JP4490989B2 - Method for determining the attribute of a phrase and advertising method using the method - Google Patents
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Description
本発明は、任意語句の属性を決定する方法に関する。さらには、決定された任意語句の属性の結果を用いたインターネットにおける広告配信の制御の方法に関する。 The present invention relates to a method for determining an attribute of an arbitrary phrase. Furthermore, the present invention relates to a method for controlling advertisement distribution on the Internet using the result of the attribute of the determined arbitrary phrase.
近時は、インターネットによる企業広告が広告活動において重要な役割を果たすようになってきている。その例としては、例えば、ある納豆メーカーが「納豆」という語句に関して自社又は自社製品を広告したいと考える場合には、検索サイト（Ｇｏｏｇｌｅ、Ｙａｈｏｏなど）運営会社に対して、「納豆」の語句が当該検索サイトで検索された場合には自社又は自社製品を広告するよう申込みを行い、インターネットユーザーが「納豆」の語句で検索をかけた場合に、自社又は自社製品の広告がスポンサーサイトに表示されるようにするのである（特許文献１）。 Recently, corporate advertising on the Internet has played an important role in advertising activities. For example, when a natto maker wants to advertise his or her own product regarding the phrase “natto”, the search term (Google, Yahoo, etc.) When a search is made on the search site, an application is made to advertise the company or its products, and when an Internet user searches for the word “natto”, the advertisement for the company or its products is displayed on the sponsor site. (Patent Document 1).
このように広告主が予め指定した語句とインターネットユーザーが検索した語句がマッチングした場合に広告を配信する代表的な方法として、グーグル社によって提供されるアドワーズ（Ａｄｗｏｒｄｓ）システムがある（特許文献２、非特許文献１、非特許文献２） In this way, as a typical method for distributing an advertisement when a phrase specified in advance by an advertiser matches a phrase searched by an Internet user, there is an AdWords system provided by Google Inc. (
企業が検索サイトにおけるスポンサーサイトへ広告を表示させるための、検索語句の選定については、従来、科学的な分析方法が存在しなかった。例えば、「納豆」を自社商品として広告したい企業は、「納豆」のほかに、「粘り」、「ひき割り」、「健康食」などの企業が連想する関連語句を検索語句と選定しているに過ぎなかった。 Conventionally, there has been no scientific analysis method for selecting a search term for a company to display an advertisement on a sponsor site in a search site. For example, a company that wants to advertise "Natto" as its own product selects search terms that are related to companies such as "Stickness", "Grill", and "Healthy food" in addition to "Natto" It wasn't too much.
企業が検索サイトにおけるスポンサーサイトへ広告を表示させるための検索語句を選定するに際して、商品名や企業名のほかに、企業側が連想するままに関連語句を選定していたやり方には次のような問題点が存在した。 When a company selects a search phrase to display an advertisement on a sponsor site on a search site, in addition to the product name and company name, the company has selected a related phrase as it is associated with, as follows: There was a problem.
例えば、そもそも納豆を商品として販売したい企業が「納豆」の語句を検索サイトにおけるスポンサーサイトへ広告を表示させるための検索語句として選定するのは、「『納豆』を検索するインターネットユーザーは、『納豆』を購入する明確な又は潜在的意欲を有する者である」との暗黙の前提があるためである。 For example, a company that wants to sell natto as a product in the first place selects the term “natto” as a search term for displaying advertisements on the sponsor site on the search site. This is because there is an implicit premise that the person has a clear or potential willingness to purchase.
しかし、例えば、あるテレビ番組が「納豆」の効能・効果を捏造し、かかる捏造問題が社会で話題になっているような時期においては、「納豆」を検索するインターネットユーザーは、『納豆』を購入する明確な又は潜在的意欲を有していない場合が多い。むしろ、テレビ番組におけるデータ捏造問題についての問題意識から、「納豆」を検索するのである。つまり、通常、消費者は、納豆について、「食品」、「健康的」、「おいしい」、「日本食」等のニュアンス（属性）を強く意識するが、捏造問題が社会で話題になっているような時期においては、「事件」、「失望」、「怒り」等のニュアンス（属性）を強く意識するのである。 However, for example, in a time when a TV program forged the effects and effects of “Natto” and such a forgery issue has become a hot topic in society, Internet users who search for “Natto” use “Natto”. Often they do not have a clear or potential willingness to purchase. Rather, “natto” is searched from the awareness of the problem of data creation in TV programs. In other words, consumers are usually conscious of nuances (attributes) such as “food”, “healthy”, “delicious”, “Japanese food”, etc. about natto, but the forgery problem seems to be a hot topic in society At a certain time, they are strongly aware of nuances (attributes) such as “incident”, “disappointment”, and “anger”.
