(57)【要約】【課題】入力単語に対する適切な類義語を検索する。【解決手段】入力単語に対する類義語を検索する類義語検索装置において、予め単語の意味毎にクラスタリングされた情報に基づいて、前記入力単語に関連するクラスタを検出する関連クラスタ検出手段と、前記関連クラスタ検出手段により得られるクラスタに含まれる関連単語候補と、前記入力単語との類似度を取得する単語類似度取得手段と、前記単語類似度取得手段により得られる類似度を用いて単語の順位付けを行い、順位付け結果に基づいて所定数の単語を前記類義語として出力する類義語出力手段とを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力単語に対する類義語を検索する類義語検索装置において、
予め単語の意味毎にクラスタリングされた情報に基づいて、前記入力単語に関連するクラスタを検出する関連クラスタ検出手段と、
前記関連クラスタ検出手段により得られるクラスタに含まれる関連単語候補と、前記入力単語との類似度を取得する単語類似度取得手段と、
前記単語類似度取得手段により得られる類似度を用いて単語の順位付けを行い、順位付け結果に基づいて所定数の単語を前記類義語として出力する類義語出力手段とを有することを特徴とする類義語検索装置。
【請求項２】
前記関連単語候補に対して、予め設定された特定単語を検出する特定単語検出手段を有し、
前記類義語出力手段は、前記特定単語検出手段により得られる特定単語を前記類義語として出力することを特徴とする請求項１に記載の類義語検索装置。
【請求項３】
前記類義語出力手段により得られる類義語に基づいて対象データを検索する検索手段を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の類義語検索装置。
【請求項４】
前記検索手段は、
前記入力単語及び前記類義語を用いて前記対象データに対する検索を行い、それぞれの検索結果を出力することを特徴とする請求項３に記載の類義語検索装置。
【請求項５】
前記検索手段は、
前記類義語が複数ある場合に、前記類義語毎に重み付けを行い、各類義語により検索された結果を前記重み付けの大きい順に出力することを特徴とする請求項４に記載の類義語検索装置。
【請求項６】
予め設定された文章データに含まれる単語の意味毎にクラスタリングを行うクラスタリング手段を有し、
前記クラスタリング手段は、前記クラスタリングされた単語の類似度が予め設定された値以上の単語のみをクラスタリング結果として出力することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の類義語検索装置。
【請求項７】
入力単語に対する類義語を検索する類義語検索処理をコンピュータに実行させるための類義語検索プログラムにおいて、
前記コンピュータを、
予め単語の意味毎にクラスタリングされた情報に基づいて、前記入力単語に関連するクラスタを検出する関連クラスタ検出手段、
前記関連クラスタ検出手段により得られるクラスタに含まれる関連単語候補と、前記入力単語との類似度を取得する単語類似度取得手段、及び、
前記単語類似度取得手段により得られる類似度を用いて単語の順位付けを行い、順位付け結果に基づいて所定数の単語を前記類義語として出力する類義語出力手段として機能させるための類義語検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、類義語検索装置及び類義語検索プログラムに係り、特に検索時に入力される単語等に対する類義語を検索するための類義語検索装置及び類義語検索プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多種多様な情報が蓄積されたデータベース等から所望する情報を検索する場合に、検索キーワードとして入力された単語と同じ単語をデータベース中から探すという単純なマッチング手法が知られている。このような手法では、検索結果として得られた文章等に検索キーワードの単語が必ず含まれることになるが、その単語が文章全体の中では決して重要ではない場合であっても検出されてしまう。
【０００３】
また、上述した手法では、同一の意味を有するが、検索キーワードとは違った表現（例えば、「"地域"と"ローカル"」、「"ニュース"と"報道番組"」等）で書かれている類義語は、検出することができない。
【０００４】
従来では、文章データ中から抽出される文字列ペアに対し、双方の文字列からみた重み付けにより関連度を定量化し、その関連度に基づいて類義語を抽出して辞書に登録する手法がある（例えば、特許文献１参照）。また、従来では、第１の文字列に関連する第１のテキストと、第２の文字列に関連する第２のテキストとを取得し、第１のテキストにおける第２の文字列の出現頻度と、第２のテキストにおける第１の文字列の出現頻度とから２つの文字列が同義語であるか否かを判定する手法がある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５１４５２８８号公報
