(57)【要約】  【課題】  複数の概念を含むコンテンツデータであっても精度良く検索することができる仕組みを得る。  【解決手段】  このように、上述の本実施形態によれば、複数の登録コンテンツデータ及びインデックス情報をアーカイブサーバ３に記憶しておき、検索要求受付部１３が検索コンテンツデータを受けると、ＰＭＭ構築部１５が受け付けた検索コンテンツデータに含まれる概念とその多重出現比率からなるＰＭＭモデルを構築し、構築された検索コンテンツデータのＰＭＭモデルに基づいて、比較処理部１６が、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比較して、検索コンテンツデータと各登録コンテンツデータとの類似度を算出し、出力部１７により検索クライアント端末４に対して出力するようにした。  【選択図】        図１
2005071305.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある意味内容を表す所定の概念を含む複数の登録コンテンツデータのうちから、検索対象としての検索コンテンツデータに類似する登録コンテンツデータを検索するための情報検索装置であって、
複数の登録コンテンツデータ及び、各登録コンテンツデータを構成している複数の概念とその多重出現比率を表すインデックス情報を記憶する登録コンテンツ記憶手段と、
入力された検索コンテンツデータを受け付ける受付手段と、
受け付けた検索コンテンツデータに含まれる概念と、各概念の多重出現比率を算出する算出手段と、
上記算出された検索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基づいて、上記登録コンテンツ記憶手段のインデックス情報として記憶されている登録コンテンツデータの概念及びその多重出現比率と比較して、上記検索コンテンツデータと各登録コンテンツデータとの類似度を算出する類似度処理手段と、
上記算出した各登録コンテンツデータに対する類似度を一時的に記憶する一時記憶手段と、
上記一時記憶手段に記憶された各登録コンテンツの類似度を参照して、所定の類似度の大きさを有する登録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、
を有することを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
上記類似度処理手段は、算出した検索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を検索者に確認するための確認データを作成し、所定の出力装置に出力して検索者に提示し、検索者により承認する旨の指示がされた場合に上記類似度算出処理を行う、
請求項１記載の情報検索装置。
【請求項３】
上記類似度処理手段は、上記一時記憶手段に記憶されている各登録コンテンツデータの類似度に基づいて、当該類似度が高い順にソートしたリストを作成し、
上記出力手段は、上記作成されたリストを検索結果として出力する処理を行い、
上記類似度処理手段は、上記リスト中に類似度が同じ登録データが存在している場合に、検索コンテンツデータの多重出現比率が大きい概念から順に抽出して、当該抽出された上位の概念を含み、かつ、多重出現比率が一致する登録コンテンツデータを上位にソートし、又は、当該抽出された上位の概念を含み、かつ、当該概念の多重出現比率との登録コンテンツデータの当該概念の多重出現比率との差の絶対値が小さい登録コンテンツデータを上位にソートする、
請求項１又は２に記載の情報検索装置。
【請求項４】
ある意味内容を表す所定の概念を含む複数の登録コンテンツデータのうちから、検索対象としての検索コンテンツデータに類似する登録コンテンツデータを検索するための情報検索装置であって、
複数の登録コンテンツデータ及び、各登録コンテンツデータを構成している複数の概念とその多重出現比率を表すインデックス情報を記憶する登録コンテンツ記憶手段と、
検索対象となるコンテンツデータの概念と各概念の多重出現比率の検索条件の入力を受け付ける手段と、
上記入力された検索条件に基づいて、上記登録コンテンツ記憶手段のインデックス情報として記憶されている登録コンテンツデータの概念及びその多重出現比率と比較して、上記検索条件に対する各登録コンテンツデータの類似度を算出する類似度処理手段と、
上記算出した各登録コンテンツデータに対する類似度を一時的に記憶する一時記憶手段と、
上記一時記憶手段に記憶された各登録コンテンツの類似度を参照して、所定の類似度の大きさを有する登録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、
を有することを特徴とする情報検索装置。
【請求項５】
コンテンツデータの登録要求を受け付ける登録要求受付手段と、
登録要求されたコンテンツデータを取得し、上記算出手段に送って、上記コンテンツデータに含まれる概念とその多重出現比率のデータを取得して、これらデータから登録コンテンツデータのインデックス情報を作成して上記登録コンテンツ記憶手段に記憶するインデックス作成手段と、
を更に有する、請求項１〜４のいずれかの項に記載の情報検索装置。
【請求項６】
上記コンテンツデータは、テキストデータ、音声データ、画像データ又は映像データのうちのいずれかである、
請求項１〜５のいずれかの項に記載の情報検索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の概念を含むコンテンツデータのうちから所望のコンテンツデータを検索するための技術であって、特に、所定の概念を含むデジタルコンテンツデータに基づいて概念検索を行う場合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検索キーとして検索を行う概念検索については様々な方法、システムが提案されている。その一例として、コンテンツデータのうち特徴的な概念のみに着目し、この特徴的な概念をキーとして概念検索を行うシステムが従来から提案されている。
