(57)【要約】【課題】対象データに関連する情報の変遷を検索する検索条件を得る。【解決手段】対象データ取得部１１０は検索処理に利用される対象データを取得する。時点情報取得部１２０は対象データに関連する複数時点に対応した時点情報を取得する。特徴情報取得部１３０は対象データから１以上の特徴用語に対応した特徴情報を取得する。検索条件生成部１４０は、時点情報と特徴情報を組み合わせることにより、複数時点に対応した検索条件を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象データに関連する複数時点に対応した時点情報を得る時点情報取得手段と、
前記対象データから１以上の特徴用語に対応した特徴情報を得る特徴情報取得手段と、
前記時点情報と前記特徴情報を組み合わせることにより前記複数時点に対応した検索条件を生成する検索条件生成手段と、
を有する検索処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の検索処理装置において、
前記時点情報取得手段は、前記対象データのコンテンツから前記時点情報の少なくとも一部を抽出する、
ことを特徴とする検索処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の検索処理装置において、
前記時点情報取得手段は、前記特徴情報を利用して検索されたコンテンツから前記時点情報の少なくとも一部を抽出する、
ことを特徴とする検索処理装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の検索処理装置において、
前記時点情報取得手段は、前記対象データのコンテンツから１以上の時点に対応した前記時点情報を抽出し、且つ、前記特徴情報を利用して検索されたコンテンツから１以上の時点に対応した前記時点情報を抽出する、
ことを特徴とする検索処理装置。
【請求項５】
請求項２から４のいずれか１項に記載の検索処理装置において、
前記時点情報取得手段は、前記コンテンツから１以上の時点に対応した特定表現を抽出することにより、抽出した特定表現から前記時点情報の少なくとも一部を得る、
ことを特徴とする検索処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の検索処理装置において、
前記時点情報取得手段は、予め定められた正規表現に対応した前記特定表現を前記コンテンツから抽出する、
ことを特徴とする検索処理装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の検索処理装置において、
前記特徴情報取得手段は、前記対象データのコンテンツに含まれる複数用語の中から１以上の特徴用語を抽出することにより前記特徴情報を得る、
ことを特徴とする検索処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の検索処理装置において、
前記特徴情報取得手段は、前記コンテンツに含まれる複数用語の中から、当該コンテンツ全体を解析することにより用語ごとに得られる指標が予め定められた条件を満たす１以上の用語を前記特徴用語として抽出する、
ことを特徴とする検索処理装置。
【請求項９】
対象データに関連する複数時点に対応した時点情報を得る機能と、
前記対象データから１以上の特徴用語に対応した特徴情報を得る機能と、
前記時点情報と前記特徴情報を組み合わせることにより前記複数時点に対応した検索条件を生成する機能と、
をコンピュータに実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、コンテンツの特徴を表すキーワードが記述されたタグと、キーワードの関連語と、キーワードに対する関連語の関連度合いを表すスコアをコンテンツに関連付けて登録する装置が記載されている。
【０００３】
特許文献２には、マルチメディア文書から検索キーワードを自動認識し、検索キーワードに関連性の高いコンテンツをコンテンツデータベースから検索して提示する装置が記載されている。
【０００４】
特許文献３には、キーワードに関連付けられた特定の画像に対応する場面が現れるコンテンツの時間帯を検出するとともに、キーワードに関連付けられた特定の音声に対応する音響が現れるコンテンツの時間帯を検出し、検出された時間帯の情報とキーワードを関連付けてインデックスファイルを生成して、このインデックスファイルを利用することにより時間軸を考慮したコンテンツの検索を可能にする技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−１６５３０３号公報
