(57)【要約】【課題】閲覧中の文書内容に対して適切であり、表現形式に対しても適切な情報を選択して、閲覧中の文書中のキーワードに関する関連情報を提供する。【解決手段】  文書とその文書情報が記録されている文書データ記録部（１３）から文書を取得し、表示部に表示し（１０）、テキスト情報からキーワード候補を抽出する（１２）。キーワード候補評価知識蓄積部（１９）がキーワード候補評価のための知識を蓄積し、キーワード候補評価選出部（１５）がキーワード候補評価知識蓄積部を使って、キーワード候補の関連情報を提示すべきかを評価し、関連情報を提示するキーワード候補を決定し、関連情報検索部（２０）がキーワード候補に関する関連情報を検索し、表示部に関連情報を表示する（１０）。【選択図】図１
2010066870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト情報を表示する表示部と、
前記テキスト情報から複数のキーワード候補を抽出する抽出部と、
前記キーワード候補の意味属性とその評価点を有する意味属性ルールと、前記キーワード候補の修辞表現とその評価点を有する修辞表現ルールとを蓄積する蓄積部と、
前記意味属性ルールと前記修辞表現ルールとを用いて、各キーワード候補の評価点を算出し、評価点の高いキーワード候補をキーワードとして選出する選出部と、
前記キーワードで情報データベースを検索し、検査結果を取得する検索部と、
前記検索結果を前記テキスト情報に関連する推薦情報として前記表示部に表示させる制御部とを具備することを特徴とする情報推薦装置。
【請求項２】
表示されたテキスト情報から予め構造化された文書データを読み出す文書読出部を具備し、
前記蓄積部は、前記テキスト情報の意味種別と前記キーワード候補の意味属性とその評価点を有する意味種別ルールを蓄積することを特徴とする請求項１記載の情報推薦装置。
【請求項３】
前記蓄積部は、外部に設けられ、前記抽出部から抽出された前記キーワード候補を受信し、前記キーワード候補を評価し、前記選出部に送信することを特徴とする請求項１または２記載の情報推薦装置。
【請求項４】
前記選出部は、前記キーワード候補が前記関連情報の表現形式を選出することを特徴とする請求項1または２記載の情報推薦装置。
【請求項５】
前記キーワード候補の付帯情報を抽出する付帯情報抽出部を具備し、
前記付帯情報抽出部において、前記キーワード候補にかかる修辞表現を前記テキスト情報から抽出する修辞表現取得部と前記テキスト情報の構造的な種別を判定する文書構造種別判定部と前記テキスト情報の意味的な種別を判定する文書意味種別判定部とのうち少なくともいずれか一つを具備することを特徴とする請求項４記載の情報推薦装置。
【請求項６】
前記抽出部は、前記テキスト情報の部分文字列の意味属性を取得する意味属性解析部を具備することを特徴とする請求項１または２記載の情報推薦装置。
【請求項７】
前記検索部において、前記キーワードに付帯する前記修辞表現、前記テキスト情報の前記構造種別と前記意味種別に基づいて各前記キーワードの検索質問文を構成する検索質問文生成部を具備することを特徴とする請求項５記載の情報推薦装置。
【請求項８】
前記関連情報取得部によって得られた前記関連情報に付帯する付帯情報を取得する関連情報付帯情報取得部と、
前記付帯情報に基づいて各前記関連情報の前記テキスト情報に対する適正度を評価する関連情報評価部を具備することを特徴とする請求項１記載の情報推薦装置。
【請求項９】
前記関連情報取得部によって得られた前記関連情報を、前記関連情報付帯情報取得部によって得られた前記関連情報付帯情報に基づいて分類する関連情報分類部を具備することを特徴とする請求項１記載の情報推薦装置。
【請求項１０】
表示部が、テキスト情報を表示し、
抽出部が、前記テキスト情報から複数のキーワード候補を抽出し、
蓄積部が、前記キーワード候補の意味属性とその評価点とを有する意味属性ルールと、前記キーワード候補の修辞表現とその評価点とを有する修辞表現ルールとを蓄積し、
選出部が、前記意味属性ルールと前記修辞表現ルールとを用いて、各キーワード候補の評価点を算出し、評価点の高いキーワード候補をキーワードとして選出し、
検索部が、前記キーワードで情報データベースを検索し、検索結果を取得し、
制御部が、前記検索結果を前記テキスト情報に関連する推薦情報として前記表示部に表示させることを特徴とする情報推薦方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報推薦装置および情報推薦方法、特に閲覧中の情報の内容を考慮して関連情報を推薦する情報推薦装置および情報推薦方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（Ｒ）ＡｄＳｅｎｓｅはウェブページの内容から関連する広告記事とそのリンクをそのウェブページ内に表示し、閲覧者はリンクを辿ることで広告記事本文の閲覧やウェブ上での商品購入が可能になる（非特許文献１。）。この技術を利用すれば広告に限らず、他の情報を関連情報として提示することは容易に実現可能と考える。
【０００３】
しかし、内容の関連度が高いか判断されていないため、結果として、閲覧者は関連度の低い関連情報が表示されることによって不快にさせられるという不利益を受けることがある。また、関連情報の表現形式がテキスト表示に限られてしまい、関連情報の表現方法として適切とは限らない。このことは、閲覧者にとっては非効率的な情報の摂取という不利益を受けることになる。
