(57)【要約】【課題】任意に定めたキーワードタイプに対してもキーワードのタイプを判定することを可能としたキーワードタイプ判定装置を提供する。【解決手段】あらかじめ用意した第１〜第３文書集合９〜１１の中から、キーワードに関連する文書を取得する第１〜第３文書取得部１〜３と、前記文書取得部１〜３により取得された文書中の情報を利用して各キーワードタイプらしさの度合いを表すキーワードタイプスコアを算出する第１〜第３キーワードタイプスコア算出部４〜６と、単一または複数の前記キーワードタイプスコア算出部で得られたキーワードタイプスコアに基づいて総合キーワードタイプスコアを算出する総合キーワードタイプスコア算出部７と、前記算出された総合キーワードタイプスコアの高い上位Ｎ件（Ｎは１以上の整数）のキーワードタイプをキーワードに対するキーワードタイプと判定するキーワードタイプ判定部８と、を備える。【選択図】図１
2011059748.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
キーワードに対してそのキーワードのタイプを判定するキーワードタイプ判定装置であって、
あらかじめ用意した文書集合の中から、文書を検索するか、又はある検索システムでの利用者が検索結果のうちどの文書を選択したかに基づくか、又はカテゴリが付与された文書集合を検索するかによって、キーワードに関連する文書を取得する文書取得手段と、
文書中の情報を利用して各キーワードタイプらしさの度合いを表すキーワードタイプスコアを算出するキーワードタイプスコア算出手段であって、前記文書取得手段により取得した文書中の情報である単一または複数のテキストの一部または全部を利用して文書の分野を表す文書分野ベクトルを算出し、該算出した文書分野ベクトルと、単語の概念を表す単語概念ベクトルに基づいて予め算出されたキーワードの分野を表すキーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、該算出した関連度をキーワードタイプスコアとするか、又は前記文書取得手段により取得した文書のカテゴリと、各キーワードタイプに対してそのキーワードタイプが属する文書を分野別に分類したキーワードタイプカテゴリとの関連度を算出し、該算出した関連度をキーワードタイプスコアとするキーワードタイプスコア算出手段と、
単一または複数の前記キーワードタイプスコア算出手段で得られたキーワードタイプスコアに基づいて総合キーワードタイプスコアを算出する総合キーワードタイプスコア算出手段と、
前記総合キーワードタイプスコア算出手段により算出された総合キーワードタイプスコアの高い上位Ｎ件（Ｎは１以上の整数）のキーワードタイプをキーワードに対するキーワードタイプと判定するキーワードタイプ判定手段と、
を有するキーワードタイプ判定装置。
【請求項２】
単語とそれに対する概念を表す単語概念ベクトルが格納された概念ベースを参照して各キーワードタイプに対してその分野を表すキーワードタイプ分野ベクトルを算出し、該キーワードタイプ分野ベクトルをキーワードタイプとともにキーワードタイプ分野データベースにあらかじめ格納するキーワードタイプ分野データベース構築手段を有し、
前記キーワードタイプスコア算出手段は、前記概念ベースを参照して文書中の情報である単一または複数のテキストの一部または全部から文書の分野を表す文書分野ベクトルを算出し、前記キーワードタイプ分野データベースを参照して、前記算出した文書分野ベクトルと前記キーワードタイプ分野データベース内の各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする請求項１に記載のキーワードタイプ判定装置。
【請求項３】
前記文書取得手段は、ある検索システムでの利用者が検索に利用したキーワードおよび検索結果のうちどの文書を選択したかを記録したクリックログを参照して、ある検索システムでの利用者が検索結果として選択した文書をキーワードに関連する文書として取得する請求項１又は２に記載のキーワードタイプ判定装置。
【請求項４】
各キーワードタイプに対してそのキーワードタイプが属する文書を分野別に分類したカテゴリであるキーワードタイプカテゴリがキーワードタイプとともに格納されたキーワードタイプカテゴリデータベースを有し、
前記キーワードタイプスコア算出手段は、前記キーワードタイプカテゴリデータベースを参照して、前記文書取得手段により取得した文書のカテゴリと前記キーワードタイプカテゴリとの階層的な距離（カテゴリの階層構造を利用して求めることができるカテゴリ間の関連性を表す値）に応じて関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする請求項１に記載のキーワードタイプ判定装置。
【請求項５】
単語とそれに対する概念を表す単語概念ベクトルが格納された概念ベースを参照して各キーワードタイプに対してその分野を表すキーワードタイプ分野ベクトルを算出し、該キーワードタイプ分野ベクトルをキーワードタイプとともにキーワードタイプ分野データベースにあらかじめ格納するキーワードタイプ分野データベース構築手段を有し、
