(57)【要約】【課題】ユーザが所望の情報を見つけることを容易とする情報検索装置及び情報検索プログラムを提供する。【解決手段】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、ユーザによって入力される検索語を受付ける受付部と、関連辞書を参照して、ユーザが検索の対象とする情報である検索対象情報に含まれる単語と、受付部によって受付けられた検索語との単語関連度を算出する関連度算出部と、関連度算出部によって算出された単語関連度に基づいて、検索対象情報を分類する分類部と、分類部による分類結果を検索対象情報の検索結果として出力する出力部とを情報検索装置が備える。【選択図】図１
2008070991.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、
ユーザによって入力される検索語を受付ける受付部と、
前記関連辞書を参照して、ユーザが検索の対象とする情報である検索対象情報に含まれる単語と、前記受付部によって受付けられた前記検索語との単語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単語関連度に基づいて、前記検索対象情報を分類する分類部と、
前記分類部による分類結果を前記検索対象情報の検索結果として出力する出力部とを備えることを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
前記関連辞書を参照して、前記受付部によって受付けられた前記検索語と関連する単語を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、前記語彙拡張処理部によって抽出された単語と、前記検索対象情報に含まれる単語との前記単語関連度を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項３】
前記出力部は、前記語彙拡張処理部によって抽出された単語を、前記分類部によって分類された前記検索対象情報のラベルとして出力することを特徴とする請求項２に記載の情報検索装置。
【請求項４】
前記関連辞書を参照して、前記分類部によって分類された前記検索対象情報に含まれる単語と関連する単語を抽出する抽出部をさらに備え、
前記出力部は、前記抽出部によって抽出された単語を、前記分類部によって分類された前記検索対象情報のラベルとして出力することを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項５】
前記単語関連度が所定の閾値以下である単語を含む前記検索対象情報を、前記検索対象情報の検索結果から外す絞り込み部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項６】
ユーザによって入力される検索語を受付けるステップＡ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、ユーザが検索の対象とする情報である検索対象情報に含まれる単語と、前記ステップＡで受付けられた前記検索語との単語関連度を算出するステップＢと、
前記ステップＢで算出された前記単語関連度に基づいて、前記検索対象情報を分類するステップＣと、
前記ステップＣにおける分類結果を前記検索対象情報の検索結果として出力するステップＤとをコンピュータに実行させることを特徴とする情報検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザによって入力されるキーワードに基づいて、検索対象情報の中から情報を検索して、検索対象情報の検索結果を出力する情報検索装置及び情報検索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】
また、ＥＰＧなどの検索対象情報の中から、ユーザが入力するキーワードと一致する度合い（以下、一致度）が高い情報を検索して、一致度が高い順にランキング形式で検索対象情報の検索結果を出力する情報検索装置も知られている。
【０００４】
一方で、ＥＰＧなどの検索対象情報の中から所望の情報をユーザが探す場合には、検索対象情報がジャンルに分類されていることが好ましい。
【０００５】
これに対して、ジャンルに分類されていないニュース記事などの検索対象情報をジャンルに分類する情報分類装置が提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００６】
具体的には、この情報分類装置は、複数の検索対象情報にそれぞれ含まれる単語の出現頻度に基づいて各検索対象情報の類似度を算出して、算出された類似度が所定閾値以上である検索対象情報を一つのジャンルにまとめる。
【特許文献１】特開２００５−２５９６６６号公報（請求項１、図２など）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、検索対象情報に含まれる単語は、検索対象情報の作成者の好みに依存して選択される。一方で、キーワードは、ユーザの好みに依存して選択される。
【０００８】
従って、上述した情報検索装置では、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みとが異なっていると、ユーザが所望する情報が検索対象情報の検索結果として出力されない場合があった。
【０００９】
同様に、上述した情報分類装置では、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みとが異なっていると、ユーザが所望するジャンルに検索対象情報が分類されない場合があった。
【００１０】
このように、従来技術では、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みとが異なっていると、ユーザが所望する検索結果や分類結果が得られないため、ユーザが所望の情報を見つけることが難しい場合があった。
【００１１】
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、ユーザが所望の情報を見つけることを容易とする情報検索装置及び情報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】
【００１２】
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ＤＢ１２０）と、ユーザによって入力される検索語（キーワード）を受付ける受付部（キーワード受付部１１０）と、前記関連辞書を参照して、ユーザが検索の対象とする情報である検索対象情報に含まれる単語と、前記受付部によって受付けられた前記検索語との単語関連度を算出する関連度算出部（関連性評価部１７０）と、前記関連度算出部によって算出された前記単語関連度に基づいて、前記検索対象情報を分類する分類部（関連性評価部１７０）と、前記分類部による分類結果を前記検索対象情報の検索結果として出力する出力部（出力部１８０）とを情報検索装置が備えることを要旨とする。
