(57)【要約】【課題】感性表現や検索の対象語を入力するだけで、入力と感性的に近いものの検索結果が得られるとともに、対象に関するメタデータ等を人手を介して付与する必要のない感性検索を実現すること。【解決手段】テキスト解析部３３により、テキストの集合に対してテキスト解析を行い、感性表現抽出部３４により、テキスト解析情報および対象語リストを入力として、感性表現辞書３１および感性表現抽出ルール３２を用いて前記テキストの集合から感性表現を抽出し、これをリスト中の対象語に結びつけ、感性情報生成部３５により、対象語毎に感性表現を集計し、感性ベクトル辞書１を用いて対象語毎の感性情報を生成し、感性情報ＤＢ２に格納することで、一の対象に関する感性表現や対象語からの検索を可能とする。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストの集合から感性情報を抽出し、感性情報データベースを作成する感性情報抽出装置であって、
テキストの集合に対し、テキスト解析を行ってテキスト解析情報を出力するテキスト解析部と、
前記テキスト解析情報および対象語のリストを入力として、感性表現となり得る単語の情報を保持した感性表現辞書および抽出する感性表現のパターンを記述した感性表現抽出ルールを用いて前記テキストの集合から感性表現を抽出し、これをリスト中の対象語に結びつける感性表現抽出部と、
前記結びつけられた対象語と感性表現との対を入力として、対象語毎に感性表現を集計して対象語毎の感性情報を生成し、感性情報データベースに格納する感性情報生成部とを備えた
ことを特徴とする感性情報抽出装置。
【請求項２】
テキストの集合から感性情報を抽出し、感性情報データベースを作成する感性情報抽出装置であって、
対象語の集合とともに対象語同士の階層構造に関する階層情報を保持した対象情報から対象語リストを作成する対象情報入力部と、
テキストの集合に対し、テキスト解析を行ってテキスト解析情報を出力するテキスト解析部と、
前記テキスト解析情報および対象語のリストを入力として、感性表現となり得る単語の情報を保持した感性表現辞書および抽出する感性表現のパターンを記述した感性表現抽出ルールを用いて前記テキストの集合から感性表現を抽出し、これをリスト中の対象語に結びつける感性表現抽出部と、
前記結びつけられた対象語と感性表現との対を入力として、対象語毎に感性表現を集計して対象語毎の感性情報を生成する感性情報生成部と、
前記対象語毎の感性情報と前記対象語同士の階層構造に関する階層情報とを用いて、下位の対象語の感性情報から上位の対象語の感性情報を再帰的に生成し、感性情報データベースに格納する感性情報集計部とを備えた
ことを特徴とする感性情報抽出装置。
【請求項３】
感性情報集計部では、一の対象語の感性情報を、少なくとも当該一の対象語に対して一段下位の各対象語の感性情報の平均をとって生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の感性情報抽出装置。
【請求項４】
感性情報生成部では、感性表現に対する感性ベクトルを保持した感性ベクトル辞書を用いて対象語毎の感性情報を生成する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の感性情報抽出装置。
【請求項５】
対象語毎の少なくとも感性ベクトルを含む感性情報を格納した感性情報データベースを利用して情報検索を行う感性検索装置において、
検索条件を受け付ける入力部と、
前記受け付けた検索条件と、感性表現に対する感性ベクトルを保持した感性ベクトル辞書とを用いて、前記感性情報データベースの検索を行う検索部と、
前記検索結果を予め定められた形式で出力する結果出力部とを備えた
ことを特徴とする感性検索装置。
【請求項６】
検索部では、感性表現と対象語、または対象語同士の感性ベクトル間の距離を用いることで、感性的に近い対象の検索を行う
ことを特徴とする請求項５に記載の感性検索装置。
【請求項７】
テキストの集合から感性情報を抽出し、感性情報データベースを作成する感性情報抽出方法であって、
テキスト解析部が、テキストの集合に対し、テキスト解析を行ってテキスト解析情報を出力するステップと、
感性表現抽出部が、前記テキスト解析情報および対象語のリストを入力として、感性表現となり得る単語の情報を保持した感性表現辞書および抽出する感性表現のパターンを記述した感性表現抽出ルールを用いて前記テキストの集合から感性表現を抽出し、これをリスト中の対象語に結びつけるステップと、
感性情報生成部が、前記結びつけられた対象語と感性表現との対を入力として、対象語毎に感性表現を集計して対象語毎の感性情報を生成し、感性情報データベースに格納するステップとを含む
ことを特徴とする感性情報抽出方法。
【請求項８】
テキストの集合から感性情報を抽出し、感性情報データベースを作成する感性情報抽出方法であって、
対象情報入力部が、対象語の集合とともに対象語同士の階層構造に関する階層情報を保持した対象情報から対象語リストを作成するステップと、
テキスト解析部が、テキストの集合に対し、テキスト解析を行ってテキスト解析情報を出力するステップと、