前記文書取得手段は、あらかじめ用意した文書集合の中からキーワードに関連する第１の文書を取得する第１の文書取得手段と、ある検索システムでの利用者が検索に利用したキーワードおよび検索結果のうちどの文書を選択したかを記録したクリックログを参照して、ある検索システムでの利用者が検索結果として選択した文書をキーワードに関連する第２の文書として取得する第２の文書取得手段とを有し、
前記キーワードタイプスコア算出手段は、前記概念ベースを参照して前記第１の文書中の情報である単一または複数のテキストの一部または全部から文書の分野を表す文書分野ベクトルを算出し、前記キーワードタイプ分野データベースを参照して、前記算出した文書分野ベクトルと前記キーワードタイプ分野データベース内の各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする第１のキーワードタイプスコア算出手段と、前記概念ベースを参照して前記第２の文書中の情報である単一または複数のテキストの一部または全部から文書の分野を表す文書分野ベクトルを算出し、前記キーワードタイプ分野データベースを参照して、前記算出した文書分野ベクトルと前記キーワードタイプ分野データベース内の各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする第２のキーワードタイプスコア算出手段とを有する請求項１記載のキーワードタイプ判定装置。
【請求項６】
単語とそれに対する概念を表す単語概念ベクトルが格納された概念ベースを参照して各キーワードタイプに対してその分野を表すキーワードタイプ分野ベクトルを算出し、該キーワードタイプ分野ベクトルをキーワードタイプとともにキーワードタイプ分野データベースにあらかじめ格納するキーワードタイプ分野データベース構築手段と、
各キーワードタイプに対してそのキーワードタイプが属する文書を分野別に分類したカテゴリであるキーワードタイプカテゴリがキーワードタイプとともに格納されたキーワードタイプカテゴリデータベースとを有し、
前記文書取得手段は、あらかじめ用意した文書集合の中からキーワードに関連する第１の文書を取得する第１の文書取得手段と、あらかじめ用意され、カテゴリが付与された文書集合の中からキーワードに関連する第３の文書を取得する第３の文書取得手段を有し、
前記キーワードタイプスコア算出手段は、前記概念ベースを参照して前記第１の文書中の情報である単一または複数のテキストの一部または全部から文書の分野を表す文書分野ベクトルを算出し、前記キーワードタイプ分野データベースを参照して、前記算出した文書分野ベクトルと前記キーワードタイプ分野データベース内の各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする第１のキーワードタイプスコア算出手段と、前記キーワードタイプカテゴリデータベースを参照して、前記第３の文書中の情報であるカテゴリと前記キーワードタイプカテゴリデータベース内のキーワードタイプカテゴリとの階層的な距離（カテゴリの階層構造を利用して求めることができるカテゴリ間の関連性を表す値）に応じて関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする第３のキーワードタイプスコア算出手段とを有する請求項１記載のキーワードタイプ判定装置。
【請求項７】
単語とそれに対する概念を表す単語概念ベクトルが格納された概念ベースを参照して各キーワードタイプに対してその分野を表すキーワードタイプ分野ベクトルを算出し、該キーワードタイプ分野ベクトルをキーワードタイプとともにキーワードタイプ分野データベースにあらかじめ格納するキーワードタイプ分野データベース構築手段と、
各キーワードタイプに対してそのキーワードタイプが属する文書を分野別に分類したカテゴリであるキーワードタイプカテゴリがキーワードタイプとともに格納されたキーワードタイプカテゴリデータベースとを有し、
前記文書取得手段は、ある検索システムでの利用者が検索に利用したキーワードおよび検索結果のうちどの文書を選択したかを記録したクリックログを参照して、ある検索システムでの利用者が検索結果として選択した文書をキーワードに関連する第２の文書として取得する第２の文書取得手段と、あらかじめ用意され、カテゴリが付与された文書集合の中からキーワードに関連する第３の文書を取得する第３の文書取得手段とを有し、
前記キーワードタイプスコア算出手段は、前記概念データベースを参照して前記第２の文書中の情報である単一または複数のテキストの一部または全部から文書の分野を表す文書分野ベクトルを算出し、前記キーワードタイプ分野データベースを参照して、前記算出した文書分野ベクトルと前記キーワードタイプ分野データベース内の各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする第２のキーワードタイプスコア算出手段と、前記キーワードタイプカテゴリデータベースを参照して、前記第３の文書中の情報であるカテゴリと前記キーワードタイプカテゴリデータベース内のキーワードタイプカテゴリとの階層的な距離（カテゴリの階層構造を利用して求めることができるカテゴリ間の関連性を表す値）に応じて関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする第３のキーワードタイプスコア算出手段とを有する請求項１記載のキーワードタイプ判定装置。
