする。また、例えば、端末装置１０は、表示画面に各種の商品情報を表示することによりユーザによる購買行動を実現する。もちろん、ユーザによるインターネット上の行動は、閲覧行動や購買行動に限定されるものではない。例えば、インターネット上の行動としては、所定のＳＮＳサイトに対して投稿される文章の入力行動等も挙げられる。
The
また、端末装置１０には、情報入力（例えば、文章の入力）を受け付け、受け付けた文情報が所定の態様に変換された変換結果を提示するアプリケーション（アプリＡＰとする）が予めインストールされているものとする。このようなことから、端末装置１０は、アプリＡＰの制御に従って、ユーザにより入力された情報を、実施形態にかかる情報処理装置１００に送信する。情報処理装置１００は、以下に説明する実施形態にかかる情報処理を行うことで、入力情報の態様を任意の性格に応じた態様へと変換し、変換結果を端末装置１０に返す。そして、端末装置１０は、変換結果を表示画面に表示する。
Furthermore, an application (referred to as an application AP) that accepts information input (for example, text input) and presents a conversion result in which the received text information is converted into a predetermined format is installed in the
なお、アプリＡＰは、所定のサービス（例えば、ＳＮＳサービス）に関するアプリケーションとして実現されてもよい。これにより、ユーザは、例えば、いかにも自身の性格とは異なる性格の人物が書いたような文章で相手とやり取りしたり、コメント投稿することができるようになる。また、ユーザがストアの従業員で自店舗の商品を広告したい場合、アプリＡＰを活用することで、例えば、自身の文章を広告配信先が好みそうな文章に変換させることができる。 Note that the application AP may be realized as an application related to a predetermined service (for example, SNS service). As a result, the user can, for example, communicate with the other party using text that looks like it was written by someone with a personality different from the user's own, and can post comments. Further, if the user is an employee of a store and wants to advertise the products of his or her own store, by utilizing the application AP, for example, the user can convert his or her own text into text that is likely to be liked by the advertisement distribution destination.
外部装置３０は、各種サービスを提供するサーバ装置である。例えば、外部装置３０は、サービスの数だけ存在するが、本実施形態では、説明を簡単にするために、１台の外部装置３０が各種サービスを提供しているものとする。例えば、外部装置３０は、ニュース記事等の記事コンテンツが一覧表示されるようなポータルサイトを提供する。また、外部装置３０は、例えば、ショッピングサービス、オークションサービス、検索サービス、情報共有サービス、動画配信サービス等の各種サービスを提供する。また、これらサービスに対応するページでは、適宜、広告コンテンツの表示も行われる。また、外部装置３０、および、後述する情報処理装置１００を管理する事業者は同一であるものとする。したがって、上記の各種サービスは、かかる事業者に運営されるサービスとも言い換えることができる。
The
ここで、実施形態にかかる情報処理が行われるにあたっての前提について説明する。例えば、面識のない相手と文章のやり取りをする際に、文章作成の不慣れなユーザは、相手に対する自分の性格や人柄等を語句の使用により文章表現することが難しく、文章作成に時間が掛かる場合がある。また、ユーザは、相手に向けて文章を提示する際に、例えば、所望する性格に応じた文章を提示したい場合があるが、所望する性格が自身と異なればそのような性格に応じた文章を書くのは非常に困難である。このようなことから、文章の態様（例えば、文章表現、言い回し、スタイル等）を、当該文章を入力した入力元の所望する性格に応じた適切な態様へと変換することができれば便利である。 Here, the premise for performing the information processing according to the embodiment will be explained. For example, when exchanging text with someone you don't know, a user who is inexperienced in writing may find it difficult to express his/her personality, personality, etc. to the other person using words and phrases, and it may take time to write the text. There is. Furthermore, when presenting a sentence to the other party, the user may want to present a sentence according to the desired personality, for example, but if the desired personality is different from the user's own, the user may want to present the sentence according to the personality. It is very difficult to write. For this reason, it would be convenient if it were possible to convert the form of a text (for example, sentence expression, phrasing, style, etc.) into an appropriate form according to the desired character of the input source that inputs the text.
ユーザの「性格」についても触れておく。本実施形態でいう「性格」は、嗜好性のような単なるユーザの属性情報とはべつものである。つまり、性格は、ユーザの人間性を形成するうえでベースとなっているもので、先天的傾向に基づく意欲や行動の傾向である。したがって、長期的にみると、性格は、一様なものと解することができる。 Let's also touch on the user's "personality." "Personality" in this embodiment is different from mere user attribute information such as preferences. In other words, personality is the basis for forming a user's personality, and is a tendency for motivation and behavior based on innate tendencies. Therefore, from a long-term perspective, personality can be understood to be uniform.
上記の前提を踏まえて、実施形態にかかる情報処理装置１００は、以下の情報処理を行う。具体的には、情報処理装置１００は、提供対象の情報を取得する取得部と、提供対象の情報の態様を、任意の性格に応じた態様へと変換する。例えば、情報処理装置１００は、性格毎に当該性格に応じた情報の分類を行い、分類された情報のうち、任意の性格に応じた情報を用いて、提供対象の情報の態様を任意の性格に応じた態様へと変換する。例えば、情報処理装置１００は、入力された情報と、当該情報を入力したユーザの性格との関係性に基づいて、性格毎に当該性格に応じた言葉、または、文字の表示態様に関する態様情報の分類を行う。一例としては、情報処理装置１００は、入力された文字列が有する特徴と、当該文字列を入力したユーザの性格との関係性に基づいて、性格毎に当該性格に応じた言葉、または、文字の表示態様に関する態様情報の分類を行う。
Based on the above premise, the
このような状態において、情報処理装置１００は、第１の情報処理では、どのような性格に応じた態様への変換を希望するのか性格の指定を受け付ける。そして、情報処理装置１００は、任意の性格として、指定された性格に応じた態様へと提供対象の情報の態様を変換する。また、情報処理装置１００は、第２の情報処理では、提供対象の情報を入力した入力者の性格をこの提供対象の情報に基づいて推定し、提供対象の情報の態様を、推定された性格に応じた態様へと変換する。また、情報処理装置１００は、第３の情報処理では、提供対象の情報が提供される提供先の性格を提供先に関する所定の情報に基づき推定し、提供対象の情報の態様を、推定された性格に応じた態様へと変換する。
In such a state, in the first information processing, the
〔２．第１の情報処理の一例〕
さて、ここからはまず、図１を用いて第１の情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる第１の情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態にかかる第１の情報処理の一例を手順を追って説明する。また、情報処理装置１００が有する記憶部についても適宜説明する。なお、図１の例では、提供対象の情報は、情報処理装置１００から見てユーザという立場にある広告主Ｕｘ１により入力された文章ＴＸ１であるものとする。文章ＴＸ１は、情報処理装置１００により変換された状態で、エンドユーザに提供される可能性があるため、提供対象の情報の一例といえる。また、広告主Ｕｘ１により利用される端末装置１０にはアプリＡＰがインストールされている。また、第２の情報処理および第３の情報処理でも同様の例を採用することにする。
[2. Example of first information processing]
Now, from now on, an example of the first information processing will be explained using FIG. 1. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of first information processing according to an embodiment. In FIG. 1, an example of the first information processing according to the embodiment will be explained step by step. Further, the storage unit included in the
また、広告主が文章変換のために情報処理装置１００を利用するというのは一例であり、例えば、所定のＳＮＳサービスに投稿するにあたって、自身の文章の態様を所定の性格に応じた態様に変換したいエンドユーザが情報処理装置１００を利用するということもあり得る。また、以下の実施形態では、情報処理装置１００が、入力された文章の態様を変換する例を示すが、情報処理装置１００は、入力された画像の態様を変換することもできる。
Furthermore, an example of an advertiser using the
まず、情報処理装置１００は、サンプルユーザの性格を推定する推定処理を行う（ステップＳ１１）。サンプルユーザとは、後述するモデルや正解データを生成するために情報が利用されるユーザである。また、以下では、サンプルユーザを「Ｓユーザ」と表記する場合がある。
First, the
例えば、情報処理装置１００は、所定の性格診断手法により、各Ｓユーザの性格を診断（各Ｓユーザがどの性格特性であるか診断）し、診断結果を診断結果記憶部１２１に格納する。例えば、情報処理装置１００は、Ｂｉｇ５とよばれる性格診断手法を用いて、開放性、真面目さ、外向性、協調性、精神安定性といった５項目の性格特性毎にスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、各Ｓユーザがどの性格特性に最も当てはまるかを診断することができる。例えば、情報処理装置１００は、Ｓユーザのうち、ユーザＵ１についてＢｉｇ５を行った結果、開放性で最も高いスコアが得られたとすると、ユーザＵ１は性格特性「開放的」との診断結果を得る。言い換えれば、情報処理装置１００は、ユーザＵ１は開放的な性格（開放性が高い性格）との診断結果を得る。
For example, the
なお、情報処理装置１００は、エコグラムと呼ばれる性格診断手法により、「厳しさ度」、「優しさ度」、「冷静度」、「自由気まま度」、「従順度」といった性格特性のスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、各Ｓユーザがどの性格特性に最も当てはまるかを診断してもよい。また、情報処理装置１００は、ＯＫグラムと呼ばれる性格診断手法により、「他者否定性」、「他者肯定性」、「自己否定性」、「自己肯定性」といった性格特性のスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、各Ｓユーザがどの性格特性に最も当てはまるかを診断してもよい。
Note that the
また、このような性格診断結果は、例えば、予め各Ｓユーザに対していくつかの質問を行い、質問に対する回答に基づき得られた情報であってもよい。また、このような性格診断結果は、例えば、占いサイトやお見合いサイト等、Ｓユーザに対して提供された各種サービスにおける利用履歴から推定されたものであってもよい。本実施形態では、Ｂｉｇ５に基づく性格診断結果を例に説明することにする。 Moreover, such a personality diagnosis result may be information obtained by asking each S user several questions in advance and based on the answers to the questions, for example. Moreover, such a personality diagnosis result may be estimated from the usage history of various services provided to the S user, such as a fortune-telling site or a matchmaking site. In this embodiment, personality diagnosis results based on Big5 will be explained as an example.
