JP7615546B2 - キーワード推薦プログラム、キーワード推薦方法、及び情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、キーワード推薦プログラム、キーワード推薦方法、及び情報処理装置に関する。

近年、インターネット上において、同じ目的を持った人と出会い、交流することを目的としたイベントとして、ミートアップが開催されている。ミートアップへの参加者が増加大規模化するなかで、今までに会ったことがない人とも交流することができるようになっている。

しかしながら、参加者数が多いと参加者の紹介文の数も膨大になり、どの参加者に会えばよいかの判断が困難になっている。ミートアップの参加者が作成した各自の紹介文に含まれる単語に基づいて、参加者同士を結び付けることが考えられる。

異なる作成者のソフトウェア成果物に含まれる、同じ主体語彙、動作語彙、及びパラメータ語彙を用いて、タスクの粒度が統一されたソフトウェア成果物を作成する技術等が知られている。また、検索者独自の漠然とした関係性や思考を示すキーワードを利用して、検索者の意図に適合した情報検索を実現する技術が提案されている。

特開２００８－１１２２４６号公報 特開２００７－０１８３５０号公報

ミートアップの参加者の紹介文は、使用する単語及び文章の表現が様々である。具体的な単語を用いて紹介文が作成されることもあれば、一般的な単語を用いて抽象的に紹介文が作成されることもある。

紹介文に用いられる単語の詳細度が異なっていると、同じ目的の参加者同士のマッチングを精度よく行うことができない。これは、紹介文を書くのが苦手な参加者が多いことが起因している。

したがって、１つの側面では、適切な文書を作成することを目的とする。

一態様によれば、第１ユーザの端末から受信した第１ユーザの第１文章から抽出された第１キーワードを抽出し、複数のキーワード間の意味的な包含関係を規定したデータに基づいて、他のユーザの第２文章から抽出された第２キーワードから、前記第１キーワードの代わりに、前記第１キーワードが表す対象をより詳細に表現する候補キーワードを特定し、前記候補キーワードを前記第１ユーザの端末へ送信する処理をコンピュータに行わせるキーワード推薦プログラムが提供される。

適切な文書を作成することができる。

本実施例におけるシステムのネットワーク構成例を示す図である。 本実施例におけるハードウェア構成例を示す図である。 本実施例における情報処理装置の機能構成例を示す図である。 本実施例におけるシステムでの処理の概要を説明するためのシーケンス図である。 キーワードが検出される状態を時系列に示した図である。 オントロジー情報の例を示す図である。 キーワードＤＢの更新例を示す図である。 本実施例における端末に表示される紹介文を入力される入力画面例を示す図である。 本実施例において、端末での具体的な入力例を示す図である。 キーワード推薦処理の全体を説明するためのフローチャートである。 抽出処理を説明するためのフローチャート図である。 判定処理を説明するためのフローチャート図である。 推薦処理を説明するためのフローチャート図である。 本実施例におけるシステムでのユーザが途中で増えた場合のシーケンス図である。 図１４の動作例の場合のキーワードＤＢのデータ遷移例を示す図である。 作成支援情報がプッシュ通知で行われる場合の画面例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。本実施例では、紹介文に含まれる複数の単語のうち、マッチングに用いる単語をキーワードと呼ぶ。また、キーワードが表す対象を表現する詳細度を粒度という。また、ミートアップの参加者をユーザという。本実施例では、同様のカテゴリにおいて、キーワードの粒度が統一されるように、参加者による紹介文の作成においてキーワードを推薦するキーワード推薦処理を以下に開示する。本実施例におけるキーワード推薦処理は、図１に示すようなシステムにおいて、情報処理装置により実現可能である。

図１は、本実施例におけるシステムのネットワーク構成例を示す図である。図１に示すシステム１０００は、情報処理装置１００と、複数の端末３とを有する。情報処理装置１００は、ミートアップのサービスをインターネット２上で提供し、本実施例におけるキーワード推薦処理を実現するプログラムを実行するコンピュータである。

複数の端末３は、情報処理装置１００にインターネット２を介して接続することでミートアップに参加するユーザ１が利用する端末である。端末３は、モバイル端末であってもよいし、スタンドアロンのコンピュータであってもよい。

システム１０００では、端末３の情報処理装置１００への接続後に、ユーザ１が端末３に紹介文３ａを入力すると、入力中の紹介文３ａが情報処理装置１００へと随時送信される。紹介文３ａの一例として、ユーザ１が自身を紹介する文章（自己紹介文）が相当するが、本実施例はこの例に限定されない。

