(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のテキスト情報の中から所望のテキスト情報を選出してユーザに提示する情報フィルタリング装置において、
複数のユーザによって構成されるグループ毎の検索条件を保持する第１の保持手段と、
ユーザ毎の検索条件を保持する第２の保持手段と、
前記第１の保持手段および前記第２の保持手段に保持された検索条件に合致する前記テキスト情報を選出する手段と、
この手段で選出された前記テキスト情報を前記グループを構成するユーザに提示する手段と、
この手段で提示された前記テキスト情報に対するユーザの評価結果であるレレバンスフィードバック情報を収集する手段と、
この手段で収集された全ユーザについての前記レレバンスフィードバック情報を解析して前記第１の保持手段または前記第２の保持手段に保持された検索条件に反映させるべき語であるフィードバック情報を抽出し、この抽出したフィードバック情報を前記第１の保持手段に保持された検索条件に反映させるべきものと前記第２の保持手段に保持された検索条件に反映させるべきものに振り分ける手段と、
この手段で抽出されて前記第１の保持手段に保持された検索条件に反映させるべきものとして振り分けられたフィードバック情報をもとに前記第１の保持手段に保持された検索条件を修正すると共に、前記第２の保持手段に保持された検索条件に反映させるべきものとして振り分けられたフィードバック情報をもとに前記第２の保持手段に保持された検索条件を修正する手段と
を具備したことを特徴とする情報フィルタリング装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、膨大な数のテキスト情報からユーザの要求・興味にあったものを選出してユーザに提示する情報フィルタリング装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ワードプロセッサや電子計算機の普及、インターネットなどの計算機ネットワークを介した電子メールや電子ニュースの普及に伴ない、文書の電子化が加速的に進みつつある。電子出版という言葉が示すように、今後は新聞、雑誌や本の情報も電子的に提供されることが一般的になると考えられる。これにより、個人にとってリアルタイムで入手可能となるテキスト情報の量は膨大になっていくと予測される。
【０００３】
これに伴ない、新聞や雑誌などの膨大なテキスト情報からユーザの要求・興味にあったものを選出して随時ユーザに提供する情報フィルタリングシステムの需要が高まりつつある。
【０００４】
これまでに実現されている情報フィルタリングシステムには、提示したテキストの適合性をユーザに評価させ、プロファイルと呼ばれるユーザの興味にあったテキストを検索するための検索条件にその結果をフィードバックさせることによって、個々のユーザに対するテキストの適合性を高めていくというレレバンスフィードバック機能を実現しているものがある。
【０００５】
しかし、今後、情報フィルタリングシステムは、たとえば研究所の特定のテーマをもった研究グループのように、同一の分野に興味をもった複数の人間にも活用されるようになると考えられる。従来の情報フィルタリングシステムにおけるレレバンスフィードバックは、あくまでも個々のユーザに対応させるためのものであり、このような複数のユーザの要求を総括的に分析してフィードバックを行なうことはできなかった。また、個々のユーザが行なうテキストの適合性判定は、一貫性および信頼性に乏しい場合があるため、フィードバックにより必ずしもテキストの適合性が高まるとは限らず、より信頼性の高いレレバンスフィードバック機能の実現が望まれている。
【０００６】
また、従来の情報フィルタリングシステムでは、レレバンスフィードバックにより新しい検索語をプロファイルに追加することはできても、もはやテキスト中で使用されないようになり時代おくれとなった検索語を自動的に削除することはできなかった。したがって、言葉のはやりすたりや、話題の移りかわりに追従できるような情報フィルタリングシステムの実現が望まれている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
前述したように、従来の情報フィルタリングシステムにおけるレレバンスフィードバックは、あくまでも個々のユーザに対応させるためのものであり、このような複数のユーザの要求を総括的に分析してフィードバックを行なうことができないといった問題があった。
【０００８】
また、従来の情報フィルタリングシステムでは、レレバンスフィードバックにより新しい検索語をプロファイルに追加することはできても、もはやテキスト中で使用されないようになり時代おくれとなった検索語を自動的に削除することはできないといった問題があった。
【０００９】
この発明はこのような実情に鑑みてなされたものであり、同一の分野に興味をもった人間のグループが情報フィルタリングシステムを共有している場合に、グループのメンバが個々に行なったレレバンスフィードバック情報を共通のプロファイルに反映させることを可能にすることにより、信頼性の高いレレバンスフィードバックを実現し、共通のプロファイルの更新と、個々のユーザーのプロファイルの更新とを効率的に行ない、さらに、プロファイル中で古くなった検索条件および検索語を自動的に削除することにより、時代に即した知識のみを用いた検索を実現する情報フィルタリングを提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この発明は、複数のテキスト情報の中から所望のテキスト情報を選出してユーザに提示する情報フィルタリング装置において、複数のユーザによって構成されるグループ毎の検索条件を保持する第１の保持手段と、ユーザ毎の検索条件を保持する第２の保持手段と、前記第１の保持手段および前記第２の保持手段に保持された検索条件に合致する前記テキスト情報を選