(57)【要約】  漏れ防止検索を適切にするための関連語提示装置（１００）は、番組ごとに番組情報（１０１ａ）を記憶している番組情報記憶部（１０１）と、番組情報（１０１ａ）に含まれている単語の属性ごとに、その属性に属する単語である基準単語と、番組内で共起する単語の集合とを単位とする少なくとも１以上のグループを生成する情報分割部（１０３ａ）と、単語の属性ごとの各グループにおける２つの単語が共起する頻度に応じて算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語とを有する前記属性ごとの属性別連想辞書（１０２ａ，１０２ｂ,１０２ｃ）を連想辞書記憶部（１０２）に格納する関連度算出部（１０３ｂ）と、検索単語とその属性を取得する検索条件取得部（１０４）と、その取得された属性に対応する属性別連想辞書から代替単語を選択する代替単語取得部（１０５）と、選択された代替単語を提示する出力部（１０６）とを備える。
2009019830.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する関連語提示装置であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、
前記番組情報に含まれている単語の属性に属する単語である基準単語と、番組内で共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記単語の属性ごとに生成する分類手段と、
前記単語の属性ごとの各グループにおける２つの単語が共起する頻度に応じて算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を辞書記憶手段に格納する格納手段と、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中の単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と、
前記第１の関連単語選択手段により選択された前記第１の関連単語を提示する提示手段と
を備えることを特徴とする関連語提示装置。
【請求項２】
前記格納手段によって格納される連想辞書では、属性ごとに、２つの単語と前記２つの単語の関連度とが固有の関連性を有する
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項３】
前記分類手段は、前記グループにおける番組内で共起する単語の中から、前記グループにおける基準単語を除く
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項４】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記単語の属性ごとに、前記分類手段によって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す前記連想辞書を作成する第１の関連度算出手段を備える
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項５】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書から単語を前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項６】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報によって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す番組連想辞書を作成し、前記番組連想辞書を前記辞書記憶手段に格納する第２の関連度算出手段と、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記辞書記憶手段に記憶されている番組連想辞書から単語を第２の関連単語として選択する第２の関連単語選択手段とを備え、
前記提示手段は、さらに、前記第２の関連単語選択手段により選択された前記第２の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項７】
前記第２の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と異なる属性の単語のみを前記第２の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項６記載の関連語提示装置。
【請求項８】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記取得手段により取得された検索単語を用いて内容が示されている番組を、前記番組情報から検索する検索手段を備え、
前記第１および第２の関連単語選択手段はそれぞれ、複数の第１および第２の関連単語を選択し、
前記提示手段は、
前記検索手段によって検索された番組の数が多いほど、前記第２の関連単語を前記第１の関連単語よりも多く提示し、前記検索手段によって検索された番組の数が少ないほど、前記第１の関連単語を前記第２の関連単語よりも多く提示する
ことを特徴とする請求項６記載の関連語提示装置。
【請求項９】
前記取得手段は、ユーザの入力操作に応じて前記検索単語および前記検索単語の属性を取得する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１０】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報により示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定する番組選択手段を備え、
前記取得手段は、前記番組選択手段によって特定された複数の番組の内容を示すために前記番組情報で用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、前記複数の単語の中から１つの単語を前記検索単語として取得する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１１】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と同一の属性の単語のみを前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１２】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により検索単語が取得される以前の予め定められた期間に、他の検索単語および前記他の検索単語の属性が取得されている場合には、さらに、前記他の検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記他の検索単語の属性に対応する連想辞書から単語を第３の関連単語として選択し、
前記提示手段は、さらに、前記第１の関連単語選択手段により選択された第３の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１３】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示する関連語提示方法であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語の属性に属する単語である基準単語と、番組内で共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記単語の属性ごとの各グループにおける２つの単語が共起する頻度に応じて算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を辞書記憶手段に格納する格納ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中の単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
を含むことを特徴とする関連語提示方法。
【請求項１４】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示するためのプログラムであって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語の属性に属する単語である基準単語と、番組内で共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記単語の属性ごとの各グループにおける２つの単語が共起する頻度に応じて算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を辞書記憶手段に格納する格納ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中の単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子データからなる連想辞書を作成する関連語提示装置に関し、特に、所定の単語に関連する他の単語を示す連想辞書を作成し、その連想辞書を用いて、その関連する他の単語を関連単語として提示する関連語提示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザから検索単語（検索条件）を取得し、テレビ番組の一覧からその検索単語に対応する番組を検索する番組検索装置がある。【０００３】
さらに、ユーザが検索単語を繰り返し入力することにより、所望の文章（番組）を検索することができるように、先に入力された検索単語に関連する複数の関連単語をユーザに対して提示する関連語提示装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。【０００４】
ユーザは、この関連語提示装置により提示される複数の関連単語から１つの関連単語を新たな検索単語として選択して番組検索装置に入力することにより、複数の検索単語による番組の絞込み検索や漏れ防止検索を行うことができる。【０００５】
つまり、番組検索装置は、ユーザにより入力された検索単語に対応する番組を検索して、複数の番組を検索結果として提示する。ここで、番組検索装置は、絞込み検索を行う場合、ユーザにより次の検索単語が入力されると、先に入力された検索単語に対する検索結果である複数の番組の中から、次の検索単語に対応する番組を検索して表示する。一方、番組検索装置は、漏れ防止検索を行う場合、ユーザにより次の検索単語が入力されると、次の検索単語に対応する複数の番組と、先の検索単語に対応する複数の番組との論理和を提示する。【０００６】
上記特許文献１の関連語提示装置は、ユーザが入力した検索単語に対して検索結果数が少ない場合、検索漏れを防ぐ目的（漏れ防止検索の目的）で、次の検索単語の候補となる関連単語を提示する。【０００７】
したがって、番組検索装置は、例えば、特許文献１の関連語提示装置によって提示される複数の関連単語から一つの関連単語が次の検索単語として選択されると、その検索単語と先の検索単語とを論理和接続し、再検索を行う。ここで、ユーザに提示される関連単語は、ユーザが入力した検索単語と関連が強いため、ユーザは、始めに取得した検索結果から徐々に検索結果を多くすることができる。
【特許文献１】特開平１０−３３４１０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１の関連語提示装置では、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができないという問題がある。【０００９】
つまり、従来の関連語提示装置では、番組内における共起関係に基づいて検索単語と強く関連付けられる関連単語が提示されるため、番組検索装置がこのような関連単語を用いて再検索（漏れ防止検索）を実行しても、先の検索結果と差異の少ない検索結果を表示してしまう。つまり、従来の関連語提示装置では、ユーザが番組検索装置により取得した検索結果と異なる検索結果を取得したい場合でも、そのような検索結果を取得できる関連単語を提示することができない。【００１０】
番組の一覧である番組情報には、番組ごとに、その番組の名称、出演者名および番組概要などがメタデータとして示されている。従来の関連語提示装置は、その番組ごとのメタデータを１つの文章として扱い、番組（メタデータ）の中で共起する単語同士を関連付け、その単語同士の関連度を相互情報量などを用いて算出する。【００１１】
例えば、単語Ａと単語Ｂが同じ番組内でよく共起すると、単語Ａと単語Ｂの関連度は大きく算出される。また、単語Ａの出現する番組に単語Ｂはよく出現するが、単語Ｂが単語Ａの出現しない番組によく出現するのであれば、単語Ａと単語Ｂの関連度は小さく算出される。つまり、関連度が大きい単語同士は、番組内でよく共起する単語同士ということになる。【００１２】
図１は、従来の関連語提示装置によって提示される関連単語を示す図である。【００１３】
例えば、従来の関連語提示装置は、検索単語「スポーツ」に対して関連度が大きい上位１０個の関連単語を提示する。これらの関連度の大きい関連単語は、検索単語「スポーツ」と、ニュース番組やスポーツ番組の中でよく共起する単語である。【００１４】
しかし、これらの関連単語では、番組内における共起関係に基づいて検索単語「スポーツ」に対して大きい関連度が算出されているため、検索単語「スポーツ」が出現する番組と、関連単語が出現する番組とが数多く重複してしまう。例えば、関連単語「気象」で検索できる番組数は４４個であって、そのうち、検索単語「スポーツ」で検索できる番組数は４１個もある。したがって、番組検索装置が検索単語「スポーツ」で番組を検索し、さらに関連単語「気象」を次の検索単語として用いて漏れ防止検索を行っても、先の検索結果と後の検索結果とは殆ど変わらず、３つの番組が異なるだけである。【００１５】
このように、図１に示す１０個の関連単語のうち半分以上（この例では６個）の関連単語のそれぞれにおいて、その関連単語で検索できる番組のうち半分以上の番組が、検索単語「スポーツ」で検索できる番組と重複している。【００１６】
つまり、従来の関連語提示装置では、ユーザが検索単語による検索結果を気に入らない場合に備え、ユーザにその検索単語と関連度の大きい関連単語を提示しても、その関連単語による再検索の検索結果が、もとの検索単語による検索結果とあまり異ならないこととなる頻度が多いのである。【００１７】
ここで、このような従来の関連語提示装置では、各単語間の関連度を示す連想辞書を作成しておくことが想定される。つまり、関連語提示装置は、各単語間の関連度を示す辞書を作成する連想辞書作成装置を備える。【００１８】
しかし、このような従来の関連語提示装置における連想辞書作成装置では、上述のように、番組内における共起関係に基づいて単語間の関連度を算出して連想辞書を作成するため、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができないのである。【００１９】
そこで、本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであって、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができる関連語提示装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記目的を達成するために、本発明に係る関連語提示装置は、複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する関連語提示装置であって、番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、前記番組情報に含まれている単語の属性に属する単語である基準単語と、番組内で共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記単語の属性ごとに生成する分類手段と、前記単語の属性ごとの各グループにおける２つの単語が共起する頻度に応じて算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を辞書記憶手段に格納する格納手段と、検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中の単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と、前記第１の関連単語選択手段により選択された前記第１の関連単語を提示する提示手段とを備えることを特徴とする。ここで、前記格納手段によって格納される連想辞書では、属性ごとに、２つの単語と前記２つの単語の関連度とが固有の関連性を有する。【００２１】
また、前記関連語提示装置は、さらに、前記単語の属性ごとに、前記分類手段によって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す前記連想辞書を作成する第１の関連度算出手段を備えることを特徴としてもよい。また、前記第１の関連単語選択手段は、前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書から単語を前記第１の関連単語として選択することを特徴としてもよい。【００２２】
これにより、本発明に係る関連語提示装置では、例えばジャンルや人名などの属性ごとに、番組情報に含まれる複数の単語が各グループに分類され、そのグループ内における共起関係に基づいて単語間の関連度が算出されて連想辞書が作成される。ここで、１つの属性に対応する各グループは、番組情報内に存在するその属性に属する単語である基準単語ごとに構成され、そのグループは、番組情報において基準単語と番組内で共起する単語の集合である。したがって、このように作成される属性ごとの連想辞書では、従来のように番組内における共起関係に基づいて単語間の関連度が算出されておらず、上述のようなグループ内における共起関係に基づいて単語間の関連度が算出されている。つまり、番組という枠ではなく、基準単語と共起する単語の集合、言い換えれば、共通する使われ方や意味を有する単語の集合という枠における共起関係に基づいて関連度が算出される。【００２３】
その結果、例えば、番組内でのみ共起する単語間の関連度よりも、同じ番組に出現していて、かつ、異なる番組に出現していても同じ単語（基準単語）と多くの頻度で共起している単語間の関連度の方を大きくすることができる。さらに、番組内での単語の共起頻度よりも、番組内で共起しないが同じ単語（基準単語）と共起する頻度の方が多い場合には、番組内で共起する単語同士の関連度よりも、異なる番組に出現するが同じ単語（基準単語）と多くの頻度で共起する単語同士の関連度の方を大きくすることができる。【００２４】
これにより、本発明に係る関連語提示装置では、検索単語の属性に対応する上述のような連想辞書から、その検索単語と関連度が大きい単語が第１の関連単語（代替単語）として選択されて提示されるため、検索単語を含む複数の番組と、第１の関連単語を含む複数の番組とが重複するのを抑えることができる。つまり、番組検索装置は、検索単語に対応する番組を検索して検索結果を表示した後に、本発明に係る関連語提示装置により提示される第１の関連単語を次の検索単語として選択し、漏れ防止検索を実行すれば、先の検索結果に含まれる番組とは異なり、適切な関連性を有する多くの番組を表示することができる。【００２５】
また、前記関連語提示装置は、さらに、前記番組情報によって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す番組連想辞書を作成し、前記番組連想辞書を前記辞書記憶手段に格納する第２の関連度算出手段と、前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記辞書記憶手段に記憶されている番組連想辞書から単語を第２の関連単語として選択する第２の関連単語選択手段とを備え、前記提示手段は、さらに、前記第２の関連単語選択手段により選択された前記第２の関連単語を提示することを特徴としてもよい。【００２６】
これにより、番組内における共起関係に基づいて算出された単語間の関連度を示す番組連想辞書も作成され、検索単語と関連度が大きい単語が第２の関連単語（絞込単語）としてその番組連想辞書から選択されて提示される。その結果、番組検索装置は、検索単語に対応する番組を検索して検索結果を表示した後に、本発明に係る関連語提示装置により提示される第２の関連単語を次の検索単語として選択し、絞込検索を実行すれば、先の検索結果を適切に絞り込むことができる。【００２７】
また、前記関連語提示装置は、さらに、前記番組情報により示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定する番組選択手段を備え、前記取得手段は、前記番組選択手段によって特定された複数の番組の内容を示すために前記番組情報で用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、前記複数の単語の中から１つの単語を前記検索単語として取得することを特徴としてもよい。【００２８】
これにより、複数の番組がユーザに選択されれば、その複数の番組から検索単語が推定されるため、ユーザは検索単語を直接入力することなく、第１の関連単語を提示させることができる。つまり、ユーザは明確な検索単語を思いつかなくても、注目する番組を選択すれば、第１の関連単語を提示させることができる。【００２９】
また、前記第１の関連単語選択手段は、前記取得手段により取得された検索単語の属性と同一の属性の単語のみを前記第１の関連単語として選択することを特徴としてもよい。【００３０】
これにより、ユーザが着目している属性に属する単語のみを第１の関連単語として提示させることができ、複数の第１の関連単語が提示されるときには、ユーザはその中から次の検索単語を容易に選択することができる。【００３１】
また、前記第１の関連単語選択手段は、前記取得手段により検索単語が取得される以前の予め定められた期間に、他の検索単語および前記他の検索単語の属性が取得されている場合には、さらに、前記他の検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記他の検索単語の属性に対応する連想辞書から単語を第３の関連単語として選択し、前記提示手段は、さらに、前記第１の関連単語選択手段により選択された第３の関連単語を提示することを特徴としてもよい。【００３２】
これにより、最近の検索単語に対する第１の関連単語だけでなく、それ以前の過去の検索単語（他の検索単語）に対する第３の関連単語も提示されるため、ユーザは、着目度合いの高い検索単語に対する関連単語を、次の検索単語として容易に選択することができる。【００３３】
また、前記第２の関連単語選択手段は、前記取得手段により取得された検索単語の属性と異なる属性の単語のみを前記第２の関連単語として選択することを特徴としてもよい。【００３４】
これにより、検索単語の属性と異なる属性の単語のみが第２の関連単語（絞込単語）として提示されるため、ユーザは、その第２の関連単語を次の検索単語として選択することにより、先の検索単語の観点と異なる観点から絞込検索を行うことができる。また、例えば複数の第２の関連単語が提示されても、それらの属性は全て検索単語の属性と異なっているため、ユーザは、検索単語の観点と異なる観点から絞込検索を行おうとしたときには、その複数の第２の関連単語から次の検索単語を容易に選択することができる。【００３５】
また、前記関連語提示装置は、さらに、前記取得手段により取得された検索単語を用いて内容が示されている番組を、前記番組情報から検索する検索手段を備え、前記第１および第２の関連単語選択手段はそれぞれ、複数の第１および第２の関連単語を選択し、前記提示手段は、前記検索手段によって検索された番組の数が多いほど、前記第２の関連単語を前記第１の関連単語よりも多く提示し、前記検索手段によって検索された番組の数が少ないほど、前記第１の関連単語を前記第２の関連単語よりも多く提示することを特徴としてもよい。【００３６】
これにより、検索された番組の数が多いほど第２の関連単語（絞込単語）が多く提示されるため、番組検索装置により検索結果として多くの番組が表示されるような場合には、ユーザは、その提示された複数の第１および第２の関連単語の中から、検索結果を絞り込むための次の検索単語を容易に選択することができる。また、検索された番組の数が少ないほど第１の関連単語（代替単語）が多く提示されるため、番組検索装置により検索結果として少ない番組が表示されるような場合には、ユーザは、その提示された複数の第１および第２の関連単語の中から、検索結果を広げるための次の検索単語を容易に選択することができる。つまり、ユーザは、検索結果の状況に応じて適切な次の検索単語を容易に選択することができる。【００３７】
なお、本発明は、このような関連語提示装置として実現することができるだけでなく、その装置における辞書を作成する方法や、関連単語を提示する方法、それらの方法による処理をコンピュータに実行させるプログラム、それらのプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、集積回路としても実現することができる。
【発明の効果】
【００３８】
本発明の関連語提示装置は、検索単語を含む番組と異なる多くの番組が検索されるように、検索単語と関連する関連単語を提示して、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができるという作用効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】図１は、従来の関連語提示装置によって提示される関連単語を示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、同上の番組情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、同上の属性「ジャンル」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。
【図５】図５は、同上の属性「人名」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。
【図６】図６は、同上の属性「国名・場所」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。
【図７】図７は、同上のＡ属性別連想辞書の一例を示す図である。
【図８】図８は、同上のＢ属性別連想辞書の一例を示す図である。
【図９】図９は、同上のＣ属性別連想辞書の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、同上の出力部によって提示される内容を示す図である。
【図１１】図１１は、同上の連想辞書作成部の動作を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、同上の関連語提示装置がユーザによって入力された検索単語に関連する代替単語を提示する動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、同上の効果を説明するための説明図である。
【図１４】図１４は、同上の属性「ジャンル」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態の他の例を示す図である。
【図１５】図１５は、同上の変形例１に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】図１６は、同上の変形例１に係る番組連想辞書の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、同上の変形例１に係る出力部によって提示される内容を示す図である。
【図１８】図１８は、同上の変形例２に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】図１９は、同上の変形例２に係る番組選択部に表示される画面を示す図である。
