(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値範囲に変換すべき主観表現を含む自然文が入力された場合に、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素を検索の条件にして検索を実行する暫定検索部と、
前記暫定検索部による検索の結果を対象に、前記主観表現に対応する数値の分布を取得する分布取得部と、
前記主観表現に予め対応付けられた相対値に基づいて前記分布取得部により取得された数値の分布から数値範囲を選択する数値範囲選択部と、
前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素、及び前記数値範囲選択部により選択された数値範囲を検索の条件にして検索を実行する本検索部と、
少なくとも前記数値範囲選択部により選択された数値範囲を出力する出力部と、
前記本検索部による検索の条件に含まれる数値範囲を変更するための入力部と、
前記入力部を介して数値範囲が変更された場合に前記分布取得部により取得された数値の分布に基づいて、変更後の数値範囲に対応する前記相対値を算出する相対値逆算部と、
前記相対値逆算部により算出された相対値を前記主観表現に対応付けて保持する相対値保持部と、
を備える、検索装置。
【請求項２】
前記数値範囲選択部は、前記相対値保持部により前記主観表現に対応する相対値が保持されているか否かを確認し、前記主観表現に対応する相対値が保持されている場合に前記相対値保持部により保持されている相対値に基づいて前記数値範囲を選択する、
請求項１に記載の検索装置。
【請求項３】
前記自然文を音声で入力するための音声入力部と、
前記音声入力部に入力された音声をテキストに変換する音声・テキスト変換部と、
をさらに備える、
請求項２に記載の検索装置。
【請求項４】
自然言語解析により前記自然文を構成する個々の要素を抽出する自然言語解析部と、
前記自然言語解析部により抽出された個々の要素と、数値範囲に変換すべき所定の主観表現とを比較して、前記自然文に含まれる主観表現を抽出する主観表現抽出部と、
をさらに備え、
前記暫定検索部及び前記本検索部は、前記自然言語解析部により抽出された要素及び前記主観表現抽出部により抽出された主観表現を利用して検索の条件を設定する、
請求項３に記載の検索装置。
【請求項５】
前記入力部を介して数値範囲が変更された場合に、前記自然文を構成する要素の中から前記主観表現の対象となる要素を抽出し、抽出した要素と前記相対値逆算部により算出された相対値とを対応付けて保持する要素毎相対値保持部と、
前記要素毎相対値保持部により保持された要素を対象に概念の近い要素をクラスタリングし、各クラスタに相対値を対応付けるクラスタリング部と、
をさらに備え、
前記数値範囲選択部は、前記自然文を構成する要素の中から前記主観表現の対象となる要素を抽出し、抽出した要素と概念の近いクラスタに対応する相対値に基づいて前記数値範囲を選択する、
請求項１に記載の検索装置。
【請求項６】
前記数値範囲の変更頻度に応じて当該数値範囲に対応する主観表現に対する重み値を設定する重み値設定部と、
前記本検索部による検索の結果が第１の所定数よりも少ないか、第２の所定数よりも多い場合に、前記重み値設定部により設定された重み値に基づいて前記本検索部による検索の条件に含まれる数値範囲に対応する相対値を調整する相対値調整部と、
をさらに備える、
請求項１に記載の検索装置。
【請求項７】
検索装置が、
数値範囲に変換すべき主観表現を含む自然文が入力された場合に、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素を検索の条件にして検索を実行する暫定検索ステップと、
前記暫定検索ステップにおける検索の結果を対象に、前記主観表現に対応する数値の分布を取得する分布取得ステップと、
前記主観表現に予め対応付けられた相対値に基づいて前記分布取得ステップで取得された数値の分布から数値範囲を選択する数値範囲選択ステップと、
前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素、及び前記数値範囲選択ステップで選択された数値範囲を検索の条件にして検索を実行する本検索ステップと、
を含み、
前記本検索ステップにおいて実行された検索の条件に含まれる数値範囲が変更された場合に前記分布取得ステップにおいて取得された数値の分布に基づいて、変更後の数値範囲に対応する前記相対値を算出する相対値逆算ステップと、
前記相対値逆算ステップにおいて算出された相対値を前記主観表現に対応付けて保持する相対値保持ステップと、
をさらに含む、検索方法。
【請求項８】
数値範囲に変換すべき主観表現を含む自然文が入力された場合に、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素を検索の条件にして検索を実行する暫定検索機能と、
前記暫定検索機能による検索の結果を対象に、前記主観表現に対応する数値の分布を取得する分布取得機能と、
前記主観表現に予め対応付けられた相対値に基づいて前記分布取得機能により取得された数値の分布から数値範囲を選択する数値範囲選択機能と、
前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素、及び前記数値範囲選択機能により選択された数値範囲を検索の条件にして検索を実行する本検索機能と、
少なくとも前記数値範囲選択機能により選択された数値範囲を出力する出力機能と、
前記本検索機能による検索の条件に含まれる数値範囲を変更するための入力機能と、
前記入力機能を介して数値範囲が変更された場合に前記分布取得機能により取得された数値の分布に基づいて、変更後の数値範囲に対応する前記相対値を算出する相対値逆算機能と、
前記相対値逆算機能により算出された相対値を前記主観表現に対応付けて保持する相対値保持機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索装置、検索方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどを利用して様々な情報を検索する機会が増えてきた。例えば、交通機関の乗り換え情報や目的地までのルート情報などの検索は日常的に行われている。また、携帯電話や携帯情報端末などの携帯機器を利用して、街中で店舗の情報を検索したり、チケットやクーポンの情報を検索したりすることも日常的に行われている。このように、最近では情報検索の機会が急速に増加した。また、情報検索サービスの利用者が増えるのに伴い、情報検索システムに関するインフラの整備も進められた。その結果、現在では携帯機器などを利用して瞬時に様々な情報を検索することが可能になった。
【０００３】
また、検索条件の入力がしにくい携帯機器などの利用を想定して、検索条件を音声で入力できるようにした音声検索サービスが考案された。さらに、「銀座の安い寿司屋を教えて」といった自然文の形式で検索条件を入力できるようにした情報検索サービスも考案された。その結果、検索条件の入力が素早く簡単に行えるようになり、ユーザビリティが格段に向上した。しかし、多くの情報検索サービスにおいては、「安い」「美味しい」といった主観表現を検索条件に含めても、単に「安い」「美味しい」という文言の記載された情報が抽出されるだけであった。
【０００４】
例えば、「銀座の安い寿司屋を教えて」という自然文を検索条件にして検索を行っても、「安い」というキーワードが記載された寿司屋の情報が抽出されるだけで、必ずしも価格が安い寿司屋に関する情報が抽出されるわけではなかった。そのため、安い寿司屋の情報を得たい利用者は、自身が安いと感じる価格帯を検索条件に含めて検索を行うか、抽出された寿司屋の情報を一つ一つ確認して安い寿司屋を探すしかなかった。こうした問題に対する解決手段として、下記の特許文献１には、主観表現と数値範囲とを対応付けたデータベースを予め用意しておき、検索条件として入力された自然文に含まれる主観表現を数値範囲に自動変換して検索を実行する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２４２１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
確かに、上記の特許文献１に記載の方法を適用すると、利用者が主観表現を用いて指定したかった検索条件に近い条件で検索が行われるようになり、利用者の意図を反映した検索結果を抽出できるようになると期待される。但し、この方法は、主観表現以外の検索条件が変更された場合に、主観表現で利用者が指定したかった数値範囲が変わるという事情を考慮していない。例えば、「銀座の安い寿司屋を教えて」という検索条件における「安い」が示す価格帯と、「銀座の安い蕎麦屋を教えて」という検索条件における「安い」が示す価格帯とは異なる。しかし、上記の方法は、これら２つの検索条件に含まれる「安い」という主観表現を同じ数値範囲に置き換えてしまう。そのため、利用者には、検索結果を参照して、再度検索条件を指定するなどの操作を行うことが求められる。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、主観表現を含む自然文の内容に応じて、その主観表現を利用者の意図に沿った好適な数値範囲に変換することが可能な、新規かつ改良された検索装置、検索方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、数値範囲に変換すべき主観表現を含む自然文が入力された場合に、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素を検索の条件にして検索を実行する暫定検索部と、前記暫定検索部による検索の結果を対象に、前記主観表現に対応する数値の分布を取得する分布取得部と、前記主観表現に予め対応付けられた相対値に基づいて前記分布取得部により取得された数値の分布から数値範囲を選択する数値範囲選択部と、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素、及び前記数値範囲選択部により選択された数値範囲を検索の条件にして検索を実行する本検索部と、を備える、検索装置が提供される。
【０００９】
また、上記の検索装置は、少なくとも前記数値範囲選択部により選択された数値範囲を出力する出力部と、前記本検索部による検索の条件に含まれる数値範囲を変更するための入力部と、をさらに備えていてもよい。
【００１０】
また、上記の検索装置は、前記入力部を介して数値範囲が変更された場合に前記分布取得部により取得された数値の分布に基づいて、変更後の数値範囲に対応する前記相対値を算出する相対値逆算部と、前記相対値逆算部により算出された相対値を前記主観表現に対応付けて保持する相対値保持部と、をさらに備えていてもよい。
【００１１】