出する手段と、この手段で選出された前記テキスト情報を前記グループを構成するユーザに提示する手段と、この手段で提示された前記テキスト情報に対するユーザの評価結果であるレレバンスフィードバック情報を収集する手段と、この手段で収集された全ユーザについての前記レレバンスフィードバック情報を解析して前記第１の保持手段または前記第２の保持手段に保持された検索条件に反映させるべき語であるフィードバック情報を抽出し、この抽出したフィードバック情報を前記第１の保持手段に保持された検索条件に反映させるべきものと前記第２の保持手段に保持された検索条件に反映させるべきものに振り分ける手段と、この手段で抽出されて前記第１の保持手段に保持された検索条件に反映させるべきものとして振り分けられたフィードバック情報をもとに前記第１の保持手段に保持された検索条件を修正すると共に、前記第２の保持手段に保持された検索条件に反映させるべきものとして振り分けられたフィードバック情報をもとに前記第２の保持手段に保持された検索条件を修正する手段とを具備したことを特徴とする。
【００１３】
この発明においては、個々のユーザのフィードバック情報を共通プロファイル更新用の情報とユーザ毎のプロファイル更新用の情報とに振り分けてフィードバックを行なうため、グループとして信頼性の高いレレバンスフィードバック機能を実現しつつ、メンバに共通な情報はなるべく共通プロファイルの更新に利用し、それ以外のメンバに固有な情報をメンバ毎のプロファイルの更新に利用することにより、メンバそれぞれに対しては、より適合した情報フィルタリングが実現でき、かつフィードバックのためのシステムの処理量および情報フィルタリングのための記憶容量を大幅に節約できる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態について説明する。
【００１９】
（第１実施形態）
まず、図１を参照して第１実施形態の情報フィルタリングシステムの利用形態について説明する。
【００２０】
図１に示すように、本実施形態では、共通の興味をもった５人のユーザ３（ユーザＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ）が、情報フィルタリングシステム１を共有している。そして、この情報フィルタリングシステム１には、テキスト情報源２から随時テキスト情報が到着する。たとえば、ユーザＡ〜Ｅが半導体の研究を行なっているグループである場合に、情報フィルタリングシステム１に、「われわれは半導体に関するテキスト情報に興味がある」と登録すると、これがプロファイルという検索条件に変換される。以後、情報フィルタリングシステム１は、新着情報の中から自動的に半導体に関するテキスト情報のみを抽出し、ユーザＡ〜Ｅにこのテキスト情報を提示する。
【００２１】
本実施形態においては、情報フィルタリングシステム１は、ユーザＡ〜Ｅという一つのグループに対して一つの共通プロファイル１０をもっており、この共通プロファイル１０を検索条件に用いて情報の絞りこみを行なうので、図中のユーザＡ〜Ｅに提示されるテキスト情報は同じものとなる。
【００２２】
（システムの構成）
図２には、本実施形態の情報フィルタリングシステム１の機能構成が示されている。図中、実線の矢印はデータの流れを表している。
【００２３】
情報フィルタリングシステム１は、図示のように、テキスト情報解析部１６、テキスト情報記憶部１７、テキスト情報検索部１４、テキスト情報出力部１５、ユーザ情報入力部１１、ユーザ情報解析部１２およびユーザ情報記憶部１３から構成されている。これら構成要素のうち、鎖線で囲まれているテキスト情報解析部１２、テキスト情報検索部１４およびユーザ情報解析部１６は、計算機の中央処理装置によって実行されるソフトウエアによって実現でき、またテキスト情報記憶部１３およびユーザ情報記憶部１７は、計算機の主記憶装置やハードディスク装置などによって実現できる。さらにテキスト情報出力部１５は、ユーザ３にテキスト情報を提示するためのＣＲＴディスプレイなどから構成され、ユーザ情報入力部１１は、ユーザ３が興味のあるトピックやレレバンスフィードバック情報を入力するためのキーボードやマウスなどから構成される。
【００２４】
図３に、テキスト情報解析部１６の処理の流れの一例を示す。
【００２５】
テキスト情報解析部１６は、はじめにテキスト情報源２からテキスト情報を取り込む（ステップＡ１）。ここで、テキスト情報源２とは、新聞社や出版社のようにテキスト情報を生成して情報フィルタリングシステムに提供してくれる機関や、電子メールシステムや文書検索システムのようにテキスト情報を扱う別個のシステムや、計算機ネットワーク上でテキスト情報を一般公開しているサイトなどを指す。
【００２６】
テキスト情報解析部１６は、入力されたテキスト情報に対して形態素解析、構文解析、意味解析および書式解析などを行ない、単語、句、文および段落などのテキスト構成要素に関する頻度情報や位置情報、テキストの主題や５Ｗ１Ｈ的な情報を抽出する（ステップＡ２）。
【００２７】
そして、この抽出した情報により個々のテキストを表現する（ステップＡ３）。続いて、テキスト情報から抽出した情報をテキスト情報検索部１４が検索できる形式に変換し（ステップＡ４）、これらをテキスト情報記憶部１７に格納する（ステップＡ５）。これは、通常の情報検索におけるインデキシング処理に相当する。
【００２８】
図４には、テキスト情報解析部１６により表現されたテキスト情報の一例が示されている。
【００２９】
この図は、「○○社と△△社が今月１７日に、□□県××市に半導体の合弁会社を設立する」という内容の新聞記事を○×新聞社から受信した場合に得られるテキスト情報の表現例である。
【００３０】
図５に、テキスト情報検索部１４の処理の流れの一例を示す。
【００３１】