情報処理装置１００は、端末３それぞれから送信された紹介文３に含まれるキーワードの粒度を統一するために、入力された単語に代わるより詳細なキーワードの候補を含む作成支援情報３ｂを端末３へと送信する。

端末３のユーザ１は、紹介文３ａを入力中の画面に表示された候補のキーワードを含む文章に編集する。ユーザ１が画面に提示されたキーワードを用いて紹介文３ａを編集することで、他のユーザ１との紹介文３ａとの間において、マッチングに用いるキーワードの粒度を概ね統一することができる。

情報処理装置１００から端末３へ送信される作成支援情報３ｂには、１以上のキーワードと、キーワードの使用を促すメッセージと、入力中の紹介文３ａで具体的な表現へと推奨される単語又は紹介文３ａ内での位置とを示す情報が含まれている。

作成支援情報３ｂに基づく候補が端末３の紹介文３ａを入力中の画面に表示されることで、ユーザ１に具体的な内容の入力を促す。候補の通知方法は、入力中の画面に表示されることに限定されない。端末３において、作成支援情報３ｂの受信をプッシュ通知で行う仕組みであってもよい。この場合、ユーザ１が端末３において、通知を選択することで、紹介文３ａの入力画面が表示され、ユーザ１が入力した紹介文３ａと、キーワードとメッセージとが表示されればよい。

図２は、本実施例におけるハードウェア構成例を示す図である。図２において、情報処理装置１００は、コンピュータであって、ＣＰＵ１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、通信Ｉ／Ｆ１７と、ドライブ装置１８とを有し、バスＢ１に接続される。主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、情報処理装置１００がアクセス可能な外部記憶装置とを含めて、後述する機能ブロック図（図３）における記憶部１３０に相当する。

ＣＰＵ１１は、情報処理装置１００を制御するプロセッサに相当し、記憶部１３０に格納されたプログラムを実行することで、以下に説明する本実施例に係る様々な処理を実現する。入力装置１４は、ユーザによって操作され、操作に応じてデータを入力し、表示装置１５は、ユーザーインタフェースとして様々な画面を表示する。通信Ｉ／Ｆ１７は、外部装置との通信を制御する。

記憶媒体１９（例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等）に記憶された本実施例に係るキーワード推薦プログラムは、ドライブ装置１８を介して記憶部１３０にインストールされ、ＣＰＵ１１によって実行可能となる。

尚、本実施例に係るプログラムを格納する記憶媒体１９はＣＤ－ＲＯＭに限定されず、コンピュータが読み取り可能な、構造（structure）を有する１つ以上の非一時的（non-transitory）な、有形（tangible）な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ－ＲＯＭの他に、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）ディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。

また、図２において、端末３は、コンピュータによって制御されるタブレット型、携帯電話等の情報処理端末である。端末３は、ＣＰＵ３１１と、主記憶装置３１２と、ユーザＩ／Ｆ３１６と、通信Ｉ／Ｆ３１７と、ドライブ装置３１８とを有し、バスＢ３に接続される。

ＣＰＵ３１１は、端末３を制御するプロセッサに相当し、主記憶装置３１２等に格納されたプログラムを実行することで、以下に説明する本実施例に係る様々な処理を実現する。ユーザＩ／Ｆ３１６は、ＣＰＵ３１１の制御のもとに必要な各種情報を表示し、また、ユーザによる操作入力を可能とするタッチパネル等である。通信Ｉ／Ｆ３１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。

ドライブ装置３１８は、ドライブ装置３１８にセットされた記憶媒体３１９（例えば、ＳＤ（Secure Digital）メモリカード等）と端末３とのインターフェースを行う。尚、記憶媒体３１９は、コンピュータが読み取り可能な、構造（structure）を有する１つ以上の非一時的（non-transitory）な、有形（tangible）な媒体であればよい。

端末３は、デスクトップ型、ノートブック型、ラップトップ型等の情報処理端末であっても良く、そのハードウェア構成は、図２のハードウェア構成と同様であるので、その説明を省略する。

図３は、本実施例における情報処理装置の機能構成例を示す図である。図３では、本実施例に係る処理部を示し、その他の処理部を省略している。一例として、ミートアップのサービスを行う処理部などは省略される。

