(57)【要約】【課題】ユーザが入力する検索単語に対して、嗜好に合った関連単語を取得することができる関連語取得装置を提供する。【解決手段】メタデータの種類に対応する観点別連想辞書を複数記憶する観点別連想辞書記憶部１０４と、観点別連想辞書の関連度の重み付けに利用する結合重み値を記憶する結合重み記憶部１０６と、検索単語に関連する関連単語と関連度を取得し、関連度を取得元の観点別連想辞書に対応する結合重み値で重み付けし、検索単語と関連単語と重み付けされた関連度とを出力する重み付け部１０８と、重み付け部１０８から出力される複数の検索単語と関連単語と関連度を結合する結合部１０９とを備える。【選択図】図１
2007183765.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストを含む検索対象となる情報に付与されるメタデータの種類を観点とし、複数の単語同士の関連度を定義する観点別連想辞書を複数記憶している観点別連想辞書記憶手段と、
前記複数の観点別連想辞書にそれぞれ対応する複数の結合重み値を記憶している結合重み記憶手段と、
検索単語を取得する単語取得手段と、
前記観点別連想辞書毎に、当該観点別連想辞書から前記検索単語に関連する単語である関連単語および関連度を取得し、取得した前記関連度を取得元の観点別連想辞書に対応する前記結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力する重み付け手段と、
前記重み付け手段から出力される前記検索単語および前記関連単語に対する前記重み付けされた関連度が複数存在する場合に、当該複数の関連度を結合して出力する結合手段と
を備えることを特徴とする関連語取得装置。
【請求項２】
前記関連語取得装置は、さらに、
前記メタデータおよび前記メタデータの内容を表すテキストが付与されている検索対象となる情報が格納されるデータベースと、
前記メタデータの種類に基づき、前記データベースの情報を分割した観点別データベースを複数作成する観点別データベース作成手段と、
前記複数の観点別データベースと前記複数の観点別連想辞書との対応付けを示す対応付け情報を記憶する対応付け記憶手段と、
前記観点別データベース毎に、分割された情報内で共起する単語同士の関連度を算出し、前記対応付け記憶手段を参照して当該観点別データベースに対応する観点別連想辞書へ、関連度が算出された単語同士と関連度とを対応付けて格納する関連語格納手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の関連語取得装置。
【請求項３】
前記関連語取得装置は、さらに、
前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を表示する結合重み表示手段と、
ユーザによる前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を変更するための入力を受け付ける入力手段と、
前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を、前記入力手段におけるユーザ入力に従い変更する結合重み変更手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の関連語取得装置。
【請求項４】
前記単語取得手段は、さらに、前記結合重み変更手段がユーザ入力に従い結合重み値を変更した後に検索単語を取得し、
前記関連語取得装置は、さらに、
前記単語取得手段が取得する検索単語と前記検索単語に対応する複数の関連単語と重み付けされた関連度とが前記重み付け手段から出力されると、前記検索単語と、前記複数の関連単語とを表示し、前記複数の関連単語の各々について複数の前記重み付けされた関連度を結合した関連度とを表示する関連語表示手段を備える
ことを特徴とする請求項３記載の関連語取得装置。
【請求項５】
前記関連語取得装置は、さらに、
検索対象となる情報からユーザが視聴した情報のメタデータを蓄積する視聴履歴記憶手段と、
前記視聴履歴記憶手段に記憶されるメタデータを用いて前記結合重み値を算出する結合重み算出手段と、
前記結合重み算出手段で算出される結合重み値を用いて前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を変更する結合重み変更手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の関連語取得装置。
【請求項６】
前記結合重み記憶手段は、さらに、単語の種類毎に前記観点別連想辞書の関連度の重み付けに利用する結合重み値を記憶し、
前記重み付け手段は、前記観点別連想辞書毎に、前記検索単語に関連する関連単語と関連度とを取得し、取得した前記関連度を前記検索単語の種類および関連単語の取得元の観点別連想辞書に対応する前記結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力する
ことを特徴とする請求項１記載の関連語取得装置。
【請求項７】
前記単語の種類は、単語そのものである
ことを特徴とする請求項６記載の関連語取得装置。
【請求項８】
前記関連語取得装置は、さらに、
ユーザが取得したい関連単語の種類を入力を受け付ける関連語種類入力手段を備え、
前記結合重み記憶手段は、さらに、単語の種類毎に前記観点別連想辞書の関連度の重み付けに利用する結合重み値を記憶し、
前記重み付け手段は、前記観点別連想辞書毎に、前記検索単語に関連する関連単語と関連度とを取得し、取得した前記関連度を前記関連語種類入力手段で受け付けられた前記関連単語の種類および前記関連単語の取得元の観点別連想辞書に対応する前記結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力する
ことを特徴とする請求項１記載の関連語取得装置。
【請求項９】
検索単語を取得するステップと、
検索対象となる情報に付与されるメタデータの種類に対して複数の単語同士の関連度を定義する観点別連想辞書毎に、当該観点別連想辞書から前記検索単語に関連する単語である関連単語および関連度を取得し、取得した前記関連度を取得元の観点別連想辞書に対応する結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力するステップと、
前記検索単語および前記関連単語に対する前記重み付けされた関連度が複数存在する場合に、当該複数の関連度を結合して出力するステップ
とを含むことを特徴とする関連語取得方法。
【請求項１０】
検索単語を取得するステップと、