【０００３】
また、このような特徴的な概念からの検索だけでは不十分であることから、複数の文章を記憶したデータベースから、操作者によって入力された検索語又は検索文と、該複数の文章をなす言語表現された文字情報との第１の類似性を評価し、検索語又は検索文に対応する検索展開語を検索展開辞書から取得して、取得した検索展開語に基づいて概念特徴をあらわす第２の類似性を評価し、これら第１と第２の類似性により概念検索を行うシステムも提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１７５３２９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来の特徴的な概念に基づく概念検索では、特徴的な概念の抽出如何によって、検索精度に大きな影響が出てしまうという問題があった。特に、コンテンツデータの中には、通常複数の概念をあらわす単語などが多重的に含まれているため、このような多重化された概念を含むコンテンツデータの検索をしようとすると、検索漏れが発生しやすく、検索精度が低下してしまうという問題があった。
【０００６】
そのため、例えば、あるコンテンツデータにスポーツと音楽とに関するコンテンツが含まれていた場合、このうちから特徴的な概念としてスポーツという概念だけを検索キーとして関連付けた場合には、音楽を検索キーとして検索したユーザは、このコンテンツを検索することができなくなるし、またこのコンテンツがどの程度音楽に関するものを含んでいるのかなどを検索の際に認識することができないという問題があった。
【０００７】
このように、従来のいずれのシステム等でも、概念検索を行う際にコンテンツデータに含まれる多重化された概念を考慮して概念検索を行うことは全く考慮されておらず、概念の多重を適切にモデル化して扱うことができず、検索精度の低下をもたらしてしまうという問題があった。
【０００８】
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であっても精度良く検索することができる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】
【０００９】
上述の課題を解決するため、本発明の第１の観点にかかる情報検索装置は、ある意味内容を表す所定の概念を含む複数の登録コンテンツデータのうちから、検索対象としての検索コンテンツデータに類似する登録コンテンツデータを検索するための情報検索装置であって、複数の登録コンテンツデータ及び、各登録コンテンツデータを構成している複数の概念とその多重出現比率を表すインデックス情報を記憶する登録コンテンツ記憶手段と、入力された検索コンテンツデータを受け付ける受付手段と、受け付けた検索コンテンツデータに含まれる概念と、各概念の多重出現比率を算出する算出手段と、上記算出された検索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基づいて、上記登録コンテンツ記憶手段のインデックス情報として記憶されている登録コンテンツデータの概念及びその多重出現比率と比較して、上記検索コンテンツデータと各登録コンテンツデータとの類似度を算出する類似度処理手段と、上記算出した各登録コンテンツデータに対する類似度を一時的に記憶する一時記憶手段と、上記一時記憶手段に記憶された各登録コンテンツの類似度を参照して、所定の類似度の大きさを有する登録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ことを特徴とする。
【００１０】
また、上記類似度処理手段は、算出した検索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を検索者に確認するための確認データを作成し、所定の出力装置に出力して検索者に提示し、検索者により承認する旨の指示がされた場合に上記類似度算出処理を行うようにしてもよい。
【００１１】
また、上記類似度算出手段は、比較する検索コンテンツデータ及び登録コンテンツデータに含まれる概念の出現比率値を成分としたベクトルとし、上記検索コンテンツデータと登録コンテンツデータのベクトルのなす角の余弦値を類似度として算出するようにしてもよい。
【００１２】
また、上記類似度処理手段は、上記一時記憶手段に記憶されている各登録コンテンツデータの類似度に基づいて、当該類似度が高い順にソートしたリストを作成し、上記出力手段は、上記作成されたリストを検索結果として出力する処理を行い、上記類似度処理手段は、上記リスト中に類似度が同じ登録データが存在している場合に、検索コンテンツデータの多重出現比率が大きい概念から順に抽出して、当該抽出された上位の概念を含み、かつ、多重出現比率が一致する登録コンテンツデータを上位にソートし、又は、当該抽出された上位の概念を含み、かつ、当該概念の多重出現比率との登録コンテンツデータの当該概念の多重出現比率との差の絶対値が小さい登録コンテンツデータを上位にソートするようにしてもよい。
【００１３】
また、本発明の第２の観点に係る情報検索装置は、ある意味内容を表す所定の概念を含む複数の登録コンテンツデータのうちから、検索対象としての検索コンテンツデータに類似する登録コンテンツデータを検索するための情報検索装置であって、複数の登録コンテンツデータ及び、各登録コンテンツデータを構成している複数の概念とその多重出現比率を表すインデックス情報を記憶する登録コンテンツ記憶手段と、検索対象となるコンテンツデータの概念と各概念の多重出現比率の検索条件の入力を受け付ける手段と、上記入力された検索条件に基づいて、上記登録コンテンツ記憶手段のインデックス情報として記憶されている登録コンテンツデータの概念及びその多重出現比率と比較して、上記検索条件に対する各登録コンテンツデータの類似度を算出する類似度処理手段と、上記算出した各登録コンテンツデータに対する類似度を一時的に記憶する一時記憶手段と、上記一時記憶手段に記憶された各登録コンテンツの類似度を参照して、所定の類似度の大きさを有する登録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ことを特徴とする。