【図２０】図２０は、同上の変形例３に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】図２１は、同上の変形例３に係る単語比率テーブルの一例を示す図である。
【図２２】図２２は、同上の変形例３に係る単語比率テーブルの他の例を示す図である。
【図２３】図２３は、同上の変形例３に係る単語比率テーブルのさらに他の例を示す図である。
【図２４】図２４は、同上の関連語提示装置の適用例を示す機器の外観を示す図である。
【符号の説明】
【００４０】
１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ    関連語提示装置
１０１    番組情報記憶部
１０１ａ    番組情報
１０２    連想辞書記憶部
１０２ａ    Ａ属性別連想辞書
１０２ｂ    Ｂ属性別連想辞書
１０２ｃ    Ｃ属性別連想辞書
１０２ｄ    番組連想辞書
１０３，１１３    連想辞書作成部
１０３ａ    情報分割部
１０３ｂ    関連度算出部
１０３ｃ    番組連想辞書作成部
１０４，１０４ａ    検索条件取得部
１０５    代替単語取得部
１０６，１３２    出力部
１１１    絞込単語取得部
１２１    番組選択部
１３１    検索部
１３３    テーブル格納部
１３３ａ    単語比率テーブル
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下、本発明の実施の形態における関連語提示装置について図面を参照しながら説明する。【００４２】
図２は、本発明の実施の形態に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。【００４３】
この関連語提示装置１００は、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせるために、検索単語に関連する関連単語を提示する装置であり、図２に示すように、番組情報記憶部１０１、連想辞書記憶部１０２、連想辞書作成部１０３、検索条件取得部１０４、代替単語取得部１０５、および出力部１０６を備えている。【００４４】
番組情報記憶部１０１は、複数の番組の一覧を示す番組情報１０１ａを記憶している。【００４５】
連想辞書作成部１０３は、番組情報１０１ａに含まれる単語の属性ごとに、その番組情報１０１ａに含まれる複数の単語およびその複数の単語間の関連度を示す属性別連想辞書（Ａ属性別連想辞書１０２ａ、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂおよびＣ属性別連想辞書１０２ｃ）を作成し、それらの属性別連想辞書を連想辞書記憶部１０２に格納する。なお、Ａ属性別連想辞書１０２ａ、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂおよびＣ属性別連想辞書１０２ｃをそれぞれ総称して、属性別連想辞書という。【００４６】
また、属性とは、各単語を分類するための番組名以外の情報であり、例えば、単語「完全」および「スペシャル」などが属する属性「形容表現」や、単語「ニュース」および「ドキュメンタリー」などが属する属性「ジャンル」、単語「アナウンサー」および「監督」などが属する属性「職業」、単語「アメリカ」および「伏見稲荷神社」などが属する属性「国名・場所」、単語「松下次郎」および「松下太郎」などが属する属性「人名」などがある。【００４７】
この連想辞書作成部１０３は、情報分割部１０３ａと、関連度算出部１０３ｂとを備えている。【００４８】
情報分割部１０３ａは、番組情報１０１ａに含まれている単語の属性ごとに、番組情報１０１ａに含まれる複数の単語を、複数のグループに分割する。すなわち、情報分割部１０３ａは、番組情報１０１ａに含まれている単語の属性ごとに、その属性に属する単語である基準単語と番組内で共起する単語の集合をグループとしてその基準単語ごとに生成する。【００４９】
関連度算出部１０３ｂは、番組情報１０１ａに含まれる単語の属性ごとに、情報分割部１０３ａによって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、その２つの単語間の関連度を算出する。また、関連度算出部１０３ｂは、このような関連度の算出を各単語間で行い、それらの単語と関連度とを関連付けて示す属性別連想辞書を作成し、その属性別連想辞書を連想辞書記憶部１０２に格納する。【００５０】
検索条件取得部１０４は、ユーザによる入力操作に応じて、検索条件となる単語（検索単語）とその単語の属性とを取得する。このような検索条件取得部１０４は、例えば、キーボードやマウス、リモコン等の入力装置で構成されている。【００５１】
代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって取得された検索単語に関連する単語を、連想辞書記憶部１０２に保持されている、その検索単語の属性に対応する属性別連想辞書から代替単語（関連単語）として取得する。【００５２】
出力部１０６は、代替単語取得部１０５により取得された代替単語をユーザに提示する。このような出力部１０６は、例えば、ＣＲＴディスプレイや、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ（ＰＤＰ）等の表示手段を含んで構成されている。【００５３】
なお、本実施の形態では、番組情報記憶部１０１と連想辞書作成部１０３とから連想辞書作成装置が構成されている。また、本実施の形態では、情報分割部１０３ａが分類手段として構成され、関連度算出部１０３ｂが第１の関連度算出手段および格納手段として構成されている。さらに、本実施の形態では、連想辞書記憶部１０２が辞書記憶手段として構成され、検索条件取得部１０４が取得手段として構成され、代替単語取得部１０５が、代替単語（第１の関連単語）を選択する第１の関連単語選択手段として構成され、出力部１０６が、代替単語（第１の関連単語）を提示する提示手段として構成されている。【００５４】
図３は、番組情報１０１ａの一例を示す図である。【００５５】
番組情報１０１ａは、図３に示すように、番組ごとに、番組を識別するための識別子である番組ＩＤと、番組の内容を示すメタデータと、番組のメタデータに含まれる各単語およびその属性からなる単語属性群とを含む。【００５６】
番組ＩＤは、例えば「０１，０２，０３，…」などで表され、各番組に割り当てられている。【００５７】
また、メタデータは、番組が放送される日である放送日と、番組の開始時刻である放送開始時刻と、番組名と、番組が属するジャンルと、番組に出演する出演者の名前である出演者名と、番組の概要を説明する番組概要とを含む。【００５８】
例えば、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０１」に対応付けて、放送日「２００６／８／２２」と、放送開始時刻「１２：００」と、番組名「松下太郎アワー」と、ジャンル「バラエティ」と、出演者名「松下太郎、松下三郎」と、番組概要「松下太郎が日本の著名ゲストを招いてトークを展開。」とをメタデータとして含んでいる。また、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０２」に対応付けて、放送日「２００６／８／２２」と、放送開始時刻「１３：００」と、番組名「昼時日本列島」と、ジャンル「情報」と、出演者名「松下花子、松下次郎」と、番組概要「日本列島各地の生中継。」とをメタデータとして含んでいる。また、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０３」に対応付けて、放送日「２００６／８／２３」と、放送開始時刻「１６：００」と、番組名「松下次郎におまかせ」と、ジャンル「バラエティ」と、出演者名「松下次郎、松下四郎」と、番組概要「松下次郎が視聴者の相談に答える。健康情報もあり。」とをメタデータとして含んでいる。【００５９】
さらに、例えば、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０１」に対応付けて、単語属性群「松下太郎／人名、バラエティ／ジャンル、松下三郎／人名、日本／国名・場所、ゲスト／職業、トーク／ジャンル」を含む。なお、単語とその単語の属性とは、「（単語）／（属性）」のように「／」で区切って示される。例えば「松下太郎／人名」では、「松下太郎」が単語であって、「人名」がその単語「松下太郎」の属性である。【００６０】
また、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０２」に対応付けて、単語属性群「日本／国名・場所、日本列島／国名・場所、情報／ジャンル、松下花子／人名、松下次郎／人名」を含む。また、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０３」に対応付けて、単語属性群「松下次郎／人名、バラエティ／ジャンル、松下四郎／人名、相談／ジャンル、健康／ジャンル、情報／ジャンル、健康情報／ジャンル」を含む。【００６１】
ここで、単語属性群の単語とその属性は、例えば、固有表現抽出技術や形態素解析技術などを用いてメタデータから抽出されることにより、上述のような番組情報１０１ａに含まれるようにしてもよい。【００６２】
連想辞書作成部１０３の情報分割部１０３ａは、この番組情報１０１ａの示す単語の属性（ジャンルや人名、国名・場所など）ごとに、番組情報１０１ａに含まれる各番組（番組ＩＤ）の単語属性群を、その属性に属する各単語（基準単語）に対応するグループに分類する。つまり、情報分割部１０３ａは、属性ごとに、その属性に属する単語（基準単語）と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語を１つのグループに分類する。【００６３】
図４は、属性「ジャンル」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。【００６４】
情報分割部１０３ａは、例えば、番組ＩＤ「０１」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群にはそれぞれ、属性「ジャンル」に属する単語「バラエティ」が含まれているため、それらの単語属性群を「バラエティ／ジャンル」に対応するグループ１に分類する。また、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群には属性「ジャンル」に属する単語「トーク」が含まれているため、その単語属性群を「トーク／ジャンル」に対応するグループ２に分類する。さらに、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０２」の単語属性群には属性「ジャンル」に属する単語「情報」が含まれているため、その単語属性群を「情報／ジャンル」に対応するグループ３に分類する。【００６５】
つまり、情報分割部１０３ａは、属性「ジャンル」において、番組（単語属性群）内でその属性「ジャンル」に属する基準単語「バラエティ」と共起する複数の単語をグループ１に分類し、その属性「ジャンル」に属する他の基準単語「トーク」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ２に分類し、その属性「ジャンル」に属する他の基準単語「情報」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ３に分類する。【００６６】
ここで、本実施の形態では、情報分割部１０３ａは、単語属性群をグループに分類するときには、同一のグループに同一の単語が複数分類されないように、単語属性群に含まれる複数の単語をグループに分類する。例えば、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群をグループ１に分類した後に、番組ＩＤ「０３」の単語属性群をグループ１に分類する。このとき、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０３」の単語属性群に含まれる複数の単語のうち単語「バラエティ」が既にグループ１に分類されているため、番組ＩＤ「０３」の単語属性群に含まれる複数の単語のうち単語「バラエティ」を除く残りの単語をグループ１に分類する。【００６７】
図５は、属性「人名」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。【００６８】
情報分割部１０３ａは、例えば、番組ＩＤ「０１」の単語属性群には属性「人名」に属する単語「松下太郎」が含まれているため、その単語属性群を「松下太郎／人名」に対応するグループ１に分類する。また、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群には属性「人名」に属する単語「松下三郎」が含まれているため、その単語属性群を「松下三郎／人名」に対応するグループ２に分類する。さらに、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０２」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群にはそれぞれ、属性「人名」に属する単語「松下次郎」が含まれているため、それらの単語属性群を「松下次郎／人名」に対応するグループ３に分類する。【００６９】
つまり、情報分割部１０３ａは、属性「人名」において、番組（単語属性群）内でその属性「人名」に属する基準単語「松下太郎」と共起する複数の単語をグループ１に分類し、その属性「人名」に属する他の基準単語「松下三郎」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ２に分類し、その属性「人名」に属する他の基準単語「松下次郎」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ３に分類する。【００７０】
図６は、属性「国名・場所」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。【００７１】
情報分割部１０３ａは、例えば、番組ＩＤ「０１」の単語属性群および番組ＩＤ「０２」の単語属性群にはそれぞれ、属性「国名・場所」に属する単語「日本」が含まれているため、それらの単語属性群を「日本／国名・場所」に対応するグループ１に分類する。また、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０２」の単語属性群には属性「国名・場所」に属する単語「日本列島」が含まれているため、その単語属性群を「日本列島／国名・場所」に対応するグループ２に分類する。【００７２】
つまり、情報分割部１０３ａは、属性「国名・場所」において、番組（単語属性群）内でその属性「国名・場所」に属する基準単語「日本」と共起する複数の単語をグループ１に分類し、その属性「国名・場所」に属する他の基準単語「日本列島」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ２に分類する。【００７３】
このような分類によって属性ごとに作成される複数のグループを、以下、属性別グループ群という。【００７４】
なお、本実施の形態では、情報分割部１０３ａは、同一のグループに同一の単語が複数分類されないように、単語属性群に含まれる複数の単語をグループに分類したが、同一のグループに同一の単語が複数分類されてもよい。この場合、情報分割部１０３ａは、単語属性群をグループに分類するときには、そのグループに既に分類されている単語を確認することなく、単語属性群に含まれる全ての単語をそのグループに分類する。【００７５】
連想辞書作成部１０３の関連度算出部１０３ｂは、上述のような属性別グループ群（属性）ごとに、その属性別グループ群に含まれる各単語間の関連度を算出し、その属性別グループ群に対応した属性別連想辞書を作成する。【００７６】
つまり、関連度算出部１０３ｂは、１つの属性別連想辞書を作成するときには、属性別グループ群に含まれる２つの単語の組合せごとに単語同士の関連度を算出する。そして、関連度算出部１０３ｂは、その組合せごとに、その組合せに含まれる２つの単語と、それらの単語に対して算出された関連度とを関連付けて示す属性別連想辞書を作成し、連想辞書記憶部１０２に格納する。【００７７】
例えば、関連度算出部１０３ｂは、相互情報量（ＭＩ）を利用することにより、各単語間の関連度を算出する。具体的には、関連度算出部１０３ｂは、単語Ｗ１と単語Ｗ２の両方を含むグループの数をａとし、単語Ｗ１を含まずに単語Ｗ２を含むグループの数をｂとし、単語Ｗ１を含んで単語Ｗ２を含まないグループの数をｃとし、単語Ｗ１と単語Ｗ２の両方を含まないグループの数をｄとし、総グループ数をＮ（＝ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）とすると、ＭＩ＝ｌｏｇ２（ａＮ／（（ａ＋ｂ）（ａ＋ｃ）））により、相互情報量（ＭＩ）を関連度として算出する。【００７８】
なお、関連度算出部１０３ｂは、相互情報量（ＭＩ）以外の一般的な方法、例えばＤｉｃｅ−ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、重み付きＤｉｃｅ−ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、ｔ−ｓｃｏｒｅ、χ二乗値、または対数尤度比などにより、関連度を算出してもよい。【００７９】
単語Ｗ１と単語Ｗ２との間の関連度は、属性別グループ群において、単語Ｗ１と単語Ｗ２とが共起するグループが多いほど大きくなるような値である。また、例えば、単語Ｗ１を含む多くのグループには単語Ｗ２が含まれているが、単語Ｗ１を含まない多くのグループに単語Ｗ２が含まれている場合には、この関連度は小さくなる。つまり、単語間の関連度が大きいということは、多くのグループでそれらの単語が共起し、それら単語の関連が強いことを示す。【００８０】
例えば、関連度算出部１０３ｂは、図４に示すような属性「ジャンル」の属性別グループ群に含まれる、単語「松下太郎」と単語「松下三郎」との間の関連度や、単語「松下太郎」と単語「バラエティ」との間の関連度、単語「松下太郎」と単語「トーク」との間の関連度などを算出する。その結果、関連度算出部１０３ｂは、属性「ジャンル」の属性別グループ群における各単語間の関連度を示すＡ属性別連想辞書１０２ａを作成する。【００８１】
図７は、Ａ属性別連想辞書１０２ａの一例を示す図である。【００８２】
Ａ属性別連想辞書１０２ａは、属性「ジャンル」に対応する属性別グループ群の中の複数組の単語同士、例えば、番組に出演している出演者名やジャンルなどの単語同士を関連付けて、それらの単語間の関連度を示している。【００８３】
具体的に、Ａ属性別連想辞書１０２ａは、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「松下三郎」との間の関連度「０．５」や、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「バラエティ」との間の関連度「０．４」、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「トーク」との間の関連度「０．５」などを示す。【００８４】
なお、Ａ属性別連想辞書１０２ａは各単語の属性も示している。また、このＡ属性別連想辞書１０２ａにおいて関連度が示される２つの単語は、同一グループに含まれる単語である。【００８５】
また、関連度算出部１０３ｂは、図５に示すような属性「人名」の属性別グループ群に含まれる、単語「松下花子」と単語「松下次郎」との間の関連度や、単語「松下花子」と単語「日本」との間の関連度、単語「松下花子」と単語「情報」との間の関連度などを算出する。その結果、関連度算出部１０３ｂは、属性「人名」の属性別グループ群における各単語間の関連度を示すＢ属性別連想辞書１０２ｂを作成する。【００８６】
図８は、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂの一例を示す図である。【００８７】
Ｂ属性別連想辞書１０２ｂは、属性「人名」に対応する属性別グループ群の中の複数組の単語同士、例えば、番組に出演している出演者名やジャンルなどの単語同士を関連付けて、それらの単語間の関連度を示している。【００８８】
具体的に、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂは、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「松下次郎」との間の関連度「０．５」や、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「日本」との間の関連度「０．２」、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「情報」との間の関連度「０．６」などを示す。【００８９】
なお、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂは各単語の属性も示している。また、このＢ属性別連想辞書１０２ｂにおいて関連度が示される２つの単語は、同一グループに含まれる単語である。【００９０】
また、関連度算出部１０３ｂは、図６に示すような属性「国名・場所」の属性別グループ群に含まれる、単語「松下太郎」と単語「松下三郎」との間の関連度や、単語「松下太郎」と単語「バラエティ」との間の関連度、単語「松下太郎」と単語「トーク」との間の関連度などを算出する。その結果、関連度算出部１０３ｂは、属性「国名・場所」の属性別グループ群における各単語間の関連度を示すＣ属性別連想辞書１０２ｃを作成する。【００９１】
図９は、Ｃ属性別連想辞書１０２ｃの一例を示す図である。【００９２】
Ｃ属性別連想辞書１０２ｃは、属性「国名・場所」に対応する属性別グループ群の中の複数組の単語同士、例えば、番組に出演している出演者名やジャンルなどの単語同士を関連付けて、それらの単語間の関連度を示している。【００９３】
具体的に、Ｃ属性別連想辞書１０２ｃは、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「松下三郎」との間の関連度「０．５」や、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「バラエティ」との間の関連度「０．４」、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「トーク」との間の関連度「０．５」などを示す。【００９４】
なお、Ｃ属性別連想辞書１０２ｃは各単語の属性も示している。また、このＣ属性別連想辞書１０２ｃにおいて関連度が示される２つの単語は、同一グループに含まれる単語である。【００９５】
また、本実施の形態では、属性「ジャンル」、「人名」および「国名・場所」のそれぞれに対する属性別連想辞書を作成したが、他の属性に対する属性別連想辞書を作成してもよい。例えば、プロ野球やサッカーなどのスポーツの「チーム名」や「スポーツ名」、交響楽団などの「楽団名」、委員会や組織などの「委員会名」や「組織名」、アナウンサーや野球選手などの職業の「職業名」、強烈や激安などの「修飾詞」などを属性とし、それらの属性に対する属性別連想辞書を作成してもよい。また、属性「人名」の代わりに、その属性を細分化した例えばドラマなどの「役名」や、「主人公」、「脇役」などを属性とし、その属性に対する属性別連想辞書を作成してもよい。【００９６】
代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって取得された属性に対応する属性別連想辞書を連想辞書記憶部１０２から検索して見つけ出す。さらに、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって取得された検索単語と閾値以上の関連度を有する単語を、その属性別連想辞書から検索して代替単語（関連単語）として取得する。つまり、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、検索条件取得部１０４により取得された属性に対応する属性別連想辞書から単語を代替単語（関連単語）として選択する。そして、代替単語取得部１０５は、その取得した代替単語を出力部１０６に提示させる。【００９７】
図１０は、出力部１０６によって提示される内容を示す図である。【００９８】
出力部１０６は、例えば、番組検索装置に接続され、その番組検索装置によって検索された番組を表示するとともに、上述の代替単語を表示する。なお、番組検索装置は、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａによって示される複数の番組の中から、ユーザによって入力された検索単語に応じた番組を検索する。【００９９】
このような出力部１０６は、番組検索装置によって検索された番組の一覧を示す検索結果画面１０６ａと、代替単語を示す代替単語表示画面１０６ｂとを表示する。【０１００】
例えば、代替単語表示画面１０６ｂには、代替単語およびその属性として、「松下次郎／人名」および「松下四郎／人名」などが表示される。【０１０１】
図１１は、連想辞書作成部１０３の動作を示すフローチャートである。【０１０２】
情報分割部１０３ａは、属性ごとに、番組情報１０１ａの各単語属性群を複数のグループに分類する（ステップＳ１００）。つまり、情報分割部１０３ａは、属性ごとに、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａに含まれる単語属性群内でその属性に属する単語（基準単語）と共起する複数の単語を、その属性および基準単語に対応するグループに分類する。その属性に属する単語（基準単語）が複数あれば、その基準単語の数と等しい数のグループが生成される。その結果、属性ごとに、上述の属性別グループ群が生成される。【０１０３】
例えば、情報分割部１０３ａは、図４に示すように、属性「ジャンル」に属する基準単語「バラエティ」が番組情報１０１ａの単語属性群にあれば、その基準単語「バラエティ」と単語属性群内で共起する単語「松下太郎、バラエティ、松下三郎など」を、「バラエティ／ジャンル」に対応するグループ１に分類する。さらに、情報分割部１０３ａは、属性「ジャンル」に属する基準単語「バラエティ」以外にも、属性「ジャンル」に属する単語（情報、相談、健康、健康情報など）が番組情報１０１ａにあれば、それらの単語を基準単語とし、その基準単語と単語属性群内で共起する複数の単語を、その基準単語に対応するグループに分類する。また、情報分割部１０３ａは、他の属性（人名や、国名・場所など）に属する単語が番組情報１０１ａにあれば、それらの属性に対しても、上述のような分類を行う。【０１０４】
次に、関連度算出部１０３ｂは、上述の情報分割部１０３ａによる分類に用いられた複数の属性の中から１つの属性（属性別グループ群）を選択し（ステップＳ１０２）、属性別グループ群に含まれる１つの単語Ｗ１を選択するとともに（ステップＳ１０４）、属性別グループ群に含まれる他の１つの単語Ｗ２を選択する（ステップＳ１０６）。【０１０５】
そして、関連度算出部１０３ｂは、ステップＳ１０４で選択した単語Ｗ１と、ステップＳ１０６で選択した単語Ｗ２との間の関連度を、ステップＳ１０２で選択した属性（属性別グループ群）に基づいて算出する（ステップＳ１０８）。その後、関連度算出部１０３ｂは、その単語Ｗ１，Ｗ２と関連度とを関連付けて、その属性に対応する属性別連想辞書に書き込む（ステップＳ１１０）。【０１０６】
例えば、関連度算出部１０３ｂは、番組情報１０１ａに含まれる単語の属性（ジャンル、人名、国名・場所など）から属性「ジャンル」を選択し、その属性の属性別グループ群を参照して、単語Ｗ１「松下太郎／人名」と、単語Ｗ２「バラエティ／ジャンル」との間の関連度を算出する。その結果、（単語Ｗ１，単語Ｗ２，関連度）が例えば（松下太郎／人名，バラエティ／ジャンル，０．４）としてＡ属性別連想辞書１０２ａに書き込まれる。【０１０７】