感性表現抽出部が、前記テキスト解析情報および対象語のリストを入力として、感性表現となり得る単語の情報を保持した感性表現辞書および抽出する感性表現のパターンを記述した感性表現抽出ルールを用いて前記テキストの集合から感性表現を抽出し、これをリスト中の対象語に結びつけるステップと、
感性情報生成部が、前記結びつけられた対象語と感性表現との対を入力として、対象語毎に感性表現を集計して対象語毎の感性情報を生成するステップと、
感性情報集計部が、前記対象語毎の感性情報と前記対象語同士の階層構造に関する階層情報とを用いて、下位の対象語の感性情報から上位の対象語の感性情報を再帰的に生成し、感性情報データベースに格納するステップとを含む
ことを特徴とする感性情報抽出方法。
【請求項９】
対象語毎の少なくとも感性ベクトルを含む感性情報を格納した感性情報データベースを利用して情報検索を行う感性検索方法において、
入力部が、検索条件を受け付けるステップと、
検索部が、前記受け付けた検索条件と、感性表現に対する感性ベクトルを保持した感性ベクトル辞書とを用いて、前記感性情報データベースの検索を行うステップと、
結果出力部が、前記検索結果を予め定められた形式で出力するステップとを含む
ことを特徴とする感性検索方法。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項７乃至９のいずれかに記載の方法の各処理ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストから感性情報を抽出してデータベース化し、このデータベースを利用して情報検索を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報検索装置は、キーワードを入力すると、そのキーワードを含む文書を検索結果として出力するものがほとんどであった。このため、一の対象とイメージ的に似た他の対象を知りたいといった、あいまいで感覚的な要求に対しては、任意の対象に関する印象（イメージ）や感じ方を表す表現である感性表現、ここでは前記一の対象に関する感性表現をキーワードとして用いて検索を行い、検索意図とはかけ離れたものを大量に含む検索結果の各文書を確認して、実際に前記一の対象とイメージ的に似た他の対象を探し出すという手間をかける必要があった。また、検索する際、前記一の対象に関する感性表現を全て列挙するのは困難であるため、正確に一の対象とイメージ的に似た他の対象を探し出すのも難しかった。
【０００３】
例えば、ある俳優に対し、「もの静かでかっこいい」というイメージであると認識しており、当該ある俳優に似たイメージの俳優を探す場合、「もの静か」および「かっこいい」という感性表現を用いて「もの静か  かっこいい」（表現間のスペースは「ａｎｄ条件」を意味する。）で検索し、その検索結果の各文書を確認して、当該ある俳優に似た別の人物を探し出す必要があった。
【０００４】
（１）このようなニーズに対応するものとして、商品の画像やあいまいな言葉から商品を探し出せる「感性検索」という技術が実用化されている（非特許文献１参照）。しかし、この技術では、例えばある商品の画像をきっかけに関連する別の商品を検索できるようにするためには、各商品の画像の座標軸にその商品の様々な特徴を表すメタデータ（付随情報）を予め人手で入力する必要があり、手間がかかるという問題があった。
【０００５】
（２）また、対象毎に感性表現を予め自動的に付与しようとすると、まず、それぞれの対象に関するテキストを一定の数以上収集し、それらのテキストからそれぞれの対象に関する感性表現を抽出することが必要になる。しかし、それぞれの対象については、（ａ）当該対象を表す単語である対象語（対象名）に関して表記ゆれや異表記が存在すること、（ｂ）もともと対象語自体が有名でない、あるいは一般的でないことを原因として、テキスト収集が十分できない場合が珍しくない。その解決法として、（ａ）については予め対象語の略語や表記ゆれ表現、類義語などを収集しておく方法等が研究されているが、（ｂ）については有効な手立てがなかった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】”マーケティング視点で感性検索・アルベルト山川会長−推奨エンジンに挑む人々（３）”、［ｏｎｌｉｎｅ］、平成２０年５月２９日、(C) 2008 Nikkei Inc. / Nikkei Digital Media Inc.、［平成２１年４月２２日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://it.nikkei.co.jp/internet/news/index.aspx?n=MMITba000029052008＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