【００１４】
また、コンテンツデータの登録要求を受け付ける登録要求受付手段と、登録要求されたコンテンツデータを取得し、ＰＭＭデータ構築手段に送って、上記コンテンツデータに含まれる概念とその多重出現比率のデータを取得して、これらデータから登録コンテンツデータのインデックス情報を作成して上記登録コンテンツ記憶手段に記憶するインデックス作成手段とを更に有してもよい。
ここで、コンテンツデータは、テキストデータ、音声データ、画像データ又は映像データのうちのいずれか、あるいはこれらを組み合わせたデータである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、複数の概念を含むコンテンツデータであっても精度良く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】
【００１６】
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。
【００１７】
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ためのキーボード、ポインティング、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。
【００１８】
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（例えば、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に含まれる概念とそのコンテンツデータ中での多重出現比率から構成される。ここで、この概念と多重出現比率は、コンテンツデータのパラメトリック混合モデル（以下、「ＰＭＭ」という）を構築することにより抽出する。ここに、ＰＭＭとは、コンテンツデータに含まれる所定の概念を表す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化して出現する比率である。
【００１９】
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、音声データ、画像データ、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、ドライブ装置、スキャナ、マイクなどの所定の入力手段や、ディスプレイなどの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。
【００２０】
概念検索サーバ１は、本発明にかかる情報検索装置を構成する。この概念検索サーバ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から構成されている。
【００２１】
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、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、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。
【００２２】
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、登録コンテンツデータからＰＭＭ構築のための所定の特徴量を抽出し、これから登録コンテンツデータの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、静止画などの画像データの場合には、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であってもよい。また、静止画や映像などの場合には、静止画又は映像中から抽出した代表的なフレーム画像の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てもよい。
また、インデックス付与部１２は、作成したＰＭＭ構築材料をＰＭＭ構築部１５に送って、登録コンテンツデータのＰＭＭを取得し、これをインデックスとする処理を行う。
【００２３】
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、検索コンテンツデータとしてのテキストデータ、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。
【００２４】
準備処理部１４は、検索コンテンツデータのＰＭＭ構築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構築のための単語、色、周波数成分などの所定の特徴量を抽出し、これから特徴量のヒストグラムをＰＭＭ構築材料として作成する処理を行う。
【００２５】
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、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、ＰＭＭ構築部１５が実行することにより行うことができ、この意味において上記文献の内容は本件明細書に包含される。
【００２６】
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に類似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。
【００２７】