また、前記数値範囲選択部は、前記相対値保持部により前記主観表現に対応する相対値が保持されているか否かを確認し、前記主観表現に対応する相対値が保持されている場合に前記相対値保持部により保持されている相対値に基づいて前記数値範囲を選択する、ように構成されていてもよい。
【００１２】
また、上記の検索装置は、前記自然文を音声で入力するための音声入力部と、前記音声入力部に入力された音声をテキストに変換する音声・テキスト変換部と、をさらに備えていてもよい。
【００１３】
また、上記の検索装置は、自然言語解析により前記自然文を構成する個々の要素を抽出する自然言語解析部と、前記自然言語解析部により抽出された個々の要素と、数値範囲に変換すべき所定の主観表現とを比較して、前記自然文に含まれる主観表現を抽出する主観表現抽出部と、をさらに備えていてもよい。この場合、前記暫定検索部及び前記本検索部は、前記自然言語解析部により抽出された要素及び前記主観表現抽出部により抽出された主観表現を利用して検索の条件を設定する。
【００１４】
上記の検索装置は、前記入力部を介して数値範囲が変更された場合に、前記自然文を構成する要素の中から前記主観表現の対象となる要素を抽出し、抽出した要素と前記相対値逆算部により算出された相対値とを対応付けて保持する要素毎相対値保持部と、前記要素毎相対値保持部により保持された要素を対象に概念の近い要素をクラスタリングし、各クラスタに相対値を対応付けるクラスタリング部と、をさらに備えていてもよい。この場合、前記数値範囲選択部は、前記自然文を構成する要素の中から前記主観表現の対象となる要素を抽出し、抽出した要素と概念の近いクラスタに対応する相対値に基づいて前記数値範囲を選択する。
【００１５】
また、上記の検索装置は、前記数値範囲の変更頻度に応じて当該数値範囲に対応する主観表現に対する重み値を設定する重み値設定部と、前記本検索部による検索の結果が第１の所定数よりも少ないか、第２の所定数よりも多い場合に、前記重み値設定部により設定された重み値に基づいて前記本検索部による検索の条件に含まれる数値範囲に対応する相対値を調整する相対値調整部と、をさらに備えていてもよい。
【００１６】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、検索装置が、数値範囲に変換すべき主観表現を含む自然文が入力された場合に、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素を検索の条件にして検索を実行する暫定検索ステップと、前記暫定検索ステップにおける検索の結果を対象に、前記主観表現に対応する数値の分布を取得する分布取得ステップと、前記主観表現に予め対応付けられた相対値に基づいて前記分布取得ステップで取得された数値の分布から数値範囲を選択する数値範囲選択ステップと、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素、及び前記数値範囲選択ステップで選択された数値範囲を検索の条件にして検索を実行する本検索ステップと、を含む、検索方法が提供される。
【００１７】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、数値範囲に変換すべき主観表現を含む自然文が入力された場合に、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素を検索の条件にして検索を実行する暫定検索機能と、前記暫定検索機能による検索の結果を対象に、前記主観表現に対応する数値の分布を取得する分布取得機能と、前記主観表現に予め対応付けられた相対値に基づいて前記分布取得機能により取得された数値の分布から数値範囲を選択する数値範囲選択機能と、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素、及び前記数値範囲選択機能により選択された数値範囲を検索の条件にして検索を実行する本検索機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。
【００１８】
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、上記のプログラムが記録された、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように本発明によれば、主観表現を含む自然文の内容に応じて、その主観表現を利用者の意図に沿った好適な数値範囲に変換することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報検索方法の概要について説明するための説明図である。
【図２】一般的な情報検索システムが抱える課題について説明するための説明図である。
【図３】一般的な情報検索システムが抱える課題について説明するための説明図である。
【図４】同実施形態に係る情報検索方法を実現することが可能な検索装置の機能構成について説明するための説明図である。
【図５】同実施形態に係る情報検索方法において利用されるクエリ生成辞書データベースの構造について説明するための説明図である。
【図６】同実施形態に係る情報検索方法において利用される標準相対値データベースの構造について説明するための説明図である。
【図７】同実施形態に係る情報検索方法において利用される個人相対値データベースの構造について説明するための説明図である。
【図８】同実施形態に係る情報検索方法に含まれる主観表現の数値化方法について説明するための説明図である。
【図９】同実施形態に係る情報検索方法に含まれる主観表現の数値化方法について説明するための説明図である。
【図１０】同実施形態に係る情報検索方法において利用されるコンテンツメタデータデータベースの構造について説明するための説明図である。
【図１１】同実施形態に係る情報検索方法に含まれる検索条件の修正ステップにおいて利用される条件修正用画面の表示構成について説明するための説明図である。
【図１２】同実施形態に係る情報検索方法を実現するための実行される処理の流れについて説明するための説明図である。
【図１３】同実施形態に係る情報検索方法を実現するための実行される処理の流れについて説明するための説明図である。
【図１４】同実施形態の第１変形例に係る情報検索方法を実現することが可能な検索装置の機能構成について説明するための説明図である。
【図１５】同実施形態の第１変形例に係る情報検索方法において利用される意味概念辞書データベースの構成について説明するための説明図である。
【図１６】同実施形態の第１変形例に係る情報検索方法を実現するための実行される処理の流れについて説明するための説明図である。
【図１７】同実施形態の第１変形例に係る情報検索方法を実現するための実行される処理の流れについて説明するための説明図である。
【図１８】同実施形態の第２変形例に係る情報検索方法を実現することが可能な検索装置の機能構成について説明するための説明図である。
【図１９】同実施形態の第２変形例に係る情報検索方法を実現するための実行される処理の流れについて説明するための説明図である。
【図２０】同実施形態の第２変形例に係る情報検索方法を実現するための実行される処理の流れについて説明するための説明図である。
【図２１】同実施形態に係る検索装置の機能を実現することが可能な情報処理装置のハードウェア構成について説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２２】
［説明の流れについて］
ここで、以下に記載する本発明の実施形態に関する説明の流れについて簡単に述べる。まず、図１を参照しながら、本実施形態に係る情報検索方法の概要について説明する。次いで、図２及び図３を参照しながら、一般的な情報検索システムが抱える課題について説明する。
【００２３】
次いで、図４を参照しながら、本実施形態に係る情報検索方法を実現することが可能な検索装置１００の機能構成について説明する。この説明の中で、図５〜図１１を参照しながら、本実施形態に係る情報検索方法に利用される各種データベースの構造や主観表現の数値化方法、或いは、検索条件の修正方法などについても詳細に説明する。また、図１２及び図１３を参照しながら、本実施形態に係る情報検索方法を実現するために、検索装置１００により実行される処理の流れについて説明する。
【００２４】
次いで、図１４及び図１５を参照しながら、本実施形態の第１変形例に係る検索装置１３０の機能構成について説明する。また、図１６及び図１７を参照しながら、本実施形態の第１変形例に係る情報検索方法を実現するために、検索装置１３０により実行される処理の流れについて説明する。次いで、図１８を参照しながら、本実施形態の第２変形例に係る検索装置１５０の機能構成について説明する。また、図１９及び図２０を参照しながら、本実施形態の第２変形例に係る情報検索方法を実現するために、検索装置１５０により実行される処理の流れについて説明する。
【００２５】
次いで、図２１を参照しながら、本実施形態に係る検索装置１００、１３０、１５０の機能を実現することが可能な情報処理装置のハードウェア構成について説明する。最後に、本実施形態の技術的思想について纏め、当該技術的思想から得られる作用効果について簡単に説明する。
【００２６】
（説明項目）
１：はじめに
１−１：実施形態の概要
１−２：情報検索システムの課題
２：実施形態
２−１：検索装置１００の機能構成
２−２：情報検索方法（検索装置１００の動作）
３：第１変形例
３−１：検索装置１３０の機能構成
３−２：情報検索方法（検索装置１３０の動作）
４：第２変形例
４−１：検索装置１５０の機能構成
４−２：情報検索方法（検索装置１５０の動作）
５：ハードウェア構成
６：まとめ
【００２７】
＜１：はじめに＞
本発明に係る実施形態について詳細に説明するに先立ち、本実施形態に係る技術の概要及び一般的な情報検索システムが抱える課題について簡単に説明する。
【００２８】
［１−１：実施形態の概要］
まず、図１を参照しながら、本実施形態に係る技術の概要について説明する。本実施形態に係る技術は、情報検索システムに関するものである。特に、本実施形態に係る技術は、自然文が検索条件として入力された場合に、その検索条件に基づいて利用者の意図に適合した検索結果を出力する方法に関する。さらに、本実施形態に係る技術は、数値範囲に変換すべき主観表現を含む自然文が入力された場合に、その主観表現を適切な数値範囲に変換し、その数値範囲を検索条件に含めて効率的に検索を実行する仕組みに関する。
【００２９】
例えば、図１に示すように、「銀座の安くて美味しい寿司屋を教えて」という自然文が入力された場合について考えてみよう。この場合、「安い」「美味しい」が数値範囲に変換すべき主観表現である。一般的な情報検索システムでは、これらの主観表現が単なるキーワードとして認識され、「安い」や「美味しい」という文言を含む情報が検索結果として出力されていた。しかし、本実施形態に係る技術では、「安い」が適切な価格帯に変換され、「美味しい」が適切な評価値の範囲に変換される。そして、主観表現が価格帯や評価値の範囲に変換された検索条件により情報が検索される。
【００３０】
