(57)【要約】  【課題】  複数の概念を含むコンテンツデータを精度良く概念検索することができるようにする。  【解決手段】  標本抽出部２１が所定の概念含むコンテンツデータから、前後で一部重なるように区間をずらして  標本区間を抽出し、ＰＭＭ構築部１５が抽出された各標本区間のコンテンツデータに含まれる複数の概念及びその多重出現比率を含むＰＭＭを構築し、意味境界判別部２３が構築されたＰＭＭの複数の概念のうちから多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、抽出した概念が各標本区間で異なっているか否か判別し、異なっていると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定するようにした。  【選択図】        図１
2005071070.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の意味内容を表す概念を複数含むコンテンツデータ中において、意味内容変化の境目を現す意味境界を抽出する装置であって、
所定の概念を複数含むコンテンツデータの入力を受け付ける受付手段と、
受け付けたコンテンツデータを一時的に記憶する記憶手段と、
上記記憶手段に記憶されているコンテンツデータ中から、前後で一部重なるように区間をずらして所定の標本区間を抽出する抽出手段と、
上記抽出された各標本区間のコンテンツデータに含まれる複数の概念及び標本区間中での当該概念の多重出現比率を算出する算出手段と、
上記算出手段により算出された複数の概念のうちから各標本区間での多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、抽出した概念が上記各標本区間で異なっているか否か判別し、異なっていると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定する特定手段と、
を有することを特徴とするコンテンツデータ処理装置。
【請求項２】
所定の意味内容を表す概念を複数含むコンテンツデータ中において、意味内容変化の境目を現す意味境界を抽出する装置であって、
受け付けたコンテンツデータを一時的に記憶する記憶手段と、
上記記憶手段に記憶されているコンテンツデータ中から、前後で一部重なるように区間をずらして所定の標本区間を抽出する抽出手段と、
上記抽出された各標本区間のコンテンツデータに含まれる複数の概念及び標本区間中での当該概念の多重出現比率を算出する算出手段と、
上記算出手段により算出された複数の概念のうちから多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、前後の標本区間で抽出した概念の多重出現比率の差の絶対値が所定の大きさ以上か否か判別し、所定の大きさ以上であると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定する特定手段と、
を有することを特徴とするコンテンツデータ処理装置。
【請求項３】
上記受付手段は、登録コンテンツデータを受け付け、
上記作成された意味境界位置情報に基づいて分割された登録コンテンツデータを上記算出手段に送って、各分割された登録コンテンツデータに含まれる複数の概念及びその多重出現比率の取得を要求すると共に、上記算出手段から取得した各分割された登録コンテンツデータの概念及び多重出現比率から、上記登録コンテンツデータのインデックス情報を作成するインデックス作成手段と、
上記作成されたインデックス情報と登録コンテンツデータを関連付けて記憶する登録データ記憶手段と、を更に有する、  
請求項１又は２記載のコンテンツデータ処理装置。
【請求項４】
上記インデックス作成手段は、登録コンテンツデータの意味境界位置情報とこの意味境界位置情報により分割される区間中の概念及びその概念の多重出現比率を含んだインデックス情報を作成し、
検索対象となる概念及びその多重出現比率を含む検索要求を受け付ける検索受付手段と、
上記登録データ記憶手段のインデックス情報を参照して、検索要求された概念及び多重出現比率に適合する登録コンテンツデータ中の区間を検索する検索手段と、
上記検索された区間に含まれる登録コンテンツデータを検索結果として所定の出力装置に出力する出力手段と、を更に有する、
請求項３記載のコンテンツデータ処理装置。  
【請求項５】
検索対象となる検索コンテンツデータを受け付ける検索受付手段と、
受け付けた検索コンテンツデータを一時記憶する記憶手段を有し、
上記抽出手段は、上記記憶手段に記憶されている検索コンテンツデータ中から、前後で一部重なるように区間をずらして所定の標本区間を抽出し、
上記算出手段は、抽出された各標本区間の検索コンテンツデータに含まれる複数の概念及び標本区間中での当該概念の多重出現比率を算出し、
上記特定手段は、上記算出手段により算出された複数の概念のうちから各標本区間での多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、抽出した概念が上記各標本区間で異なっているか否か判別し、異なっていると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定し、
上記登録データ記憶手段のインデックス情報と比較して、上記特定された意味境界位置情報に基づいて分割された各検索コンテンツデータの概念及び多重出現比率に適合する登録コンテンツデータを検索する検索手段と、
上記検索されたコンテンツデータを検索結果として出力する出力手段と、
を有する請求項３記載のコンテンツデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の概念を含むデジタルコンテンツデータのデータベース構築、及びこのデータベースに基づく概念検索に好適な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンテンツデータの内容が含む概念をキーとして検索を行う技術については、従来から様々な方法、システムが提案されている。この概念検索を行う場合、コンテンツデータに含まれている概念をどのように抽出するかが非常に重要となる。このための技術として、例えば、ドキュメントの中から、句読点などの文章の切れ目を抽出してドキュメントを分割し、分割したドキュメント中のキーワードの出現頻度、出現集中度を計算し、ドキュメントをキーワードの候補に分割してキーワード候補を絞り込む仕組みなどが提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１９７０９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の意味内容の境界抽出は、単に句読点に基づいてドキュメントを分割しているにすぎないため、ドキュメントに対する句読点の打ち方次第で、そのドキュメントの分割位置が変化してしまい、これに伴って抽出されるキーワードなどの内容も変化する可能性があるという問題があった。そのため、従来のように句読点の有無という表面的な特徴で判断を行っていたのでは、本来のコンテンツデータの意味内容に基づく適切な文章の意味境界を判別することができず、コンテンツデータに含まれる概念の抽出も適切に行うことができないといった問題があった。
【０００５】
また、通常、コンテンツデータの中に含まれる概念は一つのみでなく、複数の概念が多重的に含まれることが通常であるが、従来の技術ではこれらのことを考慮してコンテンツデータの意味内容の境界を設定するということは行われていなかった。そのため、コンテンツデータ中の意味内容の変化を適切に捉えることができず、これが検索精度を低下させる原因ともなっていた。
【０００６】
