(57)【要約】【課題】利用者の所望のコンテンツを適切に検索する。【解決手段】検索システムは、利用者が指定した指定文字列Ｑから複数の検索語句ＷQを特定する文字列取得部４２と、言語空間内で相異なる語句に対応する複数の基礎ベクトルと、コンテンツの関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表するコンテンツ毎の参照ベクトルとを表す言語空間データＤを参照して、文字列取得部４２が特定した検索語句ＷQに対応する２以上の基礎ベクトルに言語空間内で近い参照ベクトルのコンテンツを選択する検索処理部４４とを具備する。【選択図】図８
2017010253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者が指定した指定文字列から複数の検索語句を特定する文字列取得部と、
言語空間内で相異なる語句に対応する複数の基礎ベクトルと、コンテンツの関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表する前記コンテンツ毎の参照ベクトルとを表す言語空間データを参照して、前記文字列取得部が特定した検索語句に対応する２以上の基礎ベクトルに前記言語空間内で近い参照ベクトルのコンテンツを選択する検索処理部と
を具備する情報検索装置。
【請求項２】
前記検索処理部は、前記検索語句に対応する２以上の基礎ベクトルの各々とコンテンツの参照ベクトルとの間の距離に応じた指標値を複数のコンテンツの各々について算定し、前記指標値の順番で１個以上のコンテンツを選択する
請求項１の情報検索装置。
【請求項３】
コンテンツに関連する複数の関連語句を含む傾向データを取得する傾向データ取得部と、
複数のコンテンツの各々について、言語空間内で相異なる語句に対応する複数の基礎ベクトルのうち、当該コンテンツの傾向データに含まれる関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表する参照ベクトルを特定する参照ベクトル特定部と、
前記複数の基礎ベクトルと前記参照ベクトル特定部が特定した複数の参照ベクトルとを表す言語空間データを生成する情報管理部と
を具備する情報処理装置。
【請求項４】
前記傾向データは、関連語句毎の使用頻度を含み、
前記参照ベクトル特定部は、コンテンツの関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルの各々を当該関連語句の使用頻度に応じて加重平均することで当該コンテンツの前記参照ベクトルを特定する
請求項３の情報処理装置。
【請求項５】
前記傾向データは、関連語句毎の品詞を含み、
前記参照ベクトル特定部は、コンテンツの複数の関連語句のうち特定の品詞の関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表する参照ベクトルを特定する
請求項３または請求項４の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音楽や映像等のコンテンツを検索する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音楽や映像等の多数のコンテンツから利用者の所望のコンテンツを検索するための各種の技術が従来から提案されている。例えば特許文献１には、利用者の音楽の嗜好を表す音楽特徴空間を利用して当該利用者の嗜好に合致した音楽を検索する技術が開示されている。また、例えば動画像のコンテンツに付加されたタグ情報を利用して所望のコンテンツを検索する技術も広範に利用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２３３８１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、利用者の所望のコンテンツを高精度に検索することは実際には容易ではない。例えば、多数のコンテンツに対して網羅的に適切なタグ情報を付加することは現実的には困難であるから、結果的には、多数の利用者が視聴したコンテンツが優先的に検索されたり、良質であるが無名なコンテンツは殆ど検索されないというように、実際に検索されるコンテンツに偏りが発生するという問題がある。なお、例えば音楽のコンテンツから抽出される音響的な特徴を利用して、当該コンテンツの印象を表現する検索用のタグ情報を生成できる可能性も想定される。