(57)【要約】【課題】感性検索においてユーザの意図が反映された検索結果を得る。【解決手段】クエリに含まれる複数の語において、曖昧性を含む表現として感性情報に展開可能な複数の第１語を推定し、複数の第１語に優先順位を設定し、この優先順位に応じて複数の第１語の中から選択した第１語について検索対象情報１０１に対する感性検索を行なう。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
クエリに含まれる複数の語において、曖昧性を含む表現として感性情報に展開可能な複数の第１語を推定し、
前記複数の第１語に優先順位を設定し、
前記優先順位に応じて前記複数の第１語の中から選択した第１語について検索対象情報に対する感性検索を行なう
処理を、コンピュータに実行させる、感性検索プログラム。
【請求項２】
前記クエリに含まれる複数の語において、前記第１語以外の第２語を推定し、
前記第２語について前記検索対象情報に対するキーワード検索を行ない
前記感性検索の結果と前記キーワード検索の結果とを統合して出力する
処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項１記載の感性検索プログラム。
【請求項３】
前記検索対象情報中における出現頻度に基づいて前記第１語の推定を行なう処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項１または２記載の感性検索プログラム。
【請求項４】
クエリを受け付ける入力部と、
前記クエリに含まれる複数の語において、曖昧性を含む表現として感性情報に展開可能な複数の第１語を推定する第１推定部と、
前記複数の第１語に優先順位を設定する設定部と、
前記優先順位に応じて前記複数の第１語の中から選択した第１語について検索対象情報に対する感性検索を行なう感性検索部と
を備える、情報処理装置。
【請求項５】
クエリに含まれる複数の語において、曖昧性を含む表現として感性情報に展開可能な複数の第１語を推定し、
前記複数の第１語に優先順位を設定する処理と、
前記優先順位に応じて前記複数の第１語の中から選択した第１語について検索対象情報に対する感性検索を行なう処理と
を備える、感性検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、感性検索プログラム，情報処理装置および感性検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、様々なＷｅｂサービスが提供されている。中でも検索サービスは、ホテルの検索や飲食店の検索、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトの商品検索など、利用頻度の多いサービスである。
【０００３】
しかし、食事や洋服など、スペックで定義される価値よりも雰囲気やイメージなどの感性的な価値が重視される商品を検索する場合、商品紹介文と検索する人物が利用する感性的なキーワードとは必ずしも一致しない。そのため、キーワードマッチングによる検索システムは有効に機能しないという問題がある。
【０００４】
そこで、感性的な価値が重視される商品を、直感的に検索できる感性検索システムが知られている。
【０００５】
感性検索システムにおいては、検索対象のイメージの種類を示す側面情報（外見的特徴、人柄など）を定義する。また、単語に対して、検索対象が有するイメージを側面情報毎に定量的な値（感性ベクトル）で表した感性情報を定義する。
【０００６】
そして、従来の感性検索システムにおいては、ユーザが検索のために入力したクエリに含まれる複数の語（各表現）を無条件に感性ベクトルに変換し、感性ベクトルの類似度に基づき検索結果を表示する。
【０００７】
例えば、ユーザが「オフでも使えるブロードのワイシャツ」とのクエリを入力して検索する例について示す。このクエリ「オフでも使えるブロードのワイシャツ」においては、素材を示す「ブロードの」およびシャツの種類を特定する「ワイシャツ」の各語はユーザが望む外せない条件であると言える。これに対して、「オフでも使える」との語は曖昧性を含む表現となっている。
【０００８】
従来の感性検索システムにおいては、ユーザクエリに含まれる「ブロードの」，「ワイシャツ」および「オフでも使える」をそれぞれ感性ベクトルに置き換え、これらの感性ベクトルの値を総合した総合感性ベクトルを算出する。そして、この総合感性ベクトルの値との類似度に基づく検索結果を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１１−４８５２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来の感性検索システムにおいては、上述の如く、ユーザが検索のために入力したクエリに含まれる複数の語（各表現）を無条件に感性ベクトルに変換し、感性ベクトルの類似度を主にして、検索結果を表示する。
【００１１】
そのため、検索結果として、「ワイシャツ」ではない、「カジュアルシャツでよりドレス寄りのシャツ」が提示されてしまうことがあり、ユーザが外せない条件である、「ブロードの」「ドレスシャツ（ワイシャツ）」が反映されない結果が得られてしまう。すなわち、ユーザが意図しない検索結果が出力される。
【００１２】
１つの側面では、本発明は、感性検索においてユーザの意図が反映された検索結果を得ることができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
このため、この感性検索プログラムは、クエリに含まれる複数の語において、曖昧性を含む表現として感性情報に展開可能な複数の第１語を推定し、前記複数の第１語に優先順位を設定し、前記優先順位に応じて前記複数の第１語の中から選択した第１語について検索対象情報に対する感性検索を行なう処理を、コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
一実施形態によれば、感性検索においてユーザの意図が反映された検索結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】説明文語彙集合における語彙の出現頻度の関係性を示す図である。
【図２】実施形態の一例としての情報処理システムの構成を模式的に示す図である。
【図３】実施形態の一例としての情報処理システムにおけるクライアント端末の表示画面を例示する図である。
【図４】実施形態の一例としての情報処理システムにおける管理サーバのハードウェア構成を例示する図である。
【図５】実施形態の一例としての情報処理システムにおける管理サーバの機能構成を示す図である。
【図６】実施形態の一例としての情報処理システムにおける感性ベクトル定義辞書を例示する図である。
【図７】実施形態の一例としての情報処理システムにおける同一のユーザクエリに対する再検索処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】実施形態の一例としての情報処理システムにおける処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本感性検索プログラム，情報処理装置および感性検索方法にかかる実施の形態を説明する。ただし、以下に示す実施形態はあくまでも例示に過ぎず、実施形態で明示しない種々の変形例や技術の適用を排除する意図はない。すなわち、本実施形態を、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形（実施形態および各変形例を組み合わせる等）して実施することができる。また、各図は、図中に示す構成要素のみを備えるという趣旨ではなく、他の機能等を含むことができる。
【００１７】
（Ａ）概要
最初に、実施形態の一例としての情報処理システム１（図２参照）による処理の概要を説明する。
本情報処理システム１においては、ユーザから入力される検索クエリ文中で、（１）曖昧性を含む表現として感性ベクトルに展開可能な語（語彙）、および、（２）ユーザが外せない条件を指定する語彙の推定をそれぞれ行なう。
【００１８】
例えば、衣類を検索するための「ブロード生地のお洒落なパンツ」という検索クエリには、「ブロード生地の」、「お洒落な」および「パンツ」の３つの語（語彙）が含まれる。