図３における情報処理装置１００は、キーワード推薦部４０を有する。キーワード推薦部４０は、インターネット２を介して接続される端末３に入力中の紹介文３ａの受信に応じて、紹介文３ａに粒度の粗い（抽象度の高い）単語が含まれている場合に、作成支援情報３ｂを生成し、端末３へ送信する。キーワード推薦部４０は、更に、抽出部４１と、判定部４２と、推薦部４３とを有する。各処理部４１、４２、及び４３は、情報処理装置１００にインストールされたプログラムが、情報処理装置１００のＣＰＵ１１に実行させる処理により実現される。

また、記憶部１３０には、紹介文ＤＢ５１と、キーワードＤＢ５２と、オントロジー情報５３等が記憶される。

抽出部４１は、端末３のユーザ１ごとの紹介文３ａの受信に応じて、紹介文３ａを紹介文ＤＢ５１に記憶するとともに、紹介文３ａからキーワード３ｄを抽出する。抽出部４１は、抽出したキーワード３ｄとユーザ１を識別するユーザＩＤとをキーワードＤＢ５２に記憶する。抽出部４１は、キーワード３ｄの抽出では、ユーザ１が入力中の紹介文３ａから随時キーワード３ｄを抽出する。キーワードＤＢ５２のキーワード３ｄの記憶時には、抽出部４１は、キーワード３ｄが重複しないように、未だ記憶されていない新たなキーワード３ｄの場合にキーワードＤＢ５２に追加する。

判定部４２は、キーワードＤＢ５２へのキーワード３ｄの追加に応じて、他のユーザ１に対応づけられている、キーワードＤＢ５２に記憶されたキーワード３ｄとの粒度関係をオントロジー情報５３に基づいて判定する。オントロジー情報５３に限定されず、意味的な包含関係を規定したデータであればよい。

推薦部４３は、キーワードＤＢ５２へのキーワード３ｄの追加を検出すると、オントロジー情報５３を参照し、追加されたキーワード３ｄより粒度が細かい単語のうち、他のユーザＩＤに対応付けられたキーワード３ｄ'をキーワードＤＢ５２から取得する。推薦部４３は、取得したキーワード３ｄ'を用いて作成支援情報３ｂを生成し、追加されたキーワード３ｄに対応づけられるユーザＩＤのユーザ１が利用するユーザ端末３に、生成した作成支援情報３ｂを送信する。

本実施例では、キーワードＤＢ５２に追加されたキーワード３ｄより粒度が細かい単語のうち、他のユーザ１の紹介文３ａに含まれているキーワード３ｄ'が、粒度が粗いキーワード３ｄを入力したユーザ１の端末３に候補として表示される。

オントロジー情報５３を参照して得たキーワード３ｄより粒度が細かい単語を候補として粒度が粗いキーワード３ｄを入力したユーザ１の端末３に表示させると、候補数が多すぎる場合がある。ユーザ１は、多すぎる候補数から使用する単語を判断し文書を作成するには手間がかかると感じ、入力中の紹介文３ａにおけるキーワード３ｄについて具体的にしない傾向がある。

図４は、本実施例におけるシステムでの処理の概要を説明するためのシーケンス図である。図４では、ユーザｕ１、ユーザｕ２、及びユーザｕ３が、それぞれの端末３を用いて情報処理装置１００に接続し、ミートアップに参加するための紹介文３ａを作成する場合で説明する。本実施例ではユーザ１の人数が３人に制限されない。

ユーザｕ１、ｕ２、及びｕ３のそれぞれが端末３を用いて、ミートアップに参加する目的、又は興味のあるカテゴリなどを含む自己紹介の文章を、情報処理装置１００が提供する入力画面で入力する（ステップＳ１０１）。

情報処理装置１００では、抽出部４１が、ユーザｕ１～ｕ３それぞれから紹介文３ａを受信すると、各紹介文３ａからキーワード３ｄを抽出する（ステップＳ１０２）。抽出されたキーワード３ｄは、キーワードＤＢ５２に記憶される。

判定部４２は、タイマーなどを用いた一定間隔でキーワードＤＢ５２へのキーワード３ｄの追加を検出すると、オントロジー情報５３を参照して、検出したキーワード３ｄの粒度を判定する（ステップＳ１０３）。検出したキーワード３ｄの粒度が粗いと判定した場合、判定部４２は、決定されたキーワード３ｄ'と、ユーザｕ１のユーザＩＤとを推薦部４３に通知する。ユーザｕ１の紹介文３ａに含まれるキーワード３ｄが検出され粒度が判定されるとする。

