(57)【要約】【課題】処理負荷の増大を抑制しながら、分類対象情報の分類精度の向上を図ることを可能とするジャンル分類装置及びジャンル分類プログラムを提供する。【解決手段】単語と関連単語と単語関連度とを対応付ける関連辞書を記憶する関連辞書ＤＢ１５０と、分類対象情報をジャンルに分類する際に用いるキーワードを分類対象情報から抽出する形態素解析処理部１２０と、関連辞書を参照して、キーワード及びジャンル単語の双方と対応付けられた関連単語に基づいて、キーワードとジャンル単語との単語関連度を取得して、取得した単語関連度に基づいて、キーワードとジャンルとのジャンル関連度を算出する関連性評価部１６０と、関連性評価部１６０によって算出されたジャンル関連度に基づいて、分類対象情報をジャンルに分類するジャンル分類部１７０とをジャンル分類装置１００が備える。【選択図】図１
2008065523.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語と、単語に関連する関連単語とを対応付ける関連辞書と、
分類対象情報をジャンルに分類する際に用いるキーワードとすべき単語を前記分類対象情報から抽出するキーワード抽出部と、
前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語及び前記ジャンルを示すジャンル単語の双方と対応付けられた前記関連単語に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル単語との単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンルとのジャンル関連度を算出する関連度算出部と、
前記関連度算出部によって算出された前記ジャンル関連度に基づいて、前記分類対象情報を前記ジャンルに分類するジャンル分類部とを備えることを特徴とするジャンル分類装置。
【請求項２】
前記関連辞書は、単語と前記関連単語とに加えて、単語と前記関連単語との前記単語関連度をさらに対応付けることを特徴とする請求項１に記載のジャンル分類装置。
【請求項３】
前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と対応付けられた前記関連単語をジャンル関連単語として抽出する語彙拡張処理部をさらに備え、
前記関連度算出部は、前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル関連単語との前記単語関連度を取得し、取得した前記単語関連度に基づいて前記ジャンル関連度を算出することを特徴とする請求項１に記載のジャンル分類装置。
【請求項４】
前記ジャンルに既に分類された情報である分類済み情報を記憶する分類済み情報記憶部と、
前記分類済み情報記憶部に記憶された前記分類済み情報から、前記ジャンル単語に関連するジャンル関連単語を抽出するジャンル関連単語抽出部とをさらに備え、
前記関連度算出部は、前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル関連単語との前記単語関連度を取得し、取得した前記単語関連度に基づいて前記ジャンル関連度を算出することを特徴とする請求項１に記載のジャンル分類装置。
【請求項５】
前記ジャンル関連単語抽出部は、前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と前記分類済み情報に含まれる単語との前記単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度が所定の関連度よりも高い単語を前記ジャンル関連単語として抽出することを特徴とする請求項４に記載のジャンル分類装置。
【請求項６】
前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と対応付けられた前記関連単語を抽出する語彙拡張処理部をさらに備え、
前記ジャンル関連単語抽出部は、前記関連辞書を参照して、前記語彙拡張処理部によって抽出された前記関連単語と前記分類済み情報に含まれる単語との前記単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度が所定の関連度よりも高い単語を前記ジャンル関連単語として抽出することを特徴とする請求項４に記載のジャンル分類装置。
【請求項７】
分類対象情報をジャンルに分類する際に用いるキーワードとすべき単語を前記分類対象情報から抽出するステップと、
単語と、単語に関連する関連単語とを対応付ける関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語及び前記ジャンルを示す単語であるジャンル単語の双方と対応付けられた前記関連単語に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル単語との単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンルとのジャンル関連度を算出するステップと、
前記ジャンル関連度に基づいて、前記分類対象情報を前記ジャンルに分類するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするジャンル分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類対象情報をジャンルに分類するジャンル分類装置及びジャンル分類プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、放送局が放映する番組の放映予定を示す電子的な番組表（ＥＰＧ；Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ）をユーザに提供して、ユーザがＥＰＧを参照して所望の番組を視聴する枠組みが一般的に広く知られている。また、この枠組みを利用して、ユーザがＥＰＧを参照して選択した番組を録画する録画装置（例えば、ＨＤＤレコーダや録画機能付きテレビ）も知られている。
【０００３】
ここで、ユーザが所望の番組をＥＰＧから検索する場合には、番組がジャンル毎に分類されていることが好ましい。
【０００４】
これに対して、番組などの分類対象情報をジャンル毎に分類するジャンル分類装置（以下、第１ジャンル分類装置）が提案されている（例えば、特許文献１）。具体的には、第１ジャンル分類装置は、ジャンルを示す単語を予め記憶しており、分類対象情報に含まれる単語とジャンルを示す単語とが一致する場合に、分類対象情報をジャンルに分類する。
【０００５】
また、分類対象情報を形態素解析によって単語に分けて、主語と述語との関係、修飾語と被修飾語との関係に基づいて、分類対象情報をジャンルに分類するジャンル分類装置（以下、第２ジャンル分類装置）も提案されている（特許文献２）。
【特許文献１】特開平１１−５３３６８号公報（例えば、請求項１、図５、図７など）
【特許文献２】特開２００５−１９０２８４号公報（例えば、請求項１、図３、図４など）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ここで、分類対象情報に含まれる単語は、分類対象情報の作成者の好みによって選択され、ジャンルを示す単語は、ジャンル分類装置のユーザやジャンル分類装置の製造者などのジャンル作成者の好みによって選択される。
【０００７】
従って、上述した第１ジャンル分類装置では、単に、分類対象情報に含まれる単語とジャンルを示す単語とが一致するか否かに基づいて、分類対象情報をジャンルに分類するため、分類対象情報の作成者の好みとジャンル作成者の好みとが異なっていると、分類対象情報の分類精度が不十分であった。
【０００８】
また、上述した第２ジャンル分類装置では、主語、述語、修飾語及び被修飾語を特定するとともに、これらの関係を特定する必要があるため、分類対象情報の分類に必要な処理負荷が大きかった。
【０００９】
そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、処理負荷の増大を抑制しながら、分類対象情報の分類精度の向上を図ることを可能とするジャンル分類装置及びジャンル分類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】
【００１０】
本発明の一の特徴は、単語と、単語に関連する関連単語とを対応付ける関連辞書（関連辞書ＤＢ１５０）と、分類対象情報をジャンルに分類する際に用いるキーワードとすべき単語を前記分類対象情報から抽出するキーワード抽出部（形態素解析処理部１２０）と、前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語及び前記ジャンルを示すジャンル単語の双方と対応付けられた前記関連単語に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル単語との前記単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンルとのジャンル関連度を算出する関連度算出部（関連性評価部１６０）と、前記関連度算出部によって算出された前記ジャンル関連度に基づいて、前記分類対象情報を前記ジャンルに分類するジャンル分類部（ジャンル分類部１７０）とをジャンル分類装置が備えることを要旨とする。
【００１１】
かかる特徴によれば、関連度算出部は、キーワードとすべき単語とジャンル単語との双方と対応付けられた関連単語に基づいて、キーワードとすべき単語とジャンル単語との単語関連度を取得して、キーワードとすべき単語とジャンルとのジャンル関連度を算出する。
【００１２】
従って、単に、分類対象情報に含まれる単語とジャンルを示す単語とが一致するか否かに基づいて、分類対象情報をジャンルに分類する場合に比べて、分類対象情報の分類精度の向上を図ることができる。
【００１３】
また、主語、述語、修飾語及び被修飾語を特定するとともに、これらの関係を特定する必要がないため、処理負荷の軽減を図ることができる。
【００１４】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記関連辞書が、単語と前記関連単語とに加えて、単語と前記関連単語との前記単語関連度をさらに対応付けることを要旨とする。
【００１５】
かかる特徴によれば、関連辞書が、単語と関連単語とに加えて、単語と関連単語との単語関連度を対応付けることによって、ジャンル関連度の算出精度の向上を図ることができる。この結果、分類対象情報の分類精度の向上を図ることができる。
【００１６】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と対応付けられた前記関連単語をジャンル関連単語として抽出する語彙拡張処理部（語彙拡張処理部１４０）をジャンル分類装置がさらに備え、前記関連度算出部が、前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル関連単語との前記単語関連度を取得し、取得した前記単語関連度に基づいて前記ジャンル関連度を算出することを要旨とする。
【００１７】
かかる特徴によれば、語彙拡張処理部は、ジャンル関連単語を抽出することによってジャンル単語を拡張して、関連度算出部は、キーワードとすべき単語とジャンル関連単語との単語関連度に基づいてジャンル関連度を算出する。
【００１８】
すなわち、ジャンル単語を拡張した上でジャンル関連度を算出することにより、分類対象情報の作成者の好みとジャンル作成者の好みとが異なることに起因する分類精度の低下を抑制することができる。
【００１９】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記ジャンルに既に分類された情報である分類済み情報を記憶する分類済み情報記憶部（分類済み情報ＤＢ１８０）と、前記分類済み情報記憶部に記憶された前記分類済み情報から、前記ジャンル単語に関連するジャンル関連単語を抽出するジャンル関連単語抽出部（形態素解析処理部１２０）とをジャンル分類装置がさらに備え、前記関連度算出部が、前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル関連単語との前記単語関連度を取得し、取得した前記単語関連度に基づいて前記ジャンル関連度を算出することを要旨とする。
【００２０】
かかる特徴によれば、ジャンル関連単語抽出部は、分類済み情報からジャンル関連単語を抽出して、関連度算出部は、キーワードとすべき単語とジャンル関連単語との単語関連度に基づいてジャンル関連度を算出する。
【００２１】
すなわち、分類済み情報からジャンル関連単語を抽出することによって、ジャンル単語が拡張されるため、分類対象情報の作成者の好みとジャンル作成者の好みとが異なることに起因する分類精度の低下を抑制することができる。
【００２２】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記ジャンル関連単語抽出部（単語抽出部１９０）が、前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と前記分類済み情報に含まれる単語との前記単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度が所定の関連度よりも高い単語を前記ジャンル関連単語として抽出することを要旨とする。なお、所定の関連度とは、試行錯誤による実験的又は経験的に定められてもよく、ジャンル関連単語をどの程度絞り込むことを意図するかに応じて定められてもよい。
【００２３】
かかる特徴によれば、ジャンル関連単語抽出部は、分類済み情報に含まれる単語のうち、ジャンル単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。
【００２４】
すなわち、ジャンル単語との単語関連度が所定の関連度以下である単語を雑音としてジャンル関連単語から排除することにより、ジャンル分類装置の処理負荷の軽減を図ることができる。
【００２５】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記関連辞書を参照して、前記語彙拡張処理部によって抽出された前記関連単語を抽出する語彙拡張処理部（語彙拡張処理部１４０）をジャンル分類装置がさらに備え、前記ジャンル関連単語抽出部が、前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と対応付けられた前記関連単語と前記分類済み情報に含まれる単語との前記単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度が所定の関連度よりも高い単語を前記ジャンル関連単語として抽出することを要旨とする。なお、所定の関連度とは、試行錯誤による実験的又は経験的に定められてもよく、ジャンル関連単語をどの程度絞り込むことを意図するかに応じて定められてもよい。
【００２６】
かかる特徴によれば、語彙拡張処理部は、ジャンル単語と対応付けられた関連単語を抽出することによってジャンル単語を拡張して、ジャンル関連単語抽出部は、分類済み情報に含まれる単語のうち、語彙拡張処理部によって抽出された関連単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。
【００２７】
すなわち、ジャンル単語を拡張した関連単語との単語関連度が所定の関連度以下である単語を雑音としてジャンル関連単語から排除することにより、分類対象情報の作成者の好みとジャンル作成者の好みとが異なることに起因する分類精度の低下を抑制しながら、ジャンル分類装置の処理負荷の軽減を図ることができる。
【００２８】