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。
【００２８】
概念記憶部１８は、ＰＭＭ構築部１５がＰＭＭ構築処理を行うために基準となるデータが記憶されている。具体的には、所定の概念と、その概念に関連する単語、色、周波数成分などのデータである。一例としては、「スポーツ」という概念に関連付けて「野球」「サッカー」「バスケット」などの所定の単語が関連付けられている。なお、この概念の内容及び登録数、又それに関連付ける特徴量としての単語等は予め構築するモデルの種類等に応じて設定しておくことができる。
【００２９】
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、まず、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。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。
【００３０】
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（Ｓ１０１）。
【００３１】
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（Ｓ１０２）、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（Ｓ１０３）。
【００３２】
インデックス付与部１２は、ネットワークを介してアーカイブサーバ３に対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（Ｓ１０４）。
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、インデックス付与部１２は、取得した登録コンテンツデータを一時的にメモリなどに記憶し、この記憶されたコンテンツデータから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（Ｓ１０５）。
具体的には、インデックス付与部１２が、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などに基づいて抽出し、その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、静止画や映像などの場合には、静止画又は映像中から抽出した代表的なフレーム画像の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構築材料としてもよい。
【００３３】
ＰＭＭ構築材料が作成されると、インデックス付与部１２は、作成したＰＭＭ構築材料をＰＭＭ構築部１５に送り、これにより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構築材料からインデックス用のＰＭＭを作成する（Ｓ１０６）。これにより、登録コンテンツデータが含む概念とその多重出現比率を表すインデックス用ＰＭＭが構築される。
【００３４】
インデックス用ＰＭＭが作成され、ＰＭＭ構築部１５からインデックス付与部１２へ送られると、インデックス付与部１２は、受け取ったインデックス用ＰＭＭを、その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（Ｓ１０７）。
【００３５】
アーカイブサーバ３は、概念検索サーバ１から送信されたインデックス用ＰＭＭを、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（Ｓ１０８）、処理を終了する。
これにより、登録コンテンツデータのインデックス用ＰＭＭがインデックス記憶装置３２に登録されることとなる。
【００３６】
次に、図１に示した実施形態のシステムにより、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３を参照して説明する。
図３は、検索処理の概略を示した図である。図３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比率などの概念表現情報案を作成し（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、検索者に概念表現情報の内容の確認を要求する（Ｓ２３、Ｓ２４）。
【００３７】
確認の結果、検索者が概念表現情報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）、Ｓ２４の処理に戻る。
【００３８】
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）。
【００３９】
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４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。
【００４０】
次に、図３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４を参照して説明する。
図４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）。
この検索コンテンツデータは、検索者が作成した適当なテキストデータでも良いし、また所定のテキストデータ又は画像などのコンテンツデータの一部又は全部を抜き出したものでもよい。
【００４１】
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）。
【００４２】
