(57)【要約】【課題】ユーザ支援をよりユーザの感性に近い方法論で実現したい。【解決手段】ユーザが関心をもった概念はノードをＮｉ（ｉは自然数、以下同様）とするＥＲｉで記述される。各ノードはユーザの関心度合いの推定値に応じて重みｗｉが与えられる。ユーザは仕事中かプライベートかで違うモードＭｉに分類され、ＥＲｉはモードごとに形成される。ユーザが情報検索等するとき、ＥＲｉからユーザの要求する情報をより特定するための概念を、重みが大きく、かつユーザが初期的に入力した概念と関連するものの中から選び、キーワードに追加する。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
概念をそれらの関連を記述して保持する電子的な辞書と、
前記辞書に登録された概念に、時間的観点に基づく重み付けをする制御部と、
を含むことを特徴とする辞書管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置において、前記制御部は、ユーザが直近に使用した概念に関連する概念に対し、より大きな重み付けがなされるよう制御することを特徴とする辞書管理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の装置において、前記制御部は、ユーザが使用しない期間が長い概念に関連する概念に対し、より小さな重み付けがなされるよう制御することを特徴とする辞書管理装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の装置において、当該装置はさらに、大きな重みがつけられた概念を出力する出力部を含むことを特徴とする辞書管理装置。
【請求項５】
概念をそれらの関連を記述して保持する電子的な辞書と、
前記辞書に登録された概念に、ユーザの状態を示すモードごとに個別に重み付けをする制御部と、
を含むことを特徴とする辞書管理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の装置において、当該装置はさらに、ユーザのモードに従って概念を出力する出力部を含むことを特徴とする辞書管理装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の装置において、前記制御部は、時事的なテーマに関連する概念に対し、前記辞書を充実化させ、またはより大きな重み付けをすることを特徴とする辞書管理装置。
【請求項８】
請求項４または６に記載の装置において、前記出力部は、前記辞書および制御部を利用するアプリケーションプログラムに対し、概念を出力することを特徴とする辞書管理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、辞書管理技術に関する。この発明はとくに、電子的に辞書に登録された概念を管理する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータハードウエア、ソフトウエアの機能と性能が進み、家庭の各種機器がホームコンピュータによって管理される時代になりつつある。この時代は、きわめて多くのユーザが陰に陽にコンピュータに触れる時代であり、コンピュータをいかにユーザに「優しい」存在にできるかが、以前にも増して重要なテーマとなった。たとえば、データの管理やアクセスという基本動作をいかに人間の感性に近づけるか。また、ユーザに対し、いかに賢いサポートができるか。こうしたテーマは、単に個々のハードウエアやソフトウエアの設計にとどまらず、ユーザにひとつの世界観を提示するほど哲学的かつ深遠な問題となっている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平５−１８９４１３号公報  （全文）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ユーザの利便性を高める手法として、各種学習機能が知られている。これはたとえば過去にユーザが必要とした文字変換結果などを記憶し、同様の場面においてユーザに優先的に提示するもので、特許文献１はその例である。こうした取り組みは、主に文字変換のための辞書機能に付随するものであった。今後はこうした機能をユーザの日常生活により密着した形で提案することが求められる。