本発明の一の特徴は、分類対象情報をジャンルに分類する際に用いるキーワードとすべき単語を前記分類対象情報から抽出するステップと、単語と、単語に関連する関連単語とを対応付ける関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語及び前記ジャンルを示す単語であるジャンル単語の双方と対応付けられた前記関連単語に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル単語との単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンルとのジャンル関連度を算出するステップと、前記ジャンル関連度に基づいて、前記分類対象情報を前記ジャンルに分類するステップとをジャンル分類プログラムがコンピュータに実行させることを要旨とする。
【００２９】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記ジャンル関連度を算出するステップでは、単語と、前記関連単語と、単語と前記関連単語との前記単語関連度とを対応付ける関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル単語との前記単語関連度を取得することを要旨とする。
【００３０】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と対応付けられた前記関連単語をジャンル関連単語として抽出するステップをジャンル分類プログラムがコンピュータにさらに実行させ、前記ジャンル関連度を算出するステップは、前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル関連単語との前記単語関連度を取得し、取得した前記単語関連度に基づいて前記ジャンル関連度を算出するステップであることを要旨とする。
【００３１】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記ジャンルに既に分類された情報である分類済み情報から、前記ジャンル単語に関連するジャンル関連単語を抽出するステップをジャンル分類プログラムがコンピュータにさらに実行させ、前記ジャンル関連度を算出するステップは、前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンル関連単語との前記単語関連度を取得し、取得した前記単語関連度に基づいて前記ジャンル関連度を算出するステップであることを要旨とする。
【００３２】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記ジャンル関連度を算出するステップは、前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と前記分類済み情報に含まれる単語との前記単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度が所定の関連度よりも高い単語を前記ジャンル関連単語として抽出するステップであることを要旨とする。
【００３３】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と対応付けられた前記関連単語を抽出するステップをジャンル分類プログラムがコンピュータにさらに実行させ、前記ジャンル関連単語を抽出するステップは、前記関連辞書を参照して、前記ジャンル単語と対応付けられた前記関連単語と前記分類済み情報に含まれる単語との前記単語関連度を取得して、取得した前記単語関連度が所定の関連度よりも高い単語を前記ジャンル関連単語として抽出するステップであることを要旨とする。
【発明の効果】
【００３４】
本発明によれば、処理負荷の増大を抑制しながら、分類対象情報の分類精度の向上を図ることを可能とするジャンル分類装置及びジャンル分類プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下において、本発明の実施形態に係るジャンル分類装置について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。
【００３６】
ただし、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。
【００３７】
［第１実施形態］
（ジャンル分類装置の構成）
以下において、本発明の第１実施形態に係るジャンル分類装置の構成について、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係るジャンル分類装置１００の構成を示すブロック図である。
【００３８】
図１に示すように、ジャンル分類装置１００は、分類対象情報取得部１１０と、形態素解析処理部１２０と、ジャンル情報ＤＢ１３０と、語彙拡張処理部１４０と、関連辞書ＤＢ１５０と、関連性評価部１６０と、ジャンル分類部１７０とを有する。
【００３９】
分類対象情報取得部１１０は、ジャンルに分類すべき情報である分類対象情報を取得する。ここで、分類対象情報取得部１１０は、ネットワークを介して分類対象情報を取得してもよく、ユーザが入力する分類対象情報を取得してもよい。
【００４０】
また、分類対象情報は、例えば、ＥＰＧ情報に含まれる番組情報、ネットワークに存在するサイトからダウンロードした情報などである。
【００４１】
形態素解析処理部１２０は、分類対象情報取得部１１０によって取得された分類対象情報を対象として形態素解析処理を行う。形態素解析処理部１２０は、分類対象情報に含まれる文章などを形態素（名詞、動詞、形容詞、副詞、助詞、助動詞など）に分解するとともに、これらの形態素から助詞や助動詞などを取り除いて、単語を抽出する。なお、分類対象情報から抽出された単語は、分類対象情報をジャンルに分類する上で参照されるキーワードとすべき単語（以下、単に、キーワードと称する）である。
【００４２】
ジャンル情報ＤＢ１３０は、ジャンルを示す単語として予め定められた単語（以下、ジャンル単語）を記憶するデータベースである。ここで、ジャンル単語は、ジャンルを示す単語としてユーザが入力した単語であってもよく、工場出荷時に既にジャンル分類装置１００に設定された単語であってもよい。
【００４３】
語彙拡張処理部１４０は、ジャンル情報ＤＢ１３０に記憶されたジャンル単語を拡張して、ジャンル単語に関連する単語であるジャンル関連単語を抽出する。具体的には、語彙拡張処理部１４０は、後述する関連辞書ＤＢ１５０を参照して、ジャンル単語に関連するジャンル関連単語を抽出する。
【００４４】
関連辞書ＤＢ１５０は、単語と、単語に関連する関連単語と、単語と関連単語との関連度である単語関連度とを対応付ける関連辞書を記憶するデータベースである。なお、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書の詳細については後述する（図２を参照）。
【００４５】
関連性評価部１６０は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、ジャンル単語とキーワードとの双方に共通する関連単語を抽出して、抽出した関連単語と対応付けられた単語関連度を取得するとともに、取得した単語関連度に基づいて、ジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。
【００４６】
具体的には、関連性評価部１６０は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、形態素解析処理部１２０によって抽出されたキーワードと、語彙拡張処理部１４０によって抽出されたジャンル関連単語との単語関連度を取得する。また、関連性評価部１６０は、キーワードとジャンル関連単語との単語関連度に基づいて、ジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。
【００４７】
なお、関連性評価部１６０は、キーワードとジャンル関連単語との単語関連度をそのままジャンル関連度としてもよい。また、関連性評価部１６０は、キーワードとジャンル関連単語との単語関連度をジャンル毎に合計した値をジャンル関連度としてもよい。
【００４８】
なお、関連性評価部１６０は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、キーワードとジャンル関連単語との双方に共通する関連単語を抽出して、抽出した関連単語と対応付けられた単語関連度に基づいて、キーワードとジャンル関連単語との単語関連度を算出してもよい。
