(57)【要約】ユーザが、独自の感性に対応した検索キーにより情報を検索することができるようにするものであり、情報の特徴を抽出する特徴抽出手段と、上記情報に対する感性語を定義する感性語定義手段と、上記特徴抽出手段で抽出された情報の特徴と上記感性語定義手段で定義された感性語とを対応付けした感性リストを作成する感性リスト作成手段と、上記感性リスト作成手段で作成した感性リストをニューラルネットワークで学習させるニューロ学習手段とを有し、情報の検索時に、上記学習の結果を示すニューラルネットワークデータを用いて、該情報の検索キーとして上記感性語を使用するようにした。【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報の特徴を抽出するステップと、
前記情報に対する感性語を定義するステップと、
前記情報の特徴と前記感性語とを対応付けした感性リストを作成するステップと、
前記感性リストをニューラルネットワークで学習させるステップと
を有し、
情報の検索時に、前記学習の結果を示すニューラルネットワークデータを用いて、該情報の検索キーとして前記感性語を使用する
ことを特徴とする感性語による情報検索方法。
【請求項２】
請求項１に記載の感性語による情報検索方法において、
前記ニューラルネットワークは、階層型ニューラルネットワークまたは競合形ニューラルネットワークである
ことを特徴とする感性語による情報検索方法。
【請求項３】
情報の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記情報に対する感性語を定義する感性語定義手段と、
前記特徴抽出手段で抽出された情報の特徴と前記感性語定義手段で定義された感性語とを対応付けした感性リストを作成する感性リスト作成手段と、
前記感性リスト作成手段で作成した感性リストをニューラルネットワークで学習させるニューロ学習手段と
を有し、
情報の検索時に、前記学習の結果を示すニューラルネットワークデータを用いて、該情報の検索キーとして前記感性語を使用する
ことを特徴とする感性語による情報検索装置。
【請求項４】
請求項３に記載の感性語による情報検索装置において、
クライアントサーバーシステムにより構築され、
前記特徴抽出手段と前記感性語定義手段と前記感性リスト作成手段と前記ニューロ学習手段とは、クライアント側システムにより構築される
ことを特徴とする感性語による情報検索装置。
【請求項５】
請求項３または４のいずれか１項に記載の感性語による情報検索装置において、
前記ニューラルネットワークは、階層型ニューラルネットワークまたは競合形ニューラルネットワークである
ことを特徴とする感性語による情報検索装置。
【請求項６】
請求項１または２のいずれか１項に記載の感性語による情報検索方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項７】
請求項３、４または５のいずれか１項に記載の感性語による情報検索装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項６または７のいずれか１項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、感性語による情報検索方法、感性語による情報検索装置、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体に関し、さらに詳細には、画像や音声などの各種コンテンツを含む各種の情報を検索する際に用いて好適な感性語による情報検索方法、感性語による情報検索装置、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体に関する。
なお、本発明の適用対象となる情報としては、例えば、画像、音楽、映像（動画）あるいは歌詞、詩やエッセイなどの文芸文章などが挙げられる。
【背景技術】
【０００２】  従来、多数の画像や音声のデジタルコンテンツなどのような各種のコンテンツの中から所望のコンテンツを検索することのできるシステムにおいて、ユーザが当該システム上でコンテンツの検索のために使用することのできるキーたる検索キーは、当該システムにおいて予め記憶されているコンテンツの属性（例えば、タイトル、ジャンル、作者あるいは作成日などである。）に限られていた。
このため、タイトル、ジャンル、作者あるいは作成日などの予め記憶されているコンテンツの属性を知らない、あるいは知っていても明示できないユーザは、そのシステムを利用して所望のコンテンツを検索することができないという問題点があった。
近年、上記したような問題点を解決するために、感性語（人間の感性を表す言葉や語句）を検索キーとして用いることを可能にした検索システムが提案されている。