【００１３】
なお、検索語とは、ユーザが所望の情報を検索する際にキーワードとして入力する単語である。また、検索対象情報とは、ユーザが検索語によって検索する対象となる情報であり、例えば、ネットワーク内に存在するサイトが有する情報やＥＰＧ情報に含まれる番組情報などである。
【００１４】
かかる特徴によれば、関連度算出部が、検索対象情報に含まれる単語と検索語との単語関連度を算出し、分類部が、関連度算出部によって算出された単語関連度に基づいて検索対象情報を分類する。
【００１５】
従って、関連辞書の参照によって、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みとの違いが緩和されるため、検索対象情報の作成者の好みとユーザ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。
【００１６】
また、出力部が、分類部による分類結果を検索結果として出力することによって、ユーザが所望の情報を見つけることを容易とすることができる。
【００１７】
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、前記受付部によって受付けられた前記検索語に関連する単語（キーワード関連単語）を抽出する語彙拡張処理部（語彙拡張処理部１３０）を情報検索装置がさらに備え、前記関連度算出部が、前記語彙拡張処理部によって抽出された単語と、前記検索対象情報に含まれる単語との前記単語関連度を算出することを要旨とする。
【００１８】
かかる特徴によれば、語彙拡張処理部が、関連辞書を参照して検索語に関連する単語を抽出し、関連度算出部が、語彙拡張処理部によって抽出された単語と検索対象情報に含まれる単語との単語関連度を算出する。
【００１９】
従って、関連辞書の参照によって、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みとの違いがさらに緩和されるため、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みとが異なることに起因する分類精度の向上を図ることができる。
【００２０】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記出力部が、前記語彙拡張処理部によって抽出された単語を、前記分類部によって分類された前記検索対象情報のラベルとして出力することを要旨とする。
【００２１】
なお、ラベルとは、分類部によって分類された情報の見出しとして用いられる単語であり、分類部によって分類された情報の特徴を示す単語であることが好ましい。
【００２２】
かかる特徴によれば、出力部が、語彙拡張処理部によって抽出された単語（すなわち、関連辞書の参照によって得られた単語）をラベルとして出力することによって、ユーザが所望の情報を見つけることをさらに容易とすることができる。
【００２３】
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、前記分類部によって分類された前記検索対象情報に含まれる単語と関連する単語を抽出する抽出部（ラベル抽出部２００）を情報検索装置がさらに備え、前記出力部が、前記抽出部によって抽出された単語を、前記分類部によって分類された前記検索対象情報のラベルとして出力することを要旨とする。
【００２４】
かかる特徴によれば、出力部が、抽出部によって抽出された単語（すなわち、関連辞書の参照によって得られた単語）をラベルとして出力することによって、ユーザが所望の情報を見つけることをさらに容易とすることができる。
【００２５】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記単語関連度が所定の閾値以下である単語を含む前記検索対象情報を、前記検索対象情報の検索結果から外す絞り込み部（絞込み部１９０）を情報検索装置がさらに備えることを要旨とする。
【００２６】
かかる特徴によれば、絞り込み部が、単語関連度が所定の閾値以下である単語を含む検索対象情報を検索結果から外すことによって、ユーザが所望の情報を見つけることをさらに容易とすることができる。
【００２７】
本発明の一の特徴は、ユーザによって入力される検索語を受付けるステップＡ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、ユーザが検索の対象とする情報である検索対象情報に含まれる単語と、前記ステップＡで受付けられた前記検索語との単語関連度を算出するステップＢと、前記ステップＢで算出された前記単語関連度に基づいて、前記検索対象情報を分類するステップＣと、前記ステップＣにおける分類結果を前記検索対象情報の検索結果として出力するステップＤとを情報検索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。
【００２８】
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、前記ステップＡで受付けられた前記検索語と関連する単語を抽出するステップＥを情報検索プログラムがコンピュータにさらに実行させ、前記ステップＢでは、前記語彙拡張処理部によって抽出された単語と、前記検索対象情報に含まれる単語との前記単語関連度を算出す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、前記ステップＤでは、前記ステップＥで抽出された単語を、前記ステップＣで分類された前記検索対象情報のラベルとして出力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、前記ステップＣで分類された前記検索対象情報に含まれる単語と関連する単語を抽出するステップＦを情報検索プログラムがコンピュータにさらに実行させ、前記ステップＤでは、前記ステップＦで抽出された単語を、前記ステップＤで分類された前記検索対象情報のラベルとして出力す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、前記単語関連度が所定の閾値以下である単語を含む前記検索対象情報を、前記検索対象情報の検索結果から外すステップＧを情報検索プログラムがコンピュータにさらに実行させることを要旨とする。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、ユーザが所望の情報を見つけることを容易とする情報検索装置及び情報検索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】
【００３３】
以下において、本発明の実施形態に係る情報検索装置について、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。
【００３４】