また、本実施形態に係る技術は、主観表現に対応する数値範囲を利用者が確認したり、修正したりすることを可能にする仕組みを含んでいる。例えば、図１に示すように、主観表現「安い」が「予算：０〜５０００円」という数値範囲に変換されていた場合、この数値範囲を利用者に提示し、この数値範囲を利用者が変更できるようにする。同様に、主観表現「美味しい」が「評価：２．５〜５．０」という数値範囲に変換されていた場合、この数値範囲を利用者に提示し、この数値範囲を利用者が変更できるようにする。また、検索条件の一部を削除したり、各検索条件に重み付けしたりすることができるようにする。
【００３１】
また、本実施形態に係る技術は、ある検索結果に対する数値範囲の修正が他の検索結果にも反映されるようにする仕組みも含んでいる。例えば、自然文「銀座の安くて美味しい寿司屋を教えて」の入力を検索条件とした検索結果において、主観表現「安い」に対する数値範囲「予算：０〜５０００円」を修正した場合、その修正内容は、自然文「渋谷の安い蕎麦屋を教えて」の入力を検索条件とした検索結果にも反映される。つまり、本実施形態に係る技術は、利用者が持つ「安い」という概念、或いは、「安い」と思う感覚と、検索結果の中に含まれる「安い」という概念や感覚との乖離を利用者が埋められるようにする仕組みを有しているのである。
【００３２】
このように、本実施形態に係る技術は、主観表現を適切な数値範囲に変換して検索条件を生成し、その検索条件に基づいて効率的に検索を実行する情報検索システムに関する。また、本実施形態に係る技術は、巨大なデータベースを利用せずに、検索条件に応じた適切な数値範囲に主観表現を変換することが可能な仕組みを提供する。さらに、本実施形態に係る技術は、利用者により主観表現を数値範囲に変換するための情報を修正できるようにし、主観表現で表現される概念や感覚をユーザが調整できるようにする。そして、本実施形態に係る技術は、主観表現による検索の仕組みを個人化することを可能にする。
【００３３】
以上、本実施形態に係る技術の概要について簡単に説明した。本実施形態に係る情報検索方法や主観表現の数値化方法については後段において詳述する。
【００３４】
［１−２：情報検索システムの課題］
次に、一般的な情報検索システムが抱える課題について簡単に説明する。一般的な情報検索システムの多くは、自然文に含まれる主観表現を単なるキーワードとして認識し、そのキーワードを含む情報を検索結果として出力する。しかし、主観表現が含まれている情報が必ずしも主観表現の意図を反映した情報であるとは限らない。そのため、このような情報検索システムの検索結果は、利用者の意図を反映していないことが多かった。そこで、主観表現に数値範囲を対応付けたデータベースを保持しておき、そのデータベースを利用して主観表現を数値範囲に変換して検索条件を再構成する方法が考案された。
【００３５】
この方法の場合、例えば、図２に示すように、自然文「銀座の安い寿司屋を教えて」が入力されても、自然文「渋谷の安い寿司屋を教えて」が入力されても、主観表現「安い」に対応する数値範囲が同じ数値範囲（図２の例では「予算：０〜５０００円」）となる。いま、銀座における寿司の相場が８０００円であり、渋谷における寿司の相場が４０００円であるとしよう。この例では、自然文「銀座の安い寿司屋を教えて」という入力に対して、銀座にある「予算：０〜５０００円」の寿司屋に関する情報が検索結果として出力される。つまり、実際に「安い」銀座の寿司屋に関する情報が出力されたことになる。
【００３６】
一方、自然文「渋谷の安い寿司屋を教えて」という入力に対しても、渋谷にある「予算：０〜５０００円」の寿司屋に関する情報が検索結果として出力される。つまり、「予算：４０００〜５０００円」の寿司屋に関する情報も検索結果として出力される。そのため、実際には「安くない」渋谷の寿司屋に関する情報も出力されたことになる。なお、「銀座の安い蕎麦屋を教えて」と入力した場合にも、同様にして不適切な検索結果が得られる。このような不適切な出力を防止するには、図３に示すように、主観表現と数値範囲だけでなく、場所や対象要素（主観表現の解釈に影響する要素）を対応付けたデータベースを保持しておくことが必要になる。
【００３７】
しかし、図３に示したデータベースの例からも明らかなように、主観表現の解釈に影響する要素は無数に存在し、各主観表現に関して保持すべきレコードの数は膨大になってしまう。その結果、所望のレコードを探し出すのに時間がかかるため、検索効率が低下する。さらに、巨大なデータベースを保持するために巨大な記憶容量を持つメモリが必要になるため、莫大なコストがかかる。さらに、巨大なデータベースを利用者毎に設けることが難しいため、主観表現と数値範囲との対応関係を個人化することが困難である。
【００３８】
このように、主観表現と数値範囲とを対応付けたデータベースを利用して検索条件を再構成する方法は、上記のような課題を含んでいる。そこで、本件発明者は、このような課題を解決し、主観表現を含む自然文を検索条件とする検索を効率化する仕組みを考案した。以下、この仕組みについて詳細に説明する。
【００３９】
＜２：実施形態＞
本発明の一実施形態について説明する。本実施形態は、巨大なデータベースを利用せずに、主観表現を適切な数値範囲に変換して検索を実行する情報検索方法に関する。
【００４０】
［２−１：検索装置１００の機能構成］
まず、図４を参照しながら、本実施形態に係る情報検索方法を実現することが可能な検索装置１００の機能構成について説明する。図４は、本実施形態に係る検索装置１００の機能構成について説明するための説明図である。
【００４１】
図４に示すように、検索装置１００は、音声認識部１０１と、自然言語解析部１０２と、言語解析辞書データベース１０３と、クエリ生成部１０４と、クエリ生成辞書データベース１０５と、を有する。また、検索装置１００は、コンテンツ検索部１０６と、コンテンツメタデータデータベース１０７と、数値化部１０８と、標準相対値データベース１０９と、個人相対値データベース１１０と、を有する。さらに、検索装置１００は、検索情報出力部１１１と、検索条件修正部１１２と、相対値逆算部１１３と、を有する。
【００４２】
但し、言語解析辞書データベース１０３、クエリ生成辞書データベース１０５、コンテンツメタデータデータベース１０７、標準相対値データベース１０９、個人相対値データベース１１０は、図示しない記憶手段に格納されているものとする。また、言語解析辞書データベース１０３、クエリ生成辞書データベース１０５、コンテンツメタデータデータベース１０７、標準相対値データベース１０９、個人相対値データベース１１０は、検索装置１００の外部に設けられていてもよい。また、検索装置１００は、図示しない入力手段及び出力手段を有していてもよい。
【００４３】
入力手段としては、例えば、キーボード、マウス、スイッチ、タッチパネル、タッチパッド、マイクなどがある。また、出力手段としては、例えば、ディスプレイ、スピーカなどがある。以下では、検索条件を音声で入力する方法を例に挙げて説明するが、検索装置１００が有する入力手段の種類に応じて検索条件の入力方法は適宜変更可能である。また、以下では、検索結果や検索条件を表示出力する方法を想定して説明を進めるが、検索装置１００が有する出力手段の種類に応じて検索結果や検索条件の出力方法を音声出力などに変更することも可能である。もちろん、このような変形が本実施形態の技術的範囲に含まれることは言うまでもない。
【００４４】
以下、音声により検索条件が入力されてから検索結果が出力されるまでの流れに沿って検索装置１００の機能及び動作について説明する。
【００４５】
まず、入力手段を用いてユーザにより音声が入力される。このとき、ユーザは、友人に話しかけるようにして検索条件を入力する。例えば、ユーザは、検索条件として、「銀座の安い寿司屋を教えて」のような自然文を音声で入力する。音声が入力されると、入力手段から音声信号が出力され、音声認識部１０１に入力される。音声信号が入力されると、音声認識部１０１は、入力された音声信号をテキストに変換する。そして、音声認識部１０１は、音声信号を変換して得られたテキストを自然言語解析部１０２に入力する。
【００４６】
テキストが入力されると、自然言語解析部１０２は、形態素解析などの自然言語解析を実行し、入力されたテキストを品詞、属性、句、係り受け関係などの情報に変換する。例えば、自然言語解析部１０２は、「銀座の安い寿司屋を教えて」という自然文を「銀座の／安い／寿司屋を／教えて」という句に分割する。そして、自然言語解析部１０２は、「銀座：固有名詞、地名」「寿司：名詞、料理名」（「単語表記：品詞、属性」）といった解析結果を出力する。このような自然言語解析を実行する際、自然言語解析部１０２は、言語解析辞書データベース１０３を利用する。
【００４７】
なお、言語解析辞書データベース１０３には、例えば、単語と概念とを結びつける情報や、単語の分類や用法などを示す情報が格納されている。また、以下の説明において、自然言語解析部１０２により分割された個々の句を要素と呼ぶことにする。
【００４８】
自然言語解析部１０２により自然文から抽出された要素は、クエリ生成部１０４に入力される。自然文を構成する要素が入力されると、クエリ生成部１０４は、数値範囲に変換すべき主観表現に対応する要素を除いた要素を用いて、暫定的な検索を実行するためのクエリ（以下、暫定クエリ）を生成する。まず、クエリ生成部１０４は、検索条件に含めるべき自然文の要素を抽出する。例えば、飲食店情報を検索する場合、クエリ生成部１０４は、「場所」「ジャンル」「予算」などの検索条件に適した自然文の要素を抽出する。
【００４９】
このとき、クエリ生成部１０４は、クエリ生成辞書データベース１０５（例えば、図５を参照）に予め登録しておいた「単語表記、品詞、属性」のマッピング情報、格、係り受け関係などを考慮して、検索条件に適した自然文の要素を抽出する。例えば、自然文「銀座の安い寿司屋を教えて」が検索条件として入力された場合、クエリ生成部１０４は、検索条件「場所」に適した要素として「銀座」を抽出し、検索条件「ジャンル」に適した要素として「寿司」を抽出する。さらに、クエリ生成部１０４は、検索条件「予算」に適した要素として「安い」を抽出する。このとき、クエリ生成部１０４は、要素「安い」が数値範囲に変換すべき主観表現であることを認識する。
【００５０】
各検索条件に適した要素を抽出すると、クエリ生成部１０４は、主観表現を除く要素を組み合わせて暫定クエリを生成する。例えば、クエリ生成部１０４は、「場所：銀座」「ジャンル：寿司」を検索条件とする暫定クエリを生成する。クエリ生成部１０４により生成された暫定クエリは、コンテンツ検索部１０６に入力される。暫定クエリが入力されると、コンテンツ検索部１０６は、入力された暫定クエリに適合する情報をコンテンツメタデータデータベース１０７（例えば、図１０を参照）から抽出する。例えば、「場所：銀座」「ジャンル：寿司」を検索条件とする暫定クエリを用いると、コンテンツ検索部１０６は、図９に示すような検索結果を抽出することができる。
【００５１】