診断結果記憶部１２１は、各Ｓユーザに対する性格診断で得られた性格診断結果を記憶する。図１の例では、診断結果記憶部１２１は、「性格特性」、「ユーザＩＤ」といった項目を有する。「性格特性」は、Ｂｉｇ５と呼ばれる性格診断での診断結果で得られる性格特性の候補を示す。「性格特性」には、開放的、真面目、外向的、協調的、精神不安定といった５項目が存在する。「ユーザＩＤ」は、対応する「性格特性」に属するＳユーザを識別する識別情報を示す。
The diagnosis
図１に示す診断結果記憶部１２１の例では、性格特性「開放的」に対して、ユーザＩＤ「Ｕ１、Ｕ３、Ｕ５」等が対応付けられている。かかる例は、情報処理装置１００が、Ｂｉｇ５により、ユーザＵ１、ユーザＵ３、ユーザＵ５に対して性格特性「開放的」との診断結果を得たことを示す。つまり、ユーザＵ１、Ｕ３、Ｕ５は、「開放的な性格」との診断結果が得られたことを示す。
In the example of the diagnosis
次に、情報処理装置１００は、入力情報と、入力情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉、または、（文字や画像の）表示態様に関する態様情報の分類を行う（ステップＳ１２）。
Next, based on the relationship between the input information and the personality characteristics of the user who inputted the input information, the
まず、文字の分類について説明する。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１１で性格診断が行われたＳユーザが商品レビューのための入力欄に入力した文章（コメント）や、所定のＳＮＳサイトに投稿した文章（コメント）を入力情報として取得する。例えば、情報処理装置１００は、外部装置３０から入力情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、入力情報と、入力情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉の分類を行う。例えば、情報処理装置１００は、入力情報に含まれる文字列が有する特徴と、当該情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉の分類を行う。例えば、情報処理装置１００は、性格特性毎に当該性格特性に応じた単語、語句、または、文章表現の少なくともいずれかの分類を行う。
First, character classification will be explained. For example, the
ステップＳ１２での分類処理の一例として、情報処理装置１００は、相互情報量という指標を用いることができる。具体的には、情報処理装置１００は、入力情報に含まれる言葉と、当該入力情報を入力したＳユーザの性格特性との間での相互情報量を算出し、算出した相互情報量が所定値以上の言葉を、当該性格特性に応じた特徴語として分類する。例えば、情報処理装置１００は、同一性格特性に属するＳユーザに入力された検索クエリ、質問、回答、ＳＮＳに投稿した情報、プロフィール、各種のコメント等といった各種のＵＧＣ（User Generated Contents）を収集する。なお、情報処理装置１００は、例えば、同一性格特性に属するＳユーザが投稿した質問に対する回答のうち、かかるＳユーザがベストアンサーとして選択した回答、すなわち、かかるＳユーザが最も気に入った回答をＵＧＣ情報として収集してもよい。また、性格特性毎に分類された特徴語は、その性格特性を有するユーザがよく使い傾向にある（使用頻度の高い傾向にある）言葉といえる。
As an example of the classification process in step S12, the
そして、情報処理装置１００は、入力情報から単語や頻出する表現等といった文字列を抽出し、抽出した文字列と性格特性との間の相互情報量を計算する。そして、情報処理装置１００は、相互情報量の値が高い方から順に所定の数の特徴語をその性格特性に応じた特徴語として分類（選択）する。このような処理を性格特性毎に実行することで、情報処理装置１００は、各性格特性と対応する特徴語を過去ログの特徴として得ることができる。また、情報処理装置１００は、特徴語を分類結果記憶部１２２に格納する。
Then, the
次に、態様情報の分類について説明する。例えば、情報処理装置１００は、性格特性と、この性格特性のＳユーザにより入力された入力情報（例えば、文章や画像）との関係性を分析することにより、性格特性毎に当該性格特性のＳユーザはどのようなスタイルや見た目の文字あるいは画像を好む傾向にあるかといった、その行動傾向（嗜好性の傾向）に基づくスタイルの特徴を分析し、分析結果として得られたスタイルや見た目を示す態様情報当該性格特性に対して分類する。また、情報処理装置１００は、態様情報を分類結果記憶部１２２に格納する。
Next, the classification of aspect information will be explained. For example, the
分類結果記憶部１２２は、性格特性毎に分類された特徴語（単語、語句、文章表現等）や態様情報を記憶する。図１の例では、分類結果記憶部１２２は、「性格特性」、「特徴語」、「態様情報」といった項目を有する。「性格特性」は、Ｂｉｇ５での診断結果で得られる性格特性の候補を示す。「性格特性」には、開放的、真面目、外向的、協調的、精神不安定といった５項目が存在する。「特徴語」は、対応する「性格特性」に対して分類された特徴語であって、対応する「性格特性」に応じた特徴語を示す。「態様情報」は、対応する「性格特性」に対して分類された態様情報であって、対応する「性格特性」に応じた態様情報を示す。 The classification result storage unit 122 stores characteristic words (words, phrases, sentence expressions, etc.) and mode information classified for each personality characteristic. In the example of FIG. 1, the classification result storage unit 122 has items such as "personality characteristics," "characteristic words," and "aspect information." “Personality traits” indicates candidates for personality traits obtained from the Big5 diagnosis results. There are five categories of personality traits: openness, seriousness, extroversion, cooperativeness, and mental instability. A “characteristic word” is a characteristic word classified into a corresponding “personality characteristic”, and indicates a characteristic word according to the corresponding “personality characteristic”. “Aspect information” is aspect information classified into a corresponding “personality characteristic,” and indicates aspect information according to the corresponding “personality characteristic.”
図１に示す分類結果記憶部１２２の例では、性格特性「開放的」に対して、特徴語「Ｗ１２、Ｗ３２」が対応付けられている。かかる例は、性格特性「開放的」のユーザ（開放的な性格のユーザ）は、「Ｗ１２、Ｗ３２」を使用する傾向にあることを示す。かかる例では、「Ｗ１２、Ｗ３２」といったように概念的な記号を用いているが、実際には、特定の単語、語句、文章表現等が記憶される。また、図１に示す分類結果記憶部１２２の例では、性格特性「開放的」に対して、態様情報「ＡＳ１２、ＡＳ３２」が対応付けられている。かかる例は、性格特性「開放的」のユーザ（開放的な性格のユーザ）は、「ＡＳ１２、ＡＳ３２」によって示される文字スタイルや見た目を好む傾向にあることを示す。かかる例では、「ＡＳ１２、ＡＳ３２」といったように概念的な記号を用いているが、実際には、態様を示す情報が記憶される。 In the example of the classification result storage unit 122 shown in FIG. 1, characteristic words "W12, W32" are associated with the personality trait "open-minded." This example shows that users with the personality characteristic "open-minded" (users with an open-minded personality) tend to use "W12, W32". In this example, conceptual symbols such as "W12, W32" are used, but in reality, specific words, phrases, sentence expressions, etc. are stored. Further, in the example of the classification result storage unit 122 shown in FIG. 1, the personality trait "open-minded" is associated with the aspect information "AS12, AS32". This example shows that users with the personality characteristic "open-minded" (users with an open-minded personality) tend to prefer the character style and appearance indicated by "AS12, AS32". In this example, conceptual symbols such as "AS12, AS32" are used, but in reality, information indicating the mode is stored.