【非特許文献１】ＡｄＳｅｎｓｅ  へようこそ−＜ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ａｄｓｅｎｓｅ／ｌｏｇｉｎ／ｊａ／？ｇｓｅｓｓｉｏｎｉd＝ＥＬｙＱ―ｔＥｒａｍＥ＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
元々閲覧していた情報があり、元々の情報の関連情報を探し、閲覧者に提示する。しかし、表示された関連情報は莫大であるため、閲覧者は有用な関連情報を探すのに時間がかかる。
【０００５】
本発明の目的は、有用な関連情報を効率良く取得することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明はテキスト情報を表示する表示部と、前記テキスト情報から複数のキーワード候補を抽出する抽出部と、前記キーワード候補の意味属性とその評価点とを有する意味属性ルールと、前記キーワード候補の修辞表現とその評価点とを有する修辞表現ルールとを蓄積する蓄積部と、前記意味属性ルールと前記修辞表現ルールとを用いて、各キーワード候補の評価点を算出し、評価点の高いキーワード候補をキーワードとして選出する選出部と、前記検索結果を前記テキスト情報に関連する推薦情報として前記表示部に表示させる制御部とを具備することを特徴とする情報推薦装置。
【０００７】
また、第２の発明では、表示されたテキスト情報から予め構造化された文書データを読み出す文書読出部を具備し、前記蓄積部は、前記テキスト情報の意味種別と前記キーワード候補の意味属性とその評価点とを有する意味種別ルールとを蓄積することを特徴とする請求項１記載の情報推薦装置。
【０００８】
また、第３の発明では前記蓄積部が外部に設けられ、前記抽出部から抽出された前記キーワード候補を受信し、前記キーワード候補を評価し、前記選出部に送信することを特徴とする請求項１または２記載の情報推薦装置。
【０００９】
また、第４の発明では前記選出部が、前記キーワード候補が前記関連情報の表現形式を選出することを特徴とする請求項1または２記載の情報推薦装置。
【００１０】
また、第５の発明では前記キーワード候補の付帯情報を抽出する付帯情報抽出部を具備し、前記付帯情報抽出部において、前記キーワード候補にかかる修辞表現を前記テキスト情報から抽出する修辞表現取得部と、前記テキスト情報の構造的な種別を判定する文書構造種別判定部と、前記テキスト情報の意味的な種別を判定する文書意味種別判定部とのうち少なくともいずれか一つを具備することを特徴とする請求項４記載の情報推薦装置。
【００１１】
また、第６の発明では前記抽出部が前記テキスト情報の部分文字列の意味属性を取得する意味属性解析部を具備することを特徴とする請求項１または２記載の情報推薦装置。
【００１２】
また、第７の発明では前記検索部において、前記キーワードに付帯する前記修辞表現、前記テキスト情報の前記構造種別と前記意味種別に基づいて各前記キーワードの検索質問文を構成する検索質問文生成部を具備することを特徴とする請求項５記載の情報推薦装置。
【００１３】
また、第８の発明では前記関連情報取得部によって得られた前記関連情報に付帯する付帯情報を取得する関連情報付帯情報取得部と、前記付帯情報に基づいて各前記関連情報の前記テキスト情報に対する適正度を評価する関連情報評価部を具備することを特徴とする請求項１記載の情報推薦装置。
【００１４】
また、第９の発明では前記関連情報取得部によって得られた前記関連情報を、前記関連情報付帯情報取得部によって得られた前記関連情報付帯情報に基づいて分類する関連情報分類部を具備することを特徴とする請求項１記載の情報推薦装置。
【００１５】
また、第１０の発明では表示部が、テキスト情報を表示し、抽出部が、前記テキスト情報から複数のキーワード候補を抽出し、蓄積部が、前記キーワード候補の意味属性とその評価点とを有する意味属性ルールと、前記キーワード候補の修辞表現とその評価点とを有する修辞表現ルールとを蓄積し、選出部が、前記意味属性ルールと前記修辞表現ルールとを用いて、各キーワード候補の評価点を算出し、評価点の高いキーワード候補をキーワードとして選出し、検索部が、前記キーワードで情報データベースを検索し、前記キーワードに関連する情報を取得し、制御部が、前記検索結果を前記テキスト情報に関連する推薦情報として前記表示部に表示させることを特徴とする情報推薦方法。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、閲覧者に有用な関連情報は効率良く取得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【実施例１】
【００１８】
本発明の第１の実施の形態は、クライアント端末上で動作するソフトウェアであり、クライアント端末上で表示ウィンドウによって表示されているテキストから、テキストの内容に関連する関連情報を自動的に提示する情報推薦装置について説明したものである。
【００１９】
図１は、本発明の情報推薦装置における第１の実施の形態について構成図を示したものである。同図に示すように情報推薦装置は閲覧するテキストを表示する表示部１０と、文書データを記録する文書データ記録部１１と、文書データ記録部１１から表示部１０に表示された文書のキーワード候補を抽出するキーワード候補抽出部１２と、形態素解析を行う形態素解析部１３と、意味属性を文字列に付与する意味属性解析部１４と、キーワード候補に対する評価を行うキーワード候補抽出部１５と、文書データ中でキーワード候補を修飾している修辞表現を取得する修辞表現取得部１６と、テキストの文書構造による種別を取得する文書構造種別判定部１７と、テキストの文書内容の意味種別を取得する文書意味種別判定部１８と、修辞表現取得部１６と文書構造種別判定部１７と文書意味種別判定部１８で得られた知識を格納しているキーワード候補評価知識蓄積部１９と、習得されたキーワードに対する関連情報を検索して得る関連情報検索部２０と、検索質問を生成する検索質問文生成部２１と、検索質問文生成知識を格納する検索質問文生成知識蓄積部２２とテキストに関連する推薦関連情報を表示する関連情報表示制御部２３を備えている。