本発明は上述の問題点を解決するためになされたものであって、複数の概念を含むコンテンツデータの意味内容の変化に基づいてコンテンツデータの適切な意味境界を判別することにより、精度良く概念検索することができるための仕組みを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の課題を解決するため、本発明の一の観点にかかるコンテンツデータ処理装置は、所定の意味内容を表す概念を複数含むコンテンツデータ中において、意味内容変化の境目を現す意味境界を抽出する装置であって、所定の概念を複数含むコンテンツデータの入力を受け付ける受付手段と、受け付けたコンテンツデータを一時的に記憶する記憶手段と、上記記憶手段に記憶されているコンテンツデータ中から、前後で一部重なるように区間をずらして所定の標本区間を抽出する抽出手段と、上記抽出された各標本区間のコンテンツデータに含まれる複数の概念及び標本区間中での当該概念の多重出現比率を算出する算出手段と、上記算出手段により算出された複数の概念のうちから各標本区間での多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、抽出した概念が上記各標本区間で異なっているか否か判別し、異なっていると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定する特定手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
ここで、コンテンツデータとは、テキストデータ、映像データ、画像データ、音響データ等を含むものである。また、多重出現比率とは、複数の概念のそれぞれが、コンテンツデータ中に出現する比率である。標本区間とは、コンテンツデータ中から意味境界位置を特定するために設定した区間をいう。
【０００９】
本発明の別の観点にかかるコンテンツデータ処理装置は、所定の意味内容を表す概念を複数含むコンテンツデータ中において、意味内容変化の境目を現す意味境界を抽出する装置であって、受け付けたコンテンツデータを一時的に記憶する記憶手段と、上記記憶手段に記憶されているコンテンツデータ中から、前後で一部重なるように区間をずらして所定の標本区間を抽出する抽出手段と、上記抽出された各標本区間のコンテンツデータに含まれる複数の概念及び標本区間中での当該概念の多重出現比率を算出する算出手段と、上記算出手段により算出された複数の概念のうちから多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、前後の標本区間で抽出した概念の多重出現比率の差の絶対値が所定の大きさ以上か否か判別し、所定の大きさ以上であると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定する特定手段とを有することを特徴とする。
【００１０】
これにより、コンテンツデータに含まれる概念及びその多重出現比率に応じて、適切な意味境界を設定することができる。また、コンテンツを登録する場合のインデックスや、検索する際の主要な概念を特定して検索等の処理を行うことが可能となり、精度の良い概念検索が可能となる。
【００１１】
上記受付手段は、登録コンテンツデータを受け付け、上記作成された意味境界位置情報に基づいて分割された登録コンテンツデータを上記算出手段に送って、各分割された登録コンテンツデータに含まれる複数の概念及びその多重出現比率の取得を要求すると共に、上記算出手段から取得した各分割された登録コンテンツデータの概念及び多重出現比率から、上記登録コンテンツデータのインデックス情報を作成するインデックス作成手段と、上記作成されたインデックス情報と登録コンテンツデータを関連付けて記憶する登録データ記憶手段とを更に有してもよい。
これにより、登録コンテンツデータが含んでいる意味概念を適切に抽出することができ、検索を行う際に参照することで精度良く検索を行うことができる。
【００１２】
また、上記インデックス作成手段は、登録コンテンツデータの意味境界位置情報とこの意味境界位置情報により分割される区間中の概念及びその概念の多重出現比率を含んだインデックス情報を作成し、検索対象となる概念及びその多重出現比率を含む検索要求を受け付ける検索受付手段と、上記登録データ記憶手段のインデックス情報を参照して、検索要求された概念及び多重出現比率に適合する登録コンテンツデータ中の区間を検索する検索手段と、上記検索された区間に含まれる登録コンテンツデータを検索結果として所定の出力装置に出力する出力手段とを更に有してもよい。
これにより、単に検索条件に適合した登録コンテンツデータを抽出するだけでなく、当該登録コンテンツデータ中で、検索対象となった部分を適切に抽出して出力することができ、効率的な検索が可能となり、検索者の利便性を向上させることができる。
【００１３】
また、検索対象となる検索コンテンツデータを受け付ける検索受付手段と、受け付けた検索コンテンツデータを一時記憶する記憶手段を有し、上記抽出手段は、上記記憶手段に記憶されている検索コンテンツデータ中から、前後で一部重なるように区間をずらして所定の標本区間を抽出し、上記算出手段は、抽出された各標本区間の検索コンテンツデータに含まれる複数の概念及び標本区間中での当該概念の多重出現比率を算出し、上記特定手段は、上記算出手段により算出された複数の概念のうちから各標本区間での多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、抽出した概念が上記各標本区間で異なっているか否か判別し、異なっていると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定し、上記登録データ記憶手段のインデックス情報と比較して、上記特定された意味境界位置情報に基づいて分割された各検索コンテンツデータの概念及び多重出現比率に適合する登録コンテンツデータを検索する検索手段と、上記検索されたコンテンツデータを検索結果として出力する出力手段とを有してもよい。
これにより、検索データとして検索コンテンツデータが入力された場合でも、その検索コンテンツデータに含まれる概念を適切に抽出して、検索を行うことができ、検索精度を高めることができる。特に、検索コンテンツデータが画像、映像或いは比較的長いテキストデータ等、検索対象となっている概念が一義的に特定できない場合になどに特に有効である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、複数の概念を含むコンテンツデータ中から適切な意味境界を抽出することができる。また、これを用いることにより登録コンテンツデータの意味内容の境目を反映したインデックスを付与することができるとともに、このインデックスに基づいて検索することにより精度良く概念検索することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明にかかる情報検索装置を適用したシステムの一形態について説明する。図１に本実施形態にかかる情報検索システムの全体構成の一例を示す。
図１において、本システムは、概念検索サーバ１と、この概念検索サーバ１とインターネット、ＬＡＮ(Local Area Network）、ＷＡＮ(Wide Area Network）などの通信を介して接続可能に構成された登録クライアント端末２、アーカイブサーバ３、検索クライアント端末４から構成されている。
【００１６】
登録クライアント端末２はコンテンツデータを登録する登録者が使用する端末である。登録クライアント端末２は、登録するコンテンツデータやメタデータの入力を受付け、受け付けたコンテンツデータ等をネットワークを介して概念検索サーバ１へ送信して登録要求を行うことができる。この登録クライアント端末２は、登録コンテンツデータを入力することができるキーボード、ポインティングデバイス、スキャナなどの所定の入力部と、データを出力するディスプレイなどの出力装置を有している。
この登録クライアント端末２としては、例えば、ネットワーク接続可能ないわゆるパーソナルコンピュータ、ＰＤＡ(Personal Digital Assistance)、携帯電話端末などにより構成することができる。
【００１７】
アーカイブサーバ３は、登録コンテンツデータを記憶するためのコンピュータである。アーカイブサーバ３は、コンテンツ実体記憶装置３１と、インデックス記憶装置３２とを有している。