検索対象となる情報に付与されるメタデータの種類に対して複数の単語同士の関連度を定義する観点別連想辞書毎に、当該観点別連想辞書から前記検索単語に関連する単語である関連単語および関連度を取得し、取得した前記関連度を取得元の観点別連想辞書に対応する結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力するステップと、
前記検索単語および前記関連単語に対する前記重み付けされた関連度が複数存在する場合に、当該複数の関連度を結合して出力するステップ
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、ユーザが入力する検索単語に関連する関連単語を連想辞書から取得する関連語取得装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの目的に応じたシソーラスを作成することができる装置として、複数のシソーラスからユーザの入力に合うシソーラスの一部分である部分シソーラスをそれぞれ抽出し、抽出される複数の部分シソーラスの積和演算等の演算処理を行って新たなシソーラスを作成することができるシソーラス検索合成システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、迅速かつ低コストでシソーラスを更新するため、複数のデータベースに対するシソーラスを統合する統合シソーラス作成装置が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平１１−１４９４８４号公報
【特許文献２】特開２０００−３４８０４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の複数の部分シソーラスを用いて新たなシソーラスを作成することができるシソーラス検索合成システムは、ユーザの要求に従って部分シソーラス同士の積集合や和集合等をとって、単語を新たなシソーラスに加えるか否かを変更することはできたが、単語同士の関連度が存在しないため、新たなシソーラスに含まれる単語同士の関連の強さを調節することができず、ユーザ嗜好度合いのような連続量に対して新たなシソーラスへの部分シソーラスの反映の強さを適応することができなかった。
【０００５】
また、複数のデータベースに対するシソーラスを統合する統合シソーラス作成装置は、複数のシソーラスを一意に統合するため、統合シソーラスへの複数のシソーラスの統合をユーザの嗜好に適応させることができなかった。
【０００６】
例えば、ユーザの嗜好との合致度が高い部分シソーラス、標準的な部分シソーラス、低い部分シソーラスが存在する場合、単語同士の関連度が存在しないため、嗜好との合致度が高い部分シソーラスと標準的な部分シソーラスとを新たなシソーラスに加えた場合、嗜好との合致度が高い部分シソーラスに含まれている単語と標準的な部分シソーラスに含まれている単語とをユーザに提示する際、優先順位を付けることができず、ユーザは検索単語に関連付けられる関連単語を新たなシソーラスから嗜好に合う順に取得することが困難であった。
【０００７】
図２５を用いて具体的な一例を説明する。図２５では、Ａ社とＢ社の商品に関するシソーラスに対し、ユーザが「液晶ディスプレイに関する代表的な駆動方式は？」という検索要求を入力した場合、ユーザ検索要求の「液晶ディスプレイ」に対応して、それぞれ、Ａ社シソーラスのＬＣＤ（Liquid Crystal Display）以下のシソーラスとＢ社シソーラスの液晶モニタ以下のシソーラスを抜き出し、ユーザ検索要求が「代表的な」とあるので、「方式」に対して和集合をとってユーザの検索要求に対応したシソーラスを構築する例を概念的に示している。この例において、「液晶ディスプレイ」と「方式」との間および「方式」と「商品名」との間に関連度が存在しないため、ユーザの嗜好がＡ社シソーラスと合致度が高い場合でも、新たに作成されたシソーラスにおいてＡ社の商品を優先的にユーザに提示することができないという問題がある。
【０００８】
そこで、本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、検索単語に対して関連単語を取得する際、部分シソーラスとユーザ嗜好との合致度を反映した関連単語を取得することができる関連語取得装置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】
【０００９】
上記目的を達成するために本発明に係る関連語取得装置は、テキストを含む検索対象となる情報に付与されるメタデータの種類を観点とし、複数の単語同士の関連度を定義する観点別連想辞書を複数記憶している観点別連想辞書記憶手段と、前記複数の観点別連想辞書にそれぞれ対応する複数の結合重み値を記憶している結合重み記憶手段と、検索単語を取得する単語取得手段と、前記観点別連想辞書毎に、当該観点別連想辞書から前記検索単語に関連する単語である関連単語および関連度を取得し、取得した前記関連度を取得元の観点別連想辞書に対応する前記結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力する重み付け手段と、前記重み付け手段から出力される前記検索単語および前記関連単語に対する前記重み付けされた関連度が複数存在する場合に、当該複数の関連度を結合して出力する結合手段とを備える。
【００１０】
この構成によると結合重み値をユーザの嗜好に合わせておくことにより、検索単語に対してユーザの嗜好と合致した関連単語を取得することができる。
【発明の効果】
【００１１】
以上の説明から明らかなように、本発明に係る関連語取得装置によれば、検索単語に対してユーザの嗜好に合った関連単語を取得することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明に係る関連語取得装置は、テキストを含む検索対象となる情報に付与されるメタデータの種類を観点とし、複数の単語同士の関連度を定義する観点別連想辞書を複数記憶している観点別連想辞書記憶手段と、前記複数の観点別連想辞書にそれぞれ対応する複数の結合重み値を記憶している結合重み記憶手段と、検索単語を取得する単語取得手段と、前記観点別連想辞書毎に、当該観点別連想辞書から前記検索単語に関連する単語である関連単語および関連度を取得し、取得した前記関連度を取得元の観点別連想辞書に対応する前記結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力する重み付け手段と、前記重み付け手段から出力される前記検索単語および前記関連単語に対する前記重み付けされた関連度が複数存在する場合に、当該複数の関連度を結合して出力する結合手段とを備える。