【特許文献２】特許第５１３２９９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、データベース等から所望する情報を検索する場合に、例えばデータベース中に現れない単語（未知語）等を検索キーワードとして用いる場合がある。そこで、未知語でも検索ができるように、未知語を検索対象データに現れる単語で置き換える必要がある。
【０００７】
しかしながら、上述した特許文献１に示すような手法は、入力単語に対して検索に使い易い類義語を見つけるものではない。また、特許文献２に示すような手法は、２つの別のデータベース（テキストデータ）を相補的に用いる手法であり、入力単語に対する類義語を検索するものではない。このように、従来手法では、例えばある文章データ等の検索等において、入力単語に対応する適切な類義語を検索することができない。
【０００８】
本発明は、かかる問題を鑑み、入力単語に対する適切な類義語を検索するための類義語検索装置及び類義語検索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】
【０００９】
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【００１０】
一態様における類義語検索装置は、入力単語に対する類義語を検索する類義語検索装置において、予め単語の意味毎にクラスタリングされた情報に基づいて、前記入力単語に関連するクラスタを検出する関連クラスタ検出手段と、前記関連クラスタ検出手段により得られるクラスタに含まれる関連単語候補と、前記入力単語との類似度を取得する単語類似度取得手段と、前記単語類似度取得手段により得られる類似度を用いて単語の順位付けを行い、順位付け結果に基づいて所定数の単語を前記類義語として出力する類義語出力手段とを有する。
【００１１】
また、一態様における類義語検索プログラムは、入力単語に対する類義語を検索する類義語検索処理をコンピュータに実行させるための類義語検索プログラムにおいて、前記コンピュータを、予め単語の意味毎にクラスタリングされた情報に基づいて、前記入力単語に関連するクラスタを検出する関連クラスタ検出手段、前記関連クラスタ検出手段により得られるクラスタに含まれる関連単語候補と、前記入力単語との類似度を取得する単語類似度取得手段、及び、前記単語類似度取得手段により得られる類似度を用いて単語の順位付けを行い、順位付け結果に基づいて所定数の単語を前記類義語として出力する類義語出力手段として機能させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、入力単語に対する適切な類義語を検索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】類義語検索装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】前処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】検索処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】クラスタリング結果の一例を示す図（その１）である。
【図５】クラスタリング結果の一例を示す図（その２）である。
【図６】特定単語データの一例を示す図である。
【図７】検索結果の一例を示す図（その１）である。
【図８】検索結果の一例を示す図（その２）である。
【図９】検索結果の一例を示す図（その３）である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜本発明について＞
本発明では、例えば情報検索時に入力されるキーワード（例えば、入力単語）に対する類義語を検索する際、入力単語との類似度を用いるだけでなく、検索対象文章群に対して同じ文脈で出てきやすい単語に探索対象を限定する。例えば、本実施形態では、過去の検索対象データに出現する単語をクラスタリングして、同じような出現傾向にある（例えば、同じような番組でよく使われる）単語同士をまとめておく。
【００１５】
また、本実施形態では、入力単語に未知語が含まれる場合に、その未知語と同じクラスタに含まれている単語の中から、例えば分布類似度（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｌ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）が最も近い単語から順番に所定数の単語を類義語として選択する。分布類似度とは、例えば「意味的に似ている語句は、その出現文脈の分布も似ている傾向がある」という考えに基づき、語と語の類似性を測る概念である。分布類似度を利用することで、出現文脈の分布の類似度から逆に語句の間の類似度を取得することができる。
【００１６】