【００２０】
図１において表示部１０は閲覧者が能動的に閲覧するテキストを表示する表示ウィンドウである。テキストとしては例えばウェブページ、電子メール、電子的文書、電子的書籍、雑誌を含み、表示部１０に表示する例としてはウェブブラウザ、メールソフト、エディタソフト、文書ビューアソフトを含む。
【００２１】
文書データ記録部１１は、表示部１０に表示されている文書とその文書の構造を含めているデータが記録されている。
【００２２】
キーワード候補抽出部１２は、文書データ記録部１１から表示部１０に表示されている文書の文書データを取得し、関連情報を検索するためのキーワード候補を抽出する。文書データの取得を開始する条件として、表示部１０にテキストが表示されたらすぐに取得を開始するのでもよいし、例えば表示部１０がアクティブウィンドウかどうか、またはアクティブウィンドウになって一定時間経過したかどうか、などの条件を持ってもよい。一定時間表示されたことを計測する機能は、表示部１０が所持してもよいし、キーワード候補抽出部１２が所持してもよい。図１には図示していないが、文書表示時間取得部というブロックを構成要素として含め、そのブロックで表示時間の計測をすることも可能である。キーワード候補の抽出は、文書データを複数の部分文字列に分割し、その部分文字列をフィルタリングして絞り込むことによって行う。文書データの文字列の切り分けには図１の形態素解析部１３を用いて形態素解析を行うのでもよいし、分かち書きにより文書データを分割するのでもよい。分割された文字列の中からキーワード候補を絞り込む際に、部分文字列に対して、図１の意味属性解析部１４によって意味属性を付与し、特定の意味属性をキーワード候補として絞り込む。
【００２３】
キーワード候補評価選出部１５はキーワード候補抽出部１２において取得したキーワード候補に対し、関連情報を提示すべきかどうかの評価を行う。評価は、修辞表現取得部１６によって取得する、文書データ中でキーワード候補を修飾している修辞表現や、文書構造種別判定部１７によって取得する、テキストの文書構造による種別、文書意味種別判定部１８によって取得する、テキストの文書内容の意味種別を利用し、キーワード候補評価知識蓄積部１９に格納されている知識に基づいて実現することができる。例えばウェブブラウザに表示されたウェブページから抽出する文書構造種別としては、例えばサイトのトップページや個々の記事ページなどがあり、文書意味種別としては、例えばキーワードに対して肯定的な記事や否定的な記事などがある。関連情報の他の例として、ウェブページ形式の関連情報を提示する構成では、キーワード候補評価選出部はキーワード候補がウェブページによる表現で関連情報を示すことが適切かどうかを評価する。関連情報としては他に音声情報や画像情報、メール文書、プログラムを含む。評価には、キーワード候補の文書データ中における出現回数などの統計量を利用することもできる。キーワード候補評価選出部１５の評価処理内容については後述する。
【００２４】
また、キーワード候補評価選出部１５はキーワード候補に対して、自身による評価に基づいて実際に関連情報を検索するキーワードを選出する。選出の基準として、評価結果を元に、予め設定した一定数のキーワードを上位から選出するのでもよいし、評価結果に基準値を設定しておき、基準値を上回るキーワード候補を全てキーワードとしてもよい。また、後述するように、文書構造種別判定部１７によって取得するテキストの文書構造種別によって、処理を変更するのでもよい。
【００２５】
関連情報検索部２０はキーワード候補評価選出部１５によって取得されたキーワードに対する関連情報を検索し、その結果を取得する。検索の手法としては、例えばキーワードをそのまま検索文として検索エンジンに入力し、その検索結果を受信するという手法がある。また、検索質問文生成部２１を構成として持ち、キーワードに補助となる情報を付加して検索文とすることもできる。このときには、例えば、修辞表現取得部１６で取得したキーワードの修辞表現を付加して、検索を行う関連情報の修辞表現による内容の限定を行うことや、文書構造種別判定部１７で取得したテキストの構造種別、文書意味種別判定部１８で取得したテキストの意味種別を利用して、テキストの内容に対して適切な関連情報を検索するように検索範囲を限定するということができる。検索質問文生成のための知識は検索質問文生成知識蓄積部２２に格納する。
【００２６】
関連情報表示制御部２３は関連情報検索部２０で取得した関連情報を表示部１０に表示させる。表示手段として、検索結果である情報をそのまま表示するのでもよいし、情報の一部を目次のように表示するのでもよい。
【００２７】
次に、本発明の第1の実施の形態について、具体的な例に基づいて説明する。
【００２８】