【特許文献２】特開２００３−１３２０４９号公報
【特許文献３】特開２００２−３２４０７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来から、例えばキーワードなどを利用して対象データとの関連性の高いコンテンツを検索する技術が知られている（特許文献１から３参照）。その一方で、対象データに関連する情報の変遷（情報の時間的な変化などを含む）を検索したいというニーズもある。
【０００７】
本発明の目的は、対象データに関連する情報の変遷を検索する検索条件を得ることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に係る発明は、対象データに関連する複数時点に対応した時点情報を得る時点情報取得手段と、前記対象データから１以上の特徴用語に対応した特徴情報を得る特徴情報取得手段と、前記時点情報と前記特徴情報を組み合わせることにより前記複数時点に対応した検索条件を生成する検索条件生成手段と、を有する検索処理装置である。
【０００９】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の検索処理装置において、前記時点情報取得手段は、前記対象データのコンテンツから前記時点情報の少なくとも一部を抽出することを特徴とする検索処理装置である。
【００１０】
請求項３に係る発明は、請求項１または２に記載の検索処理装置において、前記時点情報取得手段は、前記特徴情報を利用して検索されたコンテンツから前記時点情報の少なくとも一部を抽出することを特徴とする検索処理装置である。
【００１１】
請求項４に係る発明は、請求項１から３のいずれか１項に記載の検索処理装置において、前記時点情報取得手段は、前記対象データのコンテンツから１以上の時点に対応した前記時点情報を抽出し、且つ、前記特徴情報を利用して検索されたコンテンツから１以上の時点に対応した前記時点情報を抽出することを特徴とする検索処理装置である。
【００１２】
請求項５に係る発明は、請求項２から４のいずれか１項に記載の検索処理装置において、前記時点情報取得手段は、前記コンテンツから１以上の時点に対応した特定表現を抽出することにより、抽出した特定表現から前記時点情報の少なくとも一部を得ることを特徴とする検索処理装置である。
【００１３】
請求項６に係る発明は、請求項５に記載の検索処理装置において、前記時点情報取得手段は、予め定められた正規表現に対応した前記特定表現を前記コンテンツから抽出することを特徴とする検索処理装置である。
【００１４】
請求項７に係る発明は、請求項１から６のいずれか１項に記載の検索処理装置において、前記特徴情報取得手段は、前記対象データのコンテンツに含まれる複数用語の中から１以上の特徴用語を抽出することにより前記特徴情報を得ることを特徴とする検索処理装置である。
【００１５】
請求項８に係る発明は、請求項７に記載の検索処理装置において、前記特徴情報取得手段は、前記コンテンツに含まれる複数用語の中から、当該コンテンツ全体を解析することにより用語ごとに得られる指標が予め定められた条件を満たす１以上の用語を前記特徴用語として抽出することを特徴とする検索処理装置である。
【００１６】
請求項９に係る発明は、対象データに関連する複数時点に対応した時点情報を得る機能と、前記対象データから１以上の特徴用語に対応した特徴情報を得る機能と、前記時点情報と前記特徴情報を組み合わせることにより前記複数時点に対応した検索条件を生成する機能と、をコンピュータに実現させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１に係る発明により、対象データに関連する情報の変遷を検索する検索条件が得られる。
【００１８】
請求項２に係る発明により、対象データのコンテンツから抽出される時点情報に基づく検索条件が得られる。
【００１９】
請求項３に係る発明により、特徴情報を利用して検索されたコンテンツから抽出される時点情報に基づく検索条件が得られる。
【００２０】
請求項４に係る発明により、対象データのコンテンツのみから時点情報を抽出する場合よりも多くの時点に対応した時点情報が得られる。
【００２１】