テキスト情報検索部１４は、はじめに、ユーザの興味を表現した検索条件であるプロファイルをユーザ情報記憶部１３から取り出す（ステップＢ１）。複数のユーザ３が「半導体に関する情報に興味がある」と情報フィルタリングシステム１に登録していたとすると、これらのユーザ３に対するプロファイル１０には、たとえば図６に示すような検索条件が記述されることになる。
【００３２】
図６には、「半導体」に関係するテキスト情報を検索するための検索条件が列挙されている。「（条件１）」は、テキスト中に「半導体」という語が出現しているか否かを判定するものであり、「（条件２）」は、「メモリ」という語と「半導体」という語がテキスト中に共起しているか否かを検査するものである。これらは従来のキーワードによるプール検索の検索条件に相当するものである。「（条件３）」は、テキストの見出しに特定の半導体会社の社名が出現するテキストを検索するものであり、単語の出現位置の情報と、半導体会社の社名に関する知識を用いた検索条件となっている。「（条件４）」は、単語の頻度情報に基づく検索条件である。「（条件５）」は、「ＤＲＡＭ」や「フラッシュメモリ」といった「半導体」の分野の関連語を利用した検索条件である。
【００３３】
テキスト情報検索部１４は、図６に示したようなプロファイル１０を検索条件に用い、テキスト情報記憶部１７に記憶されたテキストを検索対象にして、テキスト検索を行なう（ステップＢ２）。ここで、テキスト検索とは、たとえば図６に示したような検索条件を満たすテキスト情報を選出することに相当し、具体的には、検索条件を満たすテキストと満たさないテキストに振り分けたり、検索条件を満たす度合いによってテキストの順位付けを行なうことをいう。たとえば、後者の場合、検索により順位付けされた上位のテキストのうち、数件がユーザ提示用に選出され、テキスト情報出力部１５に渡される（ステップＢ３）。テキスト検索の具体的な手法としては、たとえば文献（「ＳＭＡＲＴ情報検索システム」、ジェラルド・サントン編著、神保健二監訳、企画センタ）に開示されている技術などを採用すればよい。
【００３４】
図７に、テキスト情報出力部１５の処理の流れの一例を示す。
【００３５】
テキスト情報出力部１５は、ユーザ３に提示するテキスト情報をテキスト情報検索部１４から受け取り（ステップＣ１）、これをユーザ３に提示する（ステップＣ２）。
【００３６】
図８に、ユーザ情報入力部１１の処理の流れの一例を示す。
【００３７】
ユーザ情報入力部１１は、ユーザ３からユーザ情報を受け付け（ステップＤ１）、ユーザ情報解析部１２にわたす（ステップＤ２）。このユーザ情報には、以下に示す２種類が存在する。
【００３８】
第１は、たとえば「半導体に関する記事がほしい。」のように、ユーザ３が情報フィルタリングシステム１に対して予め指定する、ユーザ３がどのようなテキスト情報を求めているかに関する情報である。ここでは、この種の情報を初期設定情報と呼ぶことにする。
【００３９】
第２は、システムが提示したテキスト情報の適合性をユーザ３が判定したレレバンスフィードバック情報である。これは、ユーザ３に提示する記事がよりユーザ３の要求に合ったものになるようにプロファイル１０を修正するためのものであり、具体的にはたとえば図９および図１０のような形態の情報が考えられる。
【００４０】
図９は、ユーザ３が提示されたテキスト情報の各々に対して、「要／やや要／不要」の３段階評価を行なった情報の一例である。
【００４１】
この例では、たとえば「要」と判定されている「テキスト１」や「テキスト２」に含まれる単語から有用なものを抽出してプロファイル１０に追加する、などの処理を行なうことにより、次回からは、よりフィルタリング結果が得られる可能性がある。
【００４２】
また、図９の変形例として、適合性の判定をテキスト単位ではなく、テキストの構成要素単位で行なってもよい。たとえば、ユーザ３に提示されたテキストの文や段落を抜きだして、「この部分は有用だった」といった情報をシステムにフィードバックすることが考えられる。さらに、図９では３段階評価が行なわれているが、これを拡張して数値により適合性を評価させるようにしてもよい。
【００４３】
図１０は、キーボードなどを介してユーザ３により与えられた自然言語によるレレバンスフィードバック情報の例である。フィルタリング結果の上位に「半導体製造装置」に関する記事が提示されたが、ユーザ３は「半導体製造装置」についてはあまり興味がない場合、図中の（Ａ）のような要望をシステムに返すことにより、次回からは、「半導体製造装置」という語を含むテキストの点数を下げてもらうことが考えられる。また、プロファイル１０中の検索語に重要度が付与されているような検索方式の場合には、図中の（Ｂ）のように、「フラッシュメモリよりもＤＲＡＭを重視せよ」といった要求を出すことにより、プロファイル中の検索語の重要度を変更することが考えられる。
【００４４】
図１１に、ユーザ情報解析部１２の処理の流れの一例を示す。
【００４５】
ユーザ情報解析部１２は、ユーザ情報記憶部１３に既に情報が格納されているか否かを判定し（ステップＥ１，Ｅ２）、この判定結果にしたがって２通りの動作を行なう。ユーザ情報記憶部１２が空である場合は（ステップＥ２のＹ）、初期選択情報解析処理を行ない（ステップＥ３）、空でない場合はレレバンスフィードバック情報解析処理を行なう（ステップＥ４）。
【００４６】
図１２に、初期選択情報解析処理の流れの一例を示す。
【００４７】
初期選択情報解析処理においては、ユーザ情報解析部１２は、予め準備された言語解析に必要な解析用辞書１０１などを参照して初期選択情報を解析し、選択された話題を表す語や表現を特定する（ステップＦ１）。次に、選択された話題に関連する検索語やその同義語などに関する知識を得るために、予め準備されたトピック知識を参照し検索語を決定する（ステップＦ２）。そして、この決定した検索語を用い、図６に示したようなプロファイル１０を記述する。このような共通プロファイル１０の生成は、システムが自動的に行なってもよいし、生成したプロファイル１０をユーザ３に修正させるなどして半自動で行なってもよい。この生成された共通プロファイル１０は、ユーザ情報記憶部１３に記憶する（ステップＦ３）。