推薦部４３は、作成支援情報３ｂを生成し、ユーザｕ１の端末３へ送信する（ステップＳ１０４）。推薦部４３は、キーワード３ｄの粒度より細かい単語（以下、詳細化単語という）をオントロジー情報５３から抽出する。そして、推薦部４３は、抽出により得られた詳細化単語の中から、キーワードＤＢ５２に存在する、他のユーザｕ２及びｕ３の紹介文３ａから得られたキーワード３ｄ'を、推奨する候補として決定する。推薦部４３は、キーワード３ｄ'、メッセージ、ユーザｕ１の紹介文３ａ内におけるキーワード３ｄの位置等の情報を含む作成支援情報３ｂを生成し、生成した作成支援情報３ｂをユーザｕ１の端末３へ送信する。

ユーザｕ１は、作成支援情報３ｂに基づいて端末３に表示されたキーワード３ｄ'及びメッセージを参照して、入力中の紹介文３ａを編集する（ステップＳ１０５）。編集された紹介文３ａは、情報処理装置１００へ送信され、ユーザｕ１が入力画面を終了させるまで、上述した同様の処理が繰り返される。

図５は、キーワードが検出される状態を時系列に示した図である。図５において、時刻Ｔ１において、ユーザｕ１の紹介文３ａからキーワードｋｗ１、ｋｗ２、及びｋｗ３が検出されキーワードＤＢ５２に格納される。

その後、時刻Ｔ２において、ユーザｕ２の紹介文３ａからキーワードｋｗ１ａ及びｋｗ１ｂを検出する。また、ほぼ同時に、ユーザｕ３の紹介文３ａからキーワードｋｗ３ｂが検出される。時刻Ｔ２から少し後の時刻Ｔ３において、ユーザｕ３の紹介文３ａからキーワードｋｗ３ｃａが検出される。

この例において、キーワードｋｗ１、ｋｗ２、及びｋｗ３が最も抽象的なキーワード３ｄであり、添え字の英字が増えるほど詳細化されるものとする。一例として、キーワードｋｗ１ａ及びｋｗ１ｂは、キーワードｋｗ１の意味をより具体的に表す語彙である。キーワードｋｗ３ｂは、キーワードｋｗ３の意味をより具体的に表す語彙である。キーワードｋｗ３ｃａは、キーワードｋｗ３の意味をより一層具体的に表す語彙である。このようなキーワード３ｄ間の意味関係は、図６に示すようなオントロジー情報５３により表されている。

図６は、オントロジー情報の例を示す図である。図６において、オントロジー情報５３は、ベースをルートとした木構造で表され、ベースから様々な抽象的な語彙に分岐する。すなわち、ベースから第１階層に位置するキーワードｋｗ１、ｋｗ２、ｋｗ３等に分岐する。

第２階層では、第１階層に位置するキーワードｋｗ１から、キーワードｋｗ１ａ、ｋｗ１ｂ、及びｋｗ１ｃへと分岐する。第１階層に位置するキーワードｋｗ２から、キーワードｋｗ２ａ、ｋｗ２ｂ、及びｋｗ２ｃへと分岐する。第１階層に位置するキーワードｋｗ３から、キーワードｋｗ３ａ、ｋｗ３ｂ、及びｋｗ３ｃへと分岐する。

第３階層では、第２階層に位置するキーワードｋｗ３ａから、キーワードｋｗ３ａａへと詳細化する。第４階層では、第３階層に位置するキーワードｋｗ３ａａから、キーワードｋｗ３ａｂへと詳細化し、さらに第５階層が存在し、キーワードｋｗ３ａｃへと詳細化する。

第２階層に位置するキーワードｋｗ３ｃも同様に、第３階層のキーワードｋｗ３ｃａへと詳細化し、第４階層のキーワードｋｗ３ｃｂへと詳細化し、さらに、第５階層のキーワードｋｗ３ｃｃへと詳細化する。このようなオントロジー情報５３が、推薦部４３によって参照される。