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。
【００３５】
［第１実施形態］
（情報検索装置の構成）
以下において、本発明の第１実施形態に係る情報検索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実施形態に係る情報検索装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【００３６】
図１に示すように、情報検索装置１００は、キーワード受付部１１０と、関連辞書ＤＢ１２０と、語彙拡張処理部１３０と、検索対象情報ＤＢ１４０と、ＤＢ検索部１５０と、形態素解析部１６０と、関連性評価部１７０と、出力部１８０とを有する。
【００３７】
キーワード受付部１１０は、ユーザによって入力されるキーワードを受付けて、受付けたキーワードを語彙拡張処理部１３０及びＤＢ検索部１５０に入力する。
【００３８】
関連辞書ＤＢ１２０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単語関連度とを対応付ける関連辞書を記憶する。なお、関連辞書ＤＢ１２０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）。
【００３９】
語彙拡張処理部１３０は、キーワードについて語彙拡張処理を行って、キーワードと関連する単語（以下、キーワード関連単語）を抽出する。具体的には、語彙拡張処理部１３０は、関連辞書を参照して、キーワードと関連するキーワード関連単語を抽出する。
【００４０】
また、語彙拡張処理部１３０は、キーワード関連単語をさらに細分化することが可能である場合には、関連辞書を参照して、キーワード関連単語を細分化して、キーワード関連単語に関連する関連単語を新たなキーワード関連単語として抽出する。
【００４１】
検索対象情報ＤＢ１４０は、検索対象情報を記憶するデータベースである。ここで、検索対象情報は、ユーザが所望の情報を検索する対象となる情報であり、ＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ）やネットワーク内に存在するサイトが有する情報などである。
【００４２】
ＤＢ検索部１５０は、キーワード受付部１１０によって受付けられたキーワードを検索キーとして検索対象情報ＤＢ１４０を検索して、キーワードに対応する検索対象情報を抽出する。
【００４３】
形態素解析部１６０は、ＤＢ検索部１５０によって抽出された検索対象情報について形態素解析を行う。具体的には、形態素解析部１６０は、検索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。
【００４４】
関連性評価部１７０は、関連辞書を参照して、語彙拡張処理部１３０によって抽出されたキーワード関連単語と、形態素解析部１６０によって抽出された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関連単語と検索対象情報との関連度（以下、ラベル関連度）を取得する。
【００４５】
また、関連性評価部１７０は、ＤＢ検索部１５０によって抽出された検索対象情報を、該検索対象情報とラベル関連度が最も高いキーワード関連単語に分類する。なお、キーワード関連単語は、検索対象情報のラベルとして用いられる。
【００４６】
出力部１８０は、関連性評価部１７０によってキーワード関連単語毎に分類された検索対象情報を出力する。具体的には、出力部１８０は、キーワード関連単語（ラベル）に分類された検索対象情報をキーワード関連単語（ラベル）と対応付けて出力する。
【００４７】
（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の一例を示す図である。
【００４８】
図２（ａ）に示すように、関連辞書は、単語と関連単語とを対応付ける。例えば、ユーザによって入力されるキーワードが「食べ物」である場合を例に挙げると、関連辞書は、以下に示す情報を対応付ける。具体的には、関連辞書は、キーワード（「食べ物」）と、キーワードに関連するキーワード関連単語（「果物」、「野菜」、「肉」など）とを対応付ける。また、関連辞書は、キーワード関連単語（「果物」）と、キーワード関連単語にさらに関連する関連単語（「購入」、「摂取」など）とを対応付ける。
【００４９】
例えば、上述した語彙拡張処理部１３０は、図２（ａ）に示す関連辞書を参照して、キーワード（「食べ物」）に関連するキーワード関連単語（「果物」、「野菜」、「肉」など）を抽出する。また、上述した語彙拡張処理部１３０は、図２（ａ）に示す関連辞書を参照して、キーワード関連単語（「果物」）を細分化して、新たなキーワード関連単語（「購入」や「摂取」など）を抽出する。
【００５０】
同様に、図２（ｂ）に示すように、関連辞書は、単語と関連単語と単語関連度とを対応付ける。例えば、ＤＢ検索部１５０によって抽出された検索対象情報が「スイカを食べる」や「さくらんぼを買った」であり、形態素解析部１６０によって抽出された単語が「スイカ」、「さくらんぼ」、「食べる」、「買う」などである場合を例に挙げると、関連辞書は、以下に示す情報を対応付ける。具体的には、関連辞書は、語彙拡張処理部１３０によって抽出されたキーワード関連単語（「果物」など）と、形態素解析部１６０によって抽出された単語（「スイカ」、「メロン」、「さくらんぼ」など）と、これらの単語関連度（「０．８」、「０．８」、「０．８」など）とを対応付ける。
【００５１】
例えば、上述した関連性評価部１７０は、図２（ｂ）に示す関連辞書を参照して、語彙拡張処理部１３０によって抽出されたキーワード関連単語（「果物」など）と、形態素解析部１６０によって抽出された単語（「スイカ」、「メロン」、「さくらんぼ」など）との単語関連度（「０．８」、「０．８」、「０．８」など）を取得する。また、関連性評価部１７０は、図２（ｂ）に示す関連辞書を参照して、語彙拡張処理部１３０によって抽出されたキーワード関連単語（「購入」、「摂取」など）と、形態素解析部１６０によって抽出された単語（「食べる」、「買う」など）との単語関連度（「０．８」、「０．７」など）を取得する。
【００５２】
続いて、関連性評価部１７０は、ＤＢ検索部１５０によって抽出された検索対象情報（「スイカを食べる」）と、語彙拡張処理部１３０によって抽出されたキーワード関連単語（「果物」、「野菜」、「肉」）とのラベル関連度（「０．８」、「０．２」、「０」）を取得する。また、関連性評価部１７０は、ＤＢ検索部１５０によって抽出された検索対象情報（「スイカを食べる」）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「果物」）に分類する。
【００５３】