【００４８】
図１３に、前述したトピック知識の一例を示す。
【００４９】
図１３（ａ）は、検索語間の関係を記したトピックの知識の例である。たとえば、「半導体メモリ」の下位概念には「ＲＯＭ」や「ＲＡＭ」があることが記されているので、「半導体メモリ」という話題に対するプロファイル１０を記述する際に、「ＲＯＭ」や「ＲＡＭ」などを検索語として用いることができる。また、図１３（ｂ）は、同義語情報に関するトピック知識の例である。このような知識を利用し、プロファイルに「ＲＯＭ」だけでなく「読み出し専用メモリ」という同義語も検索語として登録しておけば、見逃しの少ない検索を行なうことができる。
【００５０】
図１４に、レレバンスフィードバック情報解折処理の流れの一例を示す。
【００５１】
レレバンスフィードバック情報解折処理においては、ユーザ情報解析部１２は、予め準備された言語解析に必要な解析用辞書１０１などを参照して各々のユーザ３のレレバンスフィードバック情報を解析する（ステップＧ１〜ステップＧ４）。次に、これらの情報の中からユーザ３に共通のプロファイル１０に反映させるフィードバック情報を選出する（ステップＧ５）。そして、たとえば文献（「ＳＭＡＲＴ情報検索システム」、ジェラルド・サルトン編著、神保健二監訳、企画センタ）に開示されているようなレレバンスフィードバック手法を用いて共通プロファイルを更新し、これをユーザ情報記憶部１３に格納する（ステップＧ６）。なお、プロファイル更新の際に新しい単語を追加するときなどには、その単語の関連語に関する情報などを得るために、その話題に関するトピック知識１０２を参照してもよい。
【００５２】
従来のレレバンスフィードバック処理と本実施形態におけるレレバンスフィードバック情報解析処理との違いは、前者は単一ユーザから得たフィードバック情報を単一プロファイルに反映させるだけであるのに対して、後者は複数ユーザから得たフィードバック情報の中から共通のプロファイル１０に反映させるべき情報を選出してフィードバックを行なうということである。
【００５３】
図１５に、複数ユーザから得たレレバンスフィードバック情報の例を示す。
【００５４】
この例では、同一の話題に興味をもつ３人のユーザ３が情報フィルタリングシステム１を共有しており、彼らに共通に提示された３つのテキスト情報に対する各々の適合性判定結果が「○」あるいは「×」で示されている。ユーザＡ、Ｂ、Ｃは、同一の話題に興味をもつため、「テキスト１」や「テキスト３」に対する適合性判定結果のように、各ユーザ３の判定結果は一般的には一致すると考えられる。しかしながら、個々のユーザ３の関心の若干の食い違いやその分野に関する知識の違い、または判定時の気分や忙しさなどによって、図中の「テキスト２」の判定結果のように食い違いが出てくることが考えられる。この例では、ユーザＡおよびユーザＢが「テキスト２」を「有用」と判定しているにも関わらず、ユーザＣは「不要」と判定している。このような場合、たとえば、多数決で「テキスト２」は有用であるとしてフィードバック処理を行なえば、信頼性の高いフィードバックが行なえると考えられる。さらに、この変形例として、たとえば図１５のユーザＡ、Ｂ、ＣのうちユーザＡが最も信頼できる適合性判定者であるという情報を予めシステムに与えておけば、ユーザＡのフィードバック情報を重視したレレバンスフィードバックを行なうことも可能である。
【００５５】
図１６に、複数ユーザから得たレレバンスフィードバック情報の変形例を示す。
【００５６】
このようなフィードバック情報は、たとえば、各々のユーザ３が「有用である」と判定したテキストまたはその一部に頻繁に出現する語句を抽出することにより得ることができる。この例では、ユーザＡの指定したテキストあるいはその一部には、「６４メガＤＲＡＭ」および「半導体合弁会社」という語が頻出していたということになる。ユーザＢおよびユーザＣについても同様である。「半導体合弁会社」、「メモリ特許」および「半導体製造装置」などの語は、一人のユーザ３のフィードバック情報にしか含まれていないのに対して、「６４メガＤＲＡＭ」という語は全ユーザのフィードバック情報に含まれている。このような場合、「６４メガＤＲＡＭ」は、全ユーザが有用であると判定したテキストまたはその部分に含まれていた語であるので、共通プロファイル１０に反映させる情報としては最も重要なものであると考えられる。そこで、「６４メガＤＲＡＭ」のみを共通プロファイルに反映させたり、あるいは図１６に示した語すべてを共通プロファイル１０に反映させる際にも、「６４メガＤＲＡＭ」の重みを他の語よりも高くしたりすれば、複数のユーザ３の多数決をもとにした信頼性の高いレレバンスフィードバックを行なうことができる。具体的なプロファイル１０への反映方法としては、たとえば図６における「（条件５）」のところに、「６４メガＤＲＡＭ」を追加したり、「（条件１）」から「（条件５）」のすべてに「６４メガＤＲＡＭ」を追加したりすればよい。
【００５７】
以上では、複数のユーザ３の多数決に基づくレレバンスフィードバックについて説明したが、これ以外の方針によって複数のユーザ３のフィードバック情報から共通プロファイル１０に反映させる情報を決定することも可能である。たとえば、各々のテキスト情報について、それが有用であるというユーザ３がグループ中に一人でもいれば、そのテキスト情報をフィードバックに用いるということが考えられる。この場合、図１５の例では、多数決の場合と同様、「テキスト１」と「テキスト２」とが有用であると判断できる。グループが、全体としてなるべく洩れのないフィルタリングを求めている場合、このような方針が有効となる場合があると考えられる。同様に、各々のテキストについて、それが不要であるというユーザ３が一人でもいれば、そのテキストはレレバンスフィードバックに用いることはしない、などの方針を採用することも考えられる。この場合、図１５の例では、「テキスト１」のみがレレバンスフィードバックに適する情報として採用される。したがって、以上のような方針をユーザ３が逐次指定できるようにし、指定されている方針に応じてレレバンスフィードバックに採用する情報の選出方法を切替えるようにしてもよい。
