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特許情報

発明の名称 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
技術分野 IT
出願番号 特願2017-88575
概要

【要約】
【課題】情報処理装置が商品等の評判を示す軸を生成することを目的とする。
【解決手段】情報処理装置は、所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力部と、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出部と、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出部と、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング部とを含む。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力部と、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出部と、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出部と、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング部とを含む情報処理装置。
【請求項2】
 前記評価表現には、
 前記商品又は前記サービスに対して、肯定的な表現となる肯定語と、前記商品又は前記サービスに対して、否定的な表現となる否定語とが含まれる請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
 前記レビューデータから前記評価表現が抽出される抽出回数及び前記評価表現と係り受けの関係にある他の評価表現のスコアに基づいて、前記評価表現のスコアを計算する請求項1又は2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
 前記スコアは、3段階以上を表現できる値である請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
 前記クラスタリング部は、Gap統計量に基づいて、前記クラスタの数を特定する請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
 k-medoids法に基づいて、複数の前記特徴語から、前記軸の軸名を決定する請求項5に記載の情報処理装置。
【請求項7】
 前記複数のレビューデータから前記軸ごとに、前記商品又は前記サービスの特性についての評判を示す評判値を計算する評判分析部を更に含む請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
【請求項8】
 1台以上の情報処理装置を有する情報処理システムであって、所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力部と、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出部と、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出部と、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング部とを含む情報処理システム。
【請求項9】
 情報処理装置が行う情報処理方法であって、前記情報処理装置が、所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力手順と、前記情報処理装置が、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出手順と、前記情報処理装置が、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出手順と、前記情報処理装置が、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング手順とを含む情報処理方法。
【請求項10】
 コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、前記コンピュータが、所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力手順と、前記コンピュータが、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出手順と、前記コンピュータが、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出手順と、前記コンピュータが、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング手順とを実行させるためのプログラム。

発明の名称 測定装置及び侵入検出装置
技術分野 ものづくり
出願番号 特願2017-95232
概要

【要約】
【課題】簡素な構成で、誤った測距情報の出力を抑止できる、測距装置を提供する。
【解決手段】測距装置は、対象物との相対距離を測定するためのメインチャネルの信号に、複製や模倣が困難な乱数を生成するハードウェアロジック回路を用いたサイドチャネルの信号を重畳する。比較検証部は、送信側サイドチャネルデータと、受信側サイドチャネルデータを照合し、類似度を検証することで、受信信号の正当性を確認する。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 任意の対象物に照射して反射させる媒体を発する媒体発生源と、前記媒体に、主たる情報を搬送するために生成されたメインチャネルの信号を重畳する変調部と、前記媒体に、前記メインチャネルの信号とは異なる周波数帯の、副次的な情報を生成するサイドチャネルの信号として乱数を生成し、前記媒体に前記乱数の生成に起因する信号を重畳する乱数生成演算部と、前記対象物から反射された前記媒体を受信する媒体受信部と、前記変調部と前記乱数生成演算部から得られる送信信号から、前記サイドチャネルの信号成分を抽出してデータ列に変換する送信側サイドチャネル処理部と、前記受信部から得られる受信信号から、前記サイドチャネルの信号成分を抽出してデータ列に変換する受信側サイドチャネル処理部と、前記送信側サイドチャネル処理部から得られる前記データ列である送信側サイドチャネルデータと、前記受信側サイドチャネル処理部から得られる前記データ列である受信側サイドチャネルデータの類似度を算出し、受信信号の正当性を判定する比較検証処理部と、前記変調部と前記乱数生成演算部から得られる送信信号から前記メインチャネルの信号成分を抽出して、前記受信部から得られる受信信号から前記メインチャネルの信号成分を抽出して、得られた相互の信号に所定の処理を施して測距処理を実行する測距処理部とを具備する、測距装置。
【請求項2】
 前記送信側サイドチャネル処理部と前記受信側サイドチャネル処理部は、入力される信号から前記サイドチャネルの信号に相当する周波数成分を通過させるバンドパスフィルタと、前記バンドパスフィルタの出力信号をデジタルデータに変換するA/D変換器と、前記A/D変換器が出力するデータ列を記憶するバッファとを具備する、請求項1に記載の測距装置。
【請求項3】
 侵入者の有無を検出するための媒体発生源と、前記媒体に、副次的な情報を生成するサイドチャネルの信号として乱数を生成し、前記媒体に前記乱数を重畳する乱数生成演算部と、前記媒体発生源から発生した前記媒体を受信する媒体受信部と、前記乱数生成演算部から得られる送信信号から、前記サイドチャネルの信号成分を抽出してデータ列に変換する送信側サイドチャネル処理部と、前記媒体受信部から得られる受信信号から、前記サイドチャネルの信号成分を抽出してデータ列に変換する受信側サイドチャネル処理部と、前記送信側サイドチャネル処理部から得られる前記データ列である送信側サイドチャネルデータと、前記受信側サイドチャネル処理部から得られる前記データ列である受信側サイドチャネルデータの類似度を算出し、受信信号の正当性を判定する比較検証処理部とを具備する、侵入検出装置。

発明の名称 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
技術分野 IT
出願番号 特願2017-182215
概要

【要約】【課題】画像から、質感を精度良く表現する。
【解決手段】情報処理システムが、第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習部と、第2画像を取得する取得部と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力部とを含む。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習部と、第2画像を取得する取得部と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力部とを含む情報処理システム。
【請求項2】
 前記音韻の要素を組み合わせて、音象徴語を生成する生成部を更に含む請求項1に記載の情報処理システム。
【請求項3】
 前記音韻の要素は、母音、子音、反復及び特殊音である請求項1又は2に記載の情報処理システム。
【請求項4】
 前記第1画像は、FMD画像及び前記FMD画像の一部を切り出した部分画像を含む請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項5】
 前記学習部は、深層畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項6】
 情報処理システムが行う情報処理方法であって、情報処理システムが、第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習手順と、情報処理システムが、第2画像を取得する取得手順と、情報処理システムが、前記学習手順による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力手順とを含む情報処理方法。
【請求項7】
 コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、コンピュータが、第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習手順と、コンピュータが、第2画像を取得する取得手順と、コンピュータが、前記学習手順による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力手順とを実行させるためのプログラム。