同様に、関連性評価部１７０は、ＤＢ検索部１５０によって抽出された検索対象情報（「スイカを食べる」）と、語彙拡張処理部１３０によって抽出されたキーワード関連単語（「購入」、「摂取」）とのラベル関連度（「０」、「０．７」）を取得する。また、関連性評価部１７０は、ＤＢ検索部１５０によって抽出された検索対象情報（「スイカを食べる」）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「摂取」）に分類する。
【００５４】
なお、関連性評価部１７０は、ＤＢ検索部１５０によって抽出された検索対象情報（「さくらんぼを買った」）を、キーワード関連単語（「果物」）に分類した上で、キーワード関連単語（「購入」）にさらに分類する。
【００５５】
また、検索対象情報に含まれる単語とキーワード関連単語との単語関連度を、当該検索対象情報とキーワード関連単語とのラベル関連度として例示しているが、これに限定されるものではない。例えば、検索対象情報に含まれる全ての単語について取得された単語関連度の合計をラベル関連度としてもよい。
【００５６】
（検索結果出力方法の一例）
以下において、本発明の第１実施形態に係る検索結果出力方法の一例について、図面を参照しながら説明する。図３は、本発明の第１実施形態に係る検索結果出力方法の一例を示す図である。
【００５７】
図３に示すように、情報検索装置１００は、キーワード（「食べ物」）を検索キーとして、検索対象情報ＤＢ１４０から検索対象情報（「スイカを食べた」、「りんごを食べた」、「さくらんぼを買った」など）を抽出する。また、情報検索装置１００は、関連辞書ＤＢ１２０に記憶された関連辞書を参照して、キーワード（「食べ物」）に関連するキーワード関連単語（「果物」、「野菜」、「肉」）を抽出する。なお、キーワード関連単語（「果物」、「野菜」、「肉」）は、検索対象情報のラベルとして用いられる。
【００５８】
情報検索装置１００は、検索対象情報（「スイカを食べた」、「りんごを食べた」、「さくらんぼを買った」など）について形態素解析を行って、単語（「スイカ」、「りんご」、「さくらんぼ」、「食べた」、「買った」など）を抽出する。
【００５９】
情報検索装置１００は、関連辞書ＤＢ１２０に記憶された関連辞書を参照して、キーワード関連単語と形態素解析によって抽出された単語との単語関連度を取得した上で、検索対象情報とキーワード関連単語とのラベル関連度を取得する。続いて、情報検索装置１００は、検索対象情報（「スイカを食べた」、「りんごを食べた」、「さくらんぼを買った」など）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「果物」）に分類する。
【００６０】
なお、情報検索装置１００は、キーワード関連単語（「果物」）を細分化できる場合には、キーワード関連単語（「果物」）を細分化して、キーワード関連単語（「購入」、「摂取」）を抽出する。また、情報検索装置１００は、検索対象情報（「スイカを食べた」、「りんごを食べた」など）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「摂取」）に分類する。同様に、情報検索装置１００は、検索対象情報（「みかんを買った」、「さくらんぼを買った」など）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「購入」）に分類する。
【００６１】
（情報検索装置の動作）
以下において、本発明の第１実施形態に係る情報検索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実施形態に係る情報検索装置１００の動作を示すフロー図である。
【００６２】
図４に示すように、ステップ１０において、情報検索装置１００は、ユーザによって入力されるキーワードを受付ける。
【００６３】
ステップ２０において、情報検索装置１００は、関連辞書を参照して、キーワードに関連するキーワード関連単語を抽出する。なお、キーワード関連単語は、検索対象情報のラベルとして用いられる。
【００６４】
ステップ３０において、情報検索装置１００は、キーワードを検索キーとして、検索対象情報ＤＢ１４０から検索対象情報を抽出する。
【００６５】
ステップ４０において、情報検索装置１００は、ステップ３０で抽出された検索対象情報について形態素解析を行って単語を抽出する。
【００６６】
ステップ５０において、情報検索装置１００は、関連辞書を参照して、ステップ４０で抽出された単語とキーワード関連単語との単語関連度を取得する。続いて、情報検索装置１００は、取得した単語関連度に基づいて、ステップ３０で抽出された検索対象情報とキーワード関連単語とのラベル関連度を取得する。
【００６７】
ステップ６０において、情報検索装置１００は、ステップ３０で抽出された検索対象情報を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語に分類する。
【００６８】
ステップ７０において、情報検索装置１００は、関連辞書を参照して、ステップ２０で抽出されたキーワード関連単語を細分化できるか否かを判定する。情報検索装置１００は、キーワード関連単語を細分化できると判定した場合にはステップ８０の処理に移り、キーワード関連単語を細分化できないと判定した場合にはステップ１１０の処理に移る。
【００６９】
ステップ８０において、情報検索装置１００は、関連辞書を参照して、ステップ２０で抽出されたキーワード関連単語に関連する関連単語を新たなキーワード関連単語として抽出する。なお、ステップ８０で抽出された新たなキーワード関連単語も、ステップ２０で抽出されたキーワード関連単語と同様に、検索対象情報のラベルとして用いられる。
【００７０】
ステップ９０において、情報検索装置１００は、ステップ５０と同様の手順で、ステップ３０で抽出された検索対象情報と、ステップ８０で抽出された新たなキーワード関連単語とのラベル関連度を取得する。
【００７１】
ステップ１００において、情報検索装置１００は、ステップ６０と同様の手順で、ステップ３０で抽出された検索対象情報を、ラベル関連度が最も高い新たなキーワード関連単語に分類する。
【００７２】
ステップ１１０において、情報検索装置１００は、キーワードを用いた検索対象情報の検索結果を出力する。具体的には、検索対象情報の検索結果は、キーワードに関連するキーワード関連単語をラベルとして含み、各ラベルに分類された検索対象情報の分類結果を含む。
【００７３】
（作用及び効果）
本発明の第１実施形態に係る情報検索装置１００によれば、関連性評価部１７０が、検索対象情報に含まれる単語とキーワードに関連するキーワード関連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検索対象情報とキーワード関連単語とのラベル関連度を取得する。また、関連性評価部１７０が、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語に検索対象情報を分類する。
【００７４】