上記のように分類することで、情報処理装置１００は、例えば、性格特性が未知の未知ユーザの入力情報が得られた場合には、この入力情報と分類結果記憶部１２２の分類結果とを照らし合わせることで、未知ユーザの性格特性を推定することができるようになる。このようなことから、分類結果記憶部１２２内の分類結果は正解データといえる。
By classifying as described above, for example, when input information of an unknown user whose personality characteristics are unknown is obtained, the
また、情報処理装置１００は、ステップＳ１２での分類結果を用いて、性格特性が未知のユーザであって、Ｂｉｇ５用の回答も得られていないような未知ユーザについて、性格特性を推定するためのモデルを生成することもできる。
Further, the
例えば、情報処理装置１００は、性格特性と、この性格特性のユーザによる過去ログ（の特徴、すなわち、当該性格特性に対応する特徴語との関係性を学習したモデルを生成する。具体的には、情報処理装置１００は、性格特性と、当該性格特性に対応する特徴語との関係性を学習することにより、未知ユーザによって入力された情報が入力された場合に、この未知ユーザの性格特性を示す情報を出力するモデルを生成する。例えば、情報処理装置１００は、特徴語をモデルに入力した際に、その特徴語と対応する性格特性を示す情報を出力するように、バックプロパゲーション等の技術を用いてモデルの学習を行うことでモデルを生成する。なお、情報処理装置１００は、性格特性毎に、入力された特徴語と当該性格特性とが対応する確度を示すスコアを出力するようなモデルの学習を行ってもよい。また、情報処理装置１００は、ＵＧＣ情報が入力された場合に、そのＵＧＣ情報に含まれる特徴語と対応する性格特性を示す情報を出力するように、モデルの学習を行ってもよい。
For example, the
次に、情報処理装置１００は、性格特性毎の特徴語に基づいて、標準言語毎に、各性格特性での変換候補を生成し、生成した変換候補を対応表記憶部１２３に格納する（ステップＳ１３）。例えば、「〇〇という商品が今人気です」といった文章を例に挙げると、性格特性「開放的」のユーザに対してはこの性格に合わせて「〇〇という商品が今とっても人気なんだって！」と変換することが好ましいとする。そうすると、情報処理装置１００は、例えば、「人気です」を「とっても人気なんだって！」と変換できるよう、分類結果記憶部１２２に記憶される分類結果に基づいて、標準言語「人気です」に対応する変換候補であって、性格特性「開放的」に対応する変換候補として「とっても人気なんだって！」を対応付ける作業を行う。具体的には、情報処理装置１００は、分類結果記憶部１２２に記憶される分類結果のうち、性格特性「開放的」に対応する特徴語に基づいて、標準言語「人気です」に対応する変換候補であって、性格特性「開放的」に対応する変換候補として「とっても人気なんだって！」を対応付ける作業を行う。そして、情報処理装置１００は、この対応付けを対応表記憶部１２３に格納する。このような処理がステップＳ１３では行われる。
Next, the
したがって、対応表記憶部１２３は、上記のような対応付けを記憶する。図１の例では、対応表記憶部１２３は、「性格特性」、「標準言語」、「変換候補」といった項目を有する。「性格特性」は、Ｂｉｇ５と呼ばれる性格診断での診断結果で得られる性格特性の候補を示す。「性格特性」には、開放的、真面目、外向的、協調的、精神不安定といった５項目が存在する。「標準言語」は、性格特性の影響を受けていない最も標準的な単語、語句、文章表現を示す。「変換候補」は、対応する「性格特性」に応じて「標準言語」が変換される変換候補を示す。「変換候補」は、単語、語句、文章表現である。
Therefore, the correspondence
図１に示す対応表記憶部１２３の例では、性格特性「開放的」に対して、標準言語「Ｗ１」および変換候補「Ｗ１１１」が対応付けられている。かかる例は、標準言語「Ｗ１」を含む文章の態様を、性格特性「開放的」に応じた態様へと変換する場合、標準言語「Ｗ１」を変換候補「Ｗ１１１」へと変換するよう指定されている例を示す。
In the example of the correspondence
さて、ここまでの説明は、提供対象の情報の態様を任意の性格に応じた態様へと変換する変換処理を実現するための前段階の処理といえる。これらの処理は、第１～第３の情報処理において共通して行われる。 Now, the explanation so far can be said to be a preliminary process for realizing a conversion process that converts the form of the information to be provided into a form according to an arbitrary character. These processes are performed in common in the first to third information processes.
このような状態において、情報処理装置１００は、第１の情報処理では、ユーザから提供対象の情報の入力と、この提供対象の情報の態様（例えば、文章表現）がどのような性格特性に応じた態様（例えば、文章表現）へと変換されることを希望するのか性格特性の指定を受け付ける（ステップＳ１４）。冒頭で説明したように、図１の例では、情報処理装置１００は、広告主Ｕｘ１から文章ＴＸ１の入力を受け付けるとともに、性格特性「開放的」の指定を受け付けたものとする。文章ＴＸ１は、広告主Ｕｘ１が端末装置１０を用いて書いた文章である。また、文章ＴＸ１は、実際には、「〇〇という商品が今人気です」という文章であるものとする。図１では不図示であるが、情報処理装置１００は、受け付けた情報を所定の記憶部に格納しておくことができる。
In such a state, in the first information processing, the
次に、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１の態様を、広告主Ｕｘ１により指定された性格特性「開放的」に応じた態様に変換するための変換処理を行う（ステップＳ１５）。変換処理の一例について、より詳細に説明する。例えば、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１の表現を、標準的な表現の標準文章へと変換する（ステップＳ１５－１）。例えば、非常に癖のある表現の文章が入力される場合もあり、このような文章からダイレクトに性格特性に応じた態様への変換を行うと高精度な変換が行われない可能性がある。このため、情報処理装置１００は、ステップＳ１５－１で一旦、標準的な表現に戻す作業を行う。図１の例では、説明を簡単にするため、ステップＳ１５－１での変換後の文章も「〇〇という商品が今人気です」のままであるものとする。
Next, the
次に、情報処理装置１００は、標準的な表現に戻された文章ＴＸ１の表現を、広告主Ｕｘ１により指定された性格特性「開放的」に応じた表現に変換する（ステップＳ１５－２）。例えば、情報処理装置１００は、対応表記憶部１２３を参照し、文章ＴＸ１から標準言語を抽出し、抽出した標準言語に対応する変換候補であって、指定された性格特性「開放的」に応じた変換候補を選択する。そして、情報処理装置１００は、抽出した標準言語を、選択した変換候補に置き換える。このような処理により、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１「〇〇という商品が今人気です」の表現を、性格特性「開放的」に応じた表現「〇〇という商品が今とっても人気なんだって！」という表現に変換する。
Next, the
また、文章ＴＸ１の表現が、その他の性格特性に応じた表現に変換された場合の変換後の一例も示す。例えば、情報処理装置１００は、性格特性「真面目」の場合には「〇〇という商品が今売れているとのことです」という表現の文章に変換する。また、例えば、情報処理装置１００は、性格特性「外交的」の場合には「〇〇という商品が今日本で話題沸騰です」という表現の文章に変換する。また、例えば、情報処理装置１００は、性格特性「協調的」の場合には「〇〇という商品を今多くの人が使っています」という表現の文章に変換する。また、例えば、情報処理装置１００は、性格特性「精神不安定」の場合には変換を行わない。
Also shown is an example of a case where the expression of the sentence TX1 is converted into an expression corresponding to other personality characteristics. For example, if the personality characteristic is "serious", the
なお、情報処理装置１００は、表現の変換だけではなく、文字スタイルの変換を行うこともできる。例えば、分類結果記憶部１２２において、性格特性「開放的」には、態様情報「ＡＳ１１」が対応付けられているが、態様情報「ＡＳ１１」は文字スタイル「太文字」を示すものとする。そうすると、かかる例は、性格特性「開放的」のユーザは、「太文字」を使う傾向にある、あるいは、太文字を好む傾向にあることを意味する。したがって、情報処理装置１００は、広告主Ｕｘ１が性格特性「開放的」を指定していることに応じて、例えば、「〇〇という商品が今とっても人気なんだって！」という表現に変換したうえで、さらに、かかる文字列の少なくとも一部の文字列（例えば、強調すべき文字列）を太文字に変更する。
Note that the
また、説明の便宜上、情報処理装置１００は、ステップＳ１４において、文章ＴＸ１ではなく所定の画像情報ＧＸ１の入力と、性格特性「開放的」の指定を受け付けたとする。また、分類結果記憶部１２２において、性格特性「開放的」には、態様情報「ＡＳ３２」が対応付けられているが、態様情報「ＡＳ３２」は見た目「赤系の派手な色合い」を示すものとする。かかる例は、性格特性「開放的」のユーザは、「赤系の派手な色合い」の見た目を好む傾向にあることを意味する。したがって、情報処理装置１００は、広告主Ｕｘ１が性格特性「開放的」を指定していることに応じて、例えば、画像情報ＧＸ１の現在の色合いを、「赤系の派手な色合い」に変更する。
For convenience of explanation, it is assumed that the
また、図１では不図示であるが、情報処理装置１００は、変換後の文章ＴＸ１を広告主Ｕｘ１の端末装置１０に送信する。そして、端末装置１０は、受信した変換後の文章ＴＸ１を表示する。これにより、広告主Ｕｘ１は、例えば、変換後の文章ＴＸ１を参考にすることができるため、スムーズに商品「〇〇」の広告コンテンツを作成することができるようになる。
Although not shown in FIG. 1, the
さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、第１の情報処理では、提供対象の情報の入力を受け付けるととともに、どのような性格に応じた態様への変換を希望するのか性格の指定を受け付ける。そして、情報処理装置１００は、指定された性格に応じた態様へと提供対象の情報の態様を変換する。これにより、情報処理装置１００は、入力元（図１の例では、広告主Ｕｘ１）の所望する性格に応じた適切な態様へと変換することができる。この結果、例えば、入力元は文章作成に頭を悩ませる必要がなくなるため、情報処理装置１００は、文章作成においてユーザを効果的に支援することができる。
Now, as described above, in the first information processing, the
〔３．第１の情報処理のバリエーション〕
上記第１の情報処理では、情報処理装置１００は、どのような性格特性に応じた態様への変換を希望するのかその希望する性格特性を１つ受け付けている。しかし、情報処理装置１００は、１以上の性格特性（例えば、異なる２つの性格特性）の指定とともに、どれだけ当該性格特性を提供対象の情報に反映させるかの度合いを示す指標値の指定を受け付けてもよい。また、情報処理装置１００は、１以上の性格特性（例えば、異なる２つの性格特性）の指定とともに、指標値の指定を受け付けた場合には、指定された指標値に応じた分だけ当該指標値に対応する性格特性が反映された態様へと提供対象の情報の態様を変換する。
[3. First information processing variation]
In the first information processing, the
例えば、情報処理装置１００は、提供対象の情報に対応する言葉の特徴を示す特徴量であって、指定された性格に対応する特徴量に対して所定の重み値で重み付けする。そして、情報処理装置１００は、重み値で重み付けされた後の特徴量に基づいて、変換後の提供対象の情報の態様が指定された指標値に応じた分だけ当該指標値に対応する性格が反映された態様となるよう、提供対象の情報に対応する言葉の中から変換に用いる言葉を抽出する。重み付けの一例として、情報処理装置１００は、提供対象の情報に対応する言葉のうち、指定された性格特性および当該性格特性に対応する指標値に応じた言葉を特定し、特定した言葉が有する特徴量に対して、所定の重み値で重み付けする。この点について、図２の例を用いて説明する。
For example, the