コンテンツ実体記憶装置３１は、登録コンテンツデータ及びその識別情報などを記憶する記憶部である。また、コンテンツ実体記憶装置３１には、この他コンテンツデータの存在するネットワーク上の位置情報（ＵＲＬなど）、当該コンテンツデータの出所を表す情報（例えば、コンテンツデータの作成元など）、内容等を説明する情報などを記憶するようにしてもよい。
また、インデックス記憶装置３２は、登録コンテンツデータのインデックス情報及びコンテンツデータの識別情報などを記憶する記憶部である。このインデックス情報としては、登録コンテンツデータの意味境界位置情報と、この意味境界位置情報により分割された各分割コンテンツデータ中に含まれる概念及び各概念の多重出現比率である。ここに、この概念及びその多重出現比率は、コンテンツデータのパラメトリック混合モデル（ＰＭＭ）を構築することにより求めることができる。ここでＰＭＭとは、コンテンツデータに含まれる所定の概念における代表的な特徴の出現確率を求めることで、その概念を確率分布でモデル化したものである。また、多重出現比率とは、複数の概念のそれぞれが、コンテンツデータ中に多重的に出現する割合である。
【００１８】
検索クライアント端末４は、コンテンツデータを検索する検索者が使用する端末である。検索クライアント端末４は、検索対象となる検索コンテンツデータの入力を受付け、この検索コンテンツデータをネットワークを介して概念検索サーバ１へ送信して検索要求を行うことができる。この検索コンテンツデータとしては、例えば、テキストデータ、画像データ、音声データ、映像データなどを含んでもよい。
また、検索クライアント端末４は、これら検索コンテンツデータを入力するためのキーボード、ポインティングデバイス、ドライブ装置、スキャナ、マイクなどの所定の入力手段を有している。また、検索クライアント端末４は、ディスプレイなどのデータ出力装置を有している。この検索クライアント端末４としては、例えば、ネットワーク接続可能ないわゆるパーソナルコンピュータ、ＰＤＡ(Personal Digital Assistance)、携帯電話端末などにより構成することができる。
【００１９】
概念検索サーバ１は、コンピュータにより構成されており、ＣＰＵ(Central Processing Unit）、ＣＰＵが実行するコンピュータプログラム、コンピュータプログラムや所定のデータ等を記憶するためのＲＡＭ、ＲＯＭなどの内部メモリ及びハードディスクドライブなどの外部記憶装置により図１に示した機能ブロックを構成することができる。
図１に示した機能ブロックは、登録要求受付部１１、インデックス付与部１２、検索要求受付部１３、準備処理部１４、ＰＭＭ構築部１５、比較処理部１６、出力部１７、概念記憶部１８、区切れ候補解析部２０、標本抽出部２１、標本準備処理部２２、意味境界判別部２３から構成されている。
【００２０】
登録要求受付部１１は、ネットワークを介して登録クライアント端末２から送信されたコンテンツ登録要求等受け付ける処理を行う。この登録要求には、登録コンテンツデータとともに、他コンテンツデータの存在するネットワーク上の位置情報（ＵＲＬなど）、当該コンテンツデータの出所を表す情報（例えば、コンテンツデータの作成元など）、内容等を説明する情報などを含んでもよい。
【００２１】
インデックス付与部１２は、登録コンテンツデータに対して検索用のインデックスを付与するための処理を行う。具体的には、インデックス付与部１２は、後述する意味境界判別部２３により特定された意味境界に基づいて、登録コンテンツデータを分割し、分割した全ての登録コンテンツデータについてＰＭＭを取得して、このＰＭＭに含まれる概念及びその多重出現比率及びその意味境界情報からインデックス情報を作成する処理を行う。
また、インデックス付与部１２は、登録コンテンツデータのインデックス用ＰＭＭ作成のための、ＰＭＭ構築材料を作成する処理を行う。ここで、ＰＭＭ構築材料とは、登録コンテンツデータがテキストデータの場合には、当該コンテンツデータに含まれる単語を特徴量として抽出し、各単語の出現回数を表すヒストグラムである。また、静止画などの画像の場合には特徴量として画像中に含まれる色をＲＧＢなどに基づいて抽出し、その色のヒストグラムを用いることができる。また、映像の場合には映像から周波数成分を特徴量として抽出し、その周波数解析を行った値のヒストグラムを用いることができる。この周波数解析を利用した方法は、静止画や音響でも用いられ、映像ではフレーム画像について静止画で用いた方法を適用するやり方が一例として挙げられる。この場合のフレーム画像には映像中のカットから取り出した代表画像を周波数解析処理することが一例として挙げられる。
【００２２】
検索要求受付部１３は、検索クライアント端末４から検索コンテンツデータの入力を受け付ける処理を行う。検索コンテンツデータとしては、例えば、テキストデータ、音声データ、画像データ、映像データなどのいずれか、あるいはこれらを組み合わせたデータでもよい。
【００２３】
準備処理部１４は、検索コンテンツデータの多重出現比率算出のための前処理を行う。具体的には、準備処理部１４は、検索コンテンツデータからＰＭＭ構築のための特徴量を抽出し、これから検索コンテンツデータのＰＭＭ構築材料を作成する処理を行う。
【００２４】
ＰＭＭ構築部１５は、コンテンツデータに含まれる概念のＰＭＭを構築するとともに、各コンテンツデータ中における各概念の多重出現比率を計算する処理を行う。このＰＭＭ構築の処理は、ＰＭＭ構築部１５が、例えば、情報処理学会研究報告（２００３−ＭＰＳ−４４、Ｐ１７−２０）に記載されたアルゴリズムを実行することにより行うことができ、この意味においてこの文献の内容は本件明細書に包含される。なお、このアルゴリズムについては後述する。
【００２５】
比較処理部１６は、アーカイブサーバ３に記憶されている登録コンテンツデータのインデックス情報と、検索データのＰＭＭ及び多重出現比率などを比較して検索データとの類似度指標値を算出する処理を行う。  
また、比較処理部１６は、類似度指標値をその類似度が大きい順にソートして順位付けを行ったリストを作成し、これを図示しないメモリ等に一時的に記憶する処理を行う。
なお、ソートした結果、類似度指標値が同じ場合には、比較処理部１６は、検索コンテンツデータに含まれる多重出現比率が大きい概念から順に、その多重出現比率を基準として、この値と登録コンテンツデータの多重出現比率の一致度やその近似度合いから順位を決定することができる。
【００２６】
出力部１７は、検索クライアント端末４に対して所定のデータを送信出力する処理を行う。具体的には、出力部１７は、メモリに記憶された各登録コンテンツのリストデータを検索結果として検索クライアント端末４に対して送信出力することができる。
また、検索クライアント端末４に対して、検索コンテンツデータが含んでいる概念のうちで多重出現比率の大きい順で上位にある概念とその多重出現比率を検索クライアント端末４に送信して、検索者にその内容で検索を行うことについて承認を求めるための処理を行うことができる。
【００２７】
概念記憶部１８は、ＰＭＭ構築部１５がＰＭＭ構築処理を行うために用いるＰＭＭ、ＰＭＭが表す概念及びその概念に含まれる単語などのデータを記憶する記憶部である。この概念は予め設定されたものであって、例えば、スポーツ、音楽、演劇などの所定の意味を表すものである。
【００２８】
区切れ候補解析部２０は、コンテンツデータを標本区間に区切る際に、その分割位置の候補を解析する処理を行う。この分割位置の設定は、コンテンツデータの種類に応じて予め設定されており、例えば、テキストデータであれば文字数や文章の段落に応じて、また映像であればその時間的な長さやフレーム数に応じて設定されている。
【００２９】
標本抽出部２１は、コンテンツデータから所定のサイズの標本区間を抽出する処理を行う。具体的には、標本抽出部２１は、区切れ候補解析部２０により分割候補として解析された分割位置情報と、既定の標本区間サイズ情報に基づき標本区間を抽出する処理を行う。この際、標本抽出部２１は、標本区間が前後で一部重なるように、区間をずらした所定の標本区間を抽出するようになっている。なお、標本区間をずらす量は、コンテンツデータ毎に予め定めた基準があり、例えば、テキストデータであれば句読点や単語数、映像であればフレーム数などに応じて設定しておくことができる。