【００１３】
この構成によると結合重み値をユーザの嗜好に合わせておくことにより、検索単語に対してユーザの嗜好と合致した関連単語を取得することができる。
【００１４】
また、前記関連語取得装置は、さらに、前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を表示する結合重み表示手段と、ユーザによる前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を変更するための入力を受け付ける入力手段と、前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を、前記入力手段におけるユーザ入力に従い変更する結合重み変更手段とを備えていてもよい。
【００１５】
この構成によると、ユーザは、検索単語と関連単語間の関連度に対する各観点別連想辞書の影響を調節することができる。
【００１６】
さらに、前記単語取得手段は、さらに、前記結合重み変更手段がユーザ入力に従い結合重み値を変更した後に検索単語を取得し、前記関連語取得装置は、さらに、前記単語取得手段が取得する検索単語と前記検索単語に対応する複数の関連単語と重み付けされた関連度とが前記重み付け手段から出力されると、前記検索単語と、前記複数の関連単語とを表示し、前記複数の関連単語の各々について複数の前記重み付けされた関連度を結合した関連度とを表示する関連語表示手段を備えていてもよい。
【００１７】
この構成によると、ユーザは、結合重み値の変更による関連語の変化を知ることができ、嗜好に合った関連語を取得可能な結合重み値を容易に設定することができる。
【００１８】
また、前記関連語取得装置は、さらに、検索対象となる情報からユーザが視聴した情報のメタデータを蓄積する視聴履歴記憶手段と、前記視聴履歴記憶手段に記憶されるメタデータを用いて前記結合重み値を算出する結合重み算出手段と、前記結合重み算出手段で算出される結合重み値を用いて前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を変更する結合重み変更手段とを備えていてもよい。
【００１９】
この構成によると、ユーザの番組視聴傾向に合った結合重み値を設定することができ、その結果、ユーザは嗜好に合った関連単語を取得することができる。
【００２０】
また、前記結合重み記憶手段は、さらに、単語の種類毎に前記観点別連想辞書の関連度の重み付けに利用する結合重み値を記憶し、前記重み付け手段は、前記観点別連想辞書毎に、前記検索単語に関連する関連単語と関連度とを取得し、取得した前記関連度を前記検索単語の種類および関連単語の取得元の観点別連想辞書に対応する前記結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力するようにしてもよい。
【００２１】
この構成によると、検索単語の種類に応じた結合重み値を設定することができ、その結果、ユーザは検索単語に応じて、取得できる関連単語の連想のさせ方を設定することができる。
【００２２】
また、前記関連語取得装置は、さらに、ユーザが取得したい関連単語の種類を入力を受け付ける関連語種類入力手段を備え、前記結合重み記憶手段は、さらに、単語の種類毎に前記観点別連想辞書の関連度の重み付けに利用する結合重み値を記憶し、前記重み付け手段は、前記観点別連想辞書毎に、前記検索単語に関連する関連単語と関連度とを取得し、取得した前記関連度を前記関連語種類入力手段で受け付けられた前記関連単語の種類および前記関連単語の取得元の観点別連想辞書に対応する前記結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力するようにしてもよい。
【００２３】
この構成によると、取得する関連単語の種類に応じた結合重み値を設定することができ、その結果、ユーザは取得される関連単語に応じて連想のさせ方を設定することができる。
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２５】
図１は、本発明の実施の形態に係る関連語取得装置の構成を示すブロック図である。
【００２６】
この関連語取得装置は、検索単語に関連する関連単語を取得する装置であり、図１に示すようにデータベース１０１、観点別データベース記憶部１０２、観点別データベース作成部１０３、観点別連想辞書記憶部１０４、関連語格納部１０５、対応付け記憶部１０５ａ、結合重み記憶部１０６、単語取得部１０７、重み付け部１０８、結合部１０９を含んで構成される。
【００２７】
観点別連想辞書記憶部１０４は、テキストを含む検索対象となる情報に付与されるメタデータの種類を観点とし、複数の単語同士の関連度を定義する観点別連想辞書を複数記憶している観点別連想辞書記憶手段の一例である。
【００２８】
結合重み記憶部１０６は、前記複数の観点別連想辞書にそれぞれ対応する複数の結合重み値を記憶している結合重み記憶手段の一例である。
【００２９】
単語取得部１０７は、検索単語を取得する単語取得手段の一例である。
【００３０】
重み付け部１０８は、前記観点別連想辞書毎に、当該観点別連想辞書から前記検索単語に関連する単語である関連単語および関連度を取得し、取得した前記関連度を取得元の観点別連想辞書に対応する前記結合重み値で重み付けし、前記検索単語と前記関連単語と前記重み付けされた関連度とを出力する重み付け手段の一例である。
【００３１】
結合部１０９は、前記重み付け手段から出力される前記検索単語および前記関連単語に対する前記重み付けされた関連度が複数存在する場合に、当該複数の関連度を結合して出力する結合手段の一例である。
【００３２】
データベース１０１は、前記メタデータおよび前記メタデータの内容を表すテキストが付与されている検索対象となる情報が格納されるデータベースの一例である。
【００３３】
観点別データベース作成部１０３は、前記メタデータの種類に基づき、前記データベースの情報を分割した観点別データベースを複数作成する観点別データベース作成手段の一例である。
【００３４】
対応付け記憶部１０５ａは、前記複数の観点別データベースと前記複数の観点別連想辞書との対応付けを示す対応付け情報を記憶する対応付け記憶手段の一例である。
【００３５】
関連語格納部１０５は、前記観点別データベース毎に、分割された情報内で共起する単語同士の関連度を算出し、前記対応付け記憶手段を参照して当該観点別データベースに対応する観点別連想辞書へ、関連度が算出された単語同士と関連度とを対応付けて格納する関連語格納手段の一例である。