【請求項８】
単語とそれに対する概念を表す単語概念ベクトルが格納された概念ベースを参照して各キーワードタイプに対してその分野を表すキーワードタイプ分野ベクトルを算出し、該キーワードタイプ分野ベクトルをキーワードタイプとともにキーワードタイプ分野データベースにあらかじめ格納するキーワードタイプ分野データベース構築手段と、
各キーワードタイプに対してそのキーワードタイプが属する文書を分野別に分類したカテゴリであるキーワードタイプカテゴリがキーワードタイプとともに格納されたキーワードタイプカテゴリデータベースとを有し、
前記文書取得手段は、あらかじめ用意した文書集合の中からキーワードに関連する第１の文書を取得する第１の文書取得手段と、ある検索システムでの利用者が検索に利用したキーワードおよび検索結果のうちどの文書を選択したかを記録したクリックログを参照して、ある検索システムでの利用者が検索結果として選択した文書をキーワードに関連する第２の文書として取得する第２の文書取得手段と、あらかじめ用意され、カテゴリが付与された文書集合の中からキーワードに関連する第３の文書を取得する第３の文書取得手段とを有し、
前記キーワードタイプスコア算出手段は、前記概念ベースを参照して前記第１の文書中の情報である単一または複数のテキストの一部または全部から文書の分野を表す文書分野ベクトルを算出し、前記キーワードタイプ分野データベースを参照して、前記算出した文書分野ベクトルと前記キーワードタイプ分野データベース内の各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする第１のキーワードタイプスコア算出手段と、前記概念ベースを参照して前記第２の文書中の情報である単一または複数のテキストの一部または全部から文書の分野を表す文書分野ベクトルを算出し、前記キーワードタイプ分野データベースを参照して、前記算出した文書分野ベクトルと前記キーワードタイプ分野データベース内の各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする第２のキーワードタイプスコア算出手段と、前記キーワードタイプカテゴリデータベースを参照して、前記第３の文書中の情報であるカテゴリと前記キーワードタイプカテゴリデータベース内のキーワードタイプカテゴリとの階層的な距離（カテゴリの階層構造を利用して求めることができるカテゴリ間の関連性を表す値）に応じて関連度を算出し、該関連度をキーワードタイプスコアとする第３のキーワードタイプスコア算出手段とを有する請求項１記載のキーワードタイプ判定装置。
【請求項９】
キーワードに対してそのキーワードのタイプを判定するキーワードタイプ判定方法であって、
文書取得手段が、あらかじめ用意した文書集合の中から、文書を検索するか、又はある検索システムでの利用者が検索結果のうちどの文書を選択したかに基づくか、又はカテゴリが付与された文書集合を検索するかによって、キーワードに関連する文書を取得する文書取得ステップと、
キーワードタイプスコア算出手段が、文書中の情報を利用して各キーワードタイプらしさの度合いを表すキーワードタイプスコアを算出するキーワードタイプスコア算出ステップであって、前記文書取得手段により取得した文書中の情報である単一または複数のテキストの一部または全部を利用して文書の分野を表す文書分野ベクトルを算出し、該算出した文書分野ベクトルと、単語の概念を表す単語概念ベクトルに基づいて予め算出されたキーワードの分野を表すキーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、該算出した関連度をキーワードタイプスコアとするか、又は前記文書取得手段により取得した文書のカテゴリと、各キーワードタイプに対してそのキーワードタイプが属する文書を分野別に分類したキーワードタイプカテゴリとの関連度を算出し、該算出した関連度をキーワードタイプスコアとするキーワードタイプスコア算出ステップと、
総合キーワードタイプスコア算出手段が、単一または複数の前記キーワードタイプスコア算出手段で得られたキーワードタイプスコアに基づいて総合キーワードタイプスコアを算出する総合キーワードタイプスコア算出ステップと、
キーワードタイプ判定手段が、前記総合キーワードタイプスコア算出手段により算出された総合キーワードタイプスコアの高い上位Ｎ件（Ｎは１以上の整数）のキーワードタイプをキーワードに対するキーワードタイプと判定するキーワードタイプ判定ステップと、
を有するキーワードタイプ判定方法。
【請求項１０】
コンピュータを請求項１ないし８に記載の各手段として機能させるキーワードタイプ判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、キーワードに対してそのキーワードのタイプを判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、キーワードが入力されるとそのキーワードに関する情報を検索するシステムが数多く存在する。その種類は多岐にわたり、扱う情報によってニュース検索、画像検索、商品検索など様々な種類の専門検索システムが存在する。しかし、キーワードの種類によって専門検索システムを切り替えて利用することは利用者にとって煩わしい操作であり、単一の検索システムが、入力されたキーワードのタイプに応じて適切な専門検索を行って結果を出力することが望ましい。そのためには、入力されたキーワードに対しそのキーワードのタイプを判定する必要がある。
