(57)【要約】【課題】簡単な処理で未知語を登録し、効果的に関連語辞書の語彙を増やすこと。【解決手段】通信Ｉ／Ｆ３０を媒介して受信した画像データは、そのタグとともにＲＡＭ２８に記憶される。ＲＡＭ２８に記憶されたタグは、スコア取得部３２に入力され、ホップ数カウント部３８で、入力された入力タグ同士、或いは、入力タグと、画像ＤＢ３６に蓄積された画像データに付された蓄積タグとのホップ数がカウントされる。また、出現頻度カウント部３９で、タグ毎の出現頻度がカウントされる。さらに、序列カウント部４０で、タグ毎の入力順がカウントされる。ホップ数、出現頻度、入力順のそれぞれがカウントされると、スコア取得部３２は、タグの組合せ毎に、カウント数に対応する評価値をＨＤＤ２９から読み出し、これら評価値を基準値に相乗することでスコアを取得する。スコア取得部３２で取得されたスコアは、そのタグの組合せとともに辞書ＤＢ３７に登録される。【選択図】図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語同士の関連性を記憶する関連語辞書を作成する関連語辞書作成装置において、
コンテンツに付された複数のメタデータを入力するメタデータ入力手段と、
前記メタデータ同士の関連度合いを表すスコアを取得するスコア取得手段と、
メタデータの組合せ、及びそのスコアを関連付けて前記関連語辞書に登録する関連語登録手段とを備えることを特徴とする関連語辞書作成装置。
【請求項２】
前記スコア取得手段は、入力されたメタデータと前記関連語辞書に既存のメタデータとの前記スコアを取得することを特徴とする請求項１記載の関連語辞書作成装置。
【請求項３】
入力されたメタデータと共通のメタデータが付されたコンテンツを検索するコンテンツ検索手段を備え、
前記スコア取得手段は、入力されたメタデータと検索されたコンテンツに付されたメタデータとの前記スコアを取得することを特徴とする請求項２記載の関連語辞書作成装置。
【請求項４】
共通のメタデータを介してたどることが可能なコンテンツのホップ数をカウントするホップ数カウント手段を備え、
前記スコア取得手段は、ホップ数に基づいて前記スコアを取得することを特徴とする請求項１又は３記載の関連語辞書作成装置。
【請求項５】
前記スコア取得手段は、出現頻度に基づいて前記スコアを取得することを特徴とする請求項１ないし４何れか記載の関連語辞書作成装置。
【請求項６】
前記スコア取得手段は、メタデータの序列に基づいて前記スコアを取得することを特徴とする請求項１ないし５何れか記載の関連語辞書作成装置。
【請求項７】
文字列から単語を抽出する単語抽出手段を備え、
前記メタデータ入力手段は、抽出された単語をメタデータとして入力することを特徴とする請求項１ないし６何れか記載の関連語辞書作成装置。
【請求項８】
予め設定された収集先からコンテンツを自動的に収集するコンテンツ収集手段を備え、
前記メタデータ入力手段は、収集されたコンテンツに付されたメタデータを入力することを特徴とする請求項１ないし７何れか記載の関連語辞書作成装置。
【請求項９】
前記メタデータ入力手段によって入力されたメタデータが付されたコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積手段を備えたことを特徴とする請求項１ないし８何れか記載の関連語辞書作成装置。
【請求項１０】
単語同士の関連性を記憶する関連語辞書を作成する関連語辞書作成方法において、
コンテンツに付された複数のメタデータを入力するメタデータ入力ステップと、
前記メタデータ同士の関連度合いを表すスコアを取得するスコア取得ステップと、
メタデータの組合せ、及びそのスコアを関連付けて前記関連語辞書に登録する関連語登録ステップとを備えることを特徴とする関連語辞書作成方法。
【請求項１１】
単語同士の関連性を記憶する関連語辞書を作成する処理をコンピュータに実行させる関連語辞書作成プログラムにおいて、
コンテンツに付された複数のメタデータを入力するメタデータ入力ステップと、
前記メタデータ同士の関連度合いを表すスコアを取得するスコア取得ステップと、
メタデータの組合せ、及びそのスコアを関連付けて前記関連語辞書に登録する関連語登録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関連語辞書作成プログラム。
【請求項１２】
請求項１ないし９何れか記載の関連語辞書作成装置によって作成された関連語辞書を記憶する関連語辞書記憶手段と、