【００３６】
以下、各処理部についてさらに詳細に説明する。
【００３７】
データベース１０１は、テレビ放送番組に関する番組情報やハードディスクレコーダ等に蓄積されたコンテンツに対して付与されるメタデータが格納されている。図２は、データベース１０１に格納されているメタデータが付与されている番組情報の一例を示す図である。データベース１０１には、例えば図２に示すように番組毎に番組を特定する「番組ＩＤ」と番組が放送される日時である「放送日時」、番組の開始時間である「放送開始時間」、「番組名」、番組が属する「ジャンル」、番組に出演する出演者の名前である「出演者名」、番組の内容を説明する「番組内容」が対応付けて格納されている。例えば、（番組ＩＤ、放送日時、放送開始時間、番組名、ジャンル、出演者名、番組内容）として、（（０１，２００４／８／２２，１２：００，松上太郎アワー，バラエティ，松上太郎、松上三郎，松上太郎がゲストを招いてトークを展開。）、（０２，２００４／８／２２，１２：００，昼時日本列島，情報，松上花子，日本列島各地の生中継。）、（０３，２００４／８／２３，１６：００，松上次郎におまかせ，バラエティ，松上次郎、松上四郎，松上次郎が視聴者の相談に答える。健康情報もあり。）、…）が格納されている。
【００３８】
以降、「番組ＩＤ」、「放送日時」、「放送開始時間」、「番組名」、「ジャンル」、「出演者名」、「番組内容」を「メタデータの種類」といい、メタデータの種類に対応する「メタデータの種類名」として、それぞれテキスト、「番組ＩＤ」、「放送日時」、「放送開始時間」、「番組名」、「ジャンル」、「出演者名」、「番組内容」を用いる。
【００３９】
観点別データベース記憶部１０２は、データベース１０１に格納される情報を付与されているメタデータに基づき分割した観点別データベースを格納する。上記の例では、例えばデータベース１０１に格納される情報がジャンルに基づいて分割された観点別データベースＡ１０２Ａと、放送開始時間に基づいて分割された観点別データベースＢ１０２Ｂと、番組内容に基づき分割された観点別データベースＣ１０２Ｃとを備えている。なお、観点別データベースＡ１０２Ａ、観点別データベースＢ１０２Ｂおよび観点別データベースＣ１０２Ｃを以下、それぞれ観点別データベースと総称する。
【００４０】
観点別データベース作成部１０３は、データベース１０１に格納される情報を付与されているメタデータの種類毎に、メタデータに基づき分割し、分割した情報をそれぞれ観点別データベースとして、メタデータの種類名と共に、観点別データベース記憶部１０２に格納する。上記の例では、観点別データベース作成部１０３は、データベース１０１をそれぞれ「ジャンル」、「放送開始時間」および「番組内容」に基づき分割して、観点別データベースＡ１０２Ａ、観点別データベースＢ１０２Ｂおよび観点別データベースＣ１０２Ｃに格納している。
【００４１】
図３は、観点別データベースＡ１０２Ａに格納されているジャンルに基づき分割された情報の内容の一例を示す図である。観点別データベースＡ１０２Ａには、例えば図３に示すように番組をジャンル毎のクラスタに分割し、クラスタを特定するクラスタＩＤとメタデータとが対応付けて格納されている。同様に図４は、観点別データベース１０２Ｂに格納されている放送開始時間に基づき分割された情報の内容の一例であり、図５は、観点別データベース１０２Ｃに格納されている番組内容に基づき分割された情報の内容の一例である。番組内容に基づき情報を分割する方法としては、番組毎に番組に含まれるテキスト情報を形態素や単語に分割して、形態素や単語の有無、出現回数を成分としたベクトルを生成し、そのベクトルに基づき番組のクラスタリングを行う方法などを用いる。
【００４２】
観点別連想辞書記憶部１０４は、データベース１０１に格納される情報に付与されているメタデータの種類に対し、メタデータの種類名と共に、複数の単語間の関係を表す観点別連想辞書を格納する。上記の例では、ジャンルに対して複数の単語間の関係を格納する観点別連想辞書Ａ１０４Ａと、放送開始時間に対して複数の単語間の関係を格納する観点別連想辞書Ｂ１０４Ｂと、番組内容に対して複数の単語間の関係を格納する観点別連想辞書Ｃ１０４Ｃとを備えている。なお、観点別連想辞書Ａ１０４Ａ、観点別連想辞書Ｂ１０４Ｂおよび観点別連想辞書Ｃ１０４Ｃを以下、それぞれ観点別連想辞書と総称する。
【００４３】
図６は、観点別連想辞書Ａ１０４Ａに格納されているジャンルに対する観点別連想辞書の一例を示す図である。観点別連想辞書Ａ１０４Ａには、例えば図６に示すように同じジャンルに属する番組に出演している出演者名や単語が関連付け格納されている。同様に図７は、同じ放送開始時間に属する番組に出演している出演者名や単語が関連付け格納されている一例であり、図８は、同じような番組内容の番組に出演している出演者名や単語が関連付け格納されている一例である。
【００４４】
関連語格納部１０５は、観点別データベース毎に、観点別データベースに格納される全単語に対して、１単語を選択して関連語探索単語とし、さらに関連語探索単語以外の単語を関連語候補として選択する処理を行い、単語選択元の観点別データベースを参照して、関連語探索単語と関連語候補の単語との関連度を算出し、関連度が所定の閾値よりも大きい場合に、関連語探索単語と関連語候補の単語とを関連語対とし、関連語対と関連度とを対応付けて、単語選択元の観点別データベースのメタデータの種類名に対応する観点別連想辞書に格納する。
【００４５】
関連語探索単語と関連語候補選択との一例として、関連語格納部１０５は、図３の観点別データベースＡ１０２Ａのテキスト情報から形態素解析や固有表現抽出など行い、例えば、出演者名を一人選択して関連語探索単語とし、さらに観点別データベースＡ１０２Ａに含まれる関連語探索単語以外の単語を関連語候補として選択する。また、関連度の算出方法としては、例えば相互情報量（ＭＩ）を利用する方法がある。具体的には、単語Ｗ１と単語Ｗ２とが含まれるクラスタ数をａ、単語Ｗ１が含まれず単語Ｗ２が含まれるクラスタ数をｂ、単語Ｗ１が含まれて単語Ｗ２が含まれないクラスタ数をｃ、単語Ｗ１と単語Ｗ２との両方が含まれないクラスタ数をｄ、総コンテンツ数をＮ（＝ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）とすると、
ＭＩ＝ｌｏｇ２（ａＮ／（（ａ＋ｂ）（ａ＋ｃ）））