【００１９】
これらの３つの語彙のうち、「お洒落な」は曖昧性を含み抽象度が高い表現（語彙）である。このような曖昧性を含む語彙は、商品の説明文中で多様な他の語の修飾にも用いられるため、統計的に出現頻度が高い傾向がある。以下、曖昧性を含み抽象度が高い表現の語彙を「曖昧な抽象表現」という場合がある。
【００２０】
これに対して、「ブロード生地の」および「パンツ」は、ユーザが外せない条件（必須条件）を指定する語彙であり、これらの語彙に基づいて感性検索を行なった結果として、例えば「サテン生地」や「スカート」が提示されることとなった場合、その検索結果にユーザが満足することはない。
【００２１】
このようなユーザが外せない条件を指定する語彙である「ブロード生地の」は、個々の商品の特徴を具体的に限定的に修飾するため、商品の説明文集合の中で、統計的に出現頻度が低い傾向がある。以下、特徴を具体的に限定的に修飾する語彙を、「具体的な限定的修飾表現」という場合がある。
【００２２】
ただし、ユーザが外せない条件を指定する語彙であっても、検索ＤＢ（Data Base）において属性項目として設定される一般的な用語（例えば、「スカート」）は、使用頻度（出現頻度）が高い。
【００２３】
また、以下、ユーザが検索を行なうために入力するクエリ（検索クエリ）をユーザクエリという場合がある。
【００２４】
図１は説明文語彙集合における語彙の出現頻度の関係性を示す図である。
【００２５】
検索対象商品ＤＢ１０１には、商品の説明文を構成する説明文集合とＤＢの属性項目（ＤＢ属性項目）とが含まれる。ＤＢ属性項目を構成する語彙をＤＢ属性項目語彙集合という場合がある。
【００２６】
この図１に示す例においては、検索対象商品ＤＢ１０１に格納される商品の説明文に含まれる語彙（説明文集合）とＤＢの属性項目として用いられている語彙（ＤＢ属性項目，ＤＢ属性項目語彙集合）とを合わせて説明文語彙集合Ｘで表す。
【００２７】
この説明文語彙集合Ｘには、曖昧な抽象表現の集合Ａと、具体的な限定的修飾表現の集合Ｂとが含まれる。また、具体的な限定的修飾表現の集合Ｂには、ＤＢ属性項目語彙集合Ｃが含まれる（集合ＣはＤＢ属性項目も含む）。
【００２８】
説明文語彙集合Ｘにおける語彙の出現頻度の関係性は以下のように表すことができる。
【００２９】
｛語彙集合Ａの頻度｝＞｛（語彙集合Ｂ−Ｃ）の頻度｝
本情報処理システム１においては、以下の手順１〜４に従って、（１）曖昧性を含む表現として感性ベクトルに展開可能な語（語彙）と、（２）ユーザが外せない条件を指定する語彙との推定をそれぞれ行なう。
【００３０】
語彙の推定には、検索対象となる商品の説明文の集合全体の中で使われている語彙の頻度（出現頻度）を用いる。
【００３１】
手順１：本情報処理システム１において、事前に検索対象商品ＤＢ１０１（図１参照）中の商品紹介説明文中の語彙を抽出し集合Ｘとする。また、これらの語彙の頻度情報を求める。
【００３２】
手順２：事前に検索対象商品ＤＢ１０１のＤＢ属性項目として用いられている語彙を抽出し、これらの語彙を集合Ｃとする。このような検索対象のＤＢにおいて項目情報として予め設定されている語彙は、無条件に（２）ユーザが外せない条件であると推定する。
【００３３】
手順３：ユーザクエリ中で集合Ｃに相当する語彙は（２）ユーザが外せない条件を指定する語彙であると推定する。
【００３４】
手順４：ユーザクエリにおける残りの語彙で、集合Ｘ中の出現頻度が所定の閾値を超えるものを、（１）曖昧性を含む表現として感性ベクトルに展開可能な語彙と推定する。また、閾値以下のものを、（２）ユーザが外せない条件を指定する語彙と推定する。
【００３５】
このように、集合Ｃ以外の語彙について、頻度が所定の閾値以下のものを（１）曖昧性を含む表現として感性ベクトルに展開可能な語と推定し、閾値を超えるものを（２）ユーザが外せない条件を含む語と推定する。
【００３６】
例えば、検索対象商品ＤＢ１０１のＤＢ属性項目として「ワイシャツ」，「Ｔシャツ」，「ポロシャツ」等が含まれているものとし、ユーザクエリが「オフでも使えるブロードのワイシャツ」である例について示す。
【００３７】
このユーザクエリには、「オフでも使える」，「ブロードの」および「ワイシャツ」の３つの語彙が含まれる。
【００３８】
ここで、「ワイシャツ」は検索対象商品ＤＢ１０１のＤＢ属性項目として含まれているので、（２）ユーザが外せない条件を指定する語彙と特定される。
【００３９】
また、集合Ｘにおいて、「オフでも使える」の出現頻度が閾値よりも大きく，「ブロードの」の出現頻度が閾値以下である場合には、「オフでも使える」は（１）曖昧性を含む表現として感性ベクトルに展開可能な語彙と推定され、「ブロードの」は（２）ユーザが外せない条件を指定する語彙と推定される。
【００４０】
また、本情報処理システム１においては、（１）曖昧性を含む表現として感性ベクトルに展開可能な語彙については、検索対象商品ＤＢ１０１において出現頻度が多い語彙を優先して、順次、感性ベクトルに展開し、この展開の度に展開された感性ベクトルを考慮した全文検索を行なう。
【００４１】
（Ｂ）構成
図２は実施形態の一例としての情報処理システム１のハードウェア構成を模式的に示す図である。
【００４２】
情報処理システム１は、図２に示すように、管理サーバ１０，ネットワーク３０および１つ以上（図１に示す例では２つ）のクライアント端末２０−１，２０−２を備える。
【００４３】
管理サーバ１０とクライアント端末２０−１，２０−２とはネットワーク３０を介して通信可能に接続されている。
【００４４】
クライアント端末２０−１，２０−２は、ＰＣ（Personal Computer）やスマートフォン，タブレット等の情報処理装置（コンピュータ）であって、管理サーバ１０が提供するサービスをユーザが利用するために用いられる。本実施形態においては、ユーザがクライアント端末２０−１，２０−２を用いて管理サーバ１０が提供する検索システムを利用する。
【００４５】
なお、以下、クライアント端末を示す符号としては、複数のクライアント端末のうち１つを特定する必要があるときには符号２０−１，２０−２を用いるが、任意のクライアント端末を指すときには符号２０を用いる。
【００４６】
クライアント端末２０は、例えば、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit），メモリ，入力装置および出力装置を備え、ＣＰＵがプログラムを実行することで種々の機能を実現する。
【００４７】
例えば、クライアント端末２０において、ユーザがキーボードやタッチパネル等の入力装置を用いて検索を行なうためのクエリ（ユーザクエリ；検索条件）を入力し、管理サーバ１０からこの検索クエリに応じて送信された検索結果を取得する。この取得された検索結果は、ディスプレイやタッチパネル等の出力装置（表示装置）に出力される。
【００４８】
なお、ユーザクエリの入力は、図示しないマイクを用いた音声入力によって行なってもよい。また、検索結果の出力は図示しないスピーカを用いた音声出力によって行なってもよい。
【００４９】
また、本情報処理システム１においては、ユーザは、検索サービスを用いるために、入力装置を用いて検索対象に関するテキストを検索条件（ユーザクエリ）として入力する。ユーザクエリはキーワードであってもよく、また任意のテキスト文（自由文，フリーテキスト）であってもよい。
【００５０】
図３は実施形態の一例としての情報処理システム１におけるクライアント端末２０の表示画面を例示する図である。
【００５１】
この図３に例示する表示画面は、管理サーバ１０がウェブページとして提供する検索サービスをブラウザによって表示するものである。
【００５２】
この表示画面は、インタフェース画面５０１と検索結果表示画面５０３とを備える。
【００５３】
インタフェース画面５０１は、ユーザと検索サービスとの対話に用いられる。例えば、  図３に例示するインタフェース画面５０１においては、検索サービスからユーザに対する「どこに着ていく服を探していますか？」との質問が表示されている。
【００５４】
ユーザはこのインタフェース画面５０１に表示された検索サービスからの質問に答える形式で、ユーザクエリ入力ボックス５０２からユーザクエリ（検索クエリ）を入力する。この図３に示す例においては、ユーザは「オフでも使えるブロードのワイシャツ」とのユーザクエリを入力している。