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、検索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などに基づいて抽出し、その色のヒストグラムを作成する。また、検索コンテンツデータが、静止画や映像などの場合には、静止画又は映像中から抽出した代表的なフレーム画像の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構築材料としてもよい。
【００４３】
準備処理部１４は、比較処理部１６に対して検索要求に含まれる検索条件情報と、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）。
【００４４】
ＰＭＭ構築材料を受け取るとＰＭＭ構築部１５は、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検索用のＰＭＭを構築し、これを検索用ＰＭＭとして比較処理部１６に送る（Ｓ２０７）。
【００４５】
比較処理部１６は、出力部１７を介して受け取った検索用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表現情報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、検索用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として承認できるか確認することができる。なお、どの順位まで含めるかなどは検索条件情報として検索者が予め指定してもよい。
【００４６】
この結果、検索者が提示された概念表現情報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。
【００４７】
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検索用ＰＭＭのデータを受け付け、これに基づき比較処理を開始する（Ｓ２１１、Ｓ２１２）。
【００４８】
引き続き、図５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）。これは、比較処理部１６が、ネットワークを介してアーカイブサーバ３に対してインデックス情報の取得を要求し、これに伴ってアーカイブサーバ３がインデックス記憶装置３２に記憶されているインデックス情報をネットワークを介して返信することにより行われる。
【００４９】
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登録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、両者のＰＭＭの類似度指標値を算出する（Ｓ２１４）。
この類似度指標値の算出は、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、各概念の多重出現比率ｈiで表すことができ、具体的に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、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＝（ｈ1ｈ2ｈ３  ・・・ｈi ・・・ｈn)
【００５０】
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。
【００５１】
【数１】
2005071305.tif 000003
【００５２】
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、算出した各登録コンテンツデータのＰＭＭに対する類似度指標値を一時的にメモリ等に記憶する（Ｓ２１５）。
【００５３】
そして、比較処理部１６は、全ての登録コンテンツデータ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。
【００５４】
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、メモリに記憶して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）。
【００５５】
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に送信する（Ｓ２１９）。
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。
【００５６】
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６を参照して説明する。
図６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。
【００５７】
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）。
【００５８】
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を上位として順位付けする（Ｓ３０４）。
例えば、図７の例では、検索コンテンツデータのうち多重出現比率が最も大きい概念は、概念αであるから、この概念αの値と一致する登録コンテンツＡ及びＢがより上位に順位付けされることとなる。
【００５９】
Ｓ３０４の処理の結果、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。
【００６０】
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。これにより、図７の例では、検索コンテンツデータのうち２番目に多重出現比率が大きい概念βと一致する値を有する登録コンテンツＡより上位に順位付けされる。またもし概念βについても値が同じものが存在する場合には、次に値が大きい概念γについて順次判別処理がされる。
【００６１】
