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JP2025028676A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and information processing program Download PDF

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JP2025028676A
JP2025028676A JP2023133631A JP2023133631A JP2025028676A JP 2025028676 A JP2025028676 A JP 2025028676A JP 2023133631 A JP2023133631 A JP 2023133631A JP 2023133631 A JP2023133631 A JP 2023133631A JP 2025028676 A JP2025028676 A JP 2025028676A
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JP
Japan
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search
word
article
information processing
unit
Prior art date
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Application number
JP2023133631A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
慎一郎 石川
Shinichiro Ishikawa
卓哉 上野
Takuya Ueno
正和 野村
Masakazu Nomura
駿 黒地
Shun Kuroji
和也 市原
Kazuya Ichihara
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
LY Corp
Original Assignee
LY Corp
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Abstract

To provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program which propose an appropriate search query to a user.SOLUTION: An information processing device includes an extraction section, a generation section, a selection section, and a provision section. The extraction section extracts a search word estimated to be desired for a search by a user from a distribution article. The generation section generates an article content in which a link to a search result obtained by using the search word extracted by the extraction section as a search query is set for the search word displayed in the distribution article. The selection section selects a search query estimated to be desired for the search by the user from a plurality of search queries including the search word for which the link is set by the generation section. The provision section implements provision in such a manner that an additional content in which the links to the search result obtained by using the search query selected by the selection section are arrayed is superimposed on the article content.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

従来、利用者に対して検索クエリを提案する技術が提案されている。例えば、ニュースサイトにおいて、ニュース記事に含まれる単語のうち、ユーザが検索を所望すると推定される単語を検索クエリの候補として選択可能な状態で提供する技術がある(例えば、特許文献1参照)。 Technologies have been proposed to suggest search queries to users. For example, there is a technology that provides words contained in news articles on a news site that the user is presumed to want to search for as selectable search query candidates (see, for example, Patent Document 1).

特開2017-73095号公報JP 2017-73095 A

しかしながら、従来技術では、ユーザに対して適切な検索クエリを提案するうえで改善の余地があった。例えば、従来技術では、コンテンツに含まれる単語を検索クエリとして提案しているものの、単語と関連する検索クエリを提案することについては考慮されていなかった。 However, conventional technology leaves room for improvement in suggesting appropriate search queries to users. For example, conventional technology suggests words contained in content as search queries, but does not consider suggesting search queries related to the words.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対して適切な検索クエリを提案することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above, and aims to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can suggest appropriate search queries to a user.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る情報処理装置は、抽出部と、生成部と、選択部と、提供部とを備える。抽出部は、配信記事からユーザが検索を所望すると推定される検索単語を抽出する。生成部は、前記抽出部によって抽出された前記検索単語を検索クエリとして用いた検索結果へのリンクを前記配信記事に表示される前記検索単語に対して設定した記事コンテンツを生成する。選択部は、前記生成部によって前記リンクが設定された前記検索単語を含む複数の検索クエリから、前記ユーザが検索を所望すると推定される検索クエリを選択する。提供部は、前記選択部によって選択された前記検索クエリを用いた検索結果へのリンクを並べた付加コンテンツを前記記事コンテンツへ重畳して提供する。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the information processing device according to the present invention includes an extraction unit, a generation unit, a selection unit, and a provision unit. The extraction unit extracts search words that are presumed to be desired by a user from a distributed article. The generation unit generates article content in which a link to a search result using the search word extracted by the extraction unit as a search query is set for the search word displayed in the distributed article. The selection unit selects a search query that is presumed to be desired by the user from a plurality of search queries including the search word to which the link is set by the generation unit. The provision unit provides additional content that includes an arrangement of links to search results using the search query selected by the selection unit by superimposing it on the article content.

本発明によれば、ユーザに対して適切な検索クエリを提案することができる。 According to the present invention, it is possible to suggest appropriate search queries to users.

図1は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to an embodiment. 図2は、実施形態に係る配信コンテンツの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of distribution content according to the embodiment. 図3は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the information processing device according to the embodiment. 図4は、実施形態に係る配信記事記憶部に格納される情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information stored in a distribution article storage unit according to the embodiment. 図5は、実施形態に係る単語記憶部に格納される情報の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of information stored in a word storage unit according to the embodiment. 図6は、実施形態に係る検索クエリ記憶部に格納される情報の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information stored in a search query storage unit according to the embodiment. 図7は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of a providing process according to the embodiment. 図8は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 8 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that realizes the functions of the information processing device according to the embodiment.

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する。)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。 Below, the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing device, information processing method, and information processing program according to the present application are not limited to these embodiments.

[実施形態]
〔1.情報処理〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理システムの一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。
[Embodiment]
[1. Information Processing]
First, an example of an information processing system according to an embodiment will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a diagram showing an example of an information processing system according to an embodiment.

図1に示すように、情報処理システムSは、情報処理装置1と、複数のユーザ端末100とを備える。情報処理装置1は、例えば、ニュースサイト等の各種Webサービスを各ユーザ端末100に対して所定のネットワークNを通じて提供する情報処理装置である。 As shown in FIG. 1, the information processing system S includes an information processing device 1 and multiple user terminals 100. The information processing device 1 is an information processing device that provides various web services, such as news sites, to each user terminal 100 through a predetermined network N.

図1に示すユーザ端末100は、ユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザ端末100は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。また、ユーザ端末100は、情報処理装置1によって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。 The user terminal 100 shown in FIG. 1 is an information processing device used by a user. The user terminal 100 is realized, for example, by a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), etc. The user terminal 100 also displays information delivered by the information processing device 1 using a web browser or an application.

ところで、従来、ニュースサイトにおいて、配信記事に含まれる固有名詞や氏名等の単語を検索クエリとして用いた検索結果へのリンクを設定したうえで、ユーザ端末100へ提供する技術がある。 Incidentally, conventionally, news sites have a technology for setting up links to search results using words such as proper nouns and names contained in distributed articles as search queries, and then providing the links to the user terminal 100.

このような技術において、ユーザは、検索クエリを入力することなく、検索を行うことが可能であるため、ユーザは、ニュースサイトからシームレスに検索を行うことが可能である。 With this technology, users can perform searches without inputting a search query, allowing them to seamlessly perform searches from news sites.

