(57)【要約】【課題】  自動オブジェクト分類のための方法およびシステムを提供する。【解決手段】  本分類方法は、オブジェクト集合を取得し、クエリログに基づいてオブジェクトを分類し、第１の分類結果を生成し、オントロジ情報に基づいてオブジェクトの分類し、第２の分類結果を生成し、第１と第２分類結果を意味的に融合させて最終的な分類結果を生成する。本発明によれば、関連技術と比較し、クエリログに基づいた分類結果およびオントロジに基づいた分類結果を意味的に融合させることによって、オブジェクト分類の精度およびユーザの使い勝手を向上することができる。【選択図】  図１
2010170529.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクト集合を取得するステップと、
クエリログに基づいてオブジェクトを分類し、第１の分類結果を生成するステップと、
オントロジ情報に基づいてオブジェクトを分類し、第２の分類結果を生成するステップと、
前記第１と第２の分類結果を意味的に融合し、最終的な分類結果を生成するステップと
を有することを特徴とするオブジェクト分類方法。
【請求項２】
前記オブジェクト集合を取得するステップが、
ターゲットクエリを入力するステップと、
前記ターゲットクエリに従ってオブジェクトデータベースを検索するステップと、
分類すべきオブジェクト集合として検索結果を出力するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト分類方法。
【請求項３】
前記オブジェクトデータベースの検索が、キーワードに基づく情報検索方法を利用することを特徴とする請求項２に記載のオブジェクト分類方法。
【請求項４】
前記クエリログに基づくオブジェクトの分類ステップが、
クエリログを取得するステップと、
前記クエリログからターゲットクエリに関する全てのクエリを抽出するステップと、
抽出された関連クエリをクラスタリングし、各クラスタのクラスタ中心をオブジェクトカテゴリとして決定するステップと、
全ての検索結果を決定したカテゴリへ分類するステップとを含むことを特徴とする請求項２に記載のオブジェクト分類方法。
【請求項５】
前記オントロジ情報に基づくオブジェクトの分類ステップが、
前記オントロジ情報を取得するステップと、
前記オントロジ情報を参照して全ての前記オブジェクトと前記ターゲットクエリに注釈を付するステップと、
前記オントロジ情報における、注釈を付されたターゲットクエリの意味的な関連概念に従ってオブジェクトカテゴリを生成するステップと、
全ての検索結果を、生成されたカテゴリへ分類するステップとを含むことを特徴とする請求項２に記載のオブジェクト分類方法。
【請求項６】
前記意味的な融合ステップが、
前記第２の分類結果に従って前記第１の分類結果を調整するステップと、
前記第１の分類結果に従って前記第２の分類結果を調整するステップと、
調整された第１及び第２の分類結果を統合して最終的な分類結果を生成するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載のオブジェクト分類方法。
【請求項７】
前記第１の分類結果を調整するステップが、
前記第２の分類結果に形成された意味的な構造を前記第１の分類結果に追加するステップを含むことを特徴とする請求項６に記載のオブジェクト分類方法。
【請求項８】
前記第２の分類結果を調整するステップが、
前記第１の分類結果におけるクリック頻度の高いクエリを前記第２の分類結果に追加するステップを含むことを特徴とする請求項６に記載のオブジェクト分類方法。
【請求項９】
オブジェクト集合を取得するオブジェクト取得手段と、
クエリログに基づいてオブジェクトを分類し、第１の分類結果を生成するクエリログベース分類手段と、
オントロジ情報に基づいてオブジェクトを分類し、第２の分類結果を生成するオントロジ情報ベース分類手段と、
前記第１と第２の分類結果を意味的に融合し、最終的な分類結果を生成する意味的融合手段と
を備えることを特徴とするオブジェクト分類システム。
【請求項１０】
オブジェクトを記憶するオブジェクトデータベースを備え、
前記オブジェクト取得手段が、
ターゲットクエリを入力する入力ユニットと、
前記ターゲットクエリに従って前記オブジェクトデータベースを検索し、検索結果を分類すべきオブジェクト集合として出力する検索ユニットとを含むことを特徴とする請求項９に記載のオブジェクト分類システム。
【請求項１１】
前記クエリログベース分類手段が、
前記クエリログを取得するクエリログ取得ユニットと、
前記クエリログから前記ターゲットクエリに関する全てのクエリを抽出する関連クエリ抽出ユニットと、
抽出された関連クエリをクラスタリングし、各クラスタのクラスタ中心をオブジェクトカテゴリとして決定するクラスターベースカテゴリ学習ユニットと、
全ての検索結果を決定したカテゴリへ分類する分類ユニットとを含むことを特徴とする請求項１０に記載のオブジェクト分類システム。