（１）前述した、一の対象とイメージ的に似た他の対象を知りたいような場合、通常の情報検索と同様、当該一の対象に関する感性表現や対象語を入力するだけで検索結果が得られる方がユーザの利便性が向上する。また、このような情報検索、つまり感性的な情報検索を可能とするために、各対象に関するメタデータ等を、人手を介して付与するのは手間が大きいので、それをできるだけ省力化することが望ましい。
【０００８】
（２）また、対象語自体が有名でない、あるいは一般的でないことを原因として、対象に関するテキストを十分収集できない場合でも、当該対象を構成する要素など、対象のイメージ形成に深く関わる（対象と関連性のある）対象の集合（対象群）（例えば、料理名「さっぱりおろしソースハンバーグステーキ」に対する対象群は「合挽き肉、大根、玉ねぎ、レモン汁」、衣料品「シフォンスカート」に対する対象群は「シフォン生地、スカート、ピンク、レモンイエロー」、…等）のそれぞれに関するテキストを集め、それらから抽出される感性表現を合成したものを代替として用いることが出来れば、より多くの対象、特に一般的でない対象についての感性検索およびその省力化が可能となる。
【０００９】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、
（１）予めテキストの集合から対象に関する感性表現を抽出するとともに対象語に結びつけておき、感性検索時には、感性表現と対象語、または対象語同士の感性的な距離の情報を利用することにより、運用コストを省力化した感性検索を行う装置および方法を提供する、
（２）テキストの集合からの感性情報の抽出時に、対象と関連性のある対象群の感性情報を合成して当該対象の感性情報の代替とすることで、対象に関するテキストを十分収集できない場合でも省力化した感性検索を可能とする、
ことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題（１）については、本発明では、テキストの集合とともに対象語のリストを入力すると、テキスト解析を行って感性表現を抽出し、抽出した感性表現を用いて対象語毎の感性情報を生成することで、検索条件として入力される感性表現や対象語と感性的に距離の近い対象を検索して提示することを特徴とする。
【００１１】
また、課題（２）については、本発明では、対象語を入力する際、対象と関連性のある対象群、特に対象語に対して下位または上位に当たる対象語の集合を、対象語同士の階層構造に関する情報とともに入力することで、下位の対象語の感性情報を用いて上位の対象語の感性情報を再帰的に生成していくことで、対象に関するテキストを十分収集できない場合でも感性情報の生成を可能にすることを特徴とする。
【００１２】
具体的には、
テキストの集合から感性情報を抽出し、感性情報データベースを作成する感性情報抽出装置であって、感性表現となり得る単語の情報を保持した感性表現辞書と、抽出する感性表現パターンを記述した感性表現抽出ルールと、感性表現に対する感性ベクトルを保持した感性ベクトル辞書と、テキストの集合に対し、テキスト解析を行ってテキスト解析情報を出力するテキスト解析部と、前記テキスト解析情報および対象語リストを入力として、感性表現辞書および感性表現抽出ルールを用いて前記テキストの集合から感性表現を抽出し、これをリスト中の対象語に結びつける感性表現抽出部と、前記結びつけられた対象語と感性表現との対を入力として、対象語毎に感性表現を集計し、感性ベクトル辞書を用いて対象語毎の感性情報を生成し、感性情報データベースに格納する感性情報生成部とを備えた感性情報抽出装置を提案する。
【００１３】
また、前記に加え、
対象語の集合とともに対象語同士の階層構造に関する階層情報を保持した対象情報から対象語リストを作成する対象情報入力部と、前記対象語毎の感性情報と前記対象語同士の階層構造に関する階層情報とを用いて、下位の対象語の感性情報から上位の対象語の感性情報を再帰的に生成し、感性情報データベースに格納する感性情報集計部とを備えた感性情報抽出装置を提案する。
【００１４】
さらに、
対象語毎の少なくとも感性ベクトルを含む感性情報を格納した感性情報データベースを利用して情報検索を行う感性検索装置において、検索条件を受け付ける条件入力部と、前記受け付けた検索条件と、感性表現に対する感性ベクトルを保持した感性ベクトル辞書とを用いて、前記感性情報データベースの検索を行う検索部と、前記検索結果を予め定められた形式で出力する結果出力部とを備えた感性検索装置を提案する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、
（１）任意のテキストから感性情報を抽出してデータベース化し、このデータベースを利用して感性表現と対象語、または対象語同士の感性的な距離の情報を用いて情報検索を行うことにより、対象を入力するだけで感性的な検索結果の取得が可能となるとともに、対象に関するメタデータなどを人手で付与する必要が無く、その分省力化でき、運用コストを低減できる。
【００１６】
（２）また、対象語同士の階層構造に関する情報を用いて、下位の対象語の感性情報から上位の対象語の感性情報を再帰的に生成することで、対象に関するテキストを十分収集できない場合であっても、自動的な感性情報の生成を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の感性情報抽出装置および感性検索装置の概要を示す構成図