メタデータが付されたコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積手段と、
検索語を入力する検索語入力手段と、
入力された検索語の関連語を前記関連語辞書記憶手段から検索する関連語検索手段と、
入力された検索語と検索された関連語との全語又は何れか一語をメタデータとして持つコンテンツを前記コンテンツ蓄積手段から検索するコンテンツ検索手段とを備えることを特徴とするコンテンツ検索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、関連語辞書作成装置、方法、及びプログラム、並びに関連語辞書作成装置によって作成された関連語辞書を利用してコンテンツを検索するコンテンツ検索装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、パーソナルコンピュータなどの情報端末機器は、予め用意された辞書から、入力された文字列に対応する単語を検索することで、仮名漢字変換を行っている。このような文字入力では、辞書に登録されていない単語（未知語）への対処を如何にしてなすかが問題となる。この問題に対しては、入力された文字列を品詞毎に分類し、品詞に分類されないものを未知語として辞書に登録することで、ユーザが未知語を登録する手間を省き、辞書の語彙を増やすことができる技術が提案されている（特許文献１，２参照）。
【０００３】
ところで、最近、単語同士の上位／下位関係、部分／全体関係、同義、類義関係などの関連性を記憶した関連語辞書を、上記のような文字入力などの言語処理の分野で役立てようとする試みが種々なされている。例えば、特許文献３に記載の技術では、メタデータが付されたコンテンツの検索に際して、検索キーワードの関連語を関連語辞書から取得し、検索キーワードだけでなく、その関連語がメタデータとして付されたコンテンツにも検索することができるようにしている。
【０００４】
基本的な単語が登録された辞書と同様に、当然ながら関連語辞書にも未知語に関する課題がある。そこで、マルチメディア情報の内容を記述した文書を検索した検索語の文書内の出現頻度を参照して、検索語の共起語（関連語）を文書から取得し、取得した共起語が関連語辞書に登録されていない場合は、検索語に対応する関連語として登録する情報検索装置が提案されている（特許文献４参照）。
【特許文献１】特開平１１−０８５７６１号公報
【特許文献２】特開２００４−２６５４４０号公報
【特許文献３】特開２００３−２８８３５９号公報
【特許文献４】特開２００２−２３００２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献４に記載の技術では、文書から共起語を取得する作業が必要であるので、処理に時間が掛かる。そのうえ、共起語として取得されなかった未知語は登録されないので、関連語辞書の語彙を増やすことに寄与しているとは言い難い。
【０００６】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、簡単な処理で未知語を登録することができ、効果的に関連語辞書の語彙を増やすことができる関連語辞書作成装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
また、本発明は、コンテンツの検索を円滑に行うことができるコンテンツ検索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】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の関連語辞書作成装置は、コンテンツに付された複数のメタデータを入力するメタデータ入力手段と、メタデータ同士の関連度合いを表すスコアを取得するスコア取得手段と、メタデータの組合せ、及びそのスコアを関連付けて関連語辞書に登録する関連語登録手段とを備えている。
【０００９】
請求項２記載の発明では、スコア取得手段が、入力されたメタデータと関連語辞書に既存のメタデータとのスコアを取得する。
【００１０】
請求項３記載の発明では、入力されたメタデータと共通のメタデータが付されたコンテンツを検索するコンテンツ検索手段を備えている。また、スコア取得手段が、入力されたメタデータと検索されたコンテンツに付されたメタデータとのスコアを取得する。
【００１１】
