(57)【要約】【課題】人為的なメンテナンスによる負担を軽減して関連語の抽出を行うこと。【解決手段】各種メディアを検索対象とした各検索エンジンＥのクエリログＬから異なるクエリを一つずつ抽出して、そのクエリを各々の検索エンジンＥに出力することで、検索結果としてのコンテンツデータを取得する。関連ワード抽出部４０は、その取得したコンテンツデータのマルチメディア類似度をクエリ間で算出して、該マルチメディア類似度に基づいてクエリ間を関連語として特定する。【選択図】図１
2011221877.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各種メディアを検索対象とした複数の検索エンジンそれぞれに異なるクエリを出力して、該検索エンジンによって検索されたコンテンツデータを該クエリ毎に取得する検索コンテンツ取得手段と、
前記異なるクエリの出力に対して各検索エンジンから取得されたコンテンツデータの類似度を該クエリ間で算出する類似度算出手段と、
前記検索エンジンに出力された異なるクエリ間の前記算出された類似度に基づいて該クエリ同士を関連語として特定する関連語特定手段と、
を備えることを特徴とする関連語抽出装置。
【請求項２】
前記複数の検索エンジンそれぞれで検索されたクエリの履歴を該検索エンジン毎に蓄積記憶する記憶手段を更に備え、
前記検索コンテンツ取得手段は、
前記記憶された検索エンジン毎のクエリの履歴の中から一ずつのクエリを抽出して、前記検索エンジンに出力することを特徴とする請求項１に記載の関連語抽出装置。
【請求項３】
前記各種メディアは、テキスト、静止画、動画、音声の少なくとも何れかを含み、
前記類似度算出手段は、
前記異なるクエリに対して各検索エンジンから取得されたコンテンツデータに含まれるテキスト、静止画、動画又は音声の特徴量を該コンテンツデータ間で比較することで、前記類似度を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の関連語抽出装置。
【請求項４】
前記検索エンジンにより検索されたコンテンツデータにはランク付けがなされ、
前記類似度算出手段は、
前記コンテンツデータに付与されたランクにより前記類似度に重み付けを行うことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の関連語抽出装置。
【請求項５】
前記関連語として特定されたクエリと、該クエリが前記出力された検索エンジンの種別とを対応付けて記憶する関連語記憶手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の関連語抽出装置。
【請求項６】
各種メディアを検索対象とした複数の検索エンジンそれぞれに異なるクエリを出力して、該検索エンジンによって検索されたコンテンツデータを該クエリ毎に取得する検索コンテンツ取得工程と、
前記異なるクエリの出力に対して各検索エンジンから取得されたコンテンツデータの類似度を該クエリ間で算出する類似度算出工程と、
前記検索エンジンに出力された異なるクエリ間の前記算出された類似度に基づいて該クエリ同士を関連語として特定する関連語特定工程と、
をコンピュータが行うことを特徴とする関連語抽出方法。
【請求項７】
請求項６に記載の関連語抽出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クエリに関連するデータを検索する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
クエリを用いた検索技術では、クローリングと呼ばれる手法により、予め、ウェブ上に存在する各種のコンテンツが収集されて、検索エンジンのデータベース中に蓄積される。蓄積時には、各データに索引付け（インデックス）とランク付けが行われる。
【０００３】
検索の対象となるコンテンツの種類は、テキスト（文字列）や静止画、動画、音声などの多岐のメディアに渡り、各々のコンテンツに対応した検索エンジンにてデータ収集等の処理が行われる。
【０００４】