請求項５に係る発明により、コンテンツから抽出される特定表現から時点情報が得られる。
【００２２】
請求項６に係る発明により、予め定められた正規表現による特定表現の抽出が実現される。
【００２３】
請求項７に係る発明により、対象データのコンテンツから抽出される１以上の特徴用語に対応した特徴情報が得られる。
【００２４】
請求項８に係る発明により、コンテンツ全体を解析することによる特徴用語の抽出が実現される。
【００２５】
請求項９に係る発明により、対象データに関連する情報の変遷を検索するための検索条件を得るプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】検索処理装置の具体例を示す図である。
【図２】検索処理装置が実行する処理の具体例１を示す図である。
【図３】対象データのコンテンツの具体例１を示す図である。
【図４】検索条件と検索結果の具体例１を示す図である。
【図５】検索処理装置が実行する処理の具体例２を示す図である。
【図６】対象データのコンテンツの具体例２を示す図である。
【図７】検索条件と検索結果の具体例２を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
図１は、本発明の具体的な実施態様の一例を示す図である。図１には、検索処理装置１００の具体例が図示されている。図１に示す具体例において、検索処理装置１００は、対象データ取得部１１０と時点情報取得部１２０と特徴情報取得部１３０と検索条件生成部１４０と検索処理部１５０を備えている。
【００２８】
対象データ取得部１１０は、検索処理に利用される対象データを取得する。対象データ取得部１１０は、例えば通信回線（通信ネットワーク）等を介してコンピュータ等の外部の装置から対象データを取得してもよいし、光ディスクや半導体メモリやカードメモリ等の記憶媒体からデータを読み取るデバイスを介して対象データを取得してもよいし、スキャナ等の画像読み取り装置から対象データを取得してもよい。なお、検索処理装置１００に既に記憶されているデータが対象データとされてもよい。
【００２９】
時点情報取得部１２０は、対象データに関連する複数時点に対応した時点情報を取得する。時点には、例えば時の流れの上でのある一点またはある時期などの意味が含まれる。また、時点の具体例には、例えば「年」「月」「日」「時刻」「季節（春夏秋冬）」「前期」「後期」などの時間的な指定に関する情報のうちの少なくとも一つによって特定される時間軸上の一点（瞬間）または時期（期間）などが含まれる。
【００３０】
時点情報取得部１２０は、例えば、対象データのコンテンツから時点情報の少なくとも一部を抽出してもよいし、後に説明する特徴情報を利用して検索されたコンテンツから時点情報の少なくとも一部を抽出してもよい。なお、対象データのコンテンツは、対象データの内容に関するデータである。対象データのコンテンツの具体例には、例えば、文書データや画像データや音声データや動画データなどが含まれる。
【００３１】
特徴情報取得部１３０は、対象データから１以上の特徴用語に対応した特徴情報を取得する。特徴用語とは、対象データに関連する特徴的な用語である。特徴情報取得部１３０は、例えば、対象データのコンテンツに含まれる複数用語の中から１以上の特徴用語を抽出することにより特徴情報を取得してもよい。例えば、対象データのコンテンツに含まれるキーワードとなる用語が特徴用語として抽出されてもよい。
【００３２】
検索条件生成部１４０は、時点情報と特徴情報を組み合わせることにより、複数時点に対応した検索条件を生成する。検索条件生成部１４０は、例えば、時点ごとにその時点に対応した検索条件を生成してもよい。
【００３３】
検索処理部１５０は、検索条件生成部１４０によって生成された検索条件を利用して検索処理を実行する。例えば検索処理部１５０が検索条件に基づいて検索を実行してもよいし、例えば検索処理装置１００とは異なる外部装置に検索条件を送信してその外部装置に検索を実行させてもよい。なお、検索には、例えば公知の検索エンジン（サーチエンジン）が利用されてもよい。公知の検索エンジンを利用した検索であれば、検索条件として、例えばその検索エンジンに入力する文字列または文字列の組み合わせなどが生成される。
【００３４】