しかし、実際の音楽の印象は、複雑かつ多様な要素（例えばメロディやハーモニー，リズム，歌詞）が相互に相関して決定されるから、コンテンツの検索に好適な感覚的な指標を音楽の音響的な特徴から高精度に特定することは現実的には困難である。また、歌唱音を含む音楽のコンテンツから抽出される歌詞を利用して、当該コンテンツの印象を表現するタグ情報を生成することも想定されるが、音楽のコンテンツから歌詞を高精度に抽出することは実際には困難である。以上の事情を考慮して、本発明は、利用者の所望のコンテンツを適切に検索することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために、本発明の第１態様に係る情報検索装置は、利用者が指定した指定文字列から複数の検索語句を特定する文字列取得部と、言語空間内で相異なる語句に対応する複数の基礎ベクトルと、コンテンツの関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表するコンテンツ毎の参照ベクトルとを表す言語空間データを参照して、文字列取得部が特定した検索語句に対応する２以上の基礎ベクトルに言語空間内で近い参照ベクトルのコンテンツを選択する検索処理部とを具備する。以上の構成では、言語空間内でコンテンツの関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表する複数の参照ベクトルのうち、指定文字列から特定される検索語句に対応した２以上の基礎ベクトルに言語空間内で近い参照ベクトルのコンテンツが選択される。したがって、指定文字列の検索語句とコンテンツの関連語句とが形式的には相違する場合でも、検索語句に意味的に近い関連語句に対応するコンテンツが選択され得る。すなわち、利用者の所望のコンテンツを適切に検索することが可能である。なお、「語句」は、文字列の任意の単位であり、典型的には単語であるが、複数の単語の配列である句や文章も含意する。
【０００６】
なお、関連語句は、例えばコンテンツに関連する文字列を包含する関連情報から特定される。関連情報は、例えば、コンテンツの視聴者が投稿した感想および評価等のコメントやコンテンツの作成者が付与したタグ情報，視聴者や作成者が作成したコンテンツの紹介文等の文字列を包含し得る。任意の１個のコンテンツの参照ベクトルは、言語空間内で当該コンテンツを特徴付ける指標とも表現され得る。第１態様に係る情報検索装置によれば、コンテンツの印象に意味的に近い語句（例えば関連語句の類語や、関連語句に相関する感情または印象を表現する語句）を利用してコンテンツを検索することが可能である。
【０００７】
第１態様の好適例において、検索処理部は、検索語句に対応する２以上の基礎ベクトルの各々とコンテンツの参照ベクトルとの間の距離に応じた指標値を複数のコンテンツの各々について算定し、指標値の順番で１個以上のコンテンツを選択する。以上の態様では、検索語句に対応する２以上の基礎ベクトルの各々とコンテンツの参照ベクトルとの間の距離に応じた指標値の順番でコンテンツが選択されるから、検索語句に対応する２以上の基礎ベクトルに言語空間内で近い参照ベクトルのコンテンツを適切に検索することが可能である。
【０００８】
本発明の第２態様に係る情報処理装置は、コンテンツに関連する複数の関連語句を含む傾向データを取得する傾向データ取得部と、複数のコンテンツの各々について、言語空間内で相異なる語句に対応する複数の基礎ベクトルのうち、当該コンテンツの傾向データに含まれる関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表する参照ベクトルを特定する参照ベクトル特定部と、複数の基礎ベクトルと参照ベクトル特定部が特定した複数の参照ベクトルとを表す言語空間データを生成する情報管理部とを具備する。以上の構成では、言語空間内で相異なる語句に対応する複数の基礎ベクトルのうち、コンテンツの傾向データに含まれる関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表する参照ベクトルがコンテンツ毎に特定され、複数の基礎ベクトルと複数の参照ベクトルとを表す言語空間データが生成される。以上の言語空間データを利用したコンテンツの検索により、前述の通り、利用者の所望のコンテンツを適切に検索することが可能である。
【０００９】