関連度算出部１０３ｂは、ステップＳ１１０の後、属性別グループ群に単語Ｗ２として選択されていない単語があるか否かを判別する（ステップＳ１１２）。ここで、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない単語があると判別すると（ステップＳ１１２のＹ）、ステップＳ１０６からの処理を繰り返し実行する。つまり、関連度算出部１０３ｂは、その選択されていない単語を新たな単語Ｗ２として選択する。【０１０８】
一方、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない単語がないと判別すると（ステップＳ１１２のＮ）、さらに、属性別グループ群に単語Ｗ１として選択されていない単語があるか否かを判別する（ステップＳ１１４）。ここで、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない単語があると判別すると（ステップＳ１１４のＹ）、ステップＳ１０４からの処理を繰り返し実行する。つまり、関連度算出部１０３ｂは、その選択されていない単語を新たな単語Ｗ１として選択する。【０１０９】
また、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない単語がないと判別すると（ステップＳ１１４のＮ）、ステップＳ１０２で選択された属性に対する属性別連想辞書が完成したと判断し、情報分割部１０３ａによる分類に用いられた複数の属性（属性別グループ群）のうち、選択されていない属性があるか否かを判別する（ステップＳ１１６）。【０１１０】
関連度算出部１０３ｂは、選択されていない属性があると判別すると（ステップＳ１１６のＹ）、ステップＳ１０２からの処理を繰り返し実行する。一方、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない属性がないと判別すると（ステップＳ１１６のＮ）、全ての属性別連想辞書が完成したと判断して、処理を終了する。【０１１１】
次に、本実施の形態による関連語提示装置１００が属性別連想辞書から代替単語を取得する際の動作について説明する。【０１１２】
図１２は、関連語提示装置１００がユーザによって入力された検索単語に関連する代替単語を提示する動作を示すフローチャートである。【０１１３】
まず、検索条件取得部１０４は、ユーザによる入力操作に応じて、検索単語とその検索単語の属性とを取得して代替単語取得部１０５に出力する（ステップＳ２０１）。代替単語取得部１０５は、その属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語（関連単語）として取得する（ステップＳ２０２）。【０１１４】
例えば、検索条件取得部１０４は、検索単語／属性として「松下花子／人名」を取得する。ここで、連想辞書記憶部１０２には、図７〜図９に示すような属性別連想辞書が格納されている。このような場合、代替単語取得部１０５は、その属性「人名」に対応するＢ属性別連想辞書１０２ｂから、その検索単語「松下花子」と閾値（例えば０．５）以上の関連度で関連付けられている単語「松下次郎」、「松下四郎」および「情報」を代替単語として取得する。【０１１５】
なお、代替単語取得部１０５は、検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語として取得することなく、検索単語に関連付けられた関連度の大きい単語から順に、予め定められた数だけそれらの単語を代替単語として取得してもよい。また、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４に取得された属性に対応する属性別連想辞書から代替単語を取得したが、全ての属性別連想辞書から代替単語を取得してもよい。【０１１６】
次に、出力部１０６は、代替単語取得部１０５で取得された代替単語をユーザに提示する（ステップＳ２０３）。例えば、出力部１０６は、代替単語取得部１０５で取得された代替単語「松下次郎」、「松下四郎」および「情報」をユーザに提示する。なお、出力部１０６は、代替単語とともに、その代替単語の属性もユーザに提示してもよい。【０１１７】
以上のように、本実施の形態では、番組情報１０１ａの各メタデータに含まれる単語の属性毎に、その属性に属する複数の単語をそれぞれ基準単語としてそれらの基準単語に対応するグループを設定し、番組情報１０１ａの各メタデータに含まれる複数の単語をそれらのグループに分類する。さらに、本実施の形態では、属性ごとに、各グループで共起する単語同士の関連度を算出する。これにより、番組内でのみ共起して関連付けられる単語間の関連度よりも、同じ番組に出現していて、かつ、異なる番組に出現していても同じ単語（基準単語）と共起するために関連付けられる単語間の関連度の方をより強く関連付けることができる。さらには、番組内でのみ共起する単語同士でも出現頻度が低い場合には、それらの単語同士の関連度よりも、番組内で共起しないが、同じグループ内で多く共起する単語同士の関連度の方が関連付けが強くなることもある。【０１１８】
その結果、番組検索装置が、検索単語を用いて検索を行った後に、本実施の形態における関連語提示装置１００により提示される代替単語を用いて再検索（漏れ防止検索）を実行すれば、その番組検索装置は、先の検索結果（番組の一覧）との重複を抑えた、ユーザの関心のある検索結果を適切に表示することができる。【０１１９】
図１３は、本実施の形態における効果を説明するための説明図である。【０１２０】
例えば、本実施の形態における連想辞書作成部１０３は、例えば、３ヵ月間の地上波６チャンネル分の約１０，０００番組の一覧を示す電子番組表を番組情報１０１ａとして扱い、その電子番組表を用いて属性別連想辞書を作成する。このように作成された属性別連想辞書は、図１３に示すように、単語およびその属性である「スポーツ／ジャンル」に対して、関連度が大きい上位１０個の単語およびその属性を示す。【０１２１】
言い換えれば、関連語提示装置１００は、「スポーツ／ジャンル」を検索単語およびその属性として取得すると、図１３に示すように、その検索単語と関連度が大きい上位１０個の単語を代替単語として提示する。【０１２２】
ここで、これらの提示される代替単語では、上述のグループ内における共起関係に基づいて、検索単語「スポーツ」に対して大きい関連度が算出されているため、検索単語「スポーツ」で検索される番組と、代替単語で検索される番組との重複を抑えることができる。【０１２３】
例えば、代替単語「特集」で検索される番組数は１２４個であって、そのうち、単語「スポーツ」で検索される番組と重複する番組の数は５個しかない。【０１２４】
つまり、本実施の形態における関連語提示装置１００は、ユーザが入力した検索条件（検索単語）に対応する番組と異なる番組に出現し、かつ、同じ特定の単語（基準単語）とグループ内で多く共起する代替単語をユーザに提示することができる。また、このような代替単語は、検索単語と使われ方が似ているため、検索単語と意味が似ている。【０１２５】
したがって、番組検索装置が検索単語「スポーツ」で番組を検索し、さらに代替単語「特集」で漏れ防止検索を行った場合には、先の検索結果に含まれていない多くの新たな番組（１１９個の番組）を表示することができる。【０１２６】
すなわち、番組検索装置は、関連語提示装置１００により提示される関連単語を用いて漏れ防止検索を行えば、先の検索結果との重複を抑えた新たな検索結果を表示することができ、適切な漏れ防止検索を行うことができる。【０１２７】
なお、情報分割部１０３ａは、属性ごとに、その属性に属する単語（基準単語）と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語を１つのグループに分類する際、その基準単語をグループに含まないようにしてもよい。【０１２８】
図１４は、属性「ジャンル」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態の他の例を示す図である。【０１２９】
情報分割部１０３ａは、例えば、番組ＩＤ「０１」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群にはそれぞれ、属性「ジャンル」に属する単語「バラエティ」が含まれているため、それらの単語属性群を「バラエティ／ジャンル」に対応するグループ１に分類する。また、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群には属性「ジャンル」に属する単語「トーク」が含まれているため、その単語属性群を「トーク／ジャンル」に対応するグループ２に分類する。さらに、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０２」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群にはそれぞれ、属性「ジャンル」に属する単語「情報」が含まれているため、その単語属性群を「情報／ジャンル」に対応するグループ３に分類する。【０１３０】
ここで、情報分割部１０３ａは、上述のように、グループに単語属性群を分類するときには、単語属性群からそのグループの基準単語を除き、基準単語が除かれた単語属性群をそのグループに分類する。例えば、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群をグループ１に分類するときには、それらの単語属性群からグループ１の基準単語「バラエティ」を除き、番組ＩＤ「０１」の単語属性群をグループ２に分類するときには、その単語属性群からグループ２の基準単語「トーク」を除き、番組ＩＤ「０２」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群をグループ３に分類するときには、それらの単語属性群からグループ３の基準単語「情報」を除く。【０１３１】
このように、基準単語が除かれた単語属性群をグループに分類することによって、直接共起する単語の共起回数を減少させることができ、その結果、異なる番組に出現していても同じ単語（基準単語）と共起する単語同士をより強く関連付けることができる。【０１３２】
（変形例１）
ここで、本実施の形態における第１の変形例について説明する。【０１３３】
本変形例に係る関連語提示装置は、漏れ防止検索のための関連単語（代替単語）を提示するだけでなく、絞込検索のための関連単語（絞込単語）も提示する。つまり、本変形例に係る連想辞書作成部は、代替単語のための属性別連想辞書だけでなく、絞込単語のための番組連想辞書も作成する。【０１３４】
図１５は、本変形例に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。【０１３５】
本変形例に係る関連語提示装置１００ａは、番組情報記憶部１０１、連想辞書作成部１１３、連想辞書記憶部１０２、検索条件取得部１０４、絞込単語取得部１１１、代替単語取得部１０５、および出力部１０６を備えている。【０１３６】
つまり、本変形例に係る関連語提示装置１００ａは、上記実施の形態における関連語提示装置１００と比べて、連想辞書作成部１０３の代わりに連想辞書作成部１１３を備え、さらに、絞込単語取得部１１１を備えている。また、本変形例に係る連想辞書記憶部１０２には、属性別連想辞書（Ａ属性別連想辞書１０２ａ、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂおよびＣ属性別連想辞書１０２ｃ）の他、絞込単語のための番組連想辞書１０２ｄが格納される。【０１３７】
連想辞書作成部１１３は、上記実施の形態における連想辞書作成部１０３と同様、情報分割部１０３ａおよび関連度算出部１０３ｂを備えるとともに、さらに、番組連想辞書作成部１０３ｃを備えている。【０１３８】
番組連想辞書作成部１０３ｃは、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａに含まれている番組毎のメタデータを用い、その各番組のメタデータに含まれる２つの単語の組合せごとに単語同士の関連度を算出する。そして、番組連想辞書作成部１０３ｃは、その組合せごとに、その組合せに含まれる２つの単語と、それらの単語に対して算出された関連度とを関連付けて示す番組連想辞書１０２ｄを作成し、連想辞書記憶部１０２に格納する。【０１３９】
つまり、本変形例に係る番組連想辞書作成部１０３ｃは、番組情報１０１ａに含まれる各メタデータを、上述の１つの属性別グループ群に含まれるグループのように扱い、関連度算出部１０３ｂと同様の算出方法（相互情報量など）で各単語間の関連度を算出する。【０１４０】
絞込単語取得部１１１は、検索条件取得部１０４で取得された検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられている単語を絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから取得する。そして、出力部１０６は、代替単語取得部１０５で取得された代替単語と、絞込単語取得部１１１で取得された絞込単語とをユーザに提示する。【０１４１】
図１６は、番組連想辞書１０２ｄの一例を示す図である。【０１４２】
番組連想辞書１０２ｄは、例えば図１６に示すように、同じ番組に出現する単語同士を関連付けて示す。具体的に、番組連想辞書１０２ｄは、単語Ｗ１「情報」と単語Ｗ２「松下次郎」との間の関連度「０．６」や、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「日本」との間の関連度「０．２」、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「松下次郎」との間の関連度「０．８」などを示す。なお、番組連想辞書１０２ｄは各単語の属性も示している。【０１４３】
絞込単語取得部１１１は、例えば、検索条件取得部１０４によって「松下花子／人名」が検索単語およびその属性として取得されると、その検索単語と閾値（例えば、０．６）以上の関連度で関連付けられている単語「情報」および「松下次郎」を絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから取得する。出力部１０６は、絞込単語取得部１１１で取得された絞込単語「情報」および「松下次郎」をユーザに提示する。なお、出力部１０６は、絞込単語とともに、その絞込単語の属性もユーザに提示してもよい。【０１４４】
図１７は、出力部１０６によって提示される内容を示す図である。【０１４５】
出力部１０６は、例えば、番組検索装置に接続され、その番組検索装置によって検索された番組を表示するとともに、上述の代替単語および絞込単語を表示する。なお、番組検索装置は、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａによって示される複数の番組の中から、ユーザによって入力された検索単語に応じた番組を検索する。【０１４６】
このような出力部１０６は、番組検索装置によって検索された番組の一覧を示す検索結果画面１０６ａと、絞込単語を示す絞込単語表示画面１０６ｃと、代替単語を示す代替単語表示画面１０６ｂとを表示する。【０１４７】
例えば、絞込単語表示画面１０６ｃには、絞込単語およびその属性として、「松下次郎／人名」および「情報／ジャンル」が表示される。また、代替単語表示画面１０６ｂには、代替単語およびその属性として、「松下四郎／人名」および「情報／ジャンル」が表示される。【０１４８】
番組検索装置は、その代替単語表示画面１０６ｂに表示されている何れかの代替単語が選択されると、その代替単語による番組の漏れ防止検索を実行し、絞込単語表示画面１０６ｃに表示されている何れかの絞込単語が選択されると、その絞込単語による番組の絞込検索を実行する。【０１４９】
このように、本変形例では、第２の関連度算出手段として構成される番組連想辞書作成部１０３ｃが、番組情報１０１ａによって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、その２つの単語間の関連度を算出し、その２つの単語と関連度とを関連付けて示す番組連想辞書１０２ｄを作成し、その番組連想辞書１０２ｄを連想辞書記憶部１０２に格納する。さらに、本変形例では、第２の関連単語選択手段として構成される絞込単語取得部１１１が、検索条件取得部１０４により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、連想辞書記憶部１０２に記憶されている番組連想辞書１０２ｄから単語を絞込単語（第２の関連単語）として選択する。【０１５０】
したがって、本変形例では、多くの番組のそれぞれで共起する単語同士に対して大きい関連度を示す番組連想辞書１０２ｄが作成され、検索単語に対して関連度の大きい単語が絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから抽出されて表示される。【０１５１】
その結果、番組検索装置は、本変形例に係る関連語提示装置１００ａを用いれば、検索条件（検索単語）に対して得られる検索結果（番組の一覧）を絞り込むことができる。また、関連語提示装置１００ａによって提示される絞込単語は、検索単語と多くの番組で共起する関連性の強い単語であるため、検索結果を徐々に絞り込むことができ、検索結果が急激に少なくなることを防ぐことができる。【０１５２】
なお、絞込単語取得部１１１は、検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられている単語を絞込単語として取得することなく、検索単語に関連付けられた関連度の大きい単語から順に、予め定められた数だけそれらの単語を絞込単語として取得してもよい。【０１５３】
また、出力部１０６は、ユーザに絞込単語と代替単語の両方をユーザに提示したが、ユーザによる操作に応じて何れか一方のみをユーザに提示してもよい。【０１５４】
（変形例２）
ここで、本実施の形態における第２の変形例について説明する。【０１５５】
本変形例に係る関連語提示装置は、検索単語とその属性をユーザから直接取得することなく、ユーザによって選択された番組から検索単語とその属性を推定する。【０１５６】
図１８は、本変形例に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。【０１５７】
本変形例に係る関連語提示装置１００ｂは、番組情報記憶部１０１、連想辞書作成部１０３、連想辞書記憶部１０２、番組選択部１２１、検索条件取得部１０４ａ、代替単語取得部１０５、および出力部１０６を備えている。【０１５８】
つまり、本変形例に係る関連語提示装置１００ｂは、上記実施の形態における関連語提示装置１００と比べて、検索条件取得部１０４の代わりに検索条件取得部１０４ａを備え、さらに、番組選択部１２１を備えている。【０１５９】
番組選択部１２１は、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａにより示される番組の一覧を表示する。番組選択部１２１は、その一覧から何れかの番組がユーザによって選択されると、その選択された番組の番組ＩＤを検索条件取得部１０４ａに出力する。【０１６０】
検索条件取得部１０４ａは、番組選択部１２１から番組ＩＤを取得し、その番組ＩＤに対応する単語属性群を番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａから取り出す。そして、検索条件取得部１０４ａは、その取り出した単語属性群の中から、ユーザに対して適切な検索単語とその属性を推定する。【０１６１】
例えば、検索条件取得部１０４ａは、複数の番組ＩＤを取得し、複数の単語属性群を番組情報１０１ａから取り出した場合、その複数の単語属性群に最も多く含まれている単語とその属性を、ユーザに対して適切な検索単語とその属性として推定する。【０１６２】
図１９は、番組選択部１２１に表示される画面を示す図である。【０１６３】
番組選択部１２１は、例えば図１９に示すように、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａにより示される番組の一覧を表示する。【０１６４】
具体的に、番組選択部１２１は、番組情報１０１ａにより示されるメタデータのジャンル（バラエティなど）ごとに、複数の番組（放送日や、番組名、番組概要など）を纏めて表示する。また、番組選択部１２１は、番組情報１０１ａに各番組のサムネイルが含まれていれば、そのサムネイルも表示する。また、番組選択部１２１は、その一覧の各番組に対して、ユーザが番組を選択し得るように、チェックボックスＣＢを付して表示する。さらに、番組選択部１２１は、検索条件取得部１０４ａに対する検索単語の推定を開始させるための開始ボタンＳＢを表示する。【０１６５】
このような番組選択部１２１の画面を見たユーザは、注目している番組をその一覧の中から見つけると、番組選択部１２１を操作して、その番組に付されたチェックボックスＣＢを選択し、そのチェックボックスＣＢ内にチェックマークを表示させる。そして、ユーザは開始ボタンＳＢを選択する。【０１６６】
その結果、番組選択部１２１は、チェックボックスＣＢ内にチェックマークが表示されている番組に対応する番組ＩＤ、例えば番組ＩＤ「０１」および「１０」を検索条件取得部１０４ａに出力する。【０１６７】
検索条件取得部１０４ａは、上述のように番組選択部１２１から出力された番組ＩＤ「０１」および「１０」を取得する。そして、検索条件取得部１０４ａは、番組ＩＤ「０１」に対応する単語属性群「松下太郎／人名、バラエティ／ジャンル、松下三郎／人名、日本／国名・場所、ゲスト／職業、トーク／ジャンル」と、番組ＩＤ「１０」に対応する単語属性群「松下太郎／人名、バラエティ／ジャンル、世界／国名・場所」とを、番組情報記憶部１０１から取得する。【０１６８】
検索条件取得部１０４ａは、このような２つの単語属性群を取得すると、例えば、それらの単語属性群の中で最も多く含まれている単語とその属性である「松下太郎／人名」または「バラエティ／ジャンル」を、ユーザに対して適切な検索単語とその属性として推定する。【０１６９】
このように、本変形例では、番組選択部１２１が、番組情報１０１ａにより示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定し、検索条件取得部１０４が、番組選択部１２１によって特定された複数の番組の内容を示すために番組情報１０１ａで用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、その複数の単語の中から１つの単語を検索単語として取得し、その検索単語の属性を特定する。【０１７０】
したがって、本変形例では、ユーザによって選択された番組に基づいて検索単語およびその属性が推定されるため、ユーザは検索単語を入力することなく、ユーザの注目している番組を選択することで、その番組に関連する代替単語を提示させることができる。【０１７１】
なお、本変形例では、検索条件取得部１０４ａは、番組情報１０１ａに示される複数の番組の中からユーザによって選択された番組に基づいて検索単語を推定したが、番組検索装置による検索結果に含まれる複数の番組の中からユーザによって選択された番組に基づいて、検索単語を推定してもよい。【０１７２】
例えば、番組検索装置は、図１９に示すような番組の一覧を検索結果として出力部１０６に表示させる。そして、ユーザがその一覧に表示されている幾つかのチェックボックスを選択すれば、出力部１０６は、その選択された幾つかのチェックボックスに対応する番組の番組ＩＤを番組情報１０１ａから取得して検索条件取得部１０４ａに出力する。検索条件取得部１０４ａは、上述と同様に、それらの番組ＩＤと番組情報１０１ａとを用いて検索単語を推定する。【０１７３】
（変形例３）
ここで、本実施の形態における第３の変形例について説明する。【０１７４】
本変形例に係る関連語提示装置は、変形例１の関連語提示装置１００ａと同様、絞込単語および代替単語を提示するとともに、検索条件により検索された番組の数に応じて、提示される絞込単語の数と代替単語の数との比率（単語比率）を変化させる。【０１７５】
図２０は、本変形例に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。【０１７６】
本変形例に係る関連語提示装置１００ｃは、番組情報記憶部１０１、連想辞書作成部１１３、連想辞書記憶部１０２、検索条件取得部１０４、絞込単語取得部１１１、代替単語取得部１０５、検索部１３１、テーブル格納部１３３および出力部１３２を備えている。【０１７７】
つまり、本変形例に係る関連語提示装置１００ｃは、変形例１に係る関連語提示装置１００ａと比べて、出力部１０６の代わりに出力部１３２を備え、さらに、検索部１３１およびテーブル格納部１３３を備えている。【０１７８】
検索部１３１は、検索条件取得部１０４で取得された検索単語を単語属性群に含む番組を、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａから検索し、検索された番組の数を出力部１３２に出力する。【０１７９】
テーブル格納部１３３は、単語比率テーブル１３３ａを格納している。この単語比率テーブル１３３ａは、検索部１３１によって検索された番組の数に応じた、ユーザに提示されるべき絞込単語の数（絞込単語数）と代替単語の数（代替単語数）との比率を単語比率として示す。【０１８０】
すなわち、この単語比率テーブル１３３ａは、検索部１３１によって検索された番組の数が多い場合には、ユーザに提示される絞込単語の数を代替単語の数よりも多くすべきことを示し、逆に、検索部１３１によって検索された番組の数が少ない場合には、ユーザに提示される絞込単語の数を代替単語の数よりも少なくすべきことを示す。【０１８１】
出力部１３２は、絞込単語取得部１１１および代替単語取得部１０５から出力された複数の絞込単語および代替単語と、検索部１３１から出力された番組の数と、テーブル格納部１３３に格納されている単語比率テーブル１３３ａと取得する。【０１８２】
そして、出力部１３２は、検索部１３１から出力された番組の数に応じた単語比率を、その単語比率テーブル１３３ａから特定する。出力部１３２は、絞込単語取得部１１１および代替単語取得部１０５から出力された複数の絞込単語および代替単語の中から、上述のように特定した単語比率に合うように、関連度の大きいものから順に絞込単語と代替単語とを選択して表示する。【０１８３】
図２１は、単語比率テーブル１３３ａの一例を示す図である。【０１８４】
単語比率テーブル１３３ａは、例えば図２１に示すように、検索部１３１によって検索された番組の数（検索結果数）と単語比率とを関連付けて示す。【０１８５】
具体的に、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数が１０００以上であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝８：２」を示し、検索結果数が５００以上１００未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝６：４」を示す。また、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数が５０以上５００未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝４：６」を示し、検索結果数が５０未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝２：８」を示す。【０１８６】
例えば、検索部１３１は、検索条件取得部１０４から出力された検索単語およびその属性として「コント／ジャンル」を取得すると、その「コント／ジャンル」が存在する番組を番組情報記憶部１０１から検索する。このとき、検索部１３１は、２０００個の番組を見つけると、その番組の数である検索結果数「２０００」を出力部１３２に出力する。【０１８７】
出力部１３２は、検索部１３１から検索結果数「２０００」を取得すると、検索結果数「２０００」に対応した単語比率「８：２」を単語比率テーブル１３３ａから特定する。【０１８８】
