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JP4550996B2 - Content evaluation apparatus, evaluation method, and recording medium - Google Patents
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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、種々のコンテンツ、例えば、特許情報、新商品情報、美術品や小説等の著作物情報などについて、評価を与えた上で、一般に公開するコンテンツの評価装置、評価方法、評価結果の取得方法及び記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
例えば、特許庁のホームページなどにおいては、出願公開等された特許情報が公開されている。具体的には、特許公報をそのままイメージデータとして、あるいはテキストデータとして公開するものであり、端末コンピュータからの操作により、種々の検索が可能であると共に、特許請求の範囲や発明の詳細な説明等の項目別に表示することも可能なものである。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した特許情報についてのデータは、いずれの表示方法を選択しても特許公報に掲載されている文章の全部を、あるいは一部をそのまま表示するに過ぎない。従って、特許公報に掲載されている内容を理解するには、文章をかなり精緻に読み込む必要があり、これに精通していない者が読んだ場合には、正確に理解するのに時間がかかるという問題がある。
【0004】
また、特許公報は重要な技術情報を開示するものであり、これを読む者によっては、当該公報に開示されている情報だけでなく、開示されてない新たな技術的展開や新たな用途を着想するに至る場合もあるが、そのような高いレベルを備えた読者は限られており、一般の読者がこのような高いレベルに至るには相当の経験や知識が必要となる。従って、特許公報を開示するにしても、そのまま開示するのではなく、一般の読者にとって比較的短い時間で理解できるような形式、内容に加工して開示することが望まれていた。
【0005】
また、このようなニーズは、特許情報に限られるものではない。正確な理解のために専門的な知識が必要とされる種々の情報、例えば、新商品情報、美術品等の著作物情報などについても、このような形で公開された場合には、その利用価値は非常に高いものとなることが予想される。
【0006】
その一方、上記の各情報についての分析を、限られた専門家に依頼し、当該専門家から寄せされた評価文を各情報ごとに一つ一つ掲載していく作業は非常に手間がかかる。
【0007】
本発明は上記した事情に鑑みなされたものであり、コンテンツの評価者から寄せられる評価文の内容を、コンピュータを用いて分析、統合可能として、コンテンツの内容を理解しやすい形式、内容でまとめた加工情報としての評価モデルを一定以上のレベルを保った上で作成し、公開することができるコンテンツの評価装置、評価方法及び記録媒体を提供することを課題とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項1記載の本発明のコンテンツの評価装置は、評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記録する記憶装置を備えたコンピュータからなコンテンツの評価装置であって
記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出手段と、
前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第1の評価モデル作成手段と、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出手段により検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第1の評価モデル作成手段により作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び/又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断手段と、
前記一般評価文判断手段により採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第1の評価モデル作成手段により作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第2の評価モデル作成手段と、
前記第1の評価モデル作成手段又は前記第2の評価モデル作成手段により作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与手段と、
前記評価指標付与手段により評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力手段と
を具備することを特徴とする。
【0009】
請求項2記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項1記載のコンテンツの評価装置であって、前記第1の評価モデル作成手段は、前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする。
【0010】
請求項3記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項1又は2記載のコンテンツの評価装置であって、指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断手段により採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定手段を有していることを特徴とする。
【0011】
請求項4記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項1〜3のいずれか1に記載のコンテンツの評価装置であって、前記評価対象であるコンテンツが、公開された任意のコンテンツに関するデータベースから選定されたものであることを特徴とする。
【0012】
請求項5記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項1〜のいずれか1に記載のコンテンツの評価装置であって、前記評価対象であるコンテンツが、コンテンツ提供者の端末コンピュータから送信されたものであることを特徴とする。
【0013】
請求項6記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項1〜5のいずれか1に記載のコンテンツの評価装置であって、前記評価文、評価者の端末コンピュータから送信されたものであることを特徴とする。
【0014】
請求項7記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項1〜6のいずれか1に記載のコンテンツの評価装置であって、前記記憶装置に、通信回線を通じてアクセス可能な評価結果データベースが記録され、前記評価結果データベースに、前記評価結果出力手段により出力される評価結果が記録されることを特徴とする。
【0015】
請求項8記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項7記載のコンテンツの評価装置であって、前記評価結果データベースが、所望の評価結果を得るために検索可能に設けられていることを特徴とする。
【0016】
請求項9記載の本発明のコンテンツの評価方法は、評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記憶する記憶装置を備えたコンピュータからなるコンテンツの評価装置によるコンテンツの評価方法であって、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出ステップと、
前記指定評価者検出ステップにより検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第1の評価モデル作成ステップと、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出ステップにより検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第1の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び/又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断ステップと、
前記一般評価文判断ステップにより採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第1の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第2の評価モデル作成ステップと、
前記第1の評価モデル作成ステップ又は前記第2の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与ステップと、
前記評価指標付与ステップにより評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力ステップと
を具備することを特徴とする。
【0017】
請求項10記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項9記載のコンテンツの評価方法であって、前記第1の評価モデル作成ステップは、前記指定評価者検出ステップにより検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする。
【0018】
請求項11記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項9又は10記載のコンテンツの評価方法であって、指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断ステップにより採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定ステップを有していることを特徴とする。
【0019】
請求項12記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項9〜11のいずれか1に記載のコンテンツの評価方法であって、前記評価対象であるコンテンツを、コンテンツ提供者の端末コンピュータから送信することを特徴とする。
【0020】
請求項13記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項9〜12のいずれか1に記載のコンテンツの評価方法であって、前記評価文を、評価者の端末コンピュータから送信することを特徴とする。
【0021】
請求項14記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項9〜13のいずれか1に記載のコンテンツの評価方法であって、前記記憶装置に、通信回線を通じてアクセス可能な評価結果データベースを記録しておき、前記評価結果出力ステップは、前記評価結果データベースに評価結果を出力して記録することを特徴とする。
【0022】
請求項15記載の本発明の記録媒体は、評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記憶する記憶装置を備えたコンピュータにコンテンツの評価を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体であって、
前記コンピュータを
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出手段と、
前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第1の評価モデル作成手段と、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出手段により検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第1の評価モデル作成手段により作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び/又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断手段と、
前記一般評価文判断手段により採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第1の評価モデル作成手段により作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第2の評価モデル作成手段と、
前記第1の評価モデル作成手段又は前記第2の評価モデル作成手段により作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与手段と、
前記評価指標付与手段により評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力手段として機能させることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体を提供する
【0023】
請求項16記載の本発明の記録媒体は、請求項15記載の記録媒体であって、前記第1の評価モデル作成手段は、前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする。
【0024】