【０００３】
キーワードからそのキーワードのタイプを判定する方法として、非特許文献１では、あらかじめ文書中のエンティティに対してタイプを付与して文書とともに格納しておき、キーワードが入力されるとそのキーワードを含む文書に付与されたエンティティの集合を取得して順位をつけ、その集合に含まれるエンティティのタイプと順位をもとにキーワードのタイプを判定している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｄａｖｉｄ  Ｖａｌｌｅｔ  ａｎｄ  Ｈｕｇｏ  Ｚａｒａｇｏｚａ，“Ｉｎｆｅｒｒｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｍｏｓｔ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｔ  Ｔｙｐｅｓ  ｏｆ  ａ  Ｑｕｅｒｙ：  ａ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ａｐｐｒｏａｃｈ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ  ｏｆ  ３１ｓｔ  ａｎｎｕａｌ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＡＣＭ  ＳＩＧＩＲ  ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ａｎｄ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ｉｎ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，２００８，ｐｐ．８５７−８５８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の方法では、キーワードのタイプを任意に定めることができないという問題があった。非特許文献１では、エンティティのタイプがそのままキーワードのタイプとなるが、エンティティのタイプは固有表現抽出手法を用いてエンティティに付与されるものであるため、「人名」などの固有表現抽出で付与できるタイプはキーワードのタイプとして利用できるが、「芸能人」などの固有表現抽出手法では抽出できないタイプはキーワードのタイプとして利用できない。
【０００６】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであって、キーワードに関連する文書を取得し、文書中の情報を用いてキーワードタイプを判定することによって、任意に定めたキーワードタイプに対してもキーワードのタイプを判定することを可能としたキーワードタイプ判定装置、方法、プログラム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】
【０００７】
上記課題を解決するために本発明では、キーワードに対してそのキーワードのタイプを判定するキーワードタイプ判定装置において、あらかじめ用意した文書群の中からキーワードに関連する文書を取得する文書取得手段と、文書中の情報を利用して各キーワードタイプらしさの度合いを表すキーワードタイプスコアを算出するキーワードタイプスコア算出手段と、単一または複数のキーワードタイプスコア算出手段で得られたキーワードタイプスコアに基づいて総合キーワードタイプスコアを算出する総合キーワードタイプスコア算出手段と、総合キーワードタイプスコアの高い上位Ｎ件（Ｎは１以上の整数）のキーワードタイプをキーワードに対するキーワードタイプと判定するキーワードタイプ判定手段と、を備た。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、キーワードに関連する文書を取得し、文書中の情報を用いてキーワードタイプを判定するため、任意に定めたキーワードタイプに対してもキーワードのタイプを判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例におけるキーワードタイプ判定装置１００の構成図である。
【図２】本発明の実施例におけるキーワードタイプ判定装置１００の前処理の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例におけるキーワードタイプ判定装置１００のキーワードタイプ判定の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例におけるキーワードタイプとそれに対する関連語の組の例を示す説明図である。
【図５】本発明の実施例における概念ベースの例を示す説明図である。
【図６】本発明の実施例におけるキーワードタイプ分野データベースの例を示す説明図である。
【図７】本発明の実施例における第１文書取得部により取得した文書の例を示す説明図である。
【図８】本発明の実施例における第１キーワードタイプスコア算出部により算出した文書分野ベクトルの例を示す説明図である。