【請求項１２】
前記オントロジ情報ベース分類手段が、
前記オントロジ情報を取得するオントロジ情報取得ユニットと、
前記オントロジ情報を参照して検索結果である全ての前記オブジェクトに注釈を付するオブジェクト注釈ユニットと、
前記ターゲットクエリに注釈を付するクエリ注釈ユニットと、
前記オントロジ情報における、注釈を付されたターゲットクエリの意味的な関連概念に従ってオブジェクトカテゴリを生成するカテゴリ生成ユニットと、
全ての検索結果を、生成されたカテゴリへ分類する分類ユニットとを含むことを特徴とする請求項１０に記載のオブジェクト分類システム。
【請求項１３】
前記意味的融合手段が、
前記第２の分類結果に従って前記第１の分類結果を調整する第１の調整ユニットと、
前記第１の分類結果に従って前記第２の分類結果を調整する第２の調整ユニットと、
調整された第１及び第２の分類結果を統合して最終的な分類結果を生成する統合ユニットとを含むことを特徴とする請求項９に記載のオブジェクト分類システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に情報検索およびオブジェクト（例えば、ドキュメント、検索結果等）分類に関し、特に、オブジェクト分類と組織化のためにクエリログに基づいた分類結果およびオントロジ情報に基づいた分類結果を相互に利用する自動オブジェクト分類のための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及を背景とした電子情報の爆発的増加に伴い、大量で多様な情報がウェブ上に集積され、今なお信じがたいほどの速度で増加を続けている。ネット市民にとって、この膨大な情報の集積から有用な情報を見つけ出すことは非常に困難な作業である。
【０００３】
情報検索（ＩＲ）とは、オブジェクト集合（例えば、ドキュメント）内の情報を検索するための技術であり、さらに（１）ドキュメントに含まれる特定情報の検索、（２）ドキュメントそのものの検索、（３）ドキュメントを説明するメタデータの検索、（４）独立型リレーショナルデータベースや、インターネット、イントラネットのようなハイパーテキストでネットワーク化されたデータベース内のテキスト、音声、画像、データの検索に分類することができる。長い歴史を持つこの検索分野から出現したウェブ検索エンジン（例：Ｇｏｏｇｌｅ、百度（Ｂａｉｄｕ））は、ウェブ上で情報を見つけるためのドキュメント検索システムであり、特定の基準を満たすコンテンツ（典型的には、与えられた単語または語句を含むコンテンツ）を検索し、基準に一致する項目リストを取り込むことができる。
【０００４】
オブジェクト分類は、予め定義された集合から主題カテゴリを有するオブジェクト（例えば、ドキュメントや自然言語テキスト）をラベル付けする作業であり、例えば、語義曖昧性解消、ドキュメント編成、テキストフィルタリングおよびウェブページ検索等のＩＲおよびテキストデータマイニングの多くの利用形態に適用することが可能である。オブジェクトクラスタリングは、異なるグループへのオブジェクトの分類である。正確には、各部分集合のドキュメントがある共通の特徴を共有するように、部分集合（クラスター）内へドキュメント集合等のオブジェクト集合を区分化することである。
【０００５】
これらの一般の検索エンジンからの返却結果が大量であることを考慮すると、ウェブ利用者が本当に望むものを探し出すことはなお一層困難である。オブジェクトクラスタリング／分類の手法は、検索結果を整理して利用者を関連ドキュメントに素早く導く効果的な方法を可能するという大きな可能性を提供する。
【０００６】
上述したように、電子メディアコンテンツの急成長に伴って、検索エンジン（ウェブページあるいはデスクトップ・ドキュメントのために）は、人々が有益な情報を見つけ出すのを支援するにあたり重大な役目を果たす。しかしながら、大量の返却結果（それらは多くの場合話題とジャンルにおいて種々雑多である）は、関心のある情報を見つけ出す利用者にとって大きな重荷になるであろう。
【０００７】
関連技術として、多くの既存の自動情報分類アルゴリズムが存在する。
例えば、論文、シュエンホゥイ ワーン、チュヨンシアーン ジャイ（XuanHui Wang, ChengXiang Zhai）による、「Learn from Web Search Logs to Organize Search Results（検索結果を整理するためのＷeb検索ログからの学習）」, SIGIR2007, pp.87-94（非特許文献１）においては、検索結果を検索エンジンログから学習した特徴によって整理するという、検索結果分類方法が提供されている。他の例としては、特開２００５−１８２２８０号公報（特許文献１）が、検索結果を整理する他の方法を提供している。この方法は、まず、あらかじめ記憶されたオントロジ情報に基づいてオブジェクトカテゴリを抽出し、次に、抽出されたカテゴリに従って検索結果を整理する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−１８２２８０号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】シュエンホゥイ ワーン、チュヨンシアーン ジャイ（XuanHui Wang, ChengXiang Zhai）「Learnfrom Web Search Logs to Organize Search Results（検索結果を整理するためのＷeb検索ログからの学習）」, SIGIR2007, pp.87-94
