特許

J-GLOBAL ID：201903007690552628

ニュース素材分類装置、プログラム及び学習モデル

発明者： 牧野 仁宣 ,  宮▲崎▼ 太郎 ,  後藤 淳 ,  武井 友香
出願人/特許権者： 日本放送協会
代理人 (1件)： 花村 泰伸
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-017228
公開番号（公開出願番号）：特開2019-133565
出願日： 2018年02月02日
公開日（公表日）： 2019年08月08日
要約：

【課題】ソーシャルメディア情報から抽出されたニュース性投稿情報を精度高く分類する。【解決手段】ニュース素材分類装置1-1の系列生成部10は、ニュース素材抽出装置100により抽出されたニュース性投稿情報から、文字ベクトル及び単語ベクトルを生成する。文面分類部11は、学習モデルを用いて、ニュース性投稿情報の文字ベクトル及び単語ベクトルを入力データとし、既出・非既出情報を出力データとした演算を行い、既出・非既出情報を生成して出力する。これにより、ニュース性投稿情報が非既出情報または既出情報に分類される。学習モデルは、ニュース性投稿情報の文字ベクトルを入力データとする文字NN21と、ニュース性投稿情報の単語ベクトルを入力データとする単語NN22と、文字NN21の演算結果と単語NN22の演算結果とを結合したベクトルを入力データとし、既出・非既出情報を出力データとする出力NN23とにより構成される。【選択図】図2

請求項（抜粋）：

多数のソーシャルメディア情報のうち、ニュース素材となり得る投稿情報をニュース性投稿情報として入力し、当該ニュース性投稿情報を利用者の要求に応じて分類するニュース素材分類装置において、 前記ニュース性投稿情報を入力し、当該ニュース性投稿情報に含まれる文字及び単語をそれぞれ抽出し、前記文字の系列からなる文字ベクトルを生成すると共に、前記単語の系列からなる単語ベクトルを生成する系列生成部と、 機械学習された学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、 前記学習モデル記憶部から前記学習モデルを読み出し、当該学習モデルを用いて、前記系列生成部により生成された前記文字ベクトル及び前記単語ベクトルに基づき、前記ニュース性投稿情報についての前記利用者の要求に応じた分類情報を生成して出力する分類部と、を備え、 前記学習モデルは、 前記ニュース性投稿情報の前記文字ベクトルを入力データとし、演算結果のベクトルを出力データとする文字NN(ニューラルネットワーク)、 前記ニュース性投稿情報の前記単語ベクトルを入力データとし、演算結果のベクトルを出力データとする単語NN、及び、 前記文字NNの演算結果のベクトルと前記単語NNの演算結果のベクトルとを結合したベクトルを入力データとし、演算結果である前記分類情報を出力データとする出力NNにより構成され、 前記分類部は、 前記文字NNを用いて、前記ニュース性投稿情報の前記文字ベクトルに基づきNNの演算を行い、 前記単語NNを用いて、前記ニュース性投稿情報の前記単語ベクトルに基づきNNの演算を行い、 前記出力NNを用いて、前記文字NNの演算結果のベクトルと前記単語NNの演算結果のベクトルとを結合したベクトルに基づいてNNの演算を行い、演算結果を前記分類情報として出力する、ことを特徴とするニュース素材分類装置。

IPC (2件)：

G06F 16/00 ,  G06F 16/30

FI (2件)：

G06F17/30 210D ,  G06F17/30 170A

引用特許：

出願人引用 (1件)

• ニュース素材抽出装置及びプログラム
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2016-092211   出願人：日本放送協会

審査官引用 (1件)

• ニュース素材抽出装置及びプログラム
  公報種別：公開公報   出願番号：特願2016-092211   出願人：日本放送協会

引用文献：

出願人引用 (3件)

• ニュース制作のための有用tweet提示システム
• Deep Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis of Short Texts
• ソーシャルメディア情報を活用した防災システム

審査官引用 (4件)

• ニュース制作のための有用tweet提示システム
• Deep Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis of Short Texts
• ソーシャルメディア情報を活用した防災システム
• Deep Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis of Short Texts