その結果、出力部１３２は、絞込単語取得部１１１と代替単語取得部１０５からそれぞれ出力された複数の絞込単語と代替単語の中から、その特定された単語比率「８：２」に合うように、関連度の大きいものから順に、絞込単語と代替単語とを選択して表示する。【０１８９】
なお、上述の例では、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数と単語比率とを関連付けて示したが、検索結果数の代わりに、全番組数に対する検索結果数の割合を示してもよい。【０１９０】
図２２は、単語比率テーブル１３３ａの他の例を示す図である。【０１９１】
この図２２に示す単語比率テーブル１３３ａは、全番組数に対する検索結果数の割合と単語比率とを示す。ここで、全番組数とは、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａに示されている全ての番組の数である。【０１９２】
例えば、単語比率テーブル１３３ａは、全番組数に対する検索結果数の割合が０．７５以上１．０未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝８：２」を示し、全番組数に対する検索結果数の割合が０．５以上０．７５未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝６：４」を示す。【０１９３】
また、上述の例では、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数と単語比率とを関連付けて示したが、単語比率の代わりに、絞込単語数および代替単語数を示してもよい。【０１９４】
図２３は、単語比率テーブル１３３ａのさらに他の例を示す図である。【０１９５】
この図２３に示す単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数と、絞込単語数および代替単語数とを示す。【０１９６】
例えば、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数が１０００以上であれば、絞込単語数が８以下で代替単語数が２以下であることを示し、検索結果数が５００以上１０００未満であれば、絞込単語数が６以下で代替単語数が４以下であることを示す。【０１９７】
このように本変形例では、検索結果数が多い場合には、絞込単語の方が代替単語よりも多く表示されるため、ユーザに対して適切な絞込単語を選択し易くすることができる。その結果、番組検索装置では、絞込単語が選択されることにより、検索単語と絞込単語とを用いて絞込検索を実行して、検索結果である番組の数を少なくすることができる。また、検索結果数が少ない場合には、代替単語の方が絞込単語よりも多く表示されるため、ユーザに対して適切な代替単語を選択し易くすることができる。その結果、番組検索装置では、代替単語が選択されることにより、検索単語と代替単語とを用いて漏れ防止検索を実行して、検索結果である番組の数を多くすることができる。つまり、本変形例では、ユーザの検索行動に合った関連単語（絞込単語または代替単語）を提示することができる。【０１９８】
以上、本発明に係る関連語提示装置について、上記実施の形態およびその変形例を用いて説明したが、本発明は、これらに限定されるものではない。【０１９９】
例えば、上記実施の形態およびその変形例では、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって検索単語およびその属性が取得されると、その検索単語の属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられる単語を代替単語として取得した。しかし、代替単語取得部１０５は、検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられ、かつ、検索単語の属性と同じ属性の単語のみを代替単語として、その属性別連想辞書から取得してもよい。【０２００】
例えば、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって検索単語およびその属性として「松下花子／人名」が取得されると、その属性「人名」に対応する図８に示すＢ属性別連想辞書１０２ｂから、検索単語「松下花子」に対して閾値（例えば、０．６）以上の関連度で関連付けられ、かつ、検索単語「松下花子」の属性「人名」と同じ属性「人名」の単語「松下四郎」を代替単語として取得する。【０２０１】
これにより、ユーザは着目している属性に属する単語のみを代替単語として取得することができ、さらに、検索単語と同じ属性に代替単語が属するので、提示される代替単語が次の検索単語として相応しいかどうかを容易に判断することができる。【０２０２】
例えば、ユーザが番組出演者で番組を検索したい時に、番組検索装置に「松下六郎／人名」を入力し、その入力に対する検索結果にユーザが満足できない場合がある。このようなときに、その検索単語の属性「人名」と異なる属性「国名・場所」に属する単語「世界」や、属性「ジャンル」に属する単語「クイズ」が代替単語として提示されても、提示される代替単語の属性がユーザの入力したい検索単語の属性「人名」と異なるために、ユーザは、「世界」や「クイズ」を次の検索単語として番組検索装置に入力した場合に取得される検索結果を想定しづらく、その結果、提示された代替単語を容易に選択しづらくなる。そこで、上述のように、検索単語の属性「人名」と同一の属性に属する単語「松下七郎」や「松下八郎」などを代替単語として提示することにより、ユーザは、何れの代替単語を、検索単語「松下六郎」の次の検索単語として選択すべきかを容易に判断することができる。【０２０３】
また、上記実施の形態およびその変形例では、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって検索単語およびその属性が取得されると、その検索単語の属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられる単語を代替単語として取得した。しかし、代替単語取得部１０５は、さらに、その検索単語およびその属性が取得されるまでの予め定められた期間に取得された過去の検索単語およびその属性ごとに、その属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語（第３の関連単語）として取得してもよい。【０２０４】
この場合、関連語提示装置は、検索条件取得部１０４によって取得された検索単語およびその属性を記憶するための検索条件記憶部を備える。検索条件取得部１０４は、検索単語およびその属性を取得するごとに、それらをその検索条件記憶部に格納し、それらが格納されるまでの予め定められた期間よりも前に、その検索条件記憶部に格納された検索単語およびその属性を削除する。【０２０５】
そして、代替単語取得部１０５は、上述のように、検索条件記憶部に記憶されている検索単語およびその属性ごとに、その検索単語の属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語として取得する。【０２０６】
例えば、検索条件取得部１０４は、検索単語およびその属性として「バラエティ／ジャンル」を取得し、さらにその後に「松下太郎／人名」を取得すると、それらを上述の検索条件記憶部に格納する。そして、代替単語取得部１０５は、まず、検索単語「バラエティ」の属性「ジャンル」に対応するＡ属性別連想辞書１０２ａから、その検索単語「バラエティ」に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語として取得するとともに、検索単語「松下太郎」の属性「人名」に対応するＢ属性別連想辞書１０２ｂから、その検索単語「松下太郎」に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語として取得する。その結果、出力部１０６は、Ａ属性別連想辞書１０２ａから取得された代替単語と、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂから取得された代替単語とを表示する。【０２０７】
これにより、ユーザは、最近入力した検索単語よりも過去の検索単語の方が着目度合いが高く、かつ、最近入力した検索単語に対する検索結果や代替単語に満足できない場合に、着目度合いの高い過去の検索単語に対して代替単語が提示されている画面まで戻らずに、着目度合いの高い検索単語に対する代替単語を選択することができる。つまり、最近の検索単語に対する代替単語だけでなく、それ以前の過去の検索単語に対する代替単語も提示されているため、ユーザは、着目度合いの高い検索単語に対する代替単語を容易に選択することができる。【０２０８】
なお、上述の例では、検索条件取得部１０４は、検索単語およびその属性を取得するごとに、それらをその検索条件記憶部に格納し、それらが格納されるまでの予め定められた期間よりも前に、その検索条件記憶部に格納された検索単語およびその属性を削除した。しかし、検索条件取得部１０４は、ＦＩＦＯ（First-In First-Out）により検索条件記憶部を扱い、取得された検索単語およびその属性を、取得された順に従って予め定められた数までその検索条件記憶部に格納してもよい。【０２０９】
また、変形例１および変形例３では、絞込単語取得部１１１は、検索条件取得部１０４によって取得された検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから取得した。しかし、絞込単語取得部１１１は、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられ、かつ、その検索単語の属性と異なる属性の単語のみを絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから取得してもよい。【０２１０】
例えば、絞込単語取得部１１１は、検索条件取得部１０４によって検索単語「松下花子」およびその属性「人名」が取得されると、図１６に示す番組連想辞書１０２ｄから、その検索単語「松下花子」に対して閾値（例えば、０．６）以上の関連度で関連付けられている単語「情報」およびその属性「ジャンル」と、単語「松下次郎」およびその属性「人名」とのうち、検索単語の属性「人名」と異なる属性の単語「情報」を絞込単語として取得する。【０２１１】
これにより、ユーザは、番組検索装置による検索単語に対する検索結果数が多い場合、その検索単語と異なる観点（属性）で検索結果を絞り込むことができる次の検索単語を、関連語提示装置により提示される絞込単語から容易に選択することができる。つまり、ユーザは、検索単語に概念上対抗するような絞込単語が提示されないので、ユーザの想定通りに検索結果を絞り込むための次の検索単語を、提示された絞込単語から容易に選択することができる。【０２１２】
例えば、ユーザは「松下七郎」が出演している番組を視聴したく、検索単語およびその属性として「松下七郎／人名」を番組検索装置に入力し、その結果、膨大な数の番組が番組検索装置に表示される。【０２１３】
このような場合に、絞込単語およびその属性として「松下六郎／人名」や「松下八郎／人名」が提示されると、提示される絞込単語の属性「人名」が、ユーザによって入力された検索単語の属性「人名」と同じであるために、ユーザにとって、それらの絞込単語が次の検索単語として選択されて絞込検索が実行されたときの検索結果を想定することが困難になる。すなわち、ユーザは提示される絞込単語を選択しづらい。【０２１４】
ところが、上述のように検索単語の属性と異なる属性に属する単語が絞込単語として提示される場合には、検索単語およびその属性である「松下七郎／人名」と関連があり、かつ、その属性「人名」と異なる属性「ジャンル」に属する絞込単語「ドラマ」や「バラエティ」、属性「国名・場所」に属する絞込単語「関西」などが提示される。したがって、検索単語と異なる属性の絞込単語が提示されるので、ユーザは、提示された絞込単語が次の検索単語として選択されて絞込検索が実行されたときの検索結果を容易に想定することができ、絞込単語を容易に選択することができる。【０２１５】
また、上記実施の形態およびその変形例では、検索条件取得部１０４は、検索単語とともにその検索単語の属性もユーザから直接取得したが、検索単語だけをユーザから取得してもよい。この場合には、検索条件取得部１０４は、単語ごとに、その単語の属性を示すテーブルを保持している。そして、検索条件取得部１０４は、ユーザによる入力操作に応じて検索単語を取得すると、その検索単語に対応付けられている属性をそのテーブルから検索し、見つけた属性とその検索単語とを代替単語取得部１０５などに出力する。これにより、ユーザの入力操作の手間を省くことができる。
【産業上の利用可能性】
【０２１６】
本発明に係る関連語提示装置は、ユーザが入力した検索単語と異なる番組に出現し、かつ、その検索単語と意味が似ている単語を関連単語としてユーザに提示することができ、例えば、図２４に示すようなハードディスクレコーダやＤＶＤレコーダ、ＴＶ、オーディオコンポ、インターネットにアクセスして番組を視聴することができる端末やサービスを提供するサーバ装置等に適用することができる。
【図１】
2009019830.tif 000003
【図２】
2009019830.tif 000004
【図３】
2009019830.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2009019830.tif 000009
【図８】
2009019830.tif 000010
【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】
2009019830.tif 000021
【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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【手続補正書】
【提出日】平成20年12月1日(2008.12.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する関連語提示装置であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類手段と、
前記単語の属性内の任意の２つの単語を含むかどうかで分類される前記単語の属性内のグループ数に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出手段と、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と、
前記第１の関連単語選択手段により選択された前記第１の関連単語を提示する提示手段と
を備えることを特徴とする関連語提示装置。
【請求項２】
前記第１の関連度算出手段によって格納される連想辞書では、属性ごとに、２つの単語と前記２つの単語の関連度とが固有の関連性を有する
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項３】
前記分類手段は、前記グループにおける番組内で共起する単語の中から、前記グループにおける基準単語を除く
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項４】
前記第１の関連度算出手段は、
前記単語の属性ごとに、前記分類手段によって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す前記連想辞書を作成する
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項５】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書から単語を前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項６】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報によって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す番組連想辞書を作成し、前記番組連想辞書を辞書記憶手段に格納する第２の関連度算出手段と、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記辞書記憶手段に記憶されている番組連想辞書から単語を第２の関連単語として選択する第２の関連単語選択手段とを備え、
前記提示手段は、さらに、前記第２の関連単語選択手段により選択された前記第２の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項７】
前記第２の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と異なる属性の単語のみを前記第２の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項６記載の関連語提示装置。
【請求項８】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記取得手段により取得された検索単語を用いて内容が示されている番組を、前記番組情報から検索する検索手段を備え、
前記第１および第２の関連単語選択手段はそれぞれ、複数の第１および第２の関連単語を選択し、
前記提示手段は、
前記検索手段によって検索された番組の数が多いほど、前記第２の関連単語を前記第１の関連単語よりも多く提示し、前記検索手段によって検索された番組の数が少ないほど、前記第１の関連単語を前記第２の関連単語よりも多く提示する
ことを特徴とする請求項６記載の関連語提示装置。
【請求項９】
前記取得手段は、ユーザの入力操作に応じて前記検索単語および前記検索単語の属性を取得する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１０】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報により示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定する番組選択手段を備え、
前記取得手段は、前記番組選択手段によって特定された複数の番組の内容を示すために前記番組情報で用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、前記複数の単語の中から１つの単語を前記検索単語として取得する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１１】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と同一の属性の単語のみを前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１２】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により検索単語が取得される以前の予め定められた期間に、他の検索単語および前記他の検索単語の属性が取得されている場合には、さらに、前記他の検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記他の検索単語の属性に対応する連想辞書から単語を第３の関連単語として選択し、
前記提示手段は、さらに、前記第１の関連単語選択手段により選択された第３の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１３】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示する関連語提示方法であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記単語の属性内の任意の２つの単語を含むかどうかで分類される前記単語の属性内のグループ数に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
を含むことを特徴とする関連語提示方法。
【請求項１４】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示するためのプログラムであって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語とを含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記単語の属性内の任意の２つの単語を含むかどうかで分類される前記単語の属性内のグループ数に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
、上述のように、番組内における共起関係に基づいて単語間の関連度を算出して連想辞書を作成するため、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができないのである。
［００１９］
そこで、本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであって、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができる関連語提示装置を提供することを目的とする。
課題を解決するための手段
［００２０］
上記目的を達成するために、本発明に係る関連語提示装置は、複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する関連語提示装置であって、番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類手段と、前記単語の属性内の任意の２つの単語を含むかどうかで分類される前記単語の属性内のグループ数に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出手段と、検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と、前記第１の関連単語選択手段により選択された前記第１の関連単語を提示する提示手段とを備えることを特徴とする。ここで、前記第１の関連度算出手段によって格納される連想辞書では、属性ごとに、２つの単語と前記２つの単語の関連度とが固有の関連性を有する。
［００２１］
また、前記第１の関連度算出手段は、前記単語の属性ごとに、前記分類手段によって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す前記連想辞書を作成することを特徴としてもよい。また、前
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
記第１の関連単語選択手段は、前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書から単語を前記第１の関連単語として選択することを特徴としてもよい。
［００２２］
これにより、本発明に係る関連語提示装置では、例えばジャンルや人名などの属性ごとに、番組情報に含まれる複数の単語が各グループに分類され、そのグループ内における共起関係に基づいて単語間の関連度が算出されて連想辞書が作成される。ここで、１つの属性に対応する各グループは、番組情報内に存在するその属性に属する単語である基準単語ごとに構成され、そのグループは、番組情報において基準単語と番組内で共起する単語の集合である。したがって、このように作成される属性ごとの連想辞書では、従来のように番組内における共起関係に基づいて単語間の関連度が算出されておらず、上述のようなグループ内における共起関係に基づいて単語間の関連度が算出されている。つまり、番組という枠ではなく、基準単語と共起する単語の集合、言い換えれば、共通する使われ方や意味を有する単語の集合という枠における共起関係に基づいて関連度が算出される。
［００２３］
その結果、例えば、番組内でのみ共起する単語間の関連度よりも、同じ番組に出現していて、かつ、異なる番組に出現していても同じ単語（基準単語）と多くの頻度で共起している単語間の関連度の方を大きくすることができる。さらに、番組内での単語の共起頻度よりも、番組内で共起しないが同じ単語（基準単語）と共起する頻度の方が多い場合には、番組内で共起する単語同士の関連度よりも、異なる番組に出現するが同じ単語（基準単語）と多くの頻度で共起する単語同士の関連度の方を大きくすることができる。
［００２４］
これにより、本発明に係る関連語提示装置では、検索単語の属性に対応する上述のような連想辞書から、その検索単語と関連度が大きい単語が第１の関連単語（代替単語）として選択されて提示されるため、検索単語を含む複数の番組と、第１の関連単語を含む複数の番組とが重複するのを抑えることができる。つまり、番組検索装置は、検索単語に対応する番組を検索して検索結果を表示した後に、本発明に係る関連語提示装置により提示される第１
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
の関連単語を次の検索単語として選択し、漏れ防止検索を実行すれば、先の検索結果に含まれる番組とは異なり、適切な関連性を有する多くの番組を表示することができる。
［００２５］
また、前記関連語提示装置は、さらに、前記番組情報によって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す番組連想辞書を作成し、前記番組連想辞書を辞書記憶手段に格納する第２の関連度算出手段と、前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記辞書記憶手段に記憶されている番組連想辞書から単語を第２の関連単語として選択する第２の関連単語選択手段とを備え、前記提示手段は、さらに、前記第２の関連単語選択手段により選択された前記第２の関連単語を提示することを特徴としてもよい。
［００２６］
これにより、番組内における共起関係に基づいて算出された単語間の関連度を示す番組連想辞書も作成され、検索単語と関連度が大きい単語が第２の関連単語（絞込単語）としてその番組連想辞書から選択されて提示される。その結果、番組検索装置は、検索単語に対応する番組を検索して検索結果を表示した後に、本発明に係る関連語提示装置により提示される第２の関連単語を次の検索単語として選択し、絞込検索を実行すれば、先の検索結果を適切に絞り込むことができる。
［００２７］
また、前記関連語提示装置は、さらに、前記番組情報により示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定する番組選択手段を備え、前記取得手段は、前記番組選択手段によって特定された複数の番組の内容を示すために前記番組情報で用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、前記複数の単語の中から１つの単語を前記検索単語として取得することを特徴としてもよい。
［００２８］
これにより、複数の番組がユーザに選択されれば、その複数の番組から検索単語が推定されるため、ユーザは検索単語を直接入力することなく、第１の関連単語を提示させることができる。つまり、ユーザは明確な検索単語を
【手続補正書】
【提出日】平成21年4月9日(2009.4.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子データからなる連想辞書を作成する関連語提示装置に関し、特に、所定の単語に関連する他の単語を示す連想辞書を作成し、その連想辞書を用いて、その関連する他の単語を関連単語として提示する関連語提示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザから検索単語（検索条件）を取得し、テレビ番組の一覧からその検索単語に対応する番組を検索する番組検索装置がある。
【０００３】