ユーザは、検索したいコンテンツに対応する検索エンジンに対してクエリ（キーワード）を入力して、該クエリに関連するコンテンツの検索結果を得る。そして、所望の検索結果が得られない場合には、更なるキーワードの追加や変更を行って再検索を行う。
【０００５】
ユーザのクエリ入力を支援する機能として、関連キーワードの提示が知られている。即ち、単語同士の関連性によって単語を分類したシソーラス辞書を記憶し、シソーラス辞書から入力クエリに対する関連語を抽出する情報処理装置が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−１９２１１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１に示されるようなシソーラス辞書は、予め単語と単語とを関連付けておくという人為的なメンテナンスが必要となる。また、ウェブ検索で検索されるキーワードは、新語や略語等、多種多様なものが入力されるため、このようなキーワードに対応させた関連語の辞書を逐次メンテナンスするのは非常に煩雑であった。
【０００８】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、人為的なメンテナンスによる負担を軽減して関連語の抽出を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の第１の側面は、
各種メディアを検索対象とした複数の検索エンジンそれぞれに異なるクエリを出力して、該検索エンジンによって検索されたコンテンツデータを該クエリ毎に取得する検索コンテンツ取得手段と、
前記異なるクエリの出力に対して各検索エンジンから取得されたコンテンツデータの類似度を該クエリ間で算出する類似度算出手段と、
前記検索エンジンに出力された異なるクエリ間の前記算出された類似度に基づいて該クエリ同士を関連語として特定する関連語特定手段と、
を備えることを特徴としている。
【００１０】
第１の側面によれば、各種検索エンジンで検索された異なるクエリ毎のコンテンツデータの類似度に基づいて、その異なるクエリが関連語として特定されるため、クエリ間の意味的な類似性を人が判定することなく、人為的なメンテナンスによる負担を軽減して関連語の抽出を行うことができる。
【００１１】
また、本発明の第２の側面においては、前記複数の検索エンジンそれぞれで検索されたクエリの履歴を該検索エンジン毎に蓄積記憶する記憶手段を更に備え、
前記検索コンテンツ取得手段は、前記記憶された検索エンジン毎のクエリの履歴の中から一ずつのクエリを抽出して、前記検索エンジンに出力することを特徴としている。
【００１２】
第２の側面によれば、各検索エンジンでのクエリの履歴を用いて関連語の特定が為されるため、ユーザが過去に入力したクエリを利用して関連語の特定ができる。
【００１３】
また、本発明の第３の側面において、前記各種メディアは、テキスト、静止画、動画、音声の少なくとも何れかを含み、前記類似度算出手段は、前記異なるクエリに対して各検索エンジンから取得されたコンテンツデータに含まれるテキスト、静止画、動画又は音声の特徴量を該コンテンツデータ間で比較することで、前記類似度を算出することを特徴としている。
【００１４】
第３の側面によれば、検索されたコンテンツデータに含まれるテキスト、静止画、動画、音声の特徴量に基づいて類似度が算出されるため、各クエリが表すコンテンツの内容を考慮した関連語の特定が可能になる。
【００１５】
また、本発明の第４の側面においては、前記検索エンジンにより検索されたコンテンツデータにはランク付けがなされ、前記類似度算出手段は、前記コンテンツデータに付与されたランクにより前記類似度に重み付けを行うことを特徴としている。
【００１６】
第４の側面によれば、各クエリで検索されたコンテンツデータに付与されたランクを用いて類似度の重み付けを行うため、クエリに対して関連性の高いコンテンツ間の類似度を重要視して関連語抽出を行うため、関連語の抽出精度の向上が図れる。
【００１７】
また、本発明の第５の側面においては、前記関連語として特定されたクエリと、該クエリが前記出力された検索エンジンの種別とを対応付けて記憶する関連語記憶手段を更に備えることを特徴としている。
【００１８】
