JP3917648B2 - 連想辞書作成装置 - Google Patents

Description

本発明は、データベースに記憶された情報中の単語相互間の関連を格納した連想辞書を作成する連想辞書作成装置に関するものである。

従来、データベースを検索するために用いられる連想辞書を作成する方法として、人手によりデータベースの情報における単語相互間の関係を調べて連想辞書を作成する方法や電子化文書中の全単語に対して出現頻度情報などを用いて連想辞書を自動的に作成する方法等が知られている。このほかに、分野毎の連想辞書を作成するためにユーザが検索条件を入力し、入力された検索条件に適合する文書を対象に連想辞書を作成することで、検索条件が表す分野に適合した連想辞書を作成することができる文書処理装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。また、個人のニーズに対応するため、ユーザが入力した検索キーワードとそれに対応した複数の関連語候補からユーザが選択した関連語との関連度を増加させることにより、ユーザに適応した連想辞書を作成することができる連想辞書作成装置が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
特開平１０−１３４０７５号公報 特開２０００−３４８０４２号公報

しかしながら、従来の分野毎の連想辞書を作成し利用する文書処理装置は、分野毎の連想辞書を作成するためにユーザは検索条件を入力する必要がある。このため、ユーザが嗜好に合った分野の連想辞書を作成する場合、ユーザは、精度の高い連想辞書を取得するために、分野を表す最適な検索条件を入力しなければならない。このように最適な検索条件を考慮することは、ユーザにとって非常に困難であった。例えば、ニュースや芸能情報、経済市況などを扱う情報番組を頻繁に視聴するユーザは、嗜好に合った精度の高い連想辞書を獲得するために、検索条件として、「ニュース」、「芸能」、「経済」、「情報」のどれを入力してよいのかわからない。

また、ユーザが検索キーワードに対する関連語を選択することで自動的に関連度を変更してユーザに適応した連想辞書を作成する従来の連想辞書作成装置は、ユーザは適応した辞書を取得するまで、嗜好に合った全検索キーワードを入力し、その検索キーワードに対応した関連語を選択しなければならず、精度が向上するまでにユーザの負担が大きかった。例えば、一人の出演者名に対して複数の出演者名が関連付けられて格納される連想辞書の場合、連想辞書の精度を向上させるためにユーザは、連想辞書に格納されている出演者名とその出演者名から連想される出演者を選択することを複数の出演者に対して行わなければならず、ユーザの負担は大きかった。

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、ユーザの嗜好に合った連想辞書を簡単にかつ効率的に作成することができる連想辞書作成装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る連想辞書作成装置は、複数の単語間の関係を記憶する連想辞書を作成する連想辞書作成装置であって、番組情報を格納するコンテンツ記憶手段と、前記コンテンツ記憶手段から、ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報を抽出する表示情報抽出手段と、前記表示情報抽出手段により抽出された前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報から抽出される単語群であるユーザの嗜好を表す情報から任意の単語を関連語探索単語として選択し、前記ユーザの嗜好を表す情報に含まれる前記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単語選択手段と、検索対象となる情報が格納されたデータベースに基づいて、前記関連語候補の中から前記関連語探索単語に関連する関連語を選択し、前記関連語探索単語と前記関連語とを関連付けて連想辞書へ格納する関連語格納手段とを備えることを特徴とする。これによって、ユーザの嗜好に合った連想辞書を簡単にかつ効率的に作成することができる。

以上の説明から明らかなように、本発明に係る連想辞書作成装置によれば、ユーザの嗜好に合った単語のみを格納した連想辞書を簡単にかつ効率的に作成することができる。

本発明の実施の形態に係る連想辞書作成装置は、複数の単語間の関係を記憶する連想辞書を作成する連想辞書作成装置であって、ユーザの嗜好を表す情報から任意の単語を関連語探索単語として選択し、前記ユーザの嗜好を表す情報に含まれる前記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単語選択手段と、検索対象となる情報が格納されたデータベースに基づいて、前記関連語候補の中から前記関連語探索単語に関連する関連語を選択し、前記関連語探索単語と前記関連語とを関連付けて連想辞書へ格納する関連語格納手段とを備えることを特徴とする。これによって、ユーザの嗜好に合った連想辞書を簡単にかつ効率的に作成することができる。