【００５８】
（第２実施形態）
次に、図１７を参照して第２実施形態の情報フィルタリングシステムの利用形態について説明する。
【００５９】
第１実施形態と本実施形態の違いは、前者が複数ユーザ３に共通の一つのプロファイル１０を有し、これを用いた一つのフィルタリング結果を全ユーザ３に提示するものであるのに対し、後者は共通のプロファィル１０とユーザ３毎のプロファイル１８との両方を有し、最終的にはユーザ３毎にカスタマイズされた情報を個々のユーザに提示することである。本実施形態における共通プロファイル１０は、全ユーザ３に共通な情報要求を反映したものであり、ユーザプロファイル１８は、ユーザ３固有の情報要求を反映したものである。たとえば、図中のユーザＡ〜Ｅが同一テーマの研究を行なっているグループであり、はじめに情報フィルタリングシステム１に「半導体に関するテキスト情報に興味がある」と登録したとしても、時間とともに、また新しいテキスト情報を取り入れていくとともに、個々のユーザ３の要求が細かい点で変わってくる可能性がある。本実施形態では、このようなことに対処するために、複数のユーザ３から得たレレバンスフィードバック情報を共通プロファイル１０に反映させる情報と、ユーザプロファイル１８に反映させる情報とに振り分けるものである。
【００６０】
本実施形態の機器構成は、図２に示した第１実施形態のものと同じである。また、テキスト情報解析部１６およびユーザ情報入力部１１の機能も第１実施形態で説明したものと同じである。ここでは、第１実施形態と異なる点のみについて説明する。
【００６１】
図１８に、本実施形態におけるテキスト情報検索部１４の処理の流れの一例を示す。
【００６２】
第１実施形態のテキスト情報検索部１４の処理の流れと本実施形態との違いは、後者が共通プロファイル１０と、個々のユーザプロファイル１８とを融合したものを検索条件として検索を行ない、個々のユーザ３毎に検索結果を得ることである。すなわち、ユーザＡのためには、共通プロファイル１０とユーザＡ用のユーザプロファイル１８とから検索条件を作成して（ステップＨ４）、この検索条件にしたがって検索を行ない（ステップＨ５）、検索されたテキスト情報をテキスト情報出力部１５に渡す（ステップＨ６）。同様にユーザＢのためには、共通プロファイル１０とユーザＢ用のユーザプロファイル１８から検索条件を作成して検索を行ない、検索されたテキスト情報をテキスト情報出力部１５に渡す。これを全ユーザ３に対して行なう。
【００６３】
図１９に、本実施形態におけるテキスト情報出力部１５の処理の流れの一例を示す。
【００６４】
第１実施形態のテキスト情報出力部１５の処理の流れと、本実施形態との違いは、後者はユーザ３毎にフィルタリング結果を出力することである。
【００６５】
本実施形態におけるユーザ情報解析部１２の処理の流れのうち、レレバンスフィードバック情報解析処理のみが第１実施形態と異なるので、以下にこれを説明する。
【００６６】
図２０に、本実施形態におけるレレバンスフィードバック情報解析処理の流れの一例を示す。
【００６７】
第１実施形態のレレバンスフィードバック情報解析処理の流れと本実施例との違いは、後者においては、複数のユーザ３から得たレレバンスフィードバック情報を共通プロファイル１０に反映する情報と、個々のユーザプロファイル１８に反映する情報とに振り分けてからフィードバックを行なう点である。これを図１６に示したようなフィードバック情報が得られた場合を例にとって説明する。
【００６８】
図１６は、「半導体」に関心をもっている３人のユーザ３が個々にレレバンスフィーヘドバックを行ない、その情報から抽出された「６４メガＤＲＡＭ」や「半導体合弁会社」などの語を表している。この例では、３人のフィードバック情報に共通して「６４メガＤＲＡＭ」という語が出現しているので、この語は個々のユーザ３の細かい嗜好を表す語というよりも、むしろ「半導体」という話題に関する大元の検索条件をより時代の流れに即したものに修正するのに役立つ情報である可能性がある。たとえば、従来のテキストには「１６メガＤＲＡＭ」という語しか出現しなかったが、新たに「６４メガＤＲＡＭ」が開発され、この語がテキスト中で一般に使われるようになってきたような場合である。このような場合に、共通プロファイル１０、すなわち「半導体」に関する一般的なテキスト情報を得るための大元の検索条件に、「６４メガＤＲＡＭ」という語を新規登録する。より一般的には、多くのユーザ３のフィードバック情報に共通に出現した単語は共通プロファイル１０の更新に用いるようにする。たとえば、図１６に示した単語のうち、２人以上のフィードバック情報に出現した単語は共通プロファイル１０へのフィードバックに用い、残りの語は個々のユーザプロファイル１８へのフィードバックに用いることにすると、「６４メガＤＲＡＭ」のみが共通プロファイル１０にフィードバックされることになる（ステップＪ５）。
【００６９】
共通プロファイル１０に関するフィードバックが行われた後に、今度は個々のユーザプロファイル１８に関するフィードバック処理を行なう（ステップＪ７）。図１６に示した例では、ユーザＡに固有のフィードバック情報として、「半導体合弁会社」という語が得られている。そこで、ユーザＡのユーザプロファイル１８に「半導体合弁会社」を登録する。同様にして、ユーザＢのユーザプロファイル１８には「メモリ特許」および「ＳＲＡＭ」を、ユーザＣのユーザプロファイル１８には「半導体製造装置」を登録する。
【００７０】