暫定クエリを用いてコンテンツ検索部１０６により抽出された検索結果は、数値化部１０８に入力される。また、数値化部１０８には、クエリ生成部１０４から数値範囲に変換すべき主観表現が入力される。暫定クエリに基づく検索結果及び主観表現が入力されると、数値化部１０８は、入力された検索結果に基づいて、入力された主観表現を数値範囲に変換する。このとき、数値化部１０８は、標準相対値データベース１０９又は個人相対値データベース１１０に格納された情報を利用して主観表現を数値範囲に変換する。そして、数値化部１０８により主観表現から変換された数値範囲は、クエリ生成部１０４に入力される。
【００５２】
ここで、主観表現を数値範囲に変換する方法について、より詳細に説明する。
【００５３】
まず、図６及び図７を参照しながら、標準相対値データベース１０９及び個人相対値データベース１１０の構成について説明する。図６に示すように、標準相対値データベース１０９は、主観表現と相対値とを対応付けるデータベースである。なお、標準相対値データベース１０９のレコードは、予め設定されているものとする。例えば、主観表現「安い」に対しては、相対値０％〜３０％が対応付けられている。また、図７に示すように、個人相対値データベース１１０は、ユーザ毎に異なる主観表現と相対値との対応関係を示すデータベースである。なお、個人相対値データベース１１０のレコードは、ユーザにより相対値が修正された場合に追加又は修正される。
【００５４】
上記の相対値は、ユーザが主観表現を用いて表現したい感覚（例えば、値頃感など）を示すものである。例えば、主観表現「安い」に対応する相対値０％〜３０％は、ある条件の下で抽出された価格帯のリストの中で下位０〜３０パーセンタイルの価格帯をユーザが「安い」と感じることを意味している。つまり、標準相対値データベース１０９及び個人相対値データベース１１０は、主観表現に対してユーザが持つ感覚を相対値で定量的に表現したものである。この相対値を用いると、同じ主観表現に対してユーザが持つ感覚が検索条件に応じて変化する場合であっても、その都度ユーザが持つ感覚に適した数値範囲に主観表現を変換することができるようになる。
【００５５】
具体的には、図８に示すように、暫定クエリに基づく検索結果から数値範囲（図８の例では価格帯）の分布を取得し、その分布の中で相対値に適合する数値範囲を決定する処理が行われる。例えば、自然文に「非常に安い」という主観表現が含まれていた場合、数値化部１０８は、この主観表現に対応する相対値（０〜１０％）を標準相対値データベース１０９（図６を参照）から抽出する。次いで、数値化部１０８は、暫定クエリに基づく検索結果から価格帯の分布を取得する。価格帯の分布を取得すると、数値化部１０８は、取得した価格帯の分布において安い方から順に積算した検索結果の数が全体の１０％に達する境界に対応する価格（図８の例では３２００円）を決定する。そして、数値化部１０８は、主観表現に対応する数値範囲を０〜３２００円に決定する。
【００５６】
このように、数値化部１０８は、暫定クエリに基づく検索結果と相対値とを用いて主観表現に対応する数値範囲を決定する。そして、数値化部１０８は、主観表現を数値範囲に変換する。なお、ここでは標準相対値データベース１０９を利用する例を示したが、個人相対値データベース１１０に主観表現に対応するレコードが存在する場合には、個人相対値データベース１１０が利用される。
【００５７】
さて、数値化部１０８によりクエリ生成部１０４に対して主観表現に対応する数値範囲が入力されると、クエリ生成部１０４は、入力された数値範囲を検索条件に加えた最終クエリを生成する。つまり、最終クエリは、暫定クエリに含まれる検索条件と主観表現に対応する数値範囲とにより構成される。クエリ生成部１０４により生成された最終クエリは、コンテンツ検索部１０６に入力される。最終クエリが入力されると、コンテンツ検索部１０６は、入力された最終クエリに基づいてコンテンツメタデータデータベース１０７の情報を検索する。そして、コンテンツ検索部１０６は、最終クエリに基づく検索結果及び検索条件を検索情報出力部１１１に入力する。
【００５８】
最終クエリに基づく検索結果及び検索条件が入力されると、検索情報出力部１１１は、入力された検索結果及び検索条件を出力する。例えば、検索情報出力部１１１は、図１に示すように、最終クエリに基づく検索結果を表示する。最終クエリに基づく検索結果を出力した後、ユーザにより検索条件の修正画面への遷移が指示された場合、検索情報出力部１１１は、検索条件を表示する。特に、検索情報出力部１１１は、主観表現に対応する数値範囲を表示する。また、検索情報出力部１１１は、図１１に示すように、主観表現に対応する数値範囲を修正できるように、操作を行うための操作オブジェクトを表示する。
【００５９】
図１１の例では、３つのエリアＡ１、Ａ２、Ａ３が表示されている。エリアＡ１には、検索条件として入力された自然文「銀座駅周辺の安い寿司屋」が表示されている。また、エリアＡ１には、修正後の検索条件に基づいて再検索を実行するためのボタンＯｂｊ１が表示されている。ユーザは、検索条件を修正した後、このボタンＯｂｊ１を押下すると、修正後の検索条件に基づいて検索を実行することができる。
【００６０】
また、エリアＡ２、Ａ３には、主観表現の対象語句、主観表現に対応する数値範囲、及び検索条件を修正するためのオブジェクトＯｂｊ２、Ｏｂｊ３が表示されている。オブジェクトＯｂｊ２は、検索条件の有効／無効を切り替えるためのチェックボックスである。例えば、エリアＡ２にあるオブジェクトＯｂｊ２のチェックを外すと、エリアＡ２に表示された検索条件が無効になる。一方、オブジェクトＯｂｊ３は、数値範囲を修正するためのスライドバーである。例えば、エリアＡ２にあるオブジェクトＯｂｊ３のバーをスライドさせると、数値範囲「距離」が変更される。なお、オブジェクトＯｂｊ２、Ｏｂｊ３の種類は、それぞれチェックボックス、スライドバーでなくともよい。
【００６１】
このようなユーザインターフェースを利用して検索条件が修正されると、その修正内容は、検索条件修正部１１２に入力される。例えば、主観表現に対応する数値範囲が修正された場合、検索条件修正部１１２は、修正後の数値範囲を相対値逆算部１１３に入力する。修正後の数値範囲が入力されると、相対値逆算部１１３は、暫定クエリに基づく検索結果から取得された数値範囲の分布を数値化部１０８から取得し、取得した分布に基づいて修正後の数値範囲に対応する相対値を算出する。例えば、図８の例において決定された数値範囲０〜３２００円が０〜２５００円に修正された場合、相対値逆算部１１３は、分布の中で価格が０〜２５００円に相当する検索結果の数が全体に占める割合を算出し、その割合に基づいて相対値を算出する。
【００６２】
なお、ここでは数値範囲の上限を修正する例を挙げたが、数値範囲の下限を修正してもよい。また、数値範囲の上限及び下限を共に修正してもよい。例えば、ユーザは、数値範囲０〜３２００円を１５００〜３０００円に修正することができる。この場合、相対値逆算部１１３は、分布の中で価格が０〜１５００円に相当する検索結果の数が全体に占める割合Ｑ１と、分布の中で価格が０〜３０００円に相当する検索結果の数が全体に占める割合Ｑ２とを算出し、相対値Ｑ１〜Ｑ２を決める。このように、検索条件の数値範囲は、任意に広げることも、任意に狭めることも可能である。
【００６３】
修正後の数値範囲に基づいて相対値を算出すると、相対値逆算部１１３は、算出した相対値により個人相対値データベース１１０のレコードを更新する。但し、算出した相対値に対応する主観表現のレコードが個人相対値データベース１１０に存在しない場合、相対値逆算部１１３は、そのレコードを個人相対値データベース１１０に追加する。このとき、相対値逆算部１１３は、図７に示すように、ユーザＩＤにより個々にユーザを区別してレコードを追加又は更新する。また、ユーザにより再検索が指示された場合、個人相対値データベース１１０に格納された更新後のレコードに基づく数値範囲により最終クエリが再び生成され、その最終クエリに基づいて情報が検索される。
【００６４】
以上、検索条件の入力から検索結果の出力までの処理の流れに沿って検索装置１００の機能及び動作について説明した。上記のように、検索装置１００は、相対値に基づいて主観表現を数値範囲に変換する。その結果、検索条件に応じて異なる主観表現の解釈を適切に考慮した検索結果を得ることができる。また、主観表現を相対値で表現しているため、データベースのサイズが小さくて済み、主観表現を数値範囲に変換するための情報を個人化することが現実的に可能になる。
【００６５】
（補足説明１：暫定クエリの生成方法について）
上記の説明において、主観表現を除く自然文の要素を組み合わせて暫定クエリを生成する方法を紹介した。しかし、自然文に複数の主観表現を含むような場合には、次のような方法で暫定クエリを生成してもよい。例えば、図６に示すように、主観表現に対して暫定クエリ用の数値範囲を用意しておき、この暫定クエリ用の数値範囲を、暫定クエリを構成する検索条件に含めるという方法が考えられる。この方法を用いると、到底必要とは考えられない検索結果を排除して、暫定クエリに基づく検索結果の数を抑制することができる。その結果、暫定クエリに基づく検索結果から分布を取得する際に処理の効率が高まる。なお、暫定クエリ用の数値範囲を用いる主観表現の選択方法としては、例えば、後述する重み値が低い主観表現を優先的に選択する方法が考えられる。
【００６６】
（補足説明２：重み値の設定方法について）
また、上記の説明において、ユーザの修正行動自体を検索結果に反映させる方法については議論してこなかった。しかし、頻繁に修正される検索条件はユーザにとって比較的重要度が高い検索条件であると考えられる。一方で、無効にされた検索条件などはユーザにとって比較的重要度が低い検索条件であると考えられる。そこで、このような検索条件の重要度を検索結果に反映させることにより、より精度の高い検索が実現できるものと期待される。そこで、個人相対値データベース１１０のレコードを追加又は修正する場合に、ユーザの修正行動に応じた重み値を付ける方法を紹介する。
【００６７】
例えば、暫定クエリに基づく検索結果の数が所定数より多い場合、ユーザは、検索条件を調整して検索結果の数を制限しようとするであろう。そのとき、ユーザは、比較的重要度の高い検索条件を変更するものと考えられる。つまり、検索結果の数が絞り込まれるように変更された検索条件は、比較的重要度の高い検索条件であると考えられる。例えば、数値範囲の幅が狭くなるように変更された検索条件は、比較的重要度の高い検索条件であると考えられる。そのため、このような検索条件の重み値は大きな値に設定される。
【００６８】
一方、暫定クエリに基づく検索結果の数が所定数より少ない場合、ユーザは、検索条件を調整したり、一部の検索条件を無効にしたりして検索結果の数を増やそうとするであろう。このとき、ユーザは、比較的重要度の低い検索条件を変更したり、無効にしたりするものと考えられる。例えば、ユーザは、検索条件の数値範囲を広げたり、その検索条件を無効にして制限を取り去ったりするであろう。このような検索条件の変更は、ユーザがこだわりを緩め、妥協した結果であるとも言える。つまり、検索結果の数が増えるように変更される検索条件は、ユーザが妥協してもよいと思ったものであると言える。そのため、このような検索条件の重み値は小さな値に設定される。