さらに、ユーザが検索単語を繰り返し入力することにより、所望の文章（番組）を検索することができるように、先に入力された検索単語に関連する複数の関連単語をユーザに対して提示する関連語提示装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
ユーザは、この関連語提示装置により提示される複数の関連単語から１つの関連単語を新たな検索単語として選択して番組検索装置に入力することにより、複数の検索単語による番組の絞込み検索や漏れ防止検索を行うことができる。
【０００５】
つまり、番組検索装置は、ユーザにより入力された検索単語に対応する番組を検索して、複数の番組を検索結果として提示する。ここで、番組検索装置は、絞込み検索を行う場合、ユーザにより次の検索単語が入力されると、先に入力された検索単語に対する検索結果である複数の番組の中から、次の検索単語に対応する番組を検索して表示する。一方、番組検索装置は、漏れ防止検索を行う場合、ユーザにより次の検索単語が入力されると、次の検索単語に対応する複数の番組と、先の検索単語に対応する複数の番組との論理和を提示する。
【０００６】
上記特許文献１の関連語提示装置は、ユーザが入力した検索単語に対して検索結果数が少ない場合、検索漏れを防ぐ目的（漏れ防止検索の目的）で、次の検索単語の候補となる関連単語を提示する。
【０００７】
したがって、番組検索装置は、例えば、特許文献１の関連語提示装置によって提示される複数の関連単語から一つの関連単語が次の検索単語として選択されると、その検索単語と先の検索単語とを論理和接続し、再検索を行う。ここで、ユーザに提示される関連単語は、ユーザが入力した検索単語と関連が強いため、ユーザは、始めに取得した検索結果から徐々に検索結果を多くすることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平１０−３３４１０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上記特許文献１の関連語提示装置では、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができないという問題がある。
【００１０】
つまり、従来の関連語提示装置では、番組内における共起関係に基づいて検索単語と強く関連付けられる関連単語が提示されるため、番組検索装置がこのような関連単語を用いて再検索（漏れ防止検索）を実行しても、先の検索結果と差異の少ない検索結果を表示してしまう。つまり、従来の関連語提示装置では、ユーザが番組検索装置により取得した検索結果と異なる検索結果を取得したい場合でも、そのような検索結果を取得できる関連単語を提示することができない。
【００１１】
番組の一覧である番組情報には、番組ごとに、その番組の名称、出演者名および番組概要などがメタデータとして示されている。従来の関連語提示装置は、その番組ごとのメタデータを１つの文章として扱い、番組（メタデータ）の中で共起する単語同士を関連付け、その単語同士の関連度を相互情報量などを用いて算出する。
【００１２】
例えば、単語Ａと単語Ｂが同じ番組内でよく共起すると、単語Ａと単語Ｂの関連度は大きく算出される。また、単語Ａの出現する番組に単語Ｂはよく出現するが、単語Ｂが単語Ａの出現しない番組によく出現するのであれば、単語Ａと単語Ｂの関連度は小さく算出される。つまり、関連度が大きい単語同士は、番組内でよく共起する単語同士ということになる。
【００１３】
図１は、従来の関連語提示装置によって提示される関連単語を示す図である。
【００１４】
例えば、従来の関連語提示装置は、検索単語「スポーツ」に対して関連度が大きい上位１０個の関連単語を提示する。これらの関連度の大きい関連単語は、検索単語「スポーツ」と、ニュース番組やスポーツ番組の中でよく共起する単語である。
【００１５】
しかし、これらの関連単語では、番組内における共起関係に基づいて検索単語「スポーツ」に対して大きい関連度が算出されているため、検索単語「スポーツ」が出現する番組と、関連単語が出現する番組とが数多く重複してしまう。例えば、関連単語「気象」で検索できる番組数は４４個であって、そのうち、検索単語「スポーツ」で検索できる番組数は４１個もある。したがって、番組検索装置が検索単語「スポーツ」で番組を検索し、さらに関連単語「気象」を次の検索単語として用いて漏れ防止検索を行っても、先の検索結果と後の検索結果とは殆ど変わらず、３つの番組が異なるだけである。
【００１６】
このように、図１に示す１０個の関連単語のうち半分以上（この例では６個）の関連単語のそれぞれにおいて、その関連単語で検索できる番組のうち半分以上の番組が、検索単語「スポーツ」で検索できる番組と重複している。
【００１７】
つまり、従来の関連語提示装置では、ユーザが検索単語による検索結果を気に入らない場合に備え、ユーザにその検索単語と関連度の大きい関連単語を提示しても、その関連単語による再検索の検索結果が、もとの検索単語による検索結果とあまり異ならないこととなる頻度が多いのである。
【００１８】
ここで、このような従来の関連語提示装置では、各単語間の関連度を示す連想辞書を作成しておくことが想定される。つまり、関連語提示装置は、各単語間の関連度を示す辞書を作成する連想辞書作成装置を備える。
【００１９】
しかし、このような従来の関連語提示装置における連想辞書作成装置では、上述のように、番組内における共起関係に基づいて単語間の関連度を算出して連想辞書を作成するため、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができないのである。
【００２０】
そこで、本発明は、かかる問題に鑑みてなされたものであって、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができる関連語提示装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
上記目的を達成するために、本発明に係る関連語提示装置は、複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する関連語提示装置であって、番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類手段と、前記単語の属性内の任意の２つの単語を含むかどうかで分類される前記単語の属性内のグループ数に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出手段と、検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と、前記第１の関連単語選択手段により選択された前記第１の関連単語を提示する提示手段とを備えることを特徴とする。ここで、前記第１の関連度算出手段によって格納される連想辞書では、属性ごとに、２つの単語と前記２つの単語の関連度とが固有の関連性を有する。
【００２２】
また、前記第１の関連度算出手段は、前記単語の属性ごとに、前記分類手段によって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す前記連想辞書を作成することを特徴としてもよい。また、前記第１の関連単語選択手段は、前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書から単語を前記第１の関連単語として選択することを特徴としてもよい。
【００２３】
これにより、本発明に係る関連語提示装置では、例えばジャンルや人名などの属性ごとに、番組情報に含まれる複数の単語が各グループに分類され、そのグループ内における共起関係に基づいて単語間の関連度が算出されて連想辞書が作成される。ここで、１つの属性に対応する各グループは、番組情報内に存在するその属性に属する単語である基準単語ごとに構成され、そのグループは、番組情報において基準単語と番組内で共起する単語の集合である。したがって、このように作成される属性ごとの連想辞書では、従来のように番組内における共起関係に基づいて単語間の関連度が算出されておらず、上述のようなグループ内における共起関係に基づいて単語間の関連度が算出されている。つまり、番組という枠ではなく、基準単語と共起する単語の集合、言い換えれば、共通する使われ方や意味を有する単語の集合という枠における共起関係に基づいて関連度が算出される。
【００２４】
その結果、例えば、番組内でのみ共起する単語間の関連度よりも、同じ番組に出現していて、かつ、異なる番組に出現していても同じ単語（基準単語）と多くの頻度で共起している単語間の関連度の方を大きくすることができる。さらに、番組内での単語の共起頻度よりも、番組内で共起しないが同じ単語（基準単語）と共起する頻度の方が多い場合には、番組内で共起する単語同士の関連度よりも、異なる番組に出現するが同じ単語（基準単語）と多くの頻度で共起する単語同士の関連度の方を大きくすることができる。
【００２５】
これにより、本発明に係る関連語提示装置では、検索単語の属性に対応する上述のような連想辞書から、その検索単語と関連度が大きい単語が第１の関連単語（代替単語）として選択されて提示されるため、検索単語を含む複数の番組と、第１の関連単語を含む複数の番組とが重複するのを抑えることができる。つまり、番組検索装置は、検索単語に対応する番組を検索して検索結果を表示した後に、本発明に係る関連語提示装置により提示される第１の関連単語を次の検索単語として選択し、漏れ防止検索を実行すれば、先の検索結果に含まれる番組とは異なり、適切な関連性を有する多くの番組を表示することができる。
【００２６】
また、前記関連語提示装置は、さらに、前記番組情報によって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す番組連想辞書を作成し、前記番組連想辞書を辞書記憶手段に格納する第２の関連度算出手段と、前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記辞書記憶手段に記憶されている番組連想辞書から単語を第２の関連単語として選択する第２の関連単語選択手段とを備え、前記提示手段は、さらに、前記第２の関連単語選択手段により選択された前記第２の関連単語を提示することを特徴としてもよい。
【００２７】
これにより、番組内における共起関係に基づいて算出された単語間の関連度を示す番組連想辞書も作成され、検索単語と関連度が大きい単語が第２の関連単語（絞込単語）としてその番組連想辞書から選択されて提示される。その結果、番組検索装置は、検索単語に対応する番組を検索して検索結果を表示した後に、本発明に係る関連語提示装置により提示される第２の関連単語を次の検索単語として選択し、絞込検索を実行すれば、先の検索結果を適切に絞り込むことができる。
【００２８】
また、前記関連語提示装置は、さらに、前記番組情報により示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定する番組選択手段を備え、前記取得手段は、前記番組選択手段によって特定された複数の番組の内容を示すために前記番組情報で用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、前記複数の単語の中から１つの単語を前記検索単語として取得することを特徴としてもよい。
【００２９】
これにより、複数の番組がユーザに選択されれば、その複数の番組から検索単語が推定されるため、ユーザは検索単語を直接入力することなく、第１の関連単語を提示させることができる。つまり、ユーザは明確な検索単語を思いつかなくても、注目する番組を選択すれば、第１の関連単語を提示させることができる。
【００３０】
また、前記第１の関連単語選択手段は、前記取得手段により取得された検索単語の属性と同一の属性の単語のみを前記第１の関連単語として選択することを特徴としてもよい。
【００３１】
これにより、ユーザが着目している属性に属する単語のみを第１の関連単語として提示させることができ、複数の第１の関連単語が提示されるときには、ユーザはその中から次の検索単語を容易に選択することができる。
【００３２】
また、前記第１の関連単語選択手段は、前記取得手段により検索単語が取得される以前の予め定められた期間に、他の検索単語および前記他の検索単語の属性が取得されている場合には、さらに、前記他の検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記他の検索単語の属性に対応する連想辞書から単語を第３の関連単語として選択し、前記提示手段は、さらに、前記第１の関連単語選択手段により選択された第３の関連単語を提示することを特徴としてもよい。
【００３３】
これにより、最近の検索単語に対する第１の関連単語だけでなく、それ以前の過去の検索単語（他の検索単語）に対する第３の関連単語も提示されるため、ユーザは、着目度合いの高い検索単語に対する関連単語を、次の検索単語として容易に選択することができる。
【００３４】
また、前記第２の関連単語選択手段は、前記取得手段により取得された検索単語の属性と異なる属性の単語のみを前記第２の関連単語として選択することを特徴としてもよい。
【００３５】
これにより、検索単語の属性と異なる属性の単語のみが第２の関連単語（絞込単語）として提示されるため、ユーザは、その第２の関連単語を次の検索単語として選択することにより、先の検索単語の観点と異なる観点から絞込検索を行うことができる。また、例えば複数の第２の関連単語が提示されても、それらの属性は全て検索単語の属性と異なっているため、ユーザは、検索単語の観点と異なる観点から絞込検索を行おうとしたときには、その複数の第２の関連単語から次の検索単語を容易に選択することができる。
【００３６】
また、前記関連語提示装置は、さらに、前記取得手段により取得された検索単語を用いて内容が示されている番組を、前記番組情報から検索する検索手段を備え、前記第１および第２の関連単語選択手段はそれぞれ、複数の第１および第２の関連単語を選択し、前記提示手段は、前記検索手段によって検索された番組の数が多いほど、前記第２の関連単語を前記第１の関連単語よりも多く提示し、前記検索手段によって検索された番組の数が少ないほど、前記第１の関連単語を前記第２の関連単語よりも多く提示することを特徴としてもよい。
【００３７】
これにより、検索された番組の数が多いほど第２の関連単語（絞込単語）が多く提示されるため、番組検索装置により検索結果として多くの番組が表示されるような場合には、ユーザは、その提示された複数の第１および第２の関連単語の中から、検索結果を絞り込むための次の検索単語を容易に選択することができる。また、検索された番組の数が少ないほど第１の関連単語（代替単語）が多く提示されるため、番組検索装置により検索結果として少ない番組が表示されるような場合には、ユーザは、その提示された複数の第１および第２の関連単語の中から、検索結果を広げるための次の検索単語を容易に選択することができる。つまり、ユーザは、検索結果の状況に応じて適切な次の検索単語を容易に選択することができる。
【００３８】
なお、本発明は、このような関連語提示装置として実現することができるだけでなく、その装置における辞書を作成する方法や、関連単語を提示する方法、それらの方法による処理をコンピュータに実行させるプログラム、それらのプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、集積回路としても実現することができる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明の関連語提示装置は、検索単語を含む番組と異なる多くの番組が検索されるように、検索単語と関連する関連単語を提示して、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせることができるという作用効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】図１は、従来の関連語提示装置によって提示される関連単語を示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、同上の番組情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、同上の属性「ジャンル」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。
【図５】図５は、同上の属性「人名」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。
【図６】図６は、同上の属性「国名・場所」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。
【図７】図７は、同上のＡ属性別連想辞書の一例を示す図である。
【図８】図８は、同上のＢ属性別連想辞書の一例を示す図である。
【図９】図９は、同上のＣ属性別連想辞書の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、同上の出力部によって提示される内容を示す図である。
【図１１】図１１は、同上の連想辞書作成部の動作を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、同上の関連語提示装置がユーザによって入力された検索単語に関連する代替単語を提示する動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、同上の効果を説明するための説明図である。
【図１４】図１４は、同上の属性「ジャンル」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態の他の例を示す図である。
【図１５】図１５は、同上の変形例１に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】図１６は、同上の変形例１に係る番組連想辞書の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、同上の変形例１に係る出力部によって提示される内容を示す図である。
【図１８】図１８は、同上の変形例２に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】図１９は、同上の変形例２に係る番組選択部に表示される画面を示す図である。
【図２０】図２０は、同上の変形例３に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】図２１は、同上の変形例３に係る単語比率テーブルの一例を示す図である。
【図２２】図２２は、同上の変形例３に係る単語比率テーブルの他の例を示す図である。
【図２３】図２３は、同上の変形例３に係る単語比率テーブルのさらに他の例を示す図である。
【図２４】図２４は、同上の関連語提示装置の適用例を示す機器の外観を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、本発明の実施の形態における関連語提示装置について図面を参照しながら説明する。
【００４２】
図２は、本発明の実施の形態に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【００４３】
この関連語提示装置１００は、番組検索装置に対して適切な漏れ防止検索をさせるために、検索単語に関連する関連単語を提示する装置であり、図２に示すように、番組情報記憶部１０１、連想辞書記憶部１０２、連想辞書作成部１０３、検索条件取得部１０４、代替単語取得部１０５、および出力部１０６を備えている。
【００４４】
番組情報記憶部１０１は、複数の番組の一覧を示す番組情報１０１ａを記憶している。
【００４５】
連想辞書作成部１０３は、番組情報１０１ａに含まれる単語の属性ごとに、その番組情報１０１ａに含まれる複数の単語およびその複数の単語間の関連度を示す属性別連想辞書（Ａ属性別連想辞書１０２ａ、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂおよびＣ属性別連想辞書１０２ｃ）を作成し、それらの属性別連想辞書を連想辞書記憶部１０２に格納する。なお、Ａ属性別連想辞書１０２ａ、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂおよびＣ属性別連想辞書１０２ｃをそれぞれ総称して、属性別連想辞書という。
【００４６】
また、属性とは、各単語を分類するための番組名以外の情報であり、例えば、単語「完全」および「スペシャル」などが属する属性「形容表現」や、単語「ニュース」および「ドキュメンタリー」などが属する属性「ジャンル」、単語「アナウンサー」および「監督」などが属する属性「職業」、単語「アメリカ」および「伏見稲荷神社」などが属する属性「国名・場所」、単語「松下次郎」および「松下太郎」などが属する属性「人名」などがある。
【００４７】
この連想辞書作成部１０３は、情報分割部１０３ａと、関連度算出部１０３ｂとを備えている。
【００４８】
情報分割部１０３ａは、番組情報１０１ａに含まれている単語の属性ごとに、番組情報１０１ａに含まれる複数の単語を、複数のグループに分割する。すなわち、情報分割部１０３ａは、番組情報１０１ａに含まれている単語の属性ごとに、その属性に属する単語である基準単語と番組内で共起する単語の集合をグループとしてその基準単語ごとに生成する。
【００４９】
関連度算出部１０３ｂは、番組情報１０１ａに含まれる単語の属性ごとに、情報分割部１０３ａによって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、その２つの単語間の関連度を算出する。また、関連度算出部１０３ｂは、このような関連度の算出を各単語間で行い、それらの単語と関連度とを関連付けて示す属性別連想辞書を作成し、その属性別連想辞書を連想辞書記憶部１０２に格納する。
【００５０】
検索条件取得部１０４は、ユーザによる入力操作に応じて、検索条件となる単語（検索単語）とその単語の属性とを取得する。このような検索条件取得部１０４は、例えば、キーボードやマウス、リモコン等の入力装置で構成されている。
【００５１】
代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって取得された検索単語に関連する単語を、連想辞書記憶部１０２に保持されている、その検索単語の属性に対応する属性別連想辞書から代替単語（関連単語）として取得する。
【００５２】
出力部１０６は、代替単語取得部１０５により取得された代替単語をユーザに提示する。このような出力部１０６は、例えば、ＣＲＴディスプレイや、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ（ＰＤＰ）等の表示手段を含んで構成されている。
【００５３】
なお、本実施の形態では、番組情報記憶部１０１と連想辞書作成部１０３とから連想辞書作成装置が構成されている。また、本実施の形態では、情報分割部１０３ａが分類手段として構成され、関連度算出部１０３ｂが第１の関連度算出手段および格納手段として構成されている。さらに、本実施の形態では、連想辞書記憶部１０２が辞書記憶手段として構成され、検索条件取得部１０４が取得手段として構成され、代替単語取得部１０５が、代替単語（第１の関連単語）を選択する第１の関連単語選択手段として構成され、出力部１０６が、代替単語（第１の関連単語）を提示する提示手段として構成されている。
【００５４】
図３は、番組情報１０１ａの一例を示す図である。
【００５５】
番組情報１０１ａは、図３に示すように、番組ごとに、番組を識別するための識別子である番組ＩＤと、番組の内容を示すメタデータと、番組のメタデータに含まれる各単語およびその属性からなる単語属性群とを含む。
【００５６】
番組ＩＤは、例えば「０１，０２，０３，…」などで表され、各番組に割り当てられている。
【００５７】
また、メタデータは、番組が放送される日である放送日と、番組の開始時刻である放送開始時刻と、番組名と、番組が属するジャンルと、番組に出演する出演者の名前である出演者名と、番組の概要を説明する番組概要とを含む。
【００５８】
例えば、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０１」に対応付けて、放送日「２００６／８／２２」と、放送開始時刻「１２：００」と、番組名「松下太郎アワー」と、ジャンル「バラエティ」と、出演者名「松下太郎、松下三郎」と、番組概要「松下太郎が日本の著名ゲストを招いてトークを展開。」とをメタデータとして含んでいる。また、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０２」に対応付けて、放送日「２００６／８／２２」と、放送開始時刻「１３：００」と、番組名「昼時日本列島」と、ジャンル「情報」と、出演者名「松下花子、松下次郎」と、番組概要「日本列島各地の生中継。」とをメタデータとして含んでいる。また、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０３」に対応付けて、放送日「２００６／８／２３」と、放送開始時刻「１６：００」と、番組名「松下次郎におまかせ」と、ジャンル「バラエティ」と、出演者名「松下次郎、松下四郎」と、番組概要「松下次郎が視聴者の相談に答える。健康情報もあり。」とをメタデータとして含んでいる。
【００５９】
さらに、例えば、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０１」に対応付けて、単語属性群「松下太郎／人名、バラエティ／ジャンル、松下三郎／人名、日本／国名・場所、ゲスト／職業、トーク／ジャンル」を含む。なお、単語とその単語の属性とは、「（単語）／（属性）」のように「／」で区切って示される。例えば「松下太郎／人名」では、「松下太郎」が単語であって、「人名」がその単語「松下太郎」の属性である。
【００６０】
また、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０２」に対応付けて、単語属性群「日本／国名・場所、日本列島／国名・場所、情報／ジャンル、松下花子／人名、松下次郎／人名」を含む。また、番組情報１０１ａは、番組ＩＤ「０３」に対応付けて、単語属性群「松下次郎／人名、バラエティ／ジャンル、松下四郎／人名、相談／ジャンル、健康／ジャンル、情報／ジャンル、健康情報／ジャンル」を含む。
【００６１】
ここで、単語属性群の単語とその属性は、例えば、固有表現抽出技術や形態素解析技術などを用いてメタデータから抽出されることにより、上述のような番組情報１０１ａに含まれるようにしてもよい。
【００６２】
連想辞書作成部１０３の情報分割部１０３ａは、この番組情報１０１ａの示す単語の属性（ジャンルや人名、国名・場所など）ごとに、番組情報１０１ａに含まれる各番組（番組ＩＤ）の単語属性群を、その属性に属する各単語（基準単語）に対応するグループに分類する。つまり、情報分割部１０３ａは、属性ごとに、その属性に属する単語（基準単語）と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語を１つのグループに分類する。
【００６３】
図４は、属性「ジャンル」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。
【００６４】
情報分割部１０３ａは、例えば、番組ＩＤ「０１」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群にはそれぞれ、属性「ジャンル」に属する単語「バラエティ」が含まれているため、それらの単語属性群を「バラエティ／ジャンル」に対応するグループ１に分類する。また、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群には属性「ジャンル」に属する単語「トーク」が含まれているため、その単語属性群を「トーク／ジャンル」に対応するグループ２に分類する。さらに、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０２」の単語属性群には属性「ジャンル」に属する単語「情報」が含まれているため、その単語属性群を「情報／ジャンル」に対応するグループ３に分類する。