【図９】本発明の実施例における第１キーワードタイプスコア算出部により算出したキーワードタイプスコアの例を示す説明図である。
【図１０】本発明の実施例におけるクリックログに対して文書の選択回数を集計した例を示す説明図である。
【図１１】本発明の実施例における第２文書取得部により取得した文書の例を示す説明図である。
【図１２】本発明の実施例における第２キーワードタイプスコア算出部により算出したキーワードタイプスコアの例を示す説明図である。
【図１３】本発明の実施例における第３文書取得部により取得した文書の例を示す説明図である。
【図１４】本発明の実施例におけるキーワードタイプカテゴリデータベースの例を示す説明図である。
【図１５】本発明の実施例におけるシソーラスの例を示す説明図である。
【図１６】本発明の実施例における第３キーワードタイプスコア算出部により算出したキーワードタイプスコアの例を示す説明図である。
【図１７】本発明の実施例における総合キーワードタイプスコア算出部により算出した総合キーワードタイプスコアの例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。
【００１１】
図１は、本発明の請求項８に対応した実施例におけるキーワードタイプ判定装置１００の構成を示している。
【００１２】
図１において、キーワードタイプ判定装置１００は、第１文書取得部１と、第２文書取得部２と、第３文書取得部３と、第１キーワードタイプスコア算出部４と、第２キーワードタイプスコア算出部５と、第３キーワードタイプスコア算出部６と、総合キーワードタイプスコア算出部７と、キーワードタイプ判定部８と、第１文書集合データベースに格納された第１文書集合９と、第２文書集合データベースに格納された第２文書集合１０と、第３文書集合データベースに格納された第３文書集合１１と、概念ベース１２と、キーワードタイプ分野データベース１３と、クリックログデータベースに格納されたクリックログ１４と、キーワードタイプカテゴリデータベース１５と、前記キーワードタイプ分野データベース１３を構築するための図示省略のキーワードタイプ分野データベース構築手段とを有する。
【００１３】
尚、前記第１〜第３文書取得部１〜３、第１〜第３キーワードタイプスコア算出部４〜６、総合キーワードタイプスコア算出部７、キーワードタイプ判定部８および図示省略のキーワードタイプ分野データベース構築手段の、後述する各機能は例えばコンピュータによって達成される。
【００１４】
第１文書取得部１は、本発明の第１の文書取得手段を構成するものであり、第１文書集合９の中からキーワードに関連する文書を取得する。
【００１５】
第２文書取得部２は、本発明の第２の文書取得手段を構成するものであり、クリックログ１４を参照して、第２文書集合１０の中から、キーワードタイプ判定装置１００とは別のある検索システムでの利用者が検索結果として選択した文書をキーワードに関連する文書として取得する。
【００１６】
第３文書取得部３は、本発明の第３の文書取得手段を構成するものであり、文書に対してカテゴリが付与された第３文書集合１１の中からキーワードに関連する文書を取得する。
【００１７】
第１キーワードタイプスコア算出部４は、本発明の第１のキーワードタイプスコア算出手段を構成するものであり、第１文書取得部１で取得した文書のテキストの一部または全部を利用して、概念ベース１２を参照してテキストの分野を表す文書分野ベクトルを算出し、キーワードタイプ分野データベース１３を参照して、前記算出された文書分野ベクトルとキーワードタイプ分野データベース１３内に予め格納されている各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、関連度をキーワードタイプスコアとする。
【００１８】
第２キーワードタイプスコア算出部５は、本発明の第２のキーワードタイプスコア算出手段を構成するものであり、第２文書取得部２で取得した文書のテキストの一部または全部を利用して、概念ベース１２を参照してテキストの分野を表す文書分野ベクトルを算出し、キーワードタイプ分野データベース１３を参照して、前記算出された文書分野ベクトルとキーワードタイプ分野データベース１３内に予め格納されている各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、関連度をキーワードタイプスコアとする。
【００１９】
第３キーワードタイプスコア算出部６は、本発明の第３のキーワードタイプスコア算出手段を構成するものであり、第３文書取得部３で取得した文書のカテゴリを利用して、キーワードタイプカテゴリデータベース１５を参照して、文書のカテゴリとキーワードタイプカテゴリとの階層的な距離（カテゴリの階層構造を利用して求めることができるカテゴリ間の関連性を表す値）に応じて関連度を算出し、関連度をキーワードタイプスコアとする。
【００２０】
総合キーワードタイプスコア算出部７は、本発明の総合キーワードタイプスコア算出手段を構成するものであり、前記第１〜第３キーワードタイプスコア算出部４〜６で得られたキーワードタイプスコアに基づいて総合キーワードタイプスコアを算出する。
【００２１】