【００４９】
ジャンル分類部１７０は、関連性評価部１６０によって算出されたジャンル関連度に基づいて、分類対象情報をジャンルに分類する。具体的には、ジャンル分類部１７０は、ジャンル関連度が最も高いジャンルに分類対象情報を分類する。
【００５０】
ここで、ジャンル分類装置１００は、ＥＰＧを用いて番組を録画可能な録画装置（例えば、ＨＤＤレコーダ、デジタルＴＶ）に適用されてもよく、ネットワーク内に存在するサイトが有する情報を閲覧可能な閲覧装置（例えば、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ）に適用されてもよい。
【００５１】
（関連辞書の一例）
以下において、本発明の第１実施形態に係る関連辞書の一例について、図面を参照しながら説明する。図２は、本発明の第１実施形態に係る関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書の一例を示す図である。
【００５２】
図２（ａ）〜図２（ｃ）に示すように、関連辞書では、単語と、関連単語と、単語関連度とが対応付けられている。
【００５３】
例えば、図２（ａ）に示すように、関連辞書では、ジャンル単語である「果物」と、「果物」に関連する関連単語である「柑橘類」、「甘い」、「果樹」などと、ジャンル単語と関連単語との単語関連度である「０．７」、「０．６」、「０．８」などとが対応付けられている。
【００５４】
なお、上述した語彙拡張処理部１４０は、図２（ａ）に示す関連辞書を参照して、ジャンル単語（例えば、「果物」）に関連するジャンル関連単語（「柑橘類」、「甘い」、「果樹」など）を抽出するとともに、単語関連度（「０．７」、「０．６」、「０．８」など）を抽出する。
【００５５】
また、図２（ｂ）に示すように、関連辞書では、分類対象情報から抽出されたキーワードである「ビタミン」と、「ビタミン」に関連する関連単語である「柑橘類」、「甘い」、「果樹」などと、キーワードと関連単語との単語関連度である「０．７」、「０．１」、「０．６」などとが対応付けられている。同様に、図２（ｃ）に示すように、関連辞書では、分類対象情報から抽出されたキーワードである「とる」と、「とる」に関連する関連単語である「摂取」、「欲」、「栄養」などと、キーワードと関連単語との単語関連度である「０．７」、「０．２」、「０．５」などとが対応付けられている。
【００５６】
なお、上述した関連性評価部１６０は、語彙拡張処理部１４０によって抽出された関連単語である「柑橘類」とジャンル単語である「果物」との単語関連度（例えば、０．７）と、語彙拡張処理部１４０によって抽出された関連単語である「柑橘類」とキーワードである「ビタミン」との単語関連度（例えば、０．７）とを取得する。続いて、関連性評価部１６０は、取得した単語関連度を乗算して、ジャンル（例えば、「果物」）とキーワード（例えば、「ビタミン」）とのジャンル関連度（例えば、「０．４９」）を算出する。
【００５７】
（ジャンル分類の一例）
以下において、本発明の第１実施形態に係るジャンル分類の一例について、図面を参照しながら説明する。図３は、本発明の第１実施形態に係るジャンル分類の一例を示す図である。
【００５８】
なお、図３では、ジャンル単語として「果物」、「野菜」及び「肉」が定められており、分類対象情報が「ビタミンをとる」である場合を例に挙げて説明する。なお、分類対象情報から形態素解析処理によって抽出されるキーワードは、「ビタミン」及び「とる」である。
【００５９】
図３に示すように、語彙拡張処理部１４０は、各ジャンル単語からジャンル関連単語を抽出する。例えば、語彙拡張処理部１４０は、ジャンル単語である「果物」から、ジャンル関連単語である「柑橘類」、「甘い」及び「果樹」を抽出する。
【００６０】
続いて、関連性評価部１６０は、関連辞書を参照して、ジャンル関連単語とキーワードとの単語関連度を取得する。例えば、関連性評価部１６０は、「柑橘類」と「ビタミン」との単語関連度や「根菜」と「ビタミン」との単語関連度を取得する。
【００６１】
また、関連性評価部１６０は、取得した単語関連度に基づいて、ジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。例えば、関連性評価部１６０は、「柑橘類」と「果物」との単語関連度及び「柑橘類」と「ビタミン」との単語関連度に基づいて、「果物」と「ビタミン」とのジャンル関連度を算出する。同様に、関連性評価部１６０は、「根菜」と「野菜」との単語関連度及び「根菜」と「ビタミン」との単語関連度に基づいて、「野菜」と「ビタミン」とのジャンル関連度を算出する。
【００６２】
続いて、ジャンル分類部１７０は、関連性評価部１６０によって算出されたジャンル関連度に基づいて、分類対象情報をジャンルに分類する。例えば、ジャンル分類部１７０は、「ビタミンをとる」を「果物」に分類する。
【００６３】
（ジャンル分類装置の動作）
以下において、本発明の第１実施形態に係るジャンル分類装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図４は、本発明の第１実施形態に係るジャンル分類装置１００の動作を示すフロー図である。
【００６４】
図４に示すように、ステップ１０において、ジャンル分類装置１００は、分類対象情報を取得する。
【００６５】
ステップ２０において、ジャンル分類装置１００は、分類対象情報を対象として形態素解析処理を行う。また、ジャンル分類装置１００は、形態素解析処理によって、分類対象情報からキーワードを抽出する。
【００６６】
ステップ３０において、ジャンル分類装置１００は、ジャンル情報ＤＢ１３０を参照して、ジャンルを示す単語であるジャンル単語を取得する。
【００６７】
ステップ４０において、ジャンル分類装置１００は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、ジャンル単語を拡張して、ジャンル単語に関連するジャンル関連単語を抽出する。
【００６８】
ステップ５０において、ジャンル分類装置１００は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、ジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。具体的には、ジャンル分類装置１００は、ジャンル関連単語とキーワードとの単語関連度に基づいて、ジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。
【００６９】
ステップ６０において、ジャンル分類装置１００は、ジャンル関連度に基づいて、分類対象情報をジャンルに分類する。具体的には、ジャンル分類装置１００は、ジャンル関連度が最も高いジャンルに分類対象情報を分類する。
【００７０】
（作用及び効果）
本発明の第１実施形態に係るジャンル分類装置１００によれば、関連性評価部１６０は、キーワードとジャンル単語との双方と対応付けられた関連単語の単語関連度に基づいて、キーワードとジャンルとのジャンル関連度を算出する。
【００７１】
従って、単に、分類対象情報に含まれる単語とジャンルを示す単語とが一致するか否かに基づいて、分類対象情報をジャンルに分類する場合に比べて、分類対象情報の分類精度の向上を図ることができる。
【００７２】
また、主語、述語、修飾語及び被修飾語を特定するとともに、これらの関係を特定する必要がないため、処理負荷の軽減を図ることができる。
【００７３】
具体的には、関連性評価部１６０は、形態素解析処理部１２０によって抽出されたキーワードと、語彙拡張処理部１４０によって抽出されたジャンル関連単語との単語関連度に基づいて、キーワードとジャンルとのジャンル関連度を算出する。
【００７４】
従って、語彙拡張処理部１４０がジャンル単語を拡張した上で、関連性評価部１６０がジャンル関連度を算出することにより、分類対象情報の作成者の好みとジャンル作成者の好みとが異なることに起因する分類精度の低下を抑制することができる。なお、ジャンル作成者とは、例えば、ジャンル分類装置１００のユーザやジャンル分類装置１００の製造者（すなわち、工場出荷時にジャンルが設定されている場合）などである。