一方で、このような技術においては、ユーザに対して適切な検索クエリを提案するうえで改善の余地がある。具体的には、1単語の検索クエリを提案しているため、その検索結果においては、ユーザが実際に知りたい情報よりも抽象的な検索結果となる場合がある。 However, this technology has room for improvement in suggesting appropriate search queries to users. Specifically, because it suggests one-word search queries, the search results may be more abstract than the information the user actually wants to know.

そこで、実施形態に係る情報処理装置1は、配信記事に含まれる単語のうち、ユーザが検索を所望すると推定される検索単語に対しては検索結果のリンクを設定し、さらに、検索単語と関連する複数の単語を検索クエリとして用いた検索結果へのリンクを重畳して提供することとした。 The information processing device 1 according to the embodiment therefore sets a search result link for search words contained in distributed articles that are presumed to be what the user wishes to search for, and further provides a superimposed link to search results that use multiple words related to the search word as a search query.

ここで、図2を用いて、実施形態に係る配信コンテンツの一例について説明する。図2は、実施形態に係る配信コンテンツの一例を示す図である。図2に示すように、配信コンテンツCtは、タイトルTと、本文Bと、付加コンテンツAとを含む。 Here, an example of the distribution content according to the embodiment will be described with reference to FIG. 2. FIG. 2 is a diagram showing an example of the distribution content according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the distribution content Ct includes a title T, a main text B, and additional content A.

タイトルTは、配信記事のタイトルであり、本文Bは、配信記事の本文である。例えば、タイトルTおよび本文Bは、情報処理装置1に対して配信記事を入稿する入稿者によって決定される。 The title T is the title of the article to be distributed, and the body text B is the body text of the article to be distributed. For example, the title T and the body text B are determined by the contributor who submits the article to the information processing device 1.

情報処理装置1は、入稿者によって入稿された配信記事の本文Bから検索単語を抽出し、検索単語を検索クエリとして用いた検索結果のリンクを対応する検索単語に対して設定する。 The information processing device 1 extracts search words from the main text B of the distribution article submitted by the contributor, and sets a link to the search results using the search words as a search query for the corresponding search words.

検索単語は、配信記事から利用者が検索を所望すると推定される単語であり、例えば、予測されるクリック率が高い単語である。図2に示す例では、「新型コロナ」および「人手不足」が検索単語に対応し、「新型コロナ」および「人手不足」に対してそれぞれ直リンクLc1および直リンクLc2が設定されている場合を示している。なお、以下では、直リンクLc1および直リンクLc2を総称して直リンクLcと記載する場合がある。 Search words are words that users are expected to search for in distributed articles, for example, words with a high predicted click rate. In the example shown in FIG. 2, "COVID-19" and "labor shortage" correspond to search words, and direct links Lc1 and Lc2 are set for "COVID-19" and "labor shortage", respectively. Note that hereinafter, direct links Lc1 and Lc2 may be collectively referred to as direct links Lc.

さらに、情報処理装置1は、直リンクLcを設定した検索単語を含む検索クエリからユーザが検索を所望すると推定される検索クエリを選択し、選択した検索クエリを用いた検索結果へのリンクを並べた付加コンテンツAを重畳して提供する。 Furthermore, the information processing device 1 selects a search query that is presumed to be desired by the user from among search queries that include a search word for which a direct link Lc has been set, and provides additional content A by superimposing thereon an array of links to search results using the selected search query.

付加コンテンツAに重畳される検索クエリは、直リンクLcの検索単語を含む複数単語からなる検索クエリのうち、ユーザが検索を所望すると推定される検索クエリである。例えば、情報処理装置1は、検索単語とその他の単語を含む検索クエリのうち、予測されるクリック率が最も高い検索クエリを付加コンテンツAに重畳する検索クエリとして選択する。 The search query to be superimposed on the additional content A is a search query that is presumed to be the one that the user desires to search, among search queries consisting of multiple words including the search word of the direct link Lc. For example, the information processing device 1 selects, as the search query to be superimposed on the additional content A, the search query with the highest predicted click rate among search queries that include the search word and other words.

図2に示す例では、検索クエリとして、検索単語「新型コロナ」に対して、「新型コロナ 感染者数」および「新型コロナ 団体旅行」が選択され、検索単語「人手不足」に対して、「人手不足 業界」が選択された場合を示している。 The example shown in Figure 2 shows a case where, as a search query, "COVID-19 infection count" and "COVID-19 group travel" are selected for the search word "COVID-19," and "labor shortage industry" is selected for the search word "labor shortage."

そして、図2に示すように配信コンテンツCtには、「新型コロナ 感染者数」、「新型コロナ 団体旅行」および「人手不足 業界」を検索クエリとして用いた検索結果への付加リンクLt1~Lt3が付加コンテンツAに重畳して表示される。なお、以下では、付加リンクLt1~Lt3を総称して付加リンクLtを記載する場合がある。 As shown in FIG. 2, in the distributed content Ct, additional links Lt1 to Lt3 to search results using the search queries "COVID-19 number of infected people," "COVID-19 group travel," and "labor shortage industry" are displayed superimposed on the additional content A. Note that hereinafter, the additional links Lt1 to Lt3 may be collectively referred to as the additional link Lt.

例えば、情報処理装置1は、付加リンクLt1のように、本文Bに掲載されていない単語(感染者数)を含む検索クエリを付加リンクLtの対象として選択するようにしてもよく、本文Bに掲載された単語(団体旅行)を含む検索クエリを付加リンクLtの対象として選択するようにしてもよい。例えば、前者の場合、本文とは異なる切り口の付加リンクLtを生成することができ、後者の場合は、本文と関連する切り口の付加リンクLtを生成することができる。 For example, the information processing device 1 may select a search query including a word (number of infected people) not listed in the main text B as the target of the additional link Lt, like the additional link Lt1, or may select a search query including a word (group travel) listed in the main text B as the target of the additional link Lt. For example, in the former case, an additional link Lt with an angle different from that of the main text can be generated, and in the latter case, an additional link Lt with an angle related to the main text can be generated.