【００６９】
また、変更される頻度の高い検索条件は、ユーザが注目している検索条件であると考えられる。そのため、変更頻度の高い検索条件の重み値は比較的大きな値に設定されたり、値が大きくなるように補正されたりする。また、変更量の大きい検索条件は、ユーザにとって比較的重要度の低い検索条件であると考えられる。つまり、大きく変更してもよい検索条件は、ユーザがあまり強くこだわりを持っていない検索条件であると考えられる。そのため、変更量の大きな検索条件の重み値は、比較的小さな値に設定されたり、値が小さくなるように補正されたりする。このように、ユーザによる検索条件の変更方法に応じて各検索条件に対応する重み値が設定される。
【００７０】
この重み値は、検索を実行する際に各検索条件の重みとして考慮される。その結果、ユーザにとって重要な検索条件が重視された検索結果を得ることが可能になる。なお、重み値の設定方法はこれに限定されず、ユーザが考える重要度を反映した値に設定されるのであれば、どのような設定方法を適用してもよい。
【００７１】
（補足説明３：相対値の更新方法について）
上記の説明において、相対値逆算部１１３により算出された相対値をそのまま個人相対値データベース１１０に登録する方法を紹介した。しかし、ユーザによる数値範囲の修正により相対値が極端に大きく変化してしまう場合には、個人相対値データベース１１０に登録する相対値に制限を課してもよい。つまり、主観表現の解釈が突如大きく変化することはないと考えられるため、相対値の極端な変化を個人相対値データベース１１０に反映させないようにするのである。例えば、所定数分のログを蓄積しておき、その平均を算出して個人相対値データベース１１０に登録するようにすればよい。
【００７２】
また、検索満足度をユーザに入力させ、入力された検索満足度に基づいて加重平均した相対値を個人相対値データベース１１０に登録するようにしてもよい。例えば、１回目の変更後の相対値が０〜２３％（検索満足度が５０）、２回目の変更後の相対値が５〜２３％（検索満足度が７０）、３回目の変更後の相対値が５〜３０％（検索満足度が８０）であった場合、加重平均は、（０＊５０＋５＊７０＋５＊８０）／２００−（２３＊５０＋２３＊７０＋３０＊８０）／２００となる。このような値を個人相対値データベース１１０に登録することで、極端に大きく相対値が変化することを避けることができる。
【００７３】
なお、上記の検索満足度は、ユーザにより手動で入力されるようにしてもよいし、画面滞留時間などに基づいて自動的に算出されるようにしてもよい。ユーザによる手動入力の方法としては、検索満足度を数値で入力させる方法や、個々の検索結果に対して満足したか否かを示すチェックボックスをチェックさせ、その集計結果から検索満足度を算出する方法などが考えられる。また、画面滞留時間としては、例えば、検索結果の詳細を参照していた時間や、映画や音楽などのコンテンツを視聴していた時間などが考えられる。このような方法を用いることで、検索満足度を得ることができる。
【００７４】
以上、本実施形態に係る検索装置１００の機能構成について説明した。
【００７５】
［２−２：情報検索方法（検索装置１００の動作）］
次に、図１２及び図１３を参照しながら、本実施形態に係る情報検索方法について説明する。図１２及び図１３は、本実施形態に係る情報検索方法を実現するために実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【００７６】
まず、図１２を参照する。図１２に示すように、まず、ユーザにより音声で検索条件が入力される（Ｓ１０１）。ユーザにより音声で検索条件が入力されると、検索装置１００は、音声認識部１０１の機能により、入力された音声をテキストに変換する（Ｓ１０２）。次いで、検索装置１００は、自然言語解析部１０２の機能により、テキストに変換された検索条件（自然文）を解析する（Ｓ１０３）。次いで、検索装置１００は、クエリ生成部１０４の機能により、ステップＳ１０３の解析により得られた自然文の要素を組み合わせて暫定クエリを生成する（Ｓ１０４）。このとき、クエリ生成部１０４は、数値範囲に変換すべき主観表現を除く自然文の要素を組み合わせて暫定クエリを生成する。
【００７７】
次いで、検索装置１００は、コンテンツ検索部１０６の機能により、暫定クエリに基づく検索を実行し、暫定クエリに基づく検索結果を取得する。次いで、検索装置１００は、数値化部１０８の機能により、数値範囲に変換すべき主観表現に対応するレコードが個人相対値データベース１１０に登録されているか否かを確認する（Ｓ１０５）。そのレコードが個人相対値データベース１１０に登録されている場合、検索装置１００は、処理をステップＳ１０６に進める。一方、そのレコードが個人相対値データベース１１０に登録されていない場合、検索装置１００は、処理をステップＳ１０７に進める。
【００７８】
処理をステップＳ１０６に進めた場合、検索装置１００は、個人相対値データベース１１０から主観表現に対応する相対値を取得する（Ｓ１０６）。一方、処理をステップＳ１０７に進めた場合、検索装置１００は、標準相対値データベース１０９から主観表現に対応する相対値を取得する（Ｓ１０７）。相対値を取得した検索装置１００は、数値化部１０８の機能により、暫定クエリに基づく検索結果から数値範囲の分布を取得し、その分布に基づいて相対値に対応する数値範囲を決定する。そして、検索装置１００は、クエリ生成部１０４の機能により、決定した数値範囲を検索条件に加えた最終クエリを生成し（Ｓ１０８）、処理をステップＡに進める。
【００７９】
次に、図１３を参照する。図１３に示すように、処理をステップＡに進めた検索装置１００は、コンテンツ検索部１０６の機能により、ステップＳ１０８で生成した最終クエリに基づいて検索を実行する（Ｓ１０９）。次いで、検索装置１００は、検索情報出力部１１１の機能により、最終クエリに基づく検索結果を出力する（Ｓ１１０）。また、検索装置１００は、検索情報出力部１１１の機能により、最終クエリに含まれる検索条件及び検索条件を修正するためのインターフェースを表示してユーザ操作を受け付ける（Ｓ１１１）。次いで、検索装置１００は、ユーザにより検索条件が修正されたか否かを判断する（Ｓ１１２）。
【００８０】
検索条件が修正された場合、検索装置１００は、処理をステップＳ１１３に進める。一方、検索条件が修正されていない場合、検索装置１００は、一連の処理を終了する。処理をステップＳ１１３に進めた場合、検索装置１００は、相対値逆算部１１３の機能により、修正後の数値範囲から相対値を算出する（Ｓ１１３）。このとき、相対値逆算部１１３は、暫定クエリに基づく検索結果から取得された分布を利用して相対値を算出する。
【００８１】
次いで、検索装置１００は、相対値逆算部１１３の機能により、ステップＳ１１３で算出した相対値により個人相対値データベース１１０を更新する（Ｓ１１４）。但し、対応するレコードが個人相対値データベース１１０に存在しない場合、相対値逆算部１１３は、算出した相対値に対応する主観表現のレコードを個人相対値データベース１１０に追加する。
【００８２】
ステップＳ１１４の処理を終了した検索装置１００は、処理をステップＢに進める。つまり、検索装置１００は、図１２に示したステップＳ１０８に処理を戻し、ステップＳ１０８以降の処理を再び実行する。検索装置１００は、ユーザによる検索条件の修正が済むまでステップＳ１０８〜Ｓ１１４の処理を繰り返し実行し、検索条件の修正が終了した後に一連の処理を終了する。なお、検索条件として入力された自然文に複数の主観表現が含まれている場合には、各主観表現に関してステップＳ１０４以降の処理が実行される。
【００８３】
以上、本実施形態に係る情報検索方法について説明した。
【００８４】
＜３：第１変形例＞
次に、本実施形態の第１変形例について説明する。本変形例は、ユーザの細かなこだわりを検索結果に反映させる方法に関する。
【００８５】
［３−１：検索装置１３０の機能構成］
まず、図１４を参照しながら、本変形例に係る検索装置１３０の機能構成について説明する。図１４は、本変形例に係る検索装置１３０の機能構成について説明するための説明図である。なお、上記の検索装置１００と実質的に同じ機能を有する構成要素については同じ符号を付することにより詳細な説明を省略する。
【００８６】
図１４に示すように、検索装置１３０は、音声認識部１０１と、自然言語解析部１０２と、言語解析辞書データベース１０３と、クエリ生成部１０４と、クエリ生成辞書データベース１０５と、を有する。また、検索装置１３０は、コンテンツ検索部１０６と、コンテンツメタデータデータベース１０７と、数値化部１３１と、標準相対値データベース１０９と、個人相対値データベース１１０と、を有する。さらに、検索装置１３０は、検索情報出力部１１１と、検索条件修正部１１２と、相対値逆算部１１３と、意味概念辞書データベース１３２と、を有する。
【００８７】
上記の検索装置１００との違いは、数値化部１３１の機能、及び意味概念辞書データベース１３２の存在である。そこで、数値化部１３１及び意味概念辞書データベース１３２に関する構成についてのみ詳細に説明する。
【００８８】
上記の通り、本変形例は、ユーザの細かなこだわりを検索結果に反映させることを目的としている。例えば、あるユーザが「寿司は味にこだわるが、居酒屋は安さにこだわりたい」と考えていたとしよう。そして、このユーザが検索条件として自然文「銀座の安くて美味しい寿司屋を教えて」を入力し、一通りの検索結果を得たとしよう。さらに、その検索結果に基づいて検索条件が修正された場合、「安い」「美味しい」という主観表現に対応する相対値は、「寿司屋」に対するこだわりに基づいて修正されたと考えられる。その後、自然文「銀座の安くて美味しい居酒屋を教えて」を入力して検索を実行すると、「寿司屋」に対するこだわりが反映された相対値に基づいて検索が実行されてしまう。
【００８９】
このように、ユーザの細かなこだわりがあると、ユーザが持つ主観表現の解釈に適した検索結果が得られないことがある。もちろん、検索条件を修正すれば適切な検索結果が得られるが、いちいち検索条件を修正するのは煩雑である。そこで、本変形例では、主観表現の対象となる対象物（対象となる自然文の要素）をクラスタリングすることにより、このようなユーザのこだわりを検索結果に反映させる方法を提案する。なお、この方法を実現するための構成要素が数値化部１３１及び意味概念辞書データベース１３２である。
【００９０】
数値化部１３１は、図１５（データ構造の概念図）に示すような構造を持った意味概念辞書データベース１３２を利用して対象物をクラスタリングし、対象物に応じた概念（主観表現の解釈）の違いを認識する。まず、数値化部１３１は、自然文から対象物を認識するために係り受け解析を利用する。例えば、自然文「銀座の安くて美味しい寿司屋を教えて」に対し、数値化部１３１は、「寿司屋」が対象物であると認識する。次いで、数値化部１３１は、個人相対値データベース１１０に対象物、主観表現、相対値の組み合わせを格納する。この例では、寿司屋、安い、０〜３５％といった組み合わせを持つレコードが個人相対値データベース１１０に格納される。