【００７５】
［第２実施形態］
以下において、本発明の第２実施形態に係るジャンル分類装置について、図面を参照しながら説明する。なお、以下においては、上述した第１実施形態と第２実施形態との相違点について主として説明する。
【００７６】
具体的には、上述した第１実施形態では、ジャンル関連単語は、関連辞書を参照する語彙拡張処理部１４０によって抽出される。これに対して、第２実施形態では、ジャンル関連単語は、ジャンルに既に分類された情報である分類済み情報から抽出される。
【００７７】
（ジャンル分類装置の構成）
以下において、本発明の第２実施形態に係るジャンル分類装置の構成について、図面を参照しながら説明する。図５は、本発明の第２実施形態に係るジャンル分類装置１００の構成を示すブロック図である。なお、図５では、上述した図１と同様の構成については同様符号が付されていることに留意すべきである。
【００７８】
図５に示すように、ジャンル分類装置１００は、図１に示した構成に加えて、分類済み情報ＤＢ１８０を有する。また、ジャンル分類装置１００は、上述したジャンル情報ＤＢ１３０及び語彙拡張処理部１４０を有していない。
【００７９】
分類済み情報ＤＢ１８０は、ジャンルに既に分類された情報である分類済み情報を記憶するデータベースである。
【００８０】
ここで、上述した形態素解析処理部１２０は、分類済み情報ＤＢ１８０に記憶された分類済み情報を対象として形態素解析処理を行う。また、形態素解析処理部１２０は、形態素解析処理によって、分類済み情報に含まれる単語をジャンル毎にジャンル関連単語として抽出する。
【００８１】
上述した関連性評価部１６０は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、分類対象情報から抽出されたキーワードと分類済み情報から抽出されたジャンル関連単語との単語関連度を取得する。また、関連性評価部１６０は、ジャンル関連単語毎に算出された単語関連度に基づいて、各ジャンル関連単語が分類されたジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。
【００８２】
（関連辞書の一例）
以下において、本発明の第２実施形態に係る関連辞書の一例について、図面を参照しながら説明する。図６は、本発明の第２実施形態に係る関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書の一例を示す図である。
【００８３】
図６（ａ）〜図６（ｃ）に示すように、関連辞書では、単語と、関連単語と、単語関連度とが対応付けられている。なお、図６（ａ）〜図６（ｃ）では、「みかんを食べる」（分類済み情報）が「果樹」（ジャンル）に分類されており、「みかん」及び「食べる」がジャンル関連単語として抽出される場合を例に挙げている。また、分類対象情報が「ビタミンをとる」であり、「ビタミン」及び「とる」がキーワードとして抽出される場合を例に挙げている。
【００８４】
例えば、図６（ａ）に示すように、関連辞書では、ジャンル関連単語である「みかん」と、「みかん」に関連する関連単語である「柑橘類」、「酸い」、「黄色い」などと、ジャンル単語と関連単語との単語関連度である「０．９」、「０．７」、「０．６」などとが対応付けられている。
【００８５】
また、図６（ｂ）に示すように、関連辞書では、分類対象情報から抽出されたキーワードである「ビタミン」と、「ビタミン」に関連する関連単語である「柑橘類」、「酸い」、「黄色い」などと、キーワードと関連単語との単語関連度である「０．８」、「０．３」、「０．１」などとが対応付けられている。同様に、図６（ｃ）に示すように、関連辞書では、分類対象情報から抽出されたキーワードである「とる」と、「とる」に関連する関連単語である「摂取」、「欲」、「栄養」などと、キーワードと関連単語との単語関連度である「０．７」、「０．２」、「０．５」などとが対応付けられている。
【００８６】
なお、上述した関連性評価部１６０は、ジャンル関連単語である「みかん」とキーワードである「ビタミン」との双方に共通する関連単語である「柑橘類」を抽出して、「みかん」）と「柑橘類」との単語関連度「０．９」と、「ビタミン」と「柑橘類」との単語関連度「０．８」を取得する。続いて、関連性評価部１６０は、取得した単語関連度を乗算して、ジャンル関連単語である「みかん」とキーワードである「ビタミン」との単語関連度「０．７２」を算出する。また、関連性評価部１６０は、単語関連度「０．７２」に基づいて、ジャンル関連単語である「みかん」が分類されたジャンルである「果物」とキーワードである「ビタミン」とのジャンル関連度とする。
【００８７】
（ジャンル分類の一例）
以下において、本発明の第２実施形態に係るジャンル分類の一例について、図面を参照しながら説明する。図７は、本発明の第２実施形態に係るジャンル分類の一例を示す図である。
【００８８】
なお、図７では、図３と同様に、ジャンル単語として「果物」、「野菜」及び「肉」が定められており、分類対象情報が「ビタミンをとる」である場合を例に挙げて説明する。なお、分類対象情報から形態素解析処理によって抽出されるキーワードは、「ビタミン」及び「とる」である。
【００８９】
図７に示すように、形態素解析処理部１２０は、各ジャンルに分類された分類済み情報を対象として形態素解析処理を行ってジャンル関連単語を抽出する。例えば、形態素解析処理部１２０は、ジャンル「果物」に分類された分類済み情報（例えば、「スイカを食べた」、「メロンを食べた」など）から、ジャンル関連単語である「スイカ」、「メロン」、「食べる」などを抽出する。
【００９０】
続いて、関連性評価部１６０は、関連辞書を参照して、ジャンル関連単語とキーワードとの単語関連度を取得する。例えば、関連性評価部１６０は、「みかん」と「ビタミン」との単語関連度や「大根」と「ビタミン」との単語関連度を取得する。
【００９１】
また、関連性評価部１６０は、取得した単語関連度に基づいて、ジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。例えば、関連性評価部１６０は、「みかん」と「ビタミン」との単語関連度に基づいて、「果物」と「ビタミン」とのジャンル関連度を算出し、「大根」と「ビタミン」との単語関連度に基づいて、「野菜」と「ビタミン」とのジャンル関連度を算出する。
【００９２】
続いて、ジャンル分類部１７０は、関連性評価部１６０によって算出されたジャンル関連度に基づいて、分類対象情報をジャンルに分類する。例えば、ジャンル分類部１７０は、「ビタミンをとる」を「果物」に分類する。
【００９３】
（ジャンル分類装置の動作）
以下において、本発明の第２実施形態に係るジャンル分類装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図８は、本発明の第２実施形態に係るジャンル分類装置１００の動作を示すフロー図である。なお、図８では、上述した図４と同様の処理について同様のステップ番号が付されていることに留意すべきである。
【００９４】
図８に示すように、ステップ３２において、ジャンル分類装置１００は、分類済み情報ＤＢ１８０から分類済み情報を取得する。
【００９５】
ステップ４２において、ジャンル分類装置１００は、分類済み情報を対象として形態素解析処理を行って、ジャンル関連単語を抽出する。
【００９６】
ステップ５２において、ジャンル分類装置１００は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、分類対象情報から抽出されたキーワードと、分類済み情報から抽出されたジャンル関連単語との単語関連度を取得する。また、ジャンル分類装置１００は、ジャンル関連単語毎に算出された単語関連度に基づいて、各ジャンル関連単語が分類されたジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。