図１に例示する検索処理装置１００は、例えば、ユーザが直接的に利用するユーザ装置であってもよい。ユーザ装置の具体例には、コンピュータやスマートフォンやタブレットなどの情報処理装置が含まれる。検索処理装置１００がユーザ装置である場合、検索処理装置１００は、例えば操作デバイス等を介してユーザから受け付けた指示に応じて検索条件を生成する。さらに、例えば検索処理装置１００が検索条件に基づく検索を実行して検索結果をユーザに提供してもよい。
【００３５】
また、図１に例示する検索処理装置１００は、例えば、ユーザが利用するユーザ装置に検索サービスを提供するサービス装置であってもよい。そのサービス装置の実現にはコンピュータなどの情報処理装置が利用されてもよい。検索処理装置１００がサービス装置である場合、検索処理装置１００は、例えば、ユーザ装置から送信される情報（ユーザからの指示など）に応じて検索条件を生成し、生成した検索条件の情報をユーザ装置に送信する。さらに、例えば検索処理装置１００が検索条件に基づく検索を実行して検索結果の情報をユーザ装置に送信してもよい。
【００３６】
なお、図１の検索処理装置１００を例えばコンピュータ（スマートフォンやタブレットなどの情報処理装置でもよい）を利用して実現する場合には、そのコンピュータは、ＣＰＵ等の演算デバイス、メモリやハードディスク等の記憶デバイス、インターネット等の通信回線を利用する通信デバイス、光ディスクや半導体メモリやカードメモリ等の記憶媒体からデータを読み取りデータを書き込むデバイス、ディスプレイ等の表示デバイス、ユーザから操作を受け付ける操作デバイス等のハードウェア資源を備えている。
【００３７】
そして、例えば、図１に示す検索処理装置１００が備える符号を付した複数部分のうちの少なくとも一部の機能に対応したプログラム（ソフトウェア）がコンピュータに読み込まれ、そのコンピュータが備えるハードウェア資源と読み込まれたソフトウェアとの協働により、検索処理装置１００が備える少なくとも一部の機能がコンピュータにより実現される。そのプログラムは、例えば、インターネット等の通信回線を介してコンピュータ（検索処理装置１００）に提供されてもよいし、光ディスクや半導体メモリやカードメモリ等の記憶媒体に記憶されてコンピュータ（検索処理装置１００）に提供されてもよい。
【００３８】
図１に示す検索処理装置１００の全体構成は以上のとおりである。次に、図１の検索処理装置１００により実現される処理等について詳述する。なお、図１に示した構成（部分）については以下の説明において図１の符号を利用する。
【００３９】
図２は、検索処理装置１００が実行する処理の具体例１を示す図（フローチャート）である。図２には、対象データ取得部１１０が取得した対象データに関連する情報の変遷を検索する処理の具体例が図示されている。また、図３は、対象データのコンテンツの具体例１を示す図である。図３には、対象データのコンテンツの具体例である文書データ（対象文書１）が図示されている。
【００４０】
図２に示す具体例１において、時点情報取得部１２０は、対象データのコンテンツから時点情報を抽出する（Ｓ２０１）。時点情報取得部１２０は、例えば対象データのコンテンツから１以上の時点に対応した特定表現を抽出する。時点情報取得部１２０は、例えば予め定められた正規表現に対応した特定表現を対象データのコンテンツから抽出する。例えば、数字の直後に「年」などの文字が続く正規表現に対応した特定表現が抽出される。
【００４１】
図３に例示する具体例１であれば、対象文書１に含まれる表現の中から「２０１７年」が特定表現として抽出される。また、図３に示す具体例１において、数字と「年」「月」「日」を組み合わせた正規表現に対応した特定表現として「２０１７年３月７日」が抽出されてもよい。さらに、形態素解析などにより文書データの内容を形態素（単語など）に分解してから正規表現に対応した特定表現が抽出されてもよいし、正規表現の類似表現が特定表現として抽出されてもよい。
【００４２】
また、例えば検索の前提条件が指定されている場合には、その前提条件を満たす時点情報を抽出するようにしてもよい。例えば、検索の前提条件として「２０１８年以前」が設定されている場合には、２０１８年以前の時点に対応した時点情報が抽出される。図３に示す具体例１であれば、２０１８年以前の時点に対応した時点情報として「２０１７年」が抽出される。なお、検索の前提条件として、期間（例えば２０００年以降かつ２０１８年以前）などが設定されてもよい。
【００４３】
また、時点情報取得部１２０は、例えばユーザにより設定された情報から時点情報を得るようにしてもよい。例えば、検索の前提条件として設定された「２０１８年以前」に含まれる「２０１８年」が時点情報として取得されてもよい。また、時点情報取得部１２０は、例えば対象データの属性情報（メタデータ）から時点情報を得るようにしてもよい。