第２態様の好適例において、傾向データは、関連語句毎の使用頻度を含み、参照ベクトル特定部は、コンテンツの関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルの各々を当該関連語句の使用頻度に応じて加重平均することで当該コンテンツの参照ベクトルを特定する。以上の態様では、コンテンツの関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルの各々を当該関連語句の使用頻度に応じて加重平均することで当該コンテンツの参照ベクトルが特定されるから、言語空間内で検索語句に意味的に近い関連語句の使用頻度が高いコンテンツほど優先的に検索される。したがって、利用者の所望のコンテンツを適切に検索できるという前述の効果は格別に顕著である。
【００１０】
第２態様の好適例において、傾向データは、関連語句毎の品詞を含み、参照ベクトル特定部は、コンテンツの複数の関連語句のうち特定の品詞の関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表する参照ベクトルを特定する。以上の態様では、特定の品詞の関連語句に対応する２以上の基礎ベクトルを代表する参照ベクトルが特定されるから、当該品詞を優先的に加味したコンテンツの検索が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１実施形態に係る検索システムの構成図である。
【図２】情報処理部の構成図である。
【図３】傾向データ取得部の構成図である。
【図４】傾向データの説明図である。
【図５】言語空間内の基礎ベクトルを規定する基礎データの説明図である。
【図６】言語空間内の基礎ベクトルおよび参照ベクトルを規定する言語空間データの説明図である。
【図７】参照ベクトルを特定する処理の説明図である。
【図８】情報検索部の構成図である。
【図９】情報検索部の動作の説明図である。
【図１０】第２実施形態における傾向データの説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る検索システム１０の構成図である。第１実施形態の検索システム１０は、端末装置１２の利用者が指定した文字列（以下「指定文字列」という）Ｑに関連する音楽や映像等のコンテンツを検索するためのコンピュータシステムである。端末装置１２は、例えば携帯電話機またはスマートフォン等の可搬型の通信端末、あるいはパーソナルコンピュータ等の可搬型または据置型の通信端末である。第１実施形態の端末装置１２は、利用者からの操作を受付ける操作装置１２２（例えば操作子やタッチパネル）と、各種の画像を表示する表示装置１２４とを具備する。
【００１３】
検索システム１０は、移動体通信網やインターネット等を含む通信網１６を介して端末装置１２および配信システム１４の各々と通信する。配信システム１４は、検索システム１０が検索したコンテンツを端末装置１２に配信するコンピュータシステム（ＣＤＳ：Contents Delivery System）であり、図１に例示される通り、端末装置１２に対する配信候補となる複数のコンテンツＣを保持する。配信システム１４が保持する複数のコンテンツＣの各々には、当該コンテンツＣを識別するための識別情報ＣIDと、当該コンテンツＣに関連する関連情報ＣRとが付加される。任意の１個のコンテンツＣの識別情報ＣIDは、当該コンテンツＣの名称や当該コンテンツＣの所在（例えば配信システム１４のアドレス）を包含する。また、任意の１個のコンテンツＣの関連情報ＣRは、当該コンテンツＣに関連する多数の文字列を包含する。具体的には、コンテンツＣの視聴者が投稿した感想および評価等のコメントやコンテンツＣの作成者が付与したタグ情報，視聴者や作成者が作成したコンテンツＣの紹介文等の文字列が関連情報ＣRに包含される。
【００１４】
図１に例示される通り、第１実施形態の検索システム１０は、制御装置２２と記憶装置２４と通信装置２６とを具備するサーバ装置（例えばウェブサーバ）で実現される。通信装置２６は、通信網１６を介して端末装置１２および配信システム１４の各々と通信する。例えば通信装置２６は、利用者が指定した指定文字列Ｑ（クエリ）を端末装置１２から受信する。記憶装置２４は、例えば磁気記録媒体や半導体記録媒体等の公知の記録媒体で構成され、制御装置２２が実行するプログラムや制御装置２２が使用する各種のデータを記憶する。制御装置２２（例えばＣＰＵ）は、検索システム１０の動作を統括的に制御する。なお、検索システム１０は、単体装置として実現されるほか、相互に別体で構成された複数の装置でも実現され得る。例えば、検索システム１０とは別体で記憶装置２４（クラウドストレージ）を設置し、制御装置２４が例えば通信網１６を介して記憶装置２４に対する読出／書込を実行することも可能である。すなわち、記憶装置２４は検索システム１０から省略され得る。