したがって、例えば、あるテレビ番組が「納豆」の効能・効果を捏造し、かかる捏造問題が社会で話題になっているような時期において、「納豆」の語句を検索サイトにおけるスポンサーサイトへ広告を表示させるための検索語句として選定しても、広告効果はほとんど見込めないが、インターネット広告を出す企業は、将来において、あるテレビ番組が「納豆」の効能・効果を捏造することを見越して、スポンサーサイトへ広告を表示させるための検索語句を選定するわけではないため、広告効果がほとんど見込めない状況においても「納豆」の語句についてインターネット広告を出し続けることになる。 So, for example, when a TV program forges the effects and effects of “Natto” and the forgery issue is a hot topic in society, the word “Natto” is displayed on the sponsor site on the search site. Even if it is selected as a search term, the advertising effect is hardly expected, but a company that advertises on the Internet is a sponsor site in anticipation that a certain TV program will forge the effect and effect of "Natto" in the future Search terms for displaying advertisements are not selected, so Internet advertisements will continue to be issued for the words “Natto” even in situations where advertising effects are hardly expected.
本発明の目的は、検索サイトにおけるスポンサーサイトへ広告を表示させるための検索語句として選定した語句、当該語句に関連する語句等の任意の語句が、任意の時点において、いかなるジャンルに属し、または／および、いかなる感情的文脈（怒り、失望、悲しみ、喜びなど）で用いられているかなど、語句の属性を計算し、決定する方法、および、かかる方法により決定された属性に基づき広告の配信を制御する方法を提供することにある。 The object of the present invention is that any phrase such as a phrase selected as a search phrase for displaying an advertisement on a sponsor site in a search site, a phrase related to the phrase, etc. belongs to any genre at any point in time, or / And how to calculate and determine the attributes of a phrase, such as in what emotional context (eg, anger, disappointment, sadness, joy), and control the delivery of ads based on the attributes determined by such methods It is to provide a way to do.
上記課題を解決するため、次のような任意語句の属性を決定する方法、さらには、決定された任意語句の属性の結果を用いたインターネットにおける広告配信の制御の方法を提供する。
任意語句をインターネット上の情報群を対象に検索し、該任意語句の存在する文章において、該任意語句の存在箇所の周辺に存在する共起語候補語句を解析して、該共起語候補語句が共起条件を満たしているか否かを判定し、共起条件を満たしている場合には該共起語候補語句がインターネットに公開された日時と指定日時の差分をもとに重み付けをして該共起語候補語句の共起頻度を算出して共起頻度パラメータを有する任意語句の共起語集合を求め、
指定属性語句をインターネット上の情報群を対象に検索し、該指定属性語句の存在する文章において、該任意語句の存在箇所の周辺に存在する共起語候補語句を解析して、該共起語候補語句が共起条件を満たしているか否かを判定し、共起条件を満たしている場合には該共起語候補語句がインターネットに公開された日時と指定日時の差分をもとに重み付けをして該共起語候補語句の共起頻度を算出して共起頻度パラメータを有する指定属性語句の共起語集合を求め、
任意語句の共起語集合に対して、指定属性語句の共起語集合との適合度を計算する方法により、任意語の属性を決定する。In order to solve the above problems, there are provided a method for determining an attribute of an arbitrary phrase as described below, and a method for controlling advertisement distribution on the Internet using a result of the attribute of the determined arbitrary phrase.
An arbitrary word / phrase is searched for an information group on the Internet, and in a sentence in which the arbitrary word / phrase exists, a co-occurrence word candidate word / phrase existing around the location of the arbitrary word / phrase is analyzed, and the co-occurrence word candidate word / phrase is analyzed. If the co-occurrence condition is satisfied, weighting is performed based on the difference between the date and time when the co-occurrence word candidate word is published on the Internet and the specified date and time. Calculating a co-occurrence frequency of the co-occurrence word candidate words to obtain a co-occurrence word set of arbitrary phrases having a co-occurrence frequency parameter;
The specified attribute word is searched for information groups on the Internet, and in the sentence where the specified attribute word is present, the co-occurrence word candidate word existing around the location of the arbitrary word is analyzed, and the co-occurrence word is analyzed. It is determined whether or not the candidate word / phrase satisfies the co-occurrence condition, and if the co-occurrence condition is satisfied, weighting is performed based on the difference between the date / time when the candidate word / phrase was published on the Internet and the designated date / time. Calculating a co-occurrence frequency of the co-occurrence word candidate words to obtain a co-occurrence word set of designated attribute words having a co-occurrence frequency parameter;
The attribute of the arbitrary word is determined by a method for calculating the degree of matching of the co-occurrence word set of the arbitrary words and phrases with the co-occurrence word set of the designated attribute words.
「任意語句」として選択するものに制約はない。単語であっても構わないし、文章であっても構わない。品詞も名詞、形容詞に限らず、形容動詞などであってもよい。 There is no restriction on what is selected as “arbitrary phrase”. It may be a word or a sentence. The part of speech is not limited to a noun or an adjective, but may be an adjective verb.
「インターネット上の情報群」にはさまざま情報が存在するが、世相を強く反映すると考えられる情報、例えば、ウェブログ（ブログ）、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）、電子掲示板等を検索の対象にすることにより、計算される任意語句の属性がより、インターネットユーザーである消費者の意識と一致したものとなる。 There are various types of information in the “information group on the Internet”, but information that is considered to strongly reflect the social situation, such as web logs (blogs), social network services (SNS), electronic bulletin boards, etc., should be searched. Thus, the attribute of the arbitrary phrase calculated is more consistent with the consciousness of the consumer who is an Internet user.