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が上位に順位つけられ優先される。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
次に、インデックス付与部１２が、画像（静止画、映像などの動画を含む）からＰＭＭ構築材料としての周波数解析によるヒストグラムを作成する際の詳細な処理について説明する。
図８において、まず、インデックス付与部１２は、登録コンテンツデータとしてのＲＧＢ画像を単色画像に変換する（Ｓ４０１）。
ここで、一例としてグレースケール画像を単色画像として用いる場合、ある画素のＲＧＢ値が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）であるとき、インデックス付与部１２が、以下の式で輝度（Ｙ）を求め、画素のＲＧＢを輝度により（Ｙ，Ｙ，Ｙ)に置き換えることによりグレースケール画像とすることができる。
Ｙ(輝度）＝0.299R+0.587G+0.114B
Ｃｂ（色度）＝-0.299R-0.587G+0.886B＝Ｂ−Ｙ
Ｃｒ（色度）＝0.701R-0.587G-0.114B＝Ｒ−Ｙ
【００６６】
なお、上述のやり方でなくとも、インデックス付与部１２が、単色画像として、ＲＧＢ値のどれか一つ（Ｒ値orＧ値orＢ値）を取り出して、各画素の輝度としてもよい。
【００６７】
単色画像への変換が完了すると、インデックス付与部１２は、変換された単色画像を８×８画素の６４ブロックに分割して、この分割画像データを所定のメモリに一時的に記憶する（Ｓ４０２）。
これにより、ＤＣＴ（離散コサイン変換）係数は、８×８画素のブロック一つに付き、直流成分１個、交流成分６３個が得られる。
【００６８】
画像の分割が完了すると、インデックス付与部１２は、メモリに記憶されている分割画像データを参照して、画像中に高周波成分と低周波成分がどのくらいの割合で含まれているのかを表すＤＣＴ係数を算出する（Ｓ４０３）。
この処理は、インデックス処理部１２が、以下の数式２及び３により計算を行う。
なお、０≦ｕ≦７、０≦ｖ≦７の範囲で行うので、１ブロックにつき６４個のＤＣＴ係数Ｆ（ｕ、ｖ）が得られることとなる。
【００６９】
【数２】
2005071305.tif 000004
【００７０】
【数３】
2005071305.tif 000005
【００７１】
Ｓ４０３の処理でＤＣＴ係数の算出が完了すると、インデックス付与部１２が各分割ブロック画像ラベル付与を行う（Ｓ４０４）。
この処理は、図９に示したようにＦ（ｕ,ｖ）に周波数成分番号を付与して定義をする。ここで、０番は直流成分を表し、１〜６３が交流成分を表す。このように付与した周波数成分番号を用いて、８×８画素のブロックそれぞれにラベルを付与する。
また、第２の方法としては、インデックス付与部１２が、交流成分１〜６３の６３個のうちからｎ個を選んだ順列（63Ｐn個、ｎ≦６３）それぞれに分類番号を付与し、算出したＤＣＴ係数Ｆ（ｕ,ｖ）の絶対値が大きい順にソートし、１位からｎ位が、どの交流成分かが分かったら対応する分類番号を調べ、対応する分類番号をそのブロックのラベルとしてもよい。
【００７２】
そして、インデックス付与部１２が、全ての画像ブロックについて処理したか否か判別し（Ｓ４０５）、全ての画像中の全てのブロックにラベルを付与した後、このラベルをカウントすることにより画像のヒストグラムを作成して（Ｓ４０６）、処理を終了する。
【００７３】
次に、インデックス付与部１２が、音響データから１次元のＤＣＴを使用してＰＭＭ構築材料としてのヒストグラムを作成する際の詳細な処理について図１０を参照して説明する。
まず、インデックス付与部１２は、登録コンテンツデータとしての音響データをブロックに分割して、これを所定のメモリに一時的に記憶する（Ｓ５０１）。この処理は、インデックス付与部１２が、音響データを時系列に一定の時間間隔（例えば、0.01秒）でブロックに分割することにより行う。
なお、元となる音響データが数１０秒以上の長さの場合には、インデックス付与部１２は、Ｓ５０１の前処理としてこれを数秒〜数１０秒程度の所定の単位に分割しておくようにしてもよい。
【００７４】
ブロック分割処理が完了すると、インデックス付与部１２は、メモリに記憶されている分割した各ブロックの波形データを参照して、その波形の変位データを取得する（Ｓ５０２）。この処理は、インデックス付与部１２が、ブロックをサンプリングレート（例えば、1/8000秒）で分割し、音響の波形の変位データを取得することにより行うことができる。
【００７５】
そして、インデックス付与部１２は、取得した変位データを周波数変換を行い周波数スペクトルを算出する（Ｓ５０３）。この周波数変換は、インデックス付与部１２がＤＣＴ変換やフーリエ変換を行い、そのスペクトルを算出する。
【００７６】
インデックス付与部１２は、分割した各ブロックに対して所定のラベル付与を行う（Ｓ５０４）。このラベル付与は、例えば、図１１に示すように、各周波数成分として低周波のものから順に周波数成分番号（No．１、No.2・・・No.Ｘ）を定義したデータを予めメモリに記憶しておき、この定義したデータ及び周波数成分番号を参照して、これに対応するラベルを各ブロックに付与する。このラベル付与の際、例えば、インデックス付与部１２が、スペクトルの絶対値が最大である周波数成分を選択し、その周波数成分番号を当該ブロックのラベルとすることができる。
【００７７】
そして、インデックス付与部１２は、これらの処理が分割した全てのブロックについてインデックス付与を行ったか否か判別する（Ｓ５０５）。この処理は、インデックス付与部１２が、処理を終了したブロックについてはメモリにフラグを記憶するなどして、処理が完了していない画像ブロック識別するようにし、このフラグがない画像ブロックがあるか否か判別することにより処理できる。
【００７８】
判別の結果、未だ処理が完了していないブロックが有る場合には、上述のＳ５０４の処理に戻る。