図２は、第１の情報処理にかかる変形例の一例を示す図である。図２の例では、端末装置１０の表示画面に各種指定を受け付けるためのページＰ１が表示されている。ページＰ１には、変換候補の文章の入力を受け付けるために入力欄ＡＲ１１、および、どの性格特性をどれだけ変換候補の文章に反映させるかの度合いを示す指標値の指定を受け付けるための入力欄ＡＲ１２が含まれる。また、図２に示すように、入力欄ＡＲ１２は、５つの性格特性に合わせて５分割されている。例えば、ユーザは、変換候補の文章の態様を、性格特性「開放的」のニュアンスが「７０％」反映され、かつ、性格特性「真面目」のニュアンスが「３０％」反映されたような態様へと変換させたいとする。かかる場合、ユーザは、５つの入力欄のうち、性格特性「開放的」に対応する入力欄に「７０」を入力し、性格特性「真面目」に対応する入力欄に「３０」を入力する。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a modification of the first information processing. In the example of FIG. 2, a page P1 for accepting various specifications is displayed on the display screen of the
図２の例は、広告主Ｕｘ１が入力欄ＡＲ１に文章ＴＸ１「〇〇という商品が今人気です」を入力した例を示す。また、図２の例は、広告主Ｕｘ１が性格特性「開放的」に対応する入力欄に「７０」を入力し、性格特性「真面目」に対応する入力欄に「３０」を入力すた例を示す。かかる例は、広告主Ｕｘ１は、文章ＴＸ１「〇〇という商品が今人気です」の表現を、性格特性「開放的」に応じた表現が「７０％」反映され、かつ、性格特性「真面目」に応じた表現が「３０％」反映されたような態様へと変換するよう指定していることを示す。また、このように入力したうえで、広告主Ｕｘ１は、下部の「送信ボタン」を押下したとする。 The example in FIG. 2 shows an example in which the advertiser Ux1 inputs the sentence TX1 "The product named 〇〇 is currently popular" in the input field AR1. Furthermore, the example in Figure 2 is an example in which advertiser Ux1 enters "70" in the input field corresponding to the personality trait "Open-minded" and enters "30" in the input field corresponding to the personality trait "Serious". shows. In this example, the advertiser Ux1 expresses the expression of the sentence TX1 ``The product called 〇〇 is popular right now'' in such a way that 70% of the expressions correspond to the personality trait ``Open-minded'' and the personality trait ``Serious''. This indicates that the expression is specified to be converted to a mode in which "30%" of the expression is reflected. Further, it is assumed that after entering the information in this way, the advertiser Ux1 presses the "send button" at the bottom.
かかる場合、情報処理装置１００は、広告主Ｕｘ１から指定を受け付ける（ステップＳ２４）。具体的には、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１の入力を受け付ける。また、情報処理装置１００は、異なる複数の性格特性（開放的および真面目）の指定とともに、文章ＴＸ１の表現を、開放的を７０％反映させて変換するよう指示する指定、および、真面目を３０％反映させて変換するよう指示する指定を受け付ける。また、ステップＳ２４は、図１のステップＳ１４に対応する。
In such a case, the
次に、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１の態様を、広告主Ｕｘ１により指定された性格情報に応じた態様に変換するための変換処理を行う（ステップＳ２５）。ステップＳ２５は、図１のステップＳ１５に対応する。変換処理の一例について、より詳細に説明する。
Next, the
まず、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１の表現を、標準的な表現の標準文章へと変換する（ステップＳ２５－１）。ここで、情報処理装置１００は、ステップＳ１２の段階で、文章ＴＸ１に含まれる単語や表現について、性格特性毎に当該性格特性との間の相互情報量を算出しているものとする。つまり、文章ＴＸ１に含まれる単語や表現についても、性格特性毎に当該性格特性との間の相互情報量が算出されている。そうすると、情報処理装置１００は、指定された性格特性に対応する変換候補それぞれの相互情報量（特徴量の一例）に基づいて、各変換候補の中から、指定された性格特性のユーザが、対応する割合分だけ使用しそうな変換候補を特定する（ステップＳ２５－２）。例えば、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１に含まれる単語や表現に対応する変換候補のうち、性格特性「開放的」のユーザが「７０％」程度の確率で使用しそうな相互情報量が算出された単語や表現を特定する。また、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１に含まれる単語や表現に対応する変換候補のうち、性格特性「真面目」のユーザが「３０％」程度の確率で使用しそうな相互情報量が算出された単語や表現を特定する。
First, the
このような状態において、情報処理装置１００は、ステップＳ２５－２で特定した変換候補が優先的に選択されるよう、この変換候補の相互情報量に対して所定の重み値で重み付けする（ステップＳ２５－３）。次に、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１に含まれる単語や表現に対応する変換候補のうち、例えば、相互特徴量の最も高い変換候補を特徴語として抽出（選択）する（ステップＳ２５－４）。ステップＳ２５－２で特定された各変換候補には重み付けがされているため、情報処理装置１００は、結果的に、変換候補の１つを７０％に対応する特徴語として抽出し、変換候補のもう１つを３０％に対応する特徴語として抽出する、あるいは抽出する可能性が高くなる。
In such a state, the
そして、情報処理装置１００は、抽出した特徴語を用いて変換を行う（ステップＳ２５－５）。例えば、情報処理装置１００は、標準文章に直された文章ＴＸ１に含まれる標準言語を、当該標準言語に対応する特徴語であって、ステップＳ２５－４で抽出した特徴語に置き換えることにより、文章ＴＸ１の表現を図２のように広告主Ｕｘ１に指定された内容が反映された表現に変換する。
The
このように、情報処理装置１００は、ユーザから単に１つの性格特性の指定を受け付けるのではなく、複数の性格特性の指定とともに、各性格特性をどれだけ影響させるかの度合いを示す指標値を受け付ける。そして、情報処理装置１００は、入力情報の態様を、受け付けた指標値分だけこの指標値に対応する性格特性の影響を受けた態様へと変換する。これにより、情報処理装置１００は、変換に対するユーザのより細かな指定にも対応することができるため、利便性の高い文章作成支援を実現することができる。
In this way, the
〔４．第２の情報処理の一例〕
次に、図３を用いて第２の情報処理の一例について説明する。図３は、実施形態にかかる第２の情報処理の一例を示す図である。図３では、実施形態にかかる第２の情報処理の一例を手順を追って説明する。第１の情報処理は、提供対象の情報の入力を受け付けるとともに、希望する性格特性の指定を受け付けることで、提供対象の情報の態様を、指定された性格特性に応じた態様へと変換するものであった。これに対して、情報処理装置１００は、第２の情報処理では、性格特性の指定を受け付けることはせず、提供対象の情報（変換候補の情報）を入力したユーザの性格特性を動的に推定することで、提供対象の情報の態様を、推定した性格特性に応じた態様へと変換する。
[4. Example of second information processing]
Next, an example of the second information processing will be described using FIG. 3. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of second information processing according to the embodiment. In FIG. 3, an example of the second information processing according to the embodiment will be explained step by step. The first information processing is to accept the input of the information to be provided and to accept the specification of the desired personality trait, thereby converting the form of the information to be provided into a form corresponding to the specified personality trait. Met. In contrast, in the second information processing, the
また、第１の情報処理と共通する処理手順については、図１と同様のステップ番号を用いることにする。また、第１の情報処理と共通する処理手順については、詳細な説明を省略する。また、図３に示す第２の情報処理に対応する情報処理装置１００は、図１に示す情報処理装置１００と同一の記憶部を有しているため、図３では記憶部の図示を省略している。
Furthermore, for processing procedures common to the first information processing, the same step numbers as in FIG. 1 will be used. Furthermore, detailed explanations of processing procedures common to the first information processing will be omitted. Further, since the
まず、情報処理装置１００は、Ｓユーザの性格を推定する推定処理を行う（ステップＳ１１）。次に、情報処理装置１００は、入力情報と、入力情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉、または、（文字や画像の）表示態様に関する態様情報の分類を行う（ステップＳ１２）。次に、情報処理装置１００は、性格特性毎の特徴語に基づいて、標準言語毎に、各性格特性での変換候補を生成し、生成した変換候補を対応表記憶部１２３に格納する（ステップＳ１３）。
First, the
このような状態において、情報処理装置１００は、第２の情報処理では、ユーザから提供対象の情報の入力を受け付ける（ステップＳ３４）。図３の例では、情報処理装置１００は、広告主Ｕｘ１から文章ＴＸ１の入力を受け付けたとする。先にも触れたが、情報処理装置１００は、第２の情報処理では、性格特性の指定を受け付けることは行ってない。
In this state, in the second information processing, the
次に、情報処理装置１００は、入力文章である文章ＴＸ１の特徴に基づいて、広告主Ｕｘ１の性格特性を推定する性格推定処置を行う（ステップＳ３５）。ここで、広告主Ｕｘ１は、Ｂｉｇ５等の所定の性格診断手法で性格診断が行われておらず、現時点において、性格特性が未知の未知ユーザである。したがって、情報処理装置１００は、このような未知ユーザについて次の２つの手法のいずれかで性格特性を推定することができる。
Next, the
１つの手法は、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１の中から、単語や表現といった文字列を抽出し、分類結果記憶部１２２において、抽出した文字列が特徴語として定められている性格特性を広告主Ｕｘ１の性格特性と推定する。他の手法としてはモデルを用いる者が挙げられる。情報処理装置１００は、性格特性と、当該性格特性に対応する特徴語との関係性を学習することにより、未知ユーザによって入力された情報が入力された場合に、この未知ユーザの性格特性を示す情報を出力するモデルを生成してもよい旨先に説明した。したがって、情報処理装置１００は、このモデルに対して文章ＴＸ１を入力することで、出力された性格特性を広告主Ｕｘ１の性格特性と推定する。図３の例では、情報処理装置１００は、広告主Ｕｘ１の性格特性として「開放的」を推定したものとする。
One method is that the