この例では、テキストとしてウェブブラウザによるウェブページが表示された場合に、ウェブページの内容に関連した映像コンテンツを関連情報として提示するという動作を考える。図２は第1の実施の形態における全体的な処理フローを示した図である。まず、表示部１０はテキストとしてウェブページを表示する（ステップＳ１０１）。次に、キーワード候補抽出部１２が、表示部１０と表示されているウェブページの状態を調べ、文書データ取得の条件を満たしているかどうかを調べる。ここでは、文書ウィンドウがアクティブになっているかどうかをチェックする（ステップＳ１０２）。文書ウィンドウがアクティブになってない場合、繰り返しチェックする。文書ウィンドウがアクティブになった場合、キーワード候補抽出部１２は表示部１０に表示されているウェブページから、その文書データを文書データ記録部１１から取得する(ステップ１０３）。続いて、キーワード候補抽出部１２が、文書データ記録部１１により取得された文書データから関連情報を検索するためのキーワード候補を抽出する（ステップＳ１０４）。キーワード候補を抽出すると、キーワード候補評価選出部１５はキーワード候補抽出部１２において取得したキーワード候補に対し、映像形式による関連情報を表示することが適切なキーワードであるかどうかを評価する（ステップＳ１０５）。全てのキーワード候補の評価が終わった後、キーワード候補評価選出部１５は検索すべきキーワードがあるかどうかの判定を行う（ステップＳ１０６）。検索すべきキーワードがあったら、関連情報検索部２０はキーワード候補評価選出部１５によって取得されたキーワードに対する関連情報を検索し、その結果を取得する(ステップＳ１０７)。次に、関連情報表示制御部２３は関連情報検索部２０で取得した関連情報を表示部１０に表示させる(ステップＳ１０８)。その後、処理終了になる。もし検索すべきキーワードが無かったら、すぐ処理終了になる(ステップＳ１０６のＮｏ)。
【００２９】
次に、図３の説明をする。表示部１０が表示するウェブページの例を図３のＴに示す。図３では、クライアント端末の表示ディスプレイＤにおいて、表示部１０である表示ウィンドウＷが動作し、Ｗ上に文書を格納している部分Ｔが表示されている。
【００３０】
ウェブページから取得した文書データの例を図４のＤｏｃに示す。ＤｏｃはＨＴＭＬタグを含むＨＴＭＬ文書であり、以下では図４のＤｏｃにあるように、＜ＢＯＤＹ＞や＜Ｐ＞などのＨＴＭＬタグと、＜Ｐ＞「鎌倉は鎌倉幕府など、長く豊かな歴史を持つ都市です。」＜／Ｐ＞＜Ｐ＞観光客にとても人気がある鎌倉大仏をはじめ、〜〜〜」＜／Ｐ＞という部分文章を含むとする。＜Ｐ＞から＜／Ｐ＞までに含めている部分は一つの段落として見なす。
【００３１】
次に、図２のステップＳ１０４の詳細について説明する。
【００３２】
キーワード候補抽出部１２による、文書データからのキーワード候補抽出処理フローの一例を図５に示す。まず、アクティブウィンドウから文書データを読み込む（ステップＳ２０１）。次に、文書データが空かどうかを調べる（ステップＳ２０２）。文書データが空の場合、文字列が存在していないと見なして処理は終了する。文書データが空ではない場合、文字列が存在していると見なして、文書データを形態素解析部１３によって形態素解析して、分割する（ステップＳ２０３）。形態素は、形態素文字列とその品詞情報や出現位置情報が組になったデータ構造をしている。次に、形態素に対して意味属性解析部１４によって意味属性を付与している（ステップＳ２０４）。また、特定のパターンで連続した形態素についても、その全体に対して意味属性を付与する（ステップＳ２０５）。それらの意味属性に基づいて、キーワード候補となる形態素、およびその連続を選び出す（ステップＳ２０６）。キーワード候補のリストはキーワード候補評価選出部１５に出力され、処理終了になる（ステップＳ２０７）。
【００３３】
次に図６について説明する。図４での文書データの例Ｄｏｃから抽出したキーワード候補の例を図６のキーワード候補リストＬに示す。Ｌでは、固有名詞や一般名詞、形容詞などがキーワード候補として選ばれている。図６の例では、文書から意味属性は「地名」、種類は「固有名詞」のキーワード候補「鎌倉」と、意味属性と種類は「形容詞」のキーワード候補「長く」と「豊かな」、意味属性は「歴史」、種類は「固有名詞」のキーワード候補「鎌倉幕府」と意味属性は「建造物」、種類は「固有名詞」のキーワード候補「鎌倉大仏」を抽出する。要素番数（要素Ｎｏ．）を示すために、キーワード候補リストＬの一番左に要素数の列を設ける。
【００３４】
次に、図２のステップＳ１０５の詳細について説明する。
【００３５】
キーワード候補評価選出部１５はキーワード候補抽出部１２において取得したキーワード候補に対し、映像形式による関連情報を表示することが適切なキーワードであるかどうかを評価する。その評価の具体的な処理フローを図７に示す。まず、キーワード候補リストを読み込み（ステップＳ３０１）、カウンタ変数ｉを０に初期化する（ステップ３０２）。その後、カウンタ変数ｉがキーワード候補リストの要素数より小さいか否かをチェックする（ステップＳ３０３）。カウンタ変数ｉは要素数より大きい場合、処理終了になる。カウンタ変数ｉは要素数より小さい場合、キーワード候補リストのカウンタ変数ｉ＋１番目の要素を読み出し（ステップＳ３０４）、評価点を格納する変数Ｘを０に初期化する（ステップＳ３０５）。
【００３６】
次に、読み出した要素の意味属性を含む意味属性ルールがキーワード候補評価知識蓄積部１９にあるか否かをチェックする（ステップＳ３０６）。読み出した要素の意味属性を含む意味属性ルールがキーワード候補評価知識蓄積部１９にある場合、対応する意味属性ルールを読み出し、意味属性解析部１４によって付与されている意味属性を元に評価を行い、評価点をＸに加算し（ステップＳ３０７）、読み出した要素と文書データから要素の修辞表現を修辞表現取得部１６によって習得する（ステップＳ３０８）。読み出した要素の意味属性を含む意味属性ルールがキーワード候補評価知識蓄積部１９に無い場合、直接に読み出した要素のキーワードと文書データからキーワードを修飾する修辞表現を修辞表現取得部１６によって取得する。