なお、情報処理装置1は、1つの直リンクLcに対して1つの付加リンクLtのみを選択するようにしてもよい。また、情報処理装置1は、本文Bにおける直リンクLcの出現順序で付加リンクLtを付加コンテンツAに並べて表示するようにしてもよく、予測されるクリック率が高い順に付加リンクLtを付加コンテンツAに並べて提供するようにしてもよい。 The information processing device 1 may select only one additional link Lt for one direct link Lc. The information processing device 1 may also display the additional links Lt in the additional content A in the order in which the direct links Lc appear in the main text B, or may provide the additional links Lt in the additional content A in the order of the predicted click rates.

そして、ユーザは、情報処理装置1からユーザ端末100に対して配信された配信コンテンツCtを通じて、直リンクLcや付加リンクLtを選択すると、対応する検索クエリの検索結果がユーザ端末100に表示されることになる。 Then, when the user selects a direct link Lc or an additional link Lt through the distribution content Ct distributed from the information processing device 1 to the user terminal 100, the search results for the corresponding search query are displayed on the user terminal 100.

このように、実施形態に係る情報処理装置1は、配信記事に含まれる検索単語に対しては直リンクLcを設定し、さらに、検索単語を含む検索クエリの付加リンクLtを並べた付加コンテンツAを重畳した配信コンテンツCtを提供する。 In this way, the information processing device 1 according to the embodiment sets a direct link Lc for the search word contained in the distributed article, and further provides distributed content Ct that superimposes additional content A in which additional links Lt for search queries containing the search word are arranged.

すなわち、実施形態に係る情報処理装置1は、抽象度が異なる検索クエリを提案することによって、ユーザに対して適切な検索クエリを提案することができる。 In other words, the information processing device 1 according to the embodiment can suggest appropriate search queries to the user by suggesting search queries with different levels of abstraction.

〔2.情報処理装置〕
次に、図3を用いて、実施形態に係る情報処理装置1の構成例について説明する。図3は、実施形態に係る情報処理装置1の構成例を示すブロック図である。図に示すように、情報処理装置1は、通信部2と、記憶部3と、制御部4とを備える。なお、情報処理装置1は、情報処理装置1を利用する管理者などから各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウスなど)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイなど)を有してもよい。
2. Information Processing Device
Next, a configuration example of the information processing device 1 according to the embodiment will be described with reference to Fig. 3. Fig. 3 is a block diagram showing a configuration example of the information processing device 1 according to the embodiment. As shown in the figure, the information processing device 1 includes a communication unit 2, a storage unit 3, and a control unit 4. Note that the information processing device 1 may also include an input unit (e.g., a keyboard, a mouse, etc.) that accepts various operations from an administrator who uses the information processing device 1, and a display unit (e.g., a liquid crystal display, etc.) that displays various information.

通信部2は、例えば、NIC(Network Interface Card)などによって実現される。通信部2は、4G(4th Generation)または5G(5th Generation)などの通信ネットワークと有線または無線で接続され、通信ネットワークを介して、ユーザ端末100などの各々との間で情報の送受信を行う。 The communication unit 2 is realized, for example, by a network interface card (NIC). The communication unit 2 is connected to a communication network such as 4G (4th Generation) or 5G (5th Generation) via a wired or wireless connection, and transmits and receives information to and from each of the user terminals 100 and the like via the communication network.

記憶部3は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置によって実現される。 The storage unit 3 is realized, for example, by a semiconductor memory element such as a random access memory (RAM) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.

図3に示すように、記憶部3は、配信記事記憶部31と、単語記憶部32と、検索クエリ記憶部33とを備える。 As shown in FIG. 3, the memory unit 3 includes a distributed article memory unit 31, a word memory unit 32, and a search query memory unit 33.

配信記事記憶部31は、配信記事を記憶する。配信記事は、ニュースサイトにおいて配信する記事であり、例えば、各入稿者によって入稿される。図4は、実施形態に係る配信記事記憶部31に格納される情報の一例を示す図である。 The distributed article storage unit 31 stores distributed articles. Distributed articles are articles distributed on a news site, and are submitted by each contributor, for example. FIG. 4 is a diagram showing an example of information stored in the distributed article storage unit 31 according to an embodiment.

図4に示すように、配信記事記憶部31は、「記事ID」、「配信記事」、「カテゴリ」および「単語」などといった項目の情報を互いに対応付けて記憶する。「記事ID」項目には、各配信記事を識別するための識別子が格納される。 As shown in FIG. 4, the distributed article storage unit 31 stores information items such as "Article ID", "Distributed article", "Category", and "Word" in association with each other. The "Article ID" item stores an identifier for identifying each distributed article.

「配信記事」項目には、対応する記事IDによって識別される配信記事のタイトルTや本文Bを含む配信記事そのものに関する情報が格納される。なお、「配信記事」項目には、ニュースサイトにおけるサムネイル画像や本文Bに掲載される本文画像が併せて格納されるようにしてもよい。 The "Distributed Article" item stores information about the distributed article itself, including the title T of the distributed article identified by the corresponding article ID and the main text B. The "Distributed Article" item may also store a thumbnail image on the news site and a main text image published in the main text B.

「カテゴリ」項目には、対応する記事IDによって識別される配信記事のカテゴリに関する情報が格納される。例えば、カテゴリは、経済、エンタメ、スポーツ、国内、国際、IT、科学、地域などのニュースサイト上のカテゴリに分類される。 The "Category" item stores information about the category of the distributed article identified by the corresponding article ID. For example, categories are classified into categories on news sites such as economy, entertainment, sports, domestic, international, IT, science, and local.

「単語」項目には、対応する記事IDによって識別される配信記事に含まれる単語に関する情報が格納される。ここでの単語は、検索単語の候補となる単語であり、例えば、固有名詞や氏名などが含まれる。 The "word" item stores information about words contained in a distributed article identified by a corresponding article ID. The words here are words that are candidates for search words, and include, for example, proper nouns and names.

図3の説明に戻り、単語記憶部32について説明する。単語記憶部32は、検索単語の候補となる単語に関する情報を記憶する。図5は、実施形態に係る単語記憶部32に格納される情報の一例を示す図である。 Returning to the explanation of FIG. 3, the word storage unit 32 will be described. The word storage unit 32 stores information about words that are candidates for search words. FIG. 5 is a diagram showing an example of information stored in the word storage unit 32 according to the embodiment.