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
クエリログに基づいたオブジェクト分類方法は、カテゴリ選択において背景知識（すなわち、オントロジ）を考慮に入れていない。このため、分類精度が十分に良いとは言えない。さらに、解決方法が履歴情報にとても依存するので、発見されたカテゴリ情報が利用者にとって分かりにくい可能性ある。このため、分類結果がユーザにとって使い勝手の良いものとは言えない。
【００１１】
一方、オントロジ情報に基づくオブジェクト分類方法については、予め格納されているオントロジ情報に限定されるため、オントロジに基づく分類方法のカテゴリ集合による検索結果は柔軟性がなく、ユーザの関心の変化を反映することができない。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、関連技術における上述の課題を解消するためになされたものである。本発明のオブジェクト分類方法は、オブジェクト（例えば、ドキュメントまたは検索結果）分類の質を向上させるために、オントロジ情報によって提供される背景知識をクエリログに含まれる履歴情報と組み合わせる。
【００１３】
本発明によるオブジェクト分類方法は、オブジェクト集合を取得するステップと、クエリログに基づいてオブジェクトを分類し、第１の分類結果を生成するステップと、オントロジ情報に基づいてオブジェクトを分類し、第２の分類結果を生成するステップと、第１と第２の分類結果を意味的に融合し、最終的な分類結果を生成するステップとを有する。
【００１４】
本発明によるオブジェクト分類システムは、オブジェクト集合を取得するオブジェクト取得手段と、クエリログに基づいてオブジェクトを分類し、第１の分類結果を生成するクエリログベース分類手段と、オントロジ情報に基づいてオブジェクトを分類し、第２の分類結果を生成するオントロジ情報ベース分類手段と、第１と第２の分類結果を意味的に融合し、最終的な分類結果を生成する意味的融合手段とを含む。
【００１５】
本発明が提供するオブジェクト分類方法は、主に、（１）クエリログに基づいたオブジェクト分類、（２）オントロジに基づいたオブジェクト分類、（３）上記の２つの結果の意味的な組合せ、の３つのステップを含む。
【００１６】
第１に、クエリログに基づいたオブジェクト分類方法においては、参考文献１に述べられるように、検索エンジンクエリログが検索結果の潜在的な特徴（カテゴリ集合）を表わす関連クエリを記憶しているので、この方法は、検索エンジンログから学習された特徴によって検索結果を整理する。まず、利用者はクエリログから関連クエリを抽出する。次に、それらの関連クエリをクラスタリングし、クラスタ中心を潜在的な特徴として見なす。最後に、全ての検索結果を対応するカテゴリに分類する。
【００１７】
第２に、オントロジに基づくオブジェクト分類方法に関しては、特許文献１に述べられるように、オントロジ情報に反映された背景知識は、利用者にとって非常に分かり易いので、この方法は、オントロジから抽出された特徴に検索結果を分類する。まず、オントロジ情報に従って、利用者は、オブジェクト（例えば、ドキュメント）および入力クエリすべてに注釈を付ける。次に、特徴（カテゴリ集合）を意味的な結合性解析に基づいて生成する。最後に、全ての検索結果を対応するカテゴリに分類する。
【００１８】
最後に、意味的な融合ステップは、以下の３つのケースを含む。
１）オントロジに基づく方法の結果によって、クエリログに基づく方法の結果を調整するか、あるいは改善する。
２）クエリログに基づく方法の結果によって、オントロジに基づく方法の結果を調整するか、あるいは改善する。
３）上記２つの結果の特徴を組み合わせて最終的なオブジェクト分類結果を取得する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、分類精度は向上することができる。また、ユーザにとって使い勝手の良い分類結果の表示を提供することができる。
【００２０】
適切なオブジェクトカテゴリ集合がない状態での、カテゴリに対する分類精度は、ある程度において無意味である。クエリログに基づいた方法によって生成された精度の安定しないカテゴリ集合に、オントロジに基づく分類方法によって生成される意味的な構造（framework）を追加することにより、本発明は、オントロジ知識によって修正され、ユーザのクリエ／検索履歴を反映するオブジェクトカテゴリ集合を動的に生成し、それによって分類精度を向上させる。