で求めることができる。関連語格納部１０５は、さらに観点別データベース毎に、求められる全関連度を参照して関連度を正規化するようにしてもよい。この他にも一般的な関連度の算出方法として、Ｄｉｃｅ−ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、重み付きＤｉｃｅ−ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、ｔ−ｓｃｏｒｅ、χ二乗値、対数尤度比などを利用する方法もある。
【００４６】
関連語格納部１０５は、対応付け記憶部１０５ａを含む。対応付け記憶部１０５ａは、観点別データベースと観点別連想辞書との対応付けを記憶している記憶装置である。すなわち、対応付け記憶部１０５ａは、観点別データベースＡ１０２Ａと観点別連想辞書Ａ１０４Ａとが対応付けられ、観点別データベースＢ１０２Ｂと観点別連想辞書Ｂ１０４Ｂとが対応付けられ、観点別データベースＣ１０２Ｃと観点別連想辞書Ｃ１０４Ｃとが対応付けられていることを記憶している。
【００４７】
結合重み記憶部１０６は、観点別連想辞書記憶部１０４に格納される各観点別連想辞書に含まれるメタデータの種類名毎に観点別連想辞書に格納される関連度の重み付けに利用する結合重み値を記憶する。上記の例では、結合重み記憶部１０６は、観点別連想辞書記憶部１０４に格納される各観点別連想辞書に含まれるメタデータの種類名である「ジャンル」、「放送開始時間」、「番組内容」に対してあらかじめ設定されるそれぞれの結合重み値、「０．６」、「０．１」、「０．３」を記憶しているとする。この時の結合重み記憶部１０６の内容を図９に示す。
【００４８】
単語取得部１０７は、キーボードやマウス、リモコン等の入力装置で構成され、ユーザが検索単語を入力するために利用する。
【００４９】
重み付け部１０８は、観点別連想辞書毎に、メタデータの種類名と単語取得部１０７から入力される検索単語に関連する関連単語と関連度とを取得し、取得したメタデータの種類名に対応する結合重み値を結合重み記憶部１０６から取得し、取得した関連度を取得した結合重み値で重み付けし、検索単語と関連単語と重み付けされた関連度とを出力する。
【００５０】
結合部１０９は、重み付け部１０８から出力される検索単語と関連単語と関連度とにおいて、同じ関連単語が複数存在する場合は、同じ関連単語に対応する複数の関連度を加算し、検索単語と関連単語と新たな関連度とを出力する。
【００５１】
このように構成された本実施の形態による関連語取得装置において観点別連想辞書を作成する際の動作例について説明する。図１０は観点別連想辞書を作成する際の動作の流れを示すフローチャートである。
【００５２】
観点別データベース作成部１０３は、データベース１０１に格納される情報を付与されているメタデータの種類毎に、メタデータに基づき分割し、分割した情報をそれぞれ観点別データベースとして、メタデータの種類名と共に、観点別データベース記憶部１０２に格納する（ステップＳ１０１）。具体的な一例として、観点別データベース作成部１０３は、データベース１０１をそれぞれジャンル、放送開始時間、番組内容に基づき分割して、観点別データベースＡ１０２Ａ、観点別データベースＢ１０２Ｂ、観点別データベースＣ１０２Ｃに格納する。図３、図４、図５は、それぞれ、観点別データベースＡ１０２Ａ、観点別データベースＢ１０２Ｂ、観点別データベースＣ１０２Ｃの内容を示す図である。
【００５３】
関連語格納部１０５は、観点別データベース毎に、観点別データベースに格納される全単語に対して、１単語を選択して関連語探索単語とし、さらに関連語探索単語以外の単語を関連語候補として選択する処理を行い（ステップＳ１０２）、単語選択元の観点別データベースを参照して関連語探索単語と関連語候補の単語との関連度を算出し（ステップＳ１０３）、関連度が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
【００５４】
その結果、関連度が所定の閾値よりも大きい場合（ステップＳ１０４のＹＥＳ）は、関連語格納部１０５は、関連語探索単語と関連語候補の単語とを関連語対とし、この関連語対と関連度とを対応付けて、単語選択元の観点別データベースのメタデータの種類名に対応する観点別連想辞書に格納する（ステップＳ１０５）。一方、関連度が所定の閾値以下の場合（ステップＳ１０４でＮＯ）は、関連語格納部１０５は、何も処理を行わない。
【００５５】
これらの処理（ステップＳ１０３〜ステップＳ１０５）を関連語候補に含まれる全単語に対して行い（ステップＳ１０６）、さらにこれらの処理（ステップＳ１０３〜ステップＳ１０６）を全関連語探索単語に対して行う（ステップＳ１０７）。そして上記処理（ステップＳ１０２〜ステップＳ１０７）を全観点別データベースに対して行う（ステップＳ１０８）。
【００５６】
上記の例では、関連語格納部１０５は、観点別データベース毎に格納されているコンテンツを参照して、関連語探索単語「松上太郎、松上三郎、…」に対して、それぞれの関連語候補「松上三郎、松上花子、松上次郎、松上四郎、トーク、バラエティ、…」、「松上太郎、松上花子、松上次郎、松上四郎、トーク、バラエティ、…」、…、の各単語との関連度を算出する。一例として、（関連語探索単語、関連語候補の単語、関連度）が、観点別データベースＡ１０２Ａを参照して、（松上太郎、松上三郎、１００）、（松上太郎、松上花子、３０）、（松上太郎、松上次郎、９０）、（松上太郎、松上四郎、８０）、（松上太郎、松上春子、６０）、（松上太郎、トーク、７０）、（松上太郎、バラエティ、４０）、（松上花子、松上夏子、７０）、…、と算出されたものとすると、関連語が所定の閾値（一例として５０とする）よりも大きい（関連語探索単語、関連語候補の単語、関連度）が観点別連想辞書Ａ１０４Ａに格納される。この場合の観点別連想辞書Ａ１０４Ａの内容は図６に示すようになる。また、図７、図８は、それぞれ、観点別データベースＢ１０２Ｂと観点別データベースＣ１０２Ｃを参照して作成される観点別連想辞書Ｂ、観点別連想辞書Ｃの内容を示す図である。
【００５７】
次に、本実施の形態による関連語取得装置において観点別連想辞書から関連単語を取得する際の動作例について説明する。図１１はユーザが入力した検索単語に関連する関連単語を取得する際の動作の流れを示すフローチャートである。
【００５８】
単語取得部１０７は、入力された検索単語を受け付ける（ステップＳ２０１）。
【００５９】
重み付け部１０８は、観点別連想辞書毎に、単語取得部１０７から入力された検索単語と、当該検索単語に関連付けられた関連語と、関連度と、メタデータの種類名とを観点別連想辞書から取得し（ステップＳ２０２）、取得したメタデータの種類名に対応する結合重み値を結合重み記憶部１０６から取得して（ステップＳ２０３）、関連度を結合重み値で重み付けして、検索単語と関連語と重み付けされた関連度とを出力する（ステップＳ２０４）。そして、これらの処理（ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４）を全観点別連想辞書に対して行う（ステップＳ２０５）。