図5に示すように、単語記憶部32は、「単語」、「検索数」および「予測CTR(Click Through Rate)」などといった項目の情報を互いに対応付けて記憶する。「単語」項目には、単語が格納される。「単語」項目に格納される単語は、検索単語の候補となる単語であり、例えば、固有名詞や個人の氏名などが含まれる。 As shown in FIG. 5, the word storage unit 32 stores information on items such as "word," "number of searches," and "estimated CTR (Click Through Rate)" in association with each other. Words are stored in the "word" item. Words stored in the "word" item are words that are candidates for search words, and include, for example, proper nouns and personal names.

「検索数」項目には、対応する単語の検索数に関する情報が格納される。例えば、検索数は、ニュースサイトと連携する検索サイトにおいて、対応する単語が検索クエリとして使用された回数を示し、「検索数」項目には、所定期間(例えば、1週間)の検索数に関する情報が格納される。 The "number of searches" field stores information about the number of searches for the corresponding word. For example, the number of searches indicates the number of times the corresponding word was used as a search query on a search site that is linked to a news site, and the "number of searches" field stores information about the number of searches over a specified period of time (e.g., one week).

なお、「検索数」項目には、ユーザ属性別に細分化された検索数に関する情報を格納するようにしてもよい。ユーザ属性は、デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性を含む。 In addition, the "number of searches" item may store information about the number of searches broken down by user attributes. User attributes include demographic attributes and psychographic attributes.

また、「検索数」項目に格納する情報として、例えば、ニュースサイトにおいて対応する単語の直リンクLcのクリックされた回数や、対応する単語がハイライト検索された回数を含むようにしてもよい。また、この場合、「検索数」項目には、配信記事の内容や配信記事のカテゴリに関する情報をクリック数に紐づけて格納するようにしてもよい。 Information stored in the "number of searches" item may also include, for example, the number of times a direct link Lc to the corresponding word on a news site was clicked, or the number of times the corresponding word was searched for in highlight. In this case, the "number of searches" item may also store information related to the content of the distributed article or the category of the distributed article in association with the number of clicks.

「予測CTR」項目には、対応する単語の予測CTRに関する情報が格納される。予測CTRは、対応する単語の検索数等に基づいて算出される。例えば、直近の検索数が多いほど、予測CTRが高い値となり、直近の検索数が少ないほど、予測CTRが低い値となる。 In the "Predicted CTR" item, information regarding the predicted CTR of the corresponding word is stored. The predicted CTR is calculated based on the number of searches for the corresponding word, etc. For example, the more recent searches there are, the higher the predicted CTR value will be, and the fewer recent searches there are, the lower the predicted CTR value will be.

なお、予測CTRは、例えば、ユーザ属性別に算出された値を含むようにしてもよく、配信記事の内容や配信記事のカテゴリ別に算出された値を含むようにしてもよい。また、予測CTRは、ニュースサイトで配信する各配信記事に含まれる各単語の出現頻度に応じて算出された値であってもよい。すなわち、同一の単語を含む配信記事が多い場合、かかる単語は注目度が高い単語であると推定することができ、このような単語については予測CTRを高く算出する。 The predicted CTR may include, for example, a value calculated for each user attribute, or may include a value calculated for the content of the distributed article or the category of the distributed article. The predicted CTR may also be a value calculated according to the frequency of appearance of each word contained in each distributed article distributed on a news site. In other words, if there are many distributed articles containing the same word, it can be assumed that the word is a word that attracts a lot of attention, and the predicted CTR for such words is calculated to be high.

図3の説明に戻り、検索クエリ記憶部33について説明する。検索クエリ記憶部33は、付加リンクLtの候補となる検索クエリに関する情報を格納する。図6は、実施形態に係る検索クエリ記憶部33に格納される情報の一例を示す図である。 Returning to the explanation of FIG. 3, the search query storage unit 33 will be described. The search query storage unit 33 stores information about search queries that are candidates for additional links Lt. FIG. 6 is a diagram showing an example of information stored in the search query storage unit 33 according to the embodiment.

図6に示すように、検索クエリ記憶部33は、「単語1」、「単語2」、「検索数」および「予測CTR」などといった項目の情報を互いに対応付けて記憶する。「単語1」項目には、上述した検索単語の候補となる単語に関する情報が格納される。 As shown in FIG. 6, the search query storage unit 33 stores information for items such as "word 1," "word 2," "number of searches," and "estimated CTR" in association with each other. The "word 1" item stores information about words that are candidates for the above-mentioned search word.

「単語2」項目には、検索サイトにおいて「単語1」とともに検索クエリとして入力された単語に関する情報が格納される。「検索数」項目には、「単語1」および「単語2」を組み合わせた検索クエリの検索数に関する情報が格納される。 The "Word 2" field stores information about the word that was entered as a search query together with "Word 1" on the search site. The "Number of searches" field stores information about the number of searches for search queries that combine "Word 1" and "Word 2."

「予測CTR」項目には、「単語1」および「単語2」を組み合わせた検索クエリの予測CTRに関する情報が格納される。なお、図5にて説明した単語記憶部32と同様に予測CTRは、例えば、ユーザ属性別に算出された値を含むようにしてもよく、配信記事の内容や配信記事のカテゴリ別に算出された値を含むようにしてもよい。また、予測CTRは、ニュースサイトで配信する各配信記事に含まれる各単語の出現頻度に応じて算出された値であってもよい。 The "Predicted CTR" item stores information about the predicted CTR of a search query that combines "word 1" and "word 2." As with the word storage unit 32 described in FIG. 5, the predicted CTR may include, for example, a value calculated for each user attribute, or may include a value calculated for the content of a distributed article or the category of the distributed article. The predicted CTR may also be a value calculated according to the frequency of occurrence of each word included in each distributed article distributed on a news site.

図3の説明に戻り、制御部4について説明する。制御部4は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などによって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部4は、例えば、コントローラであり、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路により実現される。 Returning to the explanation of FIG. 3, the control unit 4 will now be described. The control unit 4 is a controller, and is realized, for example, by a CPU (Central Processing Unit) or MPU (Micro Processing Unit) executing various programs (corresponding to an example of an information processing program) stored in a storage device inside the information processing device 1 using a RAM as a working area. The control unit 4 is also, for example, a controller, and is realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA (Field Programmable Gate Array).