【００２１】
さらに、利用者がオントロジ情報の背景知識を十分に理解できるため、本発明は、ユーザにとって使い勝手の良い検索結果の表示を提供する。
【００２２】
オントロジに基づく方法とクエリログ基づく方法からの結果間の意味的な整合は、クラスタリング結果が利用者の関心の変化を反映することを可能にし、それにより、カテゴリの柔軟性が向上する。
【００２３】
本発明の前述した特徴と他の特徴及び効果は、添附図面と共に以下の説明を参照することでよりよく理解されるであろう。本発明の範囲が、ここに説明された例あるいは特定の実施の形態に限定されないことは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
本発明の前述した特徴及び他の特徴は、以下の説明と添付図面とを参照することにより、さらに明らかになるであろう。
【図１】本発明の実施の形態によるオブジェクト分類システム１００の内部構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示すシステム１００の動作手順の例を説明するフローチャートである。
【図３】図１に示されるシステムにおけるクエリログベース分類手段１０２のより詳しい内部構成を示すブロック図である。
【図４】クエリログに基づいたオブジェクト分類手順を説明するための概略図である。
【図５】図１に示されるシステムにおけるオントロジ情報ベース分類手段１０３のより詳しい内部構成を示すブロック図である。
【図６】オントロジ情報に基づくオブジェクト分類手順を説明するための概略図である。
【図７】クエリログに基づく方法の分類結果をオントロジに基づく分類方法の結果を参照して調節する際の第１の意味的な融合手順を示すフローチャートである。
【図８】図７に示される第１の意味的な融合手順と結果をより詳細に説明するための概略図である。
【図９】図７に示される第１の意味的な融合手順と結果をより詳細に説明するための概略図である。
【図１０】クエリログに基づく分類方法の結果を参照してオントロジに基づく方法の分類結果を調整する際の第２の意味的な融合手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１０に示される第２の意味的な融合手順と結果をより詳細に説明するための概略図である。
【図１２】図１０に示される第２の意味的な融合手順と結果をより詳細に説明するための概略図である。
【図１３】最終的な意味的な融合結果を示すのための概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。以下に述べる実施の形態は例として説明するものであることは理解されるであろう。ただし、本発明の範囲は、以下に説明するどの特定の実施の形態にも限定されない。
【００２６】
本発明は自動オブジェクト分類に関する。説明を簡単にするために、検索結果としてドキュメントを例に用いて、本発明による方法とシステムを詳述する。もちろん、本発明はこの例に限定されず、他のオブジェクト分類の関連分野に、より広範囲に適用できることは、当業者にとって容易に理解できるであろう。
【００２７】
図１は、本発明の実施の形態によるオブジェクト分類システム１００の内部構成を示すブロック図である。図示のように、オブジェクト分類システム１００は、主として、オブジェクト取得手段１０１、クエリログベース分類手段１０２、オントロジ情報ベース分類手段１０３および意味的融合手段１０４を含む。クエリログベース分類手段１０２は、クエリログ記憶装置１０６に記憶された検索エンジンのクエリログを参照することにより、クエリログに基づいたオブジェクト分類を実行する。また、オントロジ情報ベース分類手段１０３は、オントロジ情報記憶装置１０７からオントロジ情報を参照することにより、オントロジ情報に基づいたオブジェクト分類を実行する。例えば、前述の非特許文献１および特許文献１は、クエリログに基づく分類方法とオントロジに基づく分類方法の２つの例をそれぞれ提供する。もちろん、本発明が、非特許文献１および特許文献１に記載された分類方法にのみ限定されるものでなく、当業界において知られている他のクエリログに基づく分類方法やオントロジに基づく分類方法のいずれにも適用できることは当業者であれば理解できるであろう。
【００２８】
図１の例において、利用者に使用可能な全てのオブジェクト（例えば、ドキュメント）はオブジェクトデータベース１０５に記憶されている。利用者は、入力ユニット１０１１を介してターゲットクエリ(target query)を入力する。次に、検索ユニット１０１２は、オブジェクトデータベース１０５において従来のキーワードに基づく情報検索を実行し、分類すべきオブジェクト集合として、逆索引よる検索結果を出力する。
【００２９】