【００４４】
そして、図２に示す具体例１において、特徴情報取得部１３０は、対象データのコンテンツから特徴情報を抽出する（Ｓ２０２）。特徴情報取得部１３０は、例えば対象データのコンテンツに含まれる複数用語の中から１以上の特徴用語を抽出する。特徴情報取得部１３０は、例えば、対象データのコンテンツに含まれる複数用語の中から、そのコンテンツ全体を解析することにより用語ごとに得られる指標が予め定められた条件を満たす１以上の用語を特徴用語として抽出する。これにより、例えば、対象データのコンテンツに含まれるキーワードとなる用語が特徴用語として抽出される。
【００４５】
図３に例示する具体例１であれば、例えば自然言語解析などの解析処理を利用して対象文書１の全内容が解析され、対象文書１内における用語の重要度や関連度や信頼度などの指標となるスコア（指標値）が導出される。そして、例えば、用語ごとに得られるスコアが予め定められた基準値以上となる用語が特徴用語として抽出される。これにより、図３に例示する対象文書の中から、例えば「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」が特徴用語として抽出される。
【００４６】
なお、図３には、対象データのコンテンツが文書データである具体例を示したが、対象データのコンテンツは、例えば画像データや音声データや動画データなどでもよい。対象データが画像データである場合には、例えば光学文字認識などの解析処理を利用して画像データからテキスト（文書）が抽出される。また、対象データが音声データである場合には、例えば音声認識処理などを利用して音声データからテキスト（文書）が抽出される。また、対象データが動画データである場合には、例えば光学文字認識と音声認識を併用した処理によりテキストが抽出されてもよい。そして、抽出されたテキストで構成される文書データを処理対象として、図２に例示する具体例１の処理が実行されてもよい。
【００４７】
ちなみに、画像データに含まれる画像情報から得られる情報（被写体が人であれば年齢や性別や言語や名前など、被写体が物であれば名称や種類など）や画像データが作成された場所や日時などが特徴情報として抽出されてもよい。また、音声データから得られる話し手に関する情報（話し手の年齢や性別や言語や名前など）や音声データが作成された場所や日時などが特徴情報として抽出されてもよい。また、例えば対象データの属性情報（メタデータ）から特徴情報が抽出されてもよい。
【００４８】
こうして、図２に示す具体例１において、時点情報となる特定表現と特徴情報となる特徴用語が抽出されると、検索条件生成部１４０は、時点情報と特徴情報から複数時点に対応した検索条件を生成する（Ｓ２０３）。そして、生成された検索条件を利用した検索処理が実行される（Ｓ２０４）。
【００４９】
図４は、検索条件と検索結果の具体例１を示す図である。図４には、図３に例示する対象データに関する検索条件と検索結果の具体例が図示されている。
【００５０】
検索条件生成部１４０は、時点情報と特徴情報を組み合わせることにより複数時点に対応した検索条件を生成する。検索条件生成部１４０は、例えば、時点ごとにその時点に対応した検索条件を生成する。
【００５１】
例えば、図３に例示する対象データに関する時点情報として「２０１８年」「２０１７年」が抽出され、図３に例示する対象データに関する特徴情報として「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」が抽出されている場合に、図４に例示する検索条件１と検索条件２が生成される。
【００５２】
検索条件生成部１４０は、例えば、時点情報の一つである「２０１８年」と、特徴情報である「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」を組み合わせることにより、「２０１８年」に対応した検索条件として、図４の検索条件１を生成する。また、検索条件生成部１４０は、時点情報の一つである「２０１７年」と、特徴情報である「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」を組み合わせることにより、「２０１７年」に対応した検索条件として、図４の検索条件２を生成する。
【００５３】