図3に示すように、制御部4は、取得部41と、抽出部42と、生成部43と、選択部44と、提供部45とを備え、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部4の内部構成は、図3に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部4が有する各処理部の接続関係は、図3に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As shown in FIG. 3, the control unit 4 includes an acquisition unit 41, an extraction unit 42, a generation unit 43, a selection unit 44, and a provision unit 45, and realizes or executes the functions and actions of the information processing described below. Note that the internal configuration of the control unit 4 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may be other configurations that perform the information processing described below. Also, the connection relationships between the processing units in the control unit 4 are not limited to the connection relationships shown in FIG. 3, and may be other connection relationships.

取得部41は、配信記事に関する情報を取得する。例えば、取得部41は、通信部2を介して、入稿者端末(不図示)から入稿者によって入稿された配信記事に関する情報を取得し、取得した配信記事に関する情報を配信記事記憶部31に登録する。 The acquisition unit 41 acquires information related to the distributed article. For example, the acquisition unit 41 acquires information related to the distributed article submitted by the contributor from the contributor terminal (not shown) via the communication unit 2, and registers the acquired information related to the distributed article in the distributed article storage unit 31.

また、取得部41は、検索サイト等を提供するサーバ装置から検索単語に関する情報や、検索クエリに関する情報を取得し、単語記憶部32や検索クエリ記憶部33へ登録する。なお、単語記憶部32や検索クエリ記憶部33に登録する「予測CTR」に関する情報は、検索サイト等を提供するサーバ装置によって算出されるようにしてもよく、情報処理装置1側で算出するようにしてもよい。 The acquisition unit 41 also acquires information about search words and information about search queries from a server device that provides a search site or the like, and registers the information in the word storage unit 32 and the search query storage unit 33. The information about the "predicted CTR" registered in the word storage unit 32 and the search query storage unit 33 may be calculated by the server device that provides the search site or the like, or may be calculated on the information processing device 1 side.

抽出部42は、配信記事から利用者が検索を所望すると推定される検索単語を抽出する。例えば、抽出部42は、配信記事記憶部31に格納された配信記事に含まれる単語のうち、単語記憶部32に登録された予測CTRが高い単語を検索単語として抽出する。 The extraction unit 42 extracts search words that are estimated to be desired by users from the distributed articles. For example, the extraction unit 42 extracts, as search words, words with a high predicted CTR registered in the word storage unit 32 from among the words contained in the distributed articles stored in the distributed article storage unit 31.

この際、抽出部42は、配信先となるユーザ属性や、配信記事のカテゴリおよび内容に応じて算出された予測CTRに基づいて検索単語を抽出するようにしてもよい。すなわち、抽出部42は、ユーザによって異なる単語を検索単語として抽出するようにしてもよく、配信記事のカテゴリや内容に応じて異なる単語を検索単語して抽出するようにしてもよい。 At this time, the extraction unit 42 may extract search words based on the attributes of the user to whom the article is to be distributed and the predicted CTR calculated according to the category and content of the article to be distributed. In other words, the extraction unit 42 may extract different words as search words depending on the user, or may extract different words as search words depending on the category and content of the article to be distributed.

これにより、抽出部42は、ユーザの興味や関心に応じた検索単語や、配信記事のカテゴリや内容に応じた検索単語を抽出することができる。例えば、抽出部42は、配信記事に含まれる単語のうち、予測CTRが上位5つの検索単語を抽出し、抽出した検索単語に関する情報を配信記事とともに生成部43へ渡す。 This allows the extraction unit 42 to extract search words that correspond to the user's interests and concerns, and search words that correspond to the category and content of the distributed article. For example, the extraction unit 42 extracts the top five search words with the highest predicted CTRs from among the words included in the distributed article, and passes information about the extracted search words to the generation unit 43 together with the distributed article.

また、抽出部42は、予め設定された禁止単語を除いて検索単語を抽出する。禁止単語は、例えば、同性同名の著名人の氏名、性的表現やアダルトサイトへの遷移に繋がる単語、差別的表現に関する単語、デマに関する単語、自殺を連想するような単語、倫理的問題がある単語、誹謗中傷に関する単語、一般人の加害者や被害者名に関する単語が挙げられる。 The extraction unit 42 also extracts search words excluding preset prohibited words. Prohibited words include, for example, the names of celebrities of the same sex, words that lead to sexual expressions or adult sites, discriminatory expressions, words related to rumors, words that suggest suicide, ethically questionable words, words related to slander, and words related to the names of ordinary perpetrators or victims.

例えば、抽出部42は、配信記事から検索単語を抽出する際に、予め生成された禁止単語辞書を参照し、禁止単語を除いて検索単語を抽出する。また、抽出部42は、配信記事用の禁止単語辞書に登録された禁止単語を含む配信記事については検索単語を抽出しないようにしてもよい。 For example, when extracting search words from a distributed article, the extraction unit 42 refers to a prohibited word dictionary created in advance and extracts search words excluding prohibited words. In addition, the extraction unit 42 may not extract search words from distributed articles that include prohibited words registered in the prohibited word dictionary for distributed articles.

配信記事用の禁止単語辞書は、「容疑者」や「事故」、「死亡」などが含まれており、抽出部42は、それらの単語にマッチした配信記事に対して直リンクLcおよび付加リンクLtの設定対象から除外する。すなわち、このような配信記事については、直リンクLcおよび付加リンクLtを設定することなく提供する。 The prohibited word dictionary for distributed articles includes words such as "suspect," "accident," and "death," and the extraction unit 42 excludes distributed articles that match these words from the setting of direct links Lc and additional links Lt. In other words, such distributed articles are provided without setting direct links Lc and additional links Lt.

これにより、「容疑者」や「事故」は犯罪や事故関連の配信記事で容疑者や被害者として取り上げられる一般人にリンクを作成しないようにすることができる。また、例えば、訃報報道などセンシティブな記事において、リンクに誤りがあると炎上や名誉毀損などに繋がる恐れがある。そのため、「死亡」など著名人の訃報系の記事で誤ったリンクを掲出しないようにすることで、このようなトラブルを事前に回避することができる。 This allows "suspects" and "accidents" to avoid creating links to members of the public who are featured as suspects or victims in crime- or accident-related news articles. Also, for example, in sensitive articles such as obituary reports, incorrect links can lead to outrage or defamation. Therefore, by not posting incorrect links in obituary articles about celebrities such as "deaths," such problems can be avoided in advance.