第５の側面によれば、関連語として特定されたクエリと、そのクエリが検索された検索エンジンの種別とが対応付けて記憶されるため、関連語のユーザへの提示の際に、検索エンジンの種別もユーザに提示できるようになる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、人為的なメンテナンスによる負担を軽減して関連語の抽出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】検索サーバの機能構成の一例を示すブロック図。
【図２】インデックス、クエリログ、関連ワードＤＢのデータ構成例を示す図。
【図３】関連ワード抽出処理の具体的な処理内容を示すフローチャート。
【図４】マルチメディア類似度の算出の例示のための概念図。
【図５】マルチメディア類似度の算出の際のクエリの組み合わせパターンを示す図。
【図６】検索画面の表示例。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
〔本実施形態の装置構成〕
本発明の関連語抽出装置を図１に示す検索サーバに適用した場合の実施形態を、図面に基づいて説明する。本実施形態の装置は、クエリを用いてウェブ検索を行うものである。
【００２２】
本実施形態の検索サーバ１の機能構成の一例を示すブロック図を図１に示す。検索サーバ１は、ユーザ端末Ｔとインターネット等の通信回線網を介して相互に通信可能に接続されている。
【００２３】
ユーザ端末Ｔは、ユーザが検索のためのクエリを入力する入力機能と、該クエリに応じた検索結果を表示出力する出力機能とを備えた端末であり、ＣＰＵや入力装置、表示装置等を有するパーソナルコンピュータや携帯端末等により実現される。
【００２４】
検索サーバ１は、ユーザ端末Ｔで入力されたクエリに基づいて検索を行って、その検索結果をユーザ端末Ｔに返送する。また、ユーザ端末Ｔでは、検索対象となるコンテンツがユーザにより指定可能に構成される。例えば、図６に示すような検索画面Ｗにおいて、コンテンツタブＴＢを選択することにより、ウェブ、静止画（以下単に「画像」という）、動画、商品情報といったコンテンツの指定が可能になる。
【００２５】
検索サーバ１は、各種コンテンツを検索対象とした検索エンジンＥを有して構成され、ユーザ端末Ｔで入力されたクエリに対して各コンテンツでの検索結果を生成してユーザ端末Ｔに返す。
【００２６】
検索サーバ１は、図１に示すように、クエリ受付部１０と、検索結果取得部２０と、検索結果出力部３０と、各種検索エンジンＥとしてのウェブ検索エンジンＥ１、画像検索エンジンＥ３、動画検索エンジンＥ５及び商品検索エンジンＥ７と、関連ワード抽出部４０と、関連ワードＤＢ５０とを備えて構成される。
【００２７】
クエリ受付部１０は、検索のためのクエリをユーザ端末Ｔから受信して受け付ける。クエリは、単一のキーワードや複数のキーワードの組み合わせにより構成される。また、クエリ受付部１０は、上述した検索対象として指定されたコンテンツの種類の情報（コンテンツ指定情報）も受信して受け付ける。
【００２８】
検索結果取得部２０は、クエリ受付部１０により受け付けられたコンテンツ指定情報に対応した検索エンジンＥを選定して、その検索エンジンＥに対してクエリを出力することで、該クエリに対応した検索結果を取得する。
【００２９】
具体的には、コンテンツ指定情報に基づいてウェブが指定されている場合には、ウェブ検索エンジンＥ１にクエリを出力する。また、画像が指定されている場合は画像検索エンジンＥ３に、動画が指定されている場合は動画検索エンジンＥ５に、商品情報が指定されている場合は商品検索エンジンＥ７にそれぞれクエリを出力する。
【００３０】
検索結果出力部３０は、検索結果取得部２０で得た検索結果をユーザ端末Ｔに出力するためのものであり、具体的には、検索結果の画像データにアクセス可能な表示データ（例えばＨＴＭＬによるウェブページデータ）を生成して、ユーザ端末Ｔに送信する。
【００３１】
各種検索エンジンＥは、クエリに含まれるキーワードをインデックスＤに記憶されたキーワードと比較することにより、該クエリに対する検索結果を得る。ここで、ウェブ検索エンジンＥ１は、テキストや画像、動画等を含むウェブコンテンツの検索を行うものである。画像検索エンジンＥ３は、静止画の検索を行うものであり、動画検索エンジンＥ５は、動画像を検索するものである。商品検索エンジンＥ７は、販売サイト上に掲載された商品情報を検索するものである。
