JP7317887B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents
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Description
〔情報処理の概要〕
まず、図1を参照して、本開示の例示的な実施形態について詳細に説明する。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に示す情報処理は、実施形態に係る情報処理装置1が情報処理方法を実行することで行われる処理である。
次に、図2を参照して、情報処理装置1を含む情報処理システムの構成例について説明する。
図2は、実施形態に係る情報処理システムSの一例を示す図である。図2に示されるように、情報処理システムSは、情報処理装置1、クライアント端末100およびユーザ端末200等の構成要素を含む。図2中では図示していないが、情報処理システムSは、複数台の情報処理装置1や、複数台のクライアント端末100や、複数台のユーザ端末200を含んでもよい。また、情報処理システムSは、情報処理装置1に関係するエンティティ(例えば、業者、エンドユーザ)の装置等の、他の構成要素を含んでもよい。
図2に示されるように、情報処理装置1は、通信部2と、制御部3と、記憶部4とを有する。なお、情報処理装置1は、情報処理装置1を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
通信部2は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部2は、有線または無線によりネットワーク網と接続される。通信部2は、クライアント端末100およびユーザ端末200に、ネットワークNを介して、通信可能に接続されてもよい。通信部2は、クライアント端末100およびユーザ端末200の間で、ネットワーク網を介して、情報の送受信を行うことができる。
記憶部4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2に示されるように、記憶部4は、元データDB(DataBase)41と、制約条件DB42と、モデルDB43とを有する。
図3は、実施形態に係る元データDB41の一例を示す図である。元データDB41は、クライアント端末100から受け付けた元データを含むデータベースである。
図4は、実施形態に係る制約条件DB42の一例を示す図である。制約条件DB42は、クライアント端末100から受け付けた制約条件を含む情報である。
図5は、実施形態に係るモデルDB43の一例を示す図である。モデルDB43は、元データから要約データを生成するためのモデルを含む情報である。
制御部3は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)等のプロセッサによって、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(判定プログラムの一例に相当)がRAM等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3は、コントローラ(controller)であり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、GPGPU(General Purpose Graphic Processing Unit)等の集積回路により実現されてもよい。
次に、図7を参照して、実施形態に係る情報処理装置1による処理の手順について説明する。図7は、実施形態に係る情報処理装置1によって実行される処理の一例を示すフローチャートである。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置1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、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置1は、生成部32と、更新部33とを備える。生成部32は、元データに基づいて生成される要約データであって、クライアントユーザから受け付けた所定の制約条件に従って制約された要約データの候補データを生成する。更新部33は、生成部32によって生成された候補データに基づいて制約条件を更新する。生成部32は、更新部33によって更新された制約条件を用いて要約データの確定データを生成する。提示部34は、生成部32によって生成された要約データの候補データをユーザへ提示する。更新部33は、提示部34によって提示された候補データに対する制約条件の追加をユーザから受け付けた場合、候補データに対応する制約条件を更新する。生成部32は、提示部34によって提示された候補データの確定指示をユーザから受け付けた場合、候補データを確定データとして確定する。制約条件は、要約データに含まれるキーワードのテキストを制約するキーワード制約を含む。制約条件は、要約データに含まれるフレーズのテキストを制約するフレーズ制約の内容を含む。制約条件は、要約データに含まれる文のテキストを制約する文制約の内容を含む。制約条件は、要約データにテキストを含ませる制約である。生成部32は、制約条件として受け付けたテキストを類語変換したテキストとして要約データに含ませる。制約条件は、要約データにテキストを含ませない制約である。制約条件は、要約データにおける文字数を制約する文字数制約を含む。元データおよび要約データは、データ種別が同じである。元データおよび要約データは、データ種別が異なる。データ種別は、テキスト、画像および音声の少なくとも1つを含む。これにより、適切な要約を生成することができる。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
2 通信部
3 制御部
4 記憶部
31 受付部
32 生成部
33 更新部
34 提示部
100 クライアント端末
200 ユーザ端末
N ネットワーク
S 情報処理システム
Claims (13)
- 元データに基づいて生成される要約データであって、クライアントユーザから受け付けた所定の制約条件に従って制約された前記要約データの候補データを学習により生成したモデルを用いて生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記要約データの候補データをユーザへ提示する提示部と、