請求項17記載の本発明の記録媒体は、請求項15又は16記載の記録媒体であって、前記コンピュータを、指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断手段により採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定手段として機能させるプログラムを記録したことを特徴とする。
【0025】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【0026】
図1はこの実施形態にかかるコンテンツの評価装置10の概略構成を示す図である。
【0027】
図1に示したように、この評価装置10は、記憶装置11、メモリ(プログラムメモリ)12、CPUに対してインターフェースである入出力制御部16を介して接続されたキーボード、マウスあるいはバーコードリーダ等の入力装置13、モニタとしての表示装置14、各種集計結果や書類等をアウトプットするプリンタ等の出力装置15を有して構成されている。また、評価対象であるコンテンツを提供するコンテンツ提供者の保有する端末コンピュータやコンテンツの評価を行う評価者の端末コンピュータとの間でデータ(情報)のやり取りを行う通信装置17も上記CPUにより制御されている。
【0028】
記憶装置11は、ハードディスク、フレキシブルディスクあるいは光ディスク等のストレージ手段であり、評価文蓄積ファイル11a、評価結果データベース11b、評価者データベース11cなどを備えている。
【0029】
メモリ(プログラムメモリ)12には、必要なOSのほか、プログラムとしての指定評価者検出手段12a、第1の評価モデル作成手段12b、評価指標付与手段12c、評価結果出力手段12fなどがインストールされている。
【0030】
指定評価者検出手段12aは、評価文蓄積ファイル11aを読み込んだある評価文が、評価者データベース11cにおいて指定評価者として記録されている者によるものかどうかを検出する指定評価者検出ステップを実行するためのプログラムである。
【0031】
ここで、本明細書でいう「評価文」とは、評価対象であるコンテンツの価値を判断する文章だけでなく、コンテンツを分析して要約したり、図式化したりするなど、コンテンツそのものだけではなく、それを何らかの形に加工して、理解しやすい形式にまとめた全ての情報を含む意味である。例えば、コンテンツが特許公報であれば、当該公報の内容そのものではなく、その発明の概要、代表図、現段階での発明の利用状況、新規展開あるいは応用展開の可能な分野、新規展開や応用展開のための新たなアイデア等を含んだ文章及び図の全体が「評価文」となる。また、出願人である企業の情報や代理人の経歴、実績などを含めることもできる。同様に、例えば、絵画情報であれば、当該絵画自体のほか、その絵画の総合的な価値、取引価格、作者の経歴、製作年月日等の付加情報を含む全体が「評価文」となる。
【0032】
評価対象であるコンテンツの入手先は任意であり、通信回線によってアクセス可能な各種のデータベース、例えば、各種特許情報のデータベースであってもよいし、個別具体的なコンテンツについての評価を依頼する個人又は法人(コンテンツ提供者)であってもよい。なお、後者の場合、コンテンツ提供者が評価装置10の保有者に対して、ファクリミリや郵送等で提供したコンテンツを評価装置10の保有者側で評価文蓄積ファイル11aに入力することもできるが、迅速な評価を実現するためには、コンテンツ提供者の端末コンピュータからインターネット等の通信回線を介して評価装置10に入力できる構成とすることが好ましい。
【0033】
「指定評価者」は、コンテンツを正確に理解して上記の評価文を作成できる者であり、例えば、各種分野における専門資格者のほか、各種のコンサルタント、アドバイザー、評論家等から選ばれた者であって、かつ評価装置10を保有する主催者等が設けた基準を満たす所定以上のレベルの評価文を作成できる者である。この「指定評価者」として登録される者は、当初は、主催者等が人選することになるが、その後は、後述のように、評価装置10によって一般評価者の中から自動的に選択されることになる。なお、単に「評価者」という場合には、指定評価者のほか、インターネット等の公衆回線を通じて任意に寄せられた一般評価者も含む意味である。
【0034】
第1の評価モデル作成手段12bは、上記の指定評価者検出手段12aにより検出された指定評価者の作成に係る評価文について、評価文が一つである場合には当該評価文を評価モデルとし、複数の評価文がある場合には、当該複数の評価文を統合して評価モデルを作成する第1の評価モデル作成ステップを実行するためのプログラムである。
【0035】
「評価モデル」とは、最終的に、評価結果として出力されるものであり、第1の評価モデル作成手段12bによって、指定評価者の作成に係る評価文が一つしかない場合には、当該評価文を分析したものを評価モデルとして決定し、指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、この評価文を分析した後、単に整理するだけでなく、統合して一つの評価モデルを作成するものである。
【0036】
評価文の分析とは、当該評価文が項目ごとに分けて記載されている場合には、項目名を付した形式で切り分ける作業をいい、項目ごとに分かれていない場合には、文意を判断して項目名を抽出し、項目名を付した上で切り分ける。例えば、「新規展開のための新規事業名」、「新規市場」等の項目名を付して当該項目名の下に内容を掲載する。
【0037】
評価文の統合とは、複数の評価文が寄せられた場合に、上記の項目ごとに切り分けた内容を項目ごとに統合することをいう。すなわち、指定評価者の作成に係る評価文が複数存在する場合に、各評価文を上記のように分析した後、項目ごとに合わせるものであり、例えば、新規市場について、各評価文ごとに内容が異なっている場合には、それらを全て「新規市場」の項目欄における内容として掲載する。但し、各評価文において共通する内容については、重複しないようにして統合する。
【0038】
評価指標付与手段12cは、所定の評価指標を付するに値するか否かを判断して、必要と判断された評価指標を付与する評価指標付与ステップを実行するためのプログラムをいう。
【0039】
「評価指標」とは、例えば、「アイデアの新しさ:新規(又は改良)」、「ビジネスの独立性(独立したビジネス展開が可能か否か):あり(又はなし)」、「新規分野における展開の可能性:高(又は低)」、「事業化の難易度:易(又は難)」、「新規設備投資:必要(又は不要)」等、評価モデルの内容を全て読むことなく、概略的な目安として、当該コンテンツの価値判断を可能とする指標をいう。上記評価指標の具体例は、あくまで例示であり、コンテンツの内容によって種々異なることはもとより、一定のルールに従った数値で表わすことも可能である。
【0040】
評価指標は、予め定めた上で、記憶装置11に評価指標ファイルを形成して記録しておき、評価指標付与手段12cを実行することによってこの評価指標ファイルを読み込んで付与するようにすることができる。また、評価指標付与手段12cを実行したならば、評価モデルを分析し、当該評価モデルにおいて繰り返し使用されていたり、項目名として使用されている重要な用語を評価指標として位置づけて、この新たに得られた評価指標を付与するようにしてもよい。また、予め定めておいた評価指標とこの新たに得られる評価指標とを合わせて利用することもできる。
【0041】
特定の評価指標を付与するか否かは、評価指標付与手段12cを実行することにより次のように行われる。例えば、「アイデアの新しさ:新規」という評価指標を付するか否かを判断するに当たっては、このプログラムは、まず、評価モデルを分析して、「アイデアの新しさ:新規」に相当する用語を検出する。例えば、「新規」、「新しい」、「ニュー」、「斬新」等の用語を検出する。そして、これらの用語の評価文中で使用されている状態、例えば項目名に含まれているとか、文頭に使用されていることが多いといった状態から当該用語の重要度を判断し、また、これと併用して、あるいは単独で、上記各用語の登場頻度を計算して、重要と認められた場合、あるいは登場頻度が所定以上であると認められた場合には、「アイデアの新しさ:新規」という評価指標を付するに値すると判断され、上記の評価モデルに対して当該評価指標が付与されることになる。
【0042】
メモリ(プログラムメモリ)12には、さらに、一般評価文判断手段12dと第2の評価モデル作成手段12eがインストールされている。
【0043】
一般評価文判断手段12dは、指定評価者検出手段12aの実行によって指定評価者以外の評価者に係るものであると判断された評価文(一般評価文)を分析し、さらに、上記の第1の評価モデル作成手段12bにより作成された評価モデルと比較して、この一般評価文の内容が採用可能な範囲であるか否かを判断するプログラムである。採用可能な範囲であるか否かを判断する手法は任意であるが、例えば、第1の評価モデル作成手段12bにより作成された評価モデルと比較して、当該一般評価文で使用されている単語のうち、一定比率以上が当該評価モデルで使用されている単語と一致している、あるいは概念的に類似しているといった手法を採用することができる。また、上記の評価モデルに対して、異なった趣の評価文を加味することにより、従来にない新鮮味のある評価結果を出力したいと望むような場合には、一定のレベルを維持するため、評価モデルで使用されている単語との一定比率の一致性や類似性を要求する一方、異なる単語(新規単語)の使用比率が一定以上であることを採用の条件とすることもできる。
【0044】
第2の評価モデル作成手段12eは、上記一般評価文判断手段12dによって一般評価文が採用されるに至った場合に、第2の評価モデル作成ステップを実行するために動作するプログラムであり、一般評価文判断手段12dによって採用される一般評価文が何もない場合には動作しない。もちろん、指定評価者検出手段12aの実行によって、指定評価者以外の評価者に係る評価文が蓄積されてないと判断された場合には、一般評価文判断手段12d自体が動作しないため、これに伴い第2の評価モデル作成手段12eも動作しない。
【0045】
第2の評価モデル作成手段12eにおいて行う作業は、第1の評価モデル作成手段12bによって作成された評価モデルと、一般評価文判断手段12dによって採用された一般評価文とを分析し、統合することであり、分析及び統合の具体的内容は上記した第1の評価モデル作成手段12bと全く同様である。
【0046】
この第2の評価モデル作成手段12eが実行された場合には、上記第1の評価モデル作成手段12bによって作成された評価モデルではなく、この第2の評価モデル作成手段12eにより作成された新たな評価モデルが後述の評価結果に含まれることになる。また、この場合、上記の評価指標付与手段12cは、この後に実行され、新たな評価モデルに対して評価指標が付与される。
【0047】
なお、本実施形態で採用した一般評価文判断手段12dと第2の評価モデル作成手段12eは、コンテンツの評価装置10の保有者(主催者)において、分析や統合の対象となる評価文の作成者を全て指定評価者に限っている場合には、必ずしも必要ではない。
【0048】
メモリ12には、さらに、前記評価指標の付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力ステップを実行するためのプログラムである評価結果出力手段12fがインストールされている。評価結果の出力先は、本実施形態では記憶装置11に形成された評価結果データベース11bである。この評価結果データベース11bは、通信回線を介してアクセス可能なように開放されており、例えば、インターネットであれば、評価装置10の保有者(主催者)のWebページに当該評価結果が表示されるように構成されている。このような出力形式をとることにより、この評価結果は、コンテンツ提供者や評価者以外の第三者においても利用することが可能となり、利用者にとっては、容易に当該コンテンツの内容を理解し、その価値判断を行うことが可能となる。
【0049】
また、この第三者が所望のコンテンツについての評価結果に容易にアクセスできるようにするため、評価結果データベース11bは検索可能に設定されていることが好ましい。なお、具体的な検索方法については後述する。
【0050】
また、図2に示したように、本実施形態では、評価結果を評価結果データベース11bに登録して公開するだけでなく、評価装置10からコンテンツ提供者に対しても直接評価結果を送信している(S120)。この場合、当該コンテンツについての評価文を寄せた評価者にも評価結果を送信し、参照に供する構成とすることもできる。
【0051】
次に、本実施形態の作用を図2に基づき説明する。まず、評価装置10の保有者は、特許情報のデータベース等の公開コンテンツにアクセスして、あるいはコンテンツ提供者から寄せられたコンテンツの中から評価対象となるコンテンツを選定する(S100)。次に、このコンテンツを主催者のWebページ上に提示する(S101)。コンテンツの評価者は、端末コンピュータ30からこのWebページにアクセスして、評価コンテンツを閲覧し(S102)、種々の評価コンテンツの中から当該評価者の評価可能なコンテンツに対する評価文を作成し、上記Webページを介して評価装置10に送信する(S103)。評価装置10はこの評価文を受信し(S104)、評価文蓄積ファイル11aに当該評価文を蓄積する。なお、本実施形態のように、評価コンテンツを閲覧可能としておくことにより、一般評価者からの評価文も取り寄せることが可能となるが、例えば、予め決められた指定評価者からの評価文のみを取り寄せる場合には、評価装置10から指定評価者の端末コンピュータに対して直接評価コンテンツを送信するようにしてもよい。
【0052】
評価装置10においては、例えば、評価コンテンツごとに、評価文の受付期間が設定されており、受付期間が経過した後、指定評価者検出手段12aが実行される。なお、受付期間の設定は任意であり、このような期間設定がなく、随時受け付け、当該評価コンテンツに関する新たな評価文を受信するたびに、1つの評価文ごとに後述するような処理を行う構成とすることもできる。