図７は、キーワードＤＢの更新例を示す図である。図７において、左側に図５でのキーワード抽出時のキーワードＤＢ５２のデータ例を示している。ユーザｕ１の紹介文３ａから抽出したキーワードｋｗ１、ｋｗ２、及びｋｗ３は、ユーザＩＤ「ｕ１」に対応づけられて記憶されている。また、ユーザｕ２の紹介文３ａから抽出したキーワードｋｗ１ａ及びｋｗ１ｂもユーザＩＤ「ｕ２」に対応づけられて記憶されている。更に、ユーザｕ３の紹介文３ａから抽出したキーワードｋｗ３ｂ及びｋｗ３ｃａもユーザＩＤ「ｕ２」に対応づけられて記憶されている。

オントロジー情報５３を参照するとユーザｕ１のキーワードｋｗ１の粒度がユーザｕ２のキーワードｋｗ１ａ及びｋｗ１ｂより粗く、ユーザ間で意味の粒度が統一されていないいと判定される。判定部４２からユーザｕ１のキーワードｋｗ１が推薦部４３に通知される。

その後、推薦部４３が生成した作成支援情報３ｂにより、ユーザｕ１は、より具体的にする文章を追加したことにより、キーワードＤＢ５２が更新される。更新により、キーワードＤＢ５２では、ユーザＩＤ「ｕ１」に対応付けられたキーワードｋｗ１ａを示すレコード５ａが追加される。

次に、ユーザ１が操作する画面例について図８及び図９で説明する。図８及び図９では、図５でのユーザｕ１が紹介文３ａを入力中の場合を例として説明する。

図８は、本実施例における端末に表示される紹介文を入力される入力画面例を示す図である。図８では、ユーザｕ１が「私はｋｗ１に興味があります。またｋｗ２とｋｗ３にも興味があります。」と入力している画面において、「ｋｗ１を具体化して、他の人により興味を持ってもらいませんか？」などのメッセージ４ｍが表示されている。メッセージ４ｍ内には、キーワードｋｗ１ａとｋｗ１ｂとが推薦部４３によって選択されたキーワード３ｄ'に相当する。

またメッセージ４ｍの領域は紹介文３ａの中の該当キーワードｋｗ１をポインティングし、そのキーワードｋｗ１に対して意味を具体的に書いてもらうように促している。メッセージ４には、選択可能にキーワードｋｗ１ａとｋｗ１ｂとが示されている。ここで、ユーザｕ１がキーワードｋｗ１ａを選択すると、「具体的にはｋｗ１ａについて、～～～。」などの定型文７ａが挿入される。ユーザｕ１は、"～～～"の部分を完成させる。この操作によって、キーワードＤＢ５２に、ユーザＩＤ「ｕ１」に対応付けられたキーワード「ｋｗ１ａ」のレコードが追加される。

図９は、本実施例において、端末での具体的な入力例を示す図である。図９では、ユーザ１の入力例として説明する。ユーザ１は、端末３の入力画面に、「私は野菜に興味があります。また肉と魚にも興味があります。」と入力したときに、推薦部４３からの「野菜を具体化して、他の人により興味を持ってもらいませんか？」などのメッセージ４ｍが表示される。メッセージ４ｍは、入力された文章中の「野菜」をポイントしている。また、メッセージ４ｍには、推薦部４３が選択したキーワード３ｄ'として「トマト」及び「玉ねぎ」がユーザ１による選択が可能に表示されている。

ユーザ１が「トマト」を選択すると、「野菜」を含む文章の直後に、「具体的にはトマトについて、～～～。」等の定型文７ｂが挿入される。ユーザ１は、この挿入された定型文内の"～～～"の部分を、「ミニトマトを育てています。」のように「トマト」に関する文に置き換える。このようにして、定型文７ｂがユーザ１の文章７ｃとして入力される。完成された紹介文３ａは、他ユーザとの間において、同程度の粒度で作成されるため、マッチングを制度よく行うことができる。

上述では、定型文７ｂの挿入により付随的に具体的な内容を入力させるようにしたが、ユーザ１は、適宜、メッセージ４ｍがポイントしている「野菜」を「トマト」に置き換えることも可能である。

次に、各処理部についてフローチャートで説明する。

図１０は、キーワード推薦処理の全体を説明するためのフローチャートである。図１０において、キーワード推薦部４０は、紹介文３ａを受信すると（ステップＳ２０１）、抽出部４１による、紹介文３ａからキーワード３ｄを抽出する抽出処理を行う（ステップＳ２０２）。抽出されたキーワード３ｄが、キーワードＤＢ５２で重複しない限りにおいて、キーワードＤＢ５２に追加される。追加する新たなキーワード３ｄが存在しない場合、以降のステップＳ２０３からＳ２０５は省略され、このキーワード推薦処理を終了し、次の紹介文３ａの受信を待つ。