そして、生成された検索条件を利用した検索処理が実行される。図４には、検索条件１と検索条件２を利用した検索処理により得られる検索結果の具体例が図示されている。図４に示す具体例では、検索条件１による検索結果としてチームＡの画像が得られ、検索条件２による検索結果としてチームＢの画像が得られている。
【００５４】
例えば、図４に例示する検索条件１により、２０１８年のＦ社カップに出場したリーグ王者であるチームＡの画像データが検索され、図４に例示する検索条件２により、２０１７年のＦ社カップに出場したリーグ王者であるチームＢの画像データが検索される。つまり、対象データの具体例である図３の対象文書１に関連する情報の変遷として、Ｆ社カップに出場したリーグ王者の変遷（２０１７年のチームＢと２０１８年のチームＡ）が検索される。なお、検索結果は、例えば、ユーザが利用するユーザ装置の表示デバイスに表示されてもよいし、検索処理装置１００が備える表示デバイスに表示されてもよい。
【００５５】
図５は、検索処理装置１００が実行する処理の具体例２を示す図（フローチャート）である。図５には、対象データ取得部１１０が取得した対象データに関連する情報の変遷を検索する処理の具体例が図示されている。また、図６は、対象データのコンテンツの具体例２を示す図である。図６には、対象データのコンテンツの具体例である文書データ（対象文書２）が図示されている。
【００５６】
図５に示す具体例２において、時点情報取得部１２０は、対象データのコンテンツから時点情報を抽出する（Ｓ５０１）。時点情報取得部１２０は、例えば対象データのコンテンツから１以上の時点に対応した特定表現を抽出する。例えば、具体例１（図２のＳ２０１）における処理と同じ処理により、予め定められた正規表現に対応した特定表現が対象データのコンテンツから抽出される。図６に例示する具体例２であれば、対象文書２に含まれる表現の中から「２０１８年」が特定表現として抽出される。
【００５７】
また、図５に示す具体例２において、特徴情報取得部１３０は、対象データのコンテンツから特徴情報を抽出する（Ｓ５０２）。特徴情報取得部１３０は、例えば対象データのコンテンツに含まれる複数用語の中から１以上の特徴用語を抽出する。例えば、具体例１（図２のＳ２０２）における処理と同じ処理により、例えば、対象データのコンテンツに含まれる複数用語の中から、そのコンテンツ全体を解析することにより用語ごとに得られる指標が予め定められた条件を満たす１以上の用語が特徴用語として抽出される。図６に例示する具体例２であれば、対象文書２の中から、例えば「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」が特徴用語として抽出される。
【００５８】
なお、図６には、対象データのコンテンツが文書データである具体例を示したが、対象データのコンテンツは例えば画像データや音声データや動画データなどでもよい。また、例えば対象データの属性情報（メタデータ）から時点情報と特徴情報の少なくとも一方が抽出されてもよい。
【００５９】
そして、図５に示す具体例２において、検索処理部１５０は、対象データのコンテンツから抽出された特徴情報を利用して、対象データに関連するコンテンツ（関連コンテンツ）を検索する（Ｓ５０３）。例えば、特徴情報として抽出された「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」の３つのキーワードを組み合わせた（３つのキーワードを並べた）検索条件を利用した検索処理が実行され、その検索処理の結果として、対象データに関連する関連コンテンツが得られる。これにより、関連コンテンツとして、例えば「２０１６年リーグ王者のチームＣ」「２０１７年リーグ王者のチームＢ」に関する内容を含んだ文書データや画像データや音声データや動画データなどが得られる。
【００６０】
さらに、図５に示す具体例２において、時点情報取得部１２０は、対象データの関連コンテンツから時点情報を抽出する（Ｓ５０４）。時点情報取得部１２０は、例えば関連コンテンツから１以上の時点に対応した特定表現を抽出する。例えば、Ｓ５０１（図２のＳ２０１）における処理と同じ処理により、予め定められた正規表現に対応した特定表現が関連コンテンツから抽出される。関連コンテンツとして、例えば「２０１６年リーグ王者のチームＣ」「２０１７年リーグ王者のチームＢ」に関する内容を含んだ文書データなどが検索されていれば「２０１６年」「２０１７年」が特定表現として抽出される。