【００５５】
検索サービスはこのユーザクエリ入力ボックス５０２から入力されたユーザクエリに基づき、検索対象商品ＤＢ１０１に対する検索を実行する。
【００５６】
検索結果表示画面５０３には、検索システムが行なった検索の結果（検索結果）が出力される。図３に例示する検索結果表示画面５０３においては、入力されたユーザクエリに基づいて管理サーバ１０が検索を行なった結果として、複数のシャツの画像と説明文とが一覧として表示されている。
【００５７】
ネットワーク３０は、例えば、イーサネット（登録商標）等のコンピュータネットワークである。クライアント端末２０や管理サーバ１０はネットワーク３０に対して、有線もしくは無線のいずれの形態で接続されてもよい。
【００５８】
管理サーバ１０は、例えばサーバ機能を有する情報処理装置（コンピュータ）である。管理サーバ１０は、検索対象商品ＤＢ１０１（図１参照）を備え、ユーザによりクライアント端末２０から入力されたユーザクエリに基づいて検索対象商品ＤＢ１０１に対して検索を行ない、その検索結果をクライアント端末２０に応答する。
【００５９】
本実施形態においては、本情報処理システム１が提供する検索サービスとして、衣料品を検索対象商品として取り扱う商品検索システムである例について示す。
【００６０】
図４は実施形態の一例としての情報処理システム１における管理サーバ１０のハードウェア構成を例示する図である。
【００６１】
管理サーバ１０は、サーバ機能を備えた情報処理装置（コンピュータ）であり、図４に示すように、ＣＰＵ１１，メモリ１２，記憶装置１３およびネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）１４を備える。
【００６２】
また管理サーバ１０には、図４に示すように、検索対象商品ＤＢ１０１，商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２，感性ベクトル定義辞書１０３および説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４が備えられている。なお、これらの検索対象商品ＤＢ１０１，商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２，感性ベクトル定義辞書１０３および説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４についての説明は後述する。
【００６３】
記憶装置１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive），ＳＳＤ（Solid State Drive），ＳＣＭ（Storage Class Memory）等の記憶装置であって、種々のデータやプログラムを格納するものである。
【００６４】
ネットワークインタフェース１４は、ネットワーク３０と通信可能に接続するインタフェースであり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースである。
【００６５】
メモリ１２はＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）を含む記憶メモリである。メモリ１２のＲＯＭには、ＯＳ（Operating System）や検索処理にかかるソフトウェアプログラムやこのプログラム用のデータ類が書き込まれている。メモリ１２上のソフトウェアプログラムは、ＣＰＵ１１に適宜読み込まれて実行される。また、メモリ１２のＲＡＭは、一次記憶メモリあるいはワーキングメモリとして利用される。
【００６６】
ＣＰＵ１１は、制御ユニット（制御回路）や演算ユニット（演算回路），キャッシュメモリ（レジスタ群）等を内蔵する処理装置（プロセッサ）であり、種々の制御や演算を行なう。ＣＰＵ１１は、メモリ１２に格納されたＯＳやプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。本情報処理システム１においては、ＣＰＵ１１が感性検索プログラムを実行することで検索システム（商品検索システム）が実現される。
【００６７】
図５は実施形態の一例としての情報処理システム１の管理サーバ１０の機能構成を示す図である。
【００６８】
ＣＰＵ１１は、メモリ１２に格納されたＯＳやプログラムを実行することにより、図５に例示する、検索対象商品ＤＢ１０１，商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２，感性ベクトル定義辞書１０３および説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４としての各機能を実現する。
【００６９】
また、ＣＰＵ１１は、メモリ１２に格納されたＯＳやプログラムを実行することにより、図５に例示する、商品ＤＢ属性項目語彙抽出部１１１，説明文語彙抽出部１１２，説明文語彙頻度計算部１１３，感性ベクトル計算部１１４，ユーザクエリ入力部１１５，入力テキスト解析部１１６，感性ベクトル展開語彙特定部１１０，ハイブリッド検索部１２０および検索結果表示部１２６としての機能を実現する。
【００７０】
また、感性ベクトル展開語彙特定部１１０は、ＤＢ属性項目語彙特定部１１７，語彙頻度設定部１１８，感性ベクトル展開語彙特定部１１９，商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２および説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４としての機能を備える。
【００７１】
さらに、ハイブリッド検索部１２０は、検索制御部１２１，感性ベクトル展開部１２２，感性検索実行部１２３，キーワード検索実行部１２４および検索結果統合部１２５としての機能を備える。
【００７２】
検索対象商品ＤＢ１０１は、検索対象となる商品に関する情報を格納するデータベースである。
【００７３】
検索対象商品ＤＢ１０１には、商品に関する情報として、例えば、商品ＩＤ，カテゴリ属性とその項目，商品の説明文および商品に対する感性ベクトルが格納される。
【００７４】
商品ＩＤは、商品を一意に特定する識別情報であり、例えば、“ID = 0237”のように、英数字や記号の組み合わせで構成される情報が商品ＩＤとして予め商品毎に設定される。
【００７５】
カテゴリ属性は、商品に関する情報の種類である。例えば、「シャツの種類（シャツ）」，「色」，「柄」等の情報がカテゴリ属性として用いられる。項目は、カテゴリ属性の具体的な値である。
【００７６】
以下に、カテゴリ属性と項目との具体的な組み合わせを例示する。
【００７７】
（カテゴリ属性：項目）＝（シャツ：ドレスシャツ），（色：白），（柄：ストライプ），・・・
説明文は、商品を説明する文章である。例えば、「ブロード生地のゆったりとしたワイシャツ」という文章が用いられる。
【００７８】
感性ベクトルとは、検索対象（本実施形態では商品）が有するイメージ（印象）を、側面情報毎にベクトル（感性ベクトル）を用いて定量的に表す情報である。
【００７９】
すなわち、感性ベクトルは、語彙について、その語彙から人が受ける印象を、１つ以上（本実施形態では３種類）の感性軸での数値（感性スコア，ベクトル値）で表す
側面情報は、「外見的特徴」、「容姿」、「性格」など、感性表現が表すイメージの種類を示す情報であり、既存のオントロジ等の予め定めた分類体系に従い、１つの感性表現に対して少なくとも１つの側面情報を付与するものとする。
【００８０】
なお、側面情報として日本語語彙大系の一般名詞意味属性体系のカテゴリ（高級な，柔らかな：「品質」、明るい：「性格」など）を利用してもよい。
【００８１】
感性軸は側面情報に対応するものとする。また、感性ベクトルを感性情報といってもよい。
【００８２】
感性ベクトルは、予め定められた次元数を有するベクトル空間の各次元の軸（感性軸）に対して予め定められた値を有する。例えば、感性ベクトルの次元数を３とし、第１次元の軸＝トラディショナル、第２次元の軸＝カジュアル、第３次元の軸＝こなれ感、と定めているものとする。