請求項４記載の発明では、共通のメタデータを介してたどることが可能なコンテンツのホップ数をカウントするホップ数カウント手段を備えている。また、スコア取得手段が、ホップ数に基づいてスコアを取得する。
【００１２】
請求項５記載の発明では、スコア取得手段が、出現頻度に基づいてスコアを取得する。
【００１３】
請求項６記載の発明では、スコア取得手段が、メタデータの序列に基づいてスコアを取得する。
【００１４】
請求項７記載の発明では、文字列から単語を抽出する単語抽出手段を備えている。また、メタデータ入力手段が、抽出された単語をメタデータとして入力する。
【００１５】
請求項８記載の発明では、予め設定された収集先からコンテンツを自動的に収集するコンテンツ収集手段を備えている。また、メタデータ入力手段が、収集されたコンテンツに付されたメタデータを入力する。
【００１６】
請求項９記載の発明では、メタデータ入力手段によって入力されたメタデータが付されたコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積手段を備えている。
【００１７】
本発明の関連語辞書作成方法は、コンテンツに付された複数のメタデータを入力するメタデータ入力ステップと、メタデータ同士の関連度合いを表すスコアを取得するスコア取得ステップと、メタデータの組合せ、及びそのスコアを関連付けて関連語辞書に登録する関連語登録ステップとを備えている。
【００１８】
本発明の関連語辞書作成プログラムは、コンテンツに付された複数のメタデータを入力するメタデータ入力ステップと、メタデータ同士の関連度合いを表すスコアを取得するスコア取得ステップと、メタデータの組合せ、及びそのスコアを関連付けて関連語辞書に登録する関連語登録ステップとをコンピュータに実行させる。
【００１９】
本発明のコンテンツ検索装置は、上記関連語辞書作成装置によって作成された関連語辞書を記憶する関連語辞書記憶手段と、メタデータが付されたコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積手段と、検索語を入力する検索語入力手段と、入力された検索語の関連語を関連語辞書記憶手段から検索する関連語検索手段と、入力された検索語と検索された関連語との全語又は何れか一語をメタデータとして持つコンテンツをコンテンツ蓄積手段から検索するコンテンツ検索手段とを備えている。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の関連語辞書作成装置、方法、及びプログラムは、コンテンツに付された複数のメタデータを入力して、そのメタデータ同士の関連度合いを表すスコアを取得し、メタデータの組合せ、及びそのスコアを関連付けて関連語辞書に登録するから、煩雑な処理を行うことなく、未知語を関連語辞書に登録することができる。
【００２１】
また、本発明のコンテンツ検索装置は、請求項１ないし９何れか記載の関連語辞書作成装置を用いてコンテンツを検索するから、検索を円滑に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１において、本発明の第１実施形態における関連語辞書作成装置、及びコンテンツ検索装置は、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録された関連語辞書作成プログラムをインストールすることで、例えばサーバ１１内に並存する形で実現される。
【００２３】
サーバ１１は、通信ネットワーク１２を媒介して接続されたクライアント端末１３とともに、ネットワークシステム１４を構成する。クライアント端末１３は、例えば周知のパーソナルコンピュータやワークステーションであり、各種操作画面などを表示するモニタ１５と、操作信号を出力するマウス１６及びキーボード１７からなる操作部１８とを備えている。
【００２４】
クライアント端末１３には、デジタルカメラ１９で撮影して得られた画像（コンテンツに相当）や、メモリカードやＣＤ−Ｒなどの記録媒体２０に記録された画像が送信され、或いは、通信ネットワーク１２を経由して画像が転送される。操作部１８が操作されることで、これら画像にはタグ（メタデータに相当）が付される。メタデータとしては、キーワードが記述されたタグなどが挙げられる。
【００２５】