【００１５】
制御装置２２は、記憶装置２４に記憶されたプログラムを実行することで情報処理部３０および情報検索部４０として機能する。情報処理部３０は、指定文字列Ｑに応じたコンテンツＣの検索に利用される言語空間データＤを生成して記憶装置２４に格納する。情報検索部４０は、情報処理部３０が生成した言語空間データＤを参照して指定文字列Ｑに応じたコンテンツＣを検索する。なお、情報処理部３０と情報検索部４０とを相互に別体の装置で実現することも可能である。情報処理部３０および情報検索部４０の各々について機能や構成を以下に詳述する。
【００１６】
＜情報処理部３０＞
図２は、情報処理部３０の構成図である。図２に例示される通り、情報処理部３０は、傾向データ取得部３２と基礎データ取得部３４と参照ベクトル特定部３６と情報管理部３８とを具備する。
【００１７】
傾向データ取得部３２は、傾向データＸをコンテンツＣ毎に取得する。任意の１個のコンテンツＣの傾向データＸは、当該コンテンツＣに関連する語句（以下「関連語句」という）の使用傾向を表すデータである。第１実施形態の傾向データ取得部３２は、配信システム１４がコンテンツＣについて保持する関連情報ＣRを利用して当該コンテンツＣの傾向データＸを生成する。
【００１８】
図３は、傾向データ取得部３２の構成図である。図３に例示される通り、傾向データ取得部３２は、情報取得部３２２と言語解析部３２４と傾向解析部３２６とを包含する。情報取得部３２２は、各コンテンツＣの関連情報ＣRと識別情報ＣIDとを配信システム１４から通信装置２６を介して取得する。なお、配信システム１４とは別体の装置に保持された関連情報ＣRおよび識別情報ＣIDを情報取得部３２２が取得することも可能である。
【００１９】
言語解析部３２４は、情報取得部３２２が取得した関連情報ＣRの解析によりコンテンツＣの複数の関連語句ＷR（例えば単語）を特定する。具体的には、関連情報ＣRに含まれる文字列を形態素解析等の自然言語処理で複数の語句（形態素）に区分し、助動詞や助詞等（付属語）の所定の品詞を除外するとともに各語句を基本形（原形，終止形)に変換することで複数の関連語句ＷRを特定する。
【００２０】
図３の傾向解析部３２６は、言語解析部３２４による解析結果を利用して傾向データＸをコンテンツＣ毎に生成する。図４に例示される通り、任意の１個のコンテンツＣの傾向データＸは、当該コンテンツＣの識別情報ＣIDと、言語解析部３２４が関連情報ＣRから特定した複数の関連語句ＷRと、関連語句ＷR毎の使用頻度Ｆとを包含する。任意の１個の関連語句ＷRの使用頻度Ｆは、関連情報ＣRのなかで当該関連語句ＷRが使用される頻度の指標である。具体的には、傾向解析部３２６は、関連情報ＣR内での出現回数を関連語句ＷR毎に集計し、関連語句ＷRの出現回数の合計値で各関連語句ＷRの出現回数を除算（すなわち正規化）することで当該関連語句ＷRの使用頻度Ｆを算定する。すなわち、関連情報ＣR内で使用される頻度が高い関連語句ＷRほど使用頻度Ｆは大きい数値（０≦Ｆ≦１）に設定される。以上の説明から理解される通り、使用頻度Ｆが大きい関連語句ＷRほどコンテンツＣから想起され易いという概略的な傾向が想定される。
【００２１】
図２の基礎データ取得部３４は、基礎データＺを取得する。基礎データＺは、図５に例示される通り、相異なる複数の語句Ｗの各々を表象する言語空間（意味空間）内のベクトル（以下「基礎ベクトル」という）ＶBを規定するデータである。便宜的に２次元に簡略化した各語句Ｗの基礎ベクトルＶBが図５に併記されている。第１実施形態の基礎データ取得部３４は、不特定多数の語句（例えば単語）をコーパスとして包含する大規模な言語データＬを利用した自然言語処理で基礎データＺを生成する。言語データＬは、物事の意味を解説する辞書サイトや利用者による記事の投稿・閲覧を管理するＳＮＳ（Social Networking Service）の投稿サイト等の各種の情報提供サイトから取得可能である。
【００２２】