【００９１】
その後、ユーザにより検索条件として自然文「渋谷の安い居酒屋を教えて」が入力され、この検索条件に基づいて検索が実行されたとしよう。この場合、数値化部１３１は、個人相対値データベース１１０に格納された寿司屋、安い、０〜３５％という組み合わせを持つレコードを参照し、主観表現「安い」に対応する相対値「０〜３５％」を利用して主観表現を数値範囲に変換する。その後、ユーザにより相対値が大きく修正された場合（例えば、相対値が０〜２０％に修正された場合）、数値化部１３１は、居酒屋、安い、０〜２０％という組み合わせを持つレコードを個人相対値データベース１１０に格納する。
【００９２】
逆に、ユーザにより相対値が大きく修正されなかった場合（例えば、相対値が０〜３２％に修正された場合）、意味概念辞書データベース１３２のツリー構造を利用して、寿司屋と居酒屋の両方を子ノードとする親ノードの単語を用いて個人相対値データベース１１０に格納されている「寿司屋」に関するレコードを更新する。例えば、数値化部１３１は、「寿司屋」「居酒屋」の親ノードに対応する単語「飲食店」を用いて、飲食店、安い、０〜３３．５％という組み合わせを持つレコードにより元のレコードを更新する。なお、３３．５％という数値は３５％と３２％の平均である。
【００９３】
また、ある１つの主観表現に対して上記のような複数のレコード（例えば、「居酒屋、安い、０〜２０％」「寿司屋、安い、０〜３５％」）が存在する場合に、別の検索条件（例えば、自然文「六本木の安いバーを教えて」）で検索が実行されたとする。この場合、数値化部１３１は、「居酒屋、安い、０〜２０％」のレコードを利用する。なぜなら、意味概念辞書データベース１３２に基づいて、「居酒屋」と「バー」の方が、「寿司屋」と「バー」よりも近いと判断されるためである。この判断は、対象となる２つの単語に共通するノード（親ノード）までの距離に基づいて行われる。この例の場合、「居酒屋」と「バー」が「お酒を飲む店」といった対象によりマージされると考えれば、「寿司屋」と「バー」よりも近いと判断できる。
【００９４】
このように、数値化部１３１は、意味概念辞書データベース１３２を利用して主観表現の解釈に影響する対象物をクラスタリングしたり、対象物又はクラスタ単位で相対値を管理したりする。この構成により、対象物によらない適応的な検索と、対象物に依存する特化した検索とを両立させることができるようになり、ユーザのこだわりを反映した検索を実現することが可能になる。
【００９５】
以上、本実施形態の第１変形例に係る検索装置１３０の機能構成について説明した。
【００９６】
［３−２：情報検索方法（検索装置１３０の動作）］
次に、図１６及び図１７を参照しながら、本実施形態の第１変形例に係る情報検索方法について説明する。図１６及び図１７は、本実施形態の第１変形例に係る情報検索方法を実現するために実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【００９７】
まず、図１６を参照する。図１６に示すように、まず、ユーザにより音声で検索条件が入力される（Ｓ１３１）。ユーザにより音声で検索条件が入力されると、検索装置１３０は、音声認識部１０１の機能により、入力された音声をテキストに変換する（Ｓ１３２）。次いで、検索装置１３０は、自然言語解析部１０２の機能により、テキストに変換された検索条件（自然文）を解析する（Ｓ１３３）。次いで、検索装置１３０は、クエリ生成部１０４の機能により、ステップＳ１３３の解析により得られた自然文の要素を組み合わせて暫定クエリを生成する（Ｓ１３４）。このとき、クエリ生成部１０４は、数値範囲に変換すべき主観表現を除く自然文の要素を組み合わせて暫定クエリを生成する。
【００９８】
次いで、検索装置１３０は、コンテンツ検索部１０６の機能により、暫定クエリに基づく検索を実行し、暫定クエリに基づく検索結果を取得する。次いで、検索装置１３０は、数値化部１３１の機能により、数値範囲に変換すべき主観表現に対応するレコードが個人相対値データベース１１０に登録されているか否かを確認する（Ｓ１３５）。そのレコードが個人相対値データベース１１０に登録されている場合、検索装置１３０は、処理をステップＳ１３６に進める。一方、そのレコードが個人相対値データベース１１０に登録されていない場合、検索装置１３０は、処理をステップＳ１３７に進める。
【００９９】
処理をステップＳ１３６に進めた場合、検索装置１３０は、数値化部１３１の機能により、意味概念辞書データベース１３２を参照して、検索条件に含まれる対象物に最も近い単語を含むレコードに記載された相対値を個人相対値データベース１１０から取得する（Ｓ１３６）。一方、処理をステップＳ１３７に進めた場合、検索装置１３０は、標準相対値データベース１０９から主観表現に対応する相対値を取得する（Ｓ１３７）。相対値を取得した検索装置１３０は、数値化部１３１の機能により、暫定クエリに基づく検索結果から数値範囲の分布を取得し、その分布に基づいて相対値に対応する数値範囲を決定する。そして、検索装置１３０は、クエリ生成部１０４の機能により、決定した数値範囲を検索条件に加えた最終クエリを生成し（Ｓ１３８）、処理をステップＡに進める。
【０１００】
次に、図１７を参照する。図１７に示すように、処理をステップＡに進めた検索装置１３０は、コンテンツ検索部１０６の機能により、ステップＳ１３８で生成した最終クエリに基づいて検索を実行する（Ｓ１３９）。次いで、検索装置１３０は、検索情報出力部１１１の機能により、最終クエリに基づく検索結果を出力する（Ｓ１４０）。また、検索装置１３０は、検索情報出力部１１１の機能により、最終クエリに含まれる検索条件及び検索条件を修正するためのインターフェースを表示してユーザ操作を受け付ける（Ｓ１４１）。次いで、検索装置１３０は、ユーザにより検索条件が修正されたか否かを判断する（Ｓ１４２）。
【０１０１】
検索条件が修正された場合、検索装置１３０は、処理をステップＳ１４３に進める。一方、検索条件が修正されていない場合、検索装置１３０は、一連の処理を終了する。処理をステップＳ１４３に進めた場合、検索装置１３０は、相対値逆算部１１３の機能により、修正後の数値範囲から相対値を算出する（Ｓ１４３）。このとき、相対値逆算部１１３は、暫定クエリに基づく検索結果から取得された分布を利用して相対値を算出する。次いで、検索装置１３０は、数値化部１３１の機能により、相対値の修正幅が所定値より小さいか否かを判断する（Ｓ１４４）。相対値の修正幅が所定値よりも小さい場合、検索装置１３０は、処理をステップＳ１４５に進める。一方、相対値の修正幅が所定値よりも大きい場合、検索装置１３０は、処理をステップＳ１４６に進める。
【０１０２】
処理をステップＳ１４５に進めた場合、検索装置１３０は、数値化部１３１の機能により、意味概念辞書データベース１３２を参照して、対象物をマージしたレコードを生成する（Ｓ１４５）。一方、処理をステップＳ１４６に進めた場合、検索装置１３０は、数値化部１３１の機能により、対象物を別に登録するためのレコードを生成する（Ｓ１４６）。処理をステップＳ１４７に進めた検索装置１３０は、数値化部１３１の機能により、ステップＳ１４５又はＳ１４６で生成したレコードにて個人相対値データベース１１０を更新する（Ｓ１４７）。
【０１０３】
ステップＳ１４７の処理を終了した検索装置１３０は、処理をステップＢに進める。つまり、検索装置１３０は、図１６に示したステップＳ１３８に処理を戻し、ステップＳ１３８以降の処理を再び実行する。検索装置１３０は、ユーザによる検索条件の修正が済むまでステップＳ１３８〜Ｓ１４７の処理を繰り返し実行し、検索条件の修正が終了した後に一連の処理を終了する。なお、検索条件として入力された自然文に複数の主観表現が含まれている場合には、各主観表現に関してステップＳ１３４以降の処理が実行される。
【０１０４】
以上、本実施形態の第１変形例に係る情報検索方法について説明した。
【０１０５】
＜４：第２変形例＞
次に、本実施形態の第２変形例について説明する。本変形例は、検索結果が多すぎる場合や少なすぎる場合に、検索条件の重み値に基づいて主観表現に関する検索条件を自動調整する方法に関する。
【０１０６】
［４−１：検索装置１５０の機能構成］
まず、図１８を参照しながら、本変形例に係る検索装置１５０の機能構成について説明する。図１８は、本変形例に係る検索装置１５０の機能構成について説明するための説明図である。なお、上記の検索装置１００と実質的に同じ機能を有する構成要素については同じ符号を付することにより詳細な説明を省略する。
【０１０７】
図１８に示すように、検索装置１５０は、音声認識部１０１と、自然言語解析部１０２と、言語解析辞書データベース１０３と、クエリ生成部１０４と、クエリ生成辞書データベース１０５と、を有する。また、検索装置１５０は、コンテンツ検索部１０６と、コンテンツメタデータデータベース１０７と、数値化部１５１と、標準相対値データベース１０９と、個人相対値データベース１１０と、を有する。さらに、検索装置１５０は、検索情報出力部１１１と、検索条件修正部１１２と、相対値逆算部１１３と、を有する。
【０１０８】
上記の検索装置１００との違いは、数値化部１５１にある。そこで、数値化部１５１の構成についてのみ詳細に説明する。
【０１０９】
上記の通り、本変形例は、検索結果が多すぎたり少なすぎたりしたときに、どの検索条件をどの程度変更するかということをユーザが持つ概念の重み（主観表現毎に付される重み値；図７を参照）を考慮して決定することを目的とする。例えば、検索条件として自然文「銀座の２０００円以下の美味しい寿司屋」が入力された場合、２０００円以下という厳しい制限が含まれるため、十分な数の検索結果が得られるとは限らない。
【０１１０】
一方、検索条件として自然文「渋谷の居酒屋」が入力された場合、検索結果を絞り込む要素が少ないため、ユーザが選択しきれなくなるほど多くの検索結果が得られる可能性が高い。このように検索結果の数が多すぎたり少なすぎたりした場合には検索条件の見直しが行われる。本変形例は、このような検索条件の見直しを自動的に行う仕組みを提供する。
【０１１１】
主観表現に対する重み値は、図７に示すように、個人相対値データベース１１０に格納されている。そこで、数値化部１５１は、個人相対値データベース１１０を参照し、重み値の低い主観表現に対応する相対値を大きく調整したり、その主観表現に対応する検索条件を無効にしたりする。
【０１１２】
例えば、場所に対してはシビアな考えを持ち、予算に対してはラフな考えを持つユーザについて考えてみたい。また、このユーザは、「場所」に関する重み値を１６０に設定し、「予算」に関する重み値を７５に設定しているとしよう。もし、ある自然文の入力に対する検索結果が十分に得られなかったならば、このユーザは、「場所」の数値範囲と「予算」の数値範囲のいずれを変更するであろうか。