【０００５】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、いわゆる辞書機能を概念レベルまで高め、しかも、ユーザが意識しない間にその辞書に最適な学習をさせ、利用可能に提示する技術を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明のある態様は、辞書管理ソフトウエアに関し、概念をそれらの関連を記述して保持する電子的な辞書と、辞書に登録された概念に、時間的観点に基づく重み付けをする制御部とを含む。「辞書」はたとえば概念どうしをネットワーク型で相互に結びつけるＥＲ図（エンティティリレーション図、以下単に関係図ともいう）であり、各概念には重みというパラメータが更新可能に与えられている。
【０００７】
制御部は、ユーザが直近に使用した概念に関連する概念に対し、より大きな重み付けがなされたり、逆に、ユーザが使用しない期間が長い概念に関連する概念に対し、より小さな重み付けがなされるよう制御してもよい。この装置はさらに、ユーザの要求に応じ、またはその他の場面で、大きな重みがつけられた概念を出力する出力部を備えてもよい。
【０００８】
本発明の別の態様も辞書管理装置に関し、概念をそれらの関連を記述して保持する電子的な辞書と、辞書に登録された概念に、ユーザの状態を示すモードごとに個別に重み付けをする制御部とを含む。この装置はさらにユーザのモードに従って概念を出力する出力部を備えてもよい。
【０００９】
以上、いずれかの装置において、制御部は、時事的なテーマ、たとえばその時点でよくニュース等に現れるテーマに関連する概念に対し、辞書を充実化させ、またはより大きな重み付けをしてもよい。また、出力部は、前記辞書および制御部を利用するアプリケーションプログラムに対し、概念を出力してもよい。
【００１０】
本発明の別の態様は、辞書管理方法に関し、ユーザに関連があった種々の概念を複数の経路から入力するステップと、入力した概念を概念間の関連をもとにネットワーク型の関係図に変換して保持するステップと、前記の関係図に含まれる概念がユーザにおいて有する重要度を推定し、その推定結果を重みに反映して重み付けをなすステップと、所定の場面にて、概念を出力するステップとを含む。このとき、重要度の推定は、ユーザが当該概念をどの程度鮮明に記憶しているかを時間的側面とユーザ自身の行動をもとに推定してなされてもよい。関係図はユーザのモードごとに設けてもよいし、その場合、ユーザのモードを推定するステップまたは推定されたユーザのモードを取得するステップと、モードに従って辞書を切り換えるステップを設ければよい。
【００１１】
本発明のさらに別の態様は、コンピュータプログラムに関し、ユーザに関連があった種々の概念を複数の経路から入力するステップと、入力した概念を概念間の関連をもとにネットワーク型の関係図に変換して保持するステップと、前記の関係図に含まれる概念がユーザにおいて有する重要度を推定し、その推定結果を重みに反映して重み付けをなすステップと、所定の場面にて、概念を出力するステップとをコンピュータに実行させるのである。
【００１２】
なお、本発明の表現を方法と装置で入れ替えたり、本発明のいろいろな部材やステップを組み合わせ、または組み替えたり、本発明をプログラムや記録媒体としてものもまた本発明として有効である。
【００１３】
【発明の実施の形態】
実施の形態に係る辞書管理技術は、以下の特徴を有する。
［特徴１］
まず、デフォルトの概念辞書（以下単に「辞書」という）として、予めユーザ間の最大公約数的なもの、すなわち「万人に通用する」ものを準備しておく。この辞書は、たとえば日本人の日常生活でよく登場する概念を網羅しており、各ユーザにカスタマイズしていく開始点として有効なものとする。
【００１４】
［特徴２］
辞書は、各概念をノードとし、関連しあう概念をグラフのエッジとして有する関係図の形をもち、各ノードには重み付けが属性として与えられる。
【００１５】
［特徴３］
ユーザが日常のさまざまな場面で見聞し、または自ら発した言葉や文章からそれらが含む概念を取得し、この概念の重みをそのユーザの辞書で上げていく。ユーザから取得する概念はできる限り多いことが望ましく、例えば、電子メールに書いた文章中の単語やタイトル、ウエブブラウザで訪問したページに記載されたテーマや単語、データ検索の際にキーとして利用した単語、テレビで視聴した番組情報、旅行で訪れた場所に関する情報などを検出することにより、多様な入力ルートから取得する（以下、ユーザに関連をもったこれらの概念を必要に応じて単に「注目概念」ともよぶ）。
【００１６】
［特徴４］
概念取得は、上述の例以外に、たとえばホームサーバが有する音声認識機能、画像認識機能、ユーザとコミュニケーションを図るロボット機能、ユーザが有する携帯端末のＧＰＳ機能など、いろいろなハードウエアとソフトウエアを利用する。究極的には、ユーザの五感の作用を模することにより、可能な限りいろいろな注目概念を取得する。
【００１７】
［特徴５］