【００６０】
上記の例では、重み付け部１０８は、単語取得部１０７から検索単語「松上太郎」が入力されると、図６、図７、図８の観点別連想辞書Ａ１０４Ａ、観点別連想辞書Ｂ１０４Ｂ、観点別連想辞書Ｃ１０４Ｃから、検索単語「松上太郎」の（メタデータの種類名、（関連語、関連度））として、それぞれ、（ジャンル、（松上三郎、１００）、（松上次郎、９０）、（松上四郎、８０）、（松上春子、６０）、（トーク、７０））、（放送開始時間、（松上三郎、６０）、（松上花子、９０）、（松上春子、１００）、（トーク、６０））、（番組内容、（松上三郎、６０）、（松上春子、６０）、（松上一男、１００）、（トーク、７０）、（松上花子、６０））を取得し、取得されるそれぞれのメタデータの種類名「ジャンル」、「放送開始時間」、「番組内容」に対応する結合重み値「０．６」、「０．１」、「０．３」で関連度を重み付けする。一例として、重み付けの方法は、関連度と結合重み値の積をとるものとし、その結果、各観点別連想辞書から取得した（関連語、関連度）はそれぞれ、（（松上三郎、６０）、（松上次郎、５４）、（松上四郎、４８）、（松上春子、３６）、（トーク、４２））、（（松上三郎、６）、（松上花子、９）、（松上春子、１０）、（トーク、６））、（（松上三郎、１８）、（松上春子、１８）、（松上一男、３０）、（トーク、２１）、（松上花子、１８））となり、重み付け部１０８は、この関連語と重み付けされた関連度と検索単語「松上太郎」とを出力する。
【００６１】
結合部１０９は、重み付け部１０８から出力される検索単語と関連単語と関連度とにおいて、同じ関連単語が複数存在する場合は、同じ関連単語に対応する複数の関連度を加算し、検索単語と関連単語と新たな関連度とを出力する（ステップＳ２０６）。上記の例では、結合部１０９は、重み付け部１０８から出力される関連単語と関連度において、重複する関連単語の関連度を加算し、その結果、（関連単語、関連度）は、（松上三郎、８４）、（松上次郎、５４）、（松上四郎、４８）、（松上春子、６４）、（トーク、６９）、（松上花子、２７）、（松上一男、３０）となり、結合部１０９は、検索単語「松上太郎」と関連単語と新たに求められた関連度とを出力する。
【００６２】
また、上記実施の形態の関連語取得装置は、さらに表示部２０１と入力部２０２と結合重み変更部２０３とを備えてもよい。図１２は、この関連語取得装置の構成を示すブロック図である。
【００６３】
表示部２０１は、前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を表示する結合重み表示手段の一例である。
【００６４】
入力部２０２は、ユーザによる前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を変更するための入力を受け付ける入力手段の一例である。
【００６５】
結合重み変更部２０３は、前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を、前記入力手段におけるユーザ入力に従い変更する結合重み変更手段の一例である。
【００６６】
表示部２０１は、結合重み記憶部１０６に記憶される結合重み値を表示する。ユーザは、表示部２０１に表示される結合重み値を参照して、変更したい結合重み値の指定と変更後の結合重み値を入力部２０２から入力する。結合重み変更部２０３は、入力部２０２から入力されるユーザ指定の結合重み値を入力される変更後の結合重み値に変更する。ここで、入力部２０２はキーボードやマウス、リモコン等の入力装置で構成され、ユーザは、表示部２０１に表示される画面インタフェースを通して変更したい結合重み値の指定と変更後の結合重み値を入力する。
【００６７】
図１３、図１４、図１５は、表示部２０１に表示される画面インタフェースの例であり、図１３に示す画面インタフェースでは、ユーザがメタデータの種類毎の結合重み値に対応するスライダーを左右に動かして更新ボタンを押すことで結合重み値を変更することができ、図１４に示す画面インタフェースでは結合重み値がレイダーチャートで表現されており、ユーザがレイダーチャートを変更して更新ボタンを押すことで結合重みを変更することができ、図１５に示す画面インタフェースでは、メタデータの種類毎の結合重み値を表示するエディタにユーザがキーボードで数値を入力して更新ボタンを押すことで結合重み値を変更することができる。こうすることで、ユーザは、検索単語と関連単語間の関連度に対する各観点別連想辞書の影響を調節することができる。
【００６８】
なお、表示部２０１は、結合重み記憶部１０６に記憶される結合重み値を利用して、特定の単語に対する関連語を表示するようにしてもよく、さらに、特定の単語は、データベース１０１に含まれる単語が選択される、または、ユーザが入力できるようにしてもよい。図１６は、ユーザが結合重み値を変更する前の表示部２０１に表示される画面表示例であり、メタデータの種類毎の結合重み値と検索単語「松上太郎」に対する関連単語と関連度とが表示されている。図１７は、ユーザが結合重み値を変更した後の表示部２０１に表示される画面表示例であり、図１８は結合重み値変更後の結合重み記憶部１０６の内容である。こうすることで、ユーザは、結合重み値の変更による関連語の変化を知ることができ、嗜好に合った関連語を取得可能な結合重み値を容易に設定することができる。
【００６９】
また、上記実施の形態の関連語取得装置は、さらに視聴履歴記憶部３０１と結合重み算出部３０２と結合重み変更部３０３とを備えてもよい。図１９は、この関連語取得装置の構成を示すブロック図である。
【００７０】
視聴履歴記憶部３０１は、検索対象となる情報からユーザが視聴した情報のメタデータを蓄積する視聴履歴記憶手段の一例である。
【００７１】
結合重み算出部３０２は、前記視聴履歴記憶手段に記憶されるメタデータを用いて前記結合重み値を算出する結合重み算出手段の一例である。
【００７２】
結合重み変更部３０３は、前記結合重み算出手段で算出される結合重み値を用いて前記結合重み記憶手段に記憶される結合重み値を変更する結合重み変更手段の一例である。
【００７３】
以下、各処理部について詳細に説明する。
【００７４】
視聴履歴記憶部３０１は、ユーザが視聴した番組のメタデータにおいて、各観点別連想辞書に記憶されるメタデータの種類名と対応するメタデータ（メタデータが番組内容の場合は、番組内容から抽出される単語）と視聴回数とを対応付けた視聴履歴情報を記憶する。図２０は、視聴履歴記憶部３０１に記憶されている視聴履歴情報の一例である。