【００９７】
（作用及び効果）
本発明の第２実施形態に係るジャンル分類装置１００によれば、形態素解析処理部１２０は、分類済み情報からジャンル関連単語を抽出して、関連性評価部１６０は、キーワードとジャンル関連単語との単語関連度に基づいてジャンル関連度を算出する。
【００９８】
すなわち、分類済み情報からジャンル関連単語を抽出することによって、ジャンル単語が拡張されるため、分類対象情報の作成者の好みとジャンル作成者の好みとが異なることに起因する分類精度の低下を抑制することができる。
【００９９】
［第３実施形態］
以下において、本発明の第３実施形態に係るジャンル分類装置について、図面を参照しながら説明する。なお、以下においては、上述した第２実施形態と第３実施形態との相違点について主として説明する。
【０１００】
具体的には、上述した第２実施形態では、ジャンル関連単語は、分類済み情報から抽出される単語の全てである。これに対して、第３実施形態では、ジャンル関連単語は、分類済み情報から抽出される単語のうち、分類済み情報から抽出される単語とジャンル単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語のみである。
【０１０１】
なお、所定の関連度とは、試行錯誤による実験的又は経験的に定められてもよく、ジャンル関連単語をどの程度絞り込むことを意図するかに応じて定められてもよい。
【０１０２】
（ジャンル分類装置の構成）
以下において、本発明の第３実施形態に係るジャンル分類装置の構成について、図面を参照しながら説明する。図９は、本発明の第３実施形態に係るジャンル分類装置１００の構成を示すブロック図である。なお、図９では、上述した図１及び図５と同様の構成については同様の符号を付していることに留意すべきである。
【０１０３】
図９に示すように、ジャンル分類装置１００は、上述した図５に示した構成に加えて、ジャンル情報ＤＢ１３０と、語彙拡張処理部１４０と、単語抽出部１９０とを有する。
【０１０４】
ジャンル情報ＤＢ１３０は、上述したように、ジャンルを示す単語として予め定められた単語（ジャンル単語）を記憶するデータベースである。
【０１０５】
語彙拡張処理部１４０は、上述したように、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、ジャンル情報ＤＢ１３０に記憶されたジャンル単語を拡張し、ジャンル単語に関連する単語を抽出する。
【０１０６】
単語抽出部１９０は、形態素解析処理部１２０によって分類済み情報から抽出された単語のうち、語彙拡張処理部１４０によって抽出される単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。具体的には、単語抽出部１９０は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、形態素解析処理部１２０によって分類済み情報から抽出された単語と、語彙拡張処理部１４０によって抽出される単語との単語関連度を取得する。続いて、単語抽出部１９０は、取得した単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。
【０１０７】
なお、単語抽出部１９０は、語彙拡張処理部１４０によって抽出される単語と分類済み情報から抽出される単語との単語関連度が高い順に所定数の単語をジャンル関連単語として抽出してもよい。
【０１０８】
また、単語抽出部１９０は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、分類済み情報から抽出される単語と語彙拡張処理部１４０によって抽出される単語との双方に共通する関連単語を抽出して、抽出した関連単語と対応付けられた単語関連度に基づいて、分類済み情報から抽出される単語と語彙拡張処理部１４０によって抽出される単語との単語関連度を算出してもよい。
【０１０９】
ここで、上述した関連性評価部１６０は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、分類対象情報から抽出されたキーワードと単語抽出部１９０によって抽出されたジャンル関連単語との単語関連度を取得する。また、関連性評価部１６０は、ジャンル関連単語毎に算出された単語関連度に基づいて、各ジャンル関連単語が分類されたジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。
【０１１０】
（ジャンル分類の一例）
以下において、本発明の第３実施形態に係るジャンル分類の一例について、図面を参照しながら説明する。図１０は、本発明の第３実施形態に係るジャンル分類の一例を示す図である。
【０１１１】
なお、図１０では、図７と同様に、ジャンル単語として「果物」、「野菜」及び「肉」が定められており、分類対象情報が「ビタミンをとる」である場合を例に挙げて説明する。なお、分類対象情報から形態素解析処理によって抽出されるキーワードは、「ビタミン」及び「とる」である。
【０１１２】
図１０に示すように、形態素解析処理部１２０は、各ジャンルに分類された分類済み情報を対象として形態素解析処理を行って、ジャンルに関連する単語を抽出する。例えば、形態素解析処理部１２０は、ジャンル（例えば、「果物」）に分類された分類済み情報（例えば、「スイカを食べた」、「メロンを食べた」など）から、ジャンルに関連する単語（例えば、「スイカ」、「メロン」、「食べる」など）を抽出する。
【０１１３】
また、語彙拡張処理部１４０は、関連辞書を参照して、ジャンル単語に関連する単語を抽出する。例えば、語彙拡張処理部１４０は、ジャンル単語（例えば、「果物」）を拡張して、ジャンル単語に関連する単語（例えば、「柑橘類」、「酸い」など）を抽出する。
【０１１４】
続いて、単語抽出部１９０は、形態素解析処理部１２０によって分類済み情報から抽出された単語のうち、語彙拡張処理部１４０によって抽出された単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。例えば、単語抽出部１９０は、分類済み情報から抽出された単語（例えば、「スイカ」、「メロン」、「みかん」、「食べる」など）のうち、語彙拡張処理部１４０によって抽出された単語（例えば、「柑橘類」、「酸い」など）との単語関連度が所定の関連度以上である単語（例えば、「スイカ」、「メロン」、「みかん」など）を抽出する。
【０１１５】
さらに、関連性評価部１６０は、関連辞書を参照して、ジャンル関連単語とキーワードとの単語関連度を取得する。例えば、関連性評価部１６０は、「みかん」と「ビタミン」との単語関連度や「大根」と「ビタミン」との単語関連度を取得する。
【０１１６】
また、関連性評価部１６０は、取得した単語関連度に基づいて、ジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。例えば、関連性評価部１６０は、「みかん」と「ビタミン」との単語関連度に基づいて、「果物」と「ビタミン」とのジャンル関連度を算出し、「大根」と「ビタミン」との単語関連度に基づいて、「野菜」と「ビタミン」とのジャンル関連度を算出する。
【０１１７】
続いて、ジャンル分類部１７０は、関連性評価部１６０によって算出されたジャンル関連度に基づいて、分類対象情報をジャンルに分類する。例えば、ジャンル分類部１７０は、「ビタミンをとる」を「果物」に分類する。
【０１１８】
（ジャンル分類装置の動作）
以下において、本発明の第３実施形態に係るジャンル分類装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図１１は、本発明の第３実施形態に係るジャンル分類装置１００の動作を示すフロー図である。なお、図１１では、上述した図４及び図８と同様の処理については同様のステップ番号を付していることに留意すべきである。
【０１１９】
図１１に示すように、ステップ４４において、ジャンル分類装置１００は、形態素解析処理部１２０によって分類済み情報から抽出された単語のうち、語彙拡張処理部１４０によって抽出された単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。