キーワードＤＢ５２へのキーワード３ｄの追加に応じて、判定部４２による、追加されたキーワード３ｄの粒度を判定する判定処理を行う（ステップＳ２０３）。判定部４２は、オントロジー情報５３を参照し、キーワード３ｄが他のユーザ１の紹介文３ａに含まれていた単語より粒度が粗いか否かを判定する（ステップＳ２０３）。判定部４２がキーワード３ｄの粒度が粗いと判定しなかった場合（ステップＳ２０３のＹＥＳ）、キーワード推薦部４０は、このキーワード推薦処理を終了し、次の紹介文３ａの受信を待つ。

判定部４２により粒度が粗いと判定された場合（ステップＳ２０３のＹＥＳ）、推薦部４３により、候補のキーワード３ｄ'を推薦する推薦処理を行う（ステップＳ２０５）。
作成支援情報３ｂが生成され、端末３へ送信される。推薦処理の終了により、キーワード推薦部４０は、このキーワード推薦処理を終了し、次の紹介文３ａの受信を待つ。

図１１は、抽出処理を説明するためのフローチャート図である。図１１において、抽出部４１は、受信した紹介文３ａが新たな紹介文であるか、又は紹介文３ａの更新であるかを判断する（ステップＳ２１１）。受信した紹介文３ａが新たな紹介文でも紹介文３ａの更新でもない場合（ステップＳ２１１のＮＯ）、抽出部４１は、この抽出処理を終了する。

一方、受信した紹介文３ａが新たな紹介文であるか、又は紹介文３ａの更新である場合（ステップＳ２１１のＹＥＳ）、抽出部４１は、受信した紹介文３ａをユーザＩＤに対応付けて紹介文ＤＢ５１に記憶し、紹介文ＤＢ５１を更新する（ステップＳ２１２）。

そして、抽出部４１は、受信した紹介文３ａからキーワード３ｄを抽出し、重複しない場合に、ユーザＩＤに対応付けて抽出したキーワード３ｄを記録した新たなレコードをキーワードＤＢ５２に追加して更新する（ステップＳ２１４）。その後、抽出部４１は、抽出処理を終了し、次の紹介文の受信を待つ。

図１２は、判定処理を説明するためのフローチャート図である。図１２において、判定部４２は、一定間隔で、キーワードＤＢ５２が更新されたか否かを判定する（ステップＳ２１１）。キーワードＤＢ５２が更新されていない場合（ステップＳ２１１のＮＯ）、判定部４２は、一定間隔でステップＳ２１１を繰り返し行う。

キーワードＤＢ５２が更新されている場合（ステップＳ２１１のＹＥＳ）、判定部４２は、オントロジー情報５３を参照し、追加されたキーワード３ｄの粒度を比較する（ステップＳ２２１）。

そして、判定部４２は、追加されたキーワード３ｄが詳細化の対象キーワードか否かを判定する（ステップＳ２２３）。判定部４２は、オントロジー情報５３において追加されたキーワード３ｄの位置より下位層の単語のいずれかと、キーワードＤＢ５２内の他のユーザ１の紹介文３ａから抽出したキーワード３ｄが一致するか否かを判定する。一致するキーワード３ｄが存在する場合、判定部４２は、追加されたキーワード３ｄが詳細化の対象キーワードであると判定する。詳細化の対象キーワードでないと判定した場合（ステップＳ２２３のＮＯ）、判定部４２は、ステップＳ２２１へと戻り上述した同様の処理を繰り返す。

詳細化の対象キーワードであると判定した場合（ステップＳ２２３のＹＥＳ）、判定部４２は、推薦部４３に詳細化の対象キーワードが存在することを通知する（ステップＳ２２４）。推薦部４３に通知される情報には、少なくとも詳細化の対象キーワードと、ユーザＩＤとが含まれる。

図１３は、推薦処理を説明するためのフローチャート図である。図１３において、推薦部４３は、一定間隔で、判定部４２からの通知を受けたか否かを判定する（ステップＳ２３１）。通知を受けていない場合（ステップＳ２３１のＮＯ）、推薦部４３は、ステップＳ２３１を繰り返す。