次に、評価文蓄積ファイル11aにアクセスして、指定評価者の作成に係る評価文が含まれるか否かを判別する(S105)。指定評価者の作成に係るものを含まない場合、すなわち、一般評価者の作成に係る評価文しか含まれていない場合には、各評価文は、記憶装置11に形成されたアイデアデータベース11dに登録される(S106)。ここで、アイデアデータベース11dとは、このように不採用の評価文、すなわち、評価の質を保証できない評価文を蓄積したデータベースである。
【0053】
指定評価者の作成に係るものを含む場合には、指定評価者の作成に係る評価文のみを対象として第1の評価モデル作成手段12bにより、評価文の分析、統合がなされる(S107)。次に、寄せられた評価文の全てが指定評価者か否かの判断がなされ(S108)、全てが指定評価者の作成に係るものであれば、第1の評価モデル作成手段12bによって作成された評価モデルに対して評価指標が付与される(S109)。
【0054】
一方、寄せられた評価文に、指定評価者の作成に係るもののほか、指定評価者以外の作成に係る評価文を含む場合には、一般評価文判断手段12dによって、一般評価文を分析し、さらに、上記の第1の評価モデル作成手段12bにより作成された評価モデルと比較して(S110)、この一般評価文の内容が採用可能な範囲であるか否かを判断する(S111)。なお、指定評価者以外の作成にかかる評価文を含む場合も、含まない場合も、アイデアデータベース11dにアクセスして、過去に当該コンテンツについての一般評価文がアイデアデータベース11dに登録されている場合には、当該一般評価文を読み出して、評価モデルとの比較、採用可能か否かの判断を行う(S110,S111)
【0055】
当該一般評価文が採用可能範囲外の場合には、その結果(添削結果)を当該評価者の端末コンピュータ30に送信すると共に(S112)、当該一般評価文をアイデアデータベースに登録する(S106)。
【0056】
一般評価文判断手段12dによって一般評価文が採用可能範囲である場合には、第2の評価モデル作成手段12eによって、当該一般評価文と上記の第1の評価モデル作成手段12bにより作成された評価モデルとを分析、統合し、新たな評価モデルが作成される(S114)。そして、その後、評価指標付与手段12cによって、新たな評価モデルに対して評価指標が付与される(S109)。
【0057】
なお、本実施形態では、採用された一般評価文については、当該一般評価文を作成した評価者に係るものが累積で何回採用されたかが計算され(S115)、評価装置10に予め設定している採用指定数を越えている場合には、当該評価者を指定評価者に格上げし(S116)、採用指定数未満である場合には、過去の採用累積回数に対して今回の回数をプラスし(S117)、上記した第2の評価モデル作成手段12eの実行後(S114)、その旨が当該評価者の端末コンピュータ30に採用結果として通知され(S118)、さらに、評価者データベース11cに記録される(S119)。従って、本実施形態では、かかる作業を実行するためのプログラムである指定評価者選定手段も評価装置10にインストールされている。
【0058】
評価指標付与手段12cによって評価指標の付与された評価モデルは、評価結果として、評価結果出力手段12fにより、評価装置10からコンテンツ提供者の端末コンピュータ20に対して送信される(S120)。なお、評価対象となったコンテンツが特定のコンテンツ提供者から提供されたものでなく、公開されたデータベースから取り込んだものであるような場合には、このような送信ステップ(S120)を経るものではないことはもちろんである。
【0059】
また、評価結果出力手段12fは、上記の評価結果を評価結果データベース11bに記録する(S121)。これにより評価結果は、一般の利用に供することができる。なお、評価結果を構成する評価文中にコンテンツの内容そのものが含まれていない場合には、評価結果に当該コンテンツを付随させて評価結果データベース11bに記録することもできるし、また、付随させずに、評価結果から当該コンテンツに即アクセスできるようにリンクを貼り付けた形で記録することもできる。また、評価者データベース11cに対しては、評価者の採用回数や新規採用の評価者のデータなどの更新情報を記録する(S122)
【0060】
次に、図3に基づき、上記のようにしてデータベースに登録された所望の評価結果を検索して取得するための方法の一例を説明する。
【0061】
例えば、特定のコンテンツについての評価結果を取得しようとするコンテンツ検索者は、自己の保有する端末コンピュータ40を利用してコンテンツ配信提供Webページにアクセスし検索を開始する(S200)。次に、検索コースを選択する(S201)。検索コースとは、検索者の利用の仕方によって概略的に分けて設定したメニューであり、例えば、新規アイデアの応用を考えている技術者が検索者である場合には、「発想支援コース」といったメニューを選択する。
【0062】
また、「発想支援コース」のように、検索者において、各種のユニークな発想を調べてみたいと思うようなコース設定においては、指定評価者の評価を含む評価結果だけでなく、アイデアデータベース11dに登録されている不採用となった評価文にアクセスすることにも一定の利用価値のある場合がある。従って、例えば、「発想支援コース」を選択した場合には(S202)、それに引き続き、検索対象とするデータベースにアイデアデータベース11dを含めるように設定しておくと便利である(S203)。もちろん、このようなコースの設定、検索対象とするデータベースの設定は、コンテンツの評価装置10の保有者(主催者)等が提供する検索ソフトウエアにおいて種々に設定することができる。また、検索者において、コース別に検索対象とするデータベースを任意に更新できる構成とすることもできる。
【0063】
次に、検索者は、各種の検索条件、例えば、コンテンツの識別子、作者名、評価者名、その他の各種キーワード等を設定し、webページ上に設けられたキーワード入力手段を通じて評価装置10に送信する(S204)。評価装置10では、この検索条件を受信したならば(S204)、当該条件に従って、評価結果データベース11bやアイデアデータベース11d等にアクセスし、検索を実行する(S205)。なお、検索の実行は、予め登録してある条件に基づき、新たに検索条件に合致するデータが追加された場合にはその都度あるいは定期的に検索することを自動化する構成(予約検索)とすることもできる。
【0064】
次に、課金方法を選択、通知、確認、承諾の各ステップを評価装置10と検索者の端末コンピュータ40との間で行い(S206〜S209)、課金が開始される(S210)。そして、評価装置10から検索結果が送信され(S211)、検索者の端末コンピュータ40においてこれを受信する(S212)。
【0065】
検索結果は文字、図形又は音声等により評価装置10のWebページに表示され、検索者は端末コンピュータ40により閲覧が可能となるが、ファックス等で別途送信する構成としてもよい。
【0066】
端末コンピュータから検索終了の通知が送られると(S213)、課金が終了し(S214)、検索者側での金額の確認を可能とするため、金額が通知される(S215,S216)。
【0067】
なお、検索によって得られた検索料は、検索結果に採用された評価結果にかかる評価文の作成者に対し、一部、採用報酬として分配することができる。
【0068】
本発明は、上記した実施形態に限定されるものでないことはもちろんであり、上記した説明では、例えば、検索結果の表示は、見易さ、理解し易さを考慮して所定の形式に定型化した評価文全体を表示することにより行われるが、「新規展開のための新規事業名」、「新規市場」等の項目ごとに区分して、これらを項目ごとの関心度や話題性等を考慮してレイアウトすることもできる。また、検索者の選択により一又は二以上の項目のみを表示させる構成としてもよい。これらの表示種別は、例えば、メモリ12に設定されるプログラムとしての表示種別入力手段(図示せず)の動作により検索者が任意に選択できるように設けることができる。
【0069】
検索結果に複数の評価文が存在する場合、検索者がさらに指定する条件に合致するもののみを表示させたり、任意の条件で順位付けしたものを昇順又は降順に表示させ若しくは指定した順位のみを表示させる構成とすることができる。また、検索結果がどのような傾向・特徴を有する集合体であるかを表示する処理手段を設けても良い。例えば、評価コンテンツが特許公報である場合、上述の通り、評価文には発明の概要、現段階での発明の利用状況、新規展開あるいは応用展開の可能な分野、新規展開や応用展開のための新たなアイデア等の種々の観点から付された属性が含まれるので、検索者はこれらの属性等を分類種別として指定することにより、検索結果を任意に分類することができる。例えば、「e−コマース」をキーワードとする検索条件で得られた検索結果に対し、検索者は分類種別として「出願人」を指定して評価装置10に送信する。分類種別を受信した評価装置10は、検索結果の集合体を出願人別に分類し、出願人ごとの評価文の件数、出願人別の比率等を示す一覧表又はグラフ等を用いて図式化した表示構成に処理して端末コンピュータ40に送信する。このように一又は二以上の分類種別によって検索結果を分類することが可能な構成とすることにより、検索者は生の検索結果だけではなく、補足的な情報を得ることができる。
また、このように分類した検索結果が特定の傾向や特徴を有する場合、例えば、上記の例においてA社の比率が70%を越える場合には「e−コマースの分野はA社の一人勝ち」のように、分類結果から得られる傾向等を所定のルールに従って寸評化することが可能な処理手段を用いてwebページ上に表示させる構成とするとすれば検索者にとって便利である。
【0070】
さらに、出力結果として得られた評価文に含まれる情報以外の関連情報をリンク形式で表示させる処理手段を設けることができる。例えば、出願人である企業の株式情報や新製品情報、保有特許の件数等は、評価文自体に含めることが可能であり、これらの情報も評価文の内容として上記の方法により表示し得ることは勿論である。しかしながら、これらの情報は固定的なものではなく経時的に変化するものであるから、適時に正確な情報を提供するためには評価文自体をこれに対応して更新する必要があり構成が複雑となる。従って、これらの経時的に変化する要素を含む評価は、当該コンテンツに出力結果表示画面から即アクセスできるようにリンクを貼り付けた形で表示することも可能である。
【0071】
以上のように出力された検索結果は、評価装置10のデータベース上に保存し前回の検索結果との比較を表示させたり、任意の条件で分類した評価文別に蓄積し、その変化を表示する処理手段を設けることができる。また、検索結果を検索者の所有する端末コンピュータに直接保存すること、又は、これを制限する構成とすることが可能であることは勿論である。
【0072】
なお、検索者の検索履歴を検索条件、検索結果等に区分してデータベースに蓄積する構成とすることにより、例えば、検索者が有する固有の属性、検索者が指定したキーワード属性及び評価結果の属性等の中での組み合わせを分析することが可能となり、今後の新規事業の方向性を予測すること、又は本発明に係るコンテンツ評価の基準に反映させたりすることができる。
例えば、まず、評価コンテンツの評価結果のある属性(例えば、最初に適応された事業分野、評価コンテンツ所有者の事業分野等)に対し、検索者の固有の属性(例えば、展開しようとするビジネスの事業分野)とを比較し、双方の関連を蓄積したり、必要に応じて表示したりできる構成とする。そして、例えば、従来関連性がないと思われていた属性同士の組み合わせのあらわれる頻度が一定以上となった場合には、その属性同士(業態同士)の組み合わせの中に新規分野のビジネス展開の可能性やビジネストレンドが存在するということを予測し、その旨を評価結果に反映させることができる。
【0073】
【発明の効果】
本発明のコンテンツの評価装置、評価方法、評価結果の取得方法及び記録媒体によれば、コンテンツの評価者から寄せられる評価文の内容を、コンピュータを用いて分析、統合することができるため、コンテンツの内容を理解しやすい形式、内容でまとめた加工情報としての評価モデルを一定以上のレベルを保った上で作成し、公開することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一の実施形態にかかるコンテンツの評価装置の概略構成を示す図である。
【図2】本発明の一の実施形態にかかるコンテンツの評価方法を説明するためのフローチャートである。
【図3】本発明の一の実施形態にかかるコンテンツの取得方法を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
10 コンテンツの評価装置
11 記録装置
11a 評価文蓄積ファイル
11b 評価結果データベース
11c 評価者データベース
12 メモリ
12a 指定評価者検出手段
12b 第1の評価モデル作成手段
12c 評価指標付与手段
12d 一般評価文判断手段
12e 第2の評価モデル作成手段
12f 評価結果出力手段
20 コンテンツ提供者の端末コンピュータ
30 評価者の端末コンピュータ
40 検索者の端末コンピュータ
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention evaluates various contents, for example, patent information, new product information, copyrighted work information such as works of art and novels, etc., and then evaluates the content evaluation device, evaluation method, and evaluation result to the public. The present invention relates to an acquisition method and a recording medium.