こうした感性語による検索システムとしては、例えば、非特許文献１として提示する「大塚玲朗，梶川嘉延，野村康雄，“ＰＣＭデータに対応した感性語による音楽データベース検索システムに関する研究”電子情報通信学会第１４回データ工学ワークショップ（ＤＥＷＳ２００３）論文集（ＩＳＳＮ１３４７−４４１３），ＤＥＷＳ８−Ｐ−０５，２００３．０３．０５．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｅｉｃｅ．ｏｒｇ／ｉｓｓ／ｄｅ／ＤＥＷＳ／ｐｒｏｃ／２００３／ｐａｐｅｒｓ／８−Ｐ／８−Ｐ−０５．ｐｄｆ」が知られている。
この非特許文献１として提示した論文に開示されたシステムは、同論文の「２．提案システムの概要」にある通り、
（１）表２にある８対の感性語について固定的な感性評価値を階層型ニューラルネットワークにかけて算出し、それをデータベースに登録しておき、
（２）ユーザ側がその８対の感性語に対応した検索要求値（検索キー）を指定すると、データベースから検索要求値に最も近い感性評価値を持つコンテンツを検索結果として出力する、
というものである。
しかしながら、上記した非特許文献１に示す手法においては、予めシステムにおいて感性語や感性評価値が固定的に設定されているため、ユーザがコンテンツなどの情報の検索を行う際に固定的に設定された感性語や感性評価値に縛られることになり、ユーザが自由な発想で感性タイプを定義することができないという問題点があった。
即ち、従来の感性語による検索システムによれば、検索に用いることができる感性語として、例えば、「明るい」や「アップテンポな」などという感性語が予め設定されており、また、各コンテンツに対して「明るい」を何ポイント、「アップテンポな」を何ポイントというように予め感性評価値が割り振られているにすぎないものであって、音楽や画像のように制作者サイドも含めて各個人によって感じ方がそれぞれ異なる曖昧さを含んだコンテンツなどの情報を検索する場合に、“自分は今こんな感じの音楽が聞きたい”と思っても、それを検索するために相応しい検索キーがシステムに用意されていないという問題点があった。
また、上記した非特許文献１に示す手法は、バックプロパゲーション形の階層型ニューラルネットワークにのみ対応するものであり、自由度が低いという問題点もあった。
【非特許文献１】大塚玲朗，梶川嘉延，野村康雄，“ＰＣＭデータに対応した感性語による音楽データベース検索システムに関する研究”電子情報通信学会第１４回データ工学ワークショップ（ＤＥＷＳ２００３）論文集（ＩＳＳＮ１３４７−４４１３），ＤＥＷＳ８−Ｐ−０５，２００３．０３．０５．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｅｉｃｅ．ｏｒｇ／ｉｓｓ／ｄｅ／ＤＥＷＳ／ｐｒｏｃ／２００３／ｐａｐｅｒｓ／８−Ｐ／８−Ｐ−０５．ｐｄｆ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】  本発明は、上記したような従来の技術の有する種々の問題点や要望に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ユーザが独自の感性に対応した検索キーにより情報の検索を行うことができるようにした感性語による情報検索方法、感性語による情報検索装置、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】  上記目的を達成するために、本発明は、ユーザ側で好みの情報の特徴を抽出するとともに、ユーザが当該情報に相応しい感性語を独自に定義することを可能にさせ、当該情報の特徴と感性語との両者を対応付けした感性リストを作成し、その感性リストをニューラルネットワークで適宜学習させ、その学習結果を示すニューラルネットワークデータたる学習結果データを情報の検索時に用いることによって、情報の検索キーとしてユーザが独自の感性に対応した感性語を使用することができるようにするものである。【０００５】  例えば、本発明をクライアントサーバシステムにより構築する場合には、ユーザ側たるクライアント側で感性リストを作成するとともにニューラルネットワークで適宜学習させ、情報の検索時には、学習結果データをクライアント側からサーバ側へ送り、サーバ側でデータベースなどの記憶手段に記憶されている情報の特徴量に対してネットワーク演算を行い、クライアント側で指定した検索キーに属する特徴を持つ情報をクライアント側に返送するものである。
即ち、本発明をクライアントサーバシステムにより構築した場合には、サーバ側には情報の特徴量しか持たせず、クライアント側で自由に感性語を定義させ、それに基づいた感性リストをニューラルネットワークで学習させた学習結果データを検索時にサーバ側に送ることによって、ユーザ独自の感性に対応できるようにすることができる。【０００６】  また、本発明によれば、階層型ニューラルネットワーク以外の競合形ニューラルネットワークなどにも柔軟に対応することのできる自由度の高いシステムを構築することが可能となる。【０００７】  即ち、本発明は、情報の特徴を抽出するステップと、上記情報に対する感性語を定義するステップと、上記情報の特徴と上記感性語とを対応付けした感性リストを作成するステップと、上記感性リストをニューラルネットワークで学習させるステップとを有し、情報の検索時に、上記学習の結果を示すニューラルネットワークデータを用いて、該情報の検索キーとして上記感性語を使用するようにしたものである。