任意語句としては，予め広告主が指定した語句のほかに，何らかの方法により導かれた当該語句の関連語句まで拡張してもよい。
As an arbitrary phrase, in addition to the phrase specified by the advertiser in advance, the phrase may be expanded to a related phrase of the phrase derived by some method.
「指定属性語句」は、予め設定される任意のジャンルや感情を表す語句である。ジャンルとしては、「仕事」、「文化」、「趣味」など、感情としては「面白い」、「楽しい」、「可哀想」などが考えられるが設定する語句に制約はない。設定した指定属性語句の数の分だけ共起語集合が計算されるため、膨大な数を設定すると計算機の性能によっては処理速度が落ちる場合がある。この場合、指定属性語句の共起語集合を定期的に事前計算しておくことで近似し、処理速度を向上することができる。 The “designated attribute phrase” is a phrase representing an arbitrary genre or emotion set in advance. The genre can be “work”, “culture”, “hobby”, etc., and the emotion can be “interesting”, “fun”, “sorry”, etc., but there are no restrictions on the words to be set. Since a co-occurrence word set is calculated for the number of designated attribute words that have been set, if a large number is set, the processing speed may decrease depending on the performance of the computer. In this case, the co-occurrence word set of the designated attribute words / phrases can be approximated by periodically calculating in advance, and the processing speed can be improved.
ある語句の存在する文章において、その箇所の周辺に存在する語句を解析して共起語を抽出する手段は共起語抽出における一般的な手段である。例えば、「任意語の存在する箇所から前後３文以内に存在する語句のうち、名詞と形容詞を抽出する」などの共起条件のもとに、ターゲットとなる任意語句又は指定属性語句の存在する箇所から前後３文以内の全ての語句の品詞を解析する。 A means for extracting a co-occurrence word by analyzing a word existing in the vicinity of a part in a sentence in which a certain word exists is a general means in the co-occurrence word extraction. For example, the target arbitrary phrase or specified attribute phrase exists under a co-occurrence condition such as “extract nouns and adjectives from words and phrases within three sentences before and after an arbitrary word”. Analyze the part of speech of all words within 3 sentences before and after the point.
「共起頻度」とは、一定区間にｎ個の単位が出現（共起）する頻度である。二つの語句が一緒に出てくる共起のしやすさを計る。この計算方法では、指定日時から３年前の語句であっても、指定日時から３日前の語句であっても、出現頻度が同じ（例えば、３回）であれば、共起頻度は同じと判定される。 The “co-occurrence frequency” is a frequency at which n units appear (co-occurrence) in a certain section. Measure the ease of co-occurrence of two words appearing together. In this calculation method, the co-occurrence frequency is the same if the appearance frequency is the same (for example, 3 times) even if it is a phrase three years before the specified date and time, or a phrase three days before the specified date and time. Determined.
そこで、本発明では、任意語句の属性の決定に際して、共起頻度に時間の概念を考慮した重み付けを行うことにより、時間の経過による変化を反映した属性を決定することができるようにする。すなわち、指定日時からみて、より直近に公開された情報における共起は、より過去に公開された情報における共起よりも大きな度合いとして計算されるため、例えば、「テレビ番組」が指定属性語句として設定されている場合に、あるテレビ番組が「納豆」の効能・効果を捏造し、かかる捏造問題が社会で話題になっているような時期においては、「納豆」と「テレビ番組」の結びつきが上昇し、捏造問題の話題が下火になるにつれて結びつきが下降する。このように、時間とともに変化する任意語句の属性の変化を的確に補足することができるのである。 Therefore, in the present invention, when the attribute of an arbitrary word / phrase is determined, the co-occurrence frequency is weighted in consideration of the concept of time so that the attribute reflecting the change with the passage of time can be determined. That is, since the co-occurrence in the most recently released information is calculated as a greater degree than the co-occurrence in the information released in the past from the designated date and time, for example, “TV program” is used as the designated attribute phrase. When it is set, when a certain TV program forges the effects and effects of “Natto” and the forgery issue is a hot topic in society, the link between “Natto” and “Television program” It rises and the connection goes down as the topic of forgery goes down. In this way, changes in the attributes of arbitrary phrases that change with time can be accurately supplemented.
本発明は、インターネットにおける広告配信制御方法であって、ユーザーによるキーワード検索がなされた場合、または、ウェブサイト運営者によるインターネットへの情報開示がなされた場合に予め広告主により広告表示条件として選択された指定語句について、前記方法により，該指定語句の属性を決定して、決定された属性に従い広告配信を制御することを要旨とする。
The present invention is an advertisement distribution control method on the Internet, and is selected as an advertisement display condition by an advertiser in advance when a keyword search is performed by a user or when information is disclosed to the Internet by a website operator. The gist is to determine the attribute of the designated word / phrase by the above method and control the advertisement distribution according to the decided attribute.