【００３２】
各検索エンジンＥは、所謂ロボット検索におけるクローリングによりインターネット上のコンテンツを収集して、該コンテンツに対してインデクシングを行う。例えば、ウェブ検索エンジンＥ１は、ウェブページに掲載されたＵＲＬを巡回することによりウェブページを収集し、該ウェブページ内に含まれるキーワードにより該ＵＲＬにインデクシングを行う。
【００３３】
また、画像検索エンジンＥ３は、画像掲載サイトから画像データを収集すると共に、該画像データに付与されているタグ情報（キーワード）によって画像掲載サイトのＵＲＬにインデクシングを行う。この際、タグ情報は、画像が掲載されたウェブページにおいて、該画像の近傍に記述されたテキスト情報を形態素解析等によって単語に分割することにより設定されるものであってもよい。動画検索エンジンＥ５や商品検索エンジンＥ７も同様にして、クローリングとインデクシングを行ってインデックスＤを作成する。
【００３４】
図１に示すように各検索エンジンＥは、インデックスＤ（Ｄ１，Ｄ３，Ｄ５，Ｄ７）とクエリログＬ（Ｌ１，Ｌ３，Ｌ５，Ｌ７）とをそれぞれ有して構成される。
【００３５】
インデックスＤは、所謂転置インデックスであって、図２（ａ）に示すように索引となるキーワードと、コンテンツが掲載されているウェブページ（コンテンツデータ）のＵＲＬと、該キーワードとコンテンツデータとの関連性を示す重み値と、該コンテンツデータとを対応付けて記憶するデータベースである。上述のクローリング時に、各検索エンジンＥは、クローリングにより収集したＵＲＬとコンテンツデータに、該コンテンツデータから抽出したキーワード（タグ情報を含む）をインデクシングして記憶する。
【００３６】
また、該キーワードと、コンテンツデータとの関連度を示す重み値をＴＦ／ＩＤＦ等により算出して対応付けて記憶する。
【００３７】
各検索エンジンＥは、検索結果取得部２０からクエリが入力されると、該クエリに基づいてインデックスＤを検索して、検索結果としてＵＲＬの一覧を生成する。この検索結果の一覧の生成の際には、クエリに対するウェブページの関連度である重み値が高い順に各検索結果のＵＲＬにランキングを付与する。
【００３８】
検索エンジンＥのランキングアルゴリズムとしては、上述のＴＦ／ＩＤＦ等にようにウェブページ内でのキーワードの重要度を用いる方法の他、ウェブページ間のリンク関係を分析することによるウェブページの重要度を用いる方法であってもよく、また、これらの組み合わせであってもよい。
【００３９】
クエリログＬは、各検索エンジンＥで検索されたクエリを蓄積記憶するデータベースであり、図２（ｂ）に示すように、クエリと、検索回数とを対応付けて記憶する。各検索エンジンＥは、検索結果取得部２０からクエリが入力されると、該クエリを各々のクエリログＬに記憶すると共に、検索回数を更新（１加算）する。
【００４０】
尚、図２のデータ構成は一例であって、実装に応じて適宜変更可能である。例えば、クエリに対して集計済みの検索回数を対応付けたデータ例を図示して説明したが、クエリに対して検索を実行した日時を対応付けて蓄積記憶したデータベースを別途設け、このデータベースを定期的に集計することでクエリログＬが更新される。また、インデックスＤとしては、キーワードとコンテンツデータを指し示すドキュメントＩＤと重み値とを対応付けて記憶するのみであって、ＵＲＬ及びコンテンツデータは別途他のデータベースにおいてドキュメントＩＤと関連付けることにより記憶することとしてもよい。
【００４１】
関連ワード抽出部４０は、各検索エンジンＥのクエリログＬに基づいて関連語を抽出する機能部であり、図１に示すように、検索コンテンツ取得手段４２、類似度算出手段４４及び関連語特定手段４６を備えて構成される。尚、これら手段の機能については後述する。
【００４２】
関連ワードＤＢ５０は、関連ワード抽出部４０により関連語として抽出されたキーワード同士を関連付けて記憶するデータベースであり、図２（ｃ）に示すように、キーワードと対象エンジンとの組み合わせを対応付けて記憶する。対象エンジンとは、キーワードが実際に検索された検索エンジンＥを指し示すデータある。