次に、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１の態様を、広告主Ｕｘ１に対して推定された性格特性「開放的」に応じた態様に変換するための変換処理を行う（ステップＳ３６）。例えば、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１の表現を、標準的な表現の標準文章へと変換する（ステップＳ３６－１）。この点についてはステップＳ１５－１で説明済みであるため省略する。
Next, the
次に、情報処理装置１００は、標準的な表現に戻された文章ＴＸ１の表現を、広告主Ｕｘ１に対して推定された性格特性「開放的」に応じた表現に変換する（ステップＳ３６－２）。例えば、情報処理装置１００は、対応表記憶部１２３を参照し、文章ＴＸ１から標準言語を抽出し、抽出した標準言語に対応する変換候補であって、推定された性格特性「開放的」に応じた変換候補を選択する。そして、情報処理装置１００は、抽出した標準言語を、選択した変換候補に置き換える。このような処理により、情報処理装置１００は、文章ＴＸ１「〇〇という商品が今人気です」の表現を、性格特性「開放的」に応じた表現「〇〇という商品が今とっても人気なんだって！」という表現に変換する。
Next, the
また、情報処理装置１００は、広告主Ｕｘ１の性格特性として「開放的」ではなく、「真面目」、「外交的」、「協調的」、「精神不安定」のいずれかを推定した場合には、例えば、図１の例と同様に、各性格特性に合わせて態様を変換する。また、情報処理装置１００は、推定した性格特性に合わせてスタイル変換や見た目の変換を行ってもよい。
Furthermore, when the
さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、第２の情報処理では、提供対象の情報の入力を受け付けると、入力元の性格特性を動的に推定する。そして、情報処理装置１００は、推定された性格に応じた態様へと提供対象の情報の態様を変換する。これにより、入力元は、相手に対する自分の性格や人柄等が上手く反映された文章を容易に得ることができるようになる。このようなことから、情報処理装置１００は、例えば、文章で相手とコミュニケーションしたいという状況下において、コミュニケーションを円滑化することができる。また、この結果、情報処理装置１００は、コミュニケーションにおけるトラブルを減少させることができる。
Now, as described above, in the second information processing, when the
〔５．第３の情報処理の一例〕
次に、図４を用いて第３の情報処理の一例について説明する。図４は、実施形態にかかる第３の情報処理の一例を示す図である。図４では、実施形態にかかる第３の情報処理の一例を手順を追って説明する。第１の情報処理は、提供対象の情報の入力を受け付けるとともに、希望する性格特性の指定を受け付けることで、提供対象の情報の態様を、指定された性格特性に応じた態様へと変換するものであった。これに対して、情報処理装置１００は、第３の情報処理では、性格特性の指定を受け付けることはせず、提供対象の情報（変換候補の情報）が提供される提供先の性格特性を動的に推定することで、提供対象の情報の態様を、推定した性格特性に応じた態様へと変換する。
[5. Example of third information processing]
Next, an example of the third information processing will be described using FIG. 4. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of third information processing according to the embodiment. In FIG. 4, an example of the third information processing according to the embodiment will be explained step by step. The first information processing is to accept the input of the information to be provided and to accept the specification of the desired personality trait, thereby converting the form of the information to be provided into a form corresponding to the specified personality trait. Met. On the other hand, in the third information processing, the
また、第１の情報処理と共通する処理手順については、図１と同様のステップ番号を用いることにする。また、第１の情報処理と共通する処理手順については、詳細な説明を省略する。また、図４に示す第３の情報処理に対応する情報処理装置１００は、図１に示す情報処理装置１００と同一の記憶部を有しているため、図４では記憶部の図示を省略している。
Further, for processing procedures common to the first information processing, the same step numbers as in FIG. 1 will be used. Furthermore, detailed explanations of processing procedures common to the first information processing will be omitted. Further, since the
まず、情報処理装置１００は、サンプルユーザの性格を推定する推定処理を行う（ステップＳ１１）。次に、情報処理装置１００は、入力情報と、入力情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉、または、（文字や画像の）表示態様に関する態様情報の分類を行う（ステップＳ１２）。次に、情報処理装置１００は、性格特性毎の特徴語に基づいて、標準言語毎に、各性格特性での変換候補を生成し、生成した変換候補を対応表記憶部１２３に格納する（ステップＳ１３）。
First, the
このような状態において、情報処理装置１００は、第３の情報処理では、ユーザから提供対象の情報の入力を受け付ける（ステップＳ４４）。図４の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵｘ２から文章ＴＸ２の入力を受け付けたとする。先にも触れたが、情報処理装置１００は、第３の情報処理では、性格特性の指定を受け付けることは行ってない。また、これまで提供対象の情報の提供元は広告主である例を示してきたが、説明をわかりやすくするため、今回の例では、所定のＳＮＳサービスを用いて、ユーザＵｘ２が特定の相手（ユーザＵｘ３とする）と文章でやりとりしている状況を想定する。
In this state, in the third information processing, the
そして、情報処理装置１００は、提供先の入力情報（例えば、提供先が入力した文章）を取得し、提供先の入力情報に基づいて、提供先の性格特性を推定する推定処置を行う（ステップＳ４５）。ここで、提供先であるユーザＵｘ３は、Ｂｉｇ５等の所定の性格診断手法で性格診断が行われておらず、現時点において、性格特性が未知の未知ユーザであるとする。したがって、情報処理装置１００は、このような未知ユーザについて次の２つの手法のいずれかで性格特性を推定することができる。
Then, the
１つの手法は、情報処理装置１００は、まず、ユーザＵｘ３を入力情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、ユーザＵｘ３に入力された検索クエリ、質問、回答、ＳＮＳに投稿した情報、プロフィール、各種のコメント等といった各種のＵＧＣを入力情報として収集する。そして、情報処理装置１００は、この入力情報の中から、単語や表現といった文字列を抽出し、分類結果記憶部１２２において、抽出した文字列が特徴語として定められている性格特性をユーザＵｘ３の性格特性と推定する。
In one method, the
他の手法としてはモデルを用いるものが挙げられる。情報処理装置１００は、性格特性と、当該性格特性に対応する特徴語との関係性を学習することにより、未知ユーザによって入力された情報が入力された場合に、この未知ユーザの性格特性を示す情報を出力するモデルを生成済みである。したがって、情報処理装置１００は、このモデルに対してユーザＵｘ３の入力情報を入力することで、出力された性格特性をユーザＵｘ３の性格特性と推定する。図４の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵｘ３の性格特性として「開放的」を推定したものとする。
Other methods include those using models. By learning the relationship between personality traits and feature words corresponding to the personality traits, the
次に、情報処理装置１００は、文章ＴＸ２の態様を、ユーザＵｘ３に対して推定された性格特性「開放的」に応じた態様に変換するための変換処理を行う（ステップＳ４６）。例えば、情報処理装置１００は、文章ＴＸ２の表現を、標準的な表現の標準文章へと変換する（ステップＳ４６－１）。この点についてはステップＳ１５－１で説明済みであるため省略する。
Next, the
次に、情報処理装置１００は、標準的な表現に戻された文章ＴＸ２の表現を、ユーザＵｘ３に対して推定された性格特性「開放的」に応じた表現に変換する（ステップＳ４６－２）。例えば、情報処理装置１００は、対応表記憶部１２３を参照し、文章ＴＸ２から標準言語を抽出し、抽出した標準言語に対応する変換候補であって、推定された性格特性「開放的」に応じた変換候補を選択する。そして、情報処理装置１００は、抽出した標準言語を、選択した変換候補に置き換える。このような処理により、情報処理装置１００は、文章ＴＸ２「〇〇という商品が今人気です」の表現を、性格特性「開放的」に応じた表現「〇〇という商品が今とっても人気なんだって！」という表現に変換する。
Next, the
また、情報処理装置１００は、ユーザＵｘ３の性格特性として「開放的」ではなく、「真面目」、「外交的」、「協調的」、「精神不安定」のいずれかを推定した場合には、例えば、図１の例と同様に、各性格特性に合わせて態様を変換する。また、情報処理装置１００は、推定した性格特性に合わせてスタイル変換や見た目の変換を行ってもよい。
Furthermore, when the
さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、第３の情報処理では、提供対象の情報の入力を受け付けると、提供先の性格特性を動的に推定する。そして、情報処理装置１００は、推定された性格に応じた態様へと提供対象の情報の態様を変換する。これにより、入力元は、相手の性格や人柄等が上手く反映された文章を容易に得ることができるようになる。このようなことから、情報処理装置１００は、例えば、文章で相手とコミュニケーションしたいという状況下において、コミュニケーションを円滑化することができる。また、この結果、情報処理装置１００は、コミュニケーションにおけるトラブルを減少させることができる。
Now, as described above, in the third information processing, the
〔６．情報処理装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図６は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図６に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。例えば、情報処理装置１００は、図１～図４で説明した情報処理を行うサーバ装置である。
[6. Configuration of information processing device]
Next, the
（通信部１１０について）
通信部１１０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、例えば、端末装置１０、外部装置３０との間で情報の送受信を行う。
(About communication department 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information between the
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、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。記憶部１２０は、診断結果記憶部１２１と、分類結果記憶部１２２と、対応表記憶部１２３とを有する。これらの記憶部については図１で説明済みであるため、ここでの説明は省略する。
(About storage unit 120)
The storage unit 120 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. The storage unit 120 includes a diagnosis
なお、情報処理装置１００は、入稿された各種コンテンツ（例えば、記事コンテンツや広告コンテンツ）を記憶する記憶部を有してもよい。
Note that the