[0002]
[Prior art]
For example, published patent information is published on the JPO homepage and the like. Specifically, the patent gazette is disclosed as image data or text data as it is, and various searches are possible by operation from a terminal computer, and the claims and detailed description of the invention, etc. It is also possible to display by item.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above-described data on patent information merely displays all or part of the text published in the patent gazette, regardless of which display method is selected. Therefore, in order to understand the contents published in the patent gazette, it is necessary to read the sentence fairly precisely, and if it is read by a person who is not familiar with it, it takes time to understand correctly. There's a problem.
[0004]
The patent gazette discloses important technical information. Depending on the reader, not only the information disclosed in the gazette but also new technical developments and new uses not disclosed are conceived. However, readers with such a high level are limited, and a general reader needs considerable experience and knowledge to reach such a high level. Therefore, even if a patent gazette is disclosed, it is desired not to disclose it as it is but to process and disclose it in a format and contents that can be understood by a general reader in a relatively short time.
[0005]
Moreover, such needs are not limited to patent information. Various information that requires specialized knowledge for accurate understanding, such as new product information and information on copyrighted works such as works of art, are also used when released in this way. The value is expected to be very high.
[0006]
On the other hand, it is very time-consuming to request a limited expert to analyze each of the above information and to post the evaluations sent by the expert one by one for each piece of information. .
[0007]
  The present invention has been made in view of the above circumstances, and the contents of evaluation sentences received from content evaluators can be analyzed and integrated using a computer, and the contents are summarized in a format and contents that are easy to understand. Content evaluation device that can create and publish an evaluation model as processing information while maintaining a certain level or more, evaluation methodLawAnd providing a recording medium.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
  In order to solve the above-mentioned problem, the content evaluation apparatus according to the first aspect of the present invention provides an evaluation sentence storage file for storing an evaluation sentence for content to be evaluated and a designation in which a designated evaluator designated in advance is registered. From a computer with a storage device that records the evaluator database.RuA content evaluation device,
  in frontA designated evaluator detecting means for detecting an evaluation sentence created by a designated evaluator registered in the designated evaluator database from the evaluation sentences accumulated in the written evaluation sentence accumulation file;
  A first evaluation model creating means for creating an evaluation model by attaching an item name to each item and separating the evaluation sentence relating to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detecting means;
  Among the evaluation sentences stored in the evaluation sentence storage file, after separating the evaluation sentences related to the evaluators other than the designated evaluators that are not detected by the designated evaluator detecting means, with item names for each item, In contrast to the evaluation model created by the first evaluation model creating means, an evaluation sentence related to an evaluator other than the designated evaluator is adopted based on the consistency, similarity and / or dissimilarity of the words used. A general evaluation sentence judging means for judging whether or not the possible range;
  The contents of the item name assigned to each item of the evaluation sentence determined to be within the range that can be adopted by the general evaluation sentence judging means and the item name for each item of the evaluation model created by the first evaluation model creating means A second evaluation model creating means for creating a new evaluation model by integrating the contents with
  A term corresponding to a predetermined evaluation index is detected from the evaluation model created by the first evaluation model creating unit or the second evaluation model creating unit, and the significance of the term is determined from the use state of the detected term. Judgment is made as to whether it is worth attaching an evaluation index corresponding to the term by judging the degree or by judging whether the frequency of appearance of the detected term is greater than or equal to a predetermined value. An evaluation index giving means for giving the evaluation index to the evaluation model;
  An evaluation result output means for outputting, as an evaluation result, an evaluation model to which an evaluation index is attached by the evaluation index providing means;
It is characterized by comprising.
[0009]
  A content evaluation apparatus according to a second aspect of the present invention is the content evaluation apparatus according to the first aspect,When there are a plurality of evaluation sentences related to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detecting means, the first evaluation model creating means classifies each evaluation sentence with an item name for each item. After that, create an evaluation model by integrating the contents with item names for each item in each evaluation sentence.It is characterized by that.
[0010]
  The content evaluation apparatus according to claim 3 of the present invention is the content evaluation apparatus according to claim 1 or 2, wherein an evaluation sentence relating to creation of an evaluator other than the designated evaluator is generated by the general evaluation sentence determination means. Designated evaluator selection means for registering the evaluator as the designated evaluator in the evaluator database when the number of adopted times exceeds the designated numberHaveIt is characterized by that.
[0011]
A content evaluation apparatus according to a fourth aspect of the present invention is the content evaluation apparatus according to any one of the first to third aspects, wherein the content to be evaluated is a database relating to any publicly disclosed content. It is selected from.
[0012]
  The content evaluation apparatus according to the present invention as set forth in claim 5 is characterized in that claims 1 to3The content evaluation apparatus according to any one of the above, wherein the content to be evaluated is transmitted from a terminal computer of a content provider.
[0013]
  A content evaluation apparatus according to a sixth aspect of the present invention is the content evaluation apparatus according to any one of the first to fifth aspects, wherein the evaluation sentenceButIt is transmitted from the evaluator's terminal computer.
[0014]
  A content evaluation apparatus according to a seventh aspect of the present invention is the content evaluation apparatus according to any one of the first to sixth aspects,In the storage device,Evaluation result database accessible via communication lineIs recorded, and the evaluation result output by the evaluation result output means is recorded in the evaluation result database.It is characterized by that.
[0015]
  The content evaluation apparatus according to the present invention described in claim 8 is the content evaluation apparatus according to claim 7, wherein the evaluation result database is, PlaceIt is provided so as to be searchable in order to obtain a desired evaluation result.
[0016]
  The content evaluation method of the present invention according to claim 9 stores an evaluation sentence accumulation file for accumulating an evaluation sentence for the contents to be evaluated and a designated evaluator database in which a designated evaluator designated in advance is registered. Computer with storage deviceBy content evaluation device consisting ofA content evaluation method,
  An evaluation sentence created by a designated evaluator registered in the designated evaluator database is detected from the evaluation sentences accumulated in the evaluation sentence accumulation file.FingerA regular evaluator detection step;
  An evaluation model is created by attaching an item name to each item of the evaluation sentence related to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detection step.First1 evaluation model creation step;
  Among the evaluation sentences stored in the evaluation sentence storage file, after separating the evaluation sentences related to the evaluators other than the designated evaluators that were not detected by the designated evaluator detection step, with item names for each item, In contrast to the evaluation model created in the first evaluation model creation step, an evaluation sentence related to an evaluator other than the designated evaluator is adopted based on the consistency, similarity and / or dissimilarity of the words used. Determine whether it is within the possible rangeRuichiGeneral evaluation sentence judgment step,
  The contents of the item name assigned to each item of the evaluation statement determined to be within the employable range by the general evaluation statement determining step and the item name for each item of the evaluation model created by the first evaluation model creating step Create a new evaluation model by integrating the contents withFirst2 evaluation model creation steps;
  A term corresponding to a predetermined evaluation index is detected from the evaluation model created by the first evaluation model creation step or the second evaluation model creation step, and the significance of the term is determined from the use state of the detected term. Judgment is made as to whether it is worth attaching an evaluation index corresponding to the term by judging the degree or judging whether the frequency of appearance of the detected term is greater than or equal to a predetermined value. Assign an evaluation index to an evaluation modelCommentA price index assignment step,
  The evaluation model to which the evaluation index is attached in the evaluation index giving step is output as an evaluation result.CommentValence result output step and
It is characterized by comprising.