【０１２０】
ステップ５４において、ジャンル分類装置１００は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、分類対象情報から抽出されたキーワードと単語抽出部１９０によって抽出されたジャンル関連単語との単語関連度を取得する。また、ジャンル分類装置１００は、ジャンル関連単語毎に算出された単語関連度に基づいて、各ジャンル関連単語が分類されたジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。
【０１２１】
（作用及び効果）
本発明の第３実施形態に係るジャンル分類装置１００によれば、単語抽出部１９０は、形態素解析処理部１２０によって分類済み情報から抽出された単語のうち、ジャンル単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。
【０１２２】
具体的には、語彙拡張処理部１４０は、ジャンル単語と対応付けられた関連単語を抽出することによってジャンル単語を拡張して、単語抽出部１９０は、分類済み情報から抽出された単語のうち、語彙拡張処理部１４０によって抽出された関連単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。
【０１２３】
すなわち、ジャンル単語を拡張した関連単語との単語関連度が所定の関連度以下である単語を雑音としてジャンル関連単語から排除することにより、分類対象情報の作成者の好みとジャンル作成者の好みとが異なることに起因する分類精度の低下を抑制しながら、ジャンル分類装置１００の処理負荷の軽減を図ることができる。
【０１２４】
［第４実施形態］
以下において、本発明の第４実施形態について、図面を参照しながら説明する。第４実施形態では、上述した第３実施形態のジャンル分類装置１００を適用した情報提供装置について説明する。
【０１２５】
ここで、情報提供装置は、例えば、ＥＰＧ情報を分類対象情報として取得して、分類対象情報をジャンルに分類してユーザに提供するＨＤＤレコーダやデジタルテレビなどである。また、情報提供装置は、例えば、ネットワーク内に存在するサイトが有する情報を分類対象情報として取得して、分類対象情報をジャンルに分類してユーザに提供するパーソナルコンピュータやＰＤＡなどであってもよい。
【０１２６】
なお、情報提供装置は、ここに例示した装置に限定されるものではなく、分類対象情報をジャンルに分類してユーザに提供する装置全般であることに留意すべきである。
【０１２７】
（情報提供装置の動作）
以下において、本発明の第４実施形態に係る情報提供装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図１２は、本発明の第４実施形態に係る情報提供装置の動作を示すフロー図である。
【０１２８】
図１２に示すように、ステップ１００において、情報提供装置は、ＥＰＧ情報などを分類対象情報として取得する。例えば、情報提供装置は、１００ａに示すように、「ビタミンをとる」を分類対象情報として取得する。
【０１２９】
ステップ１１０において、情報提供装置は、分類対象情報を対象として形態素解析処理を行う。また、情報提供装置は、形態素解析処理によって、分類対象情報からキーワードを抽出する。例えば、情報提供装置は、１００ｂに示すように、「ビタミン」及び「とる」をキーワードとして抽出する。
【０１３０】
ステップ１２０において、情報提供装置は、ジャンル情報ＤＢ１３０を参照して、ジャンルを示す単語であるジャンル単語を取得する。例えば、情報提供装置は、１００ｃに示すように、「果物」、「野菜」及び「肉」をジャンル単語として取得する。
【０１３１】
ステップ１３０において、情報提供装置は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、ジャンル単語を拡張して、ジャンル単語に関連するジャンル関連単語を抽出する。例えば、情報提供装置は、１００ｄに示すように、「果物」を拡張して、「柑橘類」、「酸い」及び「黄色い」などをジャンル関連単語として抽出する。
【０１３２】
ステップ１４０において、情報提供装置は、分類済み情報ＤＢ１８０から分類済み情報を取得する。例えば、情報提供装置は、１００ｅに示すように、「果物」に分類された「スイカを食べた」、「メロンを食べた」及び「みかんを買った」を分類済み情報として取得する。
【０１３３】
ステップ１５０において、情報提供装置は、分類済み情報を対象として形態素解析処理を行って、ジャンル関連単語を抽出する。例えば、情報提供装置は、１００ｆに示すように、「果物」について、「スイカ」、「メロン」、「みかん」、「食べる」及び「買う」をジャンル関連単語として抽出する。
【０１３４】
ステップ１６０において、情報提供装置は、ステップ１５０で抽出された単語のうち、ステップ１３０で抽出された単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。例えば、「果物」を例に挙げると、情報提供装置は、１００ｇに示すように、１００ｄに含まれる単語のうち、１００ｆに含まれる単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い「スイカ」、「メロン」及び「みかん」をジャンル関連単語として抽出する。
【０１３５】
ステップ１７０において、情報提供装置は、関連辞書ＤＢ１５０に記憶された関連辞書を参照して、ステップ１１０で抽出されたキーワードとステップ１６０で抽出されたジャンル関連単語との単語関連度を取得する。また、情報提供装置は、ジャンル関連単語毎に算出された単語関連度に基づいて、各ジャンル関連単語が分類されたジャンルとキーワードとのジャンル関連度を算出する。例えば、情報提供装置は、１００ｂに示すキーワードと１００ｇに示すジャンル関連単語との単語関連度に基づいて、「果物」と「ビタミン」とのジャンル関連度や「果物」と「とる」とのジャンル関連度などを算出する。
【０１３６】
ステップ１８０において、情報提供装置は、ステップ１７０で算出されたジャンル関連度に基づいて、分類対象情報をジャンルに分類する。具体的には、情報提供装置は、ステップ１７０で算出されたジャンル関連度が最も高いジャンルに分類対象情報を分類する。
【０１３７】
例えば、情報提供装置は、１００ｈに示すように、「ビタミンをとる」を「果物」に分類する。なお、情報提供装置は、ジャンル「果物」に分類された分類済み情報として、「ビタミンをとる」を新たに記憶する。
【０１３８】
ステップ１９０において、情報提供装置は、ステップ１８０でジャンルに分類された分類対象情報をユーザに提供する。
【０１３９】
（作用及び効果）
本発明の第４実施形態に係る情報提供装置によれば、情報提供装置は、分類済み情報から抽出された単語のうち、ジャンル単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出する。
【０１４０】
具体的には、情報提供装置は、ジャンル単語を拡張した関連単語との単語関連度が所定の関連度以下である単語を雑音としてジャンル関連単語から排除することによて、分類対象情報の作成者の好みとジャンル作成者の好みとが異なることに起因する分類精度の低下を抑制しながら、情報提供装置の処理負荷の軽減を図ることができる。
【０１４１】
また、情報提供装置は、上述したように精度よく分類された分類対象情報をユーザに提供するため、ユーザの利便性が向上する。
【０１４２】
［第５実施形態］
以下において、本発明の第５実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下においては、上述した第１実施形態と第５実施形態との相違点について主として説明する。
【０１４３】
具体的には、上述した第１実施形態では、関連辞書ＤＢ１５０は、単語と、関連単語と、単語関連度とを対応付けて記憶しており、ジャンル分類装置１００は、関連辞書ＤＢ１５０を参照して、キーワードとジャンル単語とのジャンル関連度を算出する。