【００６５】
つまり、情報分割部１０３ａは、属性「ジャンル」において、番組（単語属性群）内でその属性「ジャンル」に属する基準単語「バラエティ」と共起する複数の単語をグループ１に分類し、その属性「ジャンル」に属する他の基準単語「トーク」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ２に分類し、その属性「ジャンル」に属する他の基準単語「情報」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ３に分類する。
【００６６】
ここで、本実施の形態では、情報分割部１０３ａは、単語属性群をグループに分類するときには、同一のグループに同一の単語が複数分類されないように、単語属性群に含まれる複数の単語をグループに分類する。例えば、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群をグループ１に分類した後に、番組ＩＤ「０３」の単語属性群をグループ１に分類する。このとき、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０３」の単語属性群に含まれる複数の単語のうち単語「バラエティ」が既にグループ１に分類されているため、番組ＩＤ「０３」の単語属性群に含まれる複数の単語のうち単語「バラエティ」を除く残りの単語をグループ１に分類する。
【００６７】
図５は、属性「人名」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。
【００６８】
情報分割部１０３ａは、例えば、番組ＩＤ「０１」の単語属性群には属性「人名」に属する単語「松下太郎」が含まれているため、その単語属性群を「松下太郎／人名」に対応するグループ１に分類する。また、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群には属性「人名」に属する単語「松下三郎」が含まれているため、その単語属性群を「松下三郎／人名」に対応するグループ２に分類する。さらに、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０２」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群にはそれぞれ、属性「人名」に属する単語「松下次郎」が含まれているため、それらの単語属性群を「松下次郎／人名」に対応するグループ３に分類する。
【００６９】
つまり、情報分割部１０３ａは、属性「人名」において、番組（単語属性群）内でその属性「人名」に属する基準単語「松下太郎」と共起する複数の単語をグループ１に分類し、その属性「人名」に属する他の基準単語「松下三郎」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ２に分類し、その属性「人名」に属する他の基準単語「松下次郎」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ３に分類する。
【００７０】
図６は、属性「国名・場所」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態を示す図である。
【００７１】
情報分割部１０３ａは、例えば、番組ＩＤ「０１」の単語属性群および番組ＩＤ「０２」の単語属性群にはそれぞれ、属性「国名・場所」に属する単語「日本」が含まれているため、それらの単語属性群を「日本／国名・場所」に対応するグループ１に分類する。また、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０２」の単語属性群には属性「国名・場所」に属する単語「日本列島」が含まれているため、その単語属性群を「日本列島／国名・場所」に対応するグループ２に分類する。
【００７２】
つまり、情報分割部１０３ａは、属性「国名・場所」において、番組（単語属性群）内でその属性「国名・場所」に属する基準単語「日本」と共起する複数の単語をグループ１に分類し、その属性「国名・場所」に属する他の基準単語「日本列島」と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語をグループ２に分類する。
【００７３】
このような分類によって属性ごとに作成される複数のグループを、以下、属性別グループ群という。
【００７４】
なお、本実施の形態では、情報分割部１０３ａは、同一のグループに同一の単語が複数分類されないように、単語属性群に含まれる複数の単語をグループに分類したが、同一のグループに同一の単語が複数分類されてもよい。この場合、情報分割部１０３ａは、単語属性群をグループに分類するときには、そのグループに既に分類されている単語を確認することなく、単語属性群に含まれる全ての単語をそのグループに分類する。
【００７５】
連想辞書作成部１０３の関連度算出部１０３ｂは、上述のような属性別グループ群（属性）ごとに、その属性別グループ群に含まれる各単語間の関連度を算出し、その属性別グループ群に対応した属性別連想辞書を作成する。
【００７６】
つまり、関連度算出部１０３ｂは、１つの属性別連想辞書を作成するときには、属性別グループ群に含まれる２つの単語の組合せごとに単語同士の関連度を算出する。そして、関連度算出部１０３ｂは、その組合せごとに、その組合せに含まれる２つの単語と、それらの単語に対して算出された関連度とを関連付けて示す属性別連想辞書を作成し、連想辞書記憶部１０２に格納する。
【００７７】
例えば、関連度算出部１０３ｂは、相互情報量（ＭＩ）を利用することにより、各単語間の関連度を算出する。具体的には、関連度算出部１０３ｂは、単語Ｗ１と単語Ｗ２の両方を含むグループの数をａとし、単語Ｗ１を含まずに単語Ｗ２を含むグループの数をｂとし、単語Ｗ１を含んで単語Ｗ２を含まないグループの数をｃとし、単語Ｗ１と単語Ｗ２の両方を含まないグループの数をｄとし、総グループ数をＮ（＝ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）とすると、ＭＩ＝ｌｏｇ２（ａＮ／（（ａ＋ｂ）（ａ＋ｃ）））により、相互情報量（ＭＩ）を関連度として算出する。
【００７８】
なお、関連度算出部１０３ｂは、相互情報量（ＭＩ）以外の一般的な方法、例えばＤｉｃｅ−ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、重み付きＤｉｃｅ−ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、ｔ−ｓｃｏｒｅ、χ二乗値、または対数尤度比などにより、関連度を算出してもよい。
【００７９】
単語Ｗ１と単語Ｗ２との間の関連度は、属性別グループ群において、単語Ｗ１と単語Ｗ２とが共起するグループが多いほど大きくなるような値である。また、例えば、単語Ｗ１を含む多くのグループには単語Ｗ２が含まれているが、単語Ｗ１を含まない多くのグループに単語Ｗ２が含まれている場合には、この関連度は小さくなる。つまり、単語間の関連度が大きいということは、多くのグループでそれらの単語が共起し、それら単語の関連が強いことを示す。
【００８０】
例えば、関連度算出部１０３ｂは、図４に示すような属性「ジャンル」の属性別グループ群に含まれる、単語「松下太郎」と単語「松下三郎」との間の関連度や、単語「松下太郎」と単語「バラエティ」との間の関連度、単語「松下太郎」と単語「トーク」との間の関連度などを算出する。その結果、関連度算出部１０３ｂは、属性「ジャンル」の属性別グループ群における各単語間の関連度を示すＡ属性別連想辞書１０２ａを作成する。
【００８１】
図７は、Ａ属性別連想辞書１０２ａの一例を示す図である。
【００８２】
Ａ属性別連想辞書１０２ａは、属性「ジャンル」に対応する属性別グループ群の中の複数組の単語同士、例えば、番組に出演している出演者名やジャンルなどの単語同士を関連付けて、それらの単語間の関連度を示している。
【００８３】
具体的に、Ａ属性別連想辞書１０２ａは、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「松下三郎」との間の関連度「０．５」や、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「バラエティ」との間の関連度「０．４」、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「トーク」との間の関連度「０．５」などを示す。
【００８４】
なお、Ａ属性別連想辞書１０２ａは各単語の属性も示している。また、このＡ属性別連想辞書１０２ａにおいて関連度が示される２つの単語は、同一グループに含まれる単語である。
【００８５】
また、関連度算出部１０３ｂは、図５に示すような属性「人名」の属性別グループ群に含まれる、単語「松下花子」と単語「松下次郎」との間の関連度や、単語「松下花子」と単語「日本」との間の関連度、単語「松下花子」と単語「情報」との間の関連度などを算出する。その結果、関連度算出部１０３ｂは、属性「人名」の属性別グループ群における各単語間の関連度を示すＢ属性別連想辞書１０２ｂを作成する。
【００８６】
図８は、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂの一例を示す図である。
【００８７】
Ｂ属性別連想辞書１０２ｂは、属性「人名」に対応する属性別グループ群の中の複数組の単語同士、例えば、番組に出演している出演者名やジャンルなどの単語同士を関連付けて、それらの単語間の関連度を示している。
【００８８】
具体的に、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂは、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「松下次郎」との間の関連度「０．５」や、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「日本」との間の関連度「０．２」、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「情報」との間の関連度「０．６」などを示す。
【００８９】
なお、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂは各単語の属性も示している。また、このＢ属性別連想辞書１０２ｂにおいて関連度が示される２つの単語は、同一グループに含まれる単語である。
【００９０】
また、関連度算出部１０３ｂは、図６に示すような属性「国名・場所」の属性別グループ群に含まれる、単語「松下太郎」と単語「松下三郎」との間の関連度や、単語「松下太郎」と単語「バラエティ」との間の関連度、単語「松下太郎」と単語「トーク」との間の関連度などを算出する。その結果、関連度算出部１０３ｂは、属性「国名・場所」の属性別グループ群における各単語間の関連度を示すＣ属性別連想辞書１０２ｃを作成する。
【００９１】
図９は、Ｃ属性別連想辞書１０２ｃの一例を示す図である。
【００９２】
Ｃ属性別連想辞書１０２ｃは、属性「国名・場所」に対応する属性別グループ群の中の複数組の単語同士、例えば、番組に出演している出演者名やジャンルなどの単語同士を関連付けて、それらの単語間の関連度を示している。
【００９３】
具体的に、Ｃ属性別連想辞書１０２ｃは、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「松下三郎」との間の関連度「０．５」や、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「バラエティ」との間の関連度「０．４」、単語Ｗ１「松下太郎」と単語Ｗ２「トーク」との間の関連度「０．５」などを示す。
【００９４】
なお、Ｃ属性別連想辞書１０２ｃは各単語の属性も示している。また、このＣ属性別連想辞書１０２ｃにおいて関連度が示される２つの単語は、同一グループに含まれる単語である。
【００９５】
また、本実施の形態では、属性「ジャンル」、「人名」および「国名・場所」のそれぞれに対する属性別連想辞書を作成したが、他の属性に対する属性別連想辞書を作成してもよい。例えば、プロ野球やサッカーなどのスポーツの「チーム名」や「スポーツ名」、交響楽団などの「楽団名」、委員会や組織などの「委員会名」や「組織名」、アナウンサーや野球選手などの職業の「職業名」、強烈や激安などの「修飾詞」などを属性とし、それらの属性に対する属性別連想辞書を作成してもよい。また、属性「人名」の代わりに、その属性を細分化した例えばドラマなどの「役名」や、「主人公」、「脇役」などを属性とし、その属性に対する属性別連想辞書を作成してもよい。
【００９６】
代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって取得された属性に対応する属性別連想辞書を連想辞書記憶部１０２から検索して見つけ出す。さらに、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって取得された検索単語と閾値以上の関連度を有する単語を、その属性別連想辞書から検索して代替単語（関連単語）として取得する。つまり、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、検索条件取得部１０４により取得された属性に対応する属性別連想辞書から単語を代替単語（関連単語）として選択する。そして、代替単語取得部１０５は、その取得した代替単語を出力部１０６に提示させる。
【００９７】
図１０は、出力部１０６によって提示される内容を示す図である。
【００９８】
出力部１０６は、例えば、番組検索装置に接続され、その番組検索装置によって検索された番組を表示するとともに、上述の代替単語を表示する。なお、番組検索装置は、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａによって示される複数の番組の中から、ユーザによって入力された検索単語に応じた番組を検索する。
【００９９】
このような出力部１０６は、番組検索装置によって検索された番組の一覧を示す検索結果画面１０６ａと、代替単語を示す代替単語表示画面１０６ｂとを表示する。
【０１００】
例えば、代替単語表示画面１０６ｂには、代替単語およびその属性として、「松下次郎／人名」および「松下四郎／人名」などが表示される。
【０１０１】
図１１は、連想辞書作成部１０３の動作を示すフローチャートである。
【０１０２】
情報分割部１０３ａは、属性ごとに、番組情報１０１ａの各単語属性群を複数のグループに分類する（ステップＳ１００）。つまり、情報分割部１０３ａは、属性ごとに、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａに含まれる単語属性群内でその属性に属する単語（基準単語）と共起する複数の単語を、その属性および基準単語に対応するグループに分類する。その属性に属する単語（基準単語）が複数あれば、その基準単語の数と等しい数のグループが生成される。その結果、属性ごとに、上述の属性別グループ群が生成される。
【０１０３】
例えば、情報分割部１０３ａは、図４に示すように、属性「ジャンル」に属する基準単語「バラエティ」が番組情報１０１ａの単語属性群にあれば、その基準単語「バラエティ」と単語属性群内で共起する単語「松下太郎、バラエティ、松下三郎など」を、「バラエティ／ジャンル」に対応するグループ１に分類する。さらに、情報分割部１０３ａは、属性「ジャンル」に属する基準単語「バラエティ」以外にも、属性「ジャンル」に属する単語（情報、相談、健康、健康情報など）が番組情報１０１ａにあれば、それらの単語を基準単語とし、その基準単語と単語属性群内で共起する複数の単語を、その基準単語に対応するグループに分類する。また、情報分割部１０３ａは、他の属性（人名や、国名・場所など）に属する単語が番組情報１０１ａにあれば、それらの属性に対しても、上述のような分類を行う。
【０１０４】
次に、関連度算出部１０３ｂは、上述の情報分割部１０３ａによる分類に用いられた複数の属性の中から１つの属性（属性別グループ群）を選択し（ステップＳ１０２）、属性別グループ群に含まれる１つの単語Ｗ１を選択するとともに（ステップＳ１０４）、属性別グループ群に含まれる他の１つの単語Ｗ２を選択する（ステップＳ１０６）。
【０１０５】
そして、関連度算出部１０３ｂは、ステップＳ１０４で選択した単語Ｗ１と、ステップＳ１０６で選択した単語Ｗ２との間の関連度を、ステップＳ１０２で選択した属性（属性別グループ群）に基づいて算出する（ステップＳ１０８）。その後、関連度算出部１０３ｂは、その単語Ｗ１，Ｗ２と関連度とを関連付けて、その属性に対応する属性別連想辞書に書き込む（ステップＳ１１０）。
【０１０６】
例えば、関連度算出部１０３ｂは、番組情報１０１ａに含まれる単語の属性（ジャンル、人名、国名・場所など）から属性「ジャンル」を選択し、その属性の属性別グループ群を参照して、単語Ｗ１「松下太郎／人名」と、単語Ｗ２「バラエティ／ジャンル」との間の関連度を算出する。その結果、（単語Ｗ１，単語Ｗ２，関連度）が例えば（松下太郎／人名，バラエティ／ジャンル，０．４）としてＡ属性別連想辞書１０２ａに書き込まれる。
【０１０７】
関連度算出部１０３ｂは、ステップＳ１１０の後、属性別グループ群に単語Ｗ２として選択されていない単語があるか否かを判別する（ステップＳ１１２）。ここで、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない単語があると判別すると（ステップＳ１１２のＹ）、ステップＳ１０６からの処理を繰り返し実行する。つまり、関連度算出部１０３ｂは、その選択されていない単語を新たな単語Ｗ２として選択する。
【０１０８】
一方、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない単語がないと判別すると（ステップＳ１１２のＮ）、さらに、属性別グループ群に単語Ｗ１として選択されていない単語があるか否かを判別する（ステップＳ１１４）。ここで、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない単語があると判別すると（ステップＳ１１４のＹ）、ステップＳ１０４からの処理を繰り返し実行する。つまり、関連度算出部１０３ｂは、その選択されていない単語を新たな単語Ｗ１として選択する。
【０１０９】
また、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない単語がないと判別すると（ステップＳ１１４のＮ）、ステップＳ１０２で選択された属性に対する属性別連想辞書が完成したと判断し、情報分割部１０３ａによる分類に用いられた複数の属性（属性別グループ群）のうち、選択されていない属性があるか否かを判別する（ステップＳ１１６）。
【０１１０】
関連度算出部１０３ｂは、選択されていない属性があると判別すると（ステップＳ１１６のＹ）、ステップＳ１０２からの処理を繰り返し実行する。一方、関連度算出部１０３ｂは、選択されていない属性がないと判別すると（ステップＳ１１６のＮ）、全ての属性別連想辞書が完成したと判断して、処理を終了する。
【０１１１】
次に、本実施の形態による関連語提示装置１００が属性別連想辞書から代替単語を取得する際の動作について説明する。
【０１１２】
図１２は、関連語提示装置１００がユーザによって入力された検索単語に関連する代替単語を提示する動作を示すフローチャートである。
【０１１３】
まず、検索条件取得部１０４は、ユーザによる入力操作に応じて、検索単語とその検索単語の属性とを取得して代替単語取得部１０５に出力する（ステップＳ２０１）。代替単語取得部１０５は、その属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語（関連単語）として取得する（ステップＳ２０２）。
【０１１４】
例えば、検索条件取得部１０４は、検索単語／属性として「松下花子／人名」を取得する。ここで、連想辞書記憶部１０２には、図７〜図９に示すような属性別連想辞書が格納されている。このような場合、代替単語取得部１０５は、その属性「人名」に対応するＢ属性別連想辞書１０２ｂから、その検索単語「松下花子」と閾値（例えば０．５）以上の関連度で関連付けられている単語「松下次郎」、「松下四郎」および「情報」を代替単語として取得する。
【０１１５】
なお、代替単語取得部１０５は、検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語として取得することなく、検索単語に関連付けられた関連度の大きい単語から順に、予め定められた数だけそれらの単語を代替単語として取得してもよい。また、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４に取得された属性に対応する属性別連想辞書から代替単語を取得したが、全ての属性別連想辞書から代替単語を取得してもよい。
【０１１６】
次に、出力部１０６は、代替単語取得部１０５で取得された代替単語をユーザに提示する（ステップＳ２０３）。例えば、出力部１０６は、代替単語取得部１０５で取得された代替単語「松下次郎」、「松下四郎」および「情報」をユーザに提示する。なお、出力部１０６は、代替単語とともに、その代替単語の属性もユーザに提示してもよい。
【０１１７】
以上のように、本実施の形態では、番組情報１０１ａの各メタデータに含まれる単語の属性毎に、その属性に属する複数の単語をそれぞれ基準単語としてそれらの基準単語に対応するグループを設定し、番組情報１０１ａの各メタデータに含まれる複数の単語をそれらのグループに分類する。さらに、本実施の形態では、属性ごとに、各グループで共起する単語同士の関連度を算出する。これにより、番組内でのみ共起して関連付けられる単語間の関連度よりも、同じ番組に出現していて、かつ、異なる番組に出現していても同じ単語（基準単語）と共起するために関連付けられる単語間の関連度の方をより強く関連付けることができる。さらには、番組内でのみ共起する単語同士でも出現頻度が低い場合には、それらの単語同士の関連度よりも、番組内で共起しないが、同じグループ内で多く共起する単語同士の関連度の方が関連付けが強くなることもある。
【０１１８】
その結果、番組検索装置が、検索単語を用いて検索を行った後に、本実施の形態における関連語提示装置１００により提示される代替単語を用いて再検索（漏れ防止検索）を実行すれば、その番組検索装置は、先の検索結果（番組の一覧）との重複を抑えた、ユーザの関心のある検索結果を適切に表示することができる。
【０１１９】
図１３は、本実施の形態における効果を説明するための説明図である。
【０１２０】
例えば、本実施の形態における連想辞書作成部１０３は、例えば、３ヵ月間の地上波６チャンネル分の約１０，０００番組の一覧を示す電子番組表を番組情報１０１ａとして扱い、その電子番組表を用いて属性別連想辞書を作成する。このように作成された属性別連想辞書は、図１３に示すように、単語およびその属性である「スポーツ／ジャンル」に対して、関連度が大きい上位１０個の単語およびその属性を示す。
【０１２１】
言い換えれば、関連語提示装置１００は、「スポーツ／ジャンル」を検索単語およびその属性として取得すると、図１３に示すように、その検索単語と関連度が大きい上位１０個の単語を代替単語として提示する。
【０１２２】
ここで、これらの提示される代替単語では、上述のグループ内における共起関係に基づいて、検索単語「スポーツ」に対して大きい関連度が算出されているため、検索単語「スポーツ」で検索される番組と、代替単語で検索される番組との重複を抑えることができる。
【０１２３】
例えば、代替単語「特集」で検索される番組数は１２４個であって、そのうち、単語「スポーツ」で検索される番組と重複する番組の数は５個しかない。
【０１２４】
つまり、本実施の形態における関連語提示装置１００は、ユーザが入力した検索条件（検索単語）に対応する番組と異なる番組に出現し、かつ、同じ特定の単語（基準単語）とグループ内で多く共起する代替単語をユーザに提示することができる。また、このような代替単語は、検索単語と使われ方が似ているため、検索単語と意味が似ている。
【０１２５】
したがって、番組検索装置が検索単語「スポーツ」で番組を検索し、さらに代替単語「特集」で漏れ防止検索を行った場合には、先の検索結果に含まれていない多くの新たな番組（１１９個の番組）を表示することができる。
【０１２６】
すなわち、番組検索装置は、関連語提示装置１００により提示される関連単語を用いて漏れ防止検索を行えば、先の検索結果との重複を抑えた新たな検索結果を表示することができ、適切な漏れ防止検索を行うことができる。
【０１２７】
なお、情報分割部１０３ａは、属性ごとに、その属性に属する単語（基準単語）と番組（単語属性群）内で共起する複数の単語を１つのグループに分類する際、その基準単語をグループに含まないようにしてもよい。
【０１２８】
図１４は、属性「ジャンル」に属する各単語に対応するグループに、各番組の単語属性群が分類された状態の他の例を示す図である。
【０１２９】
情報分割部１０３ａは、例えば、番組ＩＤ「０１」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群にはそれぞれ、属性「ジャンル」に属する単語「バラエティ」が含まれているため、それらの単語属性群を「バラエティ／ジャンル」に対応するグループ１に分類する。また、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群には属性「ジャンル」に属する単語「トーク」が含まれているため、その単語属性群を「トーク／ジャンル」に対応するグループ２に分類する。さらに、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０２」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群にはそれぞれ、属性「ジャンル」に属する単語「情報」が含まれているため、その単語属性群を「情報／ジャンル」に対応するグループ３に分類する。
【０１３０】
ここで、情報分割部１０３ａは、上述のように、グループに単語属性群を分類するときには、単語属性群からそのグループの基準単語を除き、基準単語が除かれた単語属性群をそのグループに分類する。例えば、情報分割部１０３ａは、番組ＩＤ「０１」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群をグループ１に分類するときには、それらの単語属性群からグループ１の基準単語「バラエティ」を除き、番組ＩＤ「０１」の単語属性群をグループ２に分類するときには、その単語属性群からグループ２の基準単語「トーク」を除き、番組ＩＤ「０２」の単語属性群および番組ＩＤ「０３」の単語属性群をグループ３に分類するときには、それらの単語属性群からグループ３の基準単語「情報」を除く。
【０１３１】
このように、基準単語が除かれた単語属性群をグループに分類することによって、直接共起する単語の共起回数を減少させることができ、その結果、異なる番組に出現していても同じ単語（基準単語）と共起する単語同士をより強く関連付けることができる。
【０１３２】
（変形例１）
ここで、本実施の形態における第１の変形例について説明する。
【０１３３】
本変形例に係る関連語提示装置は、漏れ防止検索のための関連単語（代替単語）を提示するだけでなく、絞込検索のための関連単語（絞込単語）も提示する。つまり、本変形例に係る連想辞書作成部は、代替単語のための属性別連想辞書だけでなく、絞込単語のための番組連想辞書も作成する。
【０１３４】
図１５は、本変形例に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【０１３５】
本変形例に係る関連語提示装置１００ａは、番組情報記憶部１０１、連想辞書作成部１１３、連想辞書記憶部１０２、検索条件取得部１０４、絞込単語取得部１１１、代替単語取得部１０５、および出力部１０６を備えている。
【０１３６】