ここで、前記単語選択手段は、前記ユーザの嗜好を表す情報を、ユーザの嗜好を表す情報を格納したプロファイルより取得してもよい。これによって、ユーザの嗜好を表す情報を簡単に取得することができる。

また、前記関連語格納手段は、前記関連語探索単語と前記関連語候補との関連度を前記データベースにおける出現頻度に基づいてそれぞれ算出し、算出した関連度が閾値以上である前記関連語候補を前記関連語探索単語に関連する関連語として選択してもよい。これによって、関連度の高い関連語を選択するでき、関連度の高い関連語が記憶された連想辞書を作成することができる。

また、前記連想辞書作成装置は、さらに、ユーザが閲覧した表示に関する情報を抽出する表示情報抽出手段を備え、前記単語選択手段は、前記表示情報抽出手段により抽出された前記表示に関する情報を前記ユーザの嗜好を表す情報とし、前記表示に関する情報から任意の単語を選択して関連語探索単語として、前記表示に関する情報に含まれる前記関連語探索単語以外の単語を関連語候補として選択してもよい。これによって、ユーザが閲覧した表示に関する情報からユーザの嗜好を表す情報を取得することができる。

また、前記連想辞書作成装置は、さらに、前記データベースから検索条件に適合する情報を検索する検索手段を備え、前記ユーザが閲覧した表示は、情報検索の結果であり、前記表示情報抽出手段は、前記情報検索の結果に関する情報を前記表示に関する情報として抽出してもよい。これによって、ユーザによって行われた情報検索の結果に関する情報からユーザの嗜好を表す情報を取得することができる。

また、前記表示情報抽出手段は、前記情報検索の結果の中で所定時間以上表示画面上に表示された情報を前記表示に関する情報として抽出してもよい。これによって、例えば少しの時間だけ表示された情報等をユーザによって閲覧されたもの判断せず、除外することができる。

また、前記ユーザが閲覧した表示は、放送番組であり、前記表示情報抽出手段は、前記放送番組に関する情報を前記表示に関する情報として抽出してもよい。これによって、ユーザの視聴行為に適応した連想辞書を作成することができる。

また、前記表示情報抽出手段は、前記放送番組の中で所定時間以上表示画面上に表示された放送番組に関する情報を前記表示に関する情報として抽出してもよい。これによって、例えば少しの時間だけ表示された放送番組等をユーザによって視聴されたもの判断せず、除外することができる。

また、前記連想辞書作成装置は、さらに、ユーザの嗜好を表す情報を格納したプロファイルを用いて、前記データベースからユーザの嗜好に適合する情報を嗜好適合情報として抽出する嗜好適合情報抽出手段を備え、前記関連語格納手段は、前記データベースから抽出された前記嗜好適合情報を参照して、前記関連語候補の中から前記関連語探索単語に関連する関連語を選択し、前記関連語探索単語と前記関連語とを関連付けて連想辞書へ格納してもよい。これによって、単語の関連度合をユーザに適応した連想辞書を作成することができる。

また、前記単語選択手段は、前記嗜好適合情報抽出手段により抽出された前記嗜好適合情報を前記ユーザの嗜好を表す情報とし、前記嗜好適合情報から任意の単語を選択して関連語探索単語として、前記嗜好適合情報に含まれる前記関連語探索単語以外の単語を関連語候補として選択してもよい。これによって、ユーザの好みに合った単語のみを記憶した連想辞書を作成することができる。

また、前記単語選択手段は、前記ユーザの嗜好を表す情報を、ユーザの嗜好を表す情報を格納したプロファイルより取得し、前記ユーザの嗜好を表す情報から任意の単語を選択して関連語探索単語として、前記ユーザの嗜好を表す情報に含まれる前記関連語探索単語以外の単語を関連語候補として選択してもよい。これによって、よりユーザの好みに合った単語のみを記憶した連想辞書を作成することができる。

また、前記連想辞書作成装置は、さらに、ユーザが閲覧した表示に関する情報を抽出する表示情報抽出手段と、ユーザの嗜好を表す情報を格納したプロファイルを用いて、前記データベースからユーザの嗜好に適合する情報を嗜好適合情報として抽出する嗜好適合情報抽出手段とを備え、前記単語選択手段は、前記表示情報抽出手段により抽出された前記表示に関する情報を前記ユーザの嗜好を表す情報とし、前記表示に関する情報から任意の単語を選択して関連語探索単語として、前記表示に関する情報に含まれる前記関連語探索単語以外の単語を関連語候補として選択し、前記関連語格納手段は、前記データベースから抽出された前記嗜好適合情報を参照して、前記関連語候補の中から前記関連語探索単語に関連する関連語を選択し、前記関連語探索単語と前記関連語とを関連付けて連想辞書へ格納してもよい。これによって、ユーザの視聴行為に適応した単語のみを記憶し、かつ単語の関連度合がユーザの嗜好に適応した連想辞書を作成することができる。