【００４３】
この対象エンジンをキーワード毎に対応付けて記憶しておくことで、例えば、関連ワードの提示をユーザに行う際に、図６のクエリ候補Ｑのように、そのクエリでよく検索される検索エンジンＥを提示することができる。
【００４４】
〔関連ワード抽出部の詳細な説明〕
次に、関連ワード抽出部４０の具体的な動作について、図３〜図６を参照しながら説明する。関連ワード抽出部４０が行う関連ワード抽出処理は、２つの検索エンジンＥのクエリログＬに対して行われ、各検索エンジンＥの全組合せ（例えば、ウェブ検索と画像検索、ウェブ検索と動画検索、・・・、画像検索と動画検索、・・・）について行う。また、各クエリログＬに記憶されたクエリの組合せ全てに対して行うことが好ましいが、該クエリに対応付けられた検索回数が上位のものを対象にして行うこととしてもよい。
【００４５】
先ず、関連ワード抽出部４０の検索コンテンツ取得手段４２は、２つの検索エンジンＥのクエリログＬから１つずつ異なるクエリを抽出する（ステップＳ１１）。そして、その抽出したクエリを各検索エンジンＥに出力して、それぞれの検索エンジンＥで検索された検索結果群（検索結果の一覧）に対応したコンテンツデータを所定数（例えば、上位Ｎ件、Ｎは任意の自然数）取得する（ステップＳ１２）。
【００４６】
例えば、図４の例示においては、ウェブ検索エンジンＥ１のクエリログＬ１から「東京」を抽出して、「東京」でウェブ検索エンジンＥ１を検索した結果の検索結果群Ａが取得される。
【００４７】
また、画像検索エンジンＥ３のクエリログＬ３からは「レインボーブリッジ」が抽出されて、「レインボーブリッジ」で画像検索エンジンＥ３を検索した結果の検索結果群Ｂが取得される。
【００４８】
次いで、関連ワード抽出部４０の類似度算出手段４４は、２つの検索エンジンＥから取得した検索結果群同士の類似度を算出する（ステップＳ１３）。ここで算出する類似度を「マルチメディア類似度」という。
【００４９】
マルチメディア類似度は、コンテンツデータに含まれるテキストや画像、音声といった各メディア間の類似度を総合的に考慮した指標である。具体的には、次式に基づいて算出される。
【００５０】
〔式１〕
マルチメディア類似度＝（テキスト類似度＋画像類似度＋動画類似度）／（コンテンツに含まれるメディアの種類数）
【００５１】
コンテンツに含まれるメディアの種類数は、各検索エンジンＥの検索対象により設定され、例えば、ウェブ検索のようにコンテンツ内にテキスト、画像及び動画が含まれれば‘３’となり、画像検索であれば‘１’となる。このメディアの種類数は、マルチメディア類似度を算出する検索エンジンＥの組み合わせにおいて、検索対象間でメディアの種類数が小さいほうの値としてもよいし、検索対象間で共通するメディアの数を設定してもよい。
【００５２】
テキスト類似度は、コンテンツに含まれるテキスト同士の類似度である。この類似度は、例えば、テキスト内に含まれるキーワードの出現回数等により該テキストの特徴量を多次元ベクトルにより表現することで、該ベクトル間のコサイン距離によって求められる。
【００５３】
ウェブ検索エンジンＥ１の検索結果群Ａと、画像検索エンジンＥ３の検索結果群Ｂとについて、その検索結果群の中にはＮ個のコンテンツが含まれているとして、該検索結果群内の各コンテンツはＡ１，Ａ２，Ａ３，・・・・ＡＮ、Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，・・・・ＢＮで表されるとする。
【００５４】
検索結果群Ａと検索結果群Ｂとの間のテキスト類似度は、次のように求められる。
【００５５】
〔式２〕
テキスト類似度＝[MAX{類似度(テキストA1,テキストB1),類似度(テキストA1,テキストB2),・・・,類似度(テキストA1,テキストBN)}+MAX{類似度(テキストA2,テキストB1),類似度(テキストA2,テキストB2),・・・,類似度(テキストA2,テキストBN)}+・・・+MAX{類似度(テキストAN,テキストB1),類似度(テキストAN,テキストB2),・・・,類似度(テキストAN,テキストBN)}]／Ｎ