具体的には、基礎データ取得部３４は、言語データＬに包含される文字列を形態素解析等の自然言語処理で複数の語句に区分し、付属語等の所定の品詞を除外して基本形に変換することで複数の語句Ｗを特定する。そして、基礎データ取得部３４は、複数の語句Ｗの関係（例えば共起関係）を解析することで、言語空間内の各語句Ｗの位置を表現する基礎ベクトルＶBを特定する。基礎ベクトルＶBの特定の方法は任意であるが、例えばニューラルネットワーク等の言語モデルを利用した機械学習により各語句Ｗを200次元程度の基礎ベクトルＶBで表現する自然言語処理（Tomas Mikolov et al."Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space," arXiv:1301.3781 [cs.CL], 2013）が好適に利用され得る。以上の説明から理解される通り、基礎データＺを生成するための学習用の大規模データとして言語データＬが利用される。
【００２３】
図２の参照ベクトル特定部３６は、基礎データ取得部３４が取得した基礎データＺで規定される言語空間内でコンテンツＣを表象するベクトル（以下「参照ベクトル」という）ＶRを、複数のコンテンツＣの各々について特定する。図６に例示される通り、任意の１個のコンテンツＣの参照ベクトルＶRは、基礎データＺで規定される複数の基礎ベクトルＶBのうち、当該コンテンツＣの傾向データＸに含まれる関連語句ＷRに対応する２以上の基礎ベクトルＶBを代表する言語空間内のベクトルである。
【００２４】
具体的には、参照ベクトル特定部３６は、１個のコンテンツＣの傾向データＸで指定される各関連語句ＷRに一致する語句Ｗの複数の基礎ベクトル（以下では特に「関連基礎ベクトル」という）ＶBを基礎データＺから探索し、複数の関連基礎ベクトルＶBの平均を参照ベクトルＶRとして特定する。第１実施形態の参照ベクトル特定部３６は、コンテンツＣの関連語句ＷRに対応する複数の関連基礎ベクトルＶBを、当該関連語句ＷRについて傾向データＸが指定する使用頻度Ｆを加重値として加重平均することで参照ベクトルＶRを生成する。
【００２５】
例えば、図７に例示される通り、使用頻度Ｆ1が「０.８」である「花」という関連語句ＷR1と、使用頻度Ｆ2が「０.２」である「咲く」という関連語句ＷR2とが傾向データＸで指定されたコンテンツＣを想定する。参照ベクトル特定部３６は、基礎データＺで規定される複数の基礎ベクトルＶBのうち、関連語句ＷR1と同等の「花」という語句Ｗの関連基礎ベクトルＶB1と、関連語句ＷR2と同等の「咲く」という語句Ｗの関連基礎ベクトルＶB2とを探索し、関連基礎ベクトルＶB1の加重値を使用頻度Ｆ1の「０.８」として関連基礎ベクトルＶB2の加重値を使用頻度Ｆ2の「０.２」とした両者間の加重平均（０.８×ＶB1＋０.２×ＶB2）を、当該コンテンツＣの参照ベクトルＶRとして算定する。複数のコンテンツＣの各々について同様の処理が実行されることで、図６に例示される通り、相異なるコンテンツＣを表象する複数の参照ベクトルＶRが生成される。以上の説明から理解される通り、１個のコンテンツＣの参照ベクトルＶRは、当該コンテンツＣの関連語句ＷRの関連基礎ベクトルＶBに言語空間内で近い位置（すなわち意味的な相関が大きい位置）に存在する。
【００２６】
図２の情報管理部３８は、基礎データ取得部３４が取得した基礎データＺが示す複数の基礎ベクトルＶBと、参照ベクトル特定部３６がコンテンツＣ毎に特定した複数の参照ベクトルＶRとを表す言語空間データＤを生成する。具体的には、図６に例示される通り、複数のコンテンツＣの各々の参照ベクトルＶRと識別情報ＣIDとが基礎データＺに追加されることで言語空間データＤが生成される。すなわち、図６の例示の通り、複数の基礎ベクトルＶBが存在する言語空間に、相異なるコンテンツＣを表象する複数の参照ベクトルＶRが登録（マッピング）される。言語空間データＤでは、基礎ベクトルＶBと参照ベクトルＶRとが例えばフラグ等の情報の付加により相互に区別される。以上の説明から理解される通り、言語空間データＤは、言語空間内で相異なる語句Ｗに対応する複数の基礎ベクトルＶBと、コンテンツＣの関連語句ＷRに対応する２以上の基礎ベクトルＶBを代表するコンテンツＣ毎に参照ベクトルＶRとを表現するデータに相当する。図１の情報処理部３０の構成および動作は以上の説明の通りである。
【００２７】
＜情報検索部４０＞
図１の情報検索部４０は、情報処理部３０が以上の処理で生成した言語空間データＤを参照して指定文字列Ｑに応じたコンテンツＣを検索する。図８は、情報検索部４０の構成図である。図８に例示される通り、第１実施形態の情報検索部４０は、文字列取得部４２と検索処理部４４とを包含する。
【００２８】