（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）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１３０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。
(About the control unit 130)
The
図６に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、分類部１３３と、生成部１３４と、受付部１３５と、変換部１３６と、提示部１３７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。なお、制御部１３０の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図６に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
As shown in FIG. 6, the
（取得部１３１について）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、提供対象の情報を取得する。例えば、取得部１３１は、提供対象の情報として、情報処理装置１００に対して変換を行わせる候補の情報を取得する。例えば、取得部１３１は、提供対象の情報として、ユーザによって入力された情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザによって入力された情報として、ユーザによって入力された文章や画像を取得する。
(About the acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires various information. For example, the acquisition unit 131 acquires information to be provided. For example, the acquisition unit 131 acquires, as information to be provided, information on candidates for which the
また、取得部１３１は、推定部１３２により推定された性格特性を示す情報や、分類部１３３により分類された分類結果を取得する。例えば、診断結果記憶部１２１に記憶される性格特性（診断結果）や、分類結果記憶部１２２に記憶される特徴語あるいは態様情報（分類結果）が情報処理に利用される際には、取得部１３１は、これらの記憶部から処理に必要な情報を取得し、対応する処理部へと送信する。
Further, the acquisition unit 131 acquires information indicating personality characteristics estimated by the
また、取得部１３１は、生成部１３４により生成された変換候補を取得する。例えば、対応表記憶部１２３に記憶される変換候補が情報処理に利用される際には、取得部１３１は、対応表記憶部１２３から処理に変換候補を取得し、対応する処理部へと送信する。
Further, the acquisition unit 131 acquires the conversion candidates generated by the generation unit 134. For example, when the conversion candidates stored in the correspondence
（推定部１３２について）
推定部１３２は、ユーザの性格を推定する。例えば、所定の性格診断手法（Ｂｉｇ５、エコグラム、ＯＫグラム等）で性格特性を診断するのに必要な情報が揃っているユーザ、すなわちサンプルユーザについては、かかる情報を用いて、所定の性格診断手法により性格特性を推定する。
(About the estimation unit 132)
The
また、推定部１３２は、性格特性と、当該性格特性に対応する特徴語との関係性を学習することにより、未知ユーザによって入力された情報が入力された場合に、この未知ユーザの性格特性を示す情報を出力するモデルが生成されている場合には、このモデルを用いて処理対象のユーザの性格特性を推定してもよい。例えば、処理対象のユーザについて、上記所定の性格診断手法で性格特性を診断するのに必要な情報が揃っていない場合には、推定部１３２は、処理対象のユーザによって入力された情報を取得し、取得した入力情報をモデルに入力することにより処理対象のユーザの性格特性を推定する。このようなことから、推定部１３２は、例えば、図１で説明したステップＳ１１の処理を行う。
Furthermore, by learning the relationship between personality traits and feature words corresponding to the personality traits, the
（分類部１３３について）
分類部１３３は、性格特性毎に当該性格特性に応じた情報の分類を行う。例えば、分類部１３３は、入力された情報と、当該情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉、または、表示態様に関する態様情報の分類を行う。例えば、分類部１３３は、入力された文字列が有する特徴と、当該文字列を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉、または、文字の表示態様に関する態様情報の分類を行う。例えば、分類部１３３は、性格特性毎に当該性格特性に応じた単語、語句、または、文章表現の少なくともいずれかの分類を行う。このようなことから、分類部１３３は、例えば、図１で説明したステップＳ１２の処理を行う。
(About the classification section 133)
The classification unit 133 classifies information according to each personality characteristic. For example, based on the relationship between the input information and the personality characteristics of the user who inputted the information, the classification unit 133 may generate words corresponding to the personality traits for each personality trait or mode information regarding the display mode. Perform classification. For example, based on the relationship between the characteristics of the input character string and the personality characteristics of the user who input the character string, the classification unit 133 may classify words or characters according to the personality characteristics for each personality characteristic. The mode information related to the display mode is classified. For example, the classification unit 133 classifies words, phrases, and/or sentence expressions for each personality characteristic. For this reason, the classification unit 133 performs, for example, the process of step S12 described in FIG. 1.
図１の例によると、分類部１３３は、入力情報と、入力情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉の分類を行う。例えば、分類部１３３は、性格診断が行われたユーザが商品レビューのための入力欄に入力した文章（コメント）や、所定のＳＮＳサイトに投稿した文章（コメント）を入力情報として取得する。そして、分類部１３３は、入力情報と、入力情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉の分類を行う。例えば、分類部１３３は、入力情報に含まれる文字列が有する特徴と、当該情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉の分類を行う。例えば、分類部１３３は、性格特性毎に当該性格特性に応じた単語、語句、または、文章表現の少なくともいずれかの分類を行う。 According to the example of FIG. 1, the classification unit 133 classifies words according to each personality characteristic based on the relationship between the input information and the personality characteristics of the user who inputted the input information. For example, the classification unit 133 acquires, as input information, a sentence (comment) input by a user who has undergone a personality diagnosis into an input field for a product review, or a sentence (comment) posted on a predetermined SNS site. Then, the classification unit 133 classifies words according to each personality characteristic based on the relationship between the input information and the personality characteristics of the user who inputs the input information. For example, the classification unit 133 classifies words according to each personality characteristic based on the relationship between the characteristics of the character string included in the input information and the personality characteristics of the user who inputs the information. conduct. For example, the classification unit 133 classifies words, phrases, and/or sentence expressions for each personality characteristic.
この分類処理の一例として、分類部１３３は、相互情報量という指標を用いることができる。具体的には、分類部１３３は、入力情報に含まれる言葉と、当該入力情報を入力したユーザの性格特性との間での相互情報量を算出し、算出した相互情報量が所定値以上の言葉を、当該性格特性に応じた特徴語として分類する。また、分類部１３３は、分類結果を分類結果記憶部１２２に格納する。 As an example of this classification process, the classification unit 133 can use an index called mutual information. Specifically, the classification unit 133 calculates the amount of mutual information between the words included in the input information and the personality characteristics of the user who inputted the input information, and determines whether the calculated amount of mutual information is greater than or equal to a predetermined value. Words are classified as characteristic words according to the personality characteristics. Furthermore, the classification unit 133 stores the classification results in the classification result storage unit 122.