【００５６】
尚、MAX{}は、最大値を選ぶ関数を意味し、類似度()は、類似度を算出する関数を意味する。即ち、テキスト類似度は、検索結果群内の最も類似するテキスト同士の最大類似度の平均により求められる。
【００５７】
また、画像類似度は、コンテンツに含まれる画像同士の類似度である。この類似度は、例えば、画像から抽出される色、形状、パターン等の特徴量を多次元ベクトルにより表現することで、そのベクトル間のユークリッド距離によって求められる。ウェブ検索エンジンＥ１と画像検索エンジンＥ３との検索結果群について画像類似度を求めるとすると、次式により求められる。
【００５８】
〔式３〕
画像類似度＝[MAX{類似度(画像A1,画像B1),類似度(画像A1,画像B2),・・・,類似度(画像A1,画像BN)}+MAX{類似度(画像A2,画像B1),類似度(画像A2,画像B2),・・・,類似度(画像A2,画像BN)}+・・・+MAX{類似度(画像AN,画像B1),類似度(画像AN,画像B2),・・・,類似度(画像AN,画像BN)}]／Ｎ
【００５９】
また、動画類似度は、コンテンツに含まれる動画同士の類似度である。この類似度は、例えば、動画から抽出される色、形状、パターン等の画像的特徴量や、オブジェクトの動きや音声信号等の特徴量を多次元ベクトルにより表現することで、そのベクトル間のユークリッド距離によって求められる。ウェブ検索エンジンＥ１と画像検索エンジンＥ３との検索結果群について動画類似度を求めるとすると、次式により求められる。
【００６０】
〔式４〕
動画類似度＝[MAX{類似度(動画A1,動画B1),類似度(動画A1,動画B2),・・・,類似度(動画A1,動画BN)}+MAX{類似度(動画A2,動画B1),類似度(動画A2,動画B2),・・・,類似度(動画A2,動画BN)}+・・・+MAX{類似度(動画AN,動画B1),類似度(動画AN,動画B2),・・・,類似度(画像AN,画像BN)}]／Ｎ
【００６１】
上述のように検索結果群間のテキスト類似度、画像類似度、動画類似度を求めて、コンテンツに含まれるメディアの種類の数で除算することで、それらの平均値であるマルチメディア類似度を算出する。このマルチメディア類似度により、検索結果群のコンテンツの内容に基づいて、その検索結果を導出したクエリ間の類似性を算出することができる。また、各類似度の算出にMAX{}を用いて最大値を選択することで、２つの検索結果群を比較して最も類似しているコンテンツデータによってマルチメディア類似度を算出できる。
【００６２】
尚、図４の検索結果Ａ１やＡ２のように、コンテンツの中に同種のメディアが複数含まれている場合には、その各々について上述のように最大となる類似度を抽出して、その平均値を用いることとしてもよい。また、各類似度の値は、各メディア（例えばテキストや画像などの種類別）での最大類似度に対して正規化されていることが好ましい。
【００６３】
関連ワード抽出部４０の検索コンテンツ取得手段４２は、２つの検索エンジンＥのクエリログＬ間で全ての組み合わせでクエリを抽出したか否かを判断する（ステップＳ１４）。例えば、図５に示すように、ウェブ検索のクエリログＬ１の総クエリ数がＭ個であり、画像検索のクエリログＬ３の総クエリ数がＬ個である場合には、Ｌ×Ｍの組み合わせでのクエリの抽出が行われる。従って、検索エンジンＥが３つ以上ある場合には、各検索エンジンＥの組み合わせに対してクエリ間のマルチメディア類似度を算出することとなる。
【００６４】
類似度算出手段４４が各検索エンジンＥのクエリログＬから抽出したクエリ間でのマルチメディア類似度を算出すると、このマルチメディア類似度は、そのクエリの組み合わせに対応付けてメモリ上に記憶される。即ち、図５に示すような対応関係によりマルチメディア類似度は記憶される。
【００６５】
関連語特定手段４６は、ステップＳ１３において算出したマルチメディア類似度に基づいて、関連ワードを抽出して、関連ワードＤＢ５０に記憶する（ステップＳ１５）。具体的には、あるクエリＱ１に対して算出したマルチメディア類似度のうち、上位所定数（例えば、１０位まで）を選出し、そのマルチメディア類似度の算出の対象となったクエリをクエリＱ１の関連ワードとして特定して、それらを対応付けて関連ワードＤＢ５０に記憶する。この記憶の際には、該クエリを検索した検索エンジンＥの識別情報を対象エンジンとして対応付けて記憶する。