概念へ重みをつける際、イベントとして心理効果の大きなもの、たとえば、入学、就職、結婚、転居等について、大きめの重みを与えてもよい。
【００１８】
［特徴６］
概念への重み付けは、時間的観点から自動更新される。たとえば、ユーザが１年前に発した言葉と、昨日発した言葉とでは、後者の重みを高める。そのため、注目概念については、ユーザとの関連があった日時からの経過時間（以下単に「経過時間」という）を記録し、経過時間が延びるほど、重みを減らしていく。または経過時間が短いほど重みを上げる。
【００１９】
［特徴７］
時間的観点からの自動更新において、人間の忘却特性を模してもよい。すなわち、時間とともに重みを単調減少させる間、別の関連する概念が想起されたときには重みを少し上げるなどの措置をとる。また、前述の心理効果の大きなイベントについては、忘却の度合いを少なく設定してもよい。さらに、聴覚におけるいわゆるマスキング効果を模して、大きなイベント前後の細かいイベントについては、早く忘却するよう設定してもよい。
【００２０】
［特徴８］
辞書の用途の一例として、ユーザが情報を検索したとき、ヒットした項目をユーザの興味の順にソートする。いろいろな項目のうち、そのユーザの辞書において大きな重みを有する概念に一致または対応するものを優先してユーザに出力または提示する。この提示は、ユーザに直接行われてもよいし、本辞書管理装置を利用する他のアプリケーションプログラム等に受け渡してもよい。すなわち、本装置は、単独で機能してもよいし、他の装置やプログラムのバックグラウンドで動作してもよい。
【００２１】
［特徴９］
重み付けは、時事的なテーマに関連する概念（以下単に「時事的概念」ともいう）について大きくなるよう自動更新する。たとえば、サッカーのワールドカップ開催期間前後では、サッカー関連の概念について一様に重みを上げる。また、サッカー関連の概念について、概念をより細分化して辞書を拡充する。そうした特殊操作は、時事的概念が格別な意味をもたなくなるタイミングで解消する。たとえば、国際的に大きなイベントなら１年、ユーザの職場の話であれば２ヶ月など、概念またはその分野ごとに期間を定め、その期間の経過後、重みをもとに戻してもよい。このときまた、ユーザの注目概念との関連度を見てもよい。すなわち、ユーザの注目概念がサッカーやその周辺に多いとき、サッカー関連の時事的概念について大きめの重みを与えてもよい。
【００２２】
［特徴１０］
ユーザの辞書は、ユーザのモードごとにカスタマイズ、すなわち重み付け制御されていく。たとえば、ユーザは仕事のときには法律の話をし、プライベートではスポーツに興味があるとき、仕事用とプライベートでは別の辞書を形成していく。モードの検出は、たとえば日時によって勤務中かどうか判定したり、ＧＰＳ等によるユーザの現在位置からユーザの行動を推定したり、ユーザが入力した電子スケジュール帳の内容からユーザの状態を特定したり、ユーザが電子的に予約した航空券の内容からユーザの所在地と目的を推定するなどの方法で行われる。
【００２３】
［特徴１１］
モードごとに形成さたれた辞書は、ユーザが辞書の助けを必要とするとき、そのユーザのモードを検出し、検出結果と同一のモードのものが選択され、利用される。たとえば、ユーザがプライベートモードである情報をソートする場合、そのユーザがプライベートモードにある間に形成された辞書を選択して利用する。これにより、ユーザのおかれた状況で最適の概念が選択、推薦等される。
【００２４】
［特徴１２］
ユーザのモード遷移を予め想定した遷移図を作り、ユーザのモードを推定してもよい。たとえば、勤務時間内で移動があれば出張と判断したり、もっと広く、日本人の生活パターンを遷移図としてもっておき、ユーザがその遷移図のいずれのノードにいるか推定し、以降のモード推定に利用してもよい。
【００２５】
［特徴１３］
ユーザをオートマトンと考えると、ユーザに対する種々の概念の入力によってユーザのモード自体も変わり、または推定できる場合がある。したがって、モードもネットワーク型の関係図になりうる。ユーザモードの遷移の特定には既知のオートマトン理論の適用が考えられる。
【００２６】
具体例
以上の特徴を有する辞書管理装置を具体的に説明する。
図１は実施の形態に係る辞書管理装置１０の構成を示す。辞書管理装置１０は、制御部１２と辞書２６を備える。制御部１２の概念取得部１４は、特徴３と特徴４の機能を果たすもので、ここでは一例として、ユーザが書いた電子メールから形態素解析によって単語を拾い出して注目概念を取得するとする。ユーザモード取得部１６は、特徴１０〜特徴１３の機能を有し、後述のごとく、概念取得部１４から注目概念を取得してそれを分類する機能、および日時を特定機能を併せもち、両機能の相互作用によりユーザのモードを少なくとも仕事とプライベートで分ける。