なお、本実施形態では、上述したクラスタリングを過去の検索対象データを用いて行う。そのため、検索対象データの傾向にあったクラスタリングを行うことができる。また、本実施形態では、上述した分布類似度を求める際に、検索対象データ以外に例えばインターネット等で閲覧可能な一般的なｗｅｂデータ等を用いることで、別の指標に基づく類似した単語を取得することができる。本実施形態では、単純に学習データに現れる全単語との間で分布類似度を計算せずに、例えばクラスタリングにより探索範囲を限定することで、速度の向上も期待できる。また、本実施形態では、取得した類義語を用いて検索を行うことで検索精度を向上させることができる。
【００１７】
以下に、類義語検索装置及び類義語検索プログラムを好適に実施した形態について、図面等を用いて詳細に説明する。なお、以下の説明では、例えば番組検索を行うために、ユーザから入力されたキーワード（入力単語）に対して、類義語を検索し、検索した類義語を用いて番組検索を行う例を示すが、本実施形態ではこれに限定されるものではない。例えば、類義語検索装置は、番組以外の入力単語に対する類義語を検索してもよい。
【００１８】
＜類義語検索装置の機能構成例＞
図１は、類義語検索装置の機能構成の一例を示す図である。図１における類義語検索装置１０は、前処理手段１１と、関連クラスタ検出手段１２と、特定単語検出手段１３と、単語類似度取得手段１４と、類似度順位付け手段１５と、類義語出力手段１６と、検索手段１７とを有する。
【００１９】
前処理手段１１は、クラスタリング手段２１を有する。クラスタリング手段２１は、例えば予め設定された文章データ２２に含まれる単語の意味毎にクラスタリングを行う。文章データ２２は、文章の集合である。また、文章データ２２は、番組情報の一例として、例えば過去１週間や数ヶ月、半年等に放送された番組に対する電子番組表（ＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ））を有する文章集合であるが、他の文章データを有していてもよい。電子番組表には、例えば番組の基本情報（例えば、番組名、簡単な番組紹介等）や詳細情報（例えば、番組の具体的な内容、出演者等）等が含まれるが、これに限定されるものではない。
【００２０】
クラスタリング手段２１は、例えば文章データ２２にある文章中の単語に対して形態素解析等を行い、単語毎に、例えば「どの文章に何回現れたか」を特徴量とし、その特徴量に基づいてクラスタリングを行う。その結果、例えば「病気」と「医者」と「治療」等、同じ文章に現れやすい単語同士が同じクラスタに含まれる。
【００２１】
クラスタリング手段２１におけるクラスタリング手法としては、例えばｋ−ｍｅａｎｓ等を用いることができるが、これに限定されるものではない。
【００２２】
なお、クラスタリング手段２１におけるクラスタリングでは、番組名を１単語として扱ってもよい。これにより、番組名全体で類義語検索や番組検索等を行うことができる。
【００２３】
また、本実施形態におけるクラスタリング手法は、１つの単語が１つのクラスタに含まれるようにクラスタリングを行うが、これに限定されるものではなく、例えば１つの単語が複数のクラスタに含まれるような手法でもよい。
【００２４】
クラスタリング手段２１は、クラスタリングされた結果をクラスタリング結果２３に出力する。なお、１クラスタ内の単語数を多くし過ぎると処理時間がかかると共に適切な類義語が見つからない可能性が高くなる。そのため、本実施形態では、ある程度少なめ（例えば、１０〜３０単語程度）の単語数にするのが好ましい。したがって、クラスタリング手段２１は、クラスタリングされた単語の類似度が予め設定された値以上の単語のみをクラスタリング結果２３として出力する。
【００２５】
上述した前処理手段１１は、類義語検索装置１０における後述する各機能の処理を実行する前に非同期で行うことができる処理である。したがって、前処理手段１１は、類義語検索装置１０に含まれていなくてもよく、例えばインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信ネットワークで接続された外部装置で上述した前処理手段１１における処理を実行し、類義語検索装置１０は、その結果（クラスタリング結果２３）をその外部装置から取得して後述の処理を行ってもよい。
【００２６】
関連クラスタ検出手段１２は、ユーザ等によりキーボードやタッチパネル等の入力手段により入力された入力単語２４を受け付ける。また、関連クラスタ検出手段１２は、上述したクラスタリング結果２３から、入力単語２４に関連するクラスタを検出する。
【００２７】
例えば、関連クラスタ検出手段１２は、入力単語２４に関連するクラスタとして、入力単語２４がどのクラスタに含まれているかを検出する。また、関連クラスタ検出手段１２は、例えば入力単語２４が含まれるクラスタに属する全ての単語を関連単語候補２５として出力する。入力単語２４が複数のクラスタに存在する場合には、例えばその複数のクラスタに含まれる全ての単語を関連単語候補２５としてもよく、複数のクラスタから選択される１つのクラスタに対する全ての単語を関連単語候補２５としてもよい。
【００２８】