【００６６】
例えば、図５のように、画像検索のクエリログＬ３のクエリ１〜Ｌのうち、「東京」というウェブ検索のクエリとのマルチメディア類似度が上位１０件のクエリを関連ワードとして特定する。
【００６７】
そして、例えば、ウェブ検索エンジンＥ１のクエリ「東京」に対して画像検索エンジンＥ３のクエリ「レインボーブリッジ」が関連ワードとして特定されていれば、「東京」と「レインボーブリッジ」との対象エンジンである「ウェブ検索エンジンＥ１」と「画像検索エンジンＥ３」とが対応付けて記憶される。
【００６８】
検索結果出力部３０は、検索結果取得部２０により得られた検索結果の一覧ページを作成する際に、クエリに対応付けられた関連ワードを関連ワードＤＢ５０から抽出して、クエリ候補として該ページに埋め込んで作成する。このクエリ候補の表示には、検索エンジンＥに対する検索指示をリンクとして設定することが好ましい。図６に示す検索画面Ｗがクエリ候補Ｑの表示例である。ユーザは、該クエリ候補Ｑを選択することにより、そのクエリでの再検索を指示入力することができる。
【００６９】
また、クエリ候補の表示の際に、関連ワードに対応付けて記憶された対象エンジンによって、該クエリ候補での検索が好ましい検索エンジンＥを表示することとしても良い。この場合は、関連ワードに対応付けられた検索エンジンＥに対する検索指示をリンクとして、クエリ候補としての関連ワードに設定する。例えば、ユーザが、図６の検索画面Ｗによりクエリ候補Ｑを選択することにより、そのクエリに対応した検索エンジンＥでの検索指示を入力することができる。
【００７０】
上述のように、本実施形態によれば、クエリログＬに記憶されたクエリに基づいた各検索エンジンＥでの検索結果群の間の類似度（マルチメディア類似度）を算出することにより、検索結果に含まれるテキストや静止画、動画といったメディアの類似度を考慮して、関連ワードを抽出することができる。従って、人為的なコストを抑えて関連語の抽出を行うことができる。
【００７１】
また、一般に関連ワードの抽出方法としてユーザが入力したクエリ（例えば「東京」）を一部分として含むクエリ（例えば「東京駅」）を抽出することが容易ではあるが、本実施形態によれば、クエリの文字列上の類似性だけではなく、そのクエリの持つ意味（内容）をコンテンツデータから考慮して関連ワードを抽出することができる。
【００７２】
〔変形例〕
尚、上述した実施形態は、本発明を適用した一例であり、その適用可能な範囲は上述例に限られない。
【００７３】
例えば、楽曲や録音音声等の音声データを検索する音声検索エンジンを用いて、音声の類似度をマルチメディア類似度に加えることによって、音声検索エンジンでのクエリログから関連ワードを抽出することしてもよく、音楽、ニュース、ブログ、地図等の、他のメディアについての検索エンジンを用いることも可能である。
【００７４】
また、マルチメディア類似度の算出の際に、検索結果に付与されているランキングを重みとして用いることとしてもよい。例えば、検索結果の順位１〜Ｎをランクとした場合に、上述のテキスト類似度は次式により求められる。
【００７５】
テキスト類似度＝
[MAX{類似度(テキストA1,テキストB1)×(1/(1*1)),類似度(テキストA1,テキストB2)×(1/(1*2)),・・・,類似度(テキストA1,テキストBN)×(1/(1*N))}
+MAX{類似度(テキストA2,テキストB1)×(1/(2*1),類似度(テキストA2,テキストB2)×(1/(2*2),・・・,類似度(テキストA2,テキストBN)×(1/(2*N)}
+・・・
+MAX{類似度(テキストAN,テキストB1)×(1/(N*1),類似度(テキストAN,テキストB2)×(1/(N*2),・・・,類似度(テキストAN,テキストBN)×(1/(N*N)}]／Ｎ
＝[MAX{類似度(テキストA1,テキストB1)×1,類似度(テキストA1,テキストB2)×2,・・・,類似度(テキストA1,テキストBN)×N}/1