ウェブサイト運営者によるインターネットへの情報開示がなされた場合に、該情報の内容にマッチングした広告が配信されるシステムとしては代表的なものに、グーグル社が提供するアドセンス（Ａｄｓｅｎｓｅ）システムがある。
アドセンスシステムは、ウェブサイト運営者によるインターネットへの情報開示がなされた場合に、広告管理サーバーに対して、ターゲットとなる文書の識別ＩＤと文書情報が送信され、該文書情報に適合する広告を配信するものであるが、文書情報には、該文書を特徴づける語句を含む可能性がある。 When the website operator discloses information to the Internet, the Adsense system sends the target document identification ID and document information to the advertisement management server, and distributes advertisements that match the document information. However, there is a possibility that the document information includes a word or phrase characterizing the document.
しかし、アドセンスシステムにおいても、該文書を特徴づける語句がどのような属性を有するものであるかを決定し識別する手段を備えておらず、該語句の属性に従った配信制御を行うことはできない。 However, even in the adsense system, there is no means for determining and identifying what attribute the word characterizing the document has, and distribution control according to the attribute of the word cannot be performed. .
本発明は、ユーザーによるキーワード検索がなされて該キーワードと予め広告主により広告表示条件として選択された指定語句がマッチングした場合、あるいは、ウェブサイト運営者によるインターネットへの情報開示がなされて、該情報の内容と予め広告主により広告表示条件として選択された指定語句がマッチングした場合に、無制限に指定語句と条件付けられた広告を配信することなく，前記方法により、該指定語句の属性を決定して、決定された属性に従い広告配信を制御するところに特徴がある。
In the present invention, when a keyword search is performed by a user and the keyword is matched with a designated phrase previously selected as an advertisement display condition by an advertiser, or information is disclosed to the Internet by a website operator. When the specified phrase selected as the advertisement display condition by the advertiser in advance is matched with the content of the URL, the attribute of the specified phrase is determined by the above method without distributing the advertisement conditional on the specified phrase. The feature is that the advertisement distribution is controlled according to the determined attribute.
決定された属性に従った広告配信の制御を行うために、予め、広告制御のデータベースを設けておき、該データベースには制御の対象となる任意語句、属性指定語句、配信アクション指定を含む。 In order to control the advertisement distribution according to the determined attribute, an advertisement control database is provided in advance, and the database includes arbitrary phrases, attribute designation phrases, and distribution action designations to be controlled.
本発明により、任意の語句が、任意の時点において、いかなるジャンルに属し、または／および、いかなる感情的文脈（怒り、失望、悲しみ、喜びなど）で用いられているかを計算し、任意語句の属性を決定することができ、効率的な広告配信制御を達成することができる。 According to the present invention, it is calculated what genre an arbitrary phrase belongs to and / or in which emotional context (anger, disappointment, sadness, joy, etc.) at any point in time, and the attribute of the arbitrary phrase Can be determined, and efficient advertisement delivery control can be achieved.
本発明の実施形態を以下に示すが、実施形態は下記に限定されるものではない。Although embodiment of this invention is shown below, embodiment is not limited to the following.
図１は、任意語句及び指定属性語句の検索及びこれら語句の共起語解析の対象を示す概念図である。任意語句（例えば、広告主により指定された語句「納豆」）、および１つあるいは２つ以上の指定属性語句（例えば、「美味しい」、「悔しい」、「奇麗」など）は、ウェブログ（ブログ）、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）、電子掲示板等のインターネット上の情報群において、検索され、それぞれの語句の周辺に存在する共起語候補語句について共起条件を満たすか否かが解析される。 FIG. 1 is a conceptual diagram showing an object of a search for an arbitrary phrase and a designated attribute phrase and a co-occurrence word analysis of these phrases. Arbitrary phrases (eg, the phrase “Natto” specified by the advertiser) and one or more specified attribute phrases (eg, “delicious”, “disappointing”, “beautiful”, etc.) ), A group of information on the Internet, such as a social network service (SNS), an electronic bulletin board, and the like, are searched, and whether or not a co-occurrence word candidate phrase existing around each word phrase satisfies the co-occurrence condition is analyzed.
図１におけるように、任意語句および指定属性語句それぞれについて、検索および解析がなされる結果、任意語句および指定属性語句それぞれについて共起語集合データベースが作成される（図２、図３）。 As shown in FIG. 1, as a result of searching and analyzing for each arbitrary word and specified attribute word, a co-occurrence word set database is created for each arbitrary word and specified attribute word (FIGS. 2 and 3).
図４が任意語句および指定属性語句それぞれについて共起語集合データベースの作成のループ処理フローの例である。 FIG. 4 is an example of a loop processing flow for creating a co-occurrence word set database for each arbitrary phrase and designated attribute phrase.
処理スタートのイベントトリガーとしては、インターネットユーザーによるキーワード検索又はウェブサイト運営者によるインターネットへの情報の公開（アップロード）が考えられる。 As an event trigger for the processing start, keyword search by an Internet user or disclosure (upload) of information to the Internet by a website operator can be considered.