【００８３】
すなわち、本例においては、シャツに関する側面情報として、「トラディショナル」，「カジュアル」および「こなれ感」を用いる。感性ベクトルは、これらの側面情報を感性軸として、それぞれを数値である感性スコアを用いて表す。
【００８４】
感性スコアとしては、例えば、１以下の数値を用いてもよい。例えば、よりトラディショナルであるほど感性スコアの値が大きいものとする。同様に、よりカジュアルであるほど感性スコアの値が大きく、よりこなれ感があるほど感性スコアの値が大きいものとする。
【００８５】
本実施形態においては、感性ベクトルを以下のように、感性スコアを表す数値の組み合わせで表す。
（トラディショナル，カジュアル，こなれ感）＝（0.6, 0.7, 0.2）
検索対象商品ＤＢ１０１においては、商品毎にこのような感性ベクトルを備える。
【００８６】
なお、検索対象商品ＤＢ１０１において、感性ベクトルは、外部から与えられた（例えば人手で定義された）ものを格納してもよい。また、後述する感性ベクトル定義辞書１０３を用いて感性ベクトル計算部１１４が算出した値を格納してもよい。
【００８７】
なお、感性ベクトルは既知の種々の手法を用いて実現することができ、その詳細な説明は省略する。
【００８８】
感性ベクトル定義辞書１０３は、語彙に対して、１つ以上（本実施形態では、トラディショナル，カジュアルおよびこなれ感の３種類）の感性軸（側面情報）に対応する数値（感性スコア，ベクトル値）の組み合わせを対応付けて構成されている。
【００８９】
感性ベクトル定義辞書１０３は、後述の如く、感性ベクトル計算部１１４が、検索対象商品ＤＢ１０１の各商品説明文に対して感性ベクトルを計算する際や、ユーザクエリ中に含まれる語彙（感性ベクトル展開語彙）に対して感性ベクトルを計算するために用いられる。
【００９０】
図６は実施形態の一例としての情報処理システム１における感性ベクトル定義辞書１０３を例示する図である。
【００９１】
図６に例示する感性ベクトル定義辞書１０３は、語彙に対して、トラディショナル，カジュアルおよびこなれ感の３つの感性軸の感性スコアを定義することで構成されている。
【００９２】
例えば、語彙「ドレスシャツ」について、感性軸「トラディショナル」の感性スコアは0.9であり、感性軸「カジュアル」の感性スコアは0.1であり、感性軸「こなれ感」の感性スコアは0.1である。
【００９３】
感性ベクトル計算部１１４は、検索対象商品ＤＢ１０１の各商品説明文に対して、感性ベクトル定義辞書１０３を参照しながら、各商品ＩＤの商品の説明文に対応する感性ベクトルを計算する。感性ベクトル計算部１１４は、例えば、感性ベクトル定義辞書１０３に登録された語彙が説明文中に出現する度に、各感性軸（トラディショナル，カジュアル，こなれ感）毎に感性スコアを加算し、最後に各感性スコアの平均値を並べた値を感性ベクトルとして算出する。
【００９４】
以下、語彙に対して感性ベクトルの算出を行なうことを感性ベクトルに展開するという場合がある。
【００９５】
また、感性ベクトル計算部１１４は、ユーザクエリに含まれる語彙に対しても、同様の手法で感性ベクトルを計算する。
【００９６】
商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２は、検索対象商品ＤＢ１０１中において、カテゴリ属性名として利用されている語彙および項目名として利用されている語彙の一覧を格納するデータベースである。
【００９７】
以下、検索対象商品ＤＢ１０１においてカテゴリ属性名や項目名として用いられている語彙を商品ＤＢ属性項目語彙という場合がある。すなわち、商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２は商品ＤＢ属性項目語彙を格納する。
【００９８】
商品ＤＢ属性項目語彙抽出部１１１は、検索対象商品ＤＢ１０１から、カテゴリ属性名と項目名として利用されている語彙の一覧を抽出しリスト化することで、商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２を作成する。商品ＤＢ属性項目語彙抽出部１１１による商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２の作成は、例えば、検索システムの初期設定時に行なってもよく、また、検索対象商品ＤＢ１０１の更新等が行なわれる度に行なってもよい。
【００９９】
説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４は、検索対象商品ＤＢ１０１に格納されている商品の各説明文中に出現する各語彙の出現頻度情報を格納するデータベースである。
【０１００】
説明文語彙抽出部１１２は、検索対象商品ＤＢ１０１に格納されている商品の各説明文に対して、例えば形態素解析処理を行なうことで、説明文中に利用されている語彙を抽出しリスト（語彙リスト）を作成する。説明文語彙抽出部１１２は、説明文中において連続する名詞形態素を一つにまとめる複合名詞化の処理や、動詞や形容詞などの活用形を終止形に揃えるなどの整形処理を後処理として行なってもよい。この後処理により、頻度情報の精度を上げることができる。
【０１０１】
説明文語彙抽出部１１２による説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４の作成は、例えば、検索システムの初期設定時に行なってもよく、また、検索対象商品ＤＢ１０１の更新等が行なわれる度に行なってもよい。
【０１０２】
説明文語彙頻度計算部１１３は、説明文語彙抽出部１１２によって抽出された各語彙の出現頻度を計算する。この語彙の出現頻度の計算は既知の手法を用いることで実現でき、その説明は省略する。出現頻度の計算後、説明文語彙頻度計算部１１３は、最大頻度で各頻度を除算することで正規化を行なう。説明文語彙頻度計算部１１３は、正規化された頻度情報を説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４に登録する。
【０１０３】
ユーザクエリ入力部１１５は、ユーザが入力するユーザクエリを受け付ける。例えば、図３に例示するウェブページにおいて、ユーザがインタフェース画面５０１のユーザクエリ入力ボックス５０２から入力した情報がユーザクエリ入力部１１５に入力される。ユーザクエリ入力部１１５は、クエリを受け付ける入力部の一例である。
【０１０４】
入力テキスト解析部１１６は、ユーザクエリ入力部１１５が受け付けたユーザクエリを形態素解析する。入力テキスト解析部１１６は、説明文語彙抽出部１１２による処理と同様の手法を用いて、ユーザクエリに含まれている語彙を抽出する。入力テキスト解析部１１６は、ユーザクエリから抽出した語彙について、連続する名詞形態素を一つにまとめる複合名詞化の処理や、動詞や形容詞などの活用形を終止形に揃えるなどの整形処理を後処理として行なってもよい。
【０１０５】
感性ベクトル展開語彙特定部１１０は、ユーザクエリに含まれる各語彙について、感性ベクトルに展開するか否かの特定を行う。すなわち、感性ベクトル展開語彙特定部１１０は、後述するハイブリッド検索部１２０において感性ベクトルでマッチングすべき語彙と、キーワードでマッチングすべき語彙とを特定し、感性ベクトルへの展開の順位付けを行なう。
【０１０６】
ＤＢ属性項目語彙特定部１１７は、商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２を参照して、ユーザクエリに含まれる語彙が検索対象商品ＤＢ１０１においてカテゴリ属性名や項目名として用いられているか否かを判断する。ユーザクエリから抽出された語彙が商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２に登録されている語彙と一致した場合に、ＤＢ属性項目語彙特定部１１７は、当該語彙を商品ＤＢ属性項目語彙と判断する。
【０１０７】
すなわち、ＤＢ属性項目語彙特定部１１７は、商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２を参照することで、ユーザクエリに含まれる１つ以上の語彙の中において、商品ＤＢ属性項目語彙に該当する語彙（第２語）を特定する。
【０１０８】