生成部43は、抽出部42によって抽出された検索単語を検索クエリとして用いた検索結果へのリンクを配信記事に表示される検索単語に対して設定した記事コンテンツを生成する。 The generation unit 43 generates article content in which a link to a search result using the search word extracted by the extraction unit 42 as a search query is set for the search word displayed in the distributed article.

まず、生成部43は、抽出部42によって抽出された検索単語を検索クエリとして用いた検索結果のリンクを生成する。そして、生成部43は、生成したリンクを配信記事に表示される検索単語に設定することで記事コンテンツを生成する。また、生成部43は、生成した記事コンテンツに関する情報を選択部44に渡す。 First, the generation unit 43 generates a link of the search result using the search word extracted by the extraction unit 42 as a search query. Then, the generation unit 43 generates article content by setting the generated link as the search word to be displayed in the distributed article. In addition, the generation unit 43 passes information about the generated article content to the selection unit 44.

選択部44は、生成部43によって生成された記事コンテンツでリンクが設定された検索単語を含む複数の検索クエリから、利用者が検索を所望すると推定される検索クエリを選択する。 The selection unit 44 selects a search query that is estimated to be desired by the user from among multiple search queries that include search words linked in the article content generated by the generation unit 43.

選択部44は、検索クエリ記憶部33を参照し、検索単語とその他の単語の組み合わせのうち、予測CTRが最も高い組み合わせを利用者が検索を所望すると推定される検索クエリとして選択する。 The selection unit 44 refers to the search query storage unit 33 and selects, from among combinations of the search word and other words, the combination with the highest predicted CTR as the search query that is presumed to be desired by the user.

この際、選択部44は、検索単語とその他の単語の組み合わせとして、検索単語と、配信記事に含まれる単語の組み合わせを選択するようにしてもよく、検索単語と、配信記事に含まれていない単語の組み合わせを選択するようにしてもよい。 At this time, the selection unit 44 may select, as the combination of the search word and other words, a combination of the search word and a word contained in the distributed article, or may select a combination of the search word and a word not contained in the distributed article.

また、選択部44は、配信先となるユーザのユーザ属性、配信記事のカテゴリおよび配信記事の内容のうち、少なくともいずれかに対応する予測CTRに基づいて、検索クエリを選択するようにしてもよい。 The selection unit 44 may also select a search query based on a predicted CTR corresponding to at least one of the user attributes of the user to whom the article is to be distributed, the category of the article to be distributed, and the content of the article to be distributed.

そして、選択部44は、検索単語に対して1つの検索クエリを選択し、選択した検索クエリに関する情報を含む記事コンテンツを提供部45へ渡す。なお、選択部44は、1つの検索単語に対して複数の検索クエリを選択するようにしてもよい。 Then, the selection unit 44 selects one search query for the search word and passes article content including information about the selected search query to the provision unit 45. Note that the selection unit 44 may select multiple search queries for one search word.

提供部45は、選択部44によって選択された検索クエリを用いた検索結果へのリンクを並べた付加コンテンツを記事コンテンツへ重畳して提供する。例えば、提供部45は、検索単語に直リンクLcが設定された記事コンテンツに対して、選択部44によって選択された検索クエリに関する付加リンクLtを並べた付加コンテンツAを重畳した配信コンテンツCtを生成し、各ユーザに対して提供する。 The providing unit 45 superimposes additional content, which lists links to search results using the search query selected by the selecting unit 44, on the article content and provides it. For example, the providing unit 45 generates distribution content Ct by superimposing additional content A, which lists additional links Lt related to the search query selected by the selecting unit 44, on article content in which a direct link Lc is set to the search word, and provides the distribution content Ct to each user.

これにより、ユーザは、直リンクLcや付加リンクLtによって、配信コンテンツからシームレスに検索を行うことが可能となる。このように、提供部45は、直リンクLcや付加リンクLtが設定された配信コンテンツを提供することによって、ユーザに対して適切な検索クエリを提供することができる。 This allows the user to seamlessly search from the distributed content using the direct link Lc and the additional link Lt. In this way, the providing unit 45 can provide the user with an appropriate search query by providing the distributed content with the direct link Lc and the additional link Lt set.

〔3.処理フロー〕
次に、図7を用いて、実施形態に係る情報処理装置1が実行する処理手順について説明する。図7は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報処理装置1によって繰り返し実行される。
3. Processing flow
Next, a process procedure executed by the information processing device 1 according to the embodiment will be described with reference to Fig. 7. Fig. 7 is a flowchart showing an example of a providing process according to the embodiment. Note that the process procedure shown below is repeatedly executed by the information processing device 1.

図7に示すように、情報処理装置1は、配信記事を取得すると(ステップS101)、配信記事から検索単語を抽出する(ステップS102)。つづいて、情報処理装置1は、検索単語を検索クエリとして用いた検索結果へのリンクを配信記事に表示される検索単語に対して設定した記事コンテンツを生成する(ステップS103)。 As shown in FIG. 7, when the information processing device 1 acquires a distributed article (step S101), it extracts a search word from the distributed article (step S102). Next, the information processing device 1 generates article content in which a link to a search result using the search word as a search query is set for the search word displayed in the distributed article (step S103).

次に、情報処理装置1は、検索単語に基づいて検索クエリを選択し(ステップS104)、記事コンテンツに付加コンテンツを重畳して提供し(ステップS105)、処理を終了する。 Next, the information processing device 1 selects a search query based on the search word (step S104), superimposes the additional content on the article content and provides it (step S105), and ends the process.

〔4.変形例〕
上述した実施形態では、配信記事がニュースサイトに掲載されるニュース記事である場合について説明したが、配信記事は、各Webサービスを通じて配信される記事であれば、その他の記事であってもよい。例えば、配信記事には、ユーザがSNS等に投稿した投稿情報や、フリマサイトへ出品する際の商品情報等を含む。
4. Modifications
In the above embodiment, the distributed article is a news article posted on a news site, but the distributed article may be any other article distributed through each Web service. For example, the distributed article includes posted information posted by a user on a social networking site or product information when selling on a flea market site.