【００２７】
辞書切換部１８は、ユーザモード取得部１６の指示に基づき、モードに応じて辞書２６を切り替える。重み処理部２０は、特徴５、特徴６、特徴７、特徴９の機能を有し、辞書２６に記録されている各概念の重みを制御する。辞書変形部２２は、特徴９の一部機能を有し、辞書２６にない概念が所定期間に所定回数以上現れたら、その概念を辞書２６へノードとして新規登録する。その際、その概念と、その概念とともに現れた概念とを関連づけるために、関係図においてそれらの概念をエッジで結ぶ。
【００２８】
出力部２４は、特徴８、特徴１１の機能を有し、ユーザの明示的または暗黙的な要求に応じて概念を選択し、ソートして、または単に、ユーザまたは他のアプリケーションプログラムへ出力する。ユーザの要求は、概念取得部１４から与えられる注目概念から推定し、または図示しないアプリケーションプログラムからより明示的な形で要求を取得する。辞書２６は、特徴１、特徴２の機能を有する。
【００２９】
図２は、辞書２６の内部構成を示す。辞書２６はモードごとに分かれ、ここでは仕事モードＭ１とプライベートモードＭ２がある。モードの下にそれぞれ関係図ＥＲ１、２があり、ここでは模式的に描いているが、データベースにおけるＥＲ図をベースに重みを加えたものである。それぞれがひとつの概念、たとえば「サッカー」「スペースシャトル」「温泉」「会議」などに相当するノードはＮｉ（ｉは自然数、以下同様）で表され、ノードごとにその重みｗｉともっとも最近にユーザと関連があったときからの経過時間ｔｉが記録されている。重みｗｉは、ユーザの関心度合いの推定値と把握することができる。
【００３０】
図３は、概念取得部１４の内部構成を示す。注目概念検出部４０と時事的概念検出部４２は、それぞれ電子メールから注目概念と時事的概念を抽出する。形態素解析部４４はそのための準備として、電子メールの文章を形態素に分解し、概念を形成する言葉を抽出する。抽出した注目概念は重み処理部２０へ送られ、重み処理部２０が当該概念の重みを上げる。
【００３１】
注目概念検出部４０は必要に応じて各概念をより上位の概念に統合して出力する。このために、図示しない概念分類辞書を備えてもよい。たとえば「フォアボール」などという言葉は、場合により「野球」へ統合する。ただし、図示しないカウンタで「フォアボール」自体の出現回数を記録しておき、それがある期間に所定回数以上現れたら、「野球」から分離して「フォアボール」だけでノードを作るよう辞書変形部２２へ指示する。注目概念検出部４０はさらに、心理効果の大きな概念を検出し、これを重み処理部２０へ伝える。
【００３２】
時事的概念検出部４２は、同様に電子メールの文章から時事的概念を抽出し、重み処理部２０、辞書変形部２２へ通知する。時事的概念は予め図示しない別の時事的概念辞書に照合して判別してもよい。時事的概念辞書は、例えば概念取得部１４が適宜ニュースサイトへアクセスし、名詞や固有名詞を収集することで形成できる。重み処理部２０は時事的概念の重みを上げ、辞書変形部２２は必要に応じてノードを新規登録する。なお、形態素解析部４４の出力は出力部２４へ与えられ、ここでユーザ要求が推定される。
【００３３】
図４は、ユーザモード取得部１６の内部構成を示す。時計ＩＣ７０は現在時刻を計時する。モード推定部７２は概念取得部１４から与えられた注目概念からユーザのモードを推定する。モード推定部７２は学習機能を有し、注目概念とその時刻からモード推定の精度を高める。たとえば、注目概念が以下のように入力されてきたとする。
【００３４】
１０：００  「打合せ」「納品」
１７：００  「書類」「現地」
２０：００  「映画」「おいしい」
２２：００  「集合」「横浜」
【００３５】
モード推定部７２は、例えばデフォルトの設定として「９〜１９時」かつ「月曜〜金曜」を「仕事モードＭ１」として保持し、それ以外を「プライベートモードＭ２」として保持する。上記の注目概念によると、「打合せ」「納品」「書類」「現地」などは仕事に関連する可能性が十分に高いと考え得るので、ユーザのモードを仕事モードＭ１と判定する。２０：００の「映画」「おいしい」は、時刻から、および内容から、プライベートモードＭ２と判定する。２２：００の「集合」「横浜」は、仕事モードＭ１ともプライベートモードＭ２とも判定しがたいが、２０時ですでにプライベートモードＭ２であったため、ここではプライベートモードＭ２と判定する。すなわち、モード間の時間面における整合性判定をする。モード推定部７２はこうした判定のために、予めモードごとに代表的な概念を記録したモード分類辞書を有してもよい。
【００３６】