クエリログベース分類手段１０２による分類結果およびオントロジ情報ベース分類手段１０３による分類結果は、クエリリストの形式および概念リスト（Ｃｏｎｃｅｐｔ  Ｌｉｓｔ）の形式でそれぞれ出力され、意味的な組合せのために意味融合手段１０４に提供される。最後に、意味融合手段１０４は、クエリリストおよび概念リスト（Ｃｏｎｃｅｐｔ  Ｌｉｓｔ）を調整し、最終的な分類結果を出力する。
【００３０】
図２は、図１に示すシステム１００の動作手順の具体例を示すフローチャートである。まず、ステップ２０１において、利用者が入力ユニット１０１１を介してターゲットクエリを入力する。ステップ２０２において、検索ユニット１０１２は、オブジェクトデータベース１０５を検索し、分類するためのオブジェクト集合を取得する。ステップ２０３において、クエリログベース分類手段１０２は、クエリログに基づいて入力されたオブジェクト集合（例えば、ドキュメント集合）を分類し、第１の分類結果（すなわち、クエリリスト）を生成する。ステップ２０４において、オントロジ情報ベース分類手段１０３は、オントロジ情報に基づいてドキュメントを分類し、第２の分類結果（すなわち、概念リスト）を生成する。最後に、ステップ２０５において、意味融合手段１０４は、第１と第２分類結果を意味的に融合させ、最終的な分類結果を生成する。その後、手順２００が終了する。
【００３１】
以下に、クエリログに基づいたオブジェクト分類手順について、図３および図４を参照して説明する。
【００３２】
図３に示すように、クエリログベース分類手段１０２は、クエリログ取得ユニット３０１、関連クエリ抽出ユニット３０２、クラスターベースカテゴリ学習ユニット３０３および分類ユニット３０４を含む。クエリログ記憶装置１０６は、検索エンジンのクエリ履歴、すなわち、利用者によって入力された全てのクエリと利用者のクリックスルー情報（click through information）（以下、疑似ドキュメントと称する）を記憶する。各クエリは、利用者によってクリックされたクエリから導かれた検索結果と利用者のクリック時間などのような他の情報を記録する１つの疑似ドキュメントに対応している。
【００３３】
まず、クエリログ取得ユニット３０１は、クエリログ記憶装置１０６に記憶されたクエリログを取得する。次に、関連クエリ抽出ユニット３０２は、利用者によって入力されたターゲットクエリとクエリログ取得ユニット３０１によって取得されたクエリログ内の疑似ドキュメントとの間の類似度に従って関連クエリを抽出する。次に、クラスターベースカテゴリ学習ユニット３０３は、全ての関連クエリをクラスタリングし、各クラスタの中心をカテゴリとして出力する。これらのオブジェクトカテゴリは、入力されたターゲットクエリで示される利用者の関心に対応しているはずである。例えば、図４に示すように、ターゲットクエリとして「ＷａｒＲｏｏｍ」を入力した例において、クラスタリング結果は、例えば、図の左側に示すように生成される。また、図の右側に示すクエリリストにおいて、左側のクラスタリング方式から生成されるクラスタの中心となる、ＷａｒＲｏｏｍ  Ｐｌａｎ、ＷａｒＲｏｏｍ  Ｓｐｅｃ、Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｍａｎｅｇｅｍｅｎｔ、Ｔａｇ、Ｏｎｔｏｌｏｇｙ等がオブジェクトカテゴリとして使用される。
【００３４】
ターゲットクエリに関して、１つの関連クエリだけ、すなわちターゲットクエリそれ自体が抽出される他のケースがある。この場合、各オブジェクトカテゴリの名前は、返された結果を単に統計的に分析することにより生成することが可能である。例えば、ターゲットクエリ「ＷａｒＲｏｏｍ」に対して返された合計１００のドキュメントがあると仮定する。１００のドキュメントについてのタイトル分析と頻出単語の統計値によって、３つのカテゴリ名、すなわち、「Desktop System」、「Ontology」、「Automatic
Office System」が取得されるかもしれない。この３つのカテゴリは以下のオブジェクト分類のために使用することができる。もちろん、クエリに基づくオブジェクトカテゴリ生成方法は、クエリリストあるいは単一のクエリに基づく上述した例に限定されない。当業者にとって周知である他の関連技術を、本発明に適用することも可能である。
【００３５】
分類ユニット３０４は、異なるカテゴリにオブジェクト（例えば、検索結果）を分類するために既存の分類方法を利用することが可能である。例えば、分類ユニット３０４は、検索結果のＴＦ−ＩＤＦベクトルと、あるカテゴリにおけるドキュメントの全ベクトルの平均との間のコサイン類似度に従って異なるカテゴリに検索結果を分類することができる（すなわち、重心に基づく方法）。
【００３６】