また、本発明は、情報の特徴を抽出する特徴抽出手段と、上記情報に対する感性語を定義する感性語定義手段と、上記特徴抽出手段で抽出された情報の特徴と上記感性語定義手段で定義された感性語とを対応付けした感性リストを作成する感性リスト作成手段と、上記感性リスト作成手段で作成した感性リストをニューラルネットワークで学習させるニューロ学習手段とを有し、情報の検索時に、上記学習の結果を示すニューラルネットワークデータを用いて、該情報の検索キーとして上記感性語を使用するようにしたものである。
また、本発明は、クライアントサーバーシステムにより構築され、上記特徴抽出手段と上記感性語定義手段と上記感性リスト作成手段と上記ニューロ学習手段とは、クライアント側システムにより構築されるようにしたものである。
また、本発明においては、上記ニューラルネットワークは、階層型ニューラルネットワークまたは競合形ニューラルネットワークであるようにしたものである。
また、本発明は、上記した各発明による方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
また、本発明は、上記した各発明による装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
また、本発明は、上記したプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【０００８】  本発明によれば、ユーザが独自の感性に対応した検索キーにより情報の検索を行うことができるようになるという優れた効果が奏される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明による感性語による情報検索装置の実施の形態の一例の全体構成を表すブロック構成説明図である。
【図２】図２は、個人感性リスト作成部により生成された個人感性リストの一例を示す説明図である。
【図３】図３は、ディスプレイに表示されるメイン画面の説明図である。
【図４】図４は、ディスプレイに表示される感性語定義用第１子画面の説明図である。
【図５】図５は、感性語定義用第１子画面における登録ボタンをクリックしたときの処理ルーチンのフローチャートである。
【図６】図６は、ディスプレイに表示される感性語定義用第２子画面の説明図である。
【図７】図７は、感性語定義用第２子画面における登録ボタンをクリックしたときの処理ルーチンのフローチャートである。
【図８】図８は、学習結果データの構成の一例を示す説明図である。
【図９】図９は、競合学習形ニューラルネットワークの学習方法とその学習結果データを説明するための説明図である。
【図１０】図１０は、学習結果データの構成の一例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、ユーザ独自の感性語指定をする場合の検索要求プログラムの処理ルーチンのフローチャートである。
【図１２】図１２は、デジタルコンテンツを指定する場合の検索要求プログラムの処理ルーチンのフローチャートである。
【図１３】図１３は、ニューロ推論プログラムの処理ルーチンのフローチャートである。
【図１４】図１４は、クライアント側であるクライアント側コンピュータシステムに返信する応答情報の構成の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００１０】    １０    情報検索装置
１００    クライアント側コンピュータシステム
１０２    特徴抽出部
１０４    感性語定義部
１０６    個人感性リスト作成部
１０８    ニューロ学習部
１１０    学習結果データ記憶部
１１２    検索要求部
１１４    検索結果受信・表示処理部
１１６    ディスプレイ
２００    サーバ側コンピュータシステム
２０１    特徴抽出部
２０２    データベース
２０４    ニューロ推論部
３００    ネットワーク
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】  以下、添付の図面に基づいて、本発明による感性語による情報検索方法、感性語による情報検索装置、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体の実施の形態の一例を詳細に説明するものとする。【００１２】  図１には、本発明による感性語による情報検索装置（以下、単に「情報検索装置」と適宜に称する。）の実施の形態の一例の全体構成を表すブロック構成説明図が示されている。