デジタルカメラ１９は、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などに準拠した通信ケーブルや、無線ＬＡＮなどによりクライアント端末１３に接続され、クライアント端末１３とのデータの相互通信が可能となっている。また、記録媒体２０も同様に、専用のドライバを介してクライアント端末１３とのデータの遣り取りが可能となっている。
【００２６】
図２に示すように、クライアント端末１３を構成するＣＰＵ２１は、操作部１８から入力される操作信号などに従ってクライアント端末１３全体を統括的に制御する。ＣＰＵ２１には、操作部１８の他に、データバス２２を介して、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４、通信Ｉ／Ｆ２５、モニタ１５が接続されている。
【００２７】
ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１が処理を実行するための作業用メモリである。ＨＤＤ２４には、クライアント端末１３を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている他に、デジタルカメラ１９、記録媒体２０、或いは通信ネットワーク１２から取り込まれた画像データが記憶される。ＣＰＵ２１は、ＨＤＤ２４からプログラムを読み出してＲＡＭ２３に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。
【００２８】
通信Ｉ／Ｆ２５は、例えばモデムやルータであり、通信ネットワーク１２に適合した通信プロトコルの制御を行い、通信ネットワーク１２を経由したデータの遣り取りを媒介する。また、通信Ｉ／Ｆ２５は、デジタルカメラ１９や記録媒体２０などの外部機器とのデータ通信も行う。
【００２９】
図３に示すように、サーバ１１を構成するＣＰＵ２６は、通信ネットワーク１２を経由してクライアント端末１３から入力される操作信号に従ってサーバ１１全体を統括的に制御する。ＣＰＵ２６には、データバス２７を介して、ＲＡＭ２８、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２９、通信Ｉ／Ｆ３０、画像検索部（コンテンツ検索部）３１、スコア取得部３２、関連語検索部３３が接続されている。
【００３０】
ＲＡＭ２８は、ＣＰＵ２６が処理を実行するための作業用メモリである。ＨＤＤ２９には、サーバ１１を動作させるための各種プログラムやデータが記憶されている。また、ＨＤＤ２９には、関連語辞書作成プログラム４２が記憶されている。ＣＰＵ２６は、ＨＤＤ２９からプログラムを読み出してＲＡＭ２８に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。
【００３１】
ＨＤＤ２９には、画像データベース（画像ＤＢ）３６と、関連語辞書データベース（辞書ＤＢ）３７とが設けられている。画像ＤＢ３６には、通信ネットワーク１２を経由して得られた画像のデータと、これに付されたタグとが関連付けされて蓄積されている。図４に示すように、関連付けされた画像データとタグとは、データテーブル化されて蓄積されている。なお、以下では、画像ＤＢ３６に蓄積された画像データを、蓄積画像データという。
【００３２】
画像ＤＢ３６に蓄積された画像データ及びタグとしては、例えば図５に示すようなものが挙げられる。画像データＰＡ１は、富士山が撮影されたもので、「富士山」、「樹海」、「御来光」、「火山」、「日本一」、「富士スバルライン」のタグＴＡ１〜ＴＡ６が関連付けされている。
【００３３】
辞書ＤＢ３７には、単語（タグ）が相互の関連性によって分類され、その関連度合いを示すスコアとともに記憶されている。図６において、例えば「富士山」と「日本一」とのスコアが２２８と記憶されているように、第１のタグと第２のタグとの組合せ毎にスコアが記憶されている。
【００３４】
通信Ｉ／Ｆ３０は、例えばモデムやルータであり、通信ネットワーク１２に適合した通信プロトコルの制御を行い、通信ネットワーク１２を経由したデータの遣り取りを媒介する。通信Ｉ／Ｆ３０を媒介して取得されたデータは、ＲＡＭ２８に一時的に記憶される。画像データが取得された場合には、そのタグとともにＲＡＭ２８に記憶される。
【００３５】
ＣＰＵ（メタデータ入力手段）２６は、ＲＡＭ２８に記憶されたタグをスコア取得部３２に入力する。スコア取得部３２は、入力されたタグ（入力タグ）同士、或いは、入力タグと、蓄積画像データに付されたタグ（蓄積タグ）とのスコアを取得する。
【００３６】