【図２】感性ベクトル辞書の一例を示す説明図
【図３】感性情報抽出部の第１の実施の形態を示す構成図
【図４】感性表現辞書の一例を示す構成図
【図５】感性表現抽出ルールの一例を示す構成図
【図６】感性情報抽出部の第１の実施の形態における感性情報抽出処理を示す流れ図
【図７】感性検索部の実施の形態の一例を示す構成図
【図８】感性検索部の実施の形態における感性検索処理を示す流れ図
【図９】感性情報抽出部の第２の実施の形態を示す構成図
【図１０】感性情報抽出部の第２の実施の形態における感性情報抽出処理を示す流れ図
【図１１】第１の実施の形態における感性情報抽出部での具体的な処理のようすの一例を示す説明図
【図１２】第１の実施の形態における具体的な感性情報データベースの一例を示す説明図
【図１３】第２の実施の形態における対象情報入力部への具体的な入力データの一例を示す説明図
【図１４】第２の実施の形態における感性情報抽出部での具体的な処理のようすの一例を示す説明図
【図１５】第２の実施の形態における具体的な抽出結果テーブルの一例を示す説明図
【図１６】第２の実施の形態における具体的な感性情報データベースの一例を示す説明図
【図１７】第２の実施の形態における対象情報入力部への具体的な入力データの他の例を示す説明図
【図１８】第２の実施の形態における具体的な抽出結果テーブルの他の例を示す説明図
【図１９】第２の実施の形態における具体的な感性情報データベースの他の例を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１９】
図１は本発明の感性情報抽出装置および感性検索装置の概要を示すもので、感性情報抽出装置は感性ベクトル辞書１、感性情報データベース（ＤＢ）２および感性情報抽出部３から構成され、感性検索装置は感性ベクトル辞書１、感性情報データベース（ＤＢ）２および感性検索部４から構成される。
【００２０】
感性ベクトル辞書１は、感性表現に対する感性ベクトルを保持した辞書であり、各レコードは少なくとも感性表現ＩＤと感性ベクトルとを有する。後述するように、感性情報抽出部３でテキストから抽出される感性表現や、感性検索部４で入力される感性表現に感性情報を付与するために用いる。
【００２１】
感性表現ＩＤは、感性表現と当該感性表現に対応する感性ベクトルとの対を一意に識別するためのＩＤである。例えば、感性表現の標準形を感性表現ＩＤとしたり、感性情報ＤＢ２の感性情報のカラムに数値化した感性表現ＩＤを保持し、その感性表現ＩＤをそのまま感性ベクトル辞書１の感性表現ＩＤとしたりしても良い。また、例えば、感性表現カテゴリを感性表現ＩＤとすれば、複数の感性表現をまとめて一つの感性ベクトルとして表現することも可能となる。感性ベクトルは予め定めた次元数からなり、各次元は予め定めた感性軸に対する値を示す。
【００２２】
図２は感性ベクトル辞書１の一例を示すもので、本例では感性表現ＩＤとして感性表現の標準形を用いている。また、感性ベクトルは次元数＝７であり、第１次元の軸＝美しさ（より美しいほど値が大きい）、第２次元の軸＝静かさ、…、第７次元の軸＝強さと定めているものとする。
【００２３】
感性情報ＤＢ２は、後述するように、感性情報抽出部３から出力される、検索の対象となる語である対象語毎の少なくとも感性ベクトルを含む感性情報を格納したデータベースであり、各レコードは少なくとも対象語ＩＤと感性情報とを有する。実装にはＳＱＬのような各種検索条件によりレコード検索可能な周知のものを用いれば良い。対象語ＩＤは、対象語と当該対象語に対応する感性情報との対を一意に識別するためのＩＤである。感性情報中の感性ベクトルは感性ベクトル辞書１と同じ次元数および軸を有する。
【００２４】
＜感性情報抽出部の第１の実施の形態の構成＞
図３は感性情報抽出部３の第１の実施の形態を示すもので、感性表現辞書３１、感性表現抽出ルール３２、テキスト解析部３３、感性表現抽出部３４および感性情報生成部３５からなり、図示しない入力手段から直接入力され又は記憶手段から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力された文書（テキスト）の集合および対象語のリストを入力とし、対象語毎の感性情報を生成して感性情報ＤＢ２に出力する。
【００２５】
感性表現辞書３１は、感性表現となり得る単語の情報を保持した辞書であり、各レコードは表記、品詞、読み、単語境界などを含む単語情報とカテゴリの情報とを有し、図４にその一例を示す。
【００２６】
また、感性表現抽出ルール３２は、抽出する感性表現のパターンを記述したルール集であり、各レコードはルールＩＤと感性表現を構成する各単語の正規表現からなる感性表現パターンと当該感性表現のカテゴリとを有する。
【００２７】