語彙頻度設定部１１８は、ユーザクエリに含まれる語彙であって、商品ＤＢ属性項目語彙に該当しない語彙について、説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４を参照して、各語彙の出現頻度（出現頻度情報）を特定する。なお、出現頻度は既知の手法で取得することができ、その説明は省略する。
【０１０９】
頻度情報を正規化した値を感性ベクトル展開のための重みスコアとして各語に付与してもよい。
【０１１０】
感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、ユーザクエリに含まれる語彙について、感性ベクトルによるマッチングで検索を行なうものであるか、キーワードマッチングによる検索を行なうものであるかの推定（切り分け）を行なう。感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、第１推定部の一例である。
【０１１１】
感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、入力テキスト解析部１１６によってユーザクエリから抽出された各語彙について、説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４（集合Ｘ）を参照して、各語彙の、検索対象商品ＤＢ１０１に格納されている商品の各説明文中における出現頻度情報を取得する。
【０１１２】
感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、ユーザクエリから抽出された各語彙の出現頻度を所定の閾値と比較することで、当該語彙が（１）曖昧性を含む表現として感性ベクトルに展開可能な語彙であるか、（２）ユーザが外せない条件を指定する語彙であるかを推定する。
【０１１３】
以下、（１）曖昧性を含む表現として感性ベクトルに展開可能な語彙を、感性ベクトル展開語彙という場合がある。この感性ベクトル展開語彙が、クエリに含まれる複数の語（語彙）において、曖昧性を含む表現（感性表現）として感性情報（感性ベクトル）に展開可能な複数の第１語に相当する。
【０１１４】
また、以下、（２）ユーザが外せない条件を指定する語彙を、必須条件語彙という場合がある。この必須条件語彙が、クエリに含まれる語彙のうち第１語以外の第２語に相当する。
【０１１５】
感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、ユーザクエリから抽出された語彙の出現頻度が所定の閾値よりも高い場合には、当該語彙を感性ベクトル展開語彙であると推定する。
【０１１６】
また、感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、ユーザクエリから抽出された語彙の出現頻度が所定の閾値以下の場合には、当該語彙を必須条件語彙であると推定する。
【０１１７】
さらに、感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、ユーザクエリに含まれる語彙であって、ＤＢ属性項目語彙特定部１１７によって商品ＤＢ属性項目語彙に該当すると特定された語彙を必須条件語彙であると推定する。
【０１１８】
感性ベクトル展開語彙は、後述するハイブリッド検索部１２０において、感性検索実行部１２３による感性ベクトル検索が行なわれる。一方、必須条件語彙は、ハイブリッド検索部１２０において、キーワード検索実行部１２４によるキーワード検索が行なわれる。
【０１１９】
また、感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、感性ベクトルに展開する優先順位が高い語彙として、設定された頻度情報が最も大きい語彙から順にソートし、最後に、商品ＤＢ属性項目語彙に該当する語彙が並ぶように並び替える。感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、設定部の一例である。
【０１２０】
例えば、ユーザクエリに含まれる語彙において、感性ベクトル展開語彙が複数ある場合には、これらの複数の感性ベクトル展開語彙において、検索対象商品ＤＢ１０１における出現頻度が高い語彙を、感性ベクトルに展開する優先順位を高く設定する。
【０１２１】
これにより、後述するハイブリッド検索部１２０において、検索対象商品ＤＢ１０１の説明文中における出現頻度が高い語彙が優先して感性ベクトル検索されることとなる。
【０１２２】
なお、優先順位を設定することを重み付けを行なうと表現してもよい。重みが大きい（重い）ことが優先順位が高いことに相当し、重みが小さい（軽い）ことが優先順位が低いことに相当する。
【０１２３】
ハイブリッド検索部１２０は、優先順位が高い語彙から順に感性ベクトルに展開し、展開されていないユーザクエリ語彙はキーワードマッチングで検索する。また、展開された語彙に対しては、感性ベクトルによるマッチングで検索を行なう。その後、これらの両者の検索結果の論理積（ＡＮＤ）を取って、最終的な検索結果とする。
【０１２４】
ハイブリッド検索部１２０は、この検索を、優先順位が高い語彙から順に感性ベクトルに展開しながら、展開する語彙が無くなるまで続ける。
【０１２５】
検索制御部１２１は、特定の順位までの語彙を感性ベクトルに展開した上で、感性ベクトルによる検索を実行し、キーワードによる全文検索を実行し、結果を統合処理するまでをワンセットとする一連の処理を、感性ベクトル展開の優先順位が上位の語彙から順に感性ベクトルに展開しながら、繰り返し行なう。
【０１２６】
検索制御部１２１は、感性ベクトル展開のための重みが最も大きい物から順に感性ベクトルへ展開し、展開する度に全文検索を行なう。
【０１２７】
感性ベクトル展開部１２２は、検索制御部１２１が指定する順位までの語彙の感性ベクトルを、感性ベクトル定義辞書１０３を参照しながら感性ベクトル計算部１１４により計算し、求められた各語彙の感性ベクトルの平均値を求める。
【０１２８】
感性検索実行部１２３は、感性ベクトル展開部１２２によって算出された感性ベクトルの平均値に一定の閾値以上の類似度で類似する感性ベクトルを持った商品説明文（＝商品ＩＤ）を抽出する。類似度の判定は、コサイン距離等、既知の種々の手法を用いて行なうことができる。感性検索実行部１２３は感性検索部の一例である。
【０１２９】
キーワード検索実行部１２４は、ユーザクエリに含まれる語彙のうち、感性ベクトルに展開されていない語彙をキーワードとして、検索対象商品ＤＢ１０１の説明文を対象に全文検索（キーワード検索）を実行する。キーワード検索実行部１２４は、キーワード検索部の一例である。
【０１３０】
検索結果統合部１２５は、感性検索実行部１２３による検索結果とキーワード検索実行部１２４による検索結果との論理積となる結果を抽出し、感性検索実行部１２３の類似度の高い結果から並べる。
【０１３１】
検索結果統合部１２５は、検索制御部１２１による２回目以降の検索である場合には、前回までの検索結果に後続するように（次になるように）、新しく検索した検索結果（今回の検索結果）を追加する。
【０１３２】
検索結果表示部１２６は、検索結果統合部１２５によって統合された検索結果一覧をユーザに表示する。検索結果統合部１２５および検索結果表示部１２６は、出力処理部の一例である。
【０１３３】
検索結果を上位から順に示すことで、あたかも、必須条件語彙に従って、検索結果をソートされた結果を得る。
【０１３４】
また、検索結果表示部１２６は、展開・検索を行なった順に、検索結果をユーザに提示することで、あたかも、曖昧性を含む表現の部分は感性的に合致する他の表現で、且つ、ユーザの所望する具体的な条件はそのままその条件に合致した結果がでるように、検索結果をソートされたようにユーザに提示する。なお、ユーザへの検索結果の表示は、インタラクティブに時系列で追加表示してもよく、また、一括表示しても良い。
【０１３５】
例えば、検索結果表示部１２６は、図３に例示した表示画面の検索結果表示画面５０３に表示させる画像データを作成する。
【０１３６】
また、本情報処理システム１においては、ユーザクエリに含まれる全ての語彙に対して感性ベクトル検索を行なってもよい。
【０１３７】