【００３７】
次に、修辞表現取得部１６によって取得した修辞表現を含む修辞表現ルールがキーワード候補評価蓄積部１９にあるか否かをチェックする（ステップＳ３０９）。修辞表現を含む修辞表現ルールがキーワード候補評価蓄積部１９にある場合、対応する修辞表現ルールを読み出し、評価点をＸに加算し（ステップＳ３１０）、文書データの意味種別を取得する（ステップＳ３１１）。修辞表現を含む修辞表現ルールがキーワード候補評価蓄積部１９に無い場合、そのまま文書データの意味種別を取得する。
【００３８】
次に、文書意味種別判定部１８によって取得するテキストの文書内容の意味種別を含む意味種別ルールがキーワード候補評価蓄積部１９にあるか否かをチェックする（ステップＳ３１２）。テキストの文書内容の意味種別を含む意味種別ルールがキーワード候補評価蓄積部１９にある場合、対応する意味種別ルールを読み出し、評価点に加算し（ステップＳ３１３）、評価点の組をキーワード候補リストに追加する（ステップＳ３１４）。テキストの文書内容の意味種別を含む意味種別ルールがキーワード候補評価蓄積部１９に無い場合、そのままキーワード候補と評価点の組をキーワード候補リストに追加する。その後、カウンタ変数ｉを１増やし（ステップＳ３１５）、またカウンタ変数ｉはキーワード候補リストの要素数より小さいか否かをチェックする。
【００３９】
これら３種類の評価はそれぞれ、キーワード候補評価知識蓄積部１９に格納されている意味属性ルール、修辞表現ルール、意味種別ルールを参照して行われる。
【００４０】
図８は、キーワード候補評価知識蓄積部１９に格納されている評価のための知識の例である。図８（ａ）では、意味属性ルールとして意味属性とその対応する評価点を示す例である。この例では、対象物の動きが重要であり、映像で表現することが望ましい意味属性「動物」を持っているキーワードは１５の評価点を付ける。一方、映像表現にしなくてもいい意味属性「建造物」を持っているキーワードは４の評価点を付ける。広い意味を持っている意味属性「動詞」では、２の評価点を付ける。図８（ｂ）では修辞表現ルールとして修辞表現とその対応する評価点を示す例である。この例では、仮定した閲覧者に興味がありそうな修辞表現「長い」、「豊かな」「人気のある」を持っているキーワードは評価点１０を付け、閲覧者に余り興味がなさそうな修辞表現「荘厳な」を持っているキーワードは４の評価点を付ける。図８（ｃ）では、意味種別ルールとして意味種別とその対応する意味属性と評価点を示す例である。この例では、仮定した閲覧者に興味がありそうな意味種別「ニュース」、意味種別「人名」を持っているキーワードは評価点５を付ける。しかし、もし意味種別が「地名」であれば、閲覧者にあまり興味がなさそうであると見なし、−３の評価点を付ける。キーワード候補の意味属性や修辞表現に対してそれぞれ評価点が設定され、また意味種別と関連意味属性によって評価点が変化している。
【００４１】
次に、図２のステップＳ１０６の詳細について説明する。
【００４２】
キーワード選出の具体的な処理フローを図９に示す。図９の例では、文書データの構造種別を利用し、ウェブページの構造種別としてトップページとそれ以外のページという単純な分類を行うものとする。まず、キーワード候補リストを読み込む（ステップＳ４０１）。次に、キーワード候補リストを評価点の多い順にソートする（ステップＳ４０２）。その文書データの構造種別はトップページか否かをチェックする（ステップＳ４０３）。トップページであった場合、キーワード候補リストの上位６件をキーワードリストに代入し（ステップＳ４０４）、そのキーワードリストを出力し、処理終了になる（ステップＳ４０６）。トップページではない場合、キーワード候補リストの上位３件をキーワードリストに代入し（ステップＳ４０５）、そのキーワードリストを出力し、処理終了になる（ステップＳ４０５）。これは、トップページは複数の話題が目次的に記載されていることが多いことを反映して、取得するトピックの数を増やすために行っている。
【００４３】
図１０は図６のキーワード候補リストLから選ばれたキーワードの例を示す。まず図６に示すように、キーワード候補リストＬを作る（図６の段階のＬ）。続いて、図７の処理によって、キーワード候補に評価点を付ける（図７の段階のＬ）。最後に、図９に示すように、キーワード候補は評価点の多い順にソートされ、トップページではないことを判断し、上位３件のキーワード候補である「鎌倉」「鎌倉幕府」「鎌倉大仏」までをキーワードとして選択している（図８の段階のＬ）。
【００４４】
次に、図１１について説明する。関連情報検索部２０による検索の動作イメージを図１１に示す。図１１の例では、図１０で選択した３つのキーワードを用いて映像検索を行い、それぞれ1つずつの関連映像コンテンツＭ１、Ｍ２、Ｍ３を取得している。「鎌倉」と「鎌倉大仏」の場合、案内映像を提示する。「鎌倉幕府」の場合、関連する説明映像を提示する。
【００４５】
次に、図２のステップＳ１０７の詳細について説明する。
【００４６】
検索質問文生成部２１はキーワードに補助となる情報を付加して検索文とする。この検索文生成のための処理フローを図１２に示す。まず、キーワードリストを読み込み（ステップＳ５０１）、カウンタ変数ｉを０に初期化する（ステップＳ５０２）。その後、カウンタ変数ｉはキーワードリストの要素数より小さいか否かをチェックする（ステップＳ５０３）。カウンタ変数ｉは要素数より大きい場合、処理終了になる。カウンタ変数ｉは要素数より小さい場合、キーワードリストのｉ番目の要素を読み出す（ステップＳ５０４）。
【００４７】