図５に感性表現抽出ルール３２の一例を示す。感性表現パターンにおいて、＜＞は１個（の単語）の正規表現、（？：＜＞）＊は０個以上（の単語）の正規表現、（？：＜＞）？は０または１個（の単語）の正規表現に相当し、「ｅ：」は感性表現に対する条件、「ｐ：」は品詞に対する条件、「ｈ：」は表記に対する条件であることを示す。また、カテゴリの“ｄｉｃ−ｃａｔｅｇｏｒｙ”は感性表現辞書３１で付与されたカテゴリをそのまま感性表現のカテゴリとすることを表す。
【００２８】
テキスト解析部３３は、入力されたテキストの集合に対し、テキスト解析を行ってテキスト解析情報を出力する。
【００２９】
感性表現抽出部３４は、前記テキスト解析情報および対象語のリストを入力として、感性表現辞書３１および感性表現抽出ルール３３を用いて前記テキストの集合から感性表現を抽出し、これをリスト中の対象語に結びつける。
【００３０】
感性情報生成部３５は、感性表現抽出部３４で結びつけられた対象語と感性表現との対を入力として、対象語毎に感性表現を集計し、感性ベクトル辞書１を用いて各対象語の感性情報を生成し、感性情報ＤＢ２に格納する。
【００３１】
＜感性情報抽出部の第１の実施の形態の動作＞
図６は感性表現抽出部３の第１の実施の形態における感性情報抽出処理の流れを示すもので、以下、その動作を詳細に説明する。
【００３２】
（ステップＳ１）テキストの集合および対象語のリスト（対象語リスト）を入力とし、テキスト解析部３３においてテキストの集合に対し、少なくとも周知の形態素解析処理（単語情報を生成）を含む言語解析処理を行い、少なくとも単語情報を含むテキスト解析情報と対象語リストとを感性表現抽出部３４へ出力し、ステップＳ２へ進む。
【００３３】
テキストは、少なくとも、その文書を識別するための文書ＩＤと、テキスト（テキストデータ）とからなる。その他に、作成日時、文書種別（例：ブログ）、著者ＩＤ等の文書メタ情報を備えていても良い。対象語リストは、検索の対象となる（検索キーワードとして利用される可能性のある）単語表現のリストで、少なくとも対象語ＩＤを含む他、そのカテゴリ情報、異表記などの情報を備えていても良い。
【００３４】
（ステップＳ２）感性表現抽出部３４は、テキスト解析部３３から出力されたテキスト解析情報と、感性表現辞書３１と、感性表現抽出ルール３２とを用いて、前記テキストの集合から感性表現を抽出する。感性表現とは、任意の対象に関する印象や感じ方を表す、「もの静か」「かっこいい」「しっかりした」「クール」等の表現である。
【００３５】
感性表現の抽出には既存技術、例えば特開２００８−１４０３５９「評価情報抽出装置、評価情報抽出方法およびそのプログラム」の評価表現抽出部の処理を利用することにより可能である。この場合、評価表現を登録した評価表現辞書の代わりに感性表現辞書３１、評価表現ルールの代わりに感性表現抽出ルール３２を利用する。
【００３６】
テキスト解析情報中に異表記や表記ゆれ等の情報がある場合、感性表現抽出時にその情報を用いると、より抽出漏れを少なくすることが出来る。また、感性表現抽出ルール３２で抽出された表現に対し、抽出中に与えられた情報により、感性表現の絞込みを行っても良い。例えば、図５の感性表現抽出ルールを用いた場合、ルールＩＤの先頭が”KANSEI”で始まる表現だけを感性表現として抽出する、等である。
【００３７】
（ステップＳ３）次に、感性表現抽出部３４において、テキスト解析部３３から出力された対象語リスト中の対象語に対し、抽出した感性表現を予め定められた方法に従って結び付け、対象語毎に抽出結果テーブルへ書き出し、ステップＳ４へ進む。
【００３８】
抽出結果テーブルは、対象語リスト中の対象語に結びつけられた感性表現の情報を格納したテーブルであり、各レコードは対象語の表記を少なくとも含む対象情報と、結びつけられた感性表現の表記を少なくとも含む感性表現情報とを少なくとも有する。ここで、対象情報として対象語の標準形やカテゴリ情報、また、感性表現情報として感性表現の標準形やカテゴリ情報を含めても良く、さらに各レコードには、対象語および感性表現のペアの抽出総数、レコードＩＤ等の情報を含めても良い。
【００３９】
対象語と感性表現とを結び付ける方法としては、共起情報や係り受け関係情報を利用する手法の他、関係抽出技術（平野他、「テキストにおける固有表現間の意味的関係の抽出」、自然言語処理学会第１３回年次大会発表論文集、２００７等）などの技術を利用することが可能であり、任意の手法を選択することができる。
【００４０】
（ステップＳ４）最後に、感性情報生成部３５により、対象語に結びつけられた感性表現を対象語毎に集計して対象語毎の感性情報を作成し、結果を感性情報ＤＢ２へ出力し、格納して終了する。ある対象語の表記＝ｙの感性ベクトルは、感性表現抽出部３４の出力結果の、対象語表記＝ｙである全てのレコードを対象に、その各感性表現に対応する感性ベクトルを感性ベクトル辞書１より得て、その全ベクトルの平均をとることで計算する。表記ではなく、標準形を用いても良い。平均をとる際には、例えば同じ感性表現ＩＤを有するレコード数が多いほど重みが大きくなるように重み付けを行っても良い。
【００４１】
＜感性検索部の構成＞
図７は感性検索部４の実施の形態の一例を示すもので、条件入力部４１、検索部４２および結果出力部４３からなり、図示しない入力手段から直接入力され又は記憶手段から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力された検索条件を入力とし、検索結果を出力する。