特定単語検出手段１３は、例えば番組タイトルや人名、地名等の予め設定された特定単語が記憶された特定単語データ２６を参照し、関連単語候補２５に特定単語がある場合に、その単語を検出して類義語出力手段１６に出力する。特定単語データ２６は、単語リストであってもよく、また特定単語ルール等であってもよい。
【００２９】
単語リストとは、人名や地名等の固有名詞やユーザ等が予め設定した単語、番組名等を含むリストである。番組名は、例えば「ここが聞きたい！医者に質問」等のように複数の単語を有していてもよい。このような複数の単語を有する番組名も１つの単語として扱う。特定単語ルールとは、単語リストを作成するためのルールであり、例えば人名のみを対象にしたり、番組名のみを対象にしたリストを作成する等のルールであるが、これに限定されるものではない。特定単語ルールとしては、特定単語を類義語出力手段１６に出力するか否かを設定することもできる。これにより、特定単語を類義語に含めたり、含めなくさせることができる。
【００３０】
また、特定単語検出手段１３は、関連単語候補２５のうち、特定単語として検出されなかった単語を単語類似度取得手段１４に出力する。
【００３１】
単語類似度取得手段１４は、入力単語２４と、特定単語として検出されなかった関連単語候補２５の各単語との間の類似度を取得する。なお、類似度計算の元になるデータは、予め設定された単語類似度データ２７を用いる。単語類似度データ２７は、上述したクラスタリング手段２１で用いた文章データ２２と同一のデータを用いて設定された単語類似度データであってもよく、文章データ２２とは異なるデータを用いて設定された単語類似度データであってもよい。例えば、単語類似度取得手段１４は、単語類似度データ２７に含まれている各単語間の類似度を参照し、入力単語と、特定単語として検出されなかった関連単語候補２５の全ての単語との類似度をそれぞれ取得する。
【００３２】
なお、単語類似度取得手段１４において取得される類似度は、例えば上述した分布類似度（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｌ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）を用いて計算されたものでもよいが、これに限定されるものではなく、他の類似度計算手法を用いて設定されたものでもよい。
【００３３】
例えば、「風間淳一  他、"係り受けの確率的クラスタリングを用いた大規模類似語リストの作成"、言語処理学会第１５回年次大会，ｐｐ．８４−８７，Ｍａｒｃｈ，２００９」に示されている手法を用いて、単語間の類似度を計算してもよい。この手法は、係り受けの大規模な確率的クラスタリングの結果から高精度で大規模な名詞の類似語リストを生成する方法であり、クラスタリングの結果として得られるクラス所属確率の間のＪｅｎｓｅｎ−Ｓｈａｎｎｏｎダイバージェンスを利用して語間の類似度を定義する。単語類似度取得手段１４は、単語と類似度とを対応付けた情報を類似度順位付け手段１５に出力する。
【００３４】
類似度順位付け手段１５は、単語と類似度とを対応付けた情報に基づいて、類似した単語の順位付けを行い、例えば優先度の高い順に並べ替えて類義語出力手段１６に出力する。
【００３５】
類義語出力手段１６は、類似度順位付け手段１５により得られた情報に基づいて、例えば「類似度の上位ｎ個」や「類似度が所定の閾値以上」等の予め設定された出力ルールに基づいて類似度の高い単語を類義語として出力する。
【００３６】
なお、類義語出力手段１６は、特定単語検出手段１３から特定単語を取得しているが、この特定単語の全てを上述した類似度に関係なく類義語として出力してもよく、特定単語のうちの所定数を選択して類義語として出力してもよい。所定数は、例えば特定単語のうちランダムに所定数（例えば、３個等）を選択するように設定してもよく、また類似度順位付け手段１５で得られた単語の類似度に基づく出力単語数に応じて所定数を変更して出力してもよい。
【００３７】
つまり、特定単語からの出力単語数と、類似度順位付け手段１５で得られた単語の類似度に基づく出力単語数との合計が所定値（例えば、５個等）となるように調整してもよい。これにより、検索手段１７において、大量の単語で検索がなされることで検索時間がかかったり、検索結果が増え過ぎるのを防止することができる。
【００３８】
検索手段１７は、入力単語２４及び類義語出力手段１６により出力された入力単語２４の類義語に基づいて、検索対象データに対して検索を行い、該当する検索結果を取得する。なお、検索手段１７は、最初に入力単語２４で検索を行い、入力単語２４が未知語等により検索結果が得られなかった場合に、類義語を用いて検索を行うといったように、段階的な検索を行ってもよい。
【００３９】
なお、本実施形態における検索対象データとは、例えば過去１週間や数ヶ月、半年、１年間等の所定の期間で放送された複数の番組情報を有する番組データ２８であるが、これに限定されるものではなく、今後１週間又は１ヶ月後の番組予定表に対応するデータであってもよい。これにより、過去の番組だけでなく、これから放送される番組についても検索することができる。