このように、共通プロファイル１０へのフィードバックと、ユーザプロファイル１８へのフィードバックを分けて行なうことにすれば、時間が経つにつれて必要となる、大元の一般的な検索条件の更新と、個々のユーザカスタマイゼイションを一つの枠組で行なうことができる。複数のユーザ３に対してユーザ３毎にカスタマイズされたフィルタリング結果を提示する場合、従来のシステムはユーザ３毎のプロファイル１８のみをもち、これらを個々に更新していたのに対し、本実施形態では、共通なフィードバック情報が一つの共通プロファイル１０に対してのみ反映され、ユーザプロファイル１８には共通プロファイル１０との差分のみを記述すればよいので、処理量および記憶容量の観点からもより効率的である。
【００７１】
（共通プロファイル１０と、ユーザプロファイル１８に関して区分けした検索結果の表示）
本実施形態においては、共通プロファイル１０とユーザプロファイル１８が共存するが、これに関する情報をユーザに提示することも考えられる。
【００７２】
図２１に、共通プロファイル１０と２人のユーザ３に対するユーザプロファイル１８の例を示す。
【００７３】
共通プロファイル１０には、（条件１），（条件２），（条件３），…などの検索条件とそれに対応する検索語とが記されており、ユーザＡのためのユーザプロファイル１８には、（条件Ａ１），（条件Ａ２），（条件Ａ３）などの検索条件とそれに対応する検索語とが記されている。ユーザＡのための検索は、この両者を併用して行なわれる。仮に、ユーザＡのための記事が３件得られたとする。このうち、「記事１」は、図２１の（条件１）に適合した記事であり、「記事２」は、（条件２）および（条件３）に適合した記事であり、「記事３」は、（条件Ａ１）および（条件Ａ３）に適合した記事である場合、図２２に示したような記事の提示方法が考えられる。
【００７４】
検索結果は、図示のように、「共通プロファイルの検索条件に適合した記事」と、「あなたの個人プロファイルの検索条件に適合した記事」とに区分けされており、「記事１」および「記事２」は前者の方で、「記事３」は後者の方で提示されている。これにより、ユーザ３は、提示された記事がグループ共通の興味に適合したものであるのか、または個人的な興味に適合したものであるのかを容易に知ることができる。
【００７５】
図２３は、図２２の変形例である。この例では、各々の記事に、共通プロファイル１０の貢献度と、ユーザプロファイル１８の貢献度の情報が付加されている。たとえば、「記事１」は、共通プロファイル１０の検索条件のうち３つを満たしたために、３０点の部分点を与えられ、ユーザプロファイル１８の検索条件のうち７つを満たしたために、７０点の部分点を与えられたという情報が図示のように表示されている。この例では、「記事１」が最も個人的な興味に適合したものであり、「記事３」が最もグループ共通の興味に適合したものであることがわかる。
【００７６】
図２２や図２３のような検索結果とともに、共通プロファイル１０のサイズとユーザプロファイル１８のサイズの比に関する情報を提供してもよい。ここで、プロファイルのサイズとは、プロファイル中の検索語や検索条件の数、検索語の重みの和などの値をいう。たとえば、「共通プロファイルの語数：ユーザプロファイルの語数」が５０：２０てあるようなユーザは、それが５０：３であるユーザよりもはるかに個人的な興味を反映した、グループの他のメンバとは異なる検索結果を得ていることがわかる。
【００７７】
（第３実施形態）
次に、図２４を参照して第３実施形態の情報フィルタリングシステムの利用形態について説明する。
【００７８】
本実施形態は、ユーザ３が必ずしも複数存在する必要がないことを除けば、第１および第２実施形態と同じである。
【００７９】
図２５に、本実施形態における機器構成を示す。
【００８０】
第１および第２実施形態との違いは、ユーザ情報解析部１２とユーザ情報記憶部１３との間にユーザ情報管理部２０を具備している点である。テキスト情報解析部１６、テキスト情報出力部１５、ユーザ情報入力部１１の機能は第１実施形態と同じである。また、ユーザ情報解析部１２の機能は、解析したユーザ情報を直接ユーザ情報記憶部１３に記憶する代わりに、ユーザ情報管理部２０に渡すところのみが図１１、図１２および図１４で示したものと異なる。したがって、ここでは、第１実施形態と異なるテキスト情報検索部１４、ユーザ情報管理部２０の機能のみについて説明する。
【００８１】
図２６に、本実施形態におけるテキスト情報検索部１４の処理の流れの一例を示す。
【００８２】
ここでは、プロファイル１９とテキスト情報との類似度を算出し、これをランキングすることにより検索を行なう検索方式の場合を例にして説明する。テキスト情報検索部１４は、新たに到着したすべてのテキスト情報に対して、以下の処理を行なう。
【００８３】
まず、通常の検索方式にしたがい、プロファイル１９とテキスト情報との類似度を計算する（ステップＫ３）。次に、プロファイル１９中の検索条件のうち前述の類似度計算においてテキスト情報に適合した条件に、現在の時刻を付加する（ステップＫ４）。同様に、プロファイル１９中の検索語のうち前述の類似度計算においてテキスト情報に適合した検索語に、現在の時刻を付加する。検索条件および検索語に付加されるこれらの時刻を、本実施形態では最新適合時刻と呼ぶことにする。テキスト情報検索部１４は、すべてのテキスト情報に対する以上の処理を終えると（ステップＫ６のＹ）、テキスト情報を類似度順にランキングし、この結果をテキスト情報出力部１５に渡す（ステップＫ７）。本実施形態におけるテキスト情報検索部１４の機能と、第１実施形態におけるそれとの違いは、前者がプロファイル１９中の検索条件および検索語に現在の時刻を記入することができる点のみである。
【００８４】
図２７に、最新適合時刻が付加された検索条件および検索語の一例を示す。
【００８５】