図５と図６は、オントロジ情報に基づくオブジェクト分類方法およびその動作原理をより詳細に示している。図５に示すように、オントロジ情報ベース分類手段１０３は、オントロジ情報取得ユニット５０１、オブジェクト注釈ユニット５０２、クエリ注釈ユニット５０３、カテゴリ生成ユニット５０４および分類ユニット５０５を含む。オントロジ情報記憶装置１０７は、２つの部分、すなわち背景知識記憶データベース１０７１と、メタデータ記憶データベース１０７２に分けられる。図５に示す例において、まず、オントロジ情報取得ユニット５０１は、背景知識記憶データベース１０７１から背景知識を取得し、それを、オブジェクト（例えば、ドキュメント）の意味的注釈（semantic annotation）のためにオブジェクト注釈ユニット５０２に提供する。オブジェクト注釈ユニット５０２は、外部からオブジェクト集合を取得し、オントロジ情報取得ユニット５０１によって入力された背景的知識を参照して、受信したオブジェクトに意味的な注釈を付け、意味的な注釈結果として生成されたメタデータを、後で利用するためにメタデータ記憶データベース１０７２に格納する。ドキュメントなどのようなオブジェクト集合についてオブジェクト注釈ユニット５０２によって実行された意味的な注釈手順は、バックエンドで実行され、背景的知識で定義されたエンティティとドキュメントに現れるエンティティとの間のリンクを記録する。
【００３７】
図６のフローチャートを参照すると、クエリ注釈ユニット５０３は、ステップ６０１でターゲットクエリで提示されたキーワード（例えば、「ＷａｒＲｏｏｍ」）を取得し、そのキーワードに意味的に注釈を付け、背景知識のエンティティとターゲットクエリにおける関心のあるエンティティとの間の関連を特定する（ステップ６０２）。例えば、クエリ注釈ユニット５０３は、エンティティ「ＷａｒＲｏｏｍ」を背景知識における概念「project」の例であると認定する。次に、ステップ６０３において、カテゴリ生成ユニット５０４は、オントロジの注釈を付けられたターゲットクエリの意味的な関連概念に基づいて、背景知識記憶データベース１０７１に記憶された背景知識から適切なオブジェクトカテゴリ集合を抽出する。例えば、背景知識によって、カテゴリ生成ユニット５０４は、概念「project」が概念「Ｔｉｍｅ」、「Ｐｅｏｐｌｅ」、「Ｔｅａｍ」等と関連すると認定し、それにより、可能性のあるオブジェクトカテゴリとしてこれらの概念を抽出する。このようにして、カテゴリ生成ユニット５０４は、オブジェクト分類のために図６に示すようなＣｏｎｃｅｐｔ  Ｌｉｓｔ  １（概念リスト）を生成する。最後に、ステップ６０４において、分類ユニット５０５は、背景知識を媒体として利用して、オブジェクト注釈ユニット５０２によってメタデータ記憶データベース１０７２に記録されたそれぞれのオブジェクトに関するメタデータを参照して意味的な結合性解析（connectivity analysis）を行い、オブジェクト分類のために適切なカテゴリを見つけ出す。
【００３８】
クエリログに基づくオブジェクト分類方法およびオントロジに基づくオブジェクト分類方法の例について、図３、４および図５、６を参照して詳細に説明した。上述したように、クエリログに基づく分類方法は背景知識を考慮に入れないため、分類精度が十分に良いとは言えない。また、利用者にとっての可読性も悪い。一方、オントロジに基づく分類方法によって生成されるカテゴリ集合は、柔軟性がなく、利用者の関心の変化を反映することができない。
従って、オブジェクト分類の精度と利用者のｆｒｉｅｎｄｎｅｓｓを改善するために、２つの方法を相互に組み合わせる統合方法を提供する必要がある。
【００３９】
本発明の実施の形態によれば、図１に示すシステム１００における意味融合手段１０４の動作手順は、主に以下の３つの特徴を含んでいる。
１）オントロジに基づく方法の結果に従ってクエリログに基づく方法の結果を調整すること。
２）クエリログに基づく方法の結果に従ってオントロジに基づく方法の結果を調整すること。
３）前述した調整した２つの結果を結合して最終的なオブジェクト分類結果を生成すること。
【００４０】
以下、意味融合手段１０４の意味的な融合処理の動作原理について、図７から図３を参照して詳細に説明する。
【００４１】
図７は、第１の意味的な融合処理を示している。この処理において、クエリログに基づいた方法の分類結果（すなわち、クエリリスト）は、オントロジに基づいた方法の分類結果（すなわち、概念リスト）に従って調整される。図８および図９は、図７の第１の意味的な融合処理を示す概略図である。
【００４２】