【００４０】
なお、番組データ２８は、例えば上述したＥＰＧ等を用いることができる。この場合、上述した文章データ２２と、番組データ２８とは、同一のデータでもよく、異なるデータでもよい。
【００４１】
検索手段１７は、類義語出力手段１６から複数の単語が得られている場合には、その全ての単語に対して検索を行い、各検索単語に対する検索結果を、検索単語毎に分けて出力してもよい。このように、検索単語毎に検索結果を出力することで、より広範囲の番組情報をユーザに提示することができる。
【００４２】
また、検索手段１７は、例えば複数の検索単語でそれぞれ検索した結果から、同一の番組のみ等をユーザに提示してもよい。これにより、類義語を含めて検索した結果から、より確からしい（ユーザの意図する）検索結果をユーザに提示することができる。
【００４３】
また、検索手段１７は、例えば複数の類義語を用いて検索をする場合に、類義語毎に重み付けを行い、各類義語による検索結果に対して、その重み付けに対応させて重み付けの重い順に検索結果をユーザに提示することもできる。なお、検索手段１７における検索手法は、これに限定されるものではない。
【００４４】
検索手段１７により出力される検索結果は、類義語検索装置１０が有するディスプレイ等の表示手段に表示させてもよい。また、類義語検索装置１０は、通信ネットワークを介して接続される外部装置（例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等）から検索用の入力単語２４が入力された場合には、その入力単語に対して上述した処理を実行し、その検索結果をＰＣの表示手段に表示させてもよい。
【００４５】
本実施形態では、ユーザが入力した入力単語２４だけでなく、類義語も用いて検索を行うことで、例えば入力単語２４が未知語等のように検索対象データに存在しないような場合であっても類義語に基づいて検索することで、検索結果を取得することができるため、検索精度を向上させることができる。なお、検索手段１７は、入力単語２４でも類義語でも検索結果が得られなかった場合には、その旨を示す検索結果（例えば、「検索結果０件」等）を出力してもよい。
【００４６】
図１に示す類義語検索装置１０において、上述した文章データ２２、クラスタリング結果２３、入力単語２４、関連単語候補２５、特定単語データ２６、単語類似度データ２７、及び番組データ２８のうち、少なくとも１つは、類義語検索装置１０内に設けられた記憶手段等に記憶されていてもよい。また、本実施形態では、例えばクラスタリング結果２３や特定単語データ２６、単語類似度データ２７、番組データ等２８は、上述した通信ネットワーク等に接続された外部装置（例えば、データベース等）に設けておき、必要に応じて類義語検索装置１０から取得するようにしてもよい。本実施形態では、類義語検索装置１０に上述した検索手段１７を設けずに類似単語（類義語）の出力までを行い、実際の検索を外部装置等で行ってもよい。
【００４７】
＜類義語検索処理例＞
ここで、本実施形態における類義語検索処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。なお、本実施形態における類義語検索処理は、前処理と、検索処理とに大別できるため、それぞれの処理内容を分けて説明する。
【００４８】
＜前処理＞
図２は、前処理の一例を示すフローチャートである。図２の例に示す前処理において、前処理手段１１は、クラスタリングを行うための文章データ２２を入力し（Ｓ０１）、入力した文章データ２２に対するクラスタリングを行う（Ｓ０２）。
【００４９】
Ｓ０２の処理では、例えば同じ文章に現れやすい単語同士が同じクラスタに含まれるようにクラスタリングを行うが、これに限定されるものではない。次に、前処理手段１１は、クラスタリングにより得られた結果（クラスタリング結果２３）を出力する（Ｓ０３）。
【００５０】
＜検索処理＞
図３は、検索処理の一例を示すフローチャートである。図３の例に示す検索処理において、関連クラスタ検出手段１２は、ユーザ等から検索するために入力された入力単語２４を受け付けると（Ｓ１１）、前処理で得られたクラスタリング結果２３から関連クラスタを検出し、検出した関連クラスタの中から入力単語に対応する関連単語候補２５を検出する（Ｓ１２）。
【００５１】
次に、特定単語検出手段１３は、Ｓ１２の処理で検出された関連単語候補２５から特定単語を検出する（Ｓ１３）。次に、単語類似度取得手段１４は、関連単語候補２５のうち、特定単語として検出されなかった単語に対して、入力単語２４との単語間の類似度を取得する（Ｓ１４）。
【００５２】
次に、類似度順位付け手段１５は、Ｓ１４の処理により得られた単語を類似度に基づき順位付けを行う（Ｓ１５）。なお、単語の順位付けは、例えば類似度の高い順であってもよく、また類似度の低い順であってもよい。
【００５３】