続いて、読み出した要素を修飾する修辞表現が存在するか否かをチェックする（ステップＳ５０５）。修辞表現が存在したら、修辞表現取得部１６で取得したキーワードの修辞表現をキーワードに付加して、検索する関連情報の内容について限定し（ステップＳ５０６）、文書データの意味種別を取得する（ステップＳ５０７）。修飾した修辞表現は存在しなかったら、すぐ文書データの意味種別を取得する。
【００４８】
次に、その意味種別を含むカテゴリ条件生成ルールが検索質問文生成知識蓄積部２２にあるか否かをチェックする（ステップＳ５０８）。意味種別を含むカテゴリ条件生成ルールが検索質問文生成知識蓄積部２２にある場合、対応するカテゴリ条件生成ルールを読み出し、（ステップＳ５０９）カテゴリ条件とキーワードの組をキーワード候補リストに追加する（ステップＳ５１１）。意味種別を含むカテゴリ条件生成ルールが検索質問文生成知識蓄積部２２に無い場合、「ＡＬＬ」あるいは「全種類」をカテゴリ条件とし（ステップＳ５１０）、カテゴリ条件とキーワードの組をキーワード候補リストに追加する（ステップＳ５１１）。あるいは、ステップＳ５０９とＳ５１０は文書構造種別判定部１７で取得したテキストの構造種別、文書意味種別判定部１８で取得したテキストの意味種別を利用して、映像コンテンツのカテゴリ条件を判定し、カテゴリを検索時に指定することで検索範囲を限定する。その後、カウンタ変数ｉを１増やし（ステップＳ５１２）、ステップ５０３に戻って再度カウンタ変数ｉがキーワードリストの要素数より小さいかどうかをチェックする。
【００４９】
図１３はキーワードと文書構造・意味種別情報から作成した映像カテゴリの条件を組にした、検索質問文生成部２１が出力するデータ形式の例である。この例では、「鎌倉」というキーワードは地名に関するので、カテゴリは「ＴＲＡＶＥＬ」あるいは「旅行」にする。「鎌倉幕府」と「鎌倉大仏」は具体的なものに関するので、カテゴリ「ＤＯＣＵＭＥＮＴＡＲＹ」あるいは「ドキュメンタリー」にする。
【００５０】
検索質問文生成知識蓄積部２２に格納されるカテゴリルールの例を図１４に示す。この例において、意味種別と意味属性によって、映像カテゴリ条件が変わる。意味種別「ニュース」の場合、意味属性に問わず、映像カテゴリ条件を「ＮＥＷＳ」に設定する。意味種別「観光地」の場合、意味属性は「歴史」であれば、映像カテゴリ条件を「ＤＯＣＵＭＥＮＴＡＲＹ」にする。一方、意味属性は「地名」であれば、映像カテゴリ条件を「ＴＲＡＶＥＬ」にする。意味種別「レシピ」と意味属性は「人名」の場合、映像カテゴリ条件を「ＲＥＳＴＡＵＲＡＮＴ」に設定する。
【００５１】
次に、図１５について説明する。関連情報表示制御部２３は関連情報検索部２０で取得した関連情報を表示部１０に表示させる。図１５は関連情報表示制御部２３の表示方法の一例を示した図である。図１５において、モニタＤはウェブブラウザＷと関連情報表示制御部２３の関連情報表示ガジェット２３ａを表示する。表示ガジェット２３ａにはこの実施例で採用する表現形態で関連情報Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３が表示される。図１５に示す例においては３種類の情報からなり、各情報はそれぞれ異なるキーワードに関連付けられた情報である。ウェブブラウザWに表示されたウェブページＴが遷移するに従い、自動的に関連情報Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３は更新される。ポインティングデバイスのカーソルＰを用いて関連情報Ｍ１からＭ３をクリック操作すると、その関連情報が拡大されて再生される。
【実施例２】
【００５２】
なお、本発明における関連情報表示制御部２３における表示方法としては、図１５によって示した方法に限定するものではない。例えば図１６に示すように、ウェブページＴの閲覧が終了してウェブブラウザＷが閉じられた時に、それまでの関連情報をまとめて表示ウィンドウ２３ｂに表示する。
【実施例３】
【００５３】
また、もう一つの表示方法では図１７に示すように、閲覧中のウェブページＴの余白部分に関連情報Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３を上に乗せるという表示ブロック２３ｃがある。
【実施例４】
【００５４】
図１８は第４の実施形態を示す図である。この実施例の構造は図１と殆ど同じであるが、キーワード候補評価選出部１５とキーワード候補評価知識蓄積部１９の代わりに、キーワード選出部２４、キーワード適正表現形式判定部２５とキーワード適正表現形式判定評価知識蓄積部２６を用いる。キーワード選出部２４が各キーワード候補について、文書データの内容に対するキーワード候補の重要性を評価し、関連情報の取得を行うキーワードを選出する。キーワードの重要性の評価には、例えばキーワード候補の文書データ中における出現回数情報や文書データ中の位置情報を利用する。そして、選出されたキーワードについて、キーワード適正表現形式判定部２５はそのキーワードについての関連情報を提示するのに最適な表現形式を判定する。最適な表現形式の判定は、例えば前記実施例において修辞表現取得部１６、文書構造種別判定部１７、文書意味種別判定部１８で取得した、キーワードの修辞表現や文書データの構造種別、意味種別を利用し、キーワード適正表現形式判定知識蓄積部２６に基づいて行う。キーワード適正表現形式が判定したら、関連情報検索部２０で検索を行う。
【００５５】