従って、関連辞書の参照によって、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みとの違いが緩和されるため、検索対象情報の作成者の好みとユーザ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。
【００７５】
また、出力部１８０が、関連性評価部１７０による分類結果を検索結果として出力することによって、ユーザが所望の情報を見つけることを容易とすることができる。
【００７６】
さらに、キーワード関連単語が細分化可能である場合に、出力部１８０が、細分化された新たなキーワード関連単語に検索対象情報を分類した結果を検索結果として出力するため、ユーザが所望の情報を見つけることをさらに容易とすることができる。
【００７７】
また、キーワード関連単語をラベルとして用いることによって、ユーザが所望の情報を見つけることを容易とすることができる。
【００７８】
［第２実施形態］
以下において、本発明の第２実施形態に係る情報検索装置について、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。
【００７９】
具体的には、上述した第１実施形態では特に触れていないが、第２実施形態では、ラベル関連度が所定の閾値以下である検索対象情報が、検索対象情報の検索結果から外される。
【００８０】
なお、所定の閾値は、例えば、試行錯誤による実験的又は経験的に定められてもよく、ユーザが所望する検索精度に応じて定められてもよい。
【００８１】
（情報検索装置の構成）
以下において、本発明の第２実施形態に係る情報検索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実施形態に係る情報検索装置１００の構成を示す機能ブロック図である。なお、図５では、上述した図１と同様の構成について同様の符号が付されていることに留意すべきである。
【００８２】
図５に示すように、情報検索装置１００は、図１に示した構成に加えて、絞込み部１９０を有する。絞込み部１９０は、上述した関連性評価部１７０によって取得されたラベル関連度が所定の閾値以下である検索対象情報を検索対象情報の検索結果から除外する。
【００８３】
（検索結果出力方法の一例）
以下において、本発明の第２実施形態に係る検索結果出力方法の一例について、図面を参照しながら説明する。図６は、本発明の第２実施形態に係る検索結果出力方法の一例を示す図である。
【００８４】
図６に示すように、検索対象情報（「ビタミンをとる」、「ダイエットをした」）は、キーワード関連単語（「果物」、「肉」）とのラベル関連度が低いため、検索対象情報の検索結果から除外される。
【００８５】
（情報検索装置の動作）
以下において、本発明の第２実施形態に係る情報検索装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図７は、本発明の第２実施形態に係る情報検索装置１００の動作を示すフロー図である。なお、図７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。
【００８６】
図７に示すように、ステップ５２において、情報検索装置１００は、ステップ５０で取得されたラベル関連度が所定閾値以下である検索対象情報を、検索対象情報の検索結果から除外する。
【００８７】
（作用及び効果）
本発明の第２実施形態に係る情報検索装置１００によれば、絞込み部１９０が、ラベル関連度が所定閾値以下である検索対象情報を、検索対象情報の検索結果から除外することによって、キーワード関連単語との相関関係が低い雑音情報を除外する。これによって、ユーザが所望の情報を見つけることを容易にすることができる。
【００８８】
［第３実施形態］
以下において、本発明の第３実施形態に係る情報検索装置について、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３実施形態との相違点について主として説明する。
【００８９】
具体的には、上述した第１実施形態では、キーワード関連単語がラベルとして用いられるが、第３実施形態では、検索対象情報に含まれる単語と相関関係が高い単語がラベルとして抽出される。
【００９０】
（情報検索装置の構成）
以下において、本発明の第３実施形態に係る情報検索装置の構成について、図面を参照しながら説明する。図８は、本発明の第３実施形態に係る情報検索装置１００の構成を示す機能ブロック図である。なお、図８では、上述した図１と同様の構成については同様の符号が付されていることに留意すべきである。
【００９１】
図８に示すように、情報検索装置１００は、図１に示した構成に加えて、ラベル抽出部２００を有する。また、情報検索装置１００は、上述した語彙拡張処理部１３０を有していない。
【００９２】
関連性評価部１７０は、ＤＢ検索部１５０によって抽出された検索対象情報について、相関関係が高い検索対象情報を一つのグループに分類する。
【００９３】
ここで、相関関係が高い検索対象情報を一つのグループに分類する手法としては、（１）統計的手法（数量化IV類）と（２）単語の出現頻度を用いた手法とが考えられる。
【００９４】
（１）統計的手法（数量化IV類）について
具体的には、関連性評価部１７０は、形態素解析部１６０によって抽出された単語のうち、キーワードとの関連度が所定関連度よりも高い単語を検索対象情報の代表単語として取得する。続いて、関連性評価部１７０は、関連辞書を参照して、各代表単語に関連する関連単語を抽出する。さらに、関連性評価部１７０は、関連辞書を参照して、各代表単語に関連する関連単語及び各代表単語について、各単語間の単語関連度を取得して、ユークリッド空間内において、単語関連度が高い代表単語を近くに配置し、単語関連度が低い代表単語を遠くに配置する。続いて、関連性評価部１７０は、代表単語間の距離（ユークリッド距離）が所定の距離よりも近い代表単語（すなわち、検索対象情報）を一つのグループに分類する。
【００９５】
なお、所定の距離は、例えば、試行錯誤による実験的又は経験的に定められてもよく、ユーザが所望する検索精度に応じて定められてもよい。
【００９６】
（２）単語の出現頻度を用いた手法
具体的には、関連性評価部１７０は、形態素解析部１６０によって抽出された単語のうち、キーワードとの関連度が所定関連度よりも高い単語を検索対象情報の代表単語として取得する。続いて、関連性評価部１７０は、関連辞書を参照して、各代表単語に関連する関連単語を抽出して、各関連単語の数（出現頻度）を算出する。さらに、関連性評価部１７０は、関連辞書を参照して、各関連単語の数（出現頻度）が所定数（所定頻度）よりも大きい関連単語と各代表単語との単語関連度を算出し、算出した単語関連度が所定関連度よりも高い代表単語（すなわち、検索対象情報）を一つのグループに分類する。
【００９７】