【００４２】
条件入力部４１は、入力された検索条件を受け付け、解釈する。
【００４３】
検索部４２は、前記検索条件と感性ベクトル辞書１とを用いて、感性情報ＤＢ２の検索、ここでは検索条件に感性的に近い対象の検索を行う。
【００４４】
結果出力部４３は、前記検索結果を予め定められた形式で表示装置の表示画面等に出力する。
【００４５】
＜感性検索部の動作＞
図８は感性検索部４の実施の形態における感性検索処理の流れを示すもので、以下、その動作を詳細に説明する。
【００４６】
（ステップＳ１１）条件入力部４１において、少なくとも検索条件を取得し、感性検索対象を表す単語である入力語に変換して検索部４２へ出力し、Ｓ１２へ進む。 検索条件の他に、提示方法（上位Ｘ件のみ表示する等）を入力しても良い。
【００４７】
検索条件は、入力語または感性表現のどちらかを少なくとも含むとするが、検索条件の入力形式としては、様々な方法が考えられる。例えば、全ての検索条件を任意入力可能とすることも可能である。また、特定の用途に用いる感性検索を行うために、検索条件の一部は固定（例えば、感性表現の一つを「あっさり」に指定する、対象カテゴリを「料理」に指定する、等）として予め保持し、任意入力可能な検索条件のみ、グラフィカルユーザインタフェース等を用いて、ユーザに入力させても良い。また、検索条件は１単語として説明するが、２単語以上であった場合は、単語数分Ｓ１２〜Ｓ１６を繰り返し、複数得られた感性ベクトルの平均を最終的な入力語ベクトルとしても良い。
【００４８】
（ステップＳ１２）検索部４２において、入力語が感性ベクトル辞書１に登録があるか否かを調べ、あればＳ１５へ、なければＳ１３へ進む。
【００４９】
（ステップＳ１３）感性情報ＤＢ２に入力語の登録があるか否かを調べ、あればＳ１６へ、なければＳ１４へ進む。
【００５０】
（ステップＳ１４）感性検索ができないため、結果が無いことを示すメッセージを表示する。または、代替としてＷｅｂのキーワード検索を行った結果などを表示しても良い。
【００５１】
（ステップＳ１５）感性ベクトル辞書１から入力語の表記をキーとしてその感性ベクトルを取り出し、Ｓ１７へ進む。
【００５２】
（ステップＳ１６）感性情報ＤＢ２から入力語の表記をキーとしてその感性ベクトルを取り出し、Ｓ１７へ進む。
【００５３】
（ステップＳ１７）感性情報ＤＢ２内の、入力語の感性ベクトルに近い感性ベクトルを有するレコードを検索し、当該レコードの対象語ＩＤを距離の近い順に並べ、結果出力部４３へ出力してＳ１８へ進む。感性的に近いかどうかの判定には、検索対象の感性ベクトル間の距離をユークリッド距離、コサイン類似度など、任意の距離尺度で表現し、その距離の近いものほど感性的に近いとする。
【００５４】
（ステップＳ１８）結果出力部４３により、検索部４２での検索結果を予め定められた形式で画面等に出力し、終了する。
【００５５】
＜感性情報抽出部の第２の実施の形態の構成＞
図９は感性情報抽出部３の第２の実施の形態を示すもので、第１の実施の形態に対し、対象情報入力部３６および感性情報集計部３７が追加された点が異なる。
【００５６】
対象情報入力部３６は、対象語の集合とともに対象語同士の階層構造に関する階層情報を保持した対象情報を入力として、対象語リストを作成する。
【００５７】
感性情報集計部３７は、感性情報生成部３５にて生成された対象語毎の感性情報と、前記対象語同士の階層構造に関する階層情報とを用いて、下位の対象語の感性情報から上位の対象語の感性情報を再帰的に生成し、感性情報ＤＢ２に格納する。
【００５８】
＜感性情報抽出部の第２の実施の形態の動作＞
図１０は感性表現抽出部３の第２の実施の形態における感性情報抽出処理の流れを示すもので、以下、第１の実施の形態における処理と異なる処理についてのみ説明する。
【００５９】
（ステップＳ０）対象情報入力部３６では、対象情報は対象語同士の階層関係を保持した、例えば木構造やＳ式などで入力される。そこから対象語を取り出し、対象語ＩＤからなる対象語リストを作成する。その際、階層やカテゴリ情報を含めても良い。対象語リストをテキスト解析部３３へ出力し、階層情報を感性情報集計部３７へ出力し、Ｓ１へ進む。
【００６０】
（ステップＳ１〜Ｓ４）上記対象語リストとテキストの集合とをテキスト解析部３３への入力として、感性表現抽出部３４〜感性情報生成部３５において第１の実施の形態と同様の処理を行う。
【００６１】
（ステップＳ５）感性情報集計部３７において、一番下位の階層に位置する対象語の感性情報を用いて、一段上の階層の対象語の感性情報を作成する、という処理を再帰的に行う。対象語の階層情報は対象情報入力部３６から入力される。ある対象語の表記＝ｙの感性ベクトルは、対象情報入力部３６から入力される対象語の階層情報においてｙの一階層下にある全てのレコードを対象に、その各感性表現に対応する感性ベクトルを感性ベクトル辞書１より得て、その全ベクトルの平均をとることで計算する。この際、対象語自身の感性ベクトルが獲得できている際は、それも用いる。また、表記ではなく、標準形を用いても良い。平均をとる際には、例えば同じ感性表現ＩＤを有するレコード数が多いほど重みが大きくなるように重み付けを行っても良い。一番上位の階層まで処理が終了したら、結果を感性情報ＤＢ２へ出力し、格納して終了する。