この情報検索装置１０は、クライアントサーバシステムにより構築されており、クライアント側のコンピュータシステムたるクライアント側コンピュータシステム１００と、サーバ側のコンピュータシステムたるサーバ側コンピュータシステム２００と、クライアント側コンピュータシステム１００とサーバ側コンピュータシステム２００とを接続するネットワーク３００とを有して構成されている。また、この情報検索装置１０は、情報として画像や音声などのコンテンツを検索するものとする。【００１３】  ここで、クライアント側コンピュータシステム１００は、ユーザがキーボードやマウスなどの入力手段（図示せず。）を用いて入力したコンテンツ（ユーザコンテンツ）の特徴の特徴量を抽出する特徴抽出部１０２と、当該コンテンツに対するユーザの感性イメージを表現する言葉・語句を感性語として自由に定義する感性語定義部１０４と、特徴抽出部１０２により抽出されたコンテンツの特徴量と感性語定義部１０４において定義された感性語とを結合して各ユーザ毎の感性リストたる個人感性リストを生成するとともに生成した個人感性リストの保存や編集を行って個人感性リストを作成する個人感性リスト作成部１０６と、個人感性リスト作成部１０６から出力される個人感性リストをニューラルネットワークで学習させてその学習結果を示すニューラルネットワークデータたる学習結果データを出力するニューロ学習部１０８と、ニューロ学習部１０８から出力された学習結果データを記憶する学習結果データ記憶部１１０と、学習結果データ記憶部１１０に記憶された学習結果データとユーザが入力手段（図示せず。）を用いて入力した感性語とに基づいて検索キーを生成してネットワーク３００を介してサーバ側コンピュータシステム２００に対して検索要求を行う検索要求部１１２と、検索要求部１１２の検索要求に基づいてサーバ側コンピュータシステム２００が配信コンテンツ（後述する。）の検索を行った検索結果をネットワーク３００を介して受信するとともに後述するディスプレイ１１６に検索結果を表示させるための処理を行う検索結果受信・表示処理部１１４と、検索結果受信・表示処理部１１４により処理されたデータに基づいて検索結果を表示するディスプレイ１１６とを有して構成されている。【００１４】  また、サーバ側コンピュータシステム２００は、サーバ側に配信されるコンテンツたる配信コンテンツの特徴の特徴量ならびに配信コンテンツの従来から知られた属性たる従来属性を抽出する特徴抽出部２０１と、特徴抽出部２０１により抽出された特徴の特徴量ならびに従来属性を記憶するデータベース２０２と、検索要求部１１２からの検索要求に基づいてニューロ推論により検索を行ってその結果たる検索結果を検索結果受信・表示処理部１１４へ出力するニューロ推論部２０４とを有して構成されている。
なお、データベース２０２が記憶する従来属性としては、例えば、配信コンテンツのタイトル、ジャンル、作者あるいは作成日などがある。【００１５】  以上の構成において、特徴抽出部１０２は、ユーザがクライアント側コンピュータシステム１００の入力手段（図示せず。）を用いて後述する各種指示を入力することにより、後述する感性語定義プログラムを起動して当該感性語定義プログラムに従った処理を実行し、コンテンツ（ユーザコンテンツ）の特徴の特徴量を抽出する。即ち、ユーザがクライアント側コンピュータシステム１００の入力手段（図示せず。）を用いて１つのコンテンツを選択すると、特徴抽出部１０２により当該コンテンツの特徴の特徴量を抽出することができる。この特徴抽出部１０２によりコンテンツの特徴の特徴量を抽出する処理自体は、従来より公知の技術を用いることができるので、その詳細については省略する。
従って、特徴抽出部１０２により抽出される特徴量としては、例えば、コンテンツが音楽である場合には、公知の技術を利用して抽出することのできるサンプル信号の統計量、スペクトルのパワー分布あるいは音の立ち上がり分布などが挙げられる。また、特徴抽出部１０２により抽出される特徴量としては、例えば、コンテンツが画像である場合には、公知の技術を利用して抽出することのできる輝度分布、色相分布、領域分割数あるいはテキスチャ特徴などが挙げられる。以下に、音楽のコンテンツの特徴量を抽出する処理の概要について説明する。
即ち、音楽のコンテンツの特徴量を抽出する際には、
（１）楽曲を時間的に前部、中部および後部に３等分に分割し、
（２）３等分に分割した前部、中部および後部の各分割区間において周波数変換（例：サンプリングレート４４．１ｋＨｚに対しフレーム幅４０９６サンプル（９２．９ｍｓ）、フレーム間隔２０４８（４６．４ｍｓ）サンプルとする。）を行い、パワースペクトルＳｔ，ｆを求める。但し、ｔはフレーム時間、ｆは周波数を表す。そして、以下の（ａ）〜（ｊ）の特徴に関する特徴量を算出する、
という処理を行う。
なお、この実施の形態においては、上記したように（ａ）〜（ｊ）の１０種の特徴を示すものであり、特徴数をＮとすると、
Ｎ＝１５
となる。次に、（ａ）〜（ｊ）の各特徴について、それぞれの特徴量の算出の手法について説明する。
（ａ）原サンプル信号Ａｉのパワー（絶対値）平均と標準偏差
（ｂ）スペクトル変化度
隣り合うＳ（ｔ）の距離平均を計算する。
【数１】
2006117836.tif 000002
Ｎ：フレーム数Ｆ：全周波数成分数
（ｃ）スペクトル広がり平均と標準偏差
Ｓｔ，ｆが閾値を超える周波数成分数（要素数）を計数する。