【０１１３】
上記の通り、このユーザは、場所に対してシビアな考えを持っている。そのため、このユーザは、場所に関する数値範囲を大きく変更しないであろう。一方、このユーザは、予算に対してラフな考えを持っているのだから、予算に関する数値範囲を大きく変更しても許容できるであろう。こうした理由から、数値化部１５１は、例えば、次のアルゴリズムに基づいて相対値を更新する。
【０１１４】
※  前提条件
「安い」の重み値      ：０．７５
「安い」の相対値Ｙ    ：下位３０パーセンタイル
現在のヒット件数ａ    ：５件
適切なヒット件数範囲ｂ：１０〜５０件（所定値）
※  パラメータ調整用変数Ｚの算出（全ての検索条件で共通）
Ｚ＝ｆ（ａ，ｂ）＝ｆ（５，［１０：５０］）
＝−１００＊（１０−５）／１０
＝−５０
Ｚ’＝Ｆ（Ｘ，Ｚ）＝Ｆ（０．７５，−５０）
＝−５０／０．７５
＝−６７
※  修正後「安い」の相対値Ｙ’の算出（「予算」に関して）
ｆａｃｔｏｒ＝（１００−Ｚ’）／１００
＝１．６７
Ｙ’＝３０＊１．６７
＝下位５０．１パーセンタイル
【０１１５】
以上、本実施形態の第２変形例に係る検索装置１５０の機能構成について説明した。
【０１１６】
［４−２：情報検索方法（検索装置１５０の動作）］
次に、図１９及び図２０を参照しながら、本実施形態の第２変形例に係る情報検索方法について説明する。図１９及び図２０は、本実施形態の第２変形例に係る情報検索方法を実現するために実行される処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１７】
まず、図１９を参照する。図１９に示すように、まず、ユーザを識別するための識別子（ユーザＩＤ）が入力される（Ｓ１５１）。次いで、ユーザにより音声で検索条件が入力される（Ｓ１５２）。ユーザにより音声で検索条件が入力されると、検索装置１５０は、音声認識部１０１の機能により、入力された音声をテキストに変換する（Ｓ１５３）。次いで、検索装置１５０は、自然言語解析部１０２の機能により、テキストに変換された検索条件（自然文）を解析する（Ｓ１５４）。次いで、検索装置１５０は、クエリ生成部１０４の機能により、ステップＳ１５４の解析により得られた自然文の要素を組み合わせて暫定クエリを生成する（Ｓ１５５）。このとき、クエリ生成部１０４は、数値範囲に変換すべき主観表現を除く自然文の要素を組み合わせて暫定クエリを生成する。
【０１１８】
次いで、検索装置１５０は、コンテンツ検索部１０６の機能により、暫定クエリに基づく検索を実行し、暫定クエリに基づく検索結果を取得する。次いで、検索装置１５０は、数値化部１５１の機能により、個人相対値データベース１１０に識別子が登録済みか否かを確認する（Ｓ１５６）。識別子が登録済みの場合、検索装置１５０は、処理をステップＳ１５７に進める。一方、識別子が登録済みでない場合、検索装置１５０は、処理をステップＳ１５９に進める。
【０１１９】
処理をステップＳ１５７に進めた場合、検索装置１５０は、数値化部１５１の機能により、数値範囲に変換すべき主観表現に対応するレコードが個人相対値データベース１１０に登録されているか否かを確認する（Ｓ１５７）。そのレコードが個人相対値データベース１１０に登録されている場合、検索装置１５０は、処理をステップＳ１５８に進める。一方、そのレコードが個人相対値データベース１１０に登録されていない場合、検索装置１５０は、処理をステップＳ１５９に進める。
【０１２０】
処理をステップＳ１５８に進めた場合、検索装置１５０は、数値化部１５１の機能により、相対値を個人相対値データベース１１０から取得する（Ｓ１５８）。一方、処理をステップＳ１５９に進めた場合、検索装置１５０は、数値化部１５１の機能により、標準相対値データベース１０９から主観表現に対応する相対値を取得する（Ｓ１５９）。相対値を取得した検索装置１５０は、数値化部１５１の機能により、暫定クエリに基づく検索結果から数値範囲の分布を取得し、その分布に基づいて相対値に対応する数値範囲を決定する。そして、検索装置１５０は、クエリ生成部１０４の機能により、決定した数値範囲を検索条件に加えた最終クエリを生成し（Ｓ１６０）、処理をステップＡに進める。
【０１２１】
次に、図２０を参照する。図２０に示すように、処理をステップＡに進めた検索装置１５０は、コンテンツ検索部１０６の機能により、ステップＳ１６０で生成した最終クエリに基づいて検索を実行する（Ｓ１６１）。次いで、検索装置１５０は、数値化部１５１の機能により、検索結果の件数が適切であるか否かを判定する（Ｓ１６２）。検索結果の件数が適切である場合、検索装置１５０は、処理をステップＳ１６３に進める。一方、検索結果の件数が適切でない場合、検索装置１５０は、処理をステップＳ１６４に進める。
【０１２２】
処理をステップＳ１６３に進めた場合、検索装置１５０は、数値化部１５１の機能により、検索結果をスコアリングし（Ｓ１６３）、処理をステップＳ１６５に進める。一方、処理をステップＳ１６４に進めた場合、検索装置１５０は、数値化部１５１の機能により、重み値に基づいて相対値を調整して個人相対値データベース１１０を更新する（Ｓ１６４）。ステップＳ１６４の処理を終了した検索装置１５０は、処理をステップＢに進める。つまり、検索装置１５０は、図１９に示したステップＳ１６０に処理を戻し、ステップＳ１６０以降の処理を再び実行する。
【０１２３】
処理をステップＳ１６５に進めた検索装置１５０は、検索情報出力部１１１の機能により、最終クエリに基づく検索結果を出力する（Ｓ１６５）。また、検索装置１５０は、検索情報出力部１１１の機能により、最終クエリに含まれる検索条件及び検索条件を修正するためのインターフェースを表示してユーザ操作を受け付ける（Ｓ１６６）。次いで、検索装置１５０は、ユーザにより検索条件が修正されたか否かを判断する（Ｓ１６７）。
【０１２４】
検索条件が修正された場合、検索装置１５０は、処理をステップＳ１６８に進める。一方、検索条件が修正されていない場合、検索装置１５０は、一連の処理を終了する。処理をステップＳ１６８に進めた場合、検索装置１５０は、相対値逆算部１１３の機能により、修正後の数値範囲から相対値を算出する（Ｓ１６８）。このとき、相対値逆算部１１３は、暫定クエリに基づく検索結果から取得された分布を利用して相対値を算出する。次いで、検索装置１５０は、相対値逆算部１１３の機能により、ステップＳ１６８で算出した相対値を用いて個人相対値データベース１１０を更新する（Ｓ１６９）。
【０１２５】
ステップＳ１６９の処理を終了した検索装置１５０は、処理をステップＢに進める。つまり、検索装置１５０は、図１９に示したステップＳ１６０に処理を戻し、ステップＳ１６０以降の処理を再び実行する。検索装置１５０は、ユーザによる検索条件の修正が済むまでステップＳ１６０〜Ｓ１６９の処理を繰り返し実行し、検索条件の修正が終了した後に一連の処理を終了する。なお、検索条件として入力された自然文に複数の主観表現が含まれている場合には、各主観表現に関してステップＳ１５５以降の処理が実行される。
【０１２６】
以上、本実施形態の第２変形例に係る情報検索方法について説明した。
【０１２７】
＜５：ハードウェア構成＞
上記の検索装置１００、１３０、１５０が有する各構成要素の機能は、例えば、図２１に示す情報処理装置のハードウェア構成を用いて実現することが可能である。つまり、当該各構成要素の機能は、コンピュータプログラムを用いて図２１に示すハードウェアを制御することにより実現される。なお、このハードウェアの形態は任意であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の携帯情報端末、ゲーム機、又は種々の情報家電がこれに含まれる。但し、上記のＰＨＳは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍの略である。また、上記のＰＤＡは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔの略である。
【０１２８】
図２１に示すように、このハードウェアは、主に、ＣＰＵ９０２と、ＲＯＭ９０４と、ＲＡＭ９０６と、ホストバス９０８と、ブリッジ９１０と、を有する。さらに、このハードウェアは、外部バス９１２と、インターフェース９１４と、入力部９１６と、出力部９１８と、記憶部９２０と、ドライブ９２２と、接続ポート９２４と、通信部９２６と、を有する。但し、上記のＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔの略である。また、上記のＲＯＭは、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙの略である。そして、上記のＲＡＭは、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙの略である。
【０１２９】
ＣＰＵ９０２は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ９０４、ＲＡＭ９０６、記憶部９２０、又はリムーバブル記録媒体９２８に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０４は、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ９０６には、例えば、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
【０１３０】
これらの構成要素は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス９０８を介して相互に接続される。一方、ホストバス９０８は、例えば、ブリッジ９１０を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス９１２に接続される。また、入力部９１６としては、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部９１６としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。
【０１３１】
出力部９１８としては、例えば、ＣＲＴ、ＬＣＤ、ＰＤＰ、又はＥＬＤ等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。但し、上記のＣＲＴは、Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅの略である。また、上記のＬＣＤは、Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙの略である。そして、上記のＰＤＰは、Ｐｌａｓｍａ  ＤｉｓｐｌａｙＰａｎｅｌの略である。さらに、上記のＥＬＤは、Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙの略である。
【０１３２】