利用者は、視聴を希望するコンテンツＣの印象を表現した指定文字列Ｑを端末装置１２の操作装置１２２に対する操作で指定する。文字列取得部４２は、利用者が指定した指定文字列Ｑから複数の語句（以下「検索語句」という）ＷQを特定する。具体的には、第１実施形態の文字列取得部４２は、通信装置２６が端末装置１２から受信した指定文字列Ｑを取得し、当該指定文字列Ｑに対する自然言語処理により複数の検索語句ＷQ（例えば単語）を特定する。複数の検索語句ＷQの特定には、傾向データ取得部３２（言語解析部３２４）による関連語句ＷRの特定と同様の方法が利用され得る。すなわち、文字列取得部４２は、指定文字列Ｑを形態素解析等の自然言語処理で複数の語句に区分し、付属語等の所定の品詞を除外するとともに各語句を基本形に変換することで複数の検索語句ＷQを特定する。
【００２９】
検索処理部４４は、情報処理部３０が生成した言語空間データＤを参照して検索語句ＷQに近い印象のコンテンツＣを選択する。図８に例示される通り、第１実施形態の検索処理部４４は、指標算定部４４１とコンテンツ選択部４４２とを包含する。
【００３０】
指標算定部４４１は、言語空間データＤで規定される参照ベクトルＶRに対応する複数のコンテンツＣの各々について指標値Ｍを算定する。任意の１個のコンテンツＣの指標値Ｍは、言語空間データＤが規定する複数の基礎ベクトルＶBのうち指定文字列Ｑの検索語句ＷQに対応する２以上の基礎ベクトル（以下「検索基礎ベクトル」という）ＶBと当該コンテンツＣの参照ベクトルＶRとの距離の指標である。具体的には、第１実施形態の指標算定部４４１は、複数の検索基礎ベクトルＶBの各々と参照ベクトルＶRとの距離δの代表値（例えば平均値や中央値）を指標値Ｍとして算定する。距離δは、例えば検索基礎ベクトルＶBと参照ベクトルＶRとのコサイン距離である。したがって、検索基礎ベクトルＶBと参照ベクトルＶRとが相互に近似するほど距離δは大きい数値に設定される。
【００３１】
例えば、図９に例示される通り、「花」という検索語句ＷQ1と「咲く」という検索語句ＷQ2とを想定すると、検索語句ＷQ1と同等の「花」という語句Ｗの検索基礎ベクトルＶB1と、検索語句ＷQ2と同等の「咲く」という語句Ｗの検索基礎ベクトルＶB2とが基礎データＺから探索される。指標算定部４４１は、任意の１個のコンテンツＣについて、検索基礎ベクトルＶB1と当該コンテンツＣの参照ベクトルＶRとの距離δ1と、検索基礎ベクトルＶB2と当該参照ベクトルＶRとの距離δ2とを算定し、距離δ1と距離δ2との代表値を指標値Ｍとして算定する。なお、複数の検索基礎ベクトルＶB（ＶB1，ＶB2）の間の平均ベクトルとコンテンツＣの参照ベクトルＶRとの距離を指標値Ｍとして算定することも可能である。
【００３２】
以上の説明から理解される通り、指定文字列Ｑの各検索語句ＷQに対応する複数の検索基礎ベクトルＶBに言語空間内で近い参照ベクトルＶRのコンテンツＣ（すなわち、各検索語句ＷQと意味的な相関が大きい関連語句ＷRのコンテンツＣ）ほど指標値Ｍは大きい数値に設定される。言語空間データＤが規定する複数の参照ベクトルＶRの各々について同様の処理が実行されることで、相異なるコンテンツＣに対応する複数の指標値Ｍが算定される。
【００３３】
図８のコンテンツ選択部４４２は、指標算定部４４１がコンテンツＣ毎に算定した指標値Ｍに応じてコンテンツＣを選択する。第１実施形態のコンテンツ選択部４４２は、指標値Ｍの順番でＫ個のコンテンツＣを選択する（Ｋは自然数）。具体的には、コンテンツ選択部４４２は、指標値Ｍの降順で上位に位置するＫ個のコンテンツＣや、指標値Ｍが閾値を上回るＫ個のコンテンツＣを選択する。すなわち、指定文字列Ｑの各検索語句ＷQから想起され易い関連語句ＷRが特定されたＫ個のコンテンツＣが検索される。以上の説明から理解される通り、検索処理部４４は、検索語句ＷQに対応する複数の検索基礎ベクトルＶBの各々と参照ベクトルＶRとの間の距離δに応じた指標値Ｍを複数のコンテンツＣの各々について算定し、指標値Ｍの順番でＫ個のコンテンツＣを選択する。
【００３４】
検索処理部４４（コンテンツ選択部４４２）は、指標値Ｍに応じて選択したＫ個のコンテンツＣの各々の識別情報ＣIDを言語空間データＤから取得して通信装置２６から端末装置１２に送信する。端末装置１２では、検索処理部４４から通知されたＫ個のコンテンツＣの識別情報ＣID（例えばコンテンツＣの名称）が、利用者による選択候補として表示装置１２４に表示される。操作装置１２２に対する操作で利用者が所望のコンテンツＣを選択すると、端末装置１２は、当該コンテンツＣの識別情報ＣIDを指定した配信要求を送信する。配信システム１４は、端末装置１２から送信された配信要求を受信し、当該配信要求で指定された識別情報ＣIDに対応するコンテンツＣを要求元の端末装置１２に配信する。配信システム１４が配信したコンテンツＣは端末装置１２で受信および再生される。