また、判別の結果、ブロック全てについて処理が完了したと判別された場合には、インデックス付与部１２は、全てのブロックに付与されているラベルをカウントしてヒストグラムを作成し（Ｓ５０６）、処理を終了する。
【００７９】
なお、上述の図８〜図１２の処理は、インデックス付与部１２が登録コンテンツデータについてＰＭＭ構築材料を作成する場合について説明したが、これらの処理は、準備処理部１４が検索コンテンツデータについてＰＭＭ構築材料としてのヒストグラムを作成する場合にも同様な処理を行うことができる。
【００８０】
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。
【００８１】
【数４】
2005071305.tif 000006
【００８２】
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５で定義される。
【００８３】
【数５】
2005071305.tif 000007
【００８４】
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
【００８５】
【数６】
2005071305.tif 000008
【００８６】
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７で定義する。
【００８７】
【数７】
2005071305.tif 000009
【００８８】
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８で定義される。
【００８９】
【数８】
2005071305.tif 000010
【００９０】
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。
【００９１】
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。
【００９２】
【数９】
2005071305.tif 000011
【００９３】
【数１０】
2005071305.tif 000012
【００９４】
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。
【００９５】
【数１１】
2005071305.tif 000013
【００９６】
【数１２】
2005071305.tif 000014
これを解いて、次のＰＭＭのパラメータ更新式を得る。
【００９７】
【数１３】
2005071305.tif 000015
【００９８】
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１４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。
【００９９】
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１４を最大化するｙとして求める。
【０１００】
【数１４】
2005071305.tif 000016
【０１０１】
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。
【０１０２】
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８を以下のように書き換える。
【０１０３】
【数１５】
2005071305.tif 000017
【０１０４】
この数式１５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。
【０１０５】
【数１６】
2005071305.tif 000018
【０１０６】
事前分布ｐ（ｈ）をパラメータλを持つディレクレ分布を、
【０１０７】
【数１７】
2005071305.tif 000019
【０１０８】
と仮定すると、最適トピック度ｈ＊は、制約条件、
【０１０９】
【数１８】
2005071305.tif 000020
【０１１０】
の下で次の最大化問題を解くことにより得られる。
【０１１１】
【数１９】
2005071305.tif 000021
【０１１２】
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２０に置き換えればよい。
【０１１３】
【数２０】
2005071305.tif 000022
【０１１４】
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２１のｈに関して最大化することによりｈ（ｔ＋１）が求まる。
【０１１５】
【数２１】
2005071305.tif 000023
【０１１６】
但し、ｇl,I(h)は、以下の条件とする。
【０１１７】
【数２２】
2005071305.tif 000024
【０１１８】
これを解いて、以下の数式２３を得ることができる。
【０１１９】
【数２３】
2005071305.tif 000025
【０１２０】
数式２３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。
【０１２１】
このように、上述の例によれば、複数の登録コンテンツデータ及びインデックス情報をアーカイブサーバ３に記憶しておき、検索要求受付部１３が検索コンテンツデータを受けると、ＰＭＭ構築部１５が受け付けた検索コンテンツデータに含まれる概念とその多重出現比率からなるＰＭＭを構築し、構築された検索コンテンツデータのＰＭＭに基づいて、比較処理部１６が、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比較して、検索コンテンツデータと各登録コンテンツデータとの類似度を算出し、出力部１７により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、検索コンテンツデータ中に多重的に含まれ概念を考慮した検索を行うことができ、検索精度を向上させることができる。