図７に示すように、意味融合手段１０４は、まず、クエリログベース分類手段１０２およびオントロジ情報ベース分類手段１０３から、第１の分類結果（すなわち、クエリリスト）と第２の分類結果（すなわち、概念リスト）を受け取る。例えば、クエリリストと概念リストの構造は、図８に示すような構造である。次に、ステップ７０１において、まず、クエリリストの各クエリと概念リストの各概念との間の類似度を計算する。例えば、図８の例において、クエリリストのクエリ「WarRoom Spec」に対応するドキュメントがそれぞれ取得され、利用者はそのメタデータ（Ｔｉｍｅ、Ｐｅｏｐｌｅ、Ｔｅａｍ、・・・）を分析する。例えば、カテゴリ「WarRoom Spec」の９０％のドキュメントが単語「ＭｅｎｇＸｉｎ」を含むこと、あるいは「ＭｅｎｇＸｉｎ」によって作成されている。このような方法で、クエリ「WarRoom Spec」と概念リストの概念「ＭｅｎｇＸｉｎ」との間の類似度が、９０％であることが判定される。同様に、クエリ「WarRoom Spec」と概念「Time」の下の副概念「Jan」、「Feb」、「Mar」との間の類似度は、それぞれ、１５％、８０％および５％と決定される。次に、ステップ７０２において、計算された類似度が所定の閾値を越えているかどうかを判定する。超えていれば、第１の意味的な融合がステップ７０３において実行される。例えば、クエリ「WarRoom Spec」と概念「ＭｅｎｇＸｉｎ」は、概念「ＭｅｎｇＸｉｎ」の後に括弧を追加し、その括弧にクエリ「WarRoom Spec」を追加することにより融合させることができる。ステップ７０４において、括弧に含まれたクエリは、ステップ７０１において計算された類似度に従ってランク付けされる。その後、手順７００が終了する。
【００４３】
図９は、第１の意味的な融合処理の結果を示す。第１の意味的な融合の後、オントロジに基づく分類処理によって生成された概念リストの意味的な構造は、クエリログに基づく分類処理に生成されたクエリリストに追加され、その結果として、図９に示される、融合リスト１が得られる。この処理によって、オントロジ情報における関連概念が、クエリログに基づく方法の精度の安定しないカテゴリ集合に追加され、より精度の高いカテゴリ集合を生成でき、カテゴリへの分類精度を意味あるものにすることができる。さらに、利用者がオントロジ情報の背景知識をよりよく理解することができるので、第１の意味的な融合を行えば、ユーザにとって分かりやすい分類結果の提示を提供することができる。
【００４４】
まず、図１０に示すように、意味融合手段１０４は、クエリログベース分類手段１０２およびオントロジ情報ベース分類手段１０３から、第１の分類結果（すなわち、クエリリスト）と第２の分類結果（すなわち、概念リスト）を受け取る。次に、ステップ１００１で、ある期間内におけるターゲットクエリ（例えば、「ＷａｒＲｏｏｍ」）の概念に関連する全てのクエリが、オントロジ情報記憶装置１０７から収集される。ステップ１００２で、これらのクエリに関する全ての疑似ドキュメントが収集される。ステップ１００３で、それぞれのクエリに対応する疑似ドキュメントに関して、クエリリストの各カテゴリ（すなわち、クエリ）における検索結果のクリック回数を計算する。
例えば、図１１に示すように、クエリリストにおけるクエリ「WarRoom Plan」、「WarRoom Spec」に対応する検索結果のクリック回数が３０回、１００回であると計算され、クエリリスト中に記録される。
次に、ステップ１００４で、各クエリのクリック頻度が所定の閾値を越えてあるかどうかを判定する。超えていれば、ステップ１００５で、すなわち、クリック頻度のより高いクエリカテゴリを概念リストへ追加する第２の意味的な融合が実行される。
例えば、図１１の例において、クエリ「Ｔａｇ」および「Information Management」のクリック頻度が比較的高いので、「ＷａｒＲｏｏｍ」を検索する場合、これらのクエリは疑似概念としてみなされ、概念リストに追加される。
次に、ステップ１００６で、追加された疑似概念はそれらのクリック頻度に従ってランク付けされる。
【００４５】
図１２は、第２の意味的な融合処理の結果を示す。
上述したように、クエリログに基づく分類方法によって生成されたクエリリストを分析することにより、クリック頻度の比較的高い、クエリ「Ｔａｇ」および「Information Management」は、オントロジに基づく分類方法によって生成された概念リストに疑似概念として追加され、その結果、図１２に示すような融合リスト２が得られる。多くの場合、オントロジ情報の記述はそれほど完全でないかもしれないし、利用者の関心の変化を反映できない可能性がる。第２の意味的な融合処理を利用することにより、クエリ履歴に基づいて生成された疑似概念が概念リストに追加することができる。従って、分類結果はより柔軟性のあるものになる。これにより、オントロジの柔軟性の無さを解決し、動的に利用者の関心の変化を反映することが可能となる。
【００４６】
最後に、前述の１番および第２の意味的な融合処理による結果は、最終的な分類結果を生成するために、さらに相互に組み合わされる。図１３は、最終的な意味的な融合処理の概略図を示す。最終結果は、例えば図１３の融合３となる。２つの意味的な融合結果の組合せを通して、オントロジに基づく分類結果とクエリログに基づく分類結果の調整および改善が実現される。
【００４７】
本発明によれば、オブジェクト（例えば、ドキュメントまたは検索結果）分類の精度およびユーザにとっての使い勝手（分かりやす）が改善される。
【００４８】