【００３５】
以上に説明した通り、第１実施形態の情報検索部４０では、言語空間内で関連語句ＷRに対応する複数の関連基礎ベクトルＶBを代表する複数の参照ベクトルＶRのうち、指定文字列Ｑから特定される検索語句ＷQに対応した複数の検索基礎ベクトルＶBに言語空間内で近い参照ベクトルＶRのコンテンツＣが選択される。したがって、指定文字列Ｑの検索語句ＷQとコンテンツＣの関連語句ＷRとが形式的には相違する場合でも、検索語句ＷQに意味的に近い関連語句ＷRに対応するコンテンツＣが選択され得る。すなわち、利用者の所望のコンテンツＣを適切に検索できるという利点がある。第１実施形態では特に、検索語句ＷQに対応する複数の検索基礎ベクトルＶBの各々とコンテンツＣの参照ベクトルＶRとの距離δに応じた指標値Ｍの順番でコンテンツＣが選択されるから、複数の検索基礎ベクトルＶBに言語空間内で近い参照ベクトルＶRのコンテンツＣを適切に検索することが可能である。
【００３６】
また、第１実施形態の情報処理部３０では、言語空間内で相異なる語句Ｗに対応する複数の基礎ベクトルＶBのうちコンテンツＣの関連語句ＷRに対応する２以上の関連基礎ベクトルＶBを代表する参照ベクトルＶRがコンテンツＣ毎に特定され、複数の基礎ベクトルＶBと複数の参照ベクトルＶRとを表す言語空間データＤが生成される。以上の言語空間データＤを参照することで、前述の通り、利用者の所望のコンテンツを適切に検索することが可能である。第１実施形態では特に、コンテンツＣの関連語句ＷRに対応する複数の関連基礎ベクトルＶBの各々を当該関連語句ＷRの使用頻度Ｆに応じて加重平均することで当該コンテンツＣの参照ベクトルＶRが特定されるから、言語空間内で検索語句ＷQに意味的に近い関連語句ＷRの使用頻度Ｆが高いコンテンツＣほど優先的に検索される。したがって、利用者の所望のコンテンツＣを適切に検索できるという前述の効果は格別に顕著である。
【００３７】
＜第２実施形態＞
本発明の第２実施形態を説明する。以下に例示する各形態において作用や機能が第１実施形態と同様である要素については、第１実施形態の説明で使用した符号を流用して各々の詳細な説明を適宜に省略する。
【００３８】
図１０は、第２実施形態における傾向データＸの説明図である。図１０に例示される通り、第２実施形態の傾向データＸは、言語解析部３２４が関連情報ＣRから特定した複数の関連語句ＷRの各々について使用頻度Ｆと当該関連語句ＷRの品詞Ｐとを包含する。品詞Ｐは、言語解析部３２４による関連情報ＣRの文字列の解析（形態素解析）で特定される。また、第２実施形態の基礎データＺは、各基礎ベクトルＶBに対応する語句Ｗの品詞を指定する。
【００３９】
参照ベクトル特定部３６は、コンテンツＣの傾向データＸで指定される複数の関連語句ＷRのうち特定の品詞（以下「特定品詞」という）の関連語句ＷRに対応する複数の関連基礎ベクトルＶBを代表する参照ベクトルＶRを特定する。例えば、傾向データＸの複数の関連語句ＷRのうち当該傾向データＸで指定される品詞Ｐが形容詞（特定品詞）である関連語句ＷRのみが選択されたうえで、当該関連語句ＷRに一致する形容詞の語句Ｗの２以上の関連基礎ベクトルＶBの平均が参照ベクトルＶRとして生成される。各関連語句ＷRの使用頻度Ｆを関連基礎ベクトルＶBの加重値とした加重平均により参照ベクトルＶRを算定する処理は第１実施形態と同様である。
【００４０】
以上の説明から理解される通り、第２実施形態では、特定品詞の語句Ｗを示す複数の関連基礎ベクトルＶBから各コンテンツＣの参照ベクトルＶRが特定されるから、言語空間内で特定品詞の語句Ｗの基礎ベクトルＶBに近い位置に参照ベクトルＶRが存在する。したがって、特定品詞を優先的に加味したコンテンツＣの検索を実現することが可能である。例えば、形容詞を特定品詞として参照ベクトルＶRを特定した構成では、形容詞を関連語句ＷRに含むコンテンツＣ（例えば「悲しい」「楽しい」等の感情に関連するコンテンツＣ）が優先的に検索される。
【００４１】
＜変形例＞
以上に例示した各態様は多様に変形され得る。具体的な変形の態様を以下に例示する。以下の例示から任意に選択された２個以上の態様は、相互に矛盾しない範囲で適宜に併合され得る。
【００４２】