記憶部９２０は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部９２０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。但し、上記のＨＤＤは、Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅの略である。
【０１３３】
ドライブ９２２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２８に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９２８に情報を書き込む装置である。リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、ＨＤ  ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。但し、上記のＩＣは、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。
【０１３４】
接続ポート９２４は、例えば、ＵＳＢポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９３０を接続するためのポートである。外部接続機器９３０は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。但し、上記のＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓの略である。また、上記のＳＣＳＩは、Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。
【０１３５】
通信部９２６は、ネットワーク９３２に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。また、通信部９２６に接続されるネットワーク９３２は、有線又は無線により接続されたネットワークにより構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、可視光通信、放送、又は衛星通信等である。但し、上記のＬＡＮは、Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋの略である。また、上記のＷＵＳＢは、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢの略である。そして、上記のＡＤＳＬは、Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅの略である。
【０１３６】
＜６：まとめ＞
最後に、本発明の実施形態に係る技術内容について簡単に纏める。ここで述べる技術内容は、例えば、ＰＣ、携帯電話、携帯ゲーム機、携帯情報端末、情報家電、カーナビゲーションシステム等、種々の情報処理装置に対して適用することができる。
【０１３７】
上記の情報処理装置の機能構成は次のように表現することができる。当該情報処理装置は、次のような暫定検索部と、分布取得部と、数値範囲選択部と、本検索部とを有する。上記の暫定検索部は、数値範囲に変換すべき主観表現を含む自然文が入力された場合に、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素を検索の条件にして検索を実行するものである。例えば、「銀座の安い寿司屋を教えて」という自然文が入力された場合、数値範囲に変換すべき主観表現は、価格帯を示す「安い」という要素になる。
【０１３８】
このような主観表現によりユーザが表現しようとしている数値範囲は、この主観表現だけを根拠に一意に決めることが難しい。つまり、「安い」という主観表現が表す価格帯が０〜３０００円なのか、０〜６０００円なのかを判断することは難しい。そこで、上記の暫定検索部は、この主観表現を除く自然文の要素を用いて暫定的に情報を検索する。この暫定的な検索により、ユーザが前提条件として考えている状況を示唆する情報を集めることができる。例えば、「銀座の寿司屋」に関する情報を集めることができる。この情報を利用することにより、例えば、ユーザの相場観を見積もることが可能になる。
【０１３９】
上記の分布取得部は、前記暫定検索部による検索の結果を対象に、前記主観表現に対応する数値の分布を取得する。上記の例に則して言えば、この分布取得部は、「銀座の寿司屋」に関して集めた情報から価格帯の分布を取得する。価格帯の分布が取得できると、「銀座の寿司屋」の中で「高い寿司屋」と「安い寿司屋」とを区別することが可能になる。例えば、価格帯が低い順にＸパーセントの「寿司屋」を「安い寿司屋」と判断することができる。但し、このＸは、ユーザが予め決めておくべき値である。また、「安い寿司屋」が区別できると、逆に「安い寿司屋」の価格帯を得ることができる。
【０１４０】
上記の数値範囲選択部は、前記主観表現に予め対応付けられた相対値に基づいて前記分布取得部により取得された数値の分布から数値範囲を選択するものである。この相対値とは、上記のＸに相当する数値である。上記のように、暫定的な検索により取得された情報から、数値の分布を得ることができるため、この数値の分布と相対値とを利用して、主観表現が表す数値範囲を選択することができる。例えば、この数値範囲選択部は、「銀座の寿司屋」の中で価格帯の低い上位Ｘパーセントの「寿司屋」に対応する価格帯（例えば、０〜５０００円など）を選択することができる。ここで選択された価格帯は、「銀座の寿司屋」の相場を反映したものであり、かつ、ユーザが考える「安い」（Ｘパーセント）の基準を満たすものとなる。
【０１４１】
上記の本検索部は、前記自然文を構成する要素の中で前記主観表現を除く要素、及び前記数値範囲選択部により選択された数値範囲を検索の条件にして検索を実行する。上記のように、主観表現が数値範囲に自動変換されているため、その数値範囲に適合する検索結果が正しく得られる。
【０１４２】
また、数値範囲を選択する際に相対値が用いられているため、例えば、「銀座の寿司屋」の相場に適した価格帯が検索条件として用いられ、ユーザが望む適切な検索結果が得られる。仮に、検索条件を「渋谷の安い寿司屋」に変更した場合、「渋谷の寿司屋」の相場に適した価格帯が検索条件として用いられる。このように、上記の情報処理装置を利用すると、ユーザが前提条件として想定している状況を反映した検索条件が自動で生成され、その検索条件に基づいて適切な検索結果が得られる。
【０１４３】
なお、「安い」という主観表現に「０〜６０００円」などの数値範囲を対応付け、自然文に含まれる主観表現を数値範囲に置き換えて検索を実行する一般的な情報検索システムの場合、「銀座の安い寿司屋」に関しては偶然に適当な検索結果が得られても、「渋谷の安い寿司屋」に関しては適当な検索結果が得られないという問題が生じる。上記の情報処理装置は、このような問題を適切に解決することができる。また、上記の情報処理装置は、場所の違いだけでなく、主観表現が対象とする任意の要素の違いにも適応的に対応することができる。例えば、「銀座の安い寿司屋」という入力に対しては「銀座の寿司屋」の相場を反映した価格帯が検索条件になるが、「銀座の安い焼き肉屋」という入力に対しては「銀座の焼き肉屋」の相場を反映した価格帯が検索条件になる。
【０１４４】
このように、本実施形態に係る技術を適用すると、主観表現を除く自然文の要素により決まる状況の中で適切な数値範囲に主観表現を置き換えることができる。その結果、状況に応じて変化するユーザの主観を適切に検索条件に反映させることが可能になり、ユーザが所望する検索結果を提供することが可能になる。
【０１４５】
また、「銀座」「寿司屋」などの主観表現の対象となる各要素と各主観表現との組み合わせに対して個々に数値範囲を対応付ける必要がなく、主観表現に相対値を対応付ければよいため、上記の情報処理装置が保持すべき情報量が少なくて済む。さらに、検索対象となる情報量が少ないことにより、検索の効率が向上する。このような効果は、上記の暫定検索部、分布取得部、数値範囲選択部、本検索部の機能を適用せずして得られるものではない。
【０１４６】
（備考）
上記のクエリ生成部１０４、コンテンツ検索部１０６は、暫定検索部、本検索部の一例である。上記の数値化部１０８、１３１、１５１は、分布取得部、数値範囲選択部の一例である。上記の検索情報出力部１１１は、出力部の一例である。上記の個人相対値データベース１１０は、相対値保持部、要素毎相対値保持部の一例である。上記の音声認識部１０１は、音声・テキスト変換部の一例である。上記のクエリ生成部１０４は、主観表現抽出部の一例である。上記の数値化部１３１は、クラスタリング部の一例である。上記の数値化部１５１は、重み値設定部、相対値調整部の一例である。
【０１４７】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１４８】
１００、１３０、１５０    検索装置
１０１    音声認識部
１０２    自然言語解析部
１０３    言語解析辞書データベース
１０４    クエリ生成部
１０５    クエリ生成辞書データベース
１０６    コンテンツ検索部
１０７    コンテンツメタデータデータベース
１０８、１３１、１５１    数値化部
１０９    標準相対値データベース
１１０    個人相対値データベース
１１１    検索情報出力部
１１２    検索条件修正部
１１３    相対値逆算部
１３２    意味概念辞書データベース
【図１】
0005630275.tif 000002
【図２】
0005630275.tif 000003
【図３】
0005630275.tif 000004
【図４】
0005630275.tif 000005
【図５】
0005630275.tif 000006
【図６】
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【図７】
0005630275.tif 000008
【図８】
0005630275.tif 000009
【図９】
0005630275.tif 000010
【図１０】
0005630275.tif 000011
【図１１】
0005630275.tif 000012
【図１２】
0005630275.tif 000013
【図１３】
0005630275.tif 000014
【図１４】
0005630275.tif 000015
【図１５】
0005630275.tif 000016
【図１６】
0005630275.tif 000017
【図１７】
0005630275.tif 000018
【図１８】
0005630275.tif 000019
【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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