または、関連性評価部１７０は、形態素解析部１６０によって抽出された単語のうち、キーワードとの関連度が所定関連度よりも高い単語を検索対象情報の代表単語として取得する。続いて、関連性評価部１７０は、関連辞書を参照して、各代表単語に関連する関連単語を抽出する。さらに、関連性評価部１７０は、関連辞書を参照して、各代表単語に関連する関連単語と各代表単語との単語関連度を算出し、算出した単語関連度が所定関連度よりも高い代表単語（すなわち、検索対象情報）を一つのグループに分類する。なお、関連性評価部１７０は、一のグループに含まれる検索対象情報（又は、単語）の数が多い順にグループを決定することが好ましい。
【００９８】
また、所定関連度及び所定数（所定頻度）は、例えば、試行錯誤による実験的又は経験的に定められてもよく、ユーザが所望する検索精度に応じて定められてもよい。
【００９９】
ラベル抽出部２００は、一つのグループに分類された検索対象情報に含まれる単語を用いて、グループのラベルとして適切な単語を抽出する。
【０１００】
具体的には、ラベル抽出部２００は、関連辞書を参照して、検索対象情報に含まれる各単語に関連する複数の関連単語を抽出して、検索対象情報に含まれる各単語と単語関連度が最も高い単語をラベルとして抽出する。
【０１０１】
または、ラベル抽出部２００は、関連辞書を参照して、検索対象情報に含まれる各単語に関連する複数の関連単語を抽出して、検索対象情報に含まれる各単語に関連する複数の関連単語のうち、最も出現回数が多い単語をラベルとして抽出する。
【０１０２】
なお、ラベル抽出部２００は、一のグループに含まれる検索対象情報（又は、単語）の数が多い順にラベルを抽出することが好ましい。
【０１０３】
（検索結果出力方法の一例）
以下において、本発明の第３実施形態に係る検索結果出力方法の一例について、図面を参照しながら説明する。図９は、本発明の第３実施形態に係る検索結果出力方法の一例を示す図である。
【０１０４】
図９に示すように、情報検索装置１００は、上述した（１）統計的手法（数量化IV類）や（２）単語の出現頻度を用いた手法を用いて、検索対象情報（「スイカを食べた」、「メロンを食べた」、「りんごを食べた」、「みかんを買った」など）を一つのグループにまとめる。同様に、情報検索装置１００は、検索対象情報（「大根が育った」）及び検索対象情報（「豚肉を買った」）を別々のグループにまとめる。
【０１０５】
続いて、情報検索装置１００は、一つのグループにまとめられた検索対象情報（「スイカを食べた」、「メロンを食べた」、「りんごを食べた」、「みかんを買った」など）について、グループのラベルとして適切な単語（「果物」）を抽出する。同様に、情報検索装置１００は、検索対象情報（「大根が育った」）についてはラベル（「野菜」）を抽出し、検索対象情報（「豚肉を買った」）についてはラベル（「肉」）を抽出する。
【０１０６】
また、情報検索装置１００は、検索対象情報（「スイカを食べた」、「メロンを食べた」、「りんごを食べた」）を一つのグループにまとめて、このグループについてラベル（「食べる」）を抽出する。
【０１０７】
（情報検索装置の動作）
以下において、本発明の第３実施形態に係る情報検索装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図１０は、本発明の第３実施形態に係る情報検索装置１００の動作を示すフロー図である。なお、図１０では、上述した図４と同様の処理については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。
【０１０８】
図１０に示すように、ステップ５４において、情報検索装置１００は、上述した（１）統計的手法（数量化IV類）や（２）単語の出現頻度を用いた手法を用いて、各検索対象情報を代表する代表単語間の単語関連度を算出する。
【０１０９】
ステップ５６において、情報検索装置１００は、単語関連度が所定の閾値以上である代表単語（すなわち、検索対象情報）を一つのグループに分類する。
【０１１０】
ステップ６２において、情報検索装置１００は、一つのグループに分類された検索対象情報に含まれる単語を用いて、グループのラベルとして適切な単語を抽出する。
【０１１１】
ステップ７２において、情報検索装置１００は、一つのグループに分類された検索対象情報を、さらに複数のグループに細分化することができるか否かを判定する。また、情報検索装置１００は、検索対象情報の細分化が可能である場合にはステップ９４の処理に移り、検索対象情報の細分化が不可である場合にはステップ１１０の処理に移る。
【０１１２】
なお、ステップ９４、ステップ９６及びステップ１０２の処理は、上述したステップ５４、ステップ５６及びステップ６２の処理と同様であるため、これらの処理の説明については省略する。
【０１１３】
（作用及び効果）
本発明の第３実施形態に係る情報検索装置１００によれば、ラベル抽出部２００が、一つのグループに分類された検索対象情報に含まれる単語を用いて、グループのラベルとして適切な単語を抽出し、出力部１８０が、ラベル抽出部２００によって抽出された単語（関連辞書の参照によって得られた単語）をラベルとして出力することによって、ユーザが所望の情報を見つけることをさらに容易とすることができる。
【０１１４】
［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１実施形態の情報検索装置１００を適用した情報提供装置について説明する。
【０１１５】
ここで、情報提供装置は、例えば、ＥＰＧ情報などの検索対象情報から、キーワードに対応する情報を検索して、検索結果をユーザに提供する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（検索対象情報）から、キーワードに対応する情報を検索して、検索結果を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。
【０１１６】
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、キーワードに対応する情報を検索して、検索結果を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。
【０１１７】
（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１１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。
【０１１８】
図１１に示すように、ステップ２００において、情報提供装置は、ユーザによって入力されるキーワードを受付ける。例えば、情報提供装置は、２００ａに示すように、「食べ物」をキーワードとして受付ける。
【０１１９】
ステップ２１０において、情報提供装置は、関連辞書を参照して、キーワードに関連するキーワード関連単語を抽出する。なお、キーワード関連単語は、検索対象情報のラベルとして用いられる。例えば、情報提供装置は、２００ｂに示すように、「食べ物」に関連する「果物」、「野菜」及び「肉」をキーワード関連単語として抽出する。
【０１２０】