次に、類義語出力手段１６は、類似度に基づいて所定数の類義語を出力する（Ｓ１６）。なお、Ｓ１６の処理では、例えば類似度の高い順に上位ｎ個までの類義語を出力してもよく、類似度が所定の閾値以上の類義語を出力してもよい。また、Ｓ１６の処理では、上述したＳ１３の処理において特定単語として検出された単語を優先的に出力するようにしてもよく、また出力しないようにしてもよい。
【００５４】
次に、検索手段１７は、検索対象データの一例としての番組データ２８に対して、入力単語２４及び類義語等を用いて検索を行い（Ｓ１７）、検索結果の番組情報（例えば、放送日、番組タイトル、出演者等）を出力する（Ｓ１８）。なお、本実施形態における検索処理は、上述したＳ１７及びＳ１８の処理が含まれずに、類義語の出力までを含む処理であってもよい。
【００５５】
＜クラスタについて＞
例えば、従来の手法において、単語毎にどのクラスタ（カテゴリ）に属するかを設定し、カテゴリが近いものを検索対象データから検出するような場合、検索対象データは毎日更新される「今日から１週間後までの番組情報」を想定すると、「検索対象データ」に現れない単語（未知語）の場合に検索ができない。
【００５６】
そこで、本実施形態では、事前に検索対象データに現れない単語を、現れる何かの単語にマッピングしておくことで対応する。つまり、未知語が検索キーワード（入力単語）として入力された場合に、その入力単語の類義語（類似度の高い単語）で代わりに検索する。
【００５７】
なお、この場合には、例えば検索される可能性がある単語が数万単語以上ある場合には、「数万単語×５０００単語」程度の類似度を全て計算するには、事前に、前処理手段１１等で計算するにしても時間がかかりすぎる。しかしながら、類似度の取得には大量のデータが必要であり、検索対象データに含まれているものでは不足している。
【００５８】
また、インターネット上に存在する大規模データを使用する場合には、単語の使い方の方向性が違う場合もある。例えば、「ベース」という単語で検索する場合には、その「ベース」が楽器なのか、野球の塁なのか、基地なのか、土台なのかの判断ができない。
【００５９】
なお、関係のない意味の単語は、類似度が低いはずである。したがって、本実施形態では、最初から類似度が０に近い単語又は類似度が所定の閾値以下の単語は、類似度の計算時の対象から取り除く。また、本実施形態では、事前に（過去の）検索対象データを蓄積し、単語間の関係を取得することで、その単語の使われ方についても近いものを得ることができる。
【００６０】
ここで、図４、図５は、クラスタリング結果の一例を示す図（その１、その２）である。前処理手段１１のクラスタリング手段２１は、例えば過去の検索対象データを文章データ２２として、単語を意味毎にクラスタリングを行う。図４（Ａ）は、「ベース」という単語に対するクラスタリング結果を示している。
【００６１】
本実施形態におけるクラスタリング手法では、例えば毎日更新される検索対象データのうち、過去のものを全て蓄積し、蓄積された単語が「どの番組の概要文に現れたか」をパラメータとし、ｋ−ｍｅａｎｓ法等を用いてクラスタリングしている。また、１クラスタには、約２０単語程度が含まれるように設定するのが好ましいが、これに限定されるものではない。また、本実施形態では、ｋ−ｍｅａｎｓ法に限定されるものではなく、例えばｘ−ｍｅａｎｓ法等のいろいろなクラスタリング手法を用いることができる。
【００６２】
また、クラスタリング手段２１は、図４（Ａ）の例に示す結果に対して、類似度が所定の閾値以上の類似度（例えば、図４（Ｂ）の例では、類似度０．４以上）の単語のみを抽出して、閾値未満の単語を除外してクラスタリング結果２３として出力してもよい。
【００６３】
これにより、過去の検索対象データに現れた単語を用いて関連単語候補を抽出することができる。また、例えば未知語等が検索された場合であっても、図４（Ｂ）に示すようなクラスタリング結果を用いて類義語の探索幅を狭めることで、迅速な類義語検索を実現することができる。
【００６４】
つまり、本実施形態におけるクラスタリング手法により、類義語の検索や、類義語を用いた情報検索の処理速度の向上することができ、過去の検索対象データを基にしたクラスタリングを行うことで、単語の多義を解消することができる。
【００６５】
例えば、番組において、普段から「ベース」という単語が音楽番組で多く使われている場合には、クラスタリングの結果として音楽関連の単語と一緒のクラスタにまとまりやすくなる。このように、本実施形態では、クラスタ単位で類似度計算することで、「ベース」が野球や基地等の単語と結びつくのを防止することができる。
【００６６】
また、本実施形態におけるクラスタリング結果２３として、図５に示すように、複数のクラスタ（図４の例では、クラスタ１〜クラスタ４）が蓄積される。図５の例において、クラスタ１は音楽に対するクラスタを示し、クラスタ２は野球に対するクラスタを示し、クラスタ３は料理に対するクラスタを示し、クラスタ４は健康に対するクラスタを示している。なお、クラスタの数や内容については、これに限定されるものではない。
【００６７】
＜検索処理について＞