（生成部１３４について）
次に、生成部１３４は、性格特性毎の特徴語に基づいて、標準言語毎に、各性格特性での変換候補を生成する。例えば、「〇〇という商品が今人気です」といった文章を例に挙げると、性格特性「開放的」のユーザに対してはこの性格に合わせて「〇〇という商品が今とっても人気なんだって！」と変換することが好ましいとする。そうすると、生成部１３４は、例えば、「人気です」を「とっても人気なんだって！」と変換できるよう、分類結果記憶部１２２に記憶される分類結果に基づいて、標準言語「人気です」に対応する変換候補であって、性格特性「開放的」に対応する変換候補として「とっても人気なんだって！」を対応付ける作業を行う。このようなことから、生成部１３４は、例えば、図１で説明したステップＳ１３の処理を行う。
(About the generation unit 134)
Next, the generation unit 134 generates conversion candidates for each personality trait for each standard language based on the characteristic words for each personality trait. For example, if you write a sentence such as ``Product 〇〇 is very popular right now,'' a user with the personality trait ``Open-minded'' might respond with a sentence like ``Product 〇〇 is very popular right now!'' It is preferable to convert . Then, the generation unit 134 converts the standard language ``It's popular'' based on the classification results stored in the classification result storage unit 122 so that, for example, ``It's popular'' can be converted into ``It's very popular!'' A task is performed to associate "I heard it's very popular!" as a conversion candidate that corresponds to the personality trait "open-minded." For this reason, the generation unit 134 performs, for example, the process of step S13 described in FIG. 1.
（受付部１３５について）
受付部１３５は、提供対象の情報の入力を受け付ける。例えば、受付部１３５は、アプリＡＰがインストールされた端末装置１０を用いて入力された入力情報であって、変換候補の入力情報をユーザ（入力元）から受け付ける。例えば、受付部１３５は、提供対象の情報として、文章や画像に入力を受け付ける。
(About reception department 135)
The reception unit 135 receives input of information to be provided. For example, the reception unit 135 receives input information of conversion candidates from a user (input source), which is input information input using the
また、受付部１３５、どのような性格特性に応じた態様への変換を希望するのか性格特性の指定も受け付けることができる。また、受付部１３５は、性格特性の指定とともに、どれだけこの性格特性を提供対象の情報に反映させるかの度合いを示す指標値の指定も受け付けることができる。 Further, the reception unit 135 can also receive a specification of a personality characteristic to indicate a desired form of conversion according to the personality characteristic. Further, the reception unit 135 can accept not only the designation of a personality characteristic but also the designation of an index value indicating the degree to which the personality characteristic is reflected in the information to be provided.
（変換部１３６について）
変換部１３６は、提供対象の情報の態様を、任意の性格に応じた態様へと変換する。具体的には、変換部１３６は、分類部１３３により分類された情報のうち、任意の性格に応じた情報を用いて、提供対象の情報の態様を任意の性格に応じた態様へと変換する。
(About the conversion unit 136)
The
例えば、変換部１３６は、例えば、変換部１３６は、図１で説明したように、どのような性格特性に応じた態様への変換を希望するのか性格特性の指定が受け付けられた場合には（第１の情報処理）、任意の性格として、指定された性格に応じた態様へと提供対象の情報の態様を変換する。例えば、変換部１３６は、受付部１３５により受け付けられた文章の表現を、標準的な表現へと変換する（戻す）ことで標準文章を得る。そして、変換部１３６は、標準的な表現に戻された文章の表現を、文章の入力元により指定された性格特性に応じた表現に変換する。例えば、変換部１３６は、対応表記憶部１２３を参照し、標準文章から標準言語を抽出し、抽出した標準言語に対応する変換候補であって、指定された性格特性に応じた変換候補を選択する。そして、変換部１３６は、抽出した標準言語を、選択した変換候補へと置き換える。このような処理により、変換部１３６は、標準文章の表現を、性格特性に応じた表現に変換する。このようなことから、変換部１３６は、例えば、図１で説明したステップＳ１５の処理を行う。
For example, as explained in FIG. First information processing) converts the form of the information to be provided into a form corresponding to the specified character as an arbitrary character. For example, the
また、変換部１３６は、図２で説明したように、１以上の性格特性の指定とともに、どれだけ当該性格特性を提供対象の情報に反映させるかの度合いを示す指標値の指定が受け付けられた場合には、任意の性格に応じた態様として、指定された指標値に応じた分だけ当該指標値に対応する性格特性が反映された態様へと提供対象の情報の態様を変換する。例えば、変換部１３６は、提供対象の情報に対応する言葉の特徴を示す特徴量であって、指定された性格特性に対応する特徴量に、所定の重み値で重み付けする重み付けする。例えば、変換部１３６は、提供対象の情報に対応する言葉のうち、指定された性格特性および当該性格特性に対応する指標値に応じた言葉を特定し、特定した言葉が有する特徴量に対して、所定の重み値で重み付けする。
Further, as explained in FIG. 2, the
そして、変換部１３６は、重み付けされた後の特徴量に基づいて、変換後の提供対象の情報の態様が指定された指標値に応じた分だけ当該指標値に対応する性格特性が反映された態様となるよう、提供対象の情報に対応する言葉の中から変換に用いる言葉を抽出する。そして、変換部１３６は、抽出した言葉を用いて提供対象の情報の態様を変更する。このようなことから、変換部１３６は、例えば、図２で説明したステップＳ２５の処理を行う。なお、重み付けは、変換部１３６以外の処理部（例えば、重み付け部）によって行われてもよい。
Then, the
また、変換部１３６は、第２の情報処理としての変換処理も行う。第２の情報処理では、推定部１３２は、任意の対象者に関する所定の情報に基づいて、任意の性格として、当該任意の対象者の性格特性を推定する。例えば、推定部１３２は、任意の対象者として、提供対象の情報を入力した入力者の性格特性をこの提供対象の情報に基づいて推定する。このようなことから、推定部１３２は、例えば、図３で説明したステップＳ３５の処理を行う。そして、変換部１３６は、提供対象の情報の態様を、推定部１３２により推定された性格特性に応じた態様へと変換する。
The
また、変換部１３６は、第３の情報処理としての変換処理も行う。第３の情報処理では、推定部１３２は、任意の対象者に関する所定の情報に基づいて、任意の性格として、当該任意の対象者の性格特性を推定する。例えば、推定部１３２は、任意の対象者として、提供対象の情報が提供される提供先の性格特性を当該提供先に関する所定の情報に基づいて推定する。このようなことから、推定部１３２は、例えば、図４で説明したステップＳ４５の処理を行う。そして、変換部１３６は、提供対象の情報の態様を、推定部１３２により推定された性格特性に応じた態様へと変換する。
The
（提示部１３７について）
提示部１３７は、変換部１３６により態様が変換された後の提供対象の情報を、かかる情報の入力元に提示する。例えば、提示部１３７は、態様が変換された後の提供対象の情報を入力元の端末装置１０に送信する。また、この場合、入力元は、態様が変換された後の提供対象の情報を実際に相手に提供する。
(About presentation section 137)
The presenting
〔７．処理手順〕
次に、図７を用いて、実施形態にかかる情報処理の手順について説明する。図７は、実施形態にかかる情報処理の情報処理手順を示すフローチャートである。なお、図７の例では、提供対象の情報は文章であるものとする。
[7. Processing procedure]
Next, the information processing procedure according to the embodiment will be described using FIG. 7. FIG. 7 is a flowchart showing an information processing procedure of information processing according to the embodiment. In the example of FIG. 7, it is assumed that the information to be provided is text.
まず、推定部１３２は、ユーザ（サンプルユーザ）の性格診断を行う（ステップＳ１０１）。例えば、推定部１３２は、Ｂｉｇ５等の性格診断手法を用いて、ユーザがどのような性格特性に属する性格であるかを診断（推定）する。また、推定部１３２は、ユーザに対する診断結果を診断結果記憶部１２１に格納する。
First, the
次に、分類部１３３は、性格診断したユーザにより入力された情報と、当該ユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉、または、表示態様に関する態様情報の分類を行う（ステップＳ１０２）。例えば、分類部１３３は、入力された文字列が有する特徴と、当該文字列を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に当該性格特性に応じた言葉（特徴語）、または、文字の表示態様に関する態様情報の分類を行う。 Next, based on the relationship between the information input by the user who has undergone the personality diagnosis and the personality traits of the user, the classification unit 133 generates words or display formats according to the personality traits for each personality trait. Information is classified (step S102). For example, based on the relationship between the characteristics of the input character string and the personality characteristics of the user who input the character string, the classification unit 133 generates words (characteristic words) according to the personality characteristics for each personality characteristic. , or classify mode information regarding the display mode of characters.
次に、生成部１３４は、性格特性毎の特徴語に基づいて、標準言語毎に、各性格特性での変換候補を生成する（ステップＳ１０３）。 Next, the generation unit 134 generates conversion candidates for each personality characteristic for each standard language based on the characteristic words for each personality characteristic (step S103).
次に、受付部１３５は、ユーザから文章の入力を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。受付部１３５は、ユーザから文章の入力を受け付けていない場合には（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。一方、受付部１３５は、ユーザから文章の入力を受け付けた場合には（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、希望する性格特性の指定を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０５）。具体的には、受付部１３５は、どのような性格特性に応じた態様への変換を希望するのかその希望する性格特性の指定を受け付けたか否かを判定する。 Next, the receiving unit 135 determines whether or not a text input has been received from the user (step S104). If the reception unit 135 has not received a text input from the user (step S104; No), it waits until the input is received. On the other hand, when accepting a text input from the user (step S104; Yes), the accepting unit 135 determines whether or not a designation of a desired personality trait has been accepted (step S105). Specifically, the reception unit 135 determines whether or not it has received a designation of the desired personality characteristic to be converted into a mode corresponding to the personality characteristic.