スコア取得部３２には、ホップ数カウント部３８と、出現頻度カウント部３９と、序列カウント部４０とが設けられている。ホップ数カウント部３８は、タグのデータテーブルを参照して、入力タグから見た蓄積タグのホップ数をカウントする。ホップ数とは、共通のタグを介してたどることが可能な数のことをいう。つまり、入力タグにＡというタグがあり、ある蓄積タグにもＡというタグがあった場合は、たどれる蓄積画像データの数は１であるので、その蓄積タグのホップ数は１である。また、ホップ数１の蓄積タグにＢというタグがあり、それ以外の蓄積タグにもＢというタグがあった場合は、タグＡ，Ｂを介して二つの蓄積画像データをたどれることになり、Ｂのタグがある蓄積タグのホップ数は２となる。なお、同一の画像データに付されたタグ同士のホップ数を０とする。
【００３７】
出現頻度カウント部３９は、タグ毎の出現頻度をカウントする。具体的には、蓄積タグとそれが付された個数との関係をデータテーブル化してＨＤＤ２９に記憶しておく。そして入力タグが入力される度に、記憶された蓄積タグに入力タグと同一のものがあった場合は、その個数をインクリメントする。なかった場合は、その個数を１として新たに記憶する。
【００３８】
序列カウント部４０は、タグ毎の序列をカウントする。序列としては、例えば、タグが入力されたときの順番やユーザにより指定された優先順位が考えられるが、本実施形態では、タグの入力順を例として説明する。
【００３９】
スコア取得部３２は、各カウント部３８〜４０でカウントされた数に基づいた評価値を基準値に相乗してスコアを算出する。スコア取得の対象となるタグの一方を第１タグ、その他方を第２のタグとすると、スコアの算出式は、（基準値）×（ホップ数に基づく評価値）×（第１のタグの出現頻度に基づく評価値）×（第２のタグの出現頻度に基づく評価値）×（第１のタグの入力順に基づく評価値）×（第２のタグの入力順に基づく評価値）・・・（１）で表される。スコアは、タグ同士の関連度合いが強いほど高くなるように設定されている。なお、基準値は何れでもよく、１と設定されている。
【００４０】
図８に示すように、ホップ数の評価値は、０ホップが３ポイント、１ホップが２ポイント、２ホップが１ポイントと設定され、予めＨＤＤ２９に記憶されている。この評価値は、ホップ数が大きくタグ同士の繋がりが遠いほど低い。
【００４１】
図９に示すように、出現頻度の評価値は、１個が１ポイント、２個が２ポイント、３個が３ポイント、４個が４ポイント、・・・、Ｎ個がＮポイント（Ｎ；自然数）と設定され、予めＨＤＤ２９に記憶されている。この評価値は、出現頻度の増加に比例して高くなる。
【００４２】
図１０に示すように、入力順の評価値は、１番がＮポイント、２番が（Ｎ−１）ポイント、・・・、（Ｎ−２）番が３ポイント、（Ｎ−１）番が２ポイント、Ｎ番が１ポイント（Ｎ；自然数）と設定され、予めＨＤＤ２９に記憶されている。この評価値は、入力順に従って低くなる。
【００４３】
スコア取得部３２の動作を、図７及び図１１を例に挙げて説明する。まず、ホップ数カウント部３８でカウントされる数は、図７において、入力タグであるタグＴＡ１〜ＴＡ６の「富士山」、「樹海」、「御来光」、「火山」、「日本一」、「富士スバルライン」は、同一の画像データＰＡ１に付されたタグであるため、これらのタグ間のホップ数は０となる。蓄積タグであるＴＢ２〜ＴＢ４，ＴＢ６，ＴＢ７，ＴＢ９の「日の出」、「露天風呂」、「温泉」、「琵琶湖」、「滋賀県」、「ラムサール条約」は、タグＴＡ１とＴＢ１，ＴＢ５の「富士山」、及びタグＴＡ５とＴＢ８の「日本一」でたどれるので、タグＴＡ１〜ＴＡ６から見たホップ数は１となる。また、タグＴＣ１，ＴＣ３，ＴＣ４の「鳥人間コンテスト」、「人力」、「飛行機」は、タグＴＢ６とＴＣ２の「琵琶湖」でたどれるので、タグＴＡ１〜ＴＡ６から見たホップ数は２となる。
【００４４】
また、図示したタグ以外は画像ＤＢ３６に蓄積されていないものと仮定すると、出現頻度カウント部３９でカウントされる数は、「富士山」は３個、「日本一」、「琵琶湖」はそれぞれ２個、その他はそれぞれ１個となる。
【００４５】
また、タグが上から下に入力順に並んでいるものとすると、序列カウント部４０でカウントされる入力順は、画像データＰＡ１では、「富士山」は１番、「樹海」は２番、・・・、「富士スバルライン」となる。
【００４６】