ステップ２２０において、情報提供装置は、キーワードを検索キーとして、検索対象情報ＤＢ１４０から検索対象情報を抽出する。例えば、情報提供装置は、２００ｃに示すように、「食べ物」を検索キーとして、「スイカを食べた」、「りんごを食べた」、「さくらんぼを買った」、「大根が育った」などを抽出する。
【０１２１】
ステップ２３０において、情報提供装置は、ステップ２２０で抽出された検索対象情報について形態素解析を行って単語を抽出する。例えば、情報提供装置は、２００ｃに示す検索対象情報について形態素解析を行って、「スイカ」、「りんご」、「さくらんぼ」、「大根」、「食べる」、「買う」、「育つ」などを抽出する。
【０１２２】
ステップ２４０において、情報提供装置は、関連辞書を参照して、ステップ２３０で抽出された単語とキーワード関連単語との単語関連度を取得する。続いて、情報提供装置は、ステップ２２０で抽出された検索対象情報とキーワード関連単語とのラベル関連度を取得する。
【０１２３】
例えば、情報提供装置は、ステップ２３０で抽出された単語（「スイカ」、「さくらんぼ」、「大根」など）と、キーワード関連単語（「果物」、「野菜」、「肉」など）との単語関連度を取得する。続いて、情報提供装置は、検索対象情報（「スイカを食べた」、「りんごを食べた」、「さくらんぼを買った」、「大根が育った」など）と、キーワード関連単語（「果物」、「野菜」、「肉」など）とのラベル関連度を取得する。
【０１２４】
ステップ２５０において、情報提供装置は、ステップ２２０で抽出された検索対象情報を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語に分類する。例えば、情報提供装置は、２００ｄに示すように、検索対象情報（「スイカを食べた」、「りんごを食べた」、「さくらんぼを買った」など）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「果物」）に分類する。同様に、情報提供装置は、２００ｅに示すように、検索対象情報（「大根が育った」）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「野菜」）に分類し、２００ｆに示すように、検索対象情報（「豚肉を買った、ダイエットをした」）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「肉」）に分類する。
【０１２５】
ステップ２６０において、情報提供装置は、関連辞書を参照して、ステップ２１０で抽出されたキーワード関連単語を細分化できるか否かを判定する。情報提供装置は、キーワード関連単語を細分化できると判定した場合にはステップ２７０の処理に移り、キーワード関連単語を細分化できないと判定した場合にはステップ３００の処理に移る。
【０１２６】
ステップ２７０において、情報提供装置は、関連辞書を参照して、ステップ２１０で抽出されたキーワード関連単語に関連する関連単語を新たなキーワード関連単語として抽出する。なお、ステップ２７０で抽出された新たなキーワード関連単語も、ステップ２１０で抽出されたキーワード関連単語と同様に、検索対象情報のラベルとして用いられる。例えば、情報提供装置は、２００ｇに示すように、キーワード関連単語（「果物」）に関連する関連単語（「購入」、「摂取」）を新たなキーワード関連単語として抽出する。
【０１２７】
ステップ２８０において、情報提供装置は、ステップ２４０と同様の手順で、ステップ２２０で抽出された検索対象情報と、ステップ２７０で抽出された新たなキーワード関連単語とのラベル関連度を取得する。
【０１２８】
例えば、情報提供装置は、ステップ２３０で抽出された単語（「食べる」、「買う」、「とる」など）と、新たなキーワード関連単語（「摂取」、「購入」）との単語関連度を取得する。続いて、情報提供装置は、検索対象情報（「スイカを食べた」、「さくらんぼを買った」、「ビタミンをとる」など）と、キーワード関連単語（「摂取」、「購入」など）とのラベル関連度を取得する。
【０１２９】
ステップ２９０において、情報提供装置は、ステップ２５０と同様の手順で、ステップ２２０で抽出された検索対象情報を、ラベル関連度が最も高い新たなキーワード関連単語に分類する。例えば、情報提供装置は、２００ｈに示すように、検索対象情報（「スイカを食べた」、「メロンを食べた」、「ビタミンをとる」など）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「摂取」）に分類する。同様に、情報提供装置は、２００ｉに示すように、検索対象情報（「みかんを買った」、「さくらんぼを買った」など）を、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語（「購入」）に分類する。
【０１３０】
ステップ３００において、情報提供装置は、キーワードを用いた検索対象情報の検索結果を出力する。具体的には、検索対象情報の検索結果は、キーワードに関連するキーワード関連単語をラベルとして含み、各ラベルに分類された検索対象情報の分類結果を含む。
【０１３１】
例えば、情報提供装置は、２００ｄ〜２００ｆに示す情報をユーザに提供する。また、情報提供装置は、２００ｈ〜２００ｉに示す情報をユーザに提供する。このように、キーワード関連単語（ラベル）が細分化されている場合には、情報提供装置は、検索対象情報の分類結果を階層的に提供してもよい。
【０１３２】
（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、情報提供装置が、検索対象情報に含まれる単語とキーワードに関連するキーワード関連単語との単語関連度を取得して、単語関連度に基づいて検索対象情報とキーワード関連単語とのラベル関連度を取得する。また、情報提供装置が、ラベル関連度が最も高いキーワード関連単語に検索対象情報を分類する。
【０１３３】
従って、関連辞書の参照によって、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みとの違いが緩和されるため、検索対象情報の作成者の好みとユーザ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。
【０１３４】
また、情報提供装置が、検索対象情報の分類結果を検索結果として出力することによって、ユーザが所望の情報を見つけることを容易とすることができる。
【０１３５】
さらに、キーワード関連単語が細分化可能である場合に、情報提供装置が、細分化された新たなキーワード関連単語に検索対象情報を分類した結果を検索結果として出力するため、ユーザが所望の情報を見つけることをさらに容易とすることができる。
【０１３６】
また、キーワード関連単語をラベルとして用いることによって、ユーザが所望の情報を見つけることを容易とすることができる。
【０１３７】
［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。
【０１３８】