つまり、本変形例に係る関連語提示装置１００ａは、上記実施の形態における関連語提示装置１００と比べて、連想辞書作成部１０３の代わりに連想辞書作成部１１３を備え、さらに、絞込単語取得部１１１を備えている。また、本変形例に係る連想辞書記憶部１０２には、属性別連想辞書（Ａ属性別連想辞書１０２ａ、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂおよびＣ属性別連想辞書１０２ｃ）の他、絞込単語のための番組連想辞書１０２ｄが格納される。
【０１３７】
連想辞書作成部１１３は、上記実施の形態における連想辞書作成部１０３と同様、情報分割部１０３ａおよび関連度算出部１０３ｂを備えるとともに、さらに、番組連想辞書作成部１０３ｃを備えている。
【０１３８】
番組連想辞書作成部１０３ｃは、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａに含まれている番組毎のメタデータを用い、その各番組のメタデータに含まれる２つの単語の組合せごとに単語同士の関連度を算出する。そして、番組連想辞書作成部１０３ｃは、その組合せごとに、その組合せに含まれる２つの単語と、それらの単語に対して算出された関連度とを関連付けて示す番組連想辞書１０２ｄを作成し、連想辞書記憶部１０２に格納する。
【０１３９】
つまり、本変形例に係る番組連想辞書作成部１０３ｃは、番組情報１０１ａに含まれる各メタデータを、上述の１つの属性別グループ群に含まれるグループのように扱い、関連度算出部１０３ｂと同様の算出方法（相互情報量など）で各単語間の関連度を算出する。
【０１４０】
絞込単語取得部１１１は、検索条件取得部１０４で取得された検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられている単語を絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから取得する。そして、出力部１０６は、代替単語取得部１０５で取得された代替単語と、絞込単語取得部１１１で取得された絞込単語とをユーザに提示する。
【０１４１】
図１６は、番組連想辞書１０２ｄの一例を示す図である。
【０１４２】
番組連想辞書１０２ｄは、例えば図１６に示すように、同じ番組に出現する単語同士を関連付けて示す。具体的に、番組連想辞書１０２ｄは、単語Ｗ１「情報」と単語Ｗ２「松下次郎」との間の関連度「０．６」や、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「日本」との間の関連度「０．２」、単語Ｗ１「松下花子」と単語Ｗ２「松下次郎」との間の関連度「０．８」などを示す。なお、番組連想辞書１０２ｄは各単語の属性も示している。
【０１４３】
絞込単語取得部１１１は、例えば、検索条件取得部１０４によって「松下花子／人名」が検索単語およびその属性として取得されると、その検索単語と閾値（例えば、０．６）以上の関連度で関連付けられている単語「情報」および「松下次郎」を絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから取得する。出力部１０６は、絞込単語取得部１１１で取得された絞込単語「情報」および「松下次郎」をユーザに提示する。なお、出力部１０６は、絞込単語とともに、その絞込単語の属性もユーザに提示してもよい。
【０１４４】
図１７は、出力部１０６によって提示される内容を示す図である。
【０１４５】
出力部１０６は、例えば、番組検索装置に接続され、その番組検索装置によって検索された番組を表示するとともに、上述の代替単語および絞込単語を表示する。なお、番組検索装置は、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａによって示される複数の番組の中から、ユーザによって入力された検索単語に応じた番組を検索する。
【０１４６】
このような出力部１０６は、番組検索装置によって検索された番組の一覧を示す検索結果画面１０６ａと、絞込単語を示す絞込単語表示画面１０６ｃと、代替単語を示す代替単語表示画面１０６ｂとを表示する。
【０１４７】
例えば、絞込単語表示画面１０６ｃには、絞込単語およびその属性として、「松下次郎／人名」および「情報／ジャンル」が表示される。また、代替単語表示画面１０６ｂには、代替単語およびその属性として、「松下四郎／人名」および「情報／ジャンル」が表示される。
【０１４８】
番組検索装置は、その代替単語表示画面１０６ｂに表示されている何れかの代替単語が選択されると、その代替単語による番組の漏れ防止検索を実行し、絞込単語表示画面１０６ｃに表示されている何れかの絞込単語が選択されると、その絞込単語による番組の絞込検索を実行する。
【０１４９】
このように、本変形例では、第２の関連度算出手段として構成される番組連想辞書作成部１０３ｃが、番組情報１０１ａによって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、その２つの単語間の関連度を算出し、その２つの単語と関連度とを関連付けて示す番組連想辞書１０２ｄを作成し、その番組連想辞書１０２ｄを連想辞書記憶部１０２に格納する。さらに、本変形例では、第２の関連単語選択手段として構成される絞込単語取得部１１１が、検索条件取得部１０４により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、連想辞書記憶部１０２に記憶されている番組連想辞書１０２ｄから単語を絞込単語（第２の関連単語）として選択する。
【０１５０】
したがって、本変形例では、多くの番組のそれぞれで共起する単語同士に対して大きい関連度を示す番組連想辞書１０２ｄが作成され、検索単語に対して関連度の大きい単語が絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから抽出されて表示される。
【０１５１】
その結果、番組検索装置は、本変形例に係る関連語提示装置１００ａを用いれば、検索条件（検索単語）に対して得られる検索結果（番組の一覧）を絞り込むことができる。また、関連語提示装置１００ａによって提示される絞込単語は、検索単語と多くの番組で共起する関連性の強い単語であるため、検索結果を徐々に絞り込むことができ、検索結果が急激に少なくなることを防ぐことができる。
【０１５２】
なお、絞込単語取得部１１１は、検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられている単語を絞込単語として取得することなく、検索単語に関連付けられた関連度の大きい単語から順に、予め定められた数だけそれらの単語を絞込単語として取得してもよい。
【０１５３】
また、出力部１０６は、ユーザに絞込単語と代替単語の両方をユーザに提示したが、ユーザによる操作に応じて何れか一方のみをユーザに提示してもよい。
【０１５４】
（変形例２）
ここで、本実施の形態における第２の変形例について説明する。
【０１５５】
本変形例に係る関連語提示装置は、検索単語とその属性をユーザから直接取得することなく、ユーザによって選択された番組から検索単語とその属性を推定する。
【０１５６】
図１８は、本変形例に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【０１５７】
本変形例に係る関連語提示装置１００ｂは、番組情報記憶部１０１、連想辞書作成部１０３、連想辞書記憶部１０２、番組選択部１２１、検索条件取得部１０４ａ、代替単語取得部１０５、および出力部１０６を備えている。
【０１５８】
つまり、本変形例に係る関連語提示装置１００ｂは、上記実施の形態における関連語提示装置１００と比べて、検索条件取得部１０４の代わりに検索条件取得部１０４ａを備え、さらに、番組選択部１２１を備えている。
【０１５９】
番組選択部１２１は、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａにより示される番組の一覧を表示する。番組選択部１２１は、その一覧から何れかの番組がユーザによって選択されると、その選択された番組の番組ＩＤを検索条件取得部１０４ａに出力する。
【０１６０】
検索条件取得部１０４ａは、番組選択部１２１から番組ＩＤを取得し、その番組ＩＤに対応する単語属性群を番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａから取り出す。そして、検索条件取得部１０４ａは、その取り出した単語属性群の中から、ユーザに対して適切な検索単語とその属性を推定する。
【０１６１】
例えば、検索条件取得部１０４ａは、複数の番組ＩＤを取得し、複数の単語属性群を番組情報１０１ａから取り出した場合、その複数の単語属性群に最も多く含まれている単語とその属性を、ユーザに対して適切な検索単語とその属性として推定する。
【０１６２】
図１９は、番組選択部１２１に表示される画面を示す図である。
【０１６３】
番組選択部１２１は、例えば図１９に示すように、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａにより示される番組の一覧を表示する。
【０１６４】
具体的に、番組選択部１２１は、番組情報１０１ａにより示されるメタデータのジャンル（バラエティなど）ごとに、複数の番組（放送日や、番組名、番組概要など）を纏めて表示する。また、番組選択部１２１は、番組情報１０１ａに各番組のサムネイルが含まれていれば、そのサムネイルも表示する。また、番組選択部１２１は、その一覧の各番組に対して、ユーザが番組を選択し得るように、チェックボックスＣＢを付して表示する。さらに、番組選択部１２１は、検索条件取得部１０４ａに対する検索単語の推定を開始させるための開始ボタンＳＢを表示する。
【０１６５】
このような番組選択部１２１の画面を見たユーザは、注目している番組をその一覧の中から見つけると、番組選択部１２１を操作して、その番組に付されたチェックボックスＣＢを選択し、そのチェックボックスＣＢ内にチェックマークを表示させる。そして、ユーザは開始ボタンＳＢを選択する。
【０１６６】
その結果、番組選択部１２１は、チェックボックスＣＢ内にチェックマークが表示されている番組に対応する番組ＩＤ、例えば番組ＩＤ「０１」および「１０」を検索条件取得部１０４ａに出力する。
【０１６７】
検索条件取得部１０４ａは、上述のように番組選択部１２１から出力された番組ＩＤ「０１」および「１０」を取得する。そして、検索条件取得部１０４ａは、番組ＩＤ「０１」に対応する単語属性群「松下太郎／人名、バラエティ／ジャンル、松下三郎／人名、日本／国名・場所、ゲスト／職業、トーク／ジャンル」と、番組ＩＤ「１０」に対応する単語属性群「松下太郎／人名、バラエティ／ジャンル、世界／国名・場所」とを、番組情報記憶部１０１から取得する。
【０１６８】
検索条件取得部１０４ａは、このような２つの単語属性群を取得すると、例えば、それらの単語属性群の中で最も多く含まれている単語とその属性である「松下太郎／人名」または「バラエティ／ジャンル」を、ユーザに対して適切な検索単語とその属性として推定する。
【０１６９】
このように、本変形例では、番組選択部１２１が、番組情報１０１ａにより示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定し、検索条件取得部１０４が、番組選択部１２１によって特定された複数の番組の内容を示すために番組情報１０１ａで用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、その複数の単語の中から１つの単語を検索単語として取得し、その検索単語の属性を特定する。
【０１７０】
したがって、本変形例では、ユーザによって選択された番組に基づいて検索単語およびその属性が推定されるため、ユーザは検索単語を入力することなく、ユーザの注目している番組を選択することで、その番組に関連する代替単語を提示させることができる。
【０１７１】
なお、本変形例では、検索条件取得部１０４ａは、番組情報１０１ａに示される複数の番組の中からユーザによって選択された番組に基づいて検索単語を推定したが、番組検索装置による検索結果に含まれる複数の番組の中からユーザによって選択された番組に基づいて、検索単語を推定してもよい。
【０１７２】
例えば、番組検索装置は、図１９に示すような番組の一覧を検索結果として出力部１０６に表示させる。そして、ユーザがその一覧に表示されている幾つかのチェックボックスを選択すれば、出力部１０６は、その選択された幾つかのチェックボックスに対応する番組の番組ＩＤを番組情報１０１ａから取得して検索条件取得部１０４ａに出力する。検索条件取得部１０４ａは、上述と同様に、それらの番組ＩＤと番組情報１０１ａとを用いて検索単語を推定する。
【０１７３】
（変形例３）
ここで、本実施の形態における第３の変形例について説明する。
【０１７４】
本変形例に係る関連語提示装置は、変形例１の関連語提示装置１００ａと同様、絞込単語および代替単語を提示するとともに、検索条件により検索された番組の数に応じて、提示される絞込単語の数と代替単語の数との比率（単語比率）を変化させる。
【０１７５】
図２０は、本変形例に係る関連語提示装置の構成を示すブロック図である。
【０１７６】
本変形例に係る関連語提示装置１００ｃは、番組情報記憶部１０１、連想辞書作成部１１３、連想辞書記憶部１０２、検索条件取得部１０４、絞込単語取得部１１１、代替単語取得部１０５、検索部１３１、テーブル格納部１３３および出力部１３２を備えている。
【０１７７】
つまり、本変形例に係る関連語提示装置１００ｃは、変形例１に係る関連語提示装置１００ａと比べて、出力部１０６の代わりに出力部１３２を備え、さらに、検索部１３１およびテーブル格納部１３３を備えている。
【０１７８】
検索部１３１は、検索条件取得部１０４で取得された検索単語を単語属性群に含む番組を、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａから検索し、検索された番組の数を出力部１３２に出力する。
【０１７９】
テーブル格納部１３３は、単語比率テーブル１３３ａを格納している。この単語比率テーブル１３３ａは、検索部１３１によって検索された番組の数に応じた、ユーザに提示されるべき絞込単語の数（絞込単語数）と代替単語の数（代替単語数）との比率を単語比率として示す。
【０１８０】
すなわち、この単語比率テーブル１３３ａは、検索部１３１によって検索された番組の数が多い場合には、ユーザに提示される絞込単語の数を代替単語の数よりも多くすべきことを示し、逆に、検索部１３１によって検索された番組の数が少ない場合には、ユーザに提示される絞込単語の数を代替単語の数よりも少なくすべきことを示す。
【０１８１】
出力部１３２は、絞込単語取得部１１１および代替単語取得部１０５から出力された複数の絞込単語および代替単語と、検索部１３１から出力された番組の数と、テーブル格納部１３３に格納されている単語比率テーブル１３３ａと取得する。
【０１８２】
そして、出力部１３２は、検索部１３１から出力された番組の数に応じた単語比率を、その単語比率テーブル１３３ａから特定する。出力部１３２は、絞込単語取得部１１１および代替単語取得部１０５から出力された複数の絞込単語および代替単語の中から、上述のように特定した単語比率に合うように、関連度の大きいものから順に絞込単語と代替単語とを選択して表示する。
【０１８３】
図２１は、単語比率テーブル１３３ａの一例を示す図である。
【０１８４】
単語比率テーブル１３３ａは、例えば図２１に示すように、検索部１３１によって検索された番組の数（検索結果数）と単語比率とを関連付けて示す。
【０１８５】
具体的に、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数が１０００以上であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝８：２」を示し、検索結果数が５００以上１００未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝６：４」を示す。また、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数が５０以上５００未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝４：６」を示し、検索結果数が５０未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝２：８」を示す。
【０１８６】
例えば、検索部１３１は、検索条件取得部１０４から出力された検索単語およびその属性として「コント／ジャンル」を取得すると、その「コント／ジャンル」が存在する番組を番組情報記憶部１０１から検索する。このとき、検索部１３１は、２０００個の番組を見つけると、その番組の数である検索結果数「２０００」を出力部１３２に出力する。
【０１８７】
出力部１３２は、検索部１３１から検索結果数「２０００」を取得すると、検索結果数「２０００」に対応した単語比率「８：２」を単語比率テーブル１３３ａから特定する。
【０１８８】
その結果、出力部１３２は、絞込単語取得部１１１と代替単語取得部１０５からそれぞれ出力された複数の絞込単語と代替単語の中から、その特定された単語比率「８：２」に合うように、関連度の大きいものから順に、絞込単語と代替単語とを選択して表示する。
【０１８９】
なお、上述の例では、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数と単語比率とを関連付けて示したが、検索結果数の代わりに、全番組数に対する検索結果数の割合を示してもよい。
【０１９０】
図２２は、単語比率テーブル１３３ａの他の例を示す図である。
【０１９１】
この図２２に示す単語比率テーブル１３３ａは、全番組数に対する検索結果数の割合と単語比率とを示す。ここで、全番組数とは、番組情報記憶部１０１の番組情報１０１ａに示されている全ての番組の数である。
【０１９２】
例えば、単語比率テーブル１３３ａは、全番組数に対する検索結果数の割合が０．７５以上１．０未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝８：２」を示し、全番組数に対する検索結果数の割合が０．５以上０．７５未満であれば、単語比率「絞込単語数：代替単語数＝６：４」を示す。
【０１９３】
また、上述の例では、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数と単語比率とを関連付けて示したが、単語比率の代わりに、絞込単語数および代替単語数を示してもよい。
【０１９４】
図２３は、単語比率テーブル１３３ａのさらに他の例を示す図である。
【０１９５】
この図２３に示す単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数と、絞込単語数および代替単語数とを示す。
【０１９６】
例えば、単語比率テーブル１３３ａは、検索結果数が１０００以上であれば、絞込単語数が８以下で代替単語数が２以下であることを示し、検索結果数が５００以上１０００未満であれば、絞込単語数が６以下で代替単語数が４以下であることを示す。
【０１９７】
このように本変形例では、検索結果数が多い場合には、絞込単語の方が代替単語よりも多く表示されるため、ユーザに対して適切な絞込単語を選択し易くすることができる。その結果、番組検索装置では、絞込単語が選択されることにより、検索単語と絞込単語とを用いて絞込検索を実行して、検索結果である番組の数を少なくすることができる。また、検索結果数が少ない場合には、代替単語の方が絞込単語よりも多く表示されるため、ユーザに対して適切な代替単語を選択し易くすることができる。その結果、番組検索装置では、代替単語が選択されることにより、検索単語と代替単語とを用いて漏れ防止検索を実行して、検索結果である番組の数を多くすることができる。つまり、本変形例では、ユーザの検索行動に合った関連単語（絞込単語または代替単語）を提示することができる。
【０１９８】
以上、本発明に係る関連語提示装置について、上記実施の形態およびその変形例を用いて説明したが、本発明は、これらに限定されるものではない。
【０１９９】
例えば、上記実施の形態およびその変形例では、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって検索単語およびその属性が取得されると、その検索単語の属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられる単語を代替単語として取得した。しかし、代替単語取得部１０５は、検索単語と閾値以上の関連度で関連付けられ、かつ、検索単語の属性と同じ属性の単語のみを代替単語として、その属性別連想辞書から取得してもよい。
【０２００】
例えば、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって検索単語およびその属性として「松下花子／人名」が取得されると、その属性「人名」に対応する図８に示すＢ属性別連想辞書１０２ｂから、検索単語「松下花子」に対して閾値（例えば、０．６）以上の関連度で関連付けられ、かつ、検索単語「松下花子」の属性「人名」と同じ属性「人名」の単語「松下四郎」を代替単語として取得する。
【０２０１】
これにより、ユーザは着目している属性に属する単語のみを代替単語として取得することができ、さらに、検索単語と同じ属性に代替単語が属するので、提示される代替単語が次の検索単語として相応しいかどうかを容易に判断することができる。
【０２０２】
例えば、ユーザが番組出演者で番組を検索したい時に、番組検索装置に「松下六郎／人名」を入力し、その入力に対する検索結果にユーザが満足できない場合がある。このようなときに、その検索単語の属性「人名」と異なる属性「国名・場所」に属する単語「世界」や、属性「ジャンル」に属する単語「クイズ」が代替単語として提示されても、提示される代替単語の属性がユーザの入力したい検索単語の属性「人名」と異なるために、ユーザは、「世界」や「クイズ」を次の検索単語として番組検索装置に入力した場合に取得される検索結果を想定しづらく、その結果、提示された代替単語を容易に選択しづらくなる。そこで、上述のように、検索単語の属性「人名」と同一の属性に属する単語「松下七郎」や「松下八郎」などを代替単語として提示することにより、ユーザは、何れの代替単語を、検索単語「松下六郎」の次の検索単語として選択すべきかを容易に判断することができる。
【０２０３】
また、上記実施の形態およびその変形例では、代替単語取得部１０５は、検索条件取得部１０４によって検索単語およびその属性が取得されると、その検索単語の属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられる単語を代替単語として取得した。しかし、代替単語取得部１０５は、さらに、その検索単語およびその属性が取得されるまでの予め定められた期間に取得された過去の検索単語およびその属性ごとに、その属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語（第３の関連単語）として取得してもよい。
【０２０４】
この場合、関連語提示装置は、検索条件取得部１０４によって取得された検索単語およびその属性を記憶するための検索条件記憶部を備える。検索条件取得部１０４は、検索単語およびその属性を取得するごとに、それらをその検索条件記憶部に格納し、それらが格納されるまでの予め定められた期間よりも前に、その検索条件記憶部に格納された検索単語およびその属性を削除する。
【０２０５】
そして、代替単語取得部１０５は、上述のように、検索条件記憶部に記憶されている検索単語およびその属性ごとに、その検索単語の属性に対応する属性別連想辞書から、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語として取得する。
【０２０６】
例えば、検索条件取得部１０４は、検索単語およびその属性として「バラエティ／ジャンル」を取得し、さらにその後に「松下太郎／人名」を取得すると、それらを上述の検索条件記憶部に格納する。そして、代替単語取得部１０５は、まず、検索単語「バラエティ」の属性「ジャンル」に対応するＡ属性別連想辞書１０２ａから、その検索単語「バラエティ」に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語として取得するとともに、検索単語「松下太郎」の属性「人名」に対応するＢ属性別連想辞書１０２ｂから、その検索単語「松下太郎」に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を代替単語として取得する。その結果、出力部１０６は、Ａ属性別連想辞書１０２ａから取得された代替単語と、Ｂ属性別連想辞書１０２ｂから取得された代替単語とを表示する。
【０２０７】
これにより、ユーザは、最近入力した検索単語よりも過去の検索単語の方が着目度合いが高く、かつ、最近入力した検索単語に対する検索結果や代替単語に満足できない場合に、着目度合いの高い過去の検索単語に対して代替単語が提示されている画面まで戻らずに、着目度合いの高い検索単語に対する代替単語を選択することができる。つまり、最近の検索単語に対する代替単語だけでなく、それ以前の過去の検索単語に対する代替単語も提示されているため、ユーザは、着目度合いの高い検索単語に対する代替単語を容易に選択することができる。
【０２０８】
なお、上述の例では、検索条件取得部１０４は、検索単語およびその属性を取得するごとに、それらをその検索条件記憶部に格納し、それらが格納されるまでの予め定められた期間よりも前に、その検索条件記憶部に格納された検索単語およびその属性を削除した。しかし、検索条件取得部１０４は、ＦＩＦＯ（First-In First-Out）により検索条件記憶部を扱い、取得された検索単語およびその属性を、取得された順に従って予め定められた数までその検索条件記憶部に格納してもよい。
【０２０９】
また、変形例１および変形例３では、絞込単語取得部１１１は、検索条件取得部１０４によって取得された検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられている単語を絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから取得した。しかし、絞込単語取得部１１１は、その検索単語に対して閾値以上の関連度で関連付けられ、かつ、その検索単語の属性と異なる属性の単語のみを絞込単語として番組連想辞書１０２ｄから取得してもよい。
【０２１０】
例えば、絞込単語取得部１１１は、検索条件取得部１０４によって検索単語「松下花子」およびその属性「人名」が取得されると、図１６に示す番組連想辞書１０２ｄから、その検索単語「松下花子」に対して閾値（例えば、０．６）以上の関連度で関連付けられている単語「情報」およびその属性「ジャンル」と、単語「松下次郎」およびその属性「人名」とのうち、検索単語の属性「人名」と異なる属性の単語「情報」を絞込単語として取得する。
【０２１１】
これにより、ユーザは、番組検索装置による検索単語に対する検索結果数が多い場合、その検索単語と異なる観点（属性）で検索結果を絞り込むことができる次の検索単語を、関連語提示装置により提示される絞込単語から容易に選択することができる。つまり、ユーザは、検索単語に概念上対抗するような絞込単語が提示されないので、ユーザの想定通りに検索結果を絞り込むための次の検索単語を、提示された絞込単語から容易に選択することができる。
【０２１２】
例えば、ユーザは「松下七郎」が出演している番組を視聴したく、検索単語およびその属性として「松下七郎／人名」を番組検索装置に入力し、その結果、膨大な数の番組が番組検索装置に表示される。
【０２１３】
このような場合に、絞込単語およびその属性として「松下六郎／人名」や「松下八郎／人名」が提示されると、提示される絞込単語の属性「人名」が、ユーザによって入力された検索単語の属性「人名」と同じであるために、ユーザにとって、それらの絞込単語が次の検索単語として選択されて絞込検索が実行されたときの検索結果を想定することが困難になる。すなわち、ユーザは提示される絞込単語を選択しづらい。