なお、本発明は、このような連想辞書作成装置として実現することができるだけでなく、このような連想辞書作成装置が備える特徴的な手段をステップとする連想辞書作成方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。

以下、本発明の各実施の形態について、それぞれ図面を参照しながら説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る連想辞書作成装置を含む情報検索装置の構成を示すブロック図である。

この情報検索装置は、単語相互間の関連を格納した連想辞書を作成するとともに、連想辞書を利用して情報検索を行うための装置であり、図１に示すようにコンテンツ記憶部１０１、連想辞書記憶部１０２、連想辞書作成部１０３、入力部１０７、連想検索部１０８を含んで構成される。

コンテンツ記憶部１０１は、テレビ放送番組に関する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関する情報などが格納されている。

連想辞書記憶部１０２は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツ内の複数の単語に対して、ユーザの嗜好を反映した単語間の関係を表す連想辞書が格納されている。図２は、連想辞書記憶部１０２に格納されている連想辞書の一例を示す図である。連想辞書記憶部１０２には、例えば図２に示すように関連のある単語同士を組とした関連語対（関連語１、関連語２）と関連語対の関連度合を表す関連度とが対応付けて格納されており、（関連語対、関連度）として、（（松下太郎、松下次郎）、８０）、（（松下太郎、松下花子）、７０）、（（松下次郎、松下花子）、９０）、（（松下次郎、松下三郎）、８０）、…、が格納されている。

連想辞書作成部１０３は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツに対して、ユーザの嗜好に関する情報であるプロファイルから抽出する単語対の関連度を算出し、算出対象となる単語対と算出される関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２へ格納する連想辞書作成装置であり、プロファイル記憶部１０４、単語選択部１０５、および関連度算出部１０６を備えている。

プロファイル記憶部１０４は、ユーザの嗜好に関する情報であるプロファイルを格納している。一例として、プロファイルには、ユーザの好みのコンテンツが属するジャンル、好みのタイトルや出演者、視聴時間などを含み、それぞれのデータ（ジャンル、タイトル、出演者、視聴時間など）に対応付けられた好みの度合を示す重み値などが格納されている。図３は、プロファイル記憶部１０４に格納されているプロファイルの一例を示す図である。プロファイルには、例えば図３に示すようにデータの種類を示すラベルとデータとデータに対するユーザの好みの度合いを示す重み値とが対応付けて格納されており、（ラベル、データ、重み値）として、（（＜出演者名＞、松下太郎、９０）、（＜出演者名＞、松下次郎、８５）、（＜出演者名＞、松下三郎、８０）、（＜出演者名＞、松下花子、８０）、（＜ジャンル＞、ドラマ、９０）、（＜放送時間＞、１２：００〜１３：００、９０）、…）が格納されている。

単語選択部１０５は、所定の時間毎にプロファイル記憶部１０４に格納されているプロファイルから単語を選択して関連語探索単語とし、さらにプロファイル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。一例として、単語選択部１０５は、プロファイル記憶部１０４に格納される図３のプロファイルからデータを選択して関連語探索単語とし、さらにプロファイルに含まれる関連語探索単語以外のデータを関連語候補として選択する。また、重み値が特定の閾値以上のデータのみを対象として関連語探索単語と関連語候補としてもよい。

関連度算出部１０６は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツを参照して、単語選択部１０５で選択された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、関連語対と関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納する。ここで、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が含まれるコンテンツ数をａ、単語Ｗ１が含まれず単語Ｗ２が含まれるコンテンツ数をｂ、単語Ｗ１が含まれて単語Ｗ２が含まれないコンテンツ数をｃ、単語Ｗ１と単語Ｗ２の両方が含まれないコンテンツ数を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）））で求めることが出来る。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。また、関連度算出部１０６は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツを参照して、単語選択部１０５で選択された関連語探索単語と関連語候補の各単語それぞれに対して、単語の前後のテキストを形態素や単語に分解して、形態素や単語の有無、出現回数、出現頻度（ｔｆ値）とｉｄｆ（inverse document frequency）値を掛け合わせたｔｆ・ｉｄｆ値などを成分としたベクトルを生成しておき、関連語探索単語のベクトルと関連語候補の各単語のベクトル間のコサイン距離やユークリッド距離の逆数などを関連度として算出してもよい。