すなわち、ハイブリッド検索部１２０において、検索制御部１２１は、ユーザクエリに含まれる全ての語彙のうち、感性ベクトル展開語彙特定部１１９により必須条件語彙として判定された語彙を感性ベクトル展開語彙として再度の検索を行なってもよい。
【０１３８】
以下、ユーザクエリに含まれる全ての語彙のうち、感性ベクトル検索が行なわれていない語彙を未展開の語彙という場合がある。
【０１３９】
検索制御部１２１は、未展開の語彙がある場合には、ユーザクエリに含まれる全ての語彙に対して感性ベクトル検索が行なわれるまで（未展開の語彙がなくなるまで）、未展開の語彙を１つずつ感性ベクトル展開語彙に切り替えながら、同じユーザクエリについて再検索を繰り返し行なってもよい。
【０１４０】
図７は実施形態の一例としての情報処理システム１における同一のユーザクエリに対する再検索処理を説明するためのフローチャート（ステップＡ１〜Ａ５）である。
【０１４１】
ステップＡ１において、ユーザがユーザクエリを入力する。本例においては、「オフでも使えるブロードのワイシャツ」とのテキスト文がユーザクエリである。
【０１４２】
ステップＡ２において、感性ベクトル展開語彙特定部１１９がユーザクエリに含まれる全ての語彙について、感性ベクトル展開語彙（Ａ），必須条件語彙（Ｂ）および商品ＤＢ属性項目語彙の推定をそれぞれ行なう。
【０１４３】
ステップＡ１において入力されたユーザクエリにおいて、検索対象商品ＤＢ１０１の説明文における語彙「オフでも使える」および「ブロードの」の各出現頻度は、0.2，0.01である。感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、これらの出現頻度を予め設定された閾値と比較することで、語彙「オフでも使える」を感性ベクトル展開語彙と推定し、語彙「ブロードの」を必須条件語彙と推定する。また、語彙「ワイシャツ」については、ＤＢ属性項目語彙特定部１１７により商品ＤＢ属性項目語彙であると判断されたものとする。
【０１４４】
ステップＡ３において、ユーザクエリに基づく１回目の検索が実行される。
感性ベクトル展開部１２２は、語彙「オフでも使える」を感性ベクトル検索の対象とし、語彙「ブロードの」および語彙「ワイシャツ」をキーワード検索の対象とする。
【０１４５】
感性ベクトル展開部１２２は、感性ベクトル展開語彙と推定された語彙「オフでも使える」について、感性ベクトルに展開する。すなわち、感性ベクトル展開部１２２は語彙「オフでも使える」を感性ベクトル計算部１１４によって感性ベクトルに展開させる。
【０１４６】
語彙「オフでも使える」を感性ベクトルに展開することで、感性ベクトルとして（トラディショナル，カジュアル，こなれ感）=（ 0.6, 0.7, 0.2 ）が得られたものとする。
【０１４７】
感性検索実行部１２３は、この得られた感性ベクトル（ 0.6, 0.7, 0.2 ）を用いて検索対象商品ＤＢ１０１に対する検索（感性ベクトル検索）を行なう（１回目の検索）。これにより、感性ベクトルの平均値に一定の閾値以上の類似度で類似する感性ベクトルを持った商品説明文（＝商品ＩＤ）が抽出される。
【０１４８】
また、キーワード検索実行部１２４が、検索対象商品ＤＢ１０１に対して、語彙「ブロードの」および「ワイシャツ」をキーワードとするキーワード検索を行なう。
【０１４９】
検索結果統合部１２５は、これらの感性検索実行部１２３による検索結果とキーワード検索実行部１２４による検索結果とを統合する。検索結果表示部１２６は、この統合された検索結果をユーザに提示する。
【０１５０】
図７に示す例においては、ステップＡ３における１回目の検索においては、以下の順で検索結果が出力される。
【０１５１】
ドレスシャツＸ（ブロード生地のゆったりとしたワイシャツ）
ドレスシャツＹ（着心地の良いブロード生地のワイシャツ）
ドレスシャツＺ（こなれ感のあるワイシャツ。ブロード生地が特徴。）
【０１５２】
この１回目の検索結果においては、必須条件語彙および商品ＤＢ属性項目語彙についてはキーワード検索を実行することで、ユーザが外せないと考える条件が満たされた検索結果を得ることができる。
【０１５３】
検索結果表示部１２６は、例えば、図３に例示したウェブページの検索結果表示画面５０３に、上述の如く示される順序で検索結果を提示する。
【０１５４】
また、検索結果表示部１２６は、検索結果表示画面５０３へ検索結果を表示させるとともに、例えば、「このような検索結果が得られました」のようなメッセージを提示してもよい。
【０１５５】
ユーザは、検索結果表示画面５０３に表示された検索結果を見て満足できない場合には、インタフェース画面５０１において、例えば、「他には？」のような他の検索結果の表示を求める入力を行なってもよい。
【０１５６】
これにより、ステップＡ４において、同一のユーザクエリに基づく２回目の検索（再検索）が行なわれる。
【０１５７】
同一ユーザクエリに基づく２回目の検索において、検索制御部１２１は、ユーザクエリに含まれる未展開の語彙であって、必須条件語彙であると判断された語彙のうち商品ＤＢ属性項目語彙でない語彙（本実施形態では「ブロードの」）を優先して、感性ベクトル検索の対象とする。
【０１５８】
感性ベクトル展開部１２２は、語彙「ブロードの」および「オフでも使える」を感性ベクトル検索の対象とし、語彙「ワイシャツ」をキーワード検索の対象とする。
【０１５９】
感性ベクトル展開部１２２は語彙「ブロードの」および語彙「オフでも使える」を感性ベクトル計算部１１４によって感性ベクトルに展開させる。
【０１６０】
語彙「ブロードの」および語彙「オフでも使える」を感性ベクトルに展開することで、感性ベクトルとして（トラディショナル，カジュアル，こなれ感）=（ 0.7, 0.5, 0.2 ）が得られたものとする。
【０１６１】
感性検索実行部１２３は、この得られた感性ベクトル（ 0.7, 0.5, 0.2 ）を用いて検索対象商品ＤＢ１０１に対する検索（感性ベクトル検索）を行なう（２回目の検索）。これにより、感性ベクトルの平均値に一定の閾値以上の類似度で類似する感性ベクトルを持った商品説明文（＝商品ＩＤ）が抽出される。
【０１６２】
また、キーワード検索実行部１２４が、検索対象商品ＤＢ１０１に対して、語彙「ワイシャツ」をキーワードとするキーワード検索を行なう。
【０１６３】
検索結果統合部１２５は、これらの感性検索実行部１２３による検索結果とキーワード検索実行部１２４による検索結果とを統合して、検索結果を出力する。
【０１６４】
図７に示す例においては、ステップＡ４における２回目の検索においては、以下の順で検索結果が出力される。
【０１６５】
ドレスシャツＸ（ブロード生地のゆったりとしたワイシャツ）
ドレスシャツＹ（着心地の良いブロード生地のワイシャツ）
ドレスシャツＺ（こなれ感のあるワイシャツ。ブロード生地が特徴。）
・・・
ドレスシャツα（明るめのカジュアル感のあるワイシャツ）
ドレスシャツβ（肌触りの良い形状記憶ワイシャツ）
【０１６６】
この２回目の検索結果においては、語彙「ブロードの」について感性ベクトル検索を行なうことで、素材がブロードでないドレスシャツα，βが検索結果に含まれる。すなわち、ユーザが外せない条件である語彙「ブロードの」を感性ベクトル検索することで検索結果にユーザが意図しない検索結果が含まれることとなる。
【０１６７】
ただし、感性ベクトル検索による検索結果はユーザの意図に合わないものであるおそれがあるので、語彙「ブロードの」による検索結果を下位に表示させ、ユーザの意図に合う検索結果を上位に表示させる。
【０１６８】
これにより、検索結果の上位により、ユーザが外せないと考える条件が満たされた検索結果を得ることができるとともに、検索結果の下位において、ユーザが意図しない意外性のある検索結果を得ることもできる。
【０１６９】
検索結果表示部１２６は、例えば、図３に例示したウェブページの検索結果表示画面５０３に、上述の如く示される順序で検索結果を提示する。
【０１７０】
また、検索結果表示部１２６は、検索結果表示画面５０３へ検索結果を表示させるとともに、例えば、「このような検索結果が得られました」のようなメッセージを提示してもよい。
【０１７１】
ユーザは、検索結果表示画面５０３に表示された検索結果を見て満足できない場合には、インタフェース画面５０１において、例えば、「他には？」のような他の検索結果の表示を求める入力を再度行なってもよい。