通知を受けた場合（ステップＳ２３１のＹＥＳ）、推薦部４３は、オントロジー情報５３を参照し、通知で指定された対象キーワードの代わりに利用または付随的な利用を推薦する候補となるキーワードを特定する（ステップＳ２３２）。推薦部４３は、オントロジー情報５３を参照して、詳細化の対象キーワードが位置する階層を特定し、特定した階層より深い階層が存在する場合に単語を取得する。推薦部４３は、更に、取得した単語のいずれかと一致する、他のユーザ１の紹介文３ａに含まれるキーワード３ｄ'をキーワードＤＢ５２から取得する。

そして、推薦部４３は、特定した候補となるキーワード３ｄ'を含む作成支援情報３ｂを作成し、端末３へ送信する（ステップＳ２３３）。作成支援情報３ｂには、詳細化の対象キーワード又は紹介文３ａ内での詳細化の対象キーワードの位置情報、メッセージ等さらに含む。位置情報は、紹介文３ａの先頭文字から詳細化の対象キーワードまでの文字数であればよい。作成支援情報３ｂに、更に、定型文を含むようにしてもよい。

次に、図４に示すような３人のユーザｕ１～ｕ３それぞれの紹介文３ａからのキーワード３ｄの抽出後に、さらにユーザｕ４からの紹介文３ａを受信した場合について図１４～図１６で説明する。

図１４は、本実施例におけるシステムでのユーザが途中で増えた場合のシーケンス図である。図１４では、３人のユーザｕ１～ｕ３それぞれの紹介文３ａからのキーワード３ｄの抽出後に、ユーザｕ４が加わった場合のシーケンスを示している。

ユーザｕ１～ｕ３それぞれの紹介文３ａからキーワード３ｄを抽出したのち（ステップＳ１０２－１）、ユーザｕ４の紹介文３ａからキーワード３ｄを抽出する（ステップＳ１０２－２）。

図４のシーケンスと同様に、キーワード３ｄの粒度が判定され（ステップＳ１０３）、この例では、ユーザｕ４の紹介文３ａに粒度が粗いキーワード３ｄが存在する。ユーザｕ４の端末３へ作成支援情報３ｂが送信されることで（ステップＳ１０５）、ユーザｕ４が紹介文３ａを編集し、その入力中の文章が情報処理装置１０に送信されることで（ステップＳ１０６）、上述した同様の処理が繰り返される。

図１５は、図１４の動作例の場合のキーワードＤＢのデータ遷移例を示す図である。図１５（Ａ）では、図１４のステップＳ１０２－１の終了時のデータ例を示し、図１５（Ｂ）では、図１４のステップＳ１０２－２の終了時のデータ例を示している。また、図１５（Ｃ）では、図１４のステップＳ１０６の終了時のデータ例を示している。

このように、オントロジー情報５３を参照した場合に下位層の単語が存在したとしても、他のユーザ１の紹介文３ａに具体的な意味を表すキーワード３ｄが含まれていない場合は、敢えて、詳細化することを推薦しない。このような仕組みにより、マッチングを精度よく行える。

図１６は、作成支援情報がプッシュ通知で行われる場合の画面例を示す図である。図１６において、ユーザ１は、プッシュ通知８ｐを選択することで、作成した紹介文３ａの編集画面を端末３に表示させることができる。編集画面には、メッセージ４ｍと、候補のキーワード３ｄ'とを含んでいる。候補のキーワード３ｄ'の１つを選択することで、図９で説明したような操作により、紹介文３ａをより具体的な内容にすることができる。

ユーザ１は、端末３に表示されるメッセージ４ｍにより促され、候補のキーワード３ｄ'を選択し、定型文７ｂ（図９）を編集すればよく、紹介文３ａの作成が苦手であってもマッチングを適切に行える紹介文３ａを作成できる。

ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。

上述では、ミートアップでの紹介文３ａを例として本実施例を説明したが、本実施例は、ミートアップでの紹介文３ａに限定されない。本実施例は、様々な文章において、具体的に記載するための支援に有効に適用可能である。