図１９はキーワード適正表現形式判定部２５が判定した最適な表現形式を加えたキーワードリストを示した図である。各キーワードに対しそれぞれ最適な表現形式が対応付けられ、検索質問文生成部２１における検索質問文生成、または関連情報検索部２０における検索手法の決定が、これらの表現形式に沿って行われる。検索手法は、例えば、映像検索、画像検索、ウェブページ検索、論文検索、図書検索、などを含む。この例では、「鎌倉」というところを紹介するため、表現形式は「映像」に設定される。「鎌倉幕府」についての情報はかなり学問的なものであるので、表現形式は「テキスト」に設定される。「鎌倉大仏」はとても有名な建造物であるので、表現形式は「画像」に設定される。
【００５６】
図２０はキーワード適正表現形式判定知識蓄積部２６が持つルールの例を示した図である。視覚的特徴を示す修辞表現を伴うキーワードについては、映像や画像による表現が適切と判断する。あまり知られていない言葉などがキーワードになる場合、の周囲に説明として十分な付帯情報がないような場合では、説明のためのテキストによる表現が適切と判断する、といった処理がある。例えば、キーワード意味属性「地名」、周囲表現「癒される」、文書意味種別「観光地」の表現に関して、最適な表現形式は「映像」と見なされる。一方、キーワード意味属性「建造物」、周囲表現「荘厳な」、文書意味種別「観光地」の表現に関して、最適な表現形式は「画像」と見なされる。
【００５７】
次に、図２１について説明する。図２１の例では、図２０で表示されたルールに従って、図１０で選択した3つのキーワードを用いて情報検索を行い、それぞれ1つずつの関連情報コンテンツＭ１、Ｔ２、Ｐ３を取得している。表現によって、違うコンテンツ形式で提供することができる。例えば、「鎌倉の観光地」の場合、鎌倉の映像情報を提供する。「鎌倉幕府」に関する検索する場合、閲覧者はその時代の歴史について調べたいと仮定し、テキストの説明サイトを提供する。「鎌倉大仏」に関する検索をする場合、案内写真を提供する。
【実施例５】
【００５８】
次に、図２２について説明する。図２２に実施例５を示す。この変形例では図１の実施例と殆ど同じであるが、関連情報検索部２０により取得した関連情報の付帯情報を取得する関連情報付帯情報取得部２７とその関連情報の分類処理を行う関連情報分類部２８と関連情報分類知識が格納される関連情報分類知識蓄積部２９を追加する。関連情報の付帯情報とは、ウェブ上でその関連情報を整理、補足するために付与された情報のことを指し、例えば映像データに付帯する付帯情報の例としては、映像のタイトルや内容の要約、映像コンテンツ所有者による解説テキスト、閲覧者によって付与されたコメントやタグなどがある。また、ニュース記事などのテキスト情報に付帯する付帯情報の例としては、記事のタイトルや著者、ウェブサイト上でなされたカテゴリ分類などがある。
【００５９】
図２２の関連情報分類部２８は、関連情報付帯情報取得部２７が関連情報検索部２０により取得した付帯情報を利用し、関連情報分類知識蓄積部２９が保持する知識に基づいて関連情報を分類する。分類した関連情報は関連情報表示制御部２３で表示部１０に表示させる。映像データの分類の基準として修辞表現や閲覧者による評価などがあり、それぞれ、関連情報付帯情報取得部２７が取得した閲覧者によるコメントやタグの情報から抽出することができる。これらの分類により、閲覧者は関連情報の一覧を整理された状態で見ることができ、映像のような視聴に時間がかかる関連情報であっても、その分類を参考にして、どの映像を視聴するかを選択することができる。
【００６０】
次に、図２３について説明する。図２３は関連情報分類部２８の処理フローの例を示す図である。まず、検索結果リストを初期化し（ステップＳ６０１）、検索結果を検索結果リストに代入する（ステップＳ６０２）。次に、関連情報分類知識蓄積部２９が所有する修辞表現リスト中の修辞表現が、検索結果リスト中の関連情報の付帯情報に含まれるか否かをチェックする（ステップＳ６０３）。関連情報分類知識蓄積部２９が所有する修辞表現リスト中の修辞表現が検索結果リスト中の関連情報の付帯情報に含まれる場合、最も多く含まれる修辞表現を取得し（ステップＳ６０４）、その修辞表現をカテゴリ名とし、修辞表現を付帯情報に含む関連情報をそのカテゴリに分類し（ステップＳ６０５）、検索結果リストから、カテゴリに分類した関連情報を除去する（ステップＳ６０６）。その後、また関連情報分類知識蓄積部２９が所有する修辞表現リスト中の修辞表現が、検索結果リスト中の関連情報の付帯情報に含まれるか否かをチェックする。もし関連情報分類知識蓄積部２９が所有する修辞表現リスト中の修辞表現が検索結果リスト中の関連情報の付帯情報に含まれない場合、検索結果リスト中の複数の関連情報の付帯情報に共起する部分文字列があるか否かをチェックする（ステップＳ６０７）。検索結果リスト中の複数の関連情報の付帯情報に共起する部分文字列がある場合、最も多く含まれる部分文字列を取得し（ステップＳ６０８）、その部分文字列をカテゴリ名とし、部分文字列を付帯情報に含む関連情報をそのカテゴリに分類し（ステップＳ６０９）、検索結果リストから、カテゴリに分類した関連情報を除去する（ステップＳ６１０）。その後、また検索結果リスト中の複数の関連情報の付帯情報に共起する部分文字列があるか否かをチェックする。検索結果リスト中の複数の関連情報の付帯情報に共起する部分文字列が無い場合、検索結果リストが空か否かをチェックする（ステップＳ６１１）。検索結果リストは空ではない場合、リスト内の関連情報を「その他」カテゴリに分類し（ステップＳ６１２）、処理終了になる。検索結果リストが空である場合、そのまま処理終了になる。
【００６１】