モード推定部７２は、９〜１９時の間であっても、「野球」「現地」「飲み会」「車」「満開」などの注目概念が頻発したとき、仕事モードＭ１ではなくプライベートモードＭ２と推定する。仮に火曜日にプライベートモードＭ２と判定することがつづけば、このユーザの休日を火曜日と推定し、以下、学習機能により、火曜日のデフォルトとしてプライベートモードＭ２を設定する。学習機能は、ニューラルネットワークで実現してもよく、その場合、導入初期期間は、ユーザにモード判定結果が正しいかどうか問い合わせる問合部を設けてもよい。
【００３７】
図５は、重み処理部２０の内部構成を示す。タイマ５０は各注目概念について経過時間を計時する。タイマ５０は単に時計ＩＣでもよい。重み更新部５２は、経過時間が所定のしきい値を超えた注目概念について、その重みを例えば半分にしていく。重み更新部５２は、心理効果の大きな注目概念についてはその重みを通常の２倍などに設定する。重み更新部５２はまた、ある注目概念の重みを上げたとき、それに関連する注目概念の重みも幾分上げる。例えば図２の関係図ＥＲ１の場合、ｗ１←ｗ１×２としたら、以下のような処理をする。
【００３８】
ｗ２←ｗ２×１．２
ｗ３←ｗ３×１．２
ｗ４←ｗ４×１．２
重み更新部５２はまた、注目概念が出現したとき、その経過時間ｔｉをゼロにリセットする。
【００３９】
図６は、出力部２４の内部構成を示す。ユーザ要求推定部６０は概念取得部１４から与えられた注目概念からユーザの要求を推定する。たとえば、ユーザが検索エンジンに対して「レストラン」「おいしい」ということばを投入したら、「検索エンジンを利用している」という事実および「レストラン」という言葉から、よいレストランを検索しているものと推定する。ソート部６２は辞書２６を探索する。辞書２６は予めユーザのモードに従って切り替えられており、モードに適合した探索がなされる。
【００４０】
図７はこのときに探索の対象となるＥＲ図を例示する。ユーザモードはプライベートモードＭ２であり、「レストラン」という注目概念とその関連する概念の部分を模式的に示す。レストランのタイプ「和食」「中華」「イタリアン」などのうち、このユーザは「中華」の重みが高い。ソート部６２は探索の結果を検索エンジンに伝え、検索エンジンは「中華」ということばをキーワードに加えて検索する。その結果、ユーザは自らの好みに沿った情報提供を受けられる可能性が増す。
【００４１】
以上の構成による一連の処理は以下のとおりである。辞書２６には、デフォルトの概念がＥＲ図として登録されている。辞書２６はユーザのモードごとに概念取得部１４から与えられる注目概念の重み操作を経て次第にカスタマイズされていく。重みは時間経過に伴う人間の忘却その他の特性を模してなされるため、辞書２６には、究極的には、ユーザの心理や記憶が写し取られる効果がある。辞書２６はユーザの内的要因だけでなく、時事問題その他の外部刺激によって変化していくため、ひとつの生命体として時間的変遷をとげるが、いかなるときにも、できるかぎりユーザの心理や記憶に密着するよう配慮がされている。
【００４２】
出力部２４はユーザがなんらかの情報を欲するとき、ユーザの心理状態や関心事を推定し、ユーザに代わって、ユーザの要求をより明確化する。その結果、ユーザは労せずしてある程度満足のいく成果を得ることができる。したがって、本装置によるユーザ支援機能は、ユーザが意識しないところでユーザの要望に応えるため、コンピュータをはじめとする情報機器に知識を持たず、またはそうしたものに抵抗感をもつユーザであっても、的確な支援が可能となる。
【００４３】
【発明の効果】
本発明によれば、概念レベルで辞書を有効利用することができ、ユーザの支援機能が高まる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態に係る辞書管理装置の全体構成図である。
【図２】辞書管理装置の辞書の内部構成図である。
【図３】辞書管理装置の概念取得部の内部構成図である。
【図４】辞書管理装置のユーザモード取得部の内部構成図である。
【図５】辞書管理装置の重み処理部の内部構成図である。
【図６】辞書管理装置の出力部の内部構成図である。
【図７】辞書管理装置の辞書に記憶されたＥＲ図の例を示す図である。
【符号の説明】
辞書管理装置１０、  制御部１２、  概念取得部１４、  ユーザモード取得部１６、  重み処理部２０、  辞書変形部２２、  出力部２４、  辞書２６。
【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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