任意語句および指定属性語句それぞれが、ウェブログ（ブログ）、ソーシャルネットワークサービス（ＳＮＳ）、電子掲示板等のインターネット上の情報群に存在するか否かが検索される（Ｓ１）。 It is searched whether or not each arbitrary phrase and designated attribute phrase are present in an information group on the Internet such as a web log (blog), a social network service (SNS), or an electronic bulletin board (S1).
任意語句および指定属性語句それぞれが存在する場合には、予め与えられた共起条件に従い、任意語句および指定属性語句の周辺に存在する共起語候補語句を解析する（Ｓ２）。 If each of the arbitrary words and designated attribute words exists, the co-occurrence word candidate words existing around the arbitrary words and designated attribute words are analyzed in accordance with the co-occurrence conditions given in advance (S2).
周辺語句の解析処理（共起条件の判定処理）（Ｓ２）における共起条件は、任意に与えることができるが、例えば、「検索された任意語句（指定属性語句）の属する文章の３文目以内に属する名詞及び形容詞」という具合に与えることができる。 The co-occurrence conditions in the peripheral word analysis process (co-occurrence condition determination process) (S2) can be arbitrarily given. For example, “the third sentence of the sentence to which the searched optional word (designated attribute word) belongs” Nouns and adjectives that belong to "
周辺語句の解析処理（共起条件の判定処理）（Ｓ２）の結果、共起条件を満たす語句がある場合には、該語句は、共起語として抽出される（Ｓ３）。 If there is a phrase that satisfies the co-occurrence condition as a result of the analysis process of the peripheral phrases (co-occurrence condition determination process) (S2), the phrase is extracted as a co-occurrence word (S3).
周辺語句の解析処理における形態素解析処理には様々手法が提唱されているが、公知の技術（特許文献３）を用いることができる。
共起頻度とは、前述のとおり、一定区間にｎ個の単位が出現（共起）する頻度である。例えば、ある文章において「納豆」の存在する文章の３文目以内に「美味しい」という形容詞が存在することにより、「美味しい」が共起語として抽出され、共起頻度（出現回数）１がカウントアップされることにより処理が終了し、さらに、別の文章を検索し、周辺語句を解析し、共起語「美味しい」について出現回数１をカウントアップするという処理を繰り返して、最終的な共起語集合データベースが作成される。このような処理では、検索対象の中に何回出現したかだけが重要な意味を持つ。 As described above, the co-occurrence frequency is a frequency at which n units appear (co-occur) in a certain section. For example, in a sentence, the adjective “delicious” is present within the third sentence of the sentence in which “natto” exists, so “delicious” is extracted as a co-occurrence word, and the co-occurrence frequency (number of appearances) 1 is counted. The process ends when it is uploaded, and another sentence is searched, the surrounding words are analyzed, and the process of counting up the number of
本発明は、共起頻度（出現回数）を単純にカウントアップするのではなく、抽出された共起語候補語句がインターネットに公開された日時と指定日時の差分をもとに行う重み付け処理を施した後にカウントアップするところに特徴がある。該重み付けは、該差分が大きいほど小さな増分値を加算する方法により行い、例えば、次のような式で実現することができる。 The present invention does not simply count up the co-occurrence frequency (number of appearances), but performs a weighting process based on the difference between the date and time when the extracted co-occurrence word candidate words are published on the Internet and the specified date and time. It is characterized by counting up after doing. The weighting is performed by a method of adding a smaller increment value as the difference is larger. For example, the weighting can be realized by the following equation.
ｙ ＝ 時間差分により重み付けされた共起頻度の重み付けの値
ｘ ＝ 日時の差分（秒単位）を６０＊６０＊２４で割り、日単位に変換した値
ｃ ＝ 調整のための適当な定数値
y = value of weight of co-occurrence frequency weighted by time difference x = value obtained by dividing date difference (second unit) by 60 * 60 * 24 and converted to day unit c = appropriate constant value for adjustment
例えば、ｃ＝０．１とすると、
１日以内は、
ｘ＝０；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝１．０
前日は、
ｘ＝１；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝０．９０４８３７４１８０３５９５９５２
１週間前は、
ｘ＝７；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝０．４９６５８５３０３７９１４０９４７
１ヶ月前は、
ｘ＝３０；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝０．０４９７８７０６８３６７８６３９４４
３ヶ月前は、
ｘ＝９０；ｃ＝０．１
ｅｘｐ（−１＊ｃ＊ｘ）＝０．０００１２３４０９８０４０８６６７９５６
となる。For example, if c = 0.1,
Within one day
x = 0; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 1.0
The day before
x = 1; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 0.090483741803595952
A week ago
x = 7; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 0.496558530379140947
A month ago
x = 30; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 0.04978708683676783944
3 months ago
x = 90; c = 0.1
exp (-1 * c * x) = 0.0001234098040886767956
It becomes.
このような重み付け処理を行うため、共起語集合データベースにおける共起頻度が整数であることは保証されない。 Since such weighting processing is performed, it is not guaranteed that the co-occurrence frequency in the co-occurrence word set database is an integer.