具体的には、上述した第１実施形態では、関連辞書は、単語と関連単語と単語関連度とを対応付けており、情報検索装置１００は、関連辞書を参照して、検索対象情報に含まれる単語とキーワード関連単語との単語関連度を取得する。
【０１３９】
これに対して、第５実施形態では、関連辞書は、単語と関連単語とを対応付けており、情報検索装置１００は、関連辞書を参照して、検索対象情報に含まれる単語とキーワード関連単語との単語関連度を取得する。
【０１４０】
（単語関連度の取得方法の一例）
以下において、本発明の第５実施形態に係る単語関連度の取得方法の一例について、図面を参照しながら説明する。図１２は、本発明の第５実施形態に係る単語関連度の取得方法の一例を説明するための図である。
【０１４１】
最初に、図１２（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について説明する。
【０１４２】
図１２（ａ）に示すように、関連辞書は、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。
【０１４３】
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。
【０１４４】
次に、図１２（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、検索対象情報から単語Ａ〜単語Ｃが形態素解析処理によって抽出された場合に、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。
【０１４５】
図１２（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１２（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１２（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１２（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。
【０１４６】
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１２（ｂ）では、意味属性ａ及び意味属性ｂ）は、単語関連度の算出に用いる意味属性として抽出される。
【０１４７】
最後に、図１２（ｃ）を参照しながら、単語Ａとキーワード関連単語（ラベル）との単語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とラベルＡとの単語関連度及び単語ＡとラベルＢとの単語関連度を算出する場合を例に挙げて説明する。
【０１４８】
図１２（ｃ）に示すように、単語ＡとラベルＡとの間における意味属性ａの単語関連度は、単語Ａの意味属性ａに対応付けられた関連単語と、ラベル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１２（ｃ）では８個）である。単語ＡとラベルＡとの間における意味属性ｂの単語関連度は、単語Ａの意味属性ｂに対応付けられた関連単語と、ラベル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１２（ｃ）では３個）である。単語ＡとラベルＡとの単語関連度は、意味属性ａの単語関連度と意味属性ｂの単語関連度の合計（図１２（ｃ）では１１個）である。なお、単語ＡとラベルＡとの単語関連度と同様の手順で、単語ＡとラベルＢとの単語関連度が算出される。
【０１４９】
（作用及び効果）
本発明の第５実施形態に係る情報検索装置１００によれば、検索対象情報に含まれる単語に対応付けられた関連単語とキーワード関連単語（ラベル）に対応付けられた関連単語とが一致する数に基づいて、単語関連度を算出することにより、上述した第１実施形態で示した情報検索装置１００が奏する効果に加えて、上述した第１実施形態で示した情報検索装置１００に比べて、単語関連度の算出負荷の軽減を図ることができる。
【０１５０】
［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。
【０１５１】
例えば、上述した実施形態に係る情報検索装置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。
【図面の簡単な説明】
【０１５２】
【図１】本発明の第１実施形態に係る情報検索装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る関連辞書ＤＢ１２０に記憶された関連辞書の一例を示す図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る検索結果出力方法の一例を示す図である。
【図４】本発明の第２実施形態に係る情報検索装置１００の動作を示すフロー図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係る情報検索装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係る検索結果出力方法の一例を示す図である。
【図７】本発明の第２実施形態に係る情報検索装置１００の動作を示すフロー図である。
【図８】本発明の第３実施形態に係る情報検索装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【図９】本発明の第３実施形態に係る検索結果出力方法の一例を示す図である。
【図１０】本発明の第３実施形態に係る情報検索装置１００の動作を示すフロー図である。
【図１１】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１２】本発明の第５実施形態に係るラベル関連度の取得方法の一例を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１５３】
１００・・・情報検索装置、１１０・・・キーワード受付部、１２０・・・関連辞書ＤＢ、１３０・・・語彙拡張処理部、１４０・・・検索対象情報ＤＢ、１５０・・・ＤＢ検索部、１６０・・・形態素解析部、１７０・・・関連性評価部、１８０・・・出力部、１９０・・・絞込み部、２００・・・ラベル抽出部
【図１】
2008070991.tif 000003
【図２】
2008070991.tif 000004
【図３】
2008070991.tif 000005
【図４】
2008070991.tif 000006
【図５】
2008070991.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
2008070991.tif 000010
【図９】
2008070991.tif 000011
【図１０】
2008070991.tif 000012
【図１１】
2008070991.tif 000013
【図１２】
2008070991.tif 000014