前記提示部によって提示された前記候補データに対する前記制約条件の追加を前記ユーザから受け付けた場合、当該候補データに対応する前記制約条件に前記ユーザから新たに受け付けた前記制約条件を加えることで更新する更新部と、
を備え、
前記生成部は、
前記更新部によって更新された前記制約条件を用いて前記要約データの候補データを生成し、前記提示部によって提示された当該候補データの確定指示を前記ユーザから受け付けた場合、当該候補データを確定データとして確定し、
前記モデルは、
制約条件なしのモデルと、制約条件ありのモデルとを含み、
前記制約条件なしのモデルは、
過去の元データと、正解データである正解要約データとをデータセットとして学習することで生成され、
前記制約条件ありのモデルは、
前記制約条件なしのモデルに元データを入力して得られた要約データと、正解データとなる正解要約データと、当該正解要約データに有って当該要約データに無いキーワードである制約条件とをデータセットとして学習することで生成されること
を特徴とする情報処理装置。 - 前記制約条件は、
前記要約データに含まれるキーワードのテキストを制約するキーワード制約を含むこと
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記制約条件は、
前記要約データに含まれるフレーズのテキストを制約するフレーズ制約の内容を含むこと
を特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記制約条件は、
前記要約データに含まれる文のテキストを制約する文制約の内容を含むこと
を特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記制約条件は、
前記要約データに前記テキストを含ませる制約であること
を特徴とする請求項2~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、
前記制約条件として受け付けた前記テキストを類語変換したテキストとして前記要約データに含ませること
を特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記制約条件は、
前記要約データに前記テキストを含ませない制約であること
を特徴とする請求項2~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記制約条件は、
前記要約データにおける文字数を制約する文字数制約を含むこと
を特徴とする請求項1~7のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記元データおよび前記要約データは、データ種別が同じであること
を特徴とする請求項1~8のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記元データおよび前記要約データは、データ種別が異なること
を特徴とする請求項1~9のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記データ種別は、
テキスト、画像および音声の少なくとも1つを含むこと
を特徴とする請求項9または10に記載の情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
元データに基づいて生成される要約データであって、クライアントユーザから受け付けた所定の制約条件に従って制約された前記要約データの候補データを学習により生成したモデルを用いて生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成された前記要約データの候補データをユーザへ提示する提示工程と、
前記提示工程によって提示された前記候補データに対する前記制約条件の追加を前記ユーザから受け付けた場合、当該候補データに対応する前記制約条件に前記ユーザから新たに受け付けた前記制約条件を加えることで更新する更新工程と、
を含み、
前記生成工程は、
前記更新工程によって更新された前記制約条件を用いて前記要約データの候補データを生成し、前記提示工程によって提示された当該候補データの確定指示を前記ユーザから受け付けた場合、当該候補データを確定データとして確定し、
前記モデルは、
制約条件なしのモデルと、制約条件ありのモデルとを含み、
前記制約条件なしのモデルは、
過去の元データと、正解データである正解要約データとをデータセットとして学習することで生成され、
前記制約条件ありのモデルは、
前記制約条件なしのモデルに元データを入力して得られた要約データと、正解データとなる正解要約データと、当該正解要約データに有って当該要約データに無いキーワードである制約条件とをデータセットとして学習することで生成されること
を特徴とする情報処理方法。 - 元データに基づいて生成される要約データであって、クライアントユーザから受け付けた所定の制約条件に従って制約された前記要約データの候補データを学習により生成したモデルを用いて生成する生成手順と、
前記生成手順によって生成された前記要約データの候補データをユーザへ提示する提示手順と、
前記提示手順によって提示された前記候補データに対する前記制約条件の追加を前記ユーザから受け付けた場合、当該候補データに対応する前記制約条件に前記ユーザから新たに受け付けた前記制約条件を加えることで更新する更新手順と、
をコンピュータによって実行させ、
前記生成手順は、
前記更新手順によって更新された前記制約条件を用いて前記要約データの候補データを生成し、前記提示手順によって提示された当該候補データの確定指示を前記ユーザから受け付けた場合、当該候補データを確定データとして確定し、
前記モデルは、
制約条件なしのモデルと、制約条件ありのモデルとを含み、
前記制約条件なしのモデルは、
過去の元データと、正解データである正解要約データとをデータセットとして学習することで生成され、
前記制約条件ありのモデルは、
前記制約条件なしのモデルに元データを入力して得られた要約データと、正解データとなる正解要約データと、当該正解要約データに有って当該要約データに無いキーワードである制約条件とをデータセットとして学習することで生成されること
を特徴とする情報処理プログラム。
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