まず、ユーザに対する分かりやすさの観点から、オントロジ情報に基づいて生成された概念リスト（Ｃｏｎｃｅｐｔ  Ｌｉｓｔ）の意味的な構造を精度の安定しないクエリリストへ追加することにより、利用者は、関連するクエリの意味的な属性をより迅速に理解することが可能となる。関連する疑似概念を追加する手法は、オントロジの柔軟性のなさを改善し、利用者にとって最も関心が高くかつ関連性の高いクエリ結果を見つけ出すことが簡単となる。
【００４９】
さらに、精度の観点から、クエリログに基づく方法の精度が十分とはいえないカテゴリセットに、意味的な構造（framework）（オントロジにおける関連概念）を追加することは、よりよいカテゴリセットを生成し、カテゴリへの分類精度を意味あるものにすることを可能にする。さらに、どのような検索エンジンも最初はクエリログを有していないし、異なるドメインのクエリログは全く異なる。このため、本発明によるエンジンに直接利用することはできない。従って、オントロジに基づく分類方法は、最初の段階でのクエリログの欠如を補うことができ、それによって、オブジェクト分類の精度を改善できる。さらに、クリック頻度に従って各クラスのランクを調整することが、利用者の関心の変化を反映する。
【００５０】
上記では本発明を特定の実施例を参照して説明したが、本発明は図面に示した特定の構成や処理に限定されるものではない。上述した実施の形態において、幾つかの特定のステップを例として示しかつ説明している。しかしながら、本発明の方法の工程は、これらの特定のステップに限定されない。当業者であれば、これらのステップを変更し、修正し、補完することができること、そしていくつかのステップの順番を、本発明の精神および本質的な特徴から外れずに変更することができることを十分に理解するであろう。
【００５１】
本発明に要素は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアあるいはそれの組み合わせにおいて実現され、それのシステム、サブシステム、構成部品あるいはサブコンポーネントにおいて利用することができる。ソフトウェア中で実現された時、本発明に要素は、必要なタスクを実行するためのプログラム、あるいはコードセグメントである。プログラムまたはコードセグメントは、コンピュータ読み取り可能な媒体に格納するか、あるいは伝送ケーブルか通信リンク上の搬送波に包含されたデータ信号によって送信することが可能である。コンピュータ読み取り可能な媒体には、情報を格納するか転送することが可能であるすべての媒体を含む。コンピュータ読み取り可能な媒の具体例は、電子回路、半導体記憶装置、ＲＯＭ、フラッシュ・メモリー、消去可能ＲＯＭ（ＥＲＯＭ）、フロッピー・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ光ディスク、ハードディスク、光ファイバー媒体、無線周波数（ＲＦ）リンクなどを含む。コードセグメントは、インターネット、イントラネットなどのようなコンピュータネットワークを経由してダウンロードすることも可能である。
【００５２】
上記では本発明を特定の実施例を参照して説明したが、本発明は上記の特定の実施例や、図面に示した特定の構成に限定されるものではない。例えば、図示した一部のコンポーネントは、互いに組み合わせて１つのコンポーネントとしたり、１つのコンポーネントを複数のサブコンポーネントに分割したり、他の既知のコンポーネントを追加することも可能である。また、動作プロセスも同様に、例に示されたものに限定されない。本発明はその精神と主要な特徴から逸脱することなく他の様々な形態で実装できることは、当業者によって理解されるであろう。従って、現在の実施の形態は、全ての点において例示でありかつ限定的でないとして考慮されるべきである。本発明の範囲は、前述の説明によってではなく添付された特許請求の範囲に示される。よって、請求項と同等の意味および範囲の内で生ずる変更は全て本発明の範囲に包含される。
【符号の説明】
【００５３】
１００：オブジェクト分類システム
１０１：オブジェクト取得手段
１０２：クエリログベース分類手段
１０３：オントロジ情報ベース分類手段
１０４：意味的融合手段
１０５：オブジェクトデータベース
１０６：クエリログ記憶装置
１０７：オントロジ情報記憶装置
１０１１：入力ユニット
１０１２：検索ユニット
３０１：クエリログ取得ユニット
３０２：関連クエリ抽出ユニット
３０３：クラスターベースカテゴリ学習ユニット
３０４：分類ユニット
５０１：オントロジ情報取得ユニット
５０２：オブジェクト注釈ユニット
５０３：クエリ注釈ユニット
５０４：カテゴリ生成ユニット
５０５：分類ユニット
１０７１：背景知識記憶データベース
１０７２：メタデータ記憶データベース
【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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【外国語明細書】
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