（ｄ）低周波成分パワー平均と標準偏差
各ｔにおける５ｋＨｚまでのパワー和／全パワー和を計算する。
【数２】
2006117836.tif 000003
（ｅ）中間周波成分パワー平均と標準偏差
各ｔにおける５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚまでのパワー和／全パワー和を計算する。
【数３】
2006117836.tif 000004
（ｆ）高周波成分パワー平均と標準偏差
各ｔにおける１０ｋＨｚ以上のパワー和／全パワー和を計算する。
【数４】
2006117836.tif 000005
（ｇ）発音頻度
【数５】
2006117836.tif 000006
そして１秒間にｄ（ｔ，ｆ）が閾値を超える頻度平均を計算する。
発音頻度は平均音数と同じ意味である。
（ｈ）発音周期性
音の立ち上がり成分から
Ｄ（ｔ）＝Σｄ（ｔ，ｆ）
とした場合のＤ（ｔ）の自己相関関数を求め、それをフーリエ変換したものをＡ（ｆ）とし、ｍａｘ［Ａ（ｆ）］／Ａ（０）を計算する。
（ｉ）テンポに相当する指標値
２００Ｈｚ以内の低周波成分のパワー和を表す時系列データを生成し、平滑化（ローパス）を行った後、相対的に変化の大きな極大間隔を抽出し、その頻度が最も大きい間隔を計算する。
（ｊ）マクロ特徴
Ｓｔ，ｆを２００Ｈｚ、１秒毎のマクロブロックに統合して隣り合うブロック間のパワー差分の平均値を計算する。【００１６】  また、感性語定義部１０４は、ユーザがクライアント側コンピュータシステム１００の入力手段（図示せず。）を用いて後述する各種指示を入力することにより、感性語定義プログラムを起動して当該感性語定義プログラムに従った処理を実行し、ユーザが入力した言葉や語句を感性語として定義して記憶する。即ち、ユーザは、クライアント側コンピュータシステム１００の入力手段（図示せず。）を用いて、この情報検索装置１０において感性語として取り扱いたいコンテンツに対するユーザの感性イメージを表現する言葉・語句を入力すると、感性語定義部１０４は入力された言葉・語句を感性語として定義して記憶する。【００１７】  次に、個人感性リスト作成部１０６は、ユーザがクライアント側コンピュータシステム１００の入力手段（図示せず。）を用いて後述する各種指示を入力することにより、感性語定義プログラムを起動して当該感性語定義プログラムに従った処理を実行し、上記した個人感性リストを作成する。即ち、個人感性リスト作成部１０６は、各ユーザ毎に、各コンテンツに関してコンテンツ毎に特徴抽出部１０２により抽出された特徴量と感性語定義部１０４により定義した感性語とを組にした個人感性リストを作成する。図２には、個人感性リスト作成部１０６により作成された個人感性リストの一例が示されている。【００１８】  以下、感性語定義プログラムにより特徴抽出部１０２、感性語定義部１０４ならびに個人感性リスト作成部１０６においてそれぞれ実行される処理の詳細について説明する。
この感性語定義プログラムは、音楽や画像などの各コンテンツの特徴量を抽出し、各コンテンツに対する個人の感性イメージを言葉・語句で自由に定義し、定義した言葉・語句たる感性語とそのコンテンツの特徴量とを結合して個人感性リストを作成するための処理ルーチンを実行するためのプログラムである。即ち、特徴抽出部１０２と感性語定義部１０４と個人感性リスト作成部１０６とにおける処理が、感性語定義プログラムにより制御される。
なお、感性語定義プログラムは、ユーザが、例えば、お気に入りのコンテンツ（例えば、頻繁に使用するコンテンツなど。）に対してそれに相応しい感性語を付けたい、あるいは、これまで付けた感性語とコンテンツとの対応付けを変えたいなどの場合に、ユーザが入力手段（例えば、マウスなどのポインティングデバイスである。）を用いて感性語定義プログラムの起動を指示することにより、感性語定義プログラムが直接に起動される。
まず、感性語定義プログラムが起動されると、現在保存されている個人感性リストを読み込んで、図３に示すようなメイン画面１１６ａをディスプレイ１１６に表示する。このメイン画面１１６ａには、個人感性リストに保存されているコンテンツのファイル名を表示するコンテンツ名表示欄１１６ｂと、個人感性リストに保存されている感性語を表示する感性語表示欄１１６ｃと、コンテンツを再生する領域であるコンテンツ再生領域１１６ｄと、コンテンツや感性語を追加するための追加ボタン１１６ｅと、コンテンツや感性語を編集するための編集ボタン１１６ｆとが設定されている。
この図３に示すメイン画面１１６ａにおけるコンテンツ名表示欄１１６ｂ中に表示されたコンテンツの中で所望のコンテンツのファイル名を図示しない入力手段（例えば、マウスなどのポインティングデバイスである。）でクリックすると、コンテンツ再生領域１１６ｄにおいて当該クリックしたファイル名のコンテンツを再生、即ち、音楽や画像のコンテンツを視聴することができる。