【００３０】
標本準備処理部２２は、抽出された標本区間のコンテンツデータについて、意味境界判定のためのＰＭＭ構築材料を作成する処理を行うものであり、具体的には、準備処理部１４と同様の機能を有する。
【００３１】
意味境界判別部２３は、登録要求されたコンテンツデータの意味境界を抽出する処理を行う。
この処理としては、意味境界判別部２３が、抽出した相隣る前後の標本区間のＰＭＭに含まれる概念の多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、抽出した概念が前後の標本区間で異なっているか否か判別し、異なっていると判別した場合に、各標本区間の境目を意味境界位置として特定する処理を行う。また、意味境界判別部２３は、抽出した前後の標本区間のＰＭＭに含まれる概念の多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、前後の標本区間で抽出した概念の多重出現比率の差の絶対値が所定の大きさ以上か否か判別し、所定の大きさ以上であると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定する処理を行う。
【００３２】
次に、上述のシステムによる情報検索方法の一形態について説明する。まず、図２を参照してコンテンツデータをアーカイブサーバ３に登録する際の概念検索サーバ１及びアーカイブサーバ３の処理について説明する。
図２において、登録者が登録クライアント端末２を使用してネットワークを介して概念検索サーバ１及びアーカイブサーバ３にアクセスしてコンテンツデータの登録要求を行う。この登録コンテンツデータとしては、例えば、テキストデータ、音声データ、画像データ、映像データなどのいずれか、あるいはこれらを組み合わせたデータでもよい。
なお、登録要求を行う際、登録者は、登録クライアント端末２から、登録コンテンツデータ及びその識別情報と、当該登録コンテンツデータの存在するネットワーク上の位置情報（ＵＲＬなど）、当該コンテンツデータの出所を表す情報（例えば、コンテンツデータの作成元など）、内容等を説明する情報など入力してこれをアーカイブサーバ３に送信する。
【００３３】
登録クライアント端末２から登録要求が送信されると、アーカイブサーバ３は、登録要求された登録コンテンツデータ等を、その識別情報等とともにコンテンツ実体記憶装置３１に記憶する（Ｓ１１）。
【００３４】
また、概念検索サーバ１の登録要求受付部１１は、登録クライアント端末２から送信された登録要求を受け付けると、コンテンツ登録処理を開始し（Ｓ１２）、受け付けた登録要求をインデックス付与部１２に送り、コンテンツデータの登録処理開始を指示する（Ｓ１３）。
【００３５】
意味境界判別部２３は、アーカイブサーバ３に対してネットワークを介して登録要求されたコンテンツデータの取得を要求する（Ｓ１４）。
この要求に基づいて、アーカイブサーバ３が登録要求されたコンテンツデータを概念検索サーバ１に送信すると、意味境界判別部２３が、取得した登録コンテンツデータの意味境界位置情報を抽出し、これに基づいて登録コンテンツデータを分割する（Ｓ１５）。
【００３６】
インデックス付与部１２は、意味境界位置情報に基づいて分割されたそれぞれの登録コンテンツデータについて、ＰＭＭ構築のための特徴量を抽出してＰＭＭ構築材料を作成する（Ｓ１６）。  
具体的には、インデックス付与部１２が、意味境界により分割された登録コンテンツデータがテキストデータの場合には、当該コンテンツデータに含まれる単語を特徴量として抽出して各単語の出現回数を表すヒストグラムを作成する。また、登録コンテンツデータが静止画などの画像の場合には特徴量として画像中に含まれる色をＲＧＢ（red, green, blue）などに基づいて抽出し、そのＲＧＢにより表した色のヒストグラムを作成する。また、登録コンテンツデータが映像などの場合には映像から周波数成分を特徴量として抽出し、その周波数解析を行った値のヒストグラムを作成してＰＭＭ構築材料とすることができる。この周波数解析を利用した方法は、静止画や音響でも用いられ、映像ではフレーム画像について静止画で用いた方法を適用するやり方が一例として挙げられる。この場合のフレーム画像には映像中のカットから取り出した代表画像を周波数解析処理することが一例として挙げられる。
そして、これにより分割された登録コンテンツデータの全てについてＰＭＭ構築材料が作成される。
【００３７】
ＰＭＭ構築材料が作成されると、ＰＭＭ構築部１５が、概念記憶部１８に記憶されている概念等を参照して、受け取ったＰＭＭ構築材料に基づいて、分割された全ての登録コンテンツデータについてのインデックス用ＰＭＭを作成する（Ｓ１７）。これにより、分割された登録コンテンツデータのそれぞれについてインデックス用ＰＭＭが構築される。
【００３８】
インデックス用ＰＭＭが作成されると、インデックス付与部１２は、当該登録コンテンツデータについて作成された全てのインデックス用ＰＭＭ及び意味境界判別部２３が特定した意味境界位置情報を、その登録コンテンツデータの識別情報と共にアーカイブサーバ３へ送信する（Ｓ１８）。
【００３９】
アーカイブサーバ３は、概念検索サーバ１から送信された全てのインデックス用ＰＭＭ及び意味境界位置情報を、当該登録コンテンツデータの識別情報と共にインデックス記憶装置３２に記憶して（Ｓ１９）、処理を終了する。
これにより、インデックス記憶装置３２には、登録コンテンツデータの識別情報に関連付けて、コンテンツデータ中の意味境界位置情報及び、この意味境界位置情報により分割された各登録コンテンツデータ中の概念及びその多重出現比率がインデックスとして記憶されることとなる。
【００４０】
次に、上述の意味境界位置情報の取得処理について、その詳細な処理の流れを図３を参照して説明する。
図３において、まず、意味境界判別部２３がアーカイブサーバ３から登録コンテンツデータを取得し、図示しないメモリに一時的に記憶する（Ｓ１０１）。
意味境界判別部２３は、取得した登録コンテンツデータをメモリから取得して、区切れ候補解析部２０へ送る（Ｓ１０２）。
【００４１】
区切れ候補解析部２０は、登録コンテンツデータを単語数、句読点の位置、映像の場合はその時間やフレームなどを解析して、予め設定されている既定の単位で分割した場合の分割位置を求め、求めた分割位置から区切れ候補情報を作成する（Ｓ１０３）。
なお、音声に適用する場合は、サンプリングレートを基に一定間隔で区切れ候補を決めたり、無音になったところを区切れ候補にすることが例として挙げられる。また音楽の場合、転調したところを用いることが一例として挙げられる。
【００４２】
区切れ候補情報が作成されると、意味境界判別部２３は区切れ候補解析部２０から区切れ候補を受け取り図示しないメモリに一時的に記憶する（Ｓ１０４）。
また、意味境界判別部２３は、メモリに記憶しておいた対象となる登録コンテンツデータを標本抽出部２１に送る（Ｓ１０５）。
意味境界判別部２３は、メモリに記憶しておいた区切れ候補情報を参照して、予め設定されている既定の標本区間サイズに基づき、最初の標本区間(区間番号ｎ＝１）の標本区間設定情報を作成し、これを標本抽出部２１に送る（Ｓ１０６）。
【００４３】
この標本区間の設定は、例えば、意味境界判別部２３が、コンテンツデータの種類を判別し、この種類毎に異なる基準に基づいて行うことができる。具体的には、テキストデータであれば、句読点や所定の言葉、単語数などに基づいて標本区間を分割し、コンテンツデータが映像の場合には、映像中のフレーム又はショットのいずれかを基準に標本区間を設定するようにする。また、音声の場合は、サンプリングレートを基に一定間隔で区切れ候補を決めたり、無音になったところを区切れ候補にすることが例として挙げられる。また音楽の場合、転調したところを用いることが一例として挙げられる。
なお、この標本区間は少なくともＰＭＭを構築するために必要な最低限のデータが得られるだけのサイズ(最小標本区間）を持って設定されている。
【００４４】