【０１７２】
これにより、ステップＡ５において、同一のユーザクエリに基づく３回目の検索（再検索）が行なわれる。
【０１７３】
本例において、同一ユーザクエリに基づく３回目の検索においては、必須条件語彙であると判断された、商品ＤＢ属性項目語彙でない未展開の語彙は残っていない。そこで、検索制御部１２１は、ユーザクエリに含まれる未展開の語彙であって、商品ＤＢ属性項目語彙であると判断された語彙（本実施形態では「ワイシャツ」）を、感性ベクトル検索の対象とする。
【０１７４】
感性ベクトル展開部１２２は、語彙「ワイシャツ」，語彙「ブロードの」および語彙「オフでも使える」を感性ベクトル検索の対象にする。
【０１７５】
感性ベクトル展開部１２２は、語彙「ワイシャツ」，語彙「ブロードの」および語彙「オフでも使える」を感性ベクトル計算部１１４によって感性ベクトルに展開させる。
【０１７６】
語彙「ワイシャツ」，語彙「ブロードの」および語彙「オフでも使える」の全てを感性ベクトルに展開することで、感性ベクトルとして（トラディショナル，カジュアル，こなれ感）=（0.8, 0.4, 0.2）が得られたものとする。
【０１７７】
感性検索実行部１２３は、この得られた感性ベクトル（0.8, 0.4, 0.2）を用いて検索対象商品ＤＢ１０１に対する検索（感性ベクトル検索）を行なう（３回目の検索）。これにより、感性ベクトルの平均値に一定の閾値以上の類似度で類似する感性ベクトルを持った商品説明文（＝商品ＩＤ）が抽出される。
【０１７８】
検索結果統合部１２５は、この感性検索実行部１２３による検索結果を検索結果として出力する。
【０１７９】
図７に示す例においては、ステップＡ５における３回目の検索においては、以下の順で検索結果が出力される。
【０１８０】
ドレスシャツＸ（ブロード生地のゆったりとしたワイシャツ）
ドレスシャツＹ（着心地の良いブロード生地のワイシャツ）
ドレスシャツＺ（こなれ感のあるワイシャツ。ブロード生地が特徴。）
・・・
ドレスシャツα（明るめのカジュアル感のあるワイシャツ）
ドレスシャツβ（肌触りの良い形状記憶ワイシャツ）
・・・
カジュアルシャツγ（ややカジュアルな・・・）
カジュアルシャツε（シルクの・・・）
【０１８１】
この３回目の検索結果においては、ユーザクエリに含まれる全ての語彙「ワイシャツ」，語彙「ブロードの」および語彙「オフでも使える」について感性ベクトル検索を行なうことで、ワイシャツでないでないカジュアルシャツγ，εが検索結果に含まれる。すなわち、ユーザが外せない条件である語彙「ワイシャツ」をも感性ベクトル検索することで検索結果にユーザが意図しない検索結果が含まれることとなる。
【０１８２】
ただし、語彙「ワイシャツ」および語彙「ブロードの」を感性ベクトル検索による検索結果はユーザの意図に合わないおそれがあるので、下位に表示させ、ユーザの意図に合う検索結果を上位に表示させる。
【０１８３】
これにより、検索結果の上位により、ユーザが外せないと考える条件が満たされた検索結果を得ることができるとともに、検索結果の下位において、ユーザが意図しない意外性のある検索結果を得ることもできる。
【０１８４】
（Ｃ）動作
上述の如く構成された実施形態の一例としての情報処理システム１における処理を、図８に示すフローチャート（ステップＳ１〜Ｓ１７）に従って説明する。
【０１８５】
ステップＳ１において、商品ＤＢ属性項目語彙抽出部１１１が、検索対象商品ＤＢ１０１から、カテゴリ属性名と項目名として利用されている語彙の一覧を抽出する。
【０１８６】
ステップＳ２において、商品ＤＢ属性項目語彙抽出部１１１は、ステップＳ１において抽出した語彙をリスト化することで、ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２を作成する。
【０１８７】
ステップＳ３において、説明文語彙抽出部１１２が、検索対象商品ＤＢ１０１に格納されている商品の各説明文に対して、例えば形態素解析処理を行なうことで、説明文中に利用されている語彙を抽出する。
【０１８８】
ステップＳ４において、説明文語彙頻度計算部１１３は、説明文語彙抽出部１１２によって抽出された各語彙の出現頻度を計算する。出現頻度の計算後、説明文語彙頻度計算部１１３は、最大頻度で各頻度を除算することで正規化を行なう。
【０１８９】
ステップＳ５において、説明文語彙頻度計算部１１３は、ステップＳ４において正規化し頻度情報を説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４に登録することで説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４を作成する。
【０１９０】
ステップＳ６において、感性ベクトル計算部１１４が、検索対象商品ＤＢ１０１の各商品説明文に対して、感性ベクトル定義辞書１０３を参照しながら、各商品ＩＤの商品の説明文に対応する感性ベクトルの値を計算する。
【０１９１】
感性ベクトル計算部１１４は、例えば、感性ベクトル定義辞書１０３に登録された語彙が説明文中に出現する度に、各感性軸（トラディショナル，カジュアル，こなれ感）毎に感性スコアを加算し、最後に各感性スコアの平均値を並べた値を感性ベクトルとして算出する。
【０１９２】
ステップＳ７において、ユーザからのユーザクエリが入力され、ユーザクエリ入力部１１５が、この入力されたユーザクエリを受け付ける。
【０１９３】
ステップＳ８において、入力テキスト解析部１１６が、ユーザが入力したユーザクエリを解析する。
【０１９４】
ステップＳ９において、ＤＢ属性項目語彙特定部１１７が、商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２を参照して、ユーザクエリに含まれる語彙が検索対象商品ＤＢ１０１においてカテゴリ属性名や項目名として用いられているか否かを判断する。すなわち、ＤＢ属性項目語彙特定部１１７は、ユーザクエリに含まれる語彙が商品ＤＢ属性項目語彙であるか否かを判断する。
【０１９５】
ステップＳ１０において、語彙頻度設定部１１８は、ユーザクエリに含まれる、商品ＤＢ属性項目語彙に該当しない語彙について、説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４を参照して、各語彙の出現頻度（出現頻度情報）を設定する。
【０１９６】
ステップＳ１１において、感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、ユーザクエリから抽出された各語彙の出現頻度を所定の閾値と比較することで、当該語彙が感性ベクトル展開語彙であるか必須条件語彙であるかを特定する。
【０１９７】
また、感性ベクトル展開語彙特定部１１９は、感性ベクトルに展開する優先順位が高い語彙として、設定された頻度情報が最も大きい語彙から順にソートし、最後に、商品ＤＢ属性項目語彙に該当する語彙が並ぶように並び替える。
【０１９８】
ステップＳ１２において、検索制御部１２１は、ユーザクエリに含まれる語彙であって、感性ベクトルに未展開の語彙が残っているかを確認する。
【０１９９】
確認の結果、未展開の語彙が残っている場合には（ステップＳ１２のＹｅｓルート参照）、ステップＳ１３に移行する。
【０２００】
ステップＳ１３においては、感性ベクトル展開部１２２は、ユーザクエリに含まれる語彙のうち未展開の語彙を感性ベクトル検索の対象に含めて、感性ベクトル計算部１１４に感性ベクトルに展開させる。
【０２０１】
ステップＳ１４において、感性検索実行部１２３は、ステップＳ１３において得られた感性ベクトルにより検索対象商品ＤＢ１０１の商品説明文に対する感性ベクトル検索を実行する。
【０２０２】
ステップＳ１５において、キーワード検索実行部１２４が、検索対象商品ＤＢ１０１に対して、必須条件語彙や商品ＤＢ属性項目語彙を用いたキーワード検索（全文検索）を行なう。なお、キーワード検索の対象となる語彙が無い場合には、このステップＳ１５の処理はスキップされる。
【０２０３】
ステップＳ１６において、検索結果統合部１２５が、ステップＳ１４において行なった感性ベクトル検索の結果と、ステップＳ１５において行なったキーワード検索の結果とを統合する。その後、ステップＳ１２に戻る。