共起語集合は膨大になるため、このように計算された共起頻度をもとに、相互情報量を用いて共起度自体を算出して、共起度の上位定数個に限定した共起語集合データベースを作成してもよい。共起語集合データベースが膨大になり計算負荷が過大になることを防ぐことができる。 Since the co-occurrence word set becomes enormous, the co-occurrence degree itself is calculated using the mutual information based on the co-occurrence frequency calculated in this way, and the co-occurrence degree is limited to the upper constant number of co-occurrence degrees. A word set database may be created. It is possible to prevent the co-occurrence word set database from becoming enormous and the calculation load from becoming excessive.
任意語句をＡ、任意語句の共起語集合をＳＡ、指定属性語句をＸ、Ｙ、Ｚ、指定属性語句の共起語集合をＳＸ、ＳＹ、ＳＺとすると、任意語句の共起語集合ＳＡに対して、全ての指定属性語句の共起語集合ＳＸ、ＳＹ、ＳＺそれぞれとの適合度（ＳｃｏｒｅＸ）が計算される。 Arbitrary words A, co-occurrence word set of arbitrary words / phrases SA, designated attribute words / phrases X, Y, Z, co-occurrence word sets of designated attribute words / phrases SX, SY, SZ On the other hand, the degree of matching (ScoreX) of all designated attribute words with the co-occurrence word sets SX, SY, SZ is calculated.
ＳＸに対する適合度は、
ＳＡに属する全ての共起語ｗ（ｗ∈ＳＡ）に対して、
Σ（Ａとｗの共起頻度＋Ｘとｗの共起頻度）／ｗの総頻度（検索対象となるインターネット上の情報群における出現回数）
などの式で算出することができる。The fitness for SX is
For all co-occurrence words w (wεSA) belonging to SA,
Σ (co-occurrence frequency of A and w + co-occurrence frequency of X and w) / total frequency of w (number of appearances in the information group on the Internet to be searched)
It can be calculated by an equation such as
ただし、ＳＡに属しているｗがＳＸに属していない場合には適合度は計算しない。すなわち、
Ｘとｗの共起頻度＞０
が条件である。However, the fitness is not calculated when w belonging to SA does not belong to SX. That is,
Co-occurrence frequency of X and w> 0
Is a condition.
ｗを「テレビ番組」とすると、図２においては共起頻度は１１．７１であり、図３においては共起頻度は１２．４２であり、「テレビ番組」の総頻度を１００（回）と仮定すると、
（１１．７１＋１２．４２）／１００＝０．２４１３
となる。If w is a “television program”, the co-occurrence frequency is 11.71 in FIG. 2, the co-occurrence frequency is 12.42 in FIG. 3, and the total frequency of “TV program” is 100 (times). Assuming
(11.71 + 12.42) /100=0.2413
It becomes.
ｗを「ねつ造」とすると、図２においては共起頻度は１０．０５であり、図３においては共起頻度は１５．２３であり、「ねつ造」の総頻度を５０（回）と仮定すると、
（１０．０５＋１５．２３）／５０＝０．５０５６
となる。Assuming that w is “net making”, the co-occurrence frequency is 10.05 in FIG. 2, the co-occurrence frequency is 15.23 in FIG. 3, and the total frequency of “net making” is assumed to be 50 (times). ,
(10.05 + 15.23) /50=0.05056
It becomes.
ｗを「健康食品」とすると、図２においては共起頻度は２９．９２であり、ｗを「美味しい」とすると、図２においては共起頻度は８．２１であるが、図３においては共起頻度は０（出現なし）であるため適合度は計算されない。 If w is “health food”, the co-occurrence frequency is 29.92 in FIG. 2, and if w is “delicious”, the co-occurrence frequency is 8.21 in FIG. Since the co-occurrence frequency is 0 (no appearance), the fitness is not calculated.
「納豆」と「怒り」の適合度は、
０．２４１３＋０．５０５６＝０．７４６９
となる。The degree of fit between natto and anger is
0.2413 + 0.5056 = 0.7469
It becomes.
図５は、任意語句の共起語集合に対して、全ての指定属性語句の共起語集合それぞれとの適合度が計算されることの概念図である。 FIG. 5 is a conceptual diagram in which the degree of matching with each co-occurrence word set of all specified attribute words is calculated for the co-occurrence word set of arbitrary words.
図６は、任意語「納豆」についての適合度が計算された例であり、これが「納豆」についての決定された属性である。 FIG. 6 is an example in which the fitness for the arbitrary word “natto” is calculated, and this is the determined attribute for “natto”.
ある任意語の属性を適切に決定するためには、予め指定属性語句を適切に設定しておく必要がある。 In order to appropriately determine an attribute of a certain arbitrary word, it is necessary to appropriately set a specified attribute word / phrase in advance.
図７は、本発明の全体処理フローの例図である。 FIG. 7 is an example of the overall processing flow of the present invention.
図７における適合度計算処理（Ｓ２０）により決定された属性にしたがって、広告配信制御処理（Ｓ３０）が行われる。 The advertisement distribution control process (S30) is performed according to the attribute determined by the fitness calculation process (S20) in FIG.