キーワードタイプ判定部８は、本発明のキーワードタイプ判定手段を構成するものであり、前記総合キーワードタイプスコア算出部７で算出された総合キーワードタイプスコアの高い上位Ｎ件のキーワードタイプをキーワードに対するキーワードタイプと判定する。
【００２２】
本実施例においては文書取得部およびキーワードタイプスコア算出部を３個ずつ用意したが、これに限るものではなく、任意の個数用意することができる。また、複数の文書取得部が互いに同一でキーワードタイプスコア算出部が異なる場合には文書取得部を１つにまとめてもよいし、複数のキーワードタイプスコア算出部が互いに同一で文書取得部が異なる場合にはキーワードタイプスコア算出部を１つにまとめてもよい。
【００２３】
次に、キーワードタイプ判定装置１００の動作について説明する。本発明は、データベースを作成するための前処理段階と、実際にキーワードタイプを判定する段階の２つを備えている。
【００２４】
図２は、キーワードタイプ判定装置１００の前処理の動作を示すフローチャートである。
【００２５】
まず、図示省略のキーワードタイプ分野データベース構築手段が、後述する例えば図４に示すような、各キーワードタイプの関連語に対し、概念ベース１２を参照してキーワードタイプの分野を表すキーワードタイプ分野ベクトルを算出し（Ｓ１０１）、キーワードタイプとキーワードタイプ分野ベクトルの組をキーワードタイプ分野データベース１３に格納する（Ｓ１０２）。
【００２６】
図３は、キーワードタイプ判定装置１００のキーワードタイプ判定の動作を示すフローチャートである。
【００２７】
まず、第１文書取得部１が、第１文書集合９の中からキーワードに関連する文書を取得する（Ｓ２０１）。
【００２８】
第１キーワードタイプスコア算出部４が、前記取得した文書のテキストの一部または全部を利用して、概念ベース１２を参照してテキストの分野を表す文書分野ベクトルを算出し（Ｓ２０２）、キーワードタイプ分野データベース１３を参照して、前記算出された文書分野ベクトルとキーワードタイプ分野データベース１３内に格納されている各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、関連度をキーワードタイプスコアとする（Ｓ２０３）。
【００２９】
第２文書取得部２が、クリックログ１４を参照して、第２文書集合１０の中から、キーワードタイプ判定装置１００とは別のある検索システムでの利用者が検索結果として選択した文書をキーワードに関連する文書として取得する（Ｓ２０４）。
【００３０】
第２キーワードタイプスコア算出部５が、前記取得した文書のテキストの一部または全部を利用して、概念ベース１２を参照してテキストの分野を表す文書分野ベクトルを算出し（Ｓ２０５）、キーワードタイプ分野データベース１３を参照して、前記算出された文書分野ベクトルとキーワードタイプ分野データベース１３内に格納されている各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出し、関連度をキーワードタイプスコアとする（Ｓ２０６）。
【００３１】
第３文書取得部３が、第３文書集合１１の中からキーワードに関連する文書を取得する(Ｓ２０７)。
【００３２】
第３キーワードタイプスコア算出部６が、前記取得した文書のカテゴリを利用して、キーワードタイプカテゴリデータベース１５を参照して、前記取得した文書のカテゴリとキーワードタイプカテゴリデータベース１５内に格納されているキーワードタイプカテゴリとの階層的な距離に応じて関連度を算出し、関連度をキーワードタイプスコアとする(Ｓ２０８)。
【００３３】
総合キーワードタイプスコア算出部７が、複数のキーワードタイプスコア算出部４〜６で得られたキーワードタイプスコアに基づいて総合キーワードタイプスコアを算出する(Ｓ２０９)。
【００３４】
キーワードタイプ判定部８が、前記総合キーワードタイプスコア算出部７により算出された総合キーワードタイプスコアの高い上位Ｎ件のキーワードタイプをキーワードに対するキーワードタイプと判定する(Ｓ２１０)。
【００３５】
次に、キーワードタイプ判定装置１００の動作をより具体的に説明する。以下の説明では、「ＡＢＣ」というキーワードのキーワードタイプを判定することとする。
【００３６】
図２に示したフローチャートにしたがって前処理の動作を具体的に説明する。
【００３７】
ステップＳ１０１では、図示省略のキーワードタイプ分野データベース構築手段が、各キーワードタイプの関連語に対し、概念ベース１２を参照してキーワードタイプの分野を表すキーワードタイプ分野ベクトルを算出する。キーワードタイプとそれに対する関連語の例を図４に示す。概念ベース１２は例えば図５に示すように、単語に対して単語の概念を表す概念ベクトルが付与されたデータベースである。
【００３８】
ステップＳ１０２では、図示省略のキーワードタイプ分野データベース構築手段が、キーワードタイプとキーワードタイプ分野ベクトルの組をキーワードタイプ分野データベース１３に格納する。ここでは、各キーワードタイプに対する関連語の概念ベクトルの平均をキーワードタイプに対するキーワードタイプ分野ベクトルとすることが考えられる。キーワードタイプ分野データベースの作成方法はこれに限るものではない。作成したキーワードタイプ分野データベース１３の例を図６に示す。