以上を踏まえて算出式（１）でスコアを算出すると、図１１に示すようになる。すなわち、「富士山」と「火山」を例にとると、ホップ数は０であるので評価値が３、「富士山」の出現頻度は３であるので評価値が３、「火山」の出現頻度は１であるので評価値が１、「富士山」の入力順は６個中１番であるので評価値が６、「火山」の入力順は６個中４番であるので評価値が３である。よってスコアは、１６２（＝３×３×１×６×３）である。但し、図１１の例示は、図７において図示したタグ以外は存在しないものと仮定して算出した「出現頻度に基づく評価値」、「入力順に基づく評価値」を用いたものである。
【００４７】
その他のタグの組合せも同様に評価値を求め、スコアを算出している。「富士山」と「日の出」との組合せは、２×３×１×６×１＝３６、「富士山」と「露天風呂」との組合せは、２×３×１×６×３＝１０８、・・・、「富士スバルライン」と「飛行機」との組合せは、１×１×１×１×１＝１となる。
【００４８】
このようにして取得されたスコア、及びタグの組合せは、辞書ＤＢ３７に登録される。タグの組合せが既に登録されていた場合は、スコアのみが上書きされる。入力タグに未知語があった場合は、未知語との組合せ、及びそのスコアを新規に登録する。
【００４９】
図３に戻って、ＣＰＵ（検索語入力手段）２６は、クライアント端末からの検索語に係る操作信号を受けて、関連語検索部３３に検索語を入力する。関連語検索部３３は、辞書ＤＢ３７から検索語の関連語を検索し、スコアとともに関連語を取得する。
【００５０】
画像検索部３１は、入力された検索語と検索された関連語の全語又は何れか一語をタグとして持つ蓄積画像データを、画像ＤＢ３６から検索し、ＲＡＭ２８に読み出す。ＲＡＭ２８に読み出された画像データは、通信ネットワーク１２経由でクライアント端末１３に送信される。クライアント端末１３は、受信した画像データを検索結果としてモニタ１５に表示する。
【００５１】
次に、上記第１実施形態におけるネットワークシステム１４の作用について説明する。操作部１８が操作されることによって、クライアント端末１３のＨＤＤ２４に記憶された画像データは、サーバ１１に送信される。
【００５２】
図１２に示すように、サーバ１１に送信された画像データは、通信Ｉ／Ｆ３０を媒介して受信され、そのタグとともにＲＡＭ２８に記憶される。
【００５３】
ＲＡＭ２８に記憶されたタグ（入力タグ）は、スコア取得部３２に読み出される。まず、ホップ数カウント部３８で、入力タグ同士、或いは、入力タグと、画像ＤＢ３６に蓄積された画像データに付された蓄積タグとのホップ数がカウントされる。また、出現頻度カウント部３９で、タグ毎の出現頻度がカウントされる。さらに、序列カウント部４０で、タグ毎の入力順がカウントされる。
【００５４】
ホップ数、出現頻度、入力順のそれぞれがカウントされると、スコア取得部３２は、タグの組合せ毎に、カウント数に対応する評価値をＨＤＤ２９から読み出し、これら評価値を基準値に相乗することでスコアを取得する。
【００５５】
スコア取得部３２で取得されたスコアは、そのタグの組合せとともに辞書ＤＢ３７に登録される。
【００５６】
また、図１３に示すように、クライアント端末１３側で操作部１８が操作され検索語が入力されると、操作信号として通信ネットワーク１２を経由してサーバ１１に送信される。サーバ１１に送信された検索語は、通信Ｉ／Ｆを媒介してＲＡＭ２８に記憶される。
【００５７】
ＲＡＭ２８に記憶された検索語は、関連語検索部３３に読み出される。関連語検索部３３は、読み出された検索語の関連語を辞書ＤＢ３７から検索し、スコアとともに関連語を取得する。画像検索部３１によって、入力された検索語と検索された関連語の全語又は一語をタグとして持つ蓄積画像データ画像データが取得される。この画像データは、通信ネットワーク１２経由でクライアント端末１３に送信され、検索結果としてモニタ１５に表示される。
【００５８】
なお、上記第１実施形態におけるネットワークシステム１４は、辞書ＤＢ３７に関連語を登録するに際し、画像データに付されたタグを利用したが、次に示す第２実施形態におけるネットワークシステムでは、画像データに付された文字列（テキストデータ）を利用する。
【００５９】
本発明の第２実施形態におけるネットワークシステムは、図１に示すネットワークシステム１４におけるサーバ１１（図３参照）をサーバ４１（図１４参照）に置換した構成である。
【００６０】
図１４に示すように、サーバ４１を構成するＣＰＵ２６には、データバス２７を介して、単語抽出部３４、タイマー３５などが接続されている。単語抽出部３４は、画像データに付されたテキストデータを解析して、単語を抽出する。
【００６１】