次に、本実施形態における類義語検索及び番組検索の一例について説明する。例えば、本実施形態では、検索用の入力単語として未知語が検索された場合、その未知語がどのクラスタに含まれるかを検索する。具体的には、同一クラスタに含まれる単語と、その未知語の分布類似度（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｌ  ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）を計算し、最も類似度が高いものを使って検索を実行する。
【００６８】
また、同一クラスタに「番組名」等の特定単語データ２６に含まれる単語がある場合には、その検索ワードでの検索も実施する。なお、特定単語データ２６は、ユーザ等により予め設定されているが、これに限定されるものではなく、固定のデータ（例えば、地名等）であってもよい。
【００６９】
ここで、図６は、特定単語データの一例を示す図である。図６の例では、特定単語データ２６の一例として番組名の単語リストが示されているが、これに限定されるものではなく、人名や地名、その他の名詞等を登録してもよい。また、図６において、「大河ドラマ」と「二重の桜」は、同一の番組を示すものである。しかしながら、両方とも検索されやすい単語であるため、本実施形態では、両方の単語を単語リストに登録することができる。また、番組タイトルが「大河ドラマ」で、サブタイトルが「二重の桜」とした場合であっても両方とも単語リストに登録することができる。
【００７０】
＜具体例＞
次に、上述した本実施形態における検索処理の具体例について説明する。例えば、検索用の入力単語で「肩こり」が入力された場合、ＥＰＧ半年分のデータを文章データ２２として単語のクラスタリングした結果、「肩こり」と同じクラスタに含まれる単語は、「ここが聞きたい！医者に質問（番組名）」、「回答」、「めまい」、「漢方薬」、「前触れ」、「息切れ」、「対処」、「痛」、「疑問」、「併用」等となったとする。
【００７１】
ここで、「ここが聞きたい！医者に質問」は、番組名であるため、特定単語データ２６に登録されている。したがって、「ここが聞きたい！医者に質問」は、類似度を取得することなく、また類似度の値に関係なく類義語として出力する。
【００７２】
また、本実施形態では、「ここが聞きたい！医者に質問」以外の単語と「肩こり」との類似度を、分布類似度（Ｄｉｓｔｒｂｕｔｉｏｎａｌ  Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）で計算する。計算した結果、「回答」の類似度が０．０５５、「めまい」の類似度が０．７８１、「漢方薬」の類似度が０．１１２、「息切れ」の類似度が０．７２３、「対処」の類似度が０．１００、「痛」の類似度が０．６００、「疑問」の類似度が０．１１６、「併用」の類似度が０．１００等であったとする。
【００７３】
これらを類似度の高い順に並べると、「めまい（０．７８１）」、「息切れ（０．７２３）」、「痛（０．６００）」等が上位にくるため、類義語出力手段１６は、特定単語検出手段１３で得られた「ここが聞きたい！医者に質問」と合わせて「めまい」、「息切れ」、「痛」を「肩こり」の類義語として出力する。なお、出力される数については、これに限定されるものではない。
【００７４】
検索手段１７は、検索で使う場合に上述した各単語で検索を行い、「肩こり」に対する検索結果だけでなく、例えば類義語としての「ここが聞きたい！医者に質問」に対する検索結果として、"ここが聞きたい！医者に質問「安心・らくらく中高年の運動術」"、"ここが聞きたい！医者に質問「中高年の運動術」"等を出力する。
【００７５】
また、検索手段１７は、他の類義語である「めまい」に対する検索結果として、"きょうの健康  気になる頭痛解消法「あなたのタイプは？」"、"きょうの健康  気になる頭痛解消法「緊張型頭痛」"、"きょうの健康  気になる頭痛解消法「偏頭痛」"等を出力する。更に、検索手段１７は、他の類義語である「息切れ」、「痛」を用いて同様に検索を行い、所定数の検索結果を出力することができる。
【００７６】
上述の例によれば、例えば「肩こり」という単語が、１週間分の番組データに含まれていない場合であっても、「肩こり」を検索したユーザに類義語を用いた検索結果（例えば、健康に関する番組等）を提示することができる。
【００７７】
なお、上述の例では、「肩こり」とあまり関係のない「疑問」等の単語もクラスタリング結果に含まれているが、これは番組のサブタイトルに「あなたの疑問に答えます」等の文章が含まれることが多いためである。このように、ＥＰＧに含まれやすい不要な単語が予めわかっている場合には、事前に除外しておいてもよい。なお、除外する場合には、例えばユーザが任意に設定してもよく、またインターネット等の通信ネットワークを介して取得可能な一般的なｗｅｂデータを用いて類似度計算等を行い、類似度が低くなった単語をクラスタから除外してもよい。
【００７８】
また、本実施形態では、類似度を計算する際の形態素解析において、番組名を１単語として扱うような辞書を作成して使用してもよい。これにより、番組名全体で類義語検索や番組検索等を行うことができる。