[0017]
  A content evaluation method according to a tenth aspect of the present invention is the content evaluation method according to the ninth aspect, wherein the first evaluation model creating step is a designated evaluator detected by the designated evaluator detecting step. When there are multiple evaluation sentences related to the creation of the evaluation model, each evaluation sentence is separated by attaching an item name for each item, and then the evaluation model is integrated by integrating the contents with the item name for each item of each evaluation sentence CreateRukoAnd features.
[0018]
  The content evaluation method of the present invention according to claim 11 is the content evaluation method according to claim 9 or 10, wherein an evaluation sentence relating to creation of an evaluator other than the designated evaluator is determined by the general evaluation sentence determination step. If the number of hires exceeds the specified number, register the evaluator as a designated evaluator in the evaluator database.FingerIt has a fixed evaluator selection step.
[0019]
  The content evaluation method of the present invention according to claim 12 is the content evaluation method according to any one of claims 9 to 11, wherein the content to be evaluated isSend from the content provider's terminal computerIt is characterized by that.
[0020]
  The content evaluation method of the present invention according to claim 13 is the content evaluation method according to any one of claims 9 to 12,The evaluation sentence isIt transmits from a terminal computer.
[0021]
  The content evaluation method of the present invention according to claim 14 is the content evaluation method according to any one of claims 9 to 13, wherein an evaluation result database accessible through a communication line is recorded in the storage device. In the evaluation result output step, the evaluation result is output and recorded in the evaluation result database.RukoAnd features.
[0022]
  The recording medium of the present invention according to claim 15 is a storage device for storing an evaluation sentence accumulation file for accumulating an evaluation sentence for content to be evaluated and a designated evaluator database in which designated evaluators designated in advance are registered. A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for causing a computer to execute content evaluation,
  AboveComputer,
    A designated evaluator detecting means for detecting an evaluation sentence created by a designated evaluator registered in the designated evaluator database from the evaluation sentences accumulated in the evaluation sentence accumulation file;
    A first evaluation model creating means for creating an evaluation model by attaching an item name to each item and separating the evaluation sentence relating to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detecting means;
    Among the evaluation sentences stored in the evaluation sentence storage file, after separating the evaluation sentences related to the evaluators other than the designated evaluators that are not detected by the designated evaluator detecting means, with item names for each item, In contrast to the evaluation model created by the first evaluation model creating means, an evaluation sentence related to an evaluator other than the designated evaluator is adopted based on the consistency, similarity and / or dissimilarity of the words used. A general evaluation sentence judging means for judging whether or not the possible range;
    The contents of the item name assigned to each item of the evaluation sentence determined to be within the range that can be adopted by the general evaluation sentence judging means and the item name for each item of the evaluation model created by the first evaluation model creating means A second evaluation model creating means for creating a new evaluation model by integrating the contents with
    A term corresponding to a predetermined evaluation index is detected from the evaluation model created by the first evaluation model creating unit or the second evaluation model creating unit, and the significance of the term is determined from the use state of the detected term. Judgment is made as to whether it is worth attaching an evaluation index corresponding to the term by judging the degree or by judging whether the frequency of appearance of the detected term is greater than or equal to a predetermined value. An evaluation index giving means for giving the evaluation index to the evaluation model;
    An evaluation result output means for outputting, as an evaluation result, an evaluation model to which an evaluation index is attached by the evaluation index providing means;Make it workIt is characterized byTo provide a computer-readable recording medium on which a program is recorded.
[0023]
  Claim 16 of the present inventionrecoding mediaIs defined in claim 15.When there are a plurality of evaluation sentences relating to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detecting means, the first evaluation model creating means is an item for each evaluation sentence for each item. After categorizing by name, create an evaluation model by integrating the contents with item names for each item in each evaluation sentence.It is characterized by that.
[0024]
  The recording medium of the present invention according to claim 17 is the recording medium according to claim 15 or 16,The computer,When the number of evaluation sentences related to the creation of an evaluator other than the designated evaluator is adopted by the general evaluation sentence judging means exceeds the designated number, the evaluator is registered in the evaluator database as the designated evaluator. Designated evaluator selection methodTo act asprogramRecordedIt is characterized by that.
[0025]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
  Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0026]
  FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a content evaluation apparatus 10 according to this embodiment.
[0027]
As shown in FIG. 1, the evaluation device 10 includes a storage device 11, a memory (program memory) 12, and a keyboard, mouse, or barcode reader connected to the CPU via an input / output control unit 16 serving as an interface. And the like, a display device 14 as a monitor, and an output device 15 such as a printer for outputting various tabulation results and documents. Further, the CPU controls the communication device 17 that exchanges data (information) with a terminal computer owned by a content provider that provides content to be evaluated and an evaluator's terminal computer that evaluates the content. ing.
[0028]
The storage device 11 is storage means such as a hard disk, a flexible disk, or an optical disk, and includes an evaluation sentence storage file 11a, an evaluation result database 11b, an evaluator database 11c, and the like.
[0029]
In addition to the necessary OS, the memory (program memory) 12 includes designated evaluator detection means 12a as a program, first evaluation model creation means 12b, evaluation index assignment means 12c, evaluation result output means 12f, and the like. Yes.
[0030]
The designated evaluator detection unit 12a executes a designated evaluator detection step of detecting whether an evaluation sentence read from the evaluation sentence accumulation file 11a is from a person recorded as a designated evaluator in the evaluator database 11c. It is a program for.
[0031]
Here, the “evaluation sentence” in this specification is not only a sentence for judging the value of the content to be evaluated, but also the content itself, such as analyzing and summarizing or diagramming the content. , Meaning to include all the information that has been processed into some form and put together in an easy-to-understand format. For example, if the content is a patent gazette, it is not the content of the gazette itself, but the outline of the invention, a representative diagram, the use status of the invention at the present stage, a field where new development or application development is possible, new development or application development, etc. The entire sentence and figure including new ideas for the "evaluation sentence". It is also possible to include information on the company that is the applicant, the career of the agent, and the results. Similarly, for example, in the case of painting information, in addition to the picture itself, the whole including additional information such as the overall value of the picture, transaction price, author's career, date of production, etc. becomes an “evaluation sentence”. .
[0032]
The source of the content to be evaluated is arbitrary, and may be various databases accessible via a communication line, for example, a database of various patent information, or an individual requesting evaluation of individual specific content or It may be a corporation (content provider). In the latter case, content provided by the content provider to the owner of the evaluation device 10 by fax, mail, or the like can be input to the evaluation sentence storage file 11a by the owner of the evaluation device 10. In order to realize a quick evaluation, it is preferable that the evaluation apparatus 10 can be input from a content provider's terminal computer via a communication line such as the Internet.
[0033]
“Designated evaluator” is a person who can understand the content accurately and prepare the above-mentioned evaluation sentence. For example, in addition to professional qualifications in various fields, persons selected from various consultants, advisors, critics, etc. In addition, it is a person who can create an evaluation sentence of a predetermined level or higher that satisfies the criteria provided by the organizer or the like who owns the evaluation device 10. The person who is registered as the “designated evaluator” is initially selected by the organizer or the like, but thereafter, automatically selected from the general evaluators by the evaluation apparatus 10 as described later. Will be. The term “evaluator” simply means a general evaluator arbitrarily sent through a public line such as the Internet in addition to a designated evaluator.
[0034]
The first evaluation model creation means 12b uses the evaluation sentence as an evaluation model when there is only one evaluation sentence for the evaluation sentence relating to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detection means 12a. When there are a plurality of evaluation sentences, this is a program for executing a first evaluation model creation step of creating an evaluation model by integrating the plurality of evaluation sentences.
[0035]
The “evaluation model” is finally output as an evaluation result. When there is only one evaluation sentence related to the creation of the designated evaluator by the first evaluation model creating means 12b, When there are multiple evaluation sentences related to the creation of a designated evaluator, an analysis of the evaluation sentence is determined as an evaluation model. After analyzing this evaluation sentence, it is not simply organized but integrated into one evaluation. Create a model.
[0036]
Evaluation sentence analysis refers to work that separates the evaluation sentences in a format with item names if the evaluation sentences are listed separately for each item, and judges the meaning of the sentence if it is not divided for each item. Then, extract the item name, add the item name, and cut it. For example, item names such as “new business name for new development” and “new market” are attached and the contents are posted under the item name.
[0037]
The integration of evaluation sentences means that the contents divided for each item are integrated for each item when a plurality of evaluation sentences are received. That is, when there are multiple evaluation sentences related to the creation of a designated evaluator, each evaluation sentence is analyzed as described above, and then adjusted for each item. For example, for a new market, the contents for each evaluation sentence If they are different, they are all listed as the contents in the “New Market” column. However, contents common to each evaluation sentence are integrated so as not to overlap.
[0038]
The evaluation index assigning means 12c is a program for executing an evaluation index providing step of determining whether or not it is worth attaching a predetermined evaluation index and assigning an evaluation index determined to be necessary.
[0039]
“Evaluation indicators” include, for example, “newness of ideas: new (or improved)”, “independence of business (whether or not independent business development is possible): yes (or no)”, “in new fields” Possibility of deployment: High (or low), “Difficulty of commercialization: Easy (or difficult)”, “New capital investment: Necessary (or unnecessary)”, etc. As a general guide, it refers to an index that allows the value of the content to be judged. The specific example of the evaluation index is merely an example, and may be represented by a numerical value according to a certain rule as well as variously depending on the content.