具体的な検索条件および検索語としては、たとえば図４に示したようなものが考えられる。ここでは、検索条件は４つあり、各条件に（検索語Ａ）〜（検索語Ｆ）が指定されている。そして、各検索条件および検索語に、最新適合時刻が付与されている。たとえば、あるテキスト情報が（検索語Ａ）および（検索語Ｂ）を含んでおり、これらの検索語が「６日１２時２５分」に（検索条件１）を満足したとすると、（検索条件１）、（検索語Ａ）、（検索語Ｂ）の各々には「６日１２時２５分」という最新適合時刻が付加される。次に、別のテキスト情報が（検索語Ａ）を含んでおり、これが「９日１１時３０分」に（検索条件１）を満足したとすると、（検索条件１）および（検索語Ｂ）には「９日１１時３０分」という最新適合時刻が付加される。この結果、プロファイル１９は図２７のようになる。以上のように、最新適合時刻は、その検索条件あるいは検索語が最近適合したのはいつかを表している。すなわち、この時刻が古いということは、その検索条件あるいは検索語が最近使われなくなったことを表しており、この時刻が新しいということは、その検索条件あるいは検索語が現在でも検索において有効に使われていることを表している。
【００８６】
図２８に、本実施形態におけるユーザ情報管理部２０の処理の流れの一例を示す。
【００８７】
ユーザ情報管理部２０は、まず図２７に示したような最新適合時刻が付加されたプロファイル１９をユーザ情報解析部１２から受け取る。次に、プロファイル１９中の各検索条件および検索語に付加された最新適合時刻と、現在時刻とを比較する。そして、一定期間どのようなテキスト情報にも適合していない検索条件および検索語をプロファイル１９から削除し、このように修正されたプロファイルをユーザ情報記憶部１３に格納する。たとえば、現在時刻が「２６日１２時３０分」であるとし、ユーザ情報管理部２０は、２０日以上適合していない検索条件および検索語を削除するようにしているとする。このとき、図２７のようなプロファイル１９がユーザ情報管理部２０に渡されると、２０日以上使われていないのは、最新適合時刻が「６日１２時２５分」である（検索条件１）の（検索語Ａ）、および（検索条件２）の（検索語Ｃ）のみである。よってこれらをプロファイル１９から削除すれば、図２９のような更新されたプロファイル１９が得られる。あるいは、この変形例として、プロファイル１９中の各検索条件や検索語に重みが付与されている場合、前述の古い検索語を削除してしまわずに、その重みだけを少なくすることも考えられる。
【００８８】
以上のような処理により、新しい検索語がレレバンスフィードバックによりプロファイルに追加されていく一方で、検索の役に立たなくなった古い検索条件や検索語はプロファイルから削除されていく。これにより、プロファイルを時代に即したものに保つことが可能であると考えられる。
【００８９】
（第４実施形態）
次に、本発明の第４実施形態について説明する。
【００９０】
本実施形態における情報フィルタリングシステム１の利用形態および機器構成は第３実施形態と同じである。また、テキスト情報解析部１６、テキスト情報検索部１４、テキスト情報出力部１５およびユーザ情報入力部１１の機能は第１実施形態と同じである。したがって、ここではユーザ情報解析部１２およびユーザ情報管理部２０の機能のみについて説明する。
【００９１】
図３０に、本実施形態におけるユーザ情報解析部１２の処理の流れの一例を示す。
【００９２】
これは、第１実施形態における図１１、図１２および図１４で示したものにほぼ対応するが、はじめにプロファイル１９を生成する際、あるいはレレバンスフィードバックによりプロファイル１９を更新する際に、各検索条件および各検索語に現在時刻を付加する点が第１実施形態例と異なる。すなわち、初期選択情報解析処理においては（ステップＭ２のＹ）、プロファイル１９中の各検索条件および各検索語に、それらが生成された時刻を付加し（ステップＭ５）、同様に、レレバンスフィードバック情報解析処理においては（ステップＭ２のＮ）、レレバンスフィードバック手法により新たに追加された検索条件および検索語に、その時刻を付加する（ステップＭ７）。検索条件および検索語に付加されるこれらの時刻を、ここではプロファイル登録時刻と呼ぶことにする。たとえば、あるプロファイル１９において、（検索条件１）の時刻が「６日１２時２５分」であり、この条件に対応する検索語としては（検索語Ａ）だけが指定されていたとする。そして、「９日１１時３０分」に、レレバンスフィードバックにより、新たに（検索語Ｂ）が（検索条件１）のところに追加されたとする。このとき、（検索語Ｂ）には「９日１１時３０分」というプロファイル登録時刻が付加され、同時に（検索条件１）のプロファイル登録時刻も「９日１１時３０分」に更新されて、新しいプロファイルは図２６のようになる。以上のように、プロファイル登録時刻は、その検索条件あるいは検索語がいつプロファイルに登録されたのかを示している。
【００９３】
図３１に、本実施形態におけるユーザ情報管理部２０の処理の流れの一例を示す。
【００９４】
ユーザ情報管理部２０は、まず図２７に示したようなプロファイル登録時刻が付加されたプロファイル１９を、ユーザ情報解析部２０から受け取る（ステップＮ１）。次に、プロファイル１９中の各検索条件および検索語に付加されたプロファイル登録時刻と、現在時刻とを比較する（ステップＮ２）。そして、プロファイル１９に登録されてから一定期間たった検索条件および検索語をプロファイル１９から削除し（ステップＮ３）、このように修正されたプロファイル１９をユーザ情報記憶部１３に格納する（ステップＮ４）。たとえば、現在時刻が「２６日１２時３０分」であるとし、ユーザ情報管理部２０は、登録されてから２０日以上たった検索条件および検索語を削除するようにしているとする。このとき、図２７に示すようなプロファイル１９がユーザ情報管理部２０に渡されると、登録されてから２０日以上たっているのは、最新適合時刻が「６日１２時２５分」である（検索条件１）の（検索語Ａ）および（検索条件２）の（検索語Ｃ）のみである。よってこれらをプロファイルから削除すれば、図２９のような更新されたプロファイルが得られる。また、第３実施形態の場合と同様に、この変形例として、プロファイル１９中の各検索条件や検索語に重みが付与されている場合に、前述の古い検索条件および検索語を削除してしまわずに、その重みだけを少なくすることも考えられる。