【実施例１】
【００６２】
以下、前述した実施の形態における具体的な処理例、ここでは料理レシピ検索および観光地検索を対象とした場合を例にとって詳細に説明する。なお、感性情報抽出部３での対象語と感性表現との結び付けには共起情報を用い、感性検索部４での入力語と感性情報ＤＢ２内に登録された対象語との感性的な距離の計算にはコサイン類似度を用いるものとする。
【００６３】
［Ｉ］感性情報抽出部３で行う処理
［Ｉ−１］感性情報抽出部３の第１の実施の形態で行う処理《料理名検索》
料理名検索（入力した感性表現から料理名を検索、または入力した料理と似た料理を検索）を行う処理の例を説明する。
【００６４】
（ステップＳ１）テキスト解析部３３へのある時点（文書ＩＤ＝１００の時）での入力の一例を図１１（ａ−１）（ａ−２）に示す。（ａ−１）テキスト文書は、文書メタ情報として文書種別、作成日時、著者ＩＤを有するテキスト文書の例、（ａ−２）対象語リストは、対象語ＩＤ＝料理名を１レコードとする例である。テキスト解析結果の例が図１１（ｂ）の下線を除く部分となる。また、本実施例では解析時に異表記の統合、表記ゆれの吸収処理も行っているとする。Ｓ２へ進む。
【００６５】
（ステップＳ２）感性表現抽出部３４でのテキストから感性表現の抽出結果は図１１（ｂ）の下線部分となる。ステップＳ３へ進む。
【００６６】
（ステップＳ３）テキスト解析部３３で入力された対象語リスト内のそれぞれの対象語に対し、対象語の前後２文内に含まれる感性表現を結びつけて作成した抽出結果テーブルの例を図１１（ｃ）に示す（この例で処理中の対象語は「湯豆腐」）。本実施例においては、対象語−感性表現の対の異なり数だけ存在するレコードＩＤと、対象語の表記、標準形およびカテゴリからなる対象情報と、感性表現の表記、標準形およびカテゴリからなる感性表現情報と、対象語−感性表現の対の抽出総数とからなる抽出結果テーブルを作成し、ステップＳ４へ進む。
【００６７】
（ステップＳ４）各対象語の感性ベクトルを作成する。抽出結果テーブルの対象語の表記＝「湯豆腐」である全てのレコードが図１１（ｃ）のレコードＩＤの１〜４のみだったとすると、対象語ＩＤ＝「湯豆腐」の感性ベクトルは、その各感性表現「あっさり」「冬っぽい」「大人」「…」に対応する感性ベクトルを感性ベクトル辞書１より得て、その４つの感性ベクトルを各次元毎に足し合わせて４で割る、即ち平均をとることで計算する。同様にして他の全ての対象語も感性ベクトルを求め、感性情報ＤＢ２に出力し、格納して終了する。対象語ＩＤと、以上の方法により求めた感性ベクトルの情報を含む感性情報ＤＢの一例を図１２に示す。
【００６８】
［Ｉ−２］感性情報抽出部３の第２の実施の形態で行う処理（その１）《レシピ検索》
料理レシピの感性検索（入力した感性表現から料理を検索、または入力した料理と似た料理を検索）を行う処理の例を説明する。
【００６９】
（ステップＳ０）入力データは、図１３（ａ）に示すような、料理レシピテキストから抽出した、料理とその材料名が２段の階層構造になっているものであるとする。実際の入力時のデータ形式としては、図１３（ｂ）に示す木構造や、図１３（ｃ）に示すＳ式等を用いる。そこから対象の情報を取り出し、対象語ＩＤからなる対象語リストを作成する。対象語ＩＤの他、カテゴリ情報を含めた例を図１４（ａ−２）に示す。
【００７０】
（ステップＳ１）テキスト解析部３３へのある時点（文書ＩＤ＝１００の時）での入力の一例を図１４（ａ−１）（ａ−２）に示す。テキスト解析結果の例が図１４（ｂ）の下線を除く部分となる。また、本実施例では解析時に異表記の統合、表記ゆれの吸収処理も行っているとする。Ｓ２へ進む。
【００７１】
（ステップＳ２）感性表現抽出部３４でのテキストから感性表現の抽出結果は図１４（ｂ）の下線部分となる。ステップＳ３へ進む。
【００７２】
（ステップＳ３）テキスト解析部３３で入力された対象語リスト内のそれぞれの対象語に対し、対象語の前後２文内に含まれる感性表現を結びつけて作成した抽出結果テーブルの例を図１４（ｃ）に示す（この例で処理中の対象語は「豆腐」「ゆず」「湯豆腐」）。本実施例においては、対象語−感性表現の対の異なり数だけ存在するレコードＩＤと、対象語の表記、標準形およびカテゴリからなる対象情報と、感性表現の表記、標準形及びカテゴリからなる感性表現情報と、対象語−感性表現の対の抽出総数とからなる抽出結果テーブルを作成し、ステップＳ４へ進む。
【００７３】
（ステップＳ４）［Ｉ−１］の実施例と同様の手法により、抽出結果テーブルを作成した例を図１５に示す。
【００７４】