【００３９】
次に、図３に示したフローチャートにしたがってキーワードタイプ判定の動作を具体的に説明する。
【００４０】
ステップＳ２０１では、第１文書取得部１により、第１文書集合９の中からキーワード「ＡＢＣ」に関連する文書を取得する。ここでは、従来の文書検索手法を用いて文書タイトルまたは本文にキーワードが多く含まれる上位３件の文書を関連する文書として取得するものとする。文書の取得の方法はこれに限るものではなく、任意の件数の文書を取得したり、文書のタイトルがキーワードと一致する文書やキーワードが含まれる文書を関連する文書として取得したりしてもよい。取得した文書の例を図７に示す。
【００４１】
ステップＳ２０２では、第１キーワードタイプスコア算出部４により、前記ステップＳ２０１で取得した文書のテキストの一部または全部を利用し、概念ベース１２を参照して文書分野ベクトルを算出する。各文書の本文をテキストとし、形態素解析手法を用いてテキストを単語に分割し、例えば図５の各単語に対する概念ベクトルが存在すれば概念ベクトルを取得する。各単語から得られた概念ベクトルの平均をテキストベクトルとし、各テキストから得られたテキストベクトルの平均を文書分野ベクトルとする。文書分野ベクトルの例を図８に示す。文書分野ベクトルの算出方法はこれに限るものではなく、文書のタイトルもテキストとして利用したり、単語の重要度に応じて重みを変えたり、複数のベクトルをクラスタリングして主要なクラスタに含まれるベクトルのみを利用したりしてもよい。
【００４２】
ステップＳ２０３では、第１キーワードタイプスコア算出部４により、キーワードタイプ分野データベース１３を参照して、前記ステップＳ２０２で算出した文書分野ベクトルとキーワードタイプ分野データベース１３内に格納されている各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出してキーワードタイプスコアとする。各キーワードタイプに対し、文書分野ベクトルとキーワードタイプ分野ベクトルとのコサイン距離を関連度として算出し、キーワードタイプスコアとする。キーワードタイプスコアの例を図９に示す。キーワードタイプスコアの算出方法はこれに限るものではなく、ユークリッド距離などに基づいて算出したりしてもよい。
【００４３】
ステップＳ２０４では、第２文書取得部２により、クリックログ１４を参照して、第２文書集合１０の中からキーワードに関連する文書を取得する。クリックログ１４は、検索システムの利用者が検索に利用したキーワードおよび検索結果のうちどの文書を選択したかを記録したデータベースである。図１０は、クリックログ１４に対し、キーワードおよび選択された文書の組が同一のものを文書の選択回数として集計した例である。ここでは、クリックログのキーワード「ＡＢＣ」に関する文書のうち、選択回数が多い上位３件の文書として文書番号１，２，３の文書を取得する。文書の取得方法はこれに限るものではなく、１回以上選択されたすべての文書を取得したりしてもよい。第２文書取得部２により取得した文書の例を図１１に示す。
【００４４】
ステップＳ２０５では、第２キーワードタイプスコア算出部５が、前記第２文書取得部２によって取得した文書のテキストの一部、例えば第１文、又は全部を利用し、概念ベース１２を参照して文書分野ベクトルを算出する。文書分野ベクトルの算出方法はステップＳ２０２と同様とする。尚、文書分野ベクトルの算出方法はステップＳ２０２と異なる方法でもよい。
【００４５】
ステップＳ２０６では、第２キーワードタイプスコア算出部５により、キーワードタイプ分野データベース１３を参照して、前記ステップＳ２０５で算出した文書分野ベクトルとキーワードタイプ分野データベース１３内に格納されている各キーワードタイプ分野ベクトルとの関連度を算出してキーワードタイプスコアとする。キーワードタイプスコアの算出方法はステップＳ２０３と同様とする。尚、キーワードタイプスコアの算出方法はステップＳ２０３と異なる方法でもよい。第２キーワードタイプスコア算出部５により算出されたキーワードタイプスコアの例を図１２に示す。
【００４６】
ステップＳ２０７では、第３文書取得部３が、文書に対してカテゴリが付与された第３文書集合１１の中から、キーワード「ＡＢＣ」を文書タイトルに持つ文書を関連する文書として取得する。文書の取得方法はこれに限るものではなく、文書本文に「ＡＢＣ」というキーワードを持つ複数の文書を取得したりしてもよい。第３文書取得部３により取得した文書の例を図１３に示す。
【００４７】