予め、広告の配信条件を設定したデータベースを設けておき、該データベースの条件に従って配信制御がなされるため、少なくとも、配信条件には、任意語句、属性指定語句、配信アクション指定のパラメーターが含まれる。 Since a database in which advertisement distribution conditions are set in advance is provided and distribution control is performed in accordance with the conditions of the database, at least the distribution conditions include parameters for arbitrary phrases, attribute designation phrases, and distribution action designation.
例えば、決定された「納豆」の属性として適合度上位３位以内の共起語に「食品」又は「健康」がある場合にのみ広告配信を実行する、適合度上位３位以内の共起語に「怒り」又は「悲しい」の場合には広告配信を実行しないなどの制御を行うことができる。かかる制御により、実効性ある広告配信を行い、広告効果を向上させることができる。 For example, ad delivery is executed only when the determined “natto” attribute has “food” or “health” in the top 3 co-occurrence words, the co-occurrence words in the top 3 best fit In the case of “anger” or “sad”, control such as not executing advertisement distribution can be performed. By such control, effective advertisement distribution can be performed and the advertising effect can be improved.
Claims (1)
前記サーバーが，任意語句をインターネット上の情報群を対象に検索する任意語句の検索工程と，
前記サーバーが，前記任意語句の検索工程で検索された前記インターネット上の情報群に含まれる前記任意語句の存在する文章から，前記任意語句の属する文章の前後３文目以内に属する名詞及び形容詞を，前記任意語句の共起語候補として抽出する任意語句の共起語候補抽出工程と，
前記サーバーが，前記任意語句の共起語候補抽出工程で抽出された前記共起語候補語句が所定の回数以上前記任意語句の属する文章の前後３文目以内に存在しているか否かを判定し，所定の回数以上存在する語を前記任意語句の共起語とする任意語句の存在数判定工程と，
前記サーバーが，前記任意語句の存在する文章がインターネットに公開された日に関する情報を取得する，任意語句を含む文章の公開日取得工程と，
前記サーバーが，前記任意語の共起語について，前記任意語を含む文章の公開日取得工程で取得した前記共起語を含む文章の公開日と，前記サーバーに入力された指定日時との差分を求め，前記差分に基づいて共起頻度の重み付けの値を求め，求めた共起頻度の重み付けの値を用いて，前記任意語の共起語の共起頻度を求める任意語の共起語の共起頻度算出工程と，
前記サーバーが，前記任意語句と関連して，前記任意語句の共起語，及び前記任意語句の共起語の共起頻度を任意語句の共起語データベースに記憶する第１の記憶工程と，
前記サーバーが，任意のジャンルや感情を表す語句である指定属性語句をインターネット上の情報群を対象に検索する指定属性語句の検索工程と，
前記サーバーが，前記指定属性語句の検索工程で検索された前記インターネット上の情報群に含まれる前記指定属性語句の存在する文章から，前記指定属性語句の属する文章の前後３文目以内に属する名詞及び形容詞を，前記指定属性語句の共起語候補として抽出する指定属性語句の共起語候補抽出工程と，
前記サーバーが，前記指定属性語句の共起語候補抽出工程で抽出された前記共起語候補語句が所定の回数以上前記指定属性語句の属する文章の前後３文目以内に存在しているか否かを判定し，所定の回数以上存在する語を前記指定属性語句の共起語とする指定属性語句の存在数判定工程と，
前記サーバーが，前記指定属性語句の存在する文章がインターネットに公開された日に関する情報を取得する，指定属性語句を含む文章の公開日取得工程と，
前記サーバーが，前記指定属性語句の共起語について，前記指定属性語句を含む文章の公開日取得工程で取得した前記共起語を含む文章の公開日と，前記サーバーに入力された指定日時との差分を求め，前記差分に基づいて共起頻度の重み付けの値を求め，求めた共起頻度の重み付けの値を用いて，前記指定属性語句の共起語の共起頻度を求める指定属性語句の共起語の共起頻度算出工程と，
前記サーバーが，前記指定属性語句と関連して，前記指定属性語句の共起語，及び前記指定属性語句の共起語の共起頻度を指定属性語句の共起語データベースに記憶する第２の記憶工程と，
前記サーバーが，前記第１の記憶工程で前記任意語句の共起語データベースに記憶した前記任意語句の共起語と，前記第２の記憶工程において指定属性語句の共起語データベースに記憶した指定属性語句の共起語とが共通する共通の共起語について，前記共通の共起語の，前記検索対象とされたインターネット上の情報群における出現頻度である共通の共起語の総頻度を求める総頻度計算工程と，
前記サーバーが，
前記前記第１の記憶工程で前記任意語句の共起語データベースに記憶した前記共通の共起語に関する前記任意語句の共起語の共起頻度と，
前記前記第２の記憶工程で前記指定属性語句の共起語データベースに記憶した前記共通の共起語に関する前記指定属性語句の共起語の共起頻度と，を加算し，
前記加算した値を，前記総頻度計算工程で求めた前記共通の共起語の総頻度で割り，
これにより，前記任意語句に対する前記指定属性語句の適合度を求める適合度算出工程と，
前記サーバーが，
前記広告の配信条件を記憶した配信条件データベースから前記適合度の高い指定属性語句に所定の語が含まれるか否かに関する配信条件を読み出す工程と，
前記サーバーが，前記読み出した広告の配信条件にしたがって，広告配信を行う，
方法。
An advertisement distribution control method on the Internet using an advertisement management server, including a distribution condition database storing advertisement distribution conditions,
The server searches for an arbitrary phrase for an information group on the Internet;
The server searches for nouns and adjectives within the third sentence before and after the sentence to which the arbitrary phrase belongs from the sentences in which the arbitrary phrase is included in the information group on the Internet searched in the arbitrary phrase search step. , A co-occurrence word candidate extracting step for extracting an arbitrary phrase as a co-occurrence word candidate for the arbitrary phrase ;
The server determines whether the co-occurrence word candidate words extracted in the arbitrary word co-occurrence word candidate extracting step exist within a third sentence before and after the sentence to which the arbitrary word phrases belong for a predetermined number of times. And a step of determining the number of arbitrary words existing with a word existing more than a predetermined number of times as a co-occurrence of the arbitrary words,
The server obtains information on the date when the sentence in which the arbitrary phrase exists is published on the Internet, and the publication date acquisition step of the sentence including the arbitrary phrase;
A difference between the publication date of the sentence containing the co-occurrence word acquired in the publication date acquisition step of the sentence including the arbitrary word and the specified date and time input to the server for the co-occurrence word of the arbitrary word The co-occurrence frequency of the arbitrary word to determine the co-occurrence frequency of the co-occurrence word of the arbitrary word by using the calculated value of the weight of the co-occurrence frequency The co-occurrence frequency calculation process,