（ステップＳ５）感性情報集計部３７において、一番下位の階層から、その下位の対象の感性情報を用いて、一段上の階層の対象の感性情報を作成する、という処理を再帰的に行う。「京風湯豆腐」を例にとると、図１５で示した下位の対象である「豆腐」「柚子」「山椒」の感性ベクトルの平均をとることで一番上位の階層の対象「京風湯豆腐」の感性ベクトルを作成している。結果を感性情報ＤＢ２へ出力し、格納して終了する。この例における感性情報ＤＢを図１６に示す。
【００７５】
［Ｉ−３］感性情報抽出部３の第２の実施の形態で行う処理（その２）《観光地検索》
観光地の感性検索（入力した感性表現から観光名所を検索、または入力した観光名所と似た場所を検索）を行う処理の例を説明する。
【００７６】
（ステップＳ０）入力データは、図１７（ａ−１）（ａ−２）に示すような、国と、その代表的な都市名、その名所・名物が階層構造になっているものであるとする。実際の入力時のデータ形式としては、図１７（ｂ）に示す木構造や、図１７（ｃ）に示すＳ式等を用いる。そこから対象の情報を取り出し、対象語ＩＤからなる対象語リストを作成する。対象語ＩＤの他、カテゴリ情報を含めた例を図１７（ｄ）に示す。
【００７７】
（ステップＳ１〜Ｓ３）［Ｉ−２］の実施例と同様の処理なので省略する。
【００７８】
（ステップＳ４）［Ｉ−２］の実施例と同様の手法により、抽出結果テーブルを作成した例を図１８に示す。
【００７９】
（ステップＳ５）［Ｉ−２］の実施例と同様の手法により、感性情報データベースを作成した例を図１９に示す。
【００８０】
［II］感性検索部４で行う処理
上述した［Ｉ−２］の実施例で作成したレシピ検索用の感性情報データベース（図１６）の検索例を説明する。
【００８１】
（ステップＳ１１）条件入力部４１において、
＜入力１＞贅沢ポトフ
＜入力２＞和風、焼肉、ピリピリ
＜入力３＞韓国宮廷風冷麺
の３パターンの検索条件が入力されたとする。
【００８２】
＜入力１＞の場合
（ステップＳ１２）入力語は「贅沢ポトフ」となる。感性ベクトル辞書１に登録がないため、Ｓ１３へ進む。
【００８３】
（ステップＳ１３）感性情報ＤＢ２に入力語の登録があるのでＳ１６へ進む。
【００８４】
（ステップＳ１６）感性情報ＤＢ２から、ＩＤ＝「贅沢ポトフ」であるレコードの感性ベクトル（0.52，0.48，0.23，0.60，0.19，0.51，0.33）を取り出し、Ｓ１７へ進む。
【００８５】
（ステップＳ１７）入力語の感性ベクトルと、感性情報ＤＢ２に格納されている他の各レコードの感性ベクトルとの距離を計算する。感性情報ＤＢ２のレコードが図１６にある「豚のしょうが焼き」、「京風湯豆腐」、「焼肉」、「中華風おでん」のみと仮定した場合、「贅沢ポトフ」との距離順に検索対象語ＩＤを並べると、「中華風おでん」、「京風湯豆腐」、「豚のしょうが焼き」、「焼肉」となる。結果出力部４３へ出力してＳ１８へ進む。
【００８６】
（ステップＳ１８）上記の順に料理名を画面に出力して終了する。
【００８７】
＜入力２＞の場合
（ステップＳ１２）入力語は「和風」、「焼肉」、「ピリピリ」の３単語であるため、単語数分Ｓ１２〜Ｓ１６を繰り返し、複数得られた感性ベクトルの平均を最終的な入力語ベクトルとする。
【００８８】
（ステップＳ１２〜Ｓ１６）入力語「和風」「ピリピリ」は図２の感性ベクトル辞書１に、「焼肉」は感性情報ＤＢ２に登録があるので、前者の場合はＳ１５へ、後者の場合はＳ１６へ進み、それぞれの表記をＩＤとして有するレコードの感性ベクトルを全て取り出し、平均をとったものを入力語の感性ベクトルとして、Ｓ１７へ進む。
【００８９】
（ステップＳ１７）感性情報ＤＢ２内の、入力語の感性ベクトルに近い感性ベクトルを有するレコードを検索し、距離の近い順に検索対象語ＩＤを並べると、「豚のしょうが焼き」、「中華風おでん」、「贅沢ポトフ」、「京風湯豆腐」となる。結果出力部４３へ出力してＳ１８へ進む。
【００９０】
（ステップＳ１８）上記の順に料理名を画面に出力して終了する。
【００９１】
＜入力３＞の場合
（ステップＳ１２）入力語は「韓国宮廷風冷麺」となる。感性ベクトル辞書１に登録がないため、Ｓ１３へ進む。
【００９２】
（ステップＳ１３）感性情報ＤＢ２に登録がないため、Ｓ１４へ進む。
【００９３】
（ステップＳ１４）感性検索ができないため、結果が無いことを示すメッセージ「残念ながら感性検索ができませんでした。通常の検索結果を表示します。」等を表示する。
【００９４】
なお、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、図１、図３、図７、図９の構成図に示された機能を実現するプログラムあるいは図６、図８、図１０の流れ図に示された手順を備えるプログラムをインストールすることによっても実現可能である。
【符号の説明】
【００９５】
１：感性ベクトル辞書、２：感性情報データベース（ＤＢ）、３：感性情報抽出部、４：感性検索部、３１：感性表現辞書、３２：感性表現抽出ルール、３３：テキスト解析部、３４：感性表現抽出部、３５：感性情報生成部、４１：条件入力部、４２：検索部、４３：結果出力部。
【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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