変換部１３６は、受付部１３５により性格特性の指定が受け付けられた場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４で受け付けられた入力情報の態様を、この性格特性に応じた態様へと変換する変換処理を行う（ステップＳ２０１）。かかる変換処理は、図１のステップＳ１５で説明した変換処理に対応する。また、提示部１３７は、変換後の入力情報を入力元のユーザに提示する。
When the reception unit 135 accepts the designation of personality traits (step S105; Yes), the
一方、受付部１３５は、希望する性格特性の指定を受け付けていないと判定した場合には（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、希望する対象者の指定を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ３０１）。具体的には、受付部１３５は、どのような対象者の性格特性に応じた態様への変換を希望するのかその対象者の指定を受け付けたか否かを判定する。例えば、受付部１３５は、「あなたの性格に合わせて変換しますか」といった質問と、「提供先の性格に合わせて変換しますか」といった質問を入力元のユーザに提示する。これにより、受付部１３５は、入力元のユーザ自身の性格特性、または、提供先の性格特性のうち、どちらの性格特性に応じた態様への変換を希望するのかを示す指定を受け付けたか否かを判定する。 On the other hand, if the reception unit 135 determines that the designation of the desired personality trait has not been accepted (step S105; No), the reception unit 135 determines whether or not the designation of the desired target person has been received (step S301). Specifically, the receiving unit 135 determines whether or not it has received a designation of the target person for whom conversion is desired in accordance with the personality characteristics of the target person. For example, the reception unit 135 presents the input source user with a question such as "Do you want to convert it according to your personality?" and a question such as "Do you want to convert it according to the personality of the provider?" Thereby, the reception unit 135 determines whether or not it has received a designation indicating which of the personality characteristics of the input source user himself or the personality characteristics of the provider the user wishes to convert into. Determine.
受付部１３５は、希望する対象者の指定を受け付けていないと判定した場合には（ステップＳ３０１；Ｎｏ）、希望する対象者の指定を受け付けていないので何も変換しない情報を変換後の入力情報として提示し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。一方、推定部１３２は、希望する対象者の指定を受け付けられた場合には（ステップＳ３０１；Ｙｅｓ）、この対象者に関する所定の情報に基づいて、この対象者の性格特性を推定する（ステップＳ３０２）。
If the reception unit 135 determines that the designation of the desired target person has not been accepted (step S301; No), the reception unit 135 converts the information that does not convert anything because the designation of the desired target person has not been accepted, and converts the input information after conversion. (step S106), and the process ends. On the other hand, if the designation of the desired target person is accepted (step S301; Yes), the
そして、変換部１３６は、ステップＳ１０４で受け付けられた入力情報の態様を、ステップＳ３０２で推定された性格特性に応じた態様へと変換する変換処理を行う（ステップＳ３０３）。かかる変換処理は、図３のステップＳ３５で説明した変換処理、あるいは、図４のステップＳ４５で説明した変換処理に対応する。また、提示部１３７は、変換後の入力情報を入力元のユーザに提示する（ステップＳ１０６）。
Then, the
〔８．ハードウェア構成〕
また、上記実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図８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。図８は、情報処理装置１００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、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、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]
Further, the
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００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。ＲＯＭ１３００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。
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格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０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、通信網５０を介して他の機器へ送信する。
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、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
The
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、ＲＡＭ１２００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ＲＡＭ１２００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。
例えば、コンピュータ１０００が実施形態にかかる情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００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１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内の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、通信網５０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
〔９．その他〕
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。
[9. others〕
Furthermore, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. In other words, the specific form of distributing and integrating each device is not limited to what is shown in the diagram, and all or part of the devices can be functionally or physically distributed or integrated in arbitrary units depending on various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
以上、本願の実施形態をいくつかの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。 As mentioned above, the embodiments of the present application have been described in detail based on several drawings, but these are merely examples, and various modifications and variations can be made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure section of the invention. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means", "circuit", etc. For example, the reception unit can be read as reception means or reception circuit.
１ 情報処理システム
１０ 端末装置
３０ 外部装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 診断結果記憶部
１２２ 分類結果記憶部
１２３ 対応表記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 分類部
１３４ 生成部
１３５ 受付部
１３６ 変換部
１３７ 提示部
1
Claims (8)
提供主が入力した提供対象の情報を、当該提供主が指定した性格特性に対応付けて前記分類結果記憶部に記憶された特徴語または態様情報の表示態様に変換する変換部と、
前記変換部により表示態様が変換された提供対象の情報を、前記提供主に提示する提示部と
を有することを特徴とする情報処理装置。 Based on the relationship between the input information and the personality characteristics of the user who inputted the input information , for each personality trait, characteristic words or mode information related to the display mode are classified according to the personality trait, and the personality a classification result storage unit that stores characteristics and characteristic words or aspect information in association with each other ;
a conversion unit that converts the information to be provided inputted by the provider into a display mode of characteristic words or aspect information stored in the classification result storage unit in association with the personality characteristics specified by the provider ; and ,
a presentation unit that presents the information to be provided whose display format has been converted by the conversion unit to the provider;
An information processing device comprising:
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 When the conversion unit receives the designation of one or more personality traits and the designation of an index value indicating the degree to which the personality characteristics are reflected in the information to be provided, the conversion unit converts the information to be provided. 2. The information processing device according to claim 1 , wherein the display mode is converted into a display mode in which a personality characteristic corresponding to the specified index value is reflected by an amount corresponding to the specified index value.
前記変換部は、前記重み値で重み付けされた後の特徴量に基づいて、変換後の前記提供対象の情報の表示態様が指定された指標値に応じた分だけ当該指標値に対応する性格特性が反映された表示態様となるよう、前記提供対象の情報に対応する言葉の中から変換に用いる言葉を抽出する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。 further comprising a weighting unit that weights a feature amount corresponding to a specified personality characteristic, which is a feature amount indicating a feature of words corresponding to the information to be provided, with a predetermined weight value;
The conversion unit is configured to change the display mode of the information to be provided after conversion to a personality characteristic corresponding to the specified index value based on the feature amount weighted with the weight value. 3. The information processing apparatus according to claim 2 , wherein words used for conversion are extracted from words corresponding to the information to be provided so as to have a display mode that reflects the information.
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
The weighting unit specifies a word corresponding to a specified personality characteristic and an index value corresponding to the personality characteristic among the words corresponding to the information to be provided, and applies a weighting unit to the characteristic amount of the specified word. The information processing apparatus according to claim 3 , wherein the information processing apparatus is weighted with a predetermined weight value.
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。 The apparatus further includes an estimation unit that estimates personality characteristics of a user who has inputted the input information based on the input information.
The information processing device according to any one of claims 1 to 4, characterized in that:
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。 The conversion unit converts a display mode of text information or image information to be provided into a display mode according to specified personality characteristics.
The information processing device according to any one of claims 1 to 5 .
入力情報と、当該入力情報を入力したユーザの性格特性との関係性に基づいて、性格特性毎に、当該性格特性に応じた特徴語または表示態様に関する態様情報の分類を行い、当該性格特性と、特徴語または態様情報とを対応付けて記憶する分類結果記憶工程と、
提供主が入力した提供対象の情報を、当該提供主が指定した性格特性に対応付けて前記分類結果記憶工程において記憶された特徴語または態様情報の表示態様に変換する変換工程と、
前記変換工程により表示態様が変換された提供対象の情報を、前記提供主に提示する提示工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing device, the method comprising:
Based on the relationship between the input information and the personality characteristics of the user who inputted the input information , for each personality trait, characteristic words or mode information related to the display mode are classified according to the personality trait, and the personality a classification result storage step of storing characteristics in association with feature words or aspect information ;
The information of the provision target inputted by the provider is converted into a display mode of the characteristic word or aspect information stored in the classification result storage step in association with the personality characteristics specified by the provider. a conversion process ;
a presentation step of presenting the information to be provided whose display mode has been converted in the conversion step to the provider;
An information processing method characterized by comprising:
提供主が入力した提供対象の情報を、当該提供主が指定した性格特性に対応付けて前記分類結果記憶手順において記憶された特徴語または態様情報の表示態様に変換する変換手順と、
前記変換手順により表示態様が変換された提供対象の情報を、前記提供主に提示する提示手順と
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。 Based on the relationship between the input information and the personality characteristics of the user who inputted the input information , for each personality trait, characteristic words or mode information related to the display mode are classified according to the personality trait, and the personality a classification result storage procedure for storing characteristics in association with characteristic words or aspect information ;
Converting the information of the provision target inputted by the provider into a display mode of the characteristic word or aspect information stored in the classification result storage procedure in association with the personality characteristics specified by the provider . Conversion procedure and
a presentation step of presenting the information to be provided whose display format has been converted by the conversion step to the provider;
An information processing program that causes a computer to execute.
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