図１５に示すように、通信Ｉ／Ｆ３０を媒介して取得され、ＲＡＭ２８に記憶された画像データ（入力画像データ）から、テキストデータ「日本の最高峰、海外でも日本のシンボルとして知られ、・・・」が読み出された場合、単語抽出部３４による解析によって、単語「日本」、「最高峰」、「海外」、「シンボル」が抽出される。単語を抽出する解析の方法としては、単語リストを利用した形態素解析などが挙げられる。形態素解析は周知技術であり、詳しい説明は省略する。
【００６２】
ＣＰＵ（メタデータ入力手段）２６は、単語抽出部３４で抽出された単語をスコア取得部３２に入力する。スコア取得部３２は、入力された単語同士、或いは、その単語と、画像ＤＢ３６に蓄積された画像データに付された蓄積タグとのスコアを取得する。
【００６３】
タイマー３５は、サーバ１１内の時間を管理する。ＣＰＵ（コンテンツ収集手段）２６は、タイマー３５によって予め設定された時刻に、予め設定された収集先から画像データを自動的に収集する。通信Ｉ／Ｆ３０を媒介して収集された画像データは、ＲＡＭ２８に記憶される。このようにして収集した画像データを用いてスコアを取得することで、ユーザによる操作なしで自動的に辞書ＤＢ３７に関連語を登録することができる。なお、第１実施形態におけるネットワークシステム１４と同じ構成については、同一の符号を付すなどして詳しい説明は省略する。
【００６４】
次に、上記第２実施形態におけるネットワークシステムの作用について説明する。図１６に示すように、タイマー３５が設定されている場合には、ＣＰＵ（コンテンツ収集手段）２６は、設定された時刻になると予め設定された収集先から画像データを自動的に収集し、ＲＡＭ２８に記憶される。
【００６５】
ＲＡＭ２８に記憶されたタグ（入力タグ）は、スコア取得部３２に読み出され、スコアが取得される。
【００６６】
また、ＲＡＭ２８に記憶された画像データにテキストデータが付されている場合には、テキストデータは単語抽出部３４に読み出され、単語を抽出する解析が行われる。そして、抽出された単語は、スコア取得部３２に読み出され、単語同士、或いは、単語と、画像ＤＢ３６に蓄積された画像データに付された蓄積タグとスコアが取得される。なお、第１実施形態におけるネットワークシステム１４と同じ作用については、説明を省略する。
【００６７】
なお、上記各実施形態では、画像を例に説明したが、映像、画像、音楽、ゲーム、電子書籍、Ｗｅｂページ、その他のコンテンツであっても良い。
【００６８】
また、上記各実施形態では、入力画像データを１個としたが、複数個であっても良い。
【００６９】
また、上記各実施形態では、スコア取得部３２は、入力タグ同士、或いは、入力タグと蓄積タグとのスコアを取得したが、入力タグ同士のみのスコアを取得しても良い。この場合、画像データを蓄積する画像ＤＢ３６は不要である。
【００７０】
また、上記各実施形態では、画像検索部３１は、サーバ１１内の画像ＤＢ３６から画像データを検索したが、通信ネットワーク１２を媒介して接続された場所から検索しても良い。
【００７１】
また、上記各実施形態では、ホップ数が２のタグまでを評価して辞書ＤＢ３７に登録したが、ホップ数が０や１、或いは３以上のタグまでを評価の対象としても良い。ホップ数がＮのタグまでを評価の対象とする場合、評価値は、ホップ数が０のとき（Ｎ＋１）ポイント、ホップ数が１のときＮポイント、ホップ数が２のとき（Ｎ−１）ポイント、・・・、ホップ数が（Ｎ−１）のとき２ポイント、ホップ数がＮのとき１ポイント（Ｎ；自然数）と設定される。
【００７２】
また、上記各実施形態では、ホップ数、出現頻度、入力順に係る評価値を基準値に相乗してスコアを算出したが、この算出方法に限定されるのではなく、それぞれの評価値を加算しても良い。この場合、評価値毎に異なる重み付けをしてから加算しても良い。
【００７３】
また、上記各実施形態では、ホップ数の評価値は、ホップ数が１増加する毎に１ポイント減少することと設定したが、ホップ数が大きくタグの関連性が遠くなるほどポイントが減少すれば良く、ホップ数の増加とポイントの減少とが比例関係にある必要はない。
【００７４】
また、上記各実施形態では、出現頻度の評価値は、１個増加する毎に１ポイント増加することと設定したが、個数が多く、タグの出現頻度が高くなるほどポイントが増加すれば良く、出現頻度とポイントが比例関係にある必要はない。
【００７５】