入力部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、ユーザが検索キーワードを含む検索条件や入力データを入力する。

連想検索部１０８は、入力部１０１から入力される検索条件と検索条件に含まれる検索キーワードに関連する関連語を連想辞書記憶部１０２から取得して検索拡張条件を生成し、検索拡張条件に合致したコンテンツをコンテンツ記憶部１０１から取得し、検索結果として出力する処理部であり、検索条件生成部１０９、および検索部１１０を備えている。

検索条件生成部１０９は、入力部１０１から入力される検索条件に含まれる検索キーワードと所定の閾値以上の関連度で対応づけられる関連語を連想辞書記憶部１０２から取得し、取得された関連語と検索キーワードから検索拡張条件を生成する。

検索部１１０は、検索条件生成部１０９で生成される検索条件に合致したコンテンツをコンテンツ記憶部１０１から取得し、検索結果とする。

このように構成された本実施の形態による情報検索装置において連想辞書を作成する際の動作例について説明する。図４は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。

単語選択部１０５は、所定の時間毎にプロファイル記憶部１０４に格納されているプロファイルから単語を選択して関連語探索単語とし、さらにプロファイル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（ステップＳ１０１）。具体的な一例として、単語選択部１０５は、所定の時間として１週間毎にプロファイル記憶部１０４に格納される図３のプロファイルから単語「松下太郎、松下次郎、…」を関連語探索単語とし、さらに関連語探索単語「松下太郎」に対しては、図３のプロファイルに含まれる関連語探索単語「松下太郎」以外の単語「松下次郎、松下三郎、松下花子、ドラマ、１２：００〜１３：００、…」を関連語候補とし、同様に、他の関連語探索単語「松下次郎、松下三郎、…」に対しても関連語候補を選択する。

関連度算出部１０６は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツを参照して、単語選択部１０５で選択された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Ｓ１０２）、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Ｓ１０３）。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Ｓ１０３でＹＥＳ）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を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納する（ステップＳ１０４）。一方、関連度が所定の閾値以下の場合（ステップＳ１０３でＮＯ）は、何も処理を行わない。これらの処理（ステップＳ１０２〜ステップＳ１０４）を関連語候補に含まれる全単語に対して行い（ステップＳ１０５）、さらにこれらの処理（ステップＳ１０２〜ステップＳ１０５）を全関連語探索単語に対して行う（ステップＳ１０６）。上記の例では、関連度算出部１０６は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツを参照して、単語選択部１０５で選択されるそれぞれの関連語探索単語「松下太郎、松下次郎、…」に対して、それぞれの関連語候補「松下次郎、松下三郎、松下花子、ドラマ、１２：００〜１３：００、…」、「松下太郎、松下三郎、松下花子、ドラマ、１２：００〜１３：００、…」、…、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、（松下太郎、松下次郎、８０）、（松下太郎、松下三郎、４０）、（松下太郎、松下花子、７０）、（松下太郎、ドラマ、２０）、（松下太郎、１２：００〜１３：００、３０）、（松下次郎、松下太郎、８０）、（松下次郎、松下三郎、８０）、（松下次郎、松下花子、９０）、（松下次郎、ドラマ、１０）、（松下次郎、１２：００〜１３：００、４０）、…、が算出され、関連度が所定の閾値（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）を連想辞書記憶部１０２に格納する。この場合の連想辞書記憶部１０２の内容は図２に示すようになる。

次に、本実施の形態による情報検索装置において情報を検索する際の動作例について説明する。図５は情報を検索する際の動作の流れを示すフローチャートである。

検索条件生成部１０９は、ユーザによって入力部１０７から入力された検索条件を受け付ける（ステップＳ２０１）。上記の例では、一例としてユーザによって入力部１０７から検索条件「松下太郎の番組」が入力されたとする。