〔5.効果〕
実施形態に係る情報処理装置1は、配信記事からユーザが検索を所望すると推定される検索単語を抽出する抽出部42と、抽出部42によって抽出された検索単語を検索クエリとして用いた検索結果へのリンクを配信記事に表示される検索単語に対して設定した記事コンテンツを生成する生成部43と、生成部43によってリンクが設定された検索単語を含む複数の検索クエリから、ユーザが検索を所望すると推定される検索クエリを選択する選択部44と、選択部44によって選択された検索クエリを用いた検索結果へのリンクを並べた付加コンテンツを記事コンテンツへ重畳して提供する提供部45とを備える。
5. Effects
The information processing device 1 according to the embodiment includes an extraction unit 42 that extracts search words that are presumed to be desired by the user from the distributed article, a generation unit 43 that generates article content that sets links to search results using the search words extracted by the extraction unit 42 as search queries for the search words displayed in the distributed article, a selection unit 44 that selects the search query that is presumed to be desired by the user from a plurality of search queries including the search words to which the links have been set by the generation unit 43, and a provision unit 45 that provides additional content that includes an array of links to search results using the search queries selected by the selection unit 44 by superimposing it on the article content.

また、抽出部42は、配信記事に含まれる単語それぞれで予想される単語のクリック率に基づいて、検索単語を抽出する。また、抽出部42は、配信記事のカテゴリで予想される単語のクリック率に基づいて、検索単語を抽出する。 In addition, the extraction unit 42 extracts search words based on the click rate of each word contained in the distributed article. In addition, the extraction unit 42 extracts search words based on the click rate of each word expected in the category of the distributed article.

また、抽出部42は、配信記事で行われたハイライト検索のログに基づいて予測された単語のクリック率に基づいて、検索単語を抽出する。また、選択部44は、生成部43によってリンクが設定された検索単語と、配信記事に含まれる単語を組み合わせた検索クエリを選択する。また、選択部44は、生成部43によってリンクが設定された検索単語と、配信記事に含まれていない単語を組み合わせた検索クエリを選択する。 The extraction unit 42 also extracts search words based on the click rate of words predicted based on the log of highlight searches performed on the distributed article. The selection unit 44 also selects a search query that combines a search word to which a link has been set by the generation unit 43 and a word included in the distributed article. The selection unit 44 also selects a search query that combines a search word to which a link has been set by the generation unit 43 and a word not included in the distributed article.

また、抽出部42は、上限に収まる個数の検索単語を抽出する。抽出部42は、予め設定された禁止単語を除いて検索単語を抽出し、選択部44は、禁止単語を含まない検索クエリを選択する。 The extraction unit 42 also extracts a number of search words that fit within the upper limit. The extraction unit 42 extracts search words excluding the prohibited words set in advance, and the selection unit 44 selects a search query that does not include the prohibited words.

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、ユーザに対して適切な検索クエリを提案することができる。 By using any one or a combination of the above-mentioned processes, the information processing device according to the present application can suggest appropriate search queries to the user.

〔6.ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置1は、例えば図8に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図8は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM1300、HDD1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
6. Hardware Configuration
The information processing device 1 according to the embodiment described above is realized by a computer 1000 having a configuration as shown in Fig. 8. Fig. 8 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that realizes the functions of the information processing device according to the embodiment. The computer 1000 has a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM 1300, a HDD 1400, a communication interface (I/F) 1500, an input/output interface (I/F) 1600, and a media interface (I/F) 1700.

CPU1100は、ROM1300またはHDD1400に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM1300は、コンピュータ1000の起動時にCPU1100によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400, and controls each component. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, and programs that depend on the hardware of the computer 1000, etc.

HDD1400は、CPU1100によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス1500は、ネットワーク(通信ネットワーク)Nを介して他の機器からデータを受信してCPU1100へ送り、CPU1100が生成したデータをネットワークNを介して他の機器へ送信する。 HDD 1400 stores programs executed by CPU 1100 and data used by such programs. Communication interface 1500 receives data from other devices via network (communication network) N and sends it to CPU 1100, and transmits data generated by CPU 1100 to other devices via network N.

CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置(図11では、出力装置および入力装置を総称して「入出力装置」と記載する)を制御する。CPU1100は、入出力インターフェイス1600を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU1100は、生成したデータを入出力インターフェイス1600を介して出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls output devices such as a display and a printer, and input devices such as a keyboard and a mouse (in FIG. 11, the output devices and input devices are collectively referred to as "input/output devices") via the input/output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from the input devices via the input/output interface 1600. The CPU 1100 also outputs generated data to the output devices via the input/output interface 1600.

メディアインターフェイス1700は、記録媒体1800に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM1200を介してCPU1100に提供する。CPU1100は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス1700を介して記録媒体1800からRAM1200上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体1800は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。 The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides it to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads the program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700 and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable Disc), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory.

例えば、コンピュータ1000が実施形態に係る情報処理装置として機能する場合、コンピュータ1000のCPU1100は、RAM1200上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部4の機能を実現する。コンピュータ1000のCPU1100は、これらのプログラムを記録媒体1800から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as an information processing device according to an embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 executes programs loaded onto the RAM 1200 to realize the functions of the control unit 4. The CPU 1100 of the computer 1000 reads and executes these programs from the recording medium 1800, but as another example, the CPU 1100 may obtain these programs from another device via the network N.

〔7.その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
[7. Other]
Although the embodiments of the present application have been described above, the present invention is not limited to the contents of these embodiments. The above-described components include those that can be easily imagined by a person skilled in the art, those that are substantially the same, and those that are within the so-called equivalent range. Furthermore, the above-described components can be appropriately combined. Furthermore, various omissions, substitutions, or modifications of the components can be made without departing from the spirit of the above-described embodiments.

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 Furthermore, among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically using known methods. In addition, the information including the processing procedures, specific names, various data, and parameters shown in the above documents and drawings can be changed as desired unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the information shown in the drawings.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。 In addition, each component of each device shown in the figure is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.