また、標本区間のサイズの設定としては、例えば、次のように設定することができる。意味境界判別部２３が、第１段落を構成している単語数を検出し、その単語数が設定されている最小標本区間サイズ以下である場合には、テキスト冒頭から最小標本区間サイズに１語を加えた位置から最寄りにある文の末尾までの区間とする。また、第１段落を構成している単語数が、最小標本区間サイズに１００語を加えたサイズを超えない場合は第１の段落全体を標本区間とする。また、第１段落を構成している単語数が、最小標本区間サイズに１０１語を加えたサイズを超えている場合には、テキスト冒頭から最小区間サイズに１０１語を加えた位置から最寄りにある文の末尾までの区間を標本区間として設定する。
【００４５】
また、映像の場合には、例えば、処理対象となる映像のサイズ(時間軸）に関して、映像冒頭の１カットを構成しているフレーム数が最小標本区間サイズを超えない場合には、映像冒頭から最小標本区間サイズに１フレームの位置から最寄りにあるカット点までの区間とする。また、映像冒頭の１カットを構成しているフレーム数が、最小標本区間サイズに１秒間のフレーム数以内で超えている場合には、映像冒頭の１カット全体とする。また、映像冒頭の１カットを構成しているフレーム数が最小標本区間サイズに１秒間以上のフレーム数以上で超えている場合には、映像冒頭から最小標本区間サイズに１秒間のフレーム数の位置から最寄りのカット点までの区間とすることができる。
【００４６】
標本抽出部２１は、意味境界判別部２３により送られた標本区間設定情報を受け取り（Ｓ１０７）、メモリに記憶されている登録コンテンツデータから、設定された標本区間に対応する部分のデータを取得して標本データを抽出し、抽出した標本データを意味境界判別部２３に送る（Ｓ１０８）。
標本データを受け取った意味境界判別部２３は、受け取った標本データを標本準備処理部２２に送ってＰＭＭ構築材料の作成を要求する（Ｓ１０９）。
【００４７】
標本準備処理部２２は、受け取った標本データから特徴量を抽出してＰＭＭ構築材料を作成し、これを意味境界判別部２３へ送る（Ｓ１１０）。
ＰＭＭ構築材料としては、具体的には、登録コンテンツデータがテキストデータの場合には、当該コンテンツデータに含まれる単語を特徴量として抽出して各単語の出現回数を表すヒストグラムを作成する。また、登録コンテンツデータが静止画などの画像の場合には特徴量として画像中に含まれる色をＲＧＢ（red, green, blue）などに基づいて抽出し、そのＲＧＢから色のヒストグラムを作成する。また、登録コンテンツデータが映像の場合には映像から周波数成分を特徴量として抽出し、その周波数解析を行った値のヒストグラムを作成してＰＭＭ構築材料とすることができる。なお、この周波数解析を利用した方法は、静止画や音響でも用いることができ、映像ではフレーム画像について静止画で用いた方法を適用してもよい。この場合のフレーム画像には映像中のカットから取り出した代表画像を周波数解析処理するようにしてもよい。
【００４８】
意味境界判別部２３は、受け取ったＰＭＭ構築材料を、ＰＭＭ構築部１５に送ってＰＭＭ構築を要求する（Ｓ１１１）。
これにより、ＰＭＭ構築部１５は、上述のアルゴリズムによりＰＭＭ構築材料を用いて意味境界判別用のＰＭＭを構築し、これを意味境界判別部２３に送る（Ｓ１１２）。
【００４９】
引き続き図４において、意味境界判別部２３は、受け取った意味境界判別用のＰＭＭをメモリに一時的に記憶し（Ｓ１１３）、現在の標本区間の末尾が対象コンテンツの終端であるか否か判別する（Ｓ１１４）。
この判別処理は、意味境界判別部２３が、コンテンツデータに含まれているendなどの終端コードがあるか否か判別することなどにより行うことができる。
【００５０】
判別の結果、終端である場合には、意味境界判別部２３は、メモリの記憶領域から標本区間（ｎ＝１）のＰＭＭを取得して（Ｓ１３０）、後述するＳ１１５の処理に移行する。
また、判別の結果、終端ではない場合には、意味境界判別部２３は、標本区間を既定量だけスライドさせた新たな標本区間(区間番号＝ｎ＋１）を設定して、当該標本区間の標本区間情報を作成し（Ｓ１１５）、作成した標本区間情報を標本抽出部２１へ送る（Ｓ１１６）。
この標本区間情報の作成は、意味境界判別部２３がコンテンツデータの種類に応じて、例えば、コンテンツデータがテキストデータの場合には単語、文又は段落のいずれかを基準に標本区間をずらし、又コンテンツデータが映像の場合には、映像中のフレーム又はショットのいずれかを基準に標本区間をスライドさせ位置を設定できる。なお、この次の標本区間を抽出する際、抽出する標本区間のサイズは、当該コンテンツデータについては固定のサイズとし、設定するたびに標本区間のサイズの再計算は行わないようにすることができる。
【００５１】
意味境界判別部２３は、メモリに記憶しておいた前の標本区間（区間番号＝ｎ）の意味境界判定用ＰＭＭを取得する（Ｓ１１７）。
また、意味境界判別部２３は、メモリから次の標本区間（ｎ＋１）の意味境界判定用ＰＭＭを取得する（Ｓ１１８）。
これにより、図６に示した例では、例えば、標本区間Ａと、これに一部が重なる次の標本区間Ｂの意味境界判定用ＰＭＭが取得されることとなる。
【００５２】
意味境界判別部２３は、ｎ番目の標本区間と、ｎ＋１番目の標本区間のそれぞれのＰＭＭを構成している概念のうちで、多重出現比率が大きい順に並べた場合に所定の順位内に入っている概念をそれぞれ取得する（Ｓ１１９）。
例えば、図６の例では、多重出現比率上位２つをとった場合、標本区間ＡのＰＭＭでは概念aと概念bが所定の順位内の概念として抽出される。
【００５３】
引き続き図５において、意味境界判別部２３は、取得した所定順位内の概念を比較して、標本区間ｎと次の標本区間ｎ＋１において順番が上位にある概念が変化しているか判別する（Ｓ１２０）。
なお、この際、意味境界判別部２３は、概念ａと概念ｂとが上位２つに入っているか否かを判別できれば良く、上位２つの概念ａと概念ｂの順位が入れ変わったか否か（即ち、１位と２位が入れ替わったか否か）を判別する必要はない。
【００５４】
判別の結果、変化していない場合には、意味境界判別部２３は、標本区間ｎのＰＭＭと、標本区間ｎ＋１のＰＭＭそれぞれについてＰＭＭを構成している概念のうちで所定順位以内に入った概念の多重出現比率を取得する（Ｓ１２１）。
【００５５】
意味境界判別部２３は、取得した概念の多重出現比率を比較して、標本区間ｎとｎ＋１のそれぞれの区間において上位にある各概念の多重出現比率の差の絶対値が所定値以上か否か判別する（Ｓ１２２）。
図６の例では、例えば、標本区間Ａの概念a及びｂの多重出現比率と標本区間Ｂの概念a及びｂの多重出現比率の差の絶対値が予め設定された所定値（例えば、0.3）以上でないか判別する処理を行う。
【００５６】
判別の結果、その差が所定値以上でない場合には、Ｓ１０５の処理に戻って、意味境界判別部２３は、メモリに記憶されている区切れ候補情報と既定の標本区間サイズに基づき、次の区間番号（ｎ＋２）の標本区間設定情報を作成して、以下のＳ１０５以下の処理を行う。
【００５７】
一方、Ｓ１２０の処理で概念が変化していると判別された場合、又はＳ１２２の処理で差が所定値以上であると判別された場合には、意味境界判別部２３は、区間番号ｎとｎ＋１の標本区間の間を意味境界として特定する（Ｓ１２３）。
図６の例では、標本区間Ｃでは概念ａ及びｂがそれぞれ上位となっているのに対して、標本区間Ｄでは概念ｇ及びｙが上位となっていることから、標本区間Ｃと標本区間Ｄとの間(標本区間Ｄの始端）が意味境界として特定される。
意味境界が特定されると、意味境界判別部２３は、この意味境界位置情報をメモリ等に記憶するとともに、意味境界位置情報として出力して（Ｓ１２４）、処理を終了する。
【００５８】
次に、図１に示したシステムにより、登録コンテンツデータの検索を行う際の処理の流れについて図７を参照して説明する。
図７は、検索処理の概略を示した図である。図７において、検索クライアント端末４がネットワークを介して概念検索サーバ１にアクセスし、検索キーとなるコンテンツデータが入力され送信されると、概念検索サーバ１は入力された検索コンテンツデータを受け付ける（Ｓ２１）。
検索コンテンツデータを受け付けると、概念検索サーバ１は、検索する際の検索キーとなる概念及びその多重出現確率値などの概念情報表現案を作成し（Ｓ２２）、これをネットワークを介して検索クライアント端末４に対して送信し、検索者に概念情報表現の内容の確認を要求する（Ｓ２３、Ｓ２４）。