また、個人感性リストにコンテンツや感性語を登録する場合には、追加ボタン１１６ｅをクリックする。そうすると、ディスプレイ１１６には図４に示す感性語定義用第１子画面１１６ｇが表示される。この感性語定義用第１子画面１１６ｇには、登録したいコンテンツのファイル名を入力するコンテンツ名入力欄１１６ｈと、登録したい感性語を入力する感性語入力欄１１６ｉと、コンテンツや感性語を登録するための登録ボタン１１６ｊと、感性語プルダウンリストボタン１１６ｋとが設定されている。
この図４に示す感性語定義用第１子画面１１６ｇにおけるコンテンツ名入力欄１１６ｈにコンテンツのファイル名を入力するとともに、感性語入力欄１１６ｉに感性語を入力し、それから登録ボタン１１６ｊをクリックすると、当該入力したファイル名のコンテンツや感性語が個人感性リストに追加されるとともにメイン画面１１６ａにも反映される。
なお、感性語入力欄１１６ｉはプルダウンリスト表示形式となっており、感性語プルダウンリストボタン１１６ｋをクリックすることにより、現在の個人感性リストに登録されている全感性語を表示させてこの中から感性語を選択して入力したり、または、新たな言葉や語句を入力することもできる。
ここで、図５には、登録ボタン１１６ｊをクリックしたときの処理ルーチンのフローチャートが示されている。
即ち、登録ボタン１１６ｊがクリックされると、コンテンツ名入力欄１１６ｈに入力されたファイル名のコンテンツの特徴量の計算が行われる（ステップＳ５０２）。
次に、ステップＳ５０２における計算結果と、感性語入力欄１１６ｉに入力された感性語およびコンテンツ名入力欄１１６ｈに入力されたファイル名とを、個人感性リストに追加する（ステップＳ５０４）。
それから、メイン画面１１６ａに、感性語入力欄１１６ｉに入力された感性語とコンテンツ名入力欄１１６ｈに入力されたファイル名とを表示して（ステップＳ５０６）、この処理ルーチンを終了する。【００１９】  また、個人感性リスト中のコンテンツに対する感性語を変更する場合には、コンテンツ名表示欄１１６ｂ中に表示されたコンテンツのファイル名をクリックして選択し、さらに編集ボタン１１６ｆをクリックして、ディスプレイ１１６に図６に示す感性語定義用第２子画面１１６ｌを表示する。この感性語定義用第２子画面１１６ｌには、当該クリックにより選択されたコンテンツのファイル名が表示されるコンテンツ名表示欄１１６ｍと、登録したい感性語を入力する感性語入力欄１１６ｎと、感性語を登録するための登録ボタン１１６ｏと、感性語プルダウンリストボタン１１６ｐとが設定されている。
この図６に示す感性語定義用第２子画面１１６ｌにおける感性語入力欄１１６ｎに感性語を入力し、それから登録ボタン１１６ｏをクリックすると、個人感性リストの感性語が当該入力した感性語により置き換えられて更新されるとともにメイン画面１１６ａにも反映される。これにより、感性語の変更が行われる。
なお、感性語入力欄１１６ｎはプルダウンリスト表示形式となっており、感性語プルダウンリストボタン１１６ｐをクリックすることにより、現在の個人感性リストに登録されている全感性語を表示させてこの中から感性語を選択入力したり、または、新たな言葉や語句を入力することもできる。
ここで、図７には、登録ボタン１１６ｏをクリックしたときの処理ルーチンのフローチャートが示されている。
即ち、登録ボタン１１６ｏがクリックされると、個人感性リスト内における当該クリックにより選択されたコンテンツ名表示欄１１６ｍに表示されたファイル名のコンテンツのレコード位置をポイントする（ステップＳ７０２）。
次に、ポイントしたレコードの感性語を、感性語入力欄１１６ｎに入力された感性語と置き換える（ステップＳ７０４）。
それから、メイン画面１１６ａに、ステップＳ７０４で置き換えた内容を表示して（ステップＳ７０６）、この処理ルーチンを終了する。【００２０】  そして、ニューロ学習部１０８は、上記のようにして作成された個人感性リストを適当なタイミング（例えば、バックグラウンドで一定時刻毎のタイミングまたはクライアント側コンピュータシステム１００の起動時のタイミングなどである。）でニューラルネットワークの学習プログラムにかけて、その学習結果データを学習結果データ記憶部１１０に記憶して保存しておく。図８には、学習結果データの構成の一例が示されている。
なお、ニューラルネットワークの学習プログラムは、バックプロパゲーション形のものでもよいし、また、競合学習形のものでもよい。【００２１】  ここで、図９を参照しながら、競合学習形ニューラルネットワークの学習方法とその学習結果データを具体的に説明する。
即ち、入力層（特徴量）ベクトルをｘ、出力層（競合層）のユニットｉの重みベクトルをＷｉとするとき
【数６】
2006117836.tif 000007
なるユニットｃを求める。Ｗの更新はｘの感性語がｃの感性語と同じである場合には、
【数７】
2006117836.tif 000008
のように行い、また、異なる場合には、
【数８】
2006117836.tif 000009
のように行う。ただし、ｔは学習回数、α（ｔ）は０〜１の値をとる単調減少関数である。また、出力層のユニット数Ｍは、感性語の総数から個人感性リスト数の範囲で適当な値を設定する。