例えば、上述した情報処理装置は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 For example, the information processing device described above may be realized by multiple server computers, and depending on the functions, the configuration can be flexibly changed, such as by calling an external platform using an API (Application Programming Interface) or network computing.

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 The above-described embodiments and variations can be combined as appropriate to the extent that they do not cause inconsistencies in the processing content.

また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。 The above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit." For example, an acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.

1 情報処理装置
1 単語
2 通信部
2 単語
3 記憶部
4 制御部
31 配信記事記憶部
32 単語記憶部
33 検索クエリ記憶部
41 取得部
42 抽出部
43 生成部
44 選択部
45 提供部
100 ユーザ端末
Reference Signs List 1 Information processing device 1 Word 2 Communication unit 2 Word 3 Storage unit 4 Control unit 31 Distribution article storage unit 32 Word storage unit 33 Search query storage unit 41 Acquisition unit 42 Extraction unit 43 Generation unit 44 Selection unit 45 Provision unit 100 User terminal

Claims (11)

配信記事からユーザが検索を所望すると推定される検索単語を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記検索単語を検索クエリとして用いた検索結果へのリンクを前記配信記事に表示される前記検索単語に対して設定した記事コンテンツを生成する生成部と、
前記生成部によって前記リンクが設定された前記検索単語を含む複数の検索クエリから、前記ユーザが検索を所望すると推定される検索クエリを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された前記検索クエリを用いた検索結果へのリンクを並べた付加コンテンツを前記記事コンテンツへ重畳して提供する提供部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
An extraction unit that extracts search words that are estimated to be desired by a user from the distributed article;
a generation unit that generates article content in which a link to a search result using the search word extracted by the extraction unit as a search query is set for the search word displayed in the delivery article;
a selection unit that selects a search query that is estimated to be desired by the user from a plurality of search queries including the search word to which the link is set by the generation unit;
a providing unit that provides additional content, the additional content including links to search results using the search query selected by the selecting unit, superimposed on the article content.
前記抽出部は、
前記配信記事に含まれる単語それぞれで予想されるクリック率に基づいて、前記単語を抽出すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The extraction unit is
The information processing device according to claim 1 , wherein the words are extracted based on an expected click rate for each word included in the distributed article.
前記抽出部は、
前記配信記事のカテゴリで予想される前記単語の前記クリック率に基づいて、前記検索単語を抽出すること
を特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
The extraction unit is
The information processing device according to claim 2 , wherein the search word is extracted based on a click rate of the word predicted in a category of the distributed article.
前記抽出部は、
前記配信記事の内容で予想される前記単語の前記クリック率に基づいて、前記検索単語を抽出すること
を特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
The extraction unit is
The information processing device according to claim 2 , wherein the search word is extracted based on the click rate of the word predicted in the content of the distributed article.
前記抽出部は、
前記配信記事で行われたハイライト検索のログに基づいて予測された前記単語の前記クリック率に基づいて、前記検索単語を抽出すること
を特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。
The extraction unit is
The information processing device according to claim 2 , wherein the search word is extracted based on the click rate of the word predicted based on a log of a highlight search performed on the distributed article.
前記選択部は、
前記生成部によってリンクが設定された前記検索単語と、前記配信記事に含まれる単語を組み合わせた検索クエリを選択すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The selection unit is
The information processing device according to claim 1 , further comprising: a search query that combines the search word to which the link is set by the generation unit and a word included in the distribution article.
前記選択部は、
前記生成部によってリンクが設定された前記検索単語と、前記配信記事に含まれていない単語を組み合わせた検索クエリを選択すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The selection unit is
The information processing device according to claim 1 , further comprising: a search query that combines the search word to which the link is set by the generating unit and a word that is not included in the distributed article.
前記抽出部は、
上限に収まる個数の前記検索単語を抽出すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The extraction unit is
The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising: extracting a number of the search words within an upper limit.
前記抽出部は、
予め設定された禁止単語を除いて前記検索単語を抽出し、
前記選択部は、
前記禁止単語を含まない検索クエリを選択すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The extraction unit is
Extracting the search words excluding predetermined prohibited words;
The selection unit is
The information processing device according to claim 1 , further comprising: selecting a search query that does not include the prohibited word.
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
配信記事からユーザが検索を所望すると推定される検索単語を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された前記検索単語を検索クエリとして用いた検索結果へのリンクを前記配信記事に表示される前記検索単語に対して設定した記事コンテンツを生成する生成工程と、
前記生成工程によって前記リンクが設定された前記検索単語を含む複数の検索クエリから、前記ユーザが検索を所望すると推定される検索クエリを選択する選択工程と、
前記選択工程によって選択された前記検索クエリを用いた検索結果へのリンクを並べた付加コンテンツを前記記事コンテンツへ重畳して提供する提供工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
1. A computer-implemented information processing method, comprising:
An extraction step of extracting search words that are estimated to be desired by users from the distributed articles;
a generating step of generating article content in which a link to a search result using the search word extracted by the extracting step as a search query is set for the search word displayed in the delivery article;
a selection step of selecting a search query that is estimated to be desired by the user from a plurality of search queries including the search word to which the link is set by the generation step;
and providing additional content, the additional content including an arrangement of links to search results using the search query selected in the selection step, superimposed on the article content and providing the additional content.
配信記事からユーザが検索を所望すると推定される検索単語を抽出する抽出手順と、
前記抽出手順によって抽出された前記検索単語を検索クエリとして用いた検索結果へのリンクを前記配信記事に表示される前記検索単語に対して設定した記事コンテンツを生成する生成手順と、
前記生成手順によって前記リンクが設定された前記検索単語を含む複数の検索クエリから、前記ユーザが検索を所望すると推定される検索クエリを選択する選択手順と、
前記選択手順によって選択された前記検索クエリを用いた検索結果へのリンクを並べた付加コンテンツを前記記事コンテンツへ重畳して提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
An extraction step of extracting search words that are estimated to be desired by users from the distributed articles;
a generating step of generating article content in which a link to a search result using the search word extracted by the extracting step as a search query is set for the search word displayed in the delivery article;
a selection step of selecting a search query that is estimated to be desired by the user from a plurality of search queries including the search word to which the link is set by the generation step;
and a providing step of providing additional content, the additional content including links to search results using the search query selected by the selection step, superimposed on the article content.
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