また、上記各実施形態では、入力順の評価値は、１つ低くなる毎に１ポイント減少することと設定したが、順位が低くなるほどポイントが減少すれば良く、入力順位の低下とポイントの減少とが比例関係にある必要はない。
【００７６】
また、上記各実施形態では、ホップ数、出現頻度、入力順の全ての評価値に基づいてスコアを取得したが、これら全ての評価値に基づくことに限定されるのではなく、これらの何れか一つの評価値、或いはこれらの二つの評価値に基づくのでも良い。
【００７７】
また、上記各実施形態では、入力画像データがＲＡＭ２８に一時的に記憶され、各種処理が施されたが、その後、画像ＤＢ３６に蓄積しても良い。
【００７８】
また、上記各実施形態では、蓄積タグとそれが付された個数との関係がデータテーブル化されてＨＤＤ２９に記憶され、全ての蓄積タグとを対象として出現頻度をカウントしたが、例えば、入力タグからのホップ数が２まででたどれる蓄積タグに限定して出現頻度をカウントしても良い。
【００７９】
具体的には、画像検索部３１は、入力タグと共通のタグを持つ蓄積画像データを画像ＤＢ３６から検索し、それに付されたホップ数が１の蓄積タグとともにＲＡＭ２８に記憶する。また、画像検索部３１は、ＲＡＭ２８に記憶されたホップ数が１の蓄積タグと共通のタグを持つ蓄積画像データを画像ＤＢ３６から検索し、それに付されたホップ数が２の蓄積タグとともにＲＡＭ２８に記憶する。ホップ数カウント部３８は、ＲＡＭ２８に記憶された入力タグと、ホップ数が１又は２の蓄積タグとをカウントする。これにより、入力タグからのホップ数が２まででたどれるタグの出現頻度をカウントすることができる。なお、ホップ数が２まででたどれる蓄積タグに限定する必要はなく、０や１、或いは３以上まででたどれる蓄積タグに限定しても良い。
【００８０】
また、上記各実施形態において、画像データの検索結果としてモニタ１５に表示する場合、検索語に対するスコアが高い関連語をタグとして持つ蓄積画像データから順にソートしても良い。画像データのソートとしては、例えば、上から下、中央から周囲などでも良い。
【００８１】
また、上記第２実施形態では、単語抽出部３４は、画像データに付されたテキストデータを解析して単語を抽出したが、画像データに付されているテキストデータに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】ネットワークシステムの構成を示す概略図である。
【図２】クライアント端末の内部構成を示すブロック図である。
【図３】サーバの内部構成を示すブロック図である。
【図４】関連付けされて蓄積された画像データとタグとのデータテーブルである。
【図５】タグが付された画像データを説明する図である。
【図６】単語とスコアとの関係を示すテーブルである。
【図７】タグ同士の関連性を説明する図である。
【図８】ホップ数と評価値との関係を示すテーブルである。
【図９】出現頻度と評価値との関係を示すテーブルである。
【図１０】入力順と評価値との関係を示すテーブルである。
【図１１】各評価値とスコアとの関係を例示するテーブルである。
【図１２】辞書ＤＢに登録するまでの処理手順を説明するフローチャートである。
【図１３】辞書ＤＢを利用した画像データの取得を説明するフローチャートである。
【図１４】第２実施形態におけるサーバの内部構成を示すブロック図である。
【図１５】文字列からの単語抽出を説明する図である。
【図１６】画像データの自動収集を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００８３】
１１，４１  サーバ
１２  通信ネットワーク
２６  ＣＰＵ（メタデータ入力手段、関連語登録手段、コンテンツ収集手段）
３１  画像検索部（コンテンツ検索部）
３２  スコア取得部
３３  関連語検索部
３４  単語抽出部
３６  画像データベース（コンテンツデータベース、画像ＤＢ）
３７  関連語辞書データベース（辞書ＤＢ）
３８  ホップ数カウント部
３９  出現頻度カウント部
４０  序列カウント部
４２  関連語辞書作成プログラム
【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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【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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