【０２０４】
一方、ステップＳ１２における確認の結果、未展開の語彙が残っていない場合には（ステップＳ１２のＮｏルート参照）、ステップＳ１７に移行する。
【０２０５】
ステップＳ１７においては、検索結果表示部１２６が、ステップＳ１６において検索結果統合部１２５が統合した検索結果を出力する。
【０２０６】
（Ｄ）効果
このように、実施形態の一例としての情報処理システム１によれば、感性ベクトル展開語彙特定部１１９が、ユーザクエリに含まれる各語彙について、検索対象商品ＤＢ１０１の説明文中の出現頻度に基づき感性ベクトル展開語彙と必須条件語彙との推定を行なう。
【０２０７】
また、ＤＢ属性項目語彙特定部１１７が、ユーザクエリに含まれる語彙において、語彙が検索対象商品ＤＢ１０１においてカテゴリ属性名や項目名として用いられている商品ＤＢ属性項目語彙を特定する。
【０２０８】
ハイブリッド検索部１２０において、感性ベクトル展開語彙について感性ベクトル検索を行ない、必須条件語彙および商品ＤＢ属性項目語彙に対してキーワード検索を行ない、検索結果統合部１２５がこれらの検索結果を統合して検索結果として出力する。
【０２０９】
すなわち、ユーザが意図する条件と想定される必須条件語彙および商品ＤＢ属性項目語彙に対してキーワード検索を行なうことで、検索結果にユーザの検索意図を反映させることができる。また、感性ベクトル展開語彙に対して感性ベクトル検索を行なうことで、直感的な感性検索も行なうことができ、感性ベクトル展開語彙について曖昧性を持たせた検索結果を得ることができる。
【０２１０】
感性ベクトル展開語彙特定部１１９が、感性ベクトルに展開する優先順位が高い語彙として、設定された頻度情報が最も大きい語彙から順にソートし、最後に、商品ＤＢ属性項目語彙に該当する語彙が並ぶように並び替える。そして、ハイブリッド検索部１２０において、検索対象商品ＤＢ１０１の説明文中における出現頻度が高い語彙が優先して感性ベクトル検索する。
【０２１１】
（Ｅ）その他
開示の技術は上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。本実施形態の各構成および各処理は、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせてもよい。
【０２１２】
例えば、上述した実施形態においては、検索対象商品ＤＢ１０１，商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２，感性ベクトル定義辞書１０３および説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４が管理サーバ１０に備えられた例を示したが（図４参照）、これに限定されるものではない。これらの検索対象商品ＤＢ１０１，商品ＤＢ属性項目語彙ＤＢ１０２，感性ベクトル定義辞書１０３および説明文語彙頻度情報ＤＢ１０４のうち、少なくとも一部を他のサーバコンピュータに備えてもよく種々変形して実施することができる。
【０２１３】
また、上述した実施形態においては、検索システムとして衣類を商品として取り扱う商品検索システムである例について示したが、これに限定されるものではなく、種々変形して実施することができる。
【０２１４】
さらに、上述した実施形態においては、商品の感性ベクトルとして、「トラディショナル」，「カジュアル」および「こなれ感」をそれぞれ感性軸とする３次元である例について示したが、これに限定されるものではなく、種々変形して実施することができる。例えば、次元数は２次元以下もしくは４次元以上であってもよく、また、「トラディショナル」，「カジュアル」および「こなれ感」以外の感性軸を備えてもよい。
【０２１５】
また、上述した開示により本実施形態を当業者によって実施・製造することが可能である。
【０２１６】
（Ｆ）付記
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０２１７】
（付記１）
クエリに含まれる複数の語において、曖昧性を含む表現として感性情報に展開可能な複数の第１語を推定し、
前記複数の第１語に優先順位を設定し、
前記優先順位に応じて前記複数の第１語の中から選択した第１語について検索対象情報に対する感性検索を行なう
処理を、コンピュータに実行させる、感性検索プログラム。
【０２１８】
（付記２）
前記クエリに含まれる複数の語において、前記第１語以外の第２語を推定し、
前記第２語について前記検索対象情報に対するキーワード検索を行ない
前記感性検索の結果と前記キーワード検索の結果とを統合して出力する
処理を、前記コンピュータに実行させる、付記１記載の感性検索プログラム。
【０２１９】
（付記３）
前記検索対象情報中における出現頻度に基づいて前記第１語の推定を行なう処理を、前記コンピュータに実行させる、付記１または２記載の感性検索プログラム。
【０２２０】
（付記４）
クエリを受け付ける入力部と、
前記クエリに含まれる複数の語において、曖昧性を含む表現として感性情報に展開可能な複数の第１語を推定する第１推定部と、
前記複数の第１語に優先順位を設定する設定部と、
前記優先順位に応じて前記複数の第１語の中から選択した第１語について検索対象情報に対する感性検索を行なう感性検索部と
を備える、情報処理装置。
【０２２１】
（付記５）
前記クエリに含まれる複数の語において、前記第１語以外の第２語を推定する第２推定部と、
前記第２語について前記検索対象情報に対するキーワード検索を行なうキーワード検索部と、
前記感性検索の結果と前記キーワード検索の結果とを統合して出力する出力処理部と
を備える、付記４記載の情報処理装置。
【０２２２】
（付記６）
前記第１推定部が、
前記検索対象情報中における出現頻度に基づいて前記第１語の推定を行なう、付記４または５記載の情報処理装置。
【０２２３】
（付記７）
クエリに含まれる複数の語において、曖昧性を含む表現として感性情報に展開可能な複数の第１語を推定し、
前記複数の第１語に優先順位を設定する処理と、
前記優先順位に応じて前記複数の第１語の中から選択した第１語について検索対象情報に対する感性検索を行なう処理と
を備える、感性検索方法。
【０２２４】
（付記８）
前記クエリに含まれる複数の語において、前記第１語以外の第２語を推定する処理と、
前記第２語について前記検索対象情報に対するキーワード検索を行なう処理と、
前記感性検索の結果と前記キーワード検索の結果とを統合して出力する処理と
を備える、付記７記載の感性検索方法。
【０２２５】
（付記９）
前記検索対象情報中における出現頻度に基づいて前記第１語の推定を行なう処理
を備える、付記７または８記載の感性検索方法。
【符号の説明】
【０２２６】
１    情報処理システム
１０    管理サーバ
２０−１，２０−２，２０    クライアント端末
３０    ネットワーク
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    記憶装置
１４    ネットワークインタフェース
１０１    検索対象商品ＤＢ
１０２    商品ＤＢ属性項目語彙
１０３    感性ベクトル定義辞書
１０４    説明文語彙頻度情報ＤＢ
１１０    感性ベクトル展開語彙特定部
１１１    商品ＤＢ属性項目語彙抽出部
１１２    説明文語彙抽出部
１１３    説明文語彙頻度計算部
１１４    感性ベクトル計算部
１１５    ユーザクエリ入力部
１１６    入力テキスト解析部
１１７    ＤＢ属性項目語彙特定部
１１８    語彙頻度設定部
１１９    感性ベクトル展開語彙特定部
１２０    ハイブリッド検索部
１２１    検索制御部
１２２    感性ベクトル展開部
１２３    感性検索実行部
１２４    キーワード検索実行部
１２５    検索結果統合部
１２６    検索結果表示部
５０１    インタフェース画面
５０２    ユーザクエリ入力ボックス
５０３    検索結果表示画面
【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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