+MAX{類似度(テキストA2,テキストB1)×1,類似度(テキストA2,テキストB2)×2,・・・,類似度(テキストA2,テキストBN)×N}/2
+・・・
+MAX{類似度(テキストAN,テキストB1)×1,類似度(テキストAN,テキストB2)×2,・・・,類似度(テキストAN,テキストBN)×N}/N]／Ｎ
【００７６】
このように、類似度の算出に検索結果のランキングを重み付けすることにより、クエリに対して関連性の高い検索結果に含まれるコンテンツに重点をおいたマルチメディア類似度を算出することができるため、より関連性の高い関連ワードを抽出することができる。
【００７７】
また、各検索エンジンＥのクエリログＬに記憶されたクエリを用いて関連語の抽出を行うこととしたが、例えば、複数のキーワードを蓄積したデータベース（例えば国語辞書ＤＢ）を設け、このデータベースに記憶された異なるキーワードを抽出して、各検索エンジンＥに出力することで、上述のように関連語を抽出することとしてもよい。
【００７８】
また、マルチメディア類似度の算出式として、式１のようにテキスト類似度、画像類似度及び動画類似度の平均値を用いることとして説明したが、その中の最大値若しくは最小値を用いることとしてもよい。
【００７９】
具体的には、算出したテキスト類似度、画像類似度及び動画類似度のうちの最大値となるものをマルチメディア類似度として設定してもよい。これによれば、類似度の高いメディアを重要視したマルチメディア類似度によって関連ワードを抽出することができる。
【００８０】
また、テキスト類似度、画像類似度及び動画類似度のうちの最小値となるものをマルチメディア類似度として設定してもよい。これによれば、関連ワードの抽出の基準となる値を厳しく設定して、関連ワードの抽出精度を高めることができる。
【００８１】
また、テキスト類似度、画像類似度及び動画類似度を乗算した値をマルチメディア類似度として設定してもよい。これによれば、各類似度の値が全て高くならなければマルチメディア類似度の値も高まらないため、各メディアが総合的に類似する関連ワードが抽出されるようになる。
【００８２】
また、テキスト類似度、画像類似度及び動画類似度の算出の際に、MAX｛｝により各検索結果のコンテンツデータ間の類似度の最大値を選出することとして説明したが、MIN{}を用いて最小値を選出することで類似度の判断基準を厳しくしてもよいし、AVE{}を用いて各類似度を総合的に考慮することとしてもよい。
【００８３】
また、実施形態の動作は、コンピュータに適宜のコンピュータソフトウエアを組み込むことにより実施することができる。尚、本発明の内容は、前記実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲に記載された範囲内において、具体的な構成に対して種々の変更を加えうるものである。
【００８４】
例えば、各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。更に、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良く、本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。
【００８５】
また、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。グリッドコンピューティングにより機能を実現し、あるいは機能要素を構成することも可能である。
【符号の説明】
【００８６】
Ｄ  インデックス
Ｅ  検索エンジン
Ｅ１  ウェブ検索エンジン
Ｅ３  画像検索エンジン
Ｅ５  動画検索エンジン
Ｅ７  商品検索エンジン
Ｌ  クエリログ
Ｑ  クエリ候補
１  検索サーバ
１０  クエリ受付部
２０  検索結果取得部
３０  検索結果出力部
４０  関連ワード抽出部
５０  関連ワードＤＢ
【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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