[0040]
The evaluation index may be determined and formed in advance and recorded in the storage device 11, and the evaluation index file may be read and assigned by executing the evaluation index giving means 12c. it can. When the evaluation index providing means 12c is executed, the evaluation model is analyzed, and important terms that are repeatedly used in the evaluation model or used as item names are positioned as evaluation indexes. It is also possible to assign the evaluated index. Moreover, it is also possible to use a predetermined evaluation index and this newly obtained evaluation index together.
[0041]
Whether or not to assign a specific evaluation index is performed as follows by executing the evaluation index providing means 12c. For example, in determining whether or not to attach an evaluation index of “newness of idea: new”, this program first analyzes the evaluation model and uses a term corresponding to “newness of idea: new”. Is detected. For example, terms such as “new”, “new”, “new”, and “new” are detected. Then, the importance of the term is determined from the state used in the evaluation sentence of these terms, such as being included in the item name or being often used at the beginning of the sentence. When used together or independently, the frequency of appearance of each of the above terms is calculated and found to be important, or when the frequency of appearance is found to be greater than or equal to a predetermined value, “newness of idea: new” It is judged that it is worth attaching the evaluation index, and the evaluation index is given to the evaluation model.
[0042]
The memory (program memory) 12 is further installed with general evaluation sentence determination means 12d and second evaluation model creation means 12e.
[0043]
The general evaluation sentence determination unit 12d analyzes an evaluation sentence (general evaluation sentence) determined to be related to an evaluator other than the designated evaluator by the execution of the designated evaluator detection unit 12a. Compared with the evaluation model created by the evaluation model creating means 12b, it is a program for determining whether or not the content of the general evaluation sentence is within the applicable range. Although the method for determining whether or not it is within the employable range is arbitrary, for example, the word used in the general evaluation sentence in comparison with the evaluation model created by the first evaluation model creating means 12b Among them, it is possible to adopt a technique in which a certain ratio or more matches the words used in the evaluation model or is conceptually similar. In addition, by adding an evaluation sentence with a different taste to the above evaluation model, if you want to output an unprecedented fresh evaluation result, the evaluation model is maintained to maintain a certain level. While requiring a certain ratio of coincidence and similarity with the words used in the model, it is also possible to use a condition that the ratio of use of different words (new words) is more than a certain value.
[0044]
The second evaluation model creation means 12e is a program that operates to execute the second evaluation model creation step when the general evaluation sentence is adopted by the general evaluation sentence determination means 12d. If there is no general evaluation sentence adopted by the evaluation sentence determination means 12d, the operation is not performed. Of course, when it is determined by the execution of the designated evaluator detecting means 12a that the evaluation sentences related to the evaluators other than the designated evaluator are not accumulated, the general evaluation sentence judging means 12d itself does not operate. Accordingly, the second evaluation model creating means 12e does not operate.
[0045]
The work performed in the second evaluation model creating means 12e is to analyze and integrate the evaluation model created by the first evaluation model creating means 12b and the general evaluation sentence adopted by the general evaluation sentence judging means 12d. The specific contents of analysis and integration are the same as those of the first evaluation model creating means 12b described above.
[0046]
When the second evaluation model creating means 12e is executed, it is not the evaluation model created by the first evaluation model creating means 12b, but a new one created by the second evaluation model creating means 12e. The evaluation model is included in the evaluation result described later. In this case, the above-described evaluation index assigning unit 12c is executed after this, and an evaluation index is assigned to a new evaluation model.
[0047]
The general evaluation sentence determination unit 12d and the second evaluation model creation unit 12e employed in the present embodiment create an evaluation sentence to be analyzed and integrated in the owner (organizer) of the content evaluation apparatus 10. This is not always necessary if all the evaluators are limited to designated evaluators.
[0048]
The memory 12 is further installed with an evaluation result output means 12f which is a program for executing an evaluation result output step for outputting the evaluation model with the evaluation index as an evaluation result. The output destination of the evaluation result is the evaluation result database 11b formed in the storage device 11 in this embodiment. The evaluation result database 11b is open so that it can be accessed via a communication line. For example, in the case of the Internet, the evaluation result is displayed on the Web page of the owner (organizer) of the evaluation apparatus 10. It is configured as follows. By taking such an output format, this evaluation result can be used by a third party other than the content provider or the evaluator, and the user can easily understand the contents of the content, The value judgment can be made.
[0049]
Further, in order for the third party to easily access the evaluation result of the desired content, the evaluation result database 11b is preferably set to be searchable. A specific search method will be described later.
[0050]
In addition, as shown in FIG. 2, in this embodiment, not only the evaluation result is registered and published in the evaluation result database 11b, but also the evaluation result is directly transmitted from the evaluation device 10 to the content provider. (S120). In this case, the evaluation result can be transmitted to an evaluator who has sent an evaluation sentence about the content, and can be used for reference.
[0051]
Next, the effect | action of this embodiment is demonstrated based on FIG. First, the owner of the evaluation device 10 accesses public content such as a database of patent information, or selects content to be evaluated from content received from a content provider (S100). Next, this content is presented on the organizer's Web page (S101). The content evaluator accesses this Web page from the terminal computer 30, browses the evaluation content (S102), creates an evaluation sentence for the content that can be evaluated by the evaluator from various evaluation contents, and It transmits to the evaluation apparatus 10 via a web page (S103). The evaluation device 10 receives this evaluation sentence (S104) and accumulates the evaluation sentence in the evaluation sentence accumulation file 11a. As in this embodiment, it is possible to obtain evaluation sentences from general evaluators by making evaluation content viewable. For example, only evaluation sentences from predetermined designated evaluators can be obtained. When ordering, the evaluation content may be transmitted directly from the evaluation device 10 to the terminal computer of the designated evaluator.
[0052]
In the evaluation device 10, for example, an evaluation sentence reception period is set for each evaluation content, and the designated evaluator detection unit 12 a is executed after the reception period elapses. In addition, the setting of the reception period is arbitrary, there is no such period setting, and the process described below is performed for each evaluation sentence each time an evaluation sentence is received and a new evaluation sentence regarding the evaluation content is received. It can also be.
Next, the evaluation sentence storage file 11a is accessed to determine whether or not an evaluation sentence relating to the creation of the designated evaluator is included (S105). In the case where nothing related to the creation of the designated evaluator is included, that is, only the evaluation sentence relating to the creation of the general evaluator is included, each evaluation sentence is registered in the idea database 11d formed in the storage device 11 (S106). Here, the idea database 11d is a database that accumulates evaluation sentences that have not been adopted in this way, that is, evaluation sentences that cannot guarantee the quality of evaluation.
[0053]
In the case of including a thing related to the creation of the designated evaluator, the evaluation sentence is analyzed and integrated by the first evaluation model creating means 12b only for the evaluation sentence relating to the creation of the designated evaluator (S107). Next, it is determined whether or not all of the received evaluation sentences are designated evaluators (S108). If all the evaluation sentences are related to the creation of the designated evaluator, the first evaluation model creating means 12b creates them. An evaluation index is assigned to the evaluated model (S109).
[0054]
On the other hand, when the evaluation sentence received includes an evaluation sentence related to the creation of a person other than the designated evaluator in addition to the one relating to the creation of the designated evaluator, the general evaluation sentence judging means 12d analyzes the general evaluation sentence, Further, compared with the evaluation model created by the first evaluation model creating means 12b (S110), it is determined whether or not the content of the general evaluation sentence is within a usable range (S111). Whether or not an evaluation sentence related to creation other than a designated evaluator is included, when the idea database 11d is accessed and a general evaluation sentence for the content has been registered in the idea database 11d in the past. Reads out the general evaluation sentence, compares it with the evaluation model, and determines whether it can be adopted (S110, S111).
[0055]
If the general evaluation text is out of the acceptable range, the result (correction result) is transmitted to the evaluator's terminal computer 30 (S112), and the general evaluation text is registered in the idea database (S106).
[0056]
When the general evaluation sentence is within the applicable range by the general evaluation sentence determination unit 12d, the second evaluation model creation unit 12e uses the general evaluation sentence and the evaluation created by the first evaluation model creation unit 12b. The model is analyzed and integrated to create a new evaluation model (S114). Thereafter, an evaluation index is assigned to the new evaluation model by the evaluation index assigning means 12c (S109).
[0057]
In the present embodiment, for the adopted general evaluation sentence, the cumulative number of times that the evaluator who created the general evaluation sentence has been adopted is calculated (S115). If the number of hiring designations is exceeded, the evaluator is upgraded to the designated evaluator (S116), and if the number is less than the hiring designation number, the current number of times is added to the past hiring cumulative number. (S117) After execution of the second evaluation model creating means 12e described above (S114), that effect is notified to the evaluator's terminal computer 30 as a result of adoption (S118) and further recorded in the evaluator database 11c. (S119). Therefore, in this embodiment, designated evaluator selection means, which is a program for executing such work, is also installed in the evaluation apparatus 10.
[0058]
The evaluation model provided with the evaluation index by the evaluation index providing unit 12c is transmitted as an evaluation result from the evaluation apparatus 10 to the content provider's terminal computer 20 by the evaluation result output unit 12f (S120). If the content to be evaluated is not provided by a specific content provider but is taken from a public database, the transmission step (S120) is not performed. Of course not.
[0059]
The evaluation result output unit 12f records the above evaluation result in the evaluation result database 11b (S121). Thus, the evaluation result can be used for general use. In addition, when the content itself is not included in the evaluation sentence constituting the evaluation result, the content can be attached to the evaluation result and recorded in the evaluation result database 11b. From the evaluation result, a link can be pasted so that the content can be accessed immediately. In addition, update information such as the number of times the evaluator is employed and data of the newly employed evaluator is recorded in the evaluator database 11c (S122).