【００９５】
第３実施形態と本実施形態との違いは、前者が検索条件および検索語がテキストに適合した最新の時刻を検索時にプロファイルに付加するものであるのに対し、後者が検索条件および検索語がプロファイルに登録された時刻をレレバンスフィードバック時に付加するものである点である。本実施形態においても、第３実施形態と同様に、新しい検索語がレレバンスフィードバックによりプロファイルに追加されていく一方で、検索の役に立たなくなった古い検索条件や検索語はプロファイルから削除されていく。これにより、プロファイルを時代に即したものに保つことが可能であると考えられる。
【００９６】
なお、第１乃至第４実施形態で説明した本発明に係る情報フィルタリング装置は、分散したネットワーク環境のみに構築されるものではなく、単独の環境で動作するパーソナルコンピュータ上などにおいても構築可能である。
【００９７】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明によれば、グループのメンバが個々に行なったレレバンスフィードバック情報が、共通プロファイルに反映されるため、協調的に情報フィルタリングシステムのカスタマイゼイションを行なうことが可能となる。また、複数メンバの適合性判断に基づくため、フィードバック情報の信頼性が高まる。さらに、メンバに共通な情報はなるべく共通プロファイルの更新に利用し、それ以外のメンバに固有な情報をメンバー毎のプロファイルの更新に利用するので、システムの処理量、記憶容量が節約できる。また、古い検索条件や検索語がプロファイルから自動的に削除されるため、常に最新の知識を用いた検索を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報フィルタリングシステムの利用形態を示す概念図。
【図２】本発明の第１および第２実施形態に係る情報フィルタリングシステムの機器構成を示す図。
【図３】本発明の第１および第２実施形態におけるテキスト情報解析部の処理の流れの一例を示す図。
【図４】本発明の第１および第２実施形態におけるテキスト情報解析部により表現されたテキスト情報の例を示す図。
【図５】本発明の第１実施形態におけるテキスト情報検索部の処理の流れの一例を示す図。
【図６】本発明の第１および第２実施形態における共通プロファイルの例を示す図。
【図７】本発明の第１実施形態におけるテキスト情報出力部の処理の流れの一例を示す図。
【図８】本発明の第１および第２実施形態におけるユーザ情報入力部の処理の流れの一例を示す図。
【図９】本発明の第１および第２実施形態におけるレレバンスフィードバック情報の例を示す図。
【図１０】本発明の第１および第２実施形態におけるレレバンスフィードバック情報の例を示す図。
【図１１】本発明の第１および第２実施形態におけるユーザ情報解析部の処理の流れの一例を示す図。
【図１２】本発明の第１および第２実施形態における初期選択情報解析処理の流れの一例を示す図。
【図１３】本発明の第１および第２実施形態におけるトピック知識の一例を示す図。
【図１４】本発明の第１実施形態におけるレレバンスフィードバック情報解析処理の流れの一例を示す図。
【図１５】本発明の第１実施形態における複数ユーザから得たレレバンスフィードバック情報の一例を示す図。
【図１６】本発明の第１および第２実施形態における複数ユーザから得たレレバンスフィードバック情報の変形例を示す図。
【図１７】本発明の第２実施形態に係る情報フィルタリングシステムの利用形態を示す概念図。
【図１８】本発明の第２実施形態におけるテキスト情報検索部の処理の流れの一例を示す図。
【図１９】本発明の第２実施形態におけるテキスト情報出力部の処理の流れの一例を示す図。
【図２０】本発明の第２実施形態におけるレレバンスフィードバック情報解析処理の流れの一例を示す図。
【図２１】本発明の第２実施形態における共通プロファイルおよび２人のユーザに対するユーザプロファイルの例を示す図。
【図２２】本発明の第２実施形態における記事の提示方法の一例を示す図。
【図２３】本発明の第２実施形態における記事の提示方法の変形例を示す図。
【図２４】本発明の第３および第４実施形態に係る情報フィルタリングシステムの利用形態を示す概念図。
【図２５】本発明の第３および第４実施形態に係る情報フィルタリングシステムの機器構成を示す図。
【図２６】本発明の第３実施形態におけるテキスト情報検索部の処理の流れの一例を示す図。
【図２７】本発明の第３および第４実施形態における最新適合時刻／プロファイル登録時刻が付加された検索条件および検索語の一例を示す図。
【図２８】本発明の第３実施形態におけるユーザ情報管理部の処理の流れの一例を示す図。
【図２９】本発明の第３実施形態における最新適合時刻をもとに更新されたプロファイルの一例を示す図。
【図３０】本発明の第４実施形態におけるユーザ情報解析部の処理の流れの一例を示す図。
【図３１】本発明の第４実施形態におけるユーザー情報管理部の処理の流れの一例を示す図。
【符号の説明】
１…情報フィルタリングシステム、２…テキスト情報源、３…ユーザ、１０…共有プロファイル、１１…ユーザ情報入力部、１２…ユーザ情報解析部、１３…ユーザ情報記憶部、１４…テキスト情報検索部、１５…テキスト情報出力部、１６…テキスト情報解析部、１７…テキスト情報記憶部、１８…ユーザプロファイル、１９…プロファイル、２０…ユーザ情報管理部、１０１…解析用辞書、１０２…トピック知識、
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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