（１）前述の各形態では、傾向データ取得部３２が各コンテンツＣの関連情報ＣRから傾向データＸを生成したが、コンテンツＣ毎に事前に生成された傾向データＸを傾向データ取得部３２が外部装置から取得する構成も採用され得る。すなわち、傾向データ取得部３２は、自身が傾向データＸを生成する要素のほか他装置から傾向データＸを取得する要素も包含する。基礎データ取得部３４についても同様であり、前述の各形態の例示のように言語データＬから基礎データＺを生成する要素のほか、事前に生成された基礎データＺを外部装置から取得する要素も包含し得る。
【００４３】
（２）前述の各形態では、情報検索部４０が指定文字列Ｑと言語空間データＤとに応じて複数（Ｋ個）のコンテンツＣを検索したが、情報検索部４０が１個のコンテンツＣを検索することも可能である。例えば、指標値Ｍが最大となる１個のコンテンツＣが検索される。情報検索部４０が１個のコンテンツＣを検索する構成では、要求元の端末装置１２と検索結果のコンテンツＣとを指定した配信要求を情報検索部４０から配信システム１４に送信し、配信システム１４が配信要求に応じて当該コンテンツＣを端末装置１２に送信することも可能である。すなわち、選択候補となる複数のコンテンツＣを端末装置１２の利用者に提示して所望のコンテンツＣを選択させる手順や、端末装置１２から配信システム１４に対して配信要求を送信する手順は省略され得る。
【００４４】
（３）前述の各形態では、検索基礎ベクトルＶBと参照ベクトルＶRとのコサイン距離を距離δとして例示したが、距離δの算定方法は以上の例示に限定されない。例えば、検索基礎ベクトルＶBと参照ベクトルＶRとのユークリッド距離を距離δとして算定することも可能である。以上の例示から理解される通り、検索基礎ベクトルＶBと参照ベクトルＶRとが相互に類似するほど距離δが小さい数値となる場合も想定され、指標値Ｍの昇順で上位に位置するＫ個のコンテンツＣや指標値Ｍが閾値を下回るＫ個のコンテンツＣ（あるいは指標値Ｍが最小となる１個のコンテンツＣ）がコンテンツ選択部４４２により選択される。
【００４５】
（４）前述の各形態では、端末装置１２から送信された指定文字列Ｑに応じたコンテンツＣを検索するサーバ装置を検索システム１０として例示したが、前述の各形態で例示した情報処理部３０および情報検索部４０は、携帯電話機やスマートフォン等の端末装置１２でも実現され得る。また、言語空間データＤを生成する情報処理部３０を搭載した装置（情報処理装置）や言語空間データＤを利用してコンテンツＣを検索する装置（情報検索装置）を実現することも可能である。前述の各形態で例示した検索システム１０は、情報処理装置および情報検索装置の双方の機能を具備するコンピュータシステムとして位置付けられる。
【００４６】
（５）第１実施形態および第２実施形態において、各関連語句ＷRの使用頻度Ｆを関連基礎ベクトルＶBの加重値とした加重平均により参照ベクトルＶRを算定する構成は省略され得る。例えば、各関連語句ＷRに対応する複数の関連基礎ベクトルＶBの単純平均により参照ベクトルＶRを算定することも可能である。
【００４７】
（６）前述の各形態で例示した情報処理部３０（情報処理装置）および情報検索部４０（情報検索装置）は、前述の通り制御装置２２とプログラムとの協働で実現される。各形態のプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピュータにインストールされ得る。記録媒体は、例えば非一過性（non-transitory）の記録媒体であり、ＣＤ-ＲＯＭ等の光学式記録媒体（光ディスク）が好例であるが、半導体記録媒体や磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。また、以上に例示したプログラムは、通信網を介した配信の形態で提供されてコンピュータにインストールされ得る。また、情報処理部３０および情報検索部４０の各々の動作方法（情報処理方法，情報検索方法）としても本発明は特定される。
【００４８】
１０……検索システム、１２……端末装置、１４……配信システム、１６……通信網、２２……制御装置、２４……記憶装置、２６……通信装置、３０……情報処理部、３２……傾向データ取得部、３２２……情報取得部、３２４……言語解析部、３２６……傾向解析部、３４……基礎データ取得部、３６……参照ベクトル特定部、３８……情報管理部、４０……情報検索部、４２……文字列取得部、４４……検索処理部、４４１……指標算定部、４４２……コンテンツ選択部。
【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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