[0060]
Next, an example of a method for searching for and obtaining a desired evaluation result registered in the database as described above will be described with reference to FIG.
[0061]
For example, a content searcher who intends to acquire an evaluation result for specific content uses the terminal computer 40 owned by the content searcher to access the content distribution providing Web page and start a search (S200). Next, a search course is selected (S201). A search course is a menu that is roughly divided and set according to how the searcher uses it. For example, if the engineer who is considering the application of a new idea is a searcher, the “Creation Support Course” Select a menu.
[0062]
In addition, in the course setting where the searcher wants to examine various unique ideas as in the “idea support course”, not only the evaluation result including the evaluation of the designated evaluator but also the idea database 11d. Accessing a registered evaluation statement that has been rejected may also have some utility value. Therefore, for example, when “an idea support course” is selected (S202), it is convenient to set the database to be included in the search target database so that the idea database 11d is included (S203). Of course, the setting of such a course and the setting of a database to be searched can be variously set in search software provided by the owner (organizer) of the content evaluation apparatus 10 or the like. Moreover, it can also be set as the structure which a searcher can update arbitrarily the database made into search object according to a course.
[0063]
Next, the searcher sets various search conditions, such as content identifiers, author names, evaluator names, and other various keywords, and transmits them to the evaluation apparatus 10 through keyword input means provided on the web page. (S204). Upon receiving this search condition (S204), the evaluation apparatus 10 accesses the evaluation result database 11b, the idea database 11d, etc. according to the condition and executes a search (S205). The execution of the search is based on a pre-registered condition and automates a search (reservation search) each time or periodically when new data that matches the search condition is added. You can also.
[0064]
Next, the billing method selection, notification, confirmation, and approval steps are performed between the evaluation apparatus 10 and the searcher's terminal computer 40 (S206 to S209), and billing is started (S210). Then, the search result is transmitted from the evaluation device 10 (S211), and is received by the searcher's terminal computer 40 (S212).
[0065]
The search result is displayed on the Web page of the evaluation apparatus 10 by characters, graphics, voice, or the like, and the searcher can view it by the terminal computer 40. However, the search result may be separately transmitted by fax or the like.
[0066]
When a notification of the end of search is sent from the terminal computer (S213), the billing ends (S214), and the amount is notified in order to enable the searcher to confirm the amount (S215, S216).
[0067]
In addition, the search fee obtained by the search can be partially distributed as a recruitment fee to the creator of the evaluation sentence related to the evaluation result adopted in the search result.
[0068]
Of course, the present invention is not limited to the above-described embodiment. In the above description, for example, the display of the search result is fixed in a predetermined format in consideration of easiness to see and understand. It is done by displaying the entire evaluation statement, but it is divided into items such as “New business name for new development”, “New market”, etc., and the interest level and topicality etc. of each item are classified. The layout can also be taken into consideration. Moreover, it is good also as a structure which displays only one or two or more items by selection of a searcher. These display types can be provided, for example, so that the searcher can arbitrarily select them by the operation of a display type input means (not shown) as a program set in the memory 12.
[0069]
If there are multiple evaluation sentences in the search results, only those that match the conditions specified by the searcher are displayed, or those ranked by any condition are displayed in ascending or descending order, or only the specified order is displayed. It can be set as the structure displayed. Further, a processing means for displaying what kind of tendency / characteristic the search result has may be provided. For example, when the evaluation content is a patent gazette, as described above, the evaluation sentence includes an overview of the invention, the current usage status of the invention, a field where new development or application development is possible, and for new development or application development. Since attributes added from various viewpoints such as new ideas are included, the searcher can arbitrarily classify the search results by designating these attributes as classification types. For example, for a search result obtained under a search condition using “e-commerce” as a keyword, the searcher designates “applicant” as the classification type and transmits it to the evaluation device 10. Upon receiving the classification type, the evaluation device 10 classifies the collection of search results by applicant, and charts it using a list or graph showing the number of evaluation sentences for each applicant, the ratio by applicant, etc. The display configuration is processed and transmitted to the terminal computer 40. By adopting a configuration in which search results can be classified according to one or more classification types in this way, the searcher can obtain not only raw search results but also supplementary information.
In addition, when the search result classified as described above has a specific tendency or characteristic, for example, in the above example, when the ratio of Company A exceeds 70%, “E-commerce field wins A company alone” As described above, it is convenient for a searcher to use a processing unit that can display a tendency obtained from the classification result according to a predetermined rule on a web page.
[0070]
Furthermore, it is possible to provide a processing means for displaying related information other than information included in the evaluation sentence obtained as an output result in a link format. For example, stock information, new product information, the number of patents owned, etc. of the company that is the applicant can be included in the evaluation text itself, and such information can also be displayed as the content of the evaluation text by the above method. Of course. However, since these pieces of information are not fixed and change over time, in order to provide accurate information in a timely manner, it is necessary to update the evaluation sentence itself correspondingly, and the configuration is complicated. It becomes. Therefore, the evaluation including elements that change over time can be displayed in a form in which a link is pasted so that the content can be accessed immediately from the output result display screen.
[0071]
The search results output as described above are stored in the database of the evaluation apparatus 10 to display a comparison with the previous search results, or to accumulate by evaluation sentences classified under arbitrary conditions, and to display the changes Means can be provided. Of course, it is possible to store the search results directly in the terminal computer owned by the searcher, or to limit the search results.
[0072]
The searcher's search history is classified into search conditions, search results, etc. and stored in the database. For example, the searcher's unique attributes, keyword attributes specified by the searcher, and evaluation result attributes It is possible to analyze combinations in the above, and it is possible to predict the direction of future new business, or to reflect in the criteria for content evaluation according to the present invention.
For example, first, an attribute with an evaluation result of an evaluation content (for example, a business field first applied, a business area of an evaluation content owner, etc.) is unique to a searcher (for example, a business to be developed). Business area), and the relationship between the two can be accumulated or displayed as necessary. And, for example, when the frequency of combinations of attributes that were previously thought to be unrelated is more than a certain level, it is possible to develop new fields of business within the combinations of attributes (business types) It is possible to predict that there are characteristics and business trends, and to reflect that in the evaluation results.
[0073]
【The invention's effect】
According to the content evaluation apparatus, the evaluation method, the evaluation result acquisition method, and the recording medium of the present invention, the content of the evaluation sentence sent from the content evaluator can be analyzed and integrated using a computer. It is possible to create and publish an evaluation model as a process information that is easy to understand the contents of the contents and processing information compiled with the contents while maintaining a certain level or more.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a content evaluation apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart for explaining a content evaluation method according to an embodiment of the present invention;
FIG. 3 is a flowchart for explaining a content acquisition method according to an embodiment of the present invention;
[Explanation of symbols]
10 Content evaluation device
11 Recording device
11a Evaluation text storage file
11b Evaluation result database
11c Evaluator database
12 memory
12a Designated evaluator detection means
12b First evaluation model creation means
12c Evaluation index assigning means
12d General evaluation sentence judgment means
12e Second evaluation model creation means
12f Evaluation result output means
20 Content provider terminal computer
30 Evaluator's terminal computer
40 Searcher's terminal computer

Claims (17)

評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記録する記憶装置を備えたコンピュータからなコンテンツの評価装置であって
記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出手段と、
前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第1の評価モデル作成手段と、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出手段により検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第1の評価モデル作成手段により作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び/又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断手段と、
前記一般評価文判断手段により採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第1の評価モデル作成手段により作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第2の評価モデル作成手段と、
前記第1の評価モデル作成手段又は前記第2の評価モデル作成手段により作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与手段と、
前記評価指標付与手段により評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力手段と
を具備することを特徴とするコンテンツの評価装置。
In evaluation device ing content from a computer having a storage device for recording and designated evaluator database evaluation sentence storage files previously specified designated evaluator is registered to accumulate an evaluation sentence regarding the content to be evaluated There ,
From the evaluation sentence stored before Symbol evaluation sentence storage file, and specifying evaluator detecting means for detecting an evaluation sentence created by the specified assessors registered in the designated evaluator database,
A first evaluation model creating means for creating an evaluation model by attaching an item name to each item and separating the evaluation sentence relating to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detecting means;
Among the evaluation sentences stored in the evaluation sentence storage file, after separating the evaluation sentences related to the evaluators other than the designated evaluators that are not detected by the designated evaluator detecting means, with item names for each item, In contrast to the evaluation model created by the first evaluation model creating means, an evaluation sentence related to an evaluator other than the designated evaluator is adopted based on the consistency, similarity and / or dissimilarity of the words used. A general evaluation sentence judging means for judging whether or not the possible range;
The contents of the item name assigned to each item of the evaluation sentence determined to be within the range that can be adopted by the general evaluation sentence judging means and the item name for each item of the evaluation model created by the first evaluation model creating means A second evaluation model creating means for creating a new evaluation model by integrating the contents with
A term corresponding to a predetermined evaluation index is detected from the evaluation model created by the first evaluation model creating unit or the second evaluation model creating unit, and the significance of the term is determined from the use state of the detected term. Judgment is made as to whether it is worth attaching an evaluation index corresponding to the term by judging the degree or judging whether the frequency of appearance of the detected term is greater than or equal to a predetermined value. An evaluation index giving means for giving the evaluation index to the evaluation model;
An evaluation apparatus for content, comprising: an evaluation result output means for outputting an evaluation model to which an evaluation index is attached by the evaluation index assigning means as an evaluation result.