【００５９】
確認の結果、検索者が概念情報表現の内容を了承しない場合には、検索者により検索を行う概念及びその多重出現比率を修正したものの入力を受け付け（Ｓ２５）、Ｓ２３の処理に戻る。
【００６０】
また、検索者が概念情報表現案の内容を了承した場合には、概念検索サーバ１は、その検索キーの概念情報表現を確定し（Ｓ２６）、検索キーの概念情報表現と、アーカイブサーバ３の登録コンテンツデータのインデックス情報の類似度を算出する（Ｓ２７）。
【００６１】
そして、概念検索サーバ１は、算出した類似度に基づいて、検索コンテンツデータに対する登録コンテンツデータの類似度の順位付けを行い（Ｓ２８）、このリストを検索結果として検索クライアント端末に送信出力して提示することにより（Ｓ２９）、検索処理を終了する。
【００６２】
次に、図７に基づいて説明した検索処理の詳細な処理の内容について図８を参照して説明する。
図８において、まず、検索者が検索クライアント端末４を使用して、ネットワークを介して概念検索サーバ１にアクセスし、検索コンテンツデータを入力して検索要求を行うと、検索要求受付部１３が検索要求及び検索コンテンツデータを受け付ける（Ｓ２０１）。
【００６３】
検索要求を受け付けると、検索要求受付部１３は準備処理部１４に対して検索要求と検索コンテンツデータを送り（Ｓ２０２）、準備処理部１４は、送られた検索要求と検索コンテンツデータを受け取りＰＭＭ構築準備を開始する（Ｓ２０３）。
【００６４】
準備処理部１４は、検索コンテンツデータからＰＭＭ構築のための特徴量等を取得し、この特徴量からＰＭＭ構築材料を作成する（Ｓ２０４）。具体的には、準備処理部１４が検索コンテンツデータからＰＭＭ構築のための特徴量を抽出し、これから検索コンテンツデータのＰＭＭ構築材料を作成する。
【００６５】
準備処理部１４は、比較処理部１６に対して検索条件情報と、作成したＰＭＭ構築材料を送る（Ｓ２０５）。
比較処理部１６は、ＰＭＭ構築部１５に対してＰＭＭ構築材料を送り、検索キーとするための検索キー用ＰＭＭ構築を要求する（Ｓ２０６）。
【００６６】
ＰＭＭ構築部１５は、ＰＭＭ構築材料を受け取り、検索コンテンツデータの検索用ＰＭＭを構築し、これを比較処理部１６に送る（Ｓ２０７）。
【００６７】
比較処理部１６は、出力部１７を介して受け取った検索キーコンテンツのＰＭＭを、ネットワークを介して検索クライアント端末４に送信し、ＰＭＭが含んでいる概念及びその多重出現比率を概念情報表現案として検索者に提示して、その内容で検索処理を実行してもよいか否か確認要求を行う（Ｓ２０８、Ｓ２０９）。
なお、この際、比較処理部１６は、検索コンテンツデータのＰＭＭが含んでいる概念のうちで多重出現比率の大きい順にソートして、そのうち上位にある概念種別とその多重出現比率から順に検索者に提示するようにしてもよい。これにより検索者は、提示された概念種別とその多重出現比率が検索キーコンテンツデータが含む概念の表現、すなわち概念情報表現案として承認できるか確認することができる。
【００６８】
この結果、検索者が提示された概念情報表現案を承認しない場合には、出力部１７が、検索する概念種別や調整した多重出現比率の入力画面を表示して、そこから検索者が調整を行ったデータの入力を受け付け（Ｓ２１０）、上述のＳ２０９の処理に戻って、入力が完了したところで承認ボタンの指示があったか否か判別する。
【００６９】
検索者により承認された場合には、比較処理部１６が、検索クライアント端末４から送信された承認通知と共に、検索者が承認した概念種別やその多重出現比率などのデータを受け付け、これにより比較処理を開始する（Ｓ２１１、Ｓ２１２）。
【００７０】
引き続き図９において、比較処理部１６は、アーカイブサーバ３内のインデックス記憶装置３２から登録コンテンツデータのＰＭＭを含むインデックス情報を取得する（Ｓ２１３）。
【００７１】
インデックス情報を取得すると、比較処理部１６は、取得したインデックスに含まれる意味境界位置情報により分割された各区間のコンテンツデータのＰＭＭと、検索コンテンツデータのＰＭＭを比較してその類似度指標値を算出する（Ｓ２１４）。
この類似度指標値算出は、比較処理部１６が、比較するＰＭＭそれぞれについて次のベクトルＨを求め、これらのベクトルＨがなす角の余弦値を算出することで得ることができる。ここで、ベクトルＨは、以下の式で表すことができる。なお、ｎは概念記憶部１８に記憶され本システムで扱うことができる概念の数を表している。また、ｈiは概念の多重出現比率であり、ｈの添え字iは、ｈiがどの概念の多重出現比率であるかを表している。
Ｈ＝（ｈ1ｈ2 ｈ3  ・・・ｈi ・・・ｈn)
【００７２】
そして比較するベクトルＨをそれぞれＨ1Ｈ2 とすると、その類似度指標値Ｓは、比較処理部１６が以下の数式１により計算することができる。なお、以下の式において、ｈ1,iは検索コンテンツデータに含まれる各概念の多重出現比率、ｈ２,iは登録コンテンツデータに含まれる概念の多重出現比率を表している。
【００７３】
【数１】
2005071070.tif 000003
【００７４】
比較処理部１６は、検索対象となる全ての登録コンテンツデータ中の分割された区間のＰＭＭと、検索コンテンツデータのＰＭＭについてＰＭＭの類似度指標値を算出し、これを一時的にメモリ等に記憶する（Ｓ２１５）。
【００７５】
そして、比較処理部１６は、全ての登録コンテンツデータ中の分割された区間について類似度指標値の算出処理を完了したか否か判別する（Ｓ２１６）。
この判別は、例えば、比較処理部１６がメモリに記憶されている類似度指標値の数が、アーカイブサーバ３に登録されているインデックス数に達したか否かを判別することなどにより行うことができる。
【００７６】
判別の結果、未だ完了していない場合には、上述のＳ２１３の処理に戻って完了するまで処理を繰り返す。
一方、処理が完了した場合には、比較処理部１６は、メモリに記憶したおいた類似度指標値に基づいて、登録コンテンツデータの分割された区間に対応付けた類似度を表すリストを比較結果として作成し（Ｓ２１７）、これを出力部１７に送る（Ｓ２１８）。
【００７７】
出力部１７は、比較結果をもとに利用者に提示する検索結果を作成し、作成した検索結果をネットワークを介して検索クライアント端末４に送信して検索者に提示して（Ｓ２１９、Ｓ２２０）、処理を終了する。
この検索結果としては、例えば、比較結果から類似度が高い上位の所定件数を抽出し、これを所定の項目等に基づいたフォーマットに変換した一覧表としたものとすることができる。これにより、検索クライアント端末４のディスプレイなどに検索結果が表示され、検索者に検索結果を提示することができる。また、この際に、インデックス情報中の意味境界位置情報に基づいて分割された登録コンテンツデータ中で最も類似度が高い部分を抽出して出力させることができる。
【００７８】
次に、上述のＳ２１７の処理でリスト作成する場合の比較処理部１６の詳細な処理について図１０を参照して説明する。
図１０において、まず、比較処理部１６がメモリに記憶しておいた類似度指標値の所定桁数以下の切捨て処理を行う（Ｓ３０１）。この際切り捨てを行う桁数は、例えば、小数第４位以下など予め設定してある桁数に基づいて行うことができる。
【００７９】
比較処理部１６は、メモリに記憶されている桁数をそろえた類似度指標値に基づいてソートして類似度指標値が大きい順に順位付けを行う（Ｓ３０２）。
その結果、比較処理部１６は、同じ順位となったデータが存在するか否か判別する（Ｓ３０３）。
【００８０】
判別の結果、同じ順位となったデータがある場合には、比較処理部１６は、検索コンテンツデータに含まれる概念種類のうち多重出現比率が最も大きい概念種類を抽出し、この概念種類の多重出現比率が一致する登録コンテンツデータ中の分割区間を上位として順位付けする（Ｓ３０４）。
【００８１】
上記処理の結果、比較処理部１６は、多重出現比率が一致して順位付けが同じとなるデータが存在するか判別する（Ｓ３０５）。