【０１４４】
これに対して、第５実施形態では、関連辞書ＤＢ１５０は、単語と、単語の意味属性と、意味属性に分類された関連単語とを対応付けて記憶しており、ジャンル分類装置１００は、関連辞書ＤＢ１５０を参照して、キーワードとジャンル単語とのジャンル関連度を算出する。
【０１４５】
（ジャンル関連度の算出方法）
以下において、ジャンル関連度の算出方法について、図面を参照しながら説明する。図１３は、本発明の第５実施形態に係るジャンル関連度の算出方法を説明するための図である。
【０１４６】
最初に、図１３（ａ）を参照しながら、本発明の第５実施形態に係る関連辞書ＤＢ１５０について説明する。
【０１４７】
図１３（ａ）に示すように、関連辞書ＤＢ１５０は、単語と、意味属性と、関連単語とを対応付けて記憶する。意味属性は、単語の意味を示す属性であり、各意味属性には、複数の関連単語が対応付けられている。
【０１４８】
例えば、単語Ａ〜単語Ｃには、意味属性ａ〜意味属性ｃがそれぞれ対応付けられており、各単語の意味属性ａ〜意味属性ｃには、複数の関連単語が対応付けられている。なお、意味属性ａ〜意味属性ｃには、単語毎に異なる関連単語が対応付けられている。
【０１４９】
次に、図１３（ｂ）を参照しながら、本発明の第５実施形態に係る意味属性関連度の算出方法について説明する。なお、以下においては、分類対象情報から単語Ａ〜単語Ｃが形態素解析処理によって抽出され、単語Ａがキーワードである場合に、単語Ａについて各意味属性の意味属性関連度が算出される場合を例に挙げて説明する。
【０１５０】
図１３（ｂ）に示すように、単語Ａと単語Ｂとの間における意味属性ａの意味属性関連度は、単語Ａの意味属性ａに対応付けられた関連単語と、単語Ｂの意味属性ａに対応付けられた関連単語とが一致する数（図１３（ｂ）では５個）である。単語Ａと単語Ｃとの間における意味属性ａの意味属性関連度は、単語Ａの意味属性ａに対応付けられた関連単語と、単語Ｃの意味属性ａに対応付けられた関連単語とが一致する数（図１３（ｂ）では４個）である。意味属性ａの意味属性関連度は、単語Ａと単語Ｂとの間における意味属性ａの意味属性関連度と、単語Ａと単語Ｃとの間における意味属性ａの意味属性関連度との合計（図１３（ｂ）では９個）である。なお、意味属性ｂ及び意味属性ｃについても、意味属性ａと同様の手順で、意味属性関連度が算出される。
【０１５１】
なお、意味属性ａ〜意味属性ｃのうち、意味属性関連度が所定の閾値（例えば、５）よりも大きい意味属性（図１３（ｂ）では、意味属性ａ及び意味属性ｂ）は、ジャンル関連度の算出に用いる意味属性として抽出される。
【０１５２】
最後に、図１３（ｃ）を参照しながら、単語Ａとジャンル単語とのジャンル関連度の算出方法について説明する。なお、以下においては、単語Ａとジャンル単語Ａとのジャンル関連度及び単語Ａとジャンル単語Ｂとのジャンル関連度を算出する場合を例に挙げて説明する。
【０１５３】
図１３（ｃ）に示すように、単語Ａとジャンル単語Ａとの間における意味属性ａのジャンル関連度は、単語Ａの意味属性ａに対応付けられたジャンル関連度と、ジャンル単語Ａの意味属性ａに対応付けられた関連単語とが一致する数（図１３（ｃ）では８個）である。単語Ａとジャンル単語Ａとの間における意味属性ｂのジャンル関連度は、単語Ａの意味属性ｂに対応付けられた関連単語と、ジャンル単語Ａの意味属性ｂに対応付けられた関連単語とが一致する数（図１３（ｃ）では３個）である。単語Ａとジャンル単語Ａとのジャンル関連度は、意味属性ａのジャンル関連度と意味属性ｂのジャンル関連度の合計（図１３（ｃ）では１１個）である。なお、単語Ａとジャンル単語Ａとのジャンル関連度と同様の手順で、単語Ａとジャンル単語Ｂとのジャンル関連度が算出される。
【０１５４】
（作用及び効果）
本発明の第５実施形態に係るジャンル分類装置１００によれば、キーワードに対応付けられた関連単語とジャンル単語に対応付けられた関連単語とが一致する数に基づいて、ジャンル関連度を算出することにより、上述した第１実施形態で示したジャンル分類装置１００が奏する効果に加えて、上述した第１実施形態で示したジャンル分類装置１００に比べて、ジャンル関連度の算出負荷の軽減を図ることができる。
【０１５５】
［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【０１５６】
例えば、上述した実施形態に係るジャンル分類装置１００の動作は、コンピュータにおいて実行可能なプログラムとしても提供することができる。
【０１５７】
また、上述した第３実施形態では、単語抽出部１９０は、分類済み情報から抽出された単語のうち、語彙拡張処理部１４０によって抽出された関連単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出するが、これに限定されるものではない。具体的には、単語抽出部１９０は、単に、分類済み情報から抽出された単語のうち、ジャンル単語との単語関連度が所定の関連度よりも高い単語をジャンル関連単語として抽出してもよい。この場合には、ジャンル分類装置１００は、語彙拡張処理部１４０を有していなくてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１５８】
【図１】本発明の第１実施形態に係るジャンル分類装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る関連辞書の一例を示す図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係るジャンル分類の一例を示す図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係るジャンル分類装置１００の動作を示すフロー図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係るジャンル分類装置１００の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係る関連辞書の一例を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係るジャンル分類の一例を示す図である。
【図８】本発明の第２実施形態に係るジャンル分類装置１００の動作を示すフロー図である。
【図９】本発明の第３実施形態に係るジャンル分類装置１００の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第３実施形態に係るジャンル分類の一例を示す図である。
【図１１】本発明の第３実施形態に係るジャンル分類装置１００の動作を示すフロー図である。
【図１２】本発明の第４実施形態に係る情報提供装置の動作を示すフロー図である。
【図１３】本発明の第５実施形態に係るジャンル関連度の算出方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１５９】
１００・・・ジャンル分類装置、１１０・・・分類対象情報取得部、１２０・・・形態素解析処理部、１３０・・・ジャンル情報ＤＢ、１４０・・・語彙拡張処理部、１５０・・・関連辞書ＤＢ、１６０・・・関連性評価部、１７０・・・ジャンル分類部、１８０・・・分類済み情報ＤＢ、１９０・・・単語抽出部
【図１】
2008065523.tif 000003
【図２】
2008065523.tif 000004
【図３】
2008065523.tif 000005
【図４】
2008065523.tif 000006
【図５】
2008065523.tif 000007
【図６】
2008065523.tif 000008
【図７】
2008065523.tif 000009
【図８】
2008065523.tif 000010
【図９】
2008065523.tif 000011
【図１０】
2008065523.tif 000012
【図１１】
2008065523.tif 000013
【図１２】
2008065523.tif 000014
【図１３】
2008065523.tif 000015