本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
第１ユーザの第１文章から抽出された第１キーワードを受付け、
複数のキーワード間の意味的な包含関係を規定したデータに基づいて、他のユーザの第２文章から抽出された第２キーワードから、前記第１キーワードの代わりに利用または付随的な利用を推薦する候補キーワードを特定し、
前記候補キーワードを前記第１ユーザの端末へ送信する
処理をコンピュータに行わせるキーワード推薦プログラム。
（付記２）
前記コンピュータに、
前記第１キーワードと、前記候補キーワードとを前記第１ユーザの前記端末へ送信することで、該端末で表示されている前記第１文章内の該第１キーワードを指定して、該候補キーワードを表示させる付記１記載のキーワード推薦プログラム。
（付記３）
前記コンピュータに、
前記データで規定される意味的な包含関係において、前記第１キーワードより詳細な意味を持つ単語が存在する場合、該第１キーワードの粒度が粗いと判定する
処理を行わせる付記１又は２記載のキーワード推薦プログラム。
（付記４）
前記データで規定される意味的な包含関係において、前記第１キーワードより詳細な意味を持つ単語が存在する場合であって、前記第２キーワードが該単語と一致しない場合、前記候補キーワードは特定されない付記３記載のキーワード推薦プログラム。
（付記５）
第１ユーザの第１文章から抽出された第１キーワードを受付け、
複数のキーワード間の意味的な包含関係を規定したデータに基づいて、他のユーザの第２文章から抽出された第２キーワードから、前記第１キーワードの代わりに利用または付随的な利用を推薦する候補キーワードを特定し、
前記候補キーワードを前記第１ユーザの端末へ送信する
処理をコンピュータが行うキーワード推薦方法。
（付記６）
第１ユーザの第１文章から抽出された第１キーワードを受付ける受付部と、
複数のキーワード間の意味的な包含関係を規定したデータに基づいて、他のユーザの第２文章から抽出された第２キーワードから、前記第１キーワードの代わりに利用または付随的な利用を推薦する候補キーワードを特定する特定部と、
前記候補キーワードを前記第１ユーザの端末へ送信する送信部と
を有する情報処理装置。
（付記７）
前記送信部は、前記第１キーワードと、前記候補キーワードとを前記第１ユーザの前記端末へ送信し、
前記端末では、該端末に表示されている前記第１文章内の前記第１キーワードを指定して、前記候補キーワードが表示される付記６記載の情報処理装置。

１ ユーザ
２ インターネット
３ 端末
３ａ 紹介文
３ｂ 作成支援情報
３ｄ、３ｄ' キーワード
４０ キーワード推薦部
４１ 抽出部
４２ 判定部
４３ 推薦部
５１ 紹介文ＤＢ
５２ キーワードＤＢ
５３ オントロジー情報５３
１００ 情報処理装置

Claims (5)

1. 第１ユーザの端末から受信した第１ユーザの第１文章から抽出された第１キーワードを抽出し、
   複数のキーワード間の意味的な包含関係を規定したデータに基づいて、他のユーザの第２文章から抽出された第２キーワードから、前記第１キーワードの代わりに、前記第１キーワードが表す対象をより詳細に表現する候補キーワードを特定し、
   前記候補キーワードを前記第１ユーザの端末へ送信する
   処理をコンピュータに行わせるキーワード推薦プログラム。
2. 前記コンピュータに、
   前記第１ユーザの前記端末に、前記第１キーワードと、前記第１キーワードを指定するメッセージと、前記候補キーワードとを含む通知を表示させる、処理を実行させる、請求項１記載のキーワード推薦プログラム。
3. 前記コンピュータに、
   前記データで規定される意味的な包含関係において、前記第１キーワードより詳細な意味を持つ単語が存在する場合、該第１キーワードの粒度が粗いと判定し、
   該第１キーワードの粒度が粗いと判定された場合に、前記候補キーワードを特定する、処理を行わせる請求項１又は２記載のキーワード推薦プログラム。
4. 第１ユーザの端末から受信した第１ユーザの第１文章から抽出された第１キーワードを抽出し、
   複数のキーワード間の意味的な包含関係を規定したデータに基づいて、他のユーザの第２文章から抽出された第２キーワードから、前記第１キーワードの代わりに、前記第１キーワードが表す対象をより詳細に表現する候補キーワードを特定し、
   前記候補キーワードを前記第１ユーザの端末へ送信する
   処理をコンピュータが行うキーワード推薦方法。
5. 第１ユーザの端末から受信した第１ユーザの第１文章から抽出された第１キーワードを抽出する抽出部と、
   複数のキーワード間の意味的な包含関係を規定したデータに基づいて、他のユーザの第２文章から抽出された第２キーワードから、前記第１キーワードの代わりに、前記第１キーワードが表す対象をより詳細に表現する候補キーワードを特定する特定部と、
   前記候補キーワードを前記第１ユーザの端末へ送信する送信部と
   を有する情報処理装置。

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