前記第1の評価モデル作成手段は、前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする請求項1記載のコンテンツの評価装置。  When there are a plurality of evaluation sentences related to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detecting means, the first evaluation model creating means classifies each evaluation sentence with an item name for each item. The content evaluation apparatus according to claim 1, wherein an evaluation model is created by integrating contents with item names for each item of each evaluation sentence. 指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断手段により採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定手段を有していることを特徴とする請求項1又は2記載のコンテンツの評価装置。When the number of evaluation sentences related to the creation of an evaluator other than the designated evaluator is adopted by the general evaluation sentence judging means exceeds the designated number, the evaluator is registered in the evaluator database as the designated evaluator. evaluation device content according to claim 1 or 2, characterized in that it have a specified evaluator selecting means. 前記評価対象であるコンテンツが、公開された任意のコンテンツに関するデータベースから選定されたものであることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1に記載のコンテンツの評価装置。  The content evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the content to be evaluated is selected from a database relating to any publicly disclosed content. 前記評価対象であるコンテンツが、コンテンツ提供者の端末コンピュータから送信されたものであることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1に記載のコンテンツの評価装置。  The content evaluation apparatus according to claim 1, wherein the content to be evaluated is transmitted from a content provider's terminal computer. 前記評価文が、評価者の端末コンピュータから送信されたものであることを特徴とする請求項1〜5のいずれか1に記載のコンテンツの評価装置。  The content evaluation apparatus according to claim 1, wherein the evaluation sentence is transmitted from an evaluator's terminal computer. 前記記憶装置に、通信回線を通じてアクセス可能な評価結果データベースが記録され、前記評価結果データベースに、前記評価結果出力手段により出力される評価結果が記録されることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1に記載のコンテンツの評価装置。  7. The evaluation result database accessible through a communication line is recorded in the storage device, and the evaluation result output by the evaluation result output means is recorded in the evaluation result database. The content evaluation apparatus according to any one of the above. 前記評価結果データベースが、所望の評価結果を得るために検索可能に設けられていることを特徴とする請求項7記載のコンテンツの評価装置。  8. The content evaluation apparatus according to claim 7, wherein the evaluation result database is provided so as to be searchable in order to obtain a desired evaluation result. 評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記憶する記憶装置を備えたコンピュータからなるコンテンツの評価装置によるコンテンツの評価方法であって、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出ステップと、
前記指定評価者検出ステップにより検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第1の評価モデル作成ステップと、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出ステップにより検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第1の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び/又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断ステップと、
前記一般評価文判断ステップにより採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第1の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第2の評価モデル作成ステップと、
前記第1の評価モデル作成ステップ又は前記第2の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与ステップと、
前記評価指標付与ステップにより評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力ステップと
を具備することを特徴とするコンテンツの評価方法。
Content by an evaluation device for content comprising a computer having a storage device for storing an evaluation statement storage file for storing an evaluation statement for content to be evaluated and a designated evaluator database in which a designated evaluator designated in advance is registered Evaluation method,
From the accumulated evaluation sentence in the evaluation sentence storage file, and specifying evaluator detecting step that detect an evaluation sentence created by the specified assessors registered in the designated evaluator database,
A first evaluation model creation step to create an evaluation model by carving denoted by the item name for each item evaluation sentence according to the creation of the detected designated evaluator by the specifying evaluator detection step,
Among the evaluation sentences stored in the evaluation sentence storage file, after separating the evaluation sentences related to the evaluators other than the designated evaluators that were not detected by the designated evaluator detection step, with item names for each item, In contrast to the evaluation model created in the first evaluation model creation step, an evaluation sentence related to an evaluator other than the designated evaluator is adopted based on the consistency, similarity and / or dissimilarity of the words used. and general evaluation sentence determination step it determines range or not,
The contents of the item name assigned to each item of the evaluation statement determined to be within the employable range by the general evaluation statement determining step and the item name for each item of the evaluation model created by the first evaluation model creating step a second evaluation model creation step to create a new evaluation model by integrating the content is attached,
A term corresponding to a predetermined evaluation index is detected from the evaluation model created by the first evaluation model creation step or the second evaluation model creation step, and the significance of the term is determined from the use state of the detected term. Judgment is made as to whether it is worth attaching an evaluation index corresponding to the term by judging the degree or judging whether the frequency of appearance of the detected term is greater than or equal to a predetermined value. and the evaluation index grant step to grant an evaluation index in the evaluation model,
Evaluation method of a content which is characterized by comprising the evaluation result output step you output as an evaluation result evaluation model evaluation index is attached by the evaluation index imparting step.
前記第1の評価モデル作成ステップは、前記指定評価者検出ステップにより検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする請求項9記載のコンテンツの評価方法。In the first evaluation model creation step, when there are a plurality of evaluation sentences related to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detection step, each evaluation sentence is classified by assigning an item name to each item. and then, the evaluation method of the contents according to claim 9, wherein the benzalkonium create an evaluation model by integrating the content item name for each item in the evaluation sentence is attached. 指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断ステップにより採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定ステップを有していることを特徴とする請求項9又は10記載のコンテンツの評価方法。When the number of evaluation sentences related to the creation of an evaluator other than the designated evaluator is adopted by the general evaluation sentence determination step exceeds the designated number, the evaluator is registered in the evaluator database as the designated evaluator. evaluation of the content according to claim 9 or 10, wherein to have that specify evaluator selection step. 前記評価対象であるコンテンツを、コンテンツ提供者の端末コンピュータから送信することを特徴とする請求項9〜11のいずれか1に記載のコンテンツの評価方法。  The content evaluation method according to claim 9, wherein the content to be evaluated is transmitted from a content provider's terminal computer. 前記評価文を、評価者の端末コンピュータから送信することを特徴とする請求項9〜12のいずれか1に記載のコンテンツの評価方法。  The content evaluation method according to claim 9, wherein the evaluation sentence is transmitted from an evaluator's terminal computer. 前記記憶装置に、通信回線を通じてアクセス可能な評価結果データベースを記録しておき、前記評価結果出力ステップは、前記評価結果データベースに評価結果を出力して記録することを特徴とする請求項9〜13のいずれか1に記載のコンテンツの評価方法。In the storage device, it may be recorded accessible evaluation result database through a communication line, the evaluation result output step, according to claim 9, wherein the benzalkonium be recorded and outputs the evaluation result to the evaluation result database The content evaluation method according to any one of ˜13. 評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記憶する記憶装置を備えたコンピュータにコンテンツの評価を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体であって、
前記コンピュータを
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出手段と、
前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第1の評価モデル作成手段と、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出手段により検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第1の評価モデル作成手段により作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び/又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断手段と、
前記一般評価文判断手段により採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第1の評価モデル作成手段により作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第2の評価モデル作成手段と、
前記第1の評価モデル作成手段又は前記第2の評価モデル作成手段により作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与手段と、
前記評価指標付与手段により評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力手段として機能させることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体。
In order to cause a computer having a storage device that stores an evaluation sentence storage file for storing an evaluation sentence for content to be evaluated and a designated evaluator database in which a designated evaluator designated in advance is registered to perform content evaluation A computer-readable recording medium on which the program is recorded,
The computer ,
A designated evaluator detecting means for detecting an evaluation sentence created by a designated evaluator registered in the designated evaluator database from the evaluation sentences accumulated in the evaluation sentence accumulation file;
A first evaluation model creating means for creating an evaluation model by attaching an item name to each item and separating the evaluation sentence relating to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detecting means;
Among the evaluation sentences stored in the evaluation sentence storage file, after separating the evaluation sentences related to the evaluators other than the designated evaluators that are not detected by the designated evaluator detecting means, with item names for each item, In contrast to the evaluation model created by the first evaluation model creating means, an evaluation sentence related to an evaluator other than the designated evaluator is adopted based on the consistency, similarity and / or dissimilarity of the words used. A general evaluation sentence judging means for judging whether or not the possible range;
The contents of the item name assigned to each item of the evaluation sentence determined to be within the range that can be adopted by the general evaluation sentence judging means and the item name for each item of the evaluation model created by the first evaluation model creating means A second evaluation model creating means for creating a new evaluation model by integrating the contents with
A term corresponding to a predetermined evaluation index is detected from the evaluation model created by the first evaluation model creating unit or the second evaluation model creating unit, and the significance of the term is determined from the use state of the detected term. Judgment is made as to whether it is worth attaching an evaluation index corresponding to the term by judging the degree or judging whether the frequency of appearance of the detected term is greater than or equal to a predetermined value. An evaluation index giving means for giving the evaluation index to the evaluation model;
Computer readable recording medium recording a program for causing to function as an evaluation result output means for outputting an evaluation model evaluation index by the evaluation index imparting means is attached evaluated as a result.
前記第1の評価モデル作成手段は、前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする請求項15記載の記録媒体。  When there are a plurality of evaluation sentences related to the creation of the designated evaluator detected by the designated evaluator detecting means, the first evaluation model creating means classifies each evaluation sentence with an item name for each item. 16. The recording medium according to claim 15, wherein an evaluation model is created by integrating contents with item names for each item of each evaluation sentence. 前記コンピュータを、指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断手段により採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定手段として機能させるプログラムを記録したことを特徴とする請求項15又は16記載の記録媒体。 When the number of times that the general evaluation sentence judging means adopts an evaluation sentence related to the creation of an evaluator other than the designated evaluator exceeds the designated number, the evaluator is designated as the designated evaluator. The recording medium according to claim 15 or 16, wherein a program that functions as designated evaluator selection means to be registered in the database is recorded.
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JP5561745B2 (en) * 2012-10-02 2014-07-30 株式会社ジャム Information search support device, information search support method, information search support program, program storage medium
JP5835754B2 (en) * 2014-02-14 2015-12-24 株式会社ジャム Information search support device, information search support method, information search support program, program storage medium
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1027181A (en) * 1996-07-11 1998-01-27 Fuji Xerox Co Ltd Document evaluation device
JPH11134363A (en) * 1997-10-29 1999-05-21 Ip Support:Kk Patent information processing method and system therefor
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