【００７９】
＜検索結果＞
次に、上述した検索手段１７により得られる検索結果について図を用いて説明する。図７〜図９は、検索結果の一例を示す図（その１〜その３）である。図７の例では、入力単語「ベース」に対して検索を行った結果、「ベース」に関連する番組は見つからなかったため、図７に示すように、その旨のメッセージを画面に表示する。また、本実施形態では、本実施形態における類義語検索で得られた「ベース」に関連する単語のうち、最も類似度が高い「ギター」について検索を行い、その検索結果（上位３個）の番組名（番組タイトル、サブタイトル）を画面に表示している。
【００８０】
また、図８の例では、図７と同様に「ベース」に関連する番組は見つからなかったため、その旨のメッセージを画面に表示すると共に、本実施形態で得られた類義語の上位３個（「ギター」、「楽器」、「音楽」）について検索を行い、それぞれの検索結果（上位３個）を画面に表示している。
【００８１】
更に、図９の例では、本実施形態で得られた「ベース」に対するそれぞれの類義語（例えば、「ギター」、「楽器」、「音楽」等）に対して、重み付けを行って検索を行い、それぞれの出てきた検索結果を重み付けに基づいて統合し、重み付けの大きい順に５件表示している。
【００８２】
なお、上述した図７〜図９における検索件数については、これに限定されるものではない。また、表示される検索結果と番組名に限定されるものではなく、放送日時、出演者、番組内容等を表示してもよい。
【００８３】
ユーザは、図７〜図９に示すように表示された検索結果のうち、何れか１つを選択することで、選択された番組を視聴したり、録画予約等を行うことができる。
【００８４】
＜実行プログラム＞
ここで、上述した類義語検索装置１０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性の記憶装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性の記憶装置、マウスやキーボード、ポインティングデバイス等の入力装置、画像やデータ等を表示する表示装置、並びに外部と通信するためのインタフェース装置を備えたコンピュータによって構成することができる。
【００８５】
したがって、類義語検索装置１０が有する上述した各機能は、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現可能となる。また、これらのプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の記録媒体に格納して頒布することもできる。
【００８６】
つまり、上述した各構成における処理をコンピュータに実行させるための実行プログラム（類義語検索プログラム）を生成し、例えば汎用のパーソナルコンピュータやサーバ等にそのプログラムをインストールすることにより、類義語検索処理を実現することができる。なお、本実施形態における実行プログラムによる処理については、例えば上述した各処理を実現することができる。
【００８７】
なお、上述した類義語検索装置１０は、例えばＰＣ等でもよく、またスマートフォンやタブレット端末、携帯電話、電子辞書等でもよい。また、類義語検索装置１０は、１又は複数の情報処理装置を有するクラウドコンピューティング等によって全部又は一部がクラウドサービスとして提供されてもよい。
【００８８】
上述したように本発明によれば、入力単語に対する適切な類義語を迅速に検索することができる。本実施形態によれば、例えば未知語に対して精度よく類似した単語を見つけることができる。これにより、検索対象データから所定の情報を検索する場合に、入力単語が未知語であっても検索結果をユーザに提示することができる。
【００８９】
なお、本実施形態における類義語検索手法は、入力単語に対する類義語を用いて番組以外の情報検索を行ってもよい。また、本実施形態によれば、例えば機械翻訳等において入力単語が未知語であって翻訳結果が確実でない場合に、入力単語を類義語に置き換えてから翻訳を行うといった処理等にも適用することができる。
【００９０】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。また、上述した各実施例の一部又は全部を組み合わせることも可能である。
【符号の説明】
【００９１】
１０  類義語検索装置
１１  前処理手段
１２  関連クラスタ検出手段
１３  特定単語検出手段
１４  単語類似度取得手段
１５  類似度順位付け手段
１６  類義語出力手段
１７  検索手段
２１  クラスタリング手段
２２  文章データ
２３  クラスタリング結果
２４  入力単語
２５  関連単語候補
２６  特定単語データ
２７  単語類似度データ
２８  番組データ
【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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