次に、検索条件生成部１０９は、入力部１０１から入力された検索条件に含まれる検索キーワードと所定の閾値以上の関連度で対応付けられた関連語を連想辞書記憶部１０２から取得する（ステップＳ２０２）。そして、検索条件生成部１０９は、取得した関連語と検索キーワードとから検索拡張条件を生成する（ステップＳ２０３）。上記の例では、検索条件生成部１０９は、入力部１０１から入力された検索条件「松下太郎の番組」に含まれる検索キーワード「松下太郎」と所定の閾値（一例として所定の閾値を７５とする）以上の関連度で対応付けられる関連語「松下次郎」を連想辞書記憶部１０２から取得し、取得された関連語「松下次郎」、または、検索キーワード「松下太郎」のどちらか一方が含まれるということを表す検索拡張条件「松下太郎＋松下次郎」を生成する。

検索部１１０は、検索条件生成部１０９で生成された検索条件に合致したコンテンツをコンテンツ記憶部１０１から取得し、検索結果とする（ステップＳ２０４）。上記の例では、検索部１１０は、検索条件生成部１０９で生成された検索条件「松下太郎＋松下次郎」から、「松下太郎」または、「松下次郎」のいずれかのキーワードが含まれるコンテンツをコンテンツ記憶部１０１から取得し、検索結果とする。

なお、本実施の形態では、単語選択部１０５は、所定の時間毎にプロファイル記憶部１０４に格納されているプロファイルから関連語探索単語と関連語候補とを選択しているが、所定の時間毎ではなくプロファイルが更新される度に関連語探索単語と関連語候補とを選択するようにしてもよい。こうすることで、ユーザの嗜好の変化に時間差を生ずることなく関連語対を取得することができる。

また、本実施の形態では、関連度算出部１０６は、単語選択部１０５で選択された関連語探索単語と関連語候補の全単語とに対して関連度を算出し、関連度が所定の閾値よりも大きい場合は、関連語探索単語と関連語候補の単語を関連語対とし、関連語対と関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納しているが、これに限られるものではない。例えば、関連度算出部１０６は、新たに単語選択部１０５で選択される関連語対とその関連度を算出する際に、連想辞書記憶部１０２に記憶されている全関連度を減衰させた後、新たに関連度が算出された関連語対と同じ関連語対が連想辞書記憶部１０２に既に存在する場合、既に連想辞書記憶部１０２に記憶されている関連度と関連度算出部１０６で新たに求められた関連度を加算することで更新するようにしてもよい。この場合、関連度算出部１０６において、（関連語探索単語、関連語候補の単語、関連度）として新たに（松下太郎、松下次郎、６０）が算出された場合、図２に示す連想辞書記憶部１０２に記憶されている関連度に減衰パラメータ（一例として、０．８）を乗じて減衰させ、既に存在する関連語対（松下太郎、松下次郎）の減衰後の関連度６４と新たに求められた関連度６０を加えた値１２４を関連語対（松下太郎、松下次郎）の関連度として、連想辞書記憶部１０２に格納する。この結果、連想辞書記憶部１０２の内容は図６に示すように更新される。こうすることで、過去のコンテンツに対する関連度を考慮した関連度を得ることができ、関連度の精度を向上させることができる。

また、例えば、単語選択部１０５で選択された関連語探索単語と関連語候補の全単語とに対して関連度を算出し、関連度が所定の閾値よりも大きいか否かにかかわらず、関連語探索単語と関連語候補の単語を関連語対とし、関連語対と関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納しても構わない。なお、本実施の形態のように、関連度が所定の閾値よりも大きい場合に関連語対と関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納すれば、記憶容量を抑えることができる。

以上のように、本実施の形態によれば、ユーザの嗜好を表す情報であるプロファイルから連想辞書に格納する単語を選択することにより、ユーザの好みに合った単語のみを格納した連想辞書を作成することができる。さらに、ユーザがコンテンツを検索する際に、この作成した連想辞書を利用することで、ユーザの嗜好に合った単語を用いて検索条件の拡張を行うことができる。よって、拡張された検索結果をユーザの嗜好に適応させることができる。

（実施の形態２）
図７は、本発明の実施の形態２に係る連想辞書作成装置を含む情報検索装置の構成を示すブロック図である。ここで、実施の形態１と同一符号の構成要素は同じ動作を行うものとし、それらの詳細な説明は省略する。