A first storage step in which the server stores a co-occurrence word of the arbitrary phrase in association with the arbitrary phrase and a co-occurrence frequency of the co-occurrence word of the arbitrary phrase in a co-occurrence word database of the arbitrary phrase;
A search process for a designated attribute phrase, wherein the server searches a group of information on the Internet for a designated attribute phrase that is a phrase representing an arbitrary genre or emotion ;
Nouns belonging to the third sentence before and after the sentence to which the specified attribute word / phrase belongs from the sentences in which the specified attribute word / phrase exists in the information group on the Internet searched in the search step of the specified attribute word / phrase by the server And a co-occurrence word candidate extraction step for the designated attribute word, wherein the adjective is extracted as a co-occurrence word candidate for the designated attribute word ;
Whether or not the server includes the co-occurrence word candidate phrase extracted in the co-occurrence word candidate extraction step for the designated attribute word within a third sentence before and after the sentence to which the designated attribute word belongs more than a predetermined number of times . A step of determining the number of specified attribute words, wherein a word existing a predetermined number of times or more is a co-occurrence word of the specified attribute word;
The server acquires information about the date when the sentence in which the designated attribute phrase exists is published on the Internet, and the publication date acquisition step of the sentence including the designated attribute phrase;
For the co-occurrence words of the specified attribute word / phrase, the server acquires the publication date of the sentence including the co-occurrence word acquired in the publication date acquisition step of the sentence including the specified attribute word / phrase, and the specified date / time input to the server, A specified attribute phrase for determining a co-occurrence frequency of the co-occurrence word of the specified attribute phrase using the calculated co-occurrence frequency weighting value and using the calculated co-occurrence frequency weight value A co-occurrence frequency calculation process of co-occurrence words,
The server stores a co-occurrence word of the specified attribute word and a co-occurrence frequency of the co-occurrence word of the specified attribute word in the co-occurrence word database of the specified attribute word in association with the specified attribute word A memory process;
The server stores the arbitrary word / phrase co-occurrence words stored in the arbitrary word / phrase co-occurrence word database in the first storage step, and the designation stored in the specified attribute word / phrase co-occurrence word database in the second storage step. For the common co-occurrence words that are common with the attribute word co-occurrence words, the total frequency of the common co-occurrence words, which is the frequency of appearance of the common co-occurrence words in the information group on the Internet that is the search target, is A total frequency calculation process to be obtained;
The server is
The co-occurrence frequency of the co-occurrence words of the arbitrary words / phrases related to the common co-occurrence words stored in the co-occurrence word database of the arbitrary words / phrases in the first storage step;
Adding the co-occurrence frequency of the co-occurrence word of the designated attribute word / phrase with respect to the common co-occurrence word stored in the co-occurrence word database of the designated attribute word / phrase in the second storage step;
The added value is divided by the total frequency of the common co-occurrence words obtained in the total frequency calculation step,
Thereby, a goodness-of-fit calculation step for obtaining a goodness of fit of the specified attribute phrase with respect to the arbitrary phrase;
The server is
Reading a distribution condition regarding whether or not a predetermined word is included in the specified attribute word / phrase having a high fitness from the distribution condition database storing the distribution condition of the advertisement;
The server distributes advertisements according to the read advertisement distribution conditions.
Method.
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