【００７５】
結合重み算出部３０２は、視聴履歴記憶部３０１に記憶される視聴履歴情報に対して主成分分析などを行うことで、視聴回数に対するメタデータの種類の影響度（一例として、主成分分析であれば固有ベクトルの絶対値をメタデータの種類毎に加算した値）を算出し、算出された影響度を正規化した値を更新用結合重み値としてメタデータの種類名と対応付けて出力する。
【００７６】
結合重み変更部３０３は、結合重み記憶部１０６に記憶される結合重み値を結合重み算出部３０２から出力される更新用結合重み値に変更する。ここで、視聴履歴記憶部３０１に記憶される視聴回数は、視聴した番組に付与されているメタデータに対する視聴回数を増加させることで算出される。
【００７７】
上記の例では、視聴履歴記憶部３０１は、ユーザが視聴した番組のメタデータであるジャンル、放送開始時間、番組内容に含まれる単語と視聴回数とを対応付けて視聴履歴情報として記憶する。結合重み算出部３０２は、視聴履歴記憶部３０１に記憶される視聴履歴情報を主成分分析などを行うことで、視聴回数に対するジャンルと放送開始時間と番組内容との影響度（一例として、ジャンル、放送開始時間、番組内容の影響度としては、それぞれ、ジャンルに属する各単語の影響度、放送開始時間に属する各単語の影響度、番組内容に含まれる各単語の影響度を加算したものを利用）の一例として、それぞれ（１．０、５．０、２．０）を算出し、影響度（１．０、５．０、２．０）を正規化した値（０．１８、０．９１、０．３７）を更新用結合重み値としてメタデータの種類名と対応付けて出力する。結合重み変更部３０３は、結合重み記憶部１０６に記憶される結合重み値を結合重み算出部３０２から出力されるメタデータの種類毎の更新用結合重み値（ジャンル、０．１８）、（放送開始時間、０．９１）、（番組内容、０．３７）に変更する。図２１は、結合重み値変更後の結合重み記憶部１０６の内容である。こうすることで、ユーザの番組視聴傾向に合った結合重み値を設定することができ、その結果、ユーザは嗜好に合った関連単語を取得することができる。
【００７８】
また、結合重み記憶部１０６はメタデータの種類名と結合重み値とを対応付けて記憶したが、単語の種類名毎にメタデータの種類名と結合重み値とを対応付けて記憶するようにし、重み付け部１０８は、観点別連想辞書毎に、メタデータの種類名と単語取得部１０７から入力される検索単語に関連する関連単語と関連度とを取得し、入力された検索単語の種類と取得したメタデータの種類名に対応する結合重み値とを結合重み記憶部１０６から取得し、取得した関連度を取得した結合重み値で重み付けし、検索単語と関連単語と重み付けされた関連度とを出力するようにしてもよい。具体的な一例として、結合重み記憶部１０６は、（単語の種類名、（メタデータの種類名、結合重み値））として、（出演者名、（ジャンル、０．１）、（放送開始時間、０．６）、（番組内容、０．３））、（スポーツ名、（ジャンル、０．８）、（放送開始時間、０．１）、（番組内容、０．１））、…、を記憶している。図２２は、結合重み記憶部１０６の記憶内容を示す図である。
【００７９】
さらに、重み付け部１０８は、単語取得部１０７から検索単語として出演者名である「松上太郎」が入力されると、観点別連想辞書毎に、メタデータの種類名と検索単語「松上太郎」に関連する関連単語と関連度とを取得し、検索単語「松上太郎」の単語の種類「出演者名」と取得したメタデータの種類名に対応する結合重み値（観点別連想辞書Ａ１０４Ａの場合は、メタデータの種類名は「ジャンル」であり、対応する結合重み値は「０．１」である）とを結合重み記憶部１０６から取得し、取得した関連度を結合重み値で重み付けし、検索単語「松上太郎」と関連単語と重み付けされた関連度とを出力する。なお、単語の種類は、単語に対して形態素解析を行なうことにより得ることができる。また、単語の種類としては単語そのものでも構わない。こうすることで、検索単語の種類に応じた結合重み値を設定することができ、その結果、ユーザは検索単語に応じて、取得できる関連単語の連想のさせ方を設定することができる。
【００８０】
また、上記実施の形態の関連語取得装置は、さらにユーザが取得したい関連語の種類を入力する関連語種類入力部１０７ａを備え、さらに、結合重み記憶部１０６は、単語の種類名毎にメタデータの種類名と結合重み値とを対応付けて記憶するようにし、重み付け部１０８は、観点別連想辞書毎に、メタデータの種類名と単語取得部１０７から入力される検索単語に関連し、さらに関連語種類入力部１０７ａから入力される関連語の種類に対応する関連単語と関連度とを取得し、関連語種類入力部１０７ａから入力される関連単語の種類と取得したメタデータの種類名に対応する結合重み値とを結合重み記憶部１０６から取得し、取得した関連度を取得した結合重み値で重み付けし、検索単語と関連単語と重み付けされた関連度とを出力するようにしてもよい。図２３は、この関連語取得装置の構成を示すブロック図である。
【００８１】
具体的な一例として、結合重み記憶部１０６の内容を図２２に示す。さらに、重み付け部１０８は、単語取得部１０７から検索単語「松上太郎」が入力され、さらに、関連語種類入力部１０７ａからユーザが取得したい関連語の種類「出演者名」が入力されると、観点別連想辞書毎に、メタデータの種類名と検索単語「松上太郎」に関連する出演者名の関連単語と関連度とを取得し、関連語の種類「出演者名」と取得したメタデータの種類名に対応する結合重み値（観点別連想辞書Ａ１０４Ａの場合は、メタデータの種類名は「ジャンル」であり、対応する結合重み値は「０．１」である）を結合重み記憶部１０６から取得し、取得した関連度を結合重み値で重み付けし、検索単語「松上太郎」と関連単語と重み付けされた関連度とを出力する。こうすることで、取得する関連単語の種類に応じた結合重み値を設定することができ、その結果、ユーザは取得される関連単語に応じて連想のさせ方を設定することができる。
【００８２】