即ち、従来のように特定の概念のみを抽出するなどして検索したのでは、検索した際に漏れてしまっていた登録コンテンツデータを検索することができ、より検索者の意図した登録コンテンツでデータを検索することができるようになる。
【０１２２】
また、比較処理部１６が、検索データ算出手段が算出した検索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を検索者に確認するための確認データを作成して検索者に提示し、検索者により承認された場合に上記類似度算出処理を行うようにすれば、より検索者の意図を反映したコンテンツデータの検索を行うことができる。
【０１２３】
また、比較処理部１６が、比較する検索コンテンツデータ及び登録コンテンツデータに含まれる概念の出現比率値を成分としたベクトルとし、上記検索コンテンツデータと登録コンテンツデータのベクトルのなす角の余弦値を類似度として算出するようにしたことから、複数の概念を含むコンテンツであっても、その類似を適切に求めることができる。
【０１２４】
また、比較処理部１６が、メモリに記憶されている各登録コンテンツデータの類似度に基づいて、当該類似度が高い順にソートしたリストを作成し、このソートしたリスト中に類似度が同じ登録データが存在している場合に、検索コンテンツデータの多重出比率が大きい概念から順に抽出して、当該抽出された上位の概念を含み、かつ、多重出現比率と一致する登録コンテンツデータを上位にソートし、また、これでも類似度が同じデータが存在する場合には、当該抽出された上位の概念を含み、かつ、当該概念の多重出現比率との登録コンテンツデータの当該概念の多重出現比率との差の絶対値が小さい登録コンテンツデータを上位にソートして順位付けを行うようにしたことから、より検索コンテンツデータに類似度が高い登録コンテンツデータを上位としたリストを作成して検索者に提供することができる。
これにより、検索者は提供されたリストを見れば、意図した登録コンテンツデータがより上位にリストアップされ、意図するコンテンツデータをより簡単に見つけることが可能となる。
【０１２５】
また、登録要求受付部１１によりコンテンツデータの登録要求を受け付け、インデックス付与部１２が、登録要求されたコンテンツデータをアーカイブサーバ３から取得し、取得したコンテンツデータをＰＭＭ構築部１５に送ってＰＭＭデータを取得し、このＰＭＭデータから登録コンテンツデータのインデックス情報を作成してアーカイブサーバ３のインデックス記憶装置３２に記憶したことから、登録コンテンツデータに対してＰＭＭデータに基づいたインデックスを付与することができる。これにより、検索コンテンツデータから取得したＰＭＭデータに基づいた検索が可能となる。
【０１２６】
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、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述のＳ２０１〜Ｓ２０８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が含む概念と、各概念の多重出現比率の入力を直接受付け、この入力データ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づいた概念検索を実行することができる。  
【０１２７】
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、検索クライアント端末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。
【０１２８】
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】
【０１２９】
【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】検索コンテンツデータに基づき検索を行う際の処理を示した処理フロー。
【図４】検索コンテンツデータに基づき検索を行う際の詳細な処理を示した処理フロー。
【図５】図４に引き続き検索コンテンツデータに基づき検索を行う際の詳細な処理を示した処理フロー。
【図６】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。
【図７】リストを作成する際の一例を示した図。
【図８】画像データに基づきＰＭＭ構築材料としてのヒストグラムを作成する際の一例を示した詳細な処理フロー。
【図９】分割されたブロックデータに周波数番号を付与する処理を説明するための概念図。
【図１０】音響データに基づきＰＭＭ構築材料としてのヒストグラムを作成する際の一例を示した詳細な処理フロー。
【図１１】周波数成分に周波数成分番号を付与した一例を示した図。
【符号の説明】
【０１３０】
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
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】
2005071305.tif 000026
【図２】
2005071305.tif 000027
【図３】
2005071305.tif 000028
【図４】
2005071305.tif 000029
【図５】
2005071305.tif 000030
【図６】
2005071305.tif 000031
【図７】
2005071305.tif 000032
【図８】
2005071305.tif 000033
【図９】
2005071305.tif 000034
【図１０】
2005071305.tif 000035
【図１１】
2005071305.tif 000036