【０２１４】
ところが、上述のように検索単語の属性と異なる属性に属する単語が絞込単語として提示される場合には、検索単語およびその属性である「松下七郎／人名」と関連があり、かつ、その属性「人名」と異なる属性「ジャンル」に属する絞込単語「ドラマ」や「バラエティ」、属性「国名・場所」に属する絞込単語「関西」などが提示される。したがって、検索単語と異なる属性の絞込単語が提示されるので、ユーザは、提示された絞込単語が次の検索単語として選択されて絞込検索が実行されたときの検索結果を容易に想定することができ、絞込単語を容易に選択することができる。
【０２１５】
また、上記実施の形態およびその変形例では、検索条件取得部１０４は、検索単語とともにその検索単語の属性もユーザから直接取得したが、検索単語だけをユーザから取得してもよい。この場合には、検索条件取得部１０４は、単語ごとに、その単語の属性を示すテーブルを保持している。そして、検索条件取得部１０４は、ユーザによる入力操作に応じて検索単語を取得すると、その検索単語に対応付けられている属性をそのテーブルから検索し、見つけた属性とその検索単語とを代替単語取得部１０５などに出力する。これにより、ユーザの入力操作の手間を省くことができる。
【産業上の利用可能性】
【０２１６】
本発明に係る関連語提示装置は、ユーザが入力した検索単語と異なる番組に出現し、かつ、その検索単語と意味が似ている単語を関連単語としてユーザに提示することができ、例えば、図２４に示すようなハードディスクレコーダやＤＶＤレコーダ、ＴＶ、オーディオコンポ、インターネットにアクセスして番組を視聴することができる端末やサービスを提供するサーバ装置等に適用することができる。
【符号の説明】
【０２１７】
１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ    関連語提示装置
１０１    番組情報記憶部
１０１ａ    番組情報
１０２    連想辞書記憶部
１０２ａ    Ａ属性別連想辞書
１０２ｂ    Ｂ属性別連想辞書
１０２ｃ    Ｃ属性別連想辞書
１０２ｄ    番組連想辞書
１０３，１１３    連想辞書作成部
１０３ａ    情報分割部
１０３ｂ    関連度算出部
１０３ｃ    番組連想辞書作成部
１０４，１０４ａ    検索条件取得部
１０５    代替単語取得部
１０６，１３２    出力部
１１１    絞込単語取得部
１２１    番組選択部
１３１    検索部
１３３    テーブル格納部
１３３ａ    単語比率テーブル
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する関連語提示装置であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類手段と、
前記単語の属性内の任意の２つの単語を含むかどうかで分類される前記単語の属性内のグループ数に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出手段と、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と、
前記第１の関連単語選択手段により選択された前記第１の関連単語を提示する提示手段と
を備えることを特徴とする関連語提示装置。
【請求項２】
前記第１の関連度算出手段によって格納される連想辞書では、属性ごとに、２つの単語と前記２つの単語の関連度とが固有の関連性を有する
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項３】
前記分類手段は、前記グループにおける番組内で共起する単語の中から、前記グループにおける基準単語を除く
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項４】
前記第１の関連度算出手段は、
前記単語の属性ごとに、前記分類手段によって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す前記連想辞書を作成する
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項５】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書から単語を前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項６】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報によって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す番組連想辞書を作成し、前記番組連想辞書を辞書記憶手段に格納する第２の関連度算出手段と、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記辞書記憶手段に記憶されている番組連想辞書から単語を第２の関連単語として選択する第２の関連単語選択手段とを備え、
前記提示手段は、さらに、前記第２の関連単語選択手段により選択された前記第２の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項７】
前記第２の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と異なる属性の単語のみを前記第２の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項６記載の関連語提示装置。
【請求項８】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記取得手段により取得された検索単語を用いて内容が示されている番組を、前記番組情報から検索する検索手段を備え、
前記第１および第２の関連単語選択手段はそれぞれ、複数の第１および第２の関連単語を選択し、
前記提示手段は、
前記検索手段によって検索された番組の数が多いほど、前記第２の関連単語を前記第１の関連単語よりも多く提示し、前記検索手段によって検索された番組の数が少ないほど、前記第１の関連単語を前記第２の関連単語よりも多く提示する
ことを特徴とする請求項６記載の関連語提示装置。
【請求項９】
前記取得手段は、ユーザの入力操作に応じて前記検索単語および前記検索単語の属性を取得する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１０】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報により示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定する番組選択手段を備え、
前記取得手段は、前記番組選択手段によって特定された複数の番組の内容を示すために前記番組情報で用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、前記複数の単語の中から１つの単語を前記検索単語として取得する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１１】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と同一の属性の単語のみを前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１２】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により検索単語が取得される以前の予め定められた期間に、他の検索単語および前記他の検索単語の属性が取得されている場合には、さらに、前記他の検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記他の検索単語の属性に対応する連想辞書から単語を第３の関連単語として選択し、
前記提示手段は、さらに、前記第１の関連単語選択手段により選択された第３の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項１３】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示する関連語提示方法であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記単語の属性内の任意の２つの単語を含むかどうかで分類される前記単語の属性内のグループ数に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
を含むことを特徴とする関連語提示方法。
【請求項１４】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示するためのプログラムであって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語とを含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記単語の属性内の任意の２つの単語を含むかどうかで分類される前記単語の属性内のグループ数に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する連想辞書作成装置であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類手段と、
前記単語の属性内の任意の２つの単語を含むかどうかで分類される前記単語の属性内のグループ数に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出手段と、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と
を備えることを特徴とする連想辞書作成装置。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2009019830.tif 000027
【図２】
2009019830.tif 000028
【図３】
2009019830.tif 000029
【図４】
2009019830.tif 000030
【図５】
2009019830.tif 000031
【図６】
2009019830.tif 000032
【図７】
2009019830.tif 000033
【図８】
2009019830.tif 000034
【図９】
2009019830.tif 000035
【図１０】
2009019830.tif 000036
【図１１】
2009019830.tif 000037
【図１２】
2009019830.tif 000038
【図１３】
2009019830.tif 000039
【図１４】
2009019830.tif 000040
【図１５】
2009019830.tif 000041
【図１６】
2009019830.tif 000042
【図１７】
2009019830.tif 000043
【図１８】
2009019830.tif 000044
【図１９】
2009019830.tif 000045
【図２０】
2009019830.tif 000046
【図２１】
2009019830.tif 000047
【図２２】
2009019830.tif 000048
【図２３】
2009019830.tif 000049
【図２４】
2009019830.tif 000050
【手続補正書】
【提出日】平成21年10月5日(2009.10.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する関連語提示装置であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類手段と、
前記基準単語の属性ごとのグループのいずれかの中に含まれる２つの単語を含むグループ数と、前記２つの単語のいずれかを含むグループ数と、に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出手段と、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と、
前記第１の関連単語選択手段により選択された前記第１の関連単語を提示する提示手段と
を備えることを特徴とする関連語提示装置。
【請求項２】
前記分類手段は、前記グループにおける番組内で共起する単語の中から、前記グループにおける基準単語を除く
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項３】
前記第１の関連度算出手段は、
前記単語の属性ごとに、前記分類手段によって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す前記連想辞書を作成する
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項４】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書から単語を前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項３記載の関連語提示装置。
【請求項５】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報によって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す番組連想辞書を作成し、前記番組連想辞書を辞書記憶手段に格納する第２の関連度算出手段と、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記辞書記憶手段に記憶されている番組連想辞書から単語を第２の関連単語として選択する第２の関連単語選択手段とを備え、
前記提示手段は、さらに、前記第２の関連単語選択手段により選択された前記第２の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項６】
前記第２の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と異なる属性の単語のみを前記第２の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項７】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記取得手段により取得された検索単語を用いて内容が示されている番組を、前記番組情報から検索する検索手段を備え、
前記第１および第２の関連単語選択手段はそれぞれ、複数の第１および第２の関連単語を選択し、
前記提示手段は、
前記検索手段によって検索された番組の数が多いほど、前記第２の関連単語を前記第１の関連単語よりも多く提示し、前記検索手段によって検索された番組の数が少ないほど、前記第１の関連単語を前記第２の関連単語よりも多く提示する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項８】
前記取得手段は、ユーザの入力操作に応じて前記検索単語および前記検索単語の属性を取得する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項９】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報により示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定する番組選択手段を備え、
前記取得手段は、前記番組選択手段によって特定された複数の番組の内容を示すために前記番組情報で用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、前記複数の単語の中から１つの単語を前記検索単語として取得する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項１０】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と同一の属性の単語のみを前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項１１】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により検索単語が取得される以前の予め定められた期間に、他の検索単語および前記他の検索単語の属性が取得されている場合には、さらに、前記他の検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記他の検索単語の属性に対応する連想辞書から単語を第３の関連単語として選択し、
前記提示手段は、さらに、前記第１の関連単語選択手段により選択された第３の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項１２】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示する関連語提示装置を用いた関連語提示方法であって、
前記関連語提示装置は、番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記基準単語の属性ごとのグループのいずれかの中に含まれる２つの単語を含むグループ数と、前記２つの単語のいずれかを含むグループ数と、に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
を実行することを特徴とする関連語提示方法。
【請求項１３】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示するためのプログラムであって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語とを含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記基準単語の属性ごとのグループのいずれかの中に含まれる２つの単語を含むグループ数と、前記２つの単語のいずれかを含むグループ数と、に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する連想辞書作成装置であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類手段と、
前記基準単語の属性ごとのグループのいずれかの中に含まれる２つの単語を含むグループ数と、前記２つの単語のいずれかを含むグループ数と、に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出手段と、
を備えることを特徴とする連想辞書作成装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
上記目的を達成するために、本発明に係る関連語提示装置は、複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する関連語提示装置であって、番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類手段と、前記基準単語の属性ごとのグループのいずれかの中に含まれる２つの単語を含むグループ数と、前記２つの単語のいずれかを含むグループ数と、に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出手段と、検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と、前記第１の関連単語選択手段により選択された前記第１の関連単語を提示する提示手段とを備えることを特徴とする。ここで、前記第１の関連度算出手段によって格納される連想辞書では、属性ごとに、２つの単語と前記２つの単語の関連度とが固有の関連性を有する。
【手続補正書】
【提出日】平成21年12月24日(2009.12.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成する関連語提示装置であって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段と、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類手段と、
前記基準単語の属性ごとのグループのいずれかの中に含まれる２つの単語を含むグループ数と、前記２つの単語のいずれかを含むグループ数と、に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出手段と、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得手段と、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を第１の関連単語として選択する第１の関連単語選択手段と、
前記第１の関連単語選択手段により選択された前記第１の関連単語を提示する提示手段と
を備えることを特徴とする関連語提示装置。
【請求項２】
前記分類手段は、前記グループにおける番組内で共起する単語の中から、前記グループにおける基準単語を除く
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項３】
前記第１の関連度算出手段は、
前記単語の属性ごとに、前記分類手段によって生成された各グループにおいて２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す前記連想辞書を作成する
ことを特徴とする請求項１記載の関連語提示装置。
【請求項４】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記取得手段により取得された属性に対応する前記連想辞書から単語を前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項３記載の関連語提示装置。
【請求項５】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報によって示される各番組において２つの単語が共起する頻度に応じた、前記２つの単語間の関連度を算出し、前記２つの単語と前記関連度とを関連付けて示す番組連想辞書を作成し、前記番組連想辞書を辞書記憶手段に格納する第２の関連度算出手段と、
前記取得手段により取得された検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記辞書記憶手段に記憶されている番組連想辞書から単語を第２の関連単語として選択する第２の関連単語選択手段とを備え、
前記提示手段は、さらに、前記第２の関連単語選択手段により選択された前記第２の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項６】
前記第２の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と異なる属性の単語のみを前記第２の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項７】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記取得手段により取得された検索単語を用いて内容が示されている番組を、前記番組情報から検索する検索手段を備え、
前記第１および第２の関連単語選択手段はそれぞれ、複数の第１および第２の関連単語を選択し、
前記提示手段は、
前記検索手段によって検索された番組の数が多いほど、前記第２の関連単語を前記第１の関連単語よりも多く提示し、前記検索手段によって検索された番組の数が少ないほど、前記第１の関連単語を前記第２の関連単語よりも多く提示する
ことを特徴とする請求項５記載の関連語提示装置。
【請求項８】
前記取得手段は、ユーザの入力操作に応じて前記検索単語および前記検索単語の属性を取得する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項９】
前記関連語提示装置は、さらに、
前記番組情報により示される複数の番組の中から、ユーザによって選択された複数の番組を特定する番組選択手段を備え、
前記取得手段は、前記番組選択手段によって特定された複数の番組の内容を示すために前記番組情報で用いられている複数の単語の出現頻度に応じて、前記複数の単語の中から１つの単語を前記検索単語として取得する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項１０】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により取得された検索単語の属性と同一の属性の単語のみを前記第１の関連単語として選択する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項１１】
前記第１の関連単語選択手段は、
前記取得手段により検索単語が取得される以前の予め定められた期間に、他の検索単語および前記他の検索単語の属性が取得されている場合には、さらに、前記他の検索単語に対する関連度が大きい単語ほど優先的に選択されるように、前記他の検索単語の属性に対応する連想辞書から単語を第３の関連単語として選択し、
前記提示手段は、さらに、前記第１の関連単語選択手段により選択された第３の関連単語を提示する
ことを特徴とする請求項４記載の関連語提示装置。
【請求項１２】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示する関連語提示装置を用いた関連語提示方法であって、
前記関連語提示装置は、番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語を含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記基準単語の属性ごとのグループのいずれかの中に含まれる２つの単語を含むグループ数と、前記２つの単語のいずれかを含むグループ数と、に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
を実行することを特徴とする関連語提示方法。
【請求項１３】
複数の単語と前記複数の単語間の関連度とを有する複数の連想辞書を作成し、検索単語に関連する関連単語を前記複数の連想辞書を用いて提示するためのプログラムであって、
番組の内容を複数の単語により示した情報である番組情報を、前記番組ごとに記憶している番組情報記憶手段を用い、
前記番組情報に含まれている単語である基準単語と、前記基準単語とを含む番組内で、前記基準単語と共起する単語の集合と、を単位とする少なくとも１以上のグループを、前記基準単語の属性ごとに生成する分類ステップと、
前記基準単語の属性ごとのグループのいずれかの中に含まれる２つの単語を含むグループ数と、前記２つの単語のいずれかを含むグループ数と、に基づき算出される前記２つの単語間の関連度と、前記２つの単語と、を有する前記属性ごとの連想辞書を格納する第１の関連度算出ステップと、
検索単語と前記検索単語の属性とを取得する取得ステップと、
前記属性ごとの連想辞書の中において前記取得ステップで取得された属性に対応する前記連想辞書の中から前記取得手段により取得された検索単語と関連する単語を関連単語として選択する関連単語選択ステップと、
前記関連単語選択ステップで選択された前記関連単語を提示する提示ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
2009019830.tif 000051
2009019830.tif 000052
2009019830.tif 000053
2009019830.tif 000054