そして、学習後には、図１０に示す学習結果データが得られる。【００２２】  ユーザが実際に配信コンテンツの検索を行う際には、ユーザはクライアント側コンピュータシステム１００の入力手段（図示せず。）を用いて配信コンテンツの検索の指示を入力するものであり、これにより検索要求部１１２は検索要求プログラムを起動して、個人感性リストに存在する感性語を指定するとともに学習結果データをサーバ側コンピュータシステム２００へ送信し、その後はサーバ側コンピュータシステム２００からの応答を待つ。
ここで、図１１には、ユーザが感性語定義部１０４で定義した感性語を検索キーとして指定をする場合の検索要求プログラムの処理ルーチンのフローチャートが示されている。
なお、当該検索要求プログラムの処理ルーチンは、ユーザがサーバ側にある配信コンテンツである膨大で未知の楽曲に対して自分の言葉（感性語）で検索したい場合に、ユーザが入力手段により当該検索要求プログラムの起動を指示することにより、当該検索要求プログラムの処理ルーチンが直接に起動される。【００２３】  このユーザが感性語定義部１０４で定義した感性語を検索キーとして指定をする場合の検索要求プログラムの処理ルーチンが起動されると、まず、個人感性リストから感性語に関するデータを抽出する（ステップＳ１１０２）。
次に、ステップＳ１１０２でデータを抽出した感性語群をディスプレイ１１６に表示して、ユーザに提示する（ステップＳ１１０４）。
次に、ステップＳ１１０４でユーザに提示された感性語群の中からユーザが選択した感性語と学習結果データとをパラメータとして、サーバ側コンピュータシステム２００のニューロ推論部２０４を制御するニューロ推論プログラムをリモートプロシジャコールする（ステップＳ１１０６）。
それから、サーバ側であるサーバ側コンピュータシステム２００の応答を持ち、その応答情報を検索結果受信・表示部を制御する検索結果受信・表示プログラムに受け渡し（ステップＳ１１０８）、この処理ルーチンを終了する。【００２４】  また、ユーザがコンテンツ（ユーザコンテンツ）を検索キーとして指定する場合は、クライアント側たるクライアント側コンピュータシステム１００で、一旦、当該コンテンツの特徴量の抽出を行う。そして、その特徴量と学習結果データとを用いてニューラルネットワーク演算（推論）を行い、当該コンテンツの属する感性語を求める。以降、上記の感性語を検索キーとして指定する場合と同様の処理を行うものである。
ここで、図１２には、ユーザがコンテンツ（ユーザコンテンツ）を検索キーとして指定する場合の検索要求プログラムの処理ルーチンのフローチャートが示されている。
なお、当該検索要求プログラムの処理ルーチンは、ユーザがサーバ側にある配信コンテンツである膨大で未知の楽曲に対して感性語ではなくユーザ側で持っているコンテンツ（ユーザコンテンツ）それ自体に類似の曲を検索したい場合に、ユーザが入力手段により当該検索要求プログラムの起動を指示することにより、当該検索要求プログラムの処理ルーチンが直接に起動される。【００２５】  このユーザがコンテンツ（ユーザコンテンツ）を検索キーとして指定する場合の検索要求プログラムの処理ルーチンが起動されると、まず、指定したコンテンツ（ユーザコンテンツ）の特徴量を抽出する（ステップＳ１２０２）。
次に、ステップＳ１２０２で抽出された特徴量と学習結果データとを用いてニューラルネットワーク演算を行い、最適な感性語を求める（ステップＳ１２０４）。
そして、ステップＳ１２０４で求めた感性語と学習結果データとをパラメータとして、サーバ側コンピュータシステム２００のニューロ推論部２０４を制御するニューロ推論プログラムをリモートプロシジャコールする（ステップＳ１２０６）。
それから、サーバ側であるサーバ側コンピュータシステム２００の応答を持ち、その応答情報を検索結果受信・表示処理部１１４を制御する検索結果受信・表示プログラムに受け渡し（ステップＳ１２０８）、この処理ルーチンを終了する。【００２６】  ここでニューラルネットワーク演算とは、競合学習形ニューラルネットワークの場合には、コンテンツの特徴量をＸ、学習結果データのネットワークデータ部におけるユニットｉの重みベクトルをＷｉとするとき、
【数９】
2006117836.tif 000010
なるユニットｃの感性語を求めることである。【００２７】  一方、サーバ側であるサーバ側コンピュータシステム２００のニューロ推論部２０４を制御するニューロ推論プログラムは、クライアント側であるクライアント側コンピュータシステム１００から受け取った学習結果データを用いて、逐次、データベース２０２に登録してある配信コンテンツの特徴量にニューラルネットワーク演算（推論）を行い、ユーザが指定した感性語に一致する配信コンテンツをクライアント側であるクライアント側コンピュータシステム１００に返すことになる。
ここで、図１３には、ニューロ推論プログラムの処理ルーチンのフローチャートが示されている。