判別の結果、順位が同じデータが存在する場合には、検索コンテンツデータに含まれる概念種類のうち、多重出現比率が所定の順位(例えば、多重出現比率が大きいほうから３番目まで）に達するまで、上述のＳ３０４以下の処理を既に行ったか否か判別する（Ｓ３０６）。なお、何番目まで処理を行うかは予め設定しておくことができる。
【００８２】
判別の結果、まだ所定の順位まで処理を行っていない場合には、上述のＳ３０４の処理に戻って、検索コンテンツデータに含まれる概念種類のうち、次に多重出現比率が大きい概念種類を抽出して上述の処理を繰り返す。
【００８３】
一方、判別の結果、所定の順位まで処理を行ったと判別された場合には、比較処理部１６は、検索コンテンツデータに含まれる概念種類のうち多重出現比率が最も大きい概念種類を抽出し、この概念種類の多重出現比率と、各登録コンテンツデータ中の分割された区間中の当該概念種類の多重出現比率との差の絶対値を算出し、その絶対値が小さい登録コンテンツデータの順位を上位として順位付けを行う（Ｓ３０７）。これにより、検索コンテンツデータの概念のうち、多重出現比率が最も大きい概念に対して、その多重出現比率が近似している登録コンテンツデータの分割区間が上位に順位つけられ優先される。
【００８４】
Ｓ３０７の処理の結果、比較処理部１６は、同じ順位となるデータが存在するか否か判別する（Ｓ３０８）。
判別の結果、順位が同じデータが存在する場合には、検索コンテンツデータに含まれる概念種類のうち、多重出現比率が所定の順位(例えば、多重出現比率が大きいほうから４番目まで）に達するまで、上述のＳ３０７以下の処理を既に行ったか否か判別する（Ｓ３０９）。なお、何番目まで処理を行うかは予め設定しておくことができる。
【００８５】
判別の結果、まだ所定の順位まで処理を行っていない場合には、上述のＳ３０７の処理に戻って、検索コンテンツデータに含まれる概念種類のうち、次に多重出現比率が大きい概念種類を抽出して上述のＳ３０７以下の処理を繰り返す。
【００８６】
また、判別の結果、所定の順位まで処理を行ったと判別した場合には、比較処理部１６は、これらの登録コンテンツデータについては、同順位のデータとして順位付けを行う（Ｓ３１０）。
そして、上記Ｓ３０３、Ｓ３０５、Ｓ３０８、Ｓ３１０の処理で順位付けが完了した場合には、それぞれの順位付けに基づいて分割された登録コンテンツデータの類似度の順位付けを行い（Ｓ３１１）、処理を終了する。
【００８７】
次に、ＰＭＭ構築部１５がＰＭＭを構築する際のアルゴリズムについて説明する。
テキストデータの場合を例として、ＰＭＭアルゴリズムについて説明する。ＰＭＭでは、文書ｄnに対し単語頻度ベクトルｘn＝（ｘn,1，・・・,ｘn,V）、トピックベクトルｙｎ＝（ｙn,1，・・・，yn,L）と定義する。ｘn,iは、想定語彙集合Ｖ＝｛w1，・・・，ｗｖ｝の中の単語ｗiがｄｎ中に出現した頻度を表す。ｙn,lは文書ｄnが第ｌトピックに属す時１、属さない時０の値をとる２値のベクトルである。Ｌは総トピック数で既知とする。テキストを単語の集合で表現するという事は、単一トピックス文書の場合、第ｌトピックスに属するｘは多項分布の次の数式２からの実現値とみなすことができる。
【００８８】
【数２】
2005071070.tif 000004
【００８９】
ここに、θl,Iは、ｗiが第lトピックの文書に出現する確率を表す。ＰＭＭは多重トピック文書に拡張したモデルで次の数式３で定義される。
【００９０】
【数３】
2005071070.tif 000005
【００９１】
φi（ｙ）は（多重）トピックに属す文章中にｗiが出現する確率を表す。Ｌトピックの場合、可能な多重トピックのクラス総数は２L−１となり、個々のｙ毎に多項分布を設定するのは非現実となるので、効率的なモデル化が必要となる。
一般に、多重トピックに属す文章中の単語は、関連する単一トピックに特徴的な単語の混合から成る。
例えば、スポーツと音楽の両方に属す文書中には主に両者に関連する単語が含まれる。ＰＭＭはこの知見に基く拡張多項分布で定義される。
θl＝（θl,1,・・・・,θl,V）とし、更に、Φ(y)を確率ベクトルΦ(y)＝（φ1(y),・・・・φv(y)）とする。φi(y)はクラスｙに属する文章中に単語wiが出現する確率を表す。上記知見はΦ(y)が数式４に示すパラメトリック混合として表現できることを意味する。
但し、ｙl＝０なるlに対しては、ｈl（y）＝０
【００９２】
【数４】
2005071070.tif 000006
【００９３】
ｈｌ (y)（≧０）は混合比（非負でlに関する総和が１）である。更に、この帰属度を関連トピックで均等とした数式５で定義する。
【００９４】
【数５】
2005071070.tif 000007
【００９５】
多重トピック文章は、ある特定のトピックにより強く帰属することも考えられるが、その多重トピッククラスの文書で平均すると、それらの偏りがなくなり均等な重みが妥当と言える。以上より、ＰＭＭは次の数式６で定義される。
【００９６】
【数６】
2005071070.tif 000008
【００９７】
ＰＭＭは全ての可能な多重トピックスをＬ個のパラメータベクトルで完備かつ効率的に表現されている。
【００９８】
トピックが既知の文書Ｄ＝｛ｘn,ｙn｝Nｎ=1が与えられた際、未知パラメータθ＝（θ1,・・・・θL）は事後分布ｐ（θ｜Ｄ）を最大化するθとして推定される。この最大化問題は解析的には解けず、ＥＭ法と類似した逐次反復法で解くことができる。
第ｔステップでの推定値θ(t)とし、以下のように各式を定義する。
【００９９】
【数７】
2005071070.tif 000009
【０１００】
【数８】
2005071070.tif 000010
【０１０１】
θ(t+1)の推定値は、次の最大化問題を解くことにより得ることができる。
【０１０２】
【数９】
2005071070.tif 000011
【０１０３】
【数１０】
2005071070.tif 000012
これを解いて、次のＰＭＭのパラメータ更新式を得る。
【０１０４】
【数１１】
2005071070.tif 000013
【０１０５】
但し、ζはハイパーパラメータで通常ζ＝２（ラプラス平滑化）とする。
これにより、ＰＭＭのパラメータ推定アルゴリズム式を表す数式１３は、初期値にかかわらず大域的最適解に収束することとなり、Θの大域的最適性の定理が成り立つ。
【０１０６】
Θが得られれば、トピックが未知のテキスト文書ｘ＊のトピックｙ＊は事後分布をあらわす数式１２を最大化するｙとして求める。
【０１０７】
【数１２】
2005071070.tif 000014
【０１０８】
この最大化問題は、０／１整数計画問題故、最適解は得られずgreedyアルゴリズムにより近似的に解く。
【０１０９】
PMMをあるトピック体系（トピック数L)の文書群で予め学習し、モデルパラメータΘを求めておく（Θとする）。ｈlは、ｈl≧０，Σlｈl＝１を満たすパラメータとみなし、この時、数式６を以下のように書き換える。
【０１１０】
【数１３】
2005071070.tif 000015
【０１１１】
この数式１３は、トピックベクトルがｈである文書中の単語頻度ベクトルｘの確率分布を表していることになる。故に、ある文書（ｘ）の最適トピックベクトルはベイズ則より次式により推定できる。
【０１１２】
【数１４】
2005071070.tif 000016
【０１１３】
事前分布ｐ（ｈ）をパラメータλを持つディレクレ分布を、
【０１１４】
【数１５】
2005071070.tif 000017
【０１１５】
と仮定すると、最適トピック度ｈ＊は、制約条件、
【０１１６】
【数１６】
2005071070.tif 000018
【０１１７】
の下で次の最大化問題を解くことにより得られる。
【０１１８】
【数１７】
2005071070.tif 000019
【０１１９】
この最大化問題はＰＭＭのΘの推定問題と双対構造をなす。即ち、ＰＭＭのパラメータ推定では、上記最大化問題で、ｈを既知、Θを未知としていたが、ここでは、Θを既知としてｈに関する最大化問題に置き換え、更に、制約条件を以下の数式１８に置き換えればよい。
【０１２０】
【数１８】
2005071070.tif 000020
【０１２１】