図２４は図２２における関連情報表示制御部２３による関連情報表示方法の例である。図２４において、関連情報表示ウィンドウ２３ｄはキーワード「鎌倉」に関する関連情報Ｍ１、Ｐ２、Ｔ３、Ｍ４、Ｍ５、Ｍ６を表示する。このとき、コメントやタグから抽出した「荘厳な」、「癒される」といった修辞表現や周囲の表現によってカテゴリＣ１〜Ｃ４を作成し、関連情報を分類して表示している。例えば、“荘厳な”「鎌倉」のカテゴリに分類される関連情報として、「鎌倉大仏」の映像と「世界最大大仏」の関連写真画像を提示する。“癒される”「鎌倉」に分類される関連情報として、「癒されるハイク」のテキスト情報と「優美な庭園のお寺」の映像が提示される。それぞれ、「日本ビデオサイトから」や「国際ニュースサイトから」などのように、関連情報の出典が併記される。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の第１の実施形態における情報推薦装置の機能ブロック図。
【図２】図1に示した情報推薦装置の構成における、全体の処理フローの一例を説明するための図。
【図３】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０１における、情報推薦装置の画面イメージを説明するための図。
【図４】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０２およびＳ１０３における、情報推薦装置の動作イメージを説明するための図。
【図５】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０４における、キーワード候補抽出部１２の処理フローを説明するための図。
【図６】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０４における、キーワード候補抽出部１２の出力したキーワード候補リストの例を説明するための図。
【図７】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０５における、キーワード候補評価選出部１５のキーワード候補評価処理フローを説明するための図。
【図８】図1に示したキーワード候補評価知識蓄積部に格納される、キーワード候補評価のための知識の例を説明するための図。
【図９】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０６における、キーワード候補評価選出部１５によるキーワードリスト生成の処理フローを説明するための図。
【図１０】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０６において、キーワード候補評価選出部１５が出力した、キーワードリストの例を説明するための図。
【図１１】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０７における、関連情報検索部２０による検索の動作イメージを説明するための図。
【図１２】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０７における、検索質問文生成部２１の処理フローを説明するための図。
【図１３】図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０７において、検索質問文生成部２１によって出力された、映像カテゴリ条件を含むデータ形式の例を説明するための図。
【図１４】図１に示した検索質問文生成知識蓄積部２２に格納される、検索質問文生成のための知識の例を説明するための図。
【図１５】図1に示した関連情報表示制御部２３によって表示される関連情報の第１の実施形態の表示例を説明するための図。
【図１６】図1に示した関連情報表示制御部２３によって表示される関連情報の第２の実施形態の表示例を説明するための図。
【図１７】図1に示した関連情報表示制御部２３によって表示される関連情報の第３の実施形態の表示例を説明するための図。
【図１８】本発明の第４の実施形態における情報推薦装置の機能ブロック図。
【図１９】図１８に示したキーワード適正表現形式判定部２５によって出力される、最適な表現形式を含むデータ形式の例を説明するための図。
【図２０】図１８に示したキーワード適正表現形式判定知識蓄積部２６が持つ知識の例を説明するための図。
【図２１】図２０による検索の動作イメージを説明するための図。
【図２２】本発明の第５の実施形態における情報推薦装置の機能ブロック図。
【図２３】図２２に示した関連情報分類部２８の処理フローを説明するための図。
【図２４】図２２に示した関連情報表示制御部２３によって表示される関連情報の表示例２３ｄを説明するための図。
【符号の説明】
【００６３】
１０  表示部
１１  文書データ記録部
１２  キーワード候補選出部
１３  形態素解析部
１４  意味属性解析部
１５  キーワード候補評価選出部
１６  修辞表現抽出部
１７  文書構造種別判定部
１８  文書意味種別判定部
１９  表現適正度評価知識蓄積部
２０  関連情報検索部
２１  検索質問文生成部
２２  検索質問文生成知識蓄積部
２３  関連情報表示制御部
２３ａ  関連情報表示ガジェット
２３ｂ  関連情報表示ウィンドウ
２３ｃ  関連情報表示ブロック
２３ｄ  関連情報表示ウィンドウ
２４  キーワード選出部
２５  キーワード適正表現形式判定部
２６  キーワード適正表現形式判定知識蓄積部
２７  関連情報付帯情報取得部
２８  関連情報分類部
２９  関連情報分類知識蓄積部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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