なお、このニューロ推論プログラムは、クライアント側からのリモートプロシジャーコールによりサーバ側のＯＳ（システムサービスプログラム）からリモートプロシジャーコールデーモンを経由してサーバ内のニューロ推論プログラムが遠隔起動される（なお、デーモンは常駐プログラムのことである。）【００２８】  即ち、このニューロ推論プログラムの処理ルーチンが起動されると、データベース２０２のテーブル読み込みポインタをトップにする（ステップＳ１３０２）。
次に、テーブル読み込みポインタが示す配信コンテンツの情報を読み込む（ステップＳ１３０４）。
それから、配信コンテンツの情報内における特徴量のデータとクライアント側であるクライアント側コンピュータシステム１００から受信した学習結果データを用いてニューラルネットワーク演算を行い、最適な感性語を求める（ステップＳ１３０６）。
次ぎに、ステップＳ１３０６で求めた感性語と受信したユーザ指定の感性語とを比較する（ステップＳ１３０８）。
このステップＳ１３０８の比較結果が、両者が一致することを示すものであれば、配信コンテンツの情報内の従来属性の情報をクライアント応答情報領域にセットし（ステップＳ１３１０）、それからテーブル読み込みポインタをインクリメントする（ステップＳ１３１２）。
一方、ステップＳ１３０８の比較結果が、両者が一致しないことを示すものであれば、ステップＳ１３１０の処理をスキップしてステップＳ１３１２の処理へ進み、テーブル読み込みポインタをインクリメントする。
ステップＳ１３１２の処理を終了すると、テーブル読み込みポインタが最終であるか否かを判断し（ステップＳ１３１４）、テーブル読み込みポインタが最終でなければ、ステップＳ１３０４に戻って上記した処理を繰り返し、一方、テーブル読み込みポインタが最終であれば、クライアント応答情報領域のデータをクライアント側であるクライアント側コンピュータシステム１００に返信し（ステップＳ１３１６）、この処理ルーチンを終了する。
クライアント側コンピュータシステム１００においては、上記の処理によりサーバ側であるサーバ側コンピュータシステム２００から受け取った上記応答情報を、検索結果受信・表示処理部１１４を制御する検索結果受信・表示プログラムに受け渡し、検索結果受信・表示プログラムによりディスプレイ１１６に画面表示する。
なお、図１４には、クライアント側であるクライアント側コンピュータシステム１００に返信する応答情報の構成の一例が示されている。
ここで、図１４における近似度とは、ニューラルネットワーク演算における出力値を意味する。競合学習形ニューラルネットワークの場合には、
【数１０】
2006117836.tif 000011
の右辺値、即ち、
【数１１】
2006117836.tif 000012
を示すことになる。【００２９】  なお、サーバ側のコンテンツを直接検索キーとして指定すれば、既に特徴量が計算されているため、クライアント側で特徴量を抽出する必要がないので処理時間が短縮される。【００３０】  上記した実施の形態は、以下の（１）乃至（４）に示すように変形することができるものである。
（１）上記した実施の形態においては、情報検索装置をクライアントサーバシステムにより構築する場合について示したが、これに限られるものではないことは勿論であり、ホスト−端末システムやスタンドアローンなどにより構築してもよいことは勿論である。
（２）上記した実施の形態においては、検索の対象となる情報として音楽や画像のコンテンツについて説明したが、これに限られるものではないことは勿論であり、例えば、映像あるいは歌詞や詩などの文芸文章なども何らかの特徴量を計算することにより検索することができる。
（３）上記した実施の形態においては、クライアント側で検索要求にリモートプロシジャーコールを用いていたが、これに限られるものではないことは勿論であり、例えば、ＣＧＩなどを用いてＷＥＢアプリケーションにするようにしてもよい。
（４）上記した実施の形態ならびに上記した（１）乃至（３）に示す変形例は、適宜に組み合わせるようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００３１】  本発明は、感性語によって画像や音声などのコンテンツなどの各種の情報を検索するサービスに利用することができる。
【図１】
2006117836.tif 000013
【図２】
2006117836.tif 000014
【図３】
2006117836.tif 000015
【図４】
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【図５】
2006117836.tif 000017
【図６】
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【図７】
2006117836.tif 000019
【図８】
2006117836.tif 000020
【図９】
2006117836.tif 000021
【図１０】
2006117836.tif 000022
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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