【００６１】
こうして、図５に示す具体例２において、時点情報となる特定表現と特徴情報となる特徴用語が抽出されると、検索条件生成部１４０は、時点情報と特徴情報から複数時点に対応した検索条件を生成する（Ｓ５０５）。そして、生成された検索条件を利用した検索処理が実行される（Ｓ５０６）。
【００６２】
図７は、検索条件と検索結果の具体例２を示す図である。図７には、図６に例示する対象データに関する検索条件と検索結果の具体例が図示されている。
【００６３】
検索条件生成部１４０は、時点情報と特徴情報を組み合わせることにより複数時点に対応した検索条件を生成する。検索条件生成部１４０は、例えば、時点ごとにその時点に対応した検索条件を生成する。
【００６４】
例えば、図６に例示する対象データに関する時点情報として、対象データのコンテンツから「２０１８年」が抽出され、関連コンテンツから「２０１７年」「２０１６年」が抽出され、さらに、図６に例示する対象データに関する特徴情報として「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」が抽出されている場合に、図７に例示する検索条件１と検索条件２と検索条件３が生成される。
【００６５】
検索条件生成部１４０は、例えば、時点情報の一つである「２０１８年」と、特徴情報である「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」を組み合わせることにより、「２０１８年」に対応した検索条件として、図７の検索条件１を生成する。また、検索条件生成部１４０は、時点情報の一つである「２０１７年」と、特徴情報である「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」を組み合わせることにより、「２０１７年」に対応した検索条件として、図７の検索条件２を生成する。さらに、検索条件生成部１４０は、時点情報の一つである「２０１６年」と、特徴情報である「国際競技場」「Ｆ社カップ」「リーグ王者」を組み合わせることにより、「２０１６年」に対応した検索条件として、図７の検索条件３を生成する。
【００６６】
そして、生成された検索条件を利用した検索処理が実行される。図７には、検索条件１と検索条件２と検索条件３を利用した検索処理により得られる検索結果の具体例が図示されている。図７に示す具体例では、検索条件１による検索結果としてチームＡの画像が得られ、検索条件２による検索結果としてチームＢの画像が得られ、検索条件３による検索結果としてチームＣの画像が得られている。
【００６７】
例えば、図７に例示する検索条件１により、２０１８年のＦ社カップに出場したリーグ王者であるチームＡの画像データが検索され、図７に例示する検索条件２により、２０１７年のＦ社カップに出場したリーグ王者であるチームＢの画像データが検索され、図７に例示する検索条件３により、２０１６年のＦ社カップに出場したリーグ王者であるチームＣの画像データが検索される。つまり、対象データの具体例である図６の対象文書２に関連する情報の変遷として、Ｆ社カップに出場したリーグ王者の変遷（２０１６年のチームＣと２０１７年のチームＢと２０１８年のチームＡ）が検索される。なお、検索結果は、例えば、ユーザが利用するユーザ装置の表示デバイスに表示されてもよいし、検索処理装置１００が備える表示デバイスに表示されてもよい。
【００６８】
図５から図７を利用して説明した具体例２によれば、対象データのコンテンツに加えて関連コンテンツからも時点情報を抽出しているため、対象データのコンテンツのみから時点情報を抽出する場合よりも多くの時点に対応した時点情報が得られる。
【００６９】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。
【符号の説明】
【００７０】
１００  検索処理装置、１１０  対象データ取得部、１２０  時点情報取得部、１３０  特徴情報取得部、１４０  検索条件生成部、１５０  検索処理部。
【図１】
2019204299.tif 000003
【図２】
2019204299.tif 000004
【図３】
2019204299.tif 000005
【図４】
2019204299.tif 000006
【図５】
2019204299.tif 000007
【図６】
2019204299.tif 000008
【図７】
2019204299.tif 000009