また、上記実施の形態の関連語取得装置は、さらにユーザを識別するユーザ識別子を取得するユーザ識別子取得部（図示せず）を備え、さらに、結合重み記憶部１０６はユーザ識別子毎にメタデータの種類名と結合重み値とを対応付けて記憶するようにし、重み付け部１０８は、観点別連想辞書毎に、メタデータの種類名と単語取得部１０７から入力される検索単語に関連する関連単語と関連とを取得し、ユーザ識別子取得部で取得されるユーザ識別子と取得したメタデータの種類名に対応する結合重み値を結合重み記憶部１０６から取得し、取得した関連度を取得した結合重み値で重み付けし、検索単語と関連単語と重み付けされた関連度とを出力するようにしてもよい。具体的な一例として、結合重み記憶部１０６の内容を図２４に示す。さらに、重み付け部１０８は、単語取得部１０７から検索単語「松上太郎」が入力されると、観点別連想辞書毎に、メタデータの種類名と検索単語「松上太郎」に関連する関連単語と関連度とを取得し、ユーザ識別子取得部で取得されるユーザ識別子（一例として、ユーザ識別子「０１」が取得されたとする）と取得したメタデータの種類名に対応する結合重み値（観点連想辞書Ａ１０４Ａの場合は、メタデータの種類名は「ジャンル」であり、対応する結合重み値は「０．１」である）とを結合重み記憶部１０６から取得し、取得した関連度を結合重み値で重み付けし、検索単語「松上太郎」と関連単語と重み付けされた関連度とを出力する。こうすることで、ユーザに応じた結合重み値を設定することができ、その結果、関連語取得装置を複数のユーザが使用することができる。
【００８３】
また、単語取得部１０７からユーザが検索単語を入力するようにしたが、単語取得部１０７は、データベース１０１から単語を抽出して入力するようにし、データベース１０１に含まれる全単語に対して関連単語と関連度とが記憶される連想辞書を求めるようにしてもよい。こうすることで、検索の度にユーザが入力する検索単語に対する関連単語を求める必要は無く、予め作成された連想辞書を参照するだけなので、ユーザは短時間で関連単語を取得することができる。
【００８４】
また、メタデータとして、さらに、放送終了時間、放送時間長、チャンネル、製作会社名、原作者名、プロデューサ名などを、データベース１０１に格納されている情報が書誌情報の場合は、メタデータとして、作者名、出版社名、ジャンル、価格、ページ数、内容などを、データベース１０１に格納されている情報が音楽情報の場合は、歌手名、作曲家名、作詞家名、プロデューサ名、ジャンル、時間長、レコード会社などを含んでもよく、さらに、観点別連想辞書は、ジャンル、放送開始時間、番組内容の観点別連想辞書のみでなく、上記各メタデータに対して作成されてもよい。こうすることで、ユーザは多種多様な情報に対しても関連単語を取得することができ、さらに多様な観点別連想辞書から関連単語を取得できるので、ユーザの多様な嗜好により一層適応させることができる。
【００８５】
以上のように、本実施の形態によれば、１つの情報に対して複数の観点から連想辞書を作成し、ユーザが入力する検索単語に関連する関連単語を連想辞書から取得する際に、ユーザの各連想辞書に対する嗜好を反映した重み付けを関連度に対して行うので、取得される関連単語に対してユーザの嗜好に合わせて優先順位を付けることができる。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
本発明に係る関連語取得装置は、連想辞書から取得される関連単語をユーザの嗜好や視聴行為に適応させることができる連想辞書を作成でき、例えば、ハードディスクレコーダやＤＶＤレコーダ、ＴＶ、オーディオコンポ、インターネットにアクセスして情報検索を行うことができる端末等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の実施の形態に係る関連語取得装置の構成を示すブロック図である。
【図２】データベースに格納されている情報の一例を示す図である。
【図３】観点別データベースに格納されている情報の一例を示す図である。
【図４】観点別データベースに格納されている情報の一例を示す図である。
【図５】観点別データベースに格納されている情報の一例を示す図である。
【図６】観点別連想辞書の内容の一例を示す図である。
【図７】観点別連想辞書の内容の一例を示す図である。
【図８】観点別連想辞書の内容の一例を示す図である。
【図９】結合重み記憶部に格納されている情報の一例を示す図である。
【図１０】実施の形態の関連語取得装置において観点別連想辞書を作成する際の動作の流れを示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態の関連語取得装置において関連単語を取得する際の動作の流れを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態に係る関連語取得装置の変形例を示すブロック図である。
【図１３】表示部に表示される内容の一例を示す図である。
【図１４】表示部に表示される内容の一例を示す図である。
【図１５】表示部に表示される内容の一例を示す図である。
【図１６】表示部に表示される内容の一例を示す図である。
【図１７】表示部に表示される内容の一例を示す図である。
【図１８】結合重み記憶部に格納されている情報の一例を示す図である。
【図１９】本発明の実施の形態に係る関連語取得装置の変形例を示すブロック図である。
【図２０】視聴履歴記憶部に格納される情報の一例を示す図である。
【図２１】結合重み記憶部に格納されている情報の一例を示す図である。
【図２２】結合重み記憶部に格納されている情報の一例を示す図である。
【図２３】本発明の実施の形態に係る関連語取得装置の変形例を示すブロック図である。
【図２４】結合重み記憶部に格納されている情報の一例を示す図である。
【図２５】従来技術の一例を示す概念図である。
【符号の説明】
【００８８】
１０１  データベース
１０２  観点別データベース記憶部
１０２Ａ  観点別データベースＡ
１０２Ｂ  観点別データベースＢ
１０２Ｃ  観点別データベースＣ
１０３  観点別データベース作成部
１０４  観点別連想辞書記憶部
１０４Ａ  観点別連想辞書Ａ
１０４Ｂ  観点別連想辞書Ｂ
１０４Ｃ  観点別連想辞書Ｃ
１０５  関連語格納部
１０６  結合重み記憶部
１０７  単語取得部
１０８  重み付け部
１０９  結合部
２０１  表示部
２０２  入力部
２０３、３０３  結合重み変更部
３０１  視聴履歴記憶部
３０２  結合重み算出部
【図１】
2007183765.tif 000003
【図２】
2007183765.tif 000004
【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】
2007183765.tif 000010
【図９】
2007183765.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2007183765.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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