したがって、ＰＭＭのパラメータ学習の時と同様な導出により、以下の数式１９のｈに関して最大化することによりｈ（ｔ＋１）が求まる。
【０１２２】
【数１９】
2005071070.tif 000021
【０１２３】
但し、ｇl,I(h)は、以下の条件とする。
【０１２４】
【数２０】
2005071070.tif 000022
【０１２５】
これを解いて、以下の数式２１を得ることができる。
【０１２６】
【数２１】
2005071070.tif 000023
【０１２７】
数式２１によってテキストデータに含まれる各トピック（概念）の多重出現比率が求められる。
【０１２８】
このように、上述の例によれば、標本抽出部２１が所定の意味内容を表す概念を複数含むコンテンツデータから、前後で一部重なるように区間をずらして相隣る標本区間を抽出し、ＰＭＭ構築部１５が抽出された各標本区間のコンテンツデータに含まれる複数の概念及びその多重出現比率を含むＰＭＭを構築し、意味境界判別部２３が構築されたＰＭＭの複数の概念のうちから多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、抽出した概念が各標本区間で異なっているか否か判別し、異なっていると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定するようにしたことから、コンテンツデータに含まれる概念及びその多重出現比率に応じて、適切な意味境界を設定することができる。
また同様に、意味境界判別部２３が、構築されたＰＭＭの複数の概念のうちから多重出現比率が大きい順に所定の個数の概念を抽出し、前後の標本区間で抽出した概念の多重出現比率の差の絶対値が所定の大きさ以上か否か判別し、所定の大きさ以上であると判別した場合に上記各標本区間の境目を意味境界位置として特定するようにしても、適切な意味境界を設定することができる。
これらにより、コンテンツを登録する場合のインデックスや、検索する際の主要な概念を特定して検索等の処理を行うことが可能となり、精度の良い概念検索が可能となる。
【０１２９】
また、インデックス付与部１２が、作成された意味境界位置情報に基づいて登録コンテンツデータを複数に分割して、各分割された登録コンテンツデータに含まれる複数の概念及びその多重出現比率から、登録コンテンツデータのインデックス情報を作成するようにしたことから、登録コンテンツデータが含んでいる意味概念を適切に抽出してインデックスを作成することができ、これを参照することで精度良く検索を行うことが可能となる。
【０１３０】
また、インデックス付与部１２が、登録コンテンツデータの意味境界位置情報を含んだインデックス位置情報を作成しておき、比較処理部１６が、検索要求された概念及び多重出現比率に適合するインデックス情報を検索し、検索されたインデックス情報に含まれる意味境界位置情報に基づいて、登録コンテンツデータ中の対応するコンテンツデータを抽出し、出力部１７により抽出された登録コンテンツデータを検索結果として検索クライアント端末４に対して出力するようにしたことから、単に検索条件に適合した登録コンテンツデータを抽出するだけでなく、当該登録コンテンツデータ中で、検索対象となった部分を適切に抽出して出力することができ、効率的な検索が可能となり、検索者の利便性を向上させることができる。
【０１３１】
なお、上述の例では、コンテンツデータを登録するときだけ図３以下の意味境界判別処理を行う例について説明したが、検索処理を行う際に検索コンテンツデータについても、区切れ候補解析部２０、標本抽出部２１、標本準備処理部２２、意味境界判別部２３が意味境界判別処理を施すようにしてもよい。
【０１３２】
これにより、検索データとして検索コンテンツデータが入力された場合でも、その検索コンテンツデータに含まれる概念を適切に抽出して、検索を行うことができ、検索精度を高めることができる。特に、検索コンテンツデータが画像、映像、音響データ或いは比較的長いテキストデータ等、検索対象となっている概念が一義的に特定できない場合などに特に有効である。
【０１３３】
また、上述の例では、意味境界判別部２３が、標本区間ｎとその次の標本区間ｎ＋１において順番が上位にある概念が変化しているか判別する処理と、標本区間ｎとｎ＋１のそれぞれの区間において上位にある各概念の多重出現比率の差の絶対値が所定値以上でないか否か判別する処理とのいずれも行う例について説明したが、いずれか一方の判別処理により意味境界位置を抽出するようにしてもよい。
【０１３４】
上述の例では、Ｓ２０１〜Ｓ２０８の処理で、検索キーデータとして検索コンテンツデータを入力し、これに基づいて検索対象となるＰＭＭが含む概念及びその多重出現比率を求めて検索を行う例について説明したが、これらの処理を行わずに、検索要求受付部１３が検索者から直接検索キーデータとして検索するコンテンツデータのＰＭＭが含む概念内容とその多重出現比率の入力を受付け、これに基づいて検索処理を行うようにしてもよい。これにより、検索コンテンツデータに基づかなくとも、検索者が指定したコンテンツデータのＰＭＭが含む概念内容とその多重出現比率に基いた概念検索を実行することができる。  
【０１３５】
なお、上述の例では、概念検索サーバ１とアーカイブサーバ３とを別個に構成した例に付いて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、そのシステム規模などに応じて両サーバの機能を１台のサーバにより実現してもよい。
また、登録クライアント端末２、検索クライント端末４を設けずに、それぞれの機能を概念検索サーバ１が実現するように構成してもよく、任意である。
また、上述の例では、登録クライアント端末２と検索クライアント端末４とを別々に構成した例について説明したが、これらは１台のクライアント端末であってもよい。
【０１３６】
また、上述の概念検索サーバ１用のコンピュータプログラムを、コンピュータ読み取り可能な媒体（ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布してもよいし、搬送波に重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３７】
【図１】本発明にかかる情報検索装置を適用したシステムの一形態を示した機能ブロック図。
【図２】コンテンツデータを登録する際の処理を示した処理フロー。
【図３】コンテンツデータ中の意味境界位置情報を取得する際の処理を示した処理フロー。
【図４】図３に引き続き、コンテンツデータ中の意味境界位置情報を取得する際の処理を示した処理フロー。
【図５】図４に引き続き、コンテンツデータ中の意味境界位置情報を取得する際の処理を示した処理フロー。
【図６】コンテンツデータ中の意味境界を概念的に説明するための図。
【図７】検索コンテンツデータに基づき登録コンテンツデータを検索する際の処理を示した処理フロー。
【図８】検索コンテンツデータに基づき登録コンテンツデータを検索する際の処理を示した詳細な処理フロー。
【図９】図８に引き続き検索コンテンツデータに基づき登録コンテンツデータを検索する際の処理を示した処理フロー。
【図１０】検索結果としてリストを作成する際の処理を示した処理フロー。
【符号の説明】
【０１３８】
１      概念検索サーバ
２      登録クライアント端末
３      アーカイブサーバ
４      検索クライアント端末
１１    登録要求受付部
１２    インデックス付与部
１３    検索要求受付部
１４    準備処理部
１５    ＰＭＭ構築部
１６    比較処理部
１７    出力部
２０    区切れ候補解析部
２１    標本抽出部
２２    標本準備処理部
２３    意味境界判別部
３１    コンテンツ実体記憶装置
３２    インデックス記憶装置
【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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【図１０】
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