ステップＳ２０８では、第３キーワードタイプスコア算出部６により、キーワードタイプカテゴリデータベース１５を参照して、前記ステップＳ２０７で取得した文書に付与されたカテゴリと、キーワードタイプカテゴリデータベース１５内に格納されているキーワードタイプカテゴリとの階層的な距離（カテゴリの階層構造を利用して求めることができるカテゴリ間の関連性を表す値）に応じて関連度を算出してキーワードタイプスコアとする。キーワードタイプカテゴリデータベース１５は、例えば図１４に示すように各キーワードタイプに対してそのキーワードタイプカテゴリが付与されたデータベースである。ここでは、カテゴリの階層的な関係を表した、例えば図１５に示すシソーラスを用いて、文書カテゴリから各キーワードタイプのキーワードタイプカテゴリにたどり着くまでに上位または下位のカテゴリに移動した回数の最小値を距離とし、距離に１を加えた値の逆数をキーワードタイプスコアとする。図１５の例ではシソーラスとしてすべてのカテゴリの上位のカテゴリが１つだけ存在する木構造としているが、これに限るものではなく、上位のカテゴリが複数存在するような構造でもよい。また、距離の計算方法は前記に限るものではなく、共通の祖先であるカテゴリの木の深さに応じて距離を定めたりしてもよい。また、キーワードタイプスコアの算出方法は前記に限るものではなく、１から距離に比例した値を引いた値をキーワードタイプスコアとするなどとしてもよい。キーワード「ＡＢＣ」の文書カテゴリは「俳優」「タレント」であり、キーワードタイプ「芸能人」のキーワードタイプカテゴリ「芸能人」との距離はいずれも１となるため、キーワードタイプ「芸能人」のキーワードタイプスコアは１／（１＋１）＝０．５となる。残りのキーワードタイプについても同様に算出を行う。第３キーワードタイプスコア算出部６により算出したキーワードタイプスコアの例を図１６に示す。
【００４８】
ステップＳ２０９では、総合キーワードタイプスコア算出部７が、第１〜第３キーワードタイプスコア算出部４〜６で算出された３つのキーワードタイプスコアに基づいて総合キーワードタイプスコアを算出する。ここでは、第１、第２、第３キーワードタイプスコア算出部４、５、６で算出したキーワードタイプスコアに対する重みをそれぞれ０．３、０．６、０．１と設定し、それぞれのキーワードタイプスコアに重みを乗じた値を足し合わせた値を総合キーワードタイプスコアとする。重みの設定方法はこれに限るものではなく、任意の値を設定してもよいし、入力のキーワードとは別に複数のキーワードとそれに対するキーワードタイプの組を正解データとして用意し、正解データ中のできるだけ多くのキーワードに対して正しくキーワードタイプが判定できるように重みを調整したりしてもよい。また、総合キーワードタイプスコアの算出方法は前記に限るものではなく、キーワードタイプスコアに順位の逆数を乗じた値を足し合わせた値にするなどしてもよい。図９、図１２、図１６より、キーワードタイプ「芸能人」に対する総合キーワードタイプスコアは０．３７７×０．３＋０．３７１×０．６＋０．５００×０．１＝０．３８６となる。残りについても同様に算出する。総合キーワードタイプスコア算出部７により算出した総合キーワードタイプスコアの例を図１７に示す。
【００４９】
ステップ２１０では、キーワードタイプ判定部８が、総合キーワードタイプスコアの高い上位Ｎ件のキーワードタイプをキーワードに対するキーワードタイプとする。ここではＮ＝１とする。Ｎの値の設定方法はこれに限るものではなく、１以外の値でもよいし、総合キーワードタイプスコアの値に応じて動的に変更してもよい。図１７より、総合キーワードタイプスコアの値が最も高いキーワードタイプは「芸能人」であるため、キーワード「ＡＢＣ」のキーワードタイプは「芸能人」と判定される。
【００５０】
このように、本実施例で説明した処理により、キーワードに関連する文書を取得し、文書中の情報を用いてキーワードタイプを判定することで、任意に定めたキーワードタイプに対してもキーワードのタイプを判定することができる。
【００５１】
尚、総合キーワードタイプスコア算出部７は、前記実施例に限らず、第１〜第３キーワードタイプスコア算出部４〜６のうちいずれか１つ又は２つで得られたキーワードタイプスコアに基づいて総合キーワードタイプスコアを算出するように構成してよい。
【００５２】
前記キーワードタイプ判定装置１００は、上述した一連の動作を実行させるプログラムをコンピュータにインストールすることにより実現することが可能である。また、当該プログラムをキーワードタイプ判定装置として利用されるコンピュータに接続されるハードディスク装置や、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬記憶媒体に格納しておき、コンピュータにインストールして実行させることも可能である。また、当該プログラムをネットワークのサーバに格納しておき、そこからダウンロードしてインストールする形態をとることも可能である。
【００５３】
なお、本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
本発明は、入力されたキーワードのタイプに応じた適切な専門検索を行う検索システムの開発などに利用可能である。
【符号の説明】
【００５５】
１００…キーワードタイプ判定装置
１…第１文書取得部
２…第２文書取得部
３…第３文書取得部
４…第１キーワードタイプスコア算出部
５…第２キーワードタイプスコア算出部
６…第３キーワードタイプスコア算出部
７…総合キーワードタイプスコア算出部
８…キーワードタイプ判定部
９…第１文書集合
１０…第２文書集合
１１…第３文書集合
１２…概念ベース
１３…キーワードタイプ分野データベース
１４…クリックログ
１５…キーワードタイプカテゴリデータベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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