本実施の形態の情報検索装置は、単語相互間の関連を格納した連想辞書を作成するとともに、連想辞書を利用して情報検索を行うための装置であり、図７に示すようにコンテンツ記憶部１０１、連想辞書記憶部１０２、入力部１０７、連想検索部１０８、連想辞書作成部２０１、表示部２０４、画面作成部２０５、および放送波受信部２０６を含んで構成される。

表示部２０４は、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ（ＰＤＰ）等で構成され、入力される表示画面情報を表示するものである。放送波受信部２０６は、アンテナ２０７を介してテレビ放送番組等のコンテンツを受信する。

画面作成部２０５は、検索部１１０で検索された検索結果を表示画面情報に変換し、表示部２０４に表示画面情報を出力するとともに、放送波受信部２０６で受信されたテレビ放送番組等のコンテンツを表示部２０４に出力する。さらに、画面作成部２０５は、表示に関する情報として、検索部１１０で検索された検索結果に関するテキスト情報や表示部２０４に表示されたテレビ放送番組等コンテンツに関する情報を抽出し、表示コンテンツ記憶部２０２に格納する。

連想辞書作成部２０１は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツに対して、表示された検索結果から抽出する単語対の関連度を算出し、算出対象となる単語対と算出される関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２へ格納する連想辞書作成装置であり、表示コンテンツ記憶部２０２、単語選択部２０３、および関連度算出部１０６を備えている。

表示コンテンツ記憶部２０２は、表示された検索結果に関するテキスト情報や表示されたコンテンツに関する情報である表示に関する情報を記憶する。単語選択部２０３は、表示コンテンツ記憶部２０２に新たなテキスト情報が格納される度に、このテキスト情報に対して形態素解析などを行うことで単語を抽出し、この抽出された単語から単語を選択して関連語探索単語とし、さらに抽出された単語で関連語探索単語以外の単語を関連語候補とした複数の組を生成する。

関連度算出部１０６は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツを参照して、単語選択部２０３で選択された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、関連語対と関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納する。ここで、関連度の算出方法としては実施の形態１と同様の方法を用いる。

このように構成された本実施の形態による情報検索装置において連想辞書を作成する際の動作例について説明する。図８は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。

ここで、画面作成部２０５は、検索部１１０で検索された検索結果を表示画面情報に変換し、表示部２０４に表示画面情報を出力、または放送波受信部２０６で受信されたテレビ放送番組等のコンテンツを表示部２０４に出力しているものとする。一例として、検索結果を表示している場合は、ユーザによって検索条件「松下太郎の番組」が入力され、検索結果が「松下太郎」が出演している動画コンテンツと動画コンテンツの説明であるテキスト「出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」とする。一方、テレビ放送番組等のコンテンツを表示している場合は、コンテンツに関するテキスト情報として「出演：松下次郎、松下花代」を有するコンテンツを表示しているとする。

まず、画面作成部２０５は、検索部１１０で検索される検索結果を表示している場合には検索結果に関するテキスト情報を、放送波受信部２０６で受信されたコンテンツを表示している場合には、コンテンツに関するテキスト情報を、表示に関する情報として表示コンテンツ記憶部２０２へ格納する（ステップＳ３０１）。なお、放送波受信部２０６で受信されたコンテンツを表示している場合には、所定時間（例えば１０分等）以上表示されていれば、コンテンツに関するテキスト情報を表示コンテンツ記憶部２０２へ格納するものとしても構わない。上記の例の検索結果を表示している場合には、画面作成部２０５は、検索部１１０で検索された「松下太郎」が出演している動画コンテンツの説明であるテキスト「出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」を表示コンテンツ記憶部２０２へ格納する。また、上記の例の放送波受信部２０６で受信されたコンテンツを表示している場合には、「出演：松下次郎、松下花代」を表示コンテンツ記憶部２０２へ格納する。

単語選択部２０３は、表示コンテンツ記憶部２０２に画面作成部２０５からテキスト情報が格納されると、このテキスト情報に対して形態素解析などを行うことで単語を抽出し、この抽出された単語から単語を選択して関連語探索単語とし、さらに抽出された単語で関連語探索単語以外の単語を関連語候補とした複数の組を生成する（ステップＳ３０２）。例えば、テキスト「出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」が表示コンテンツ記憶部２０２へ格納された場合には、単語選択部２０３は、「出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」に対して形態素解析を行うことで、例えば名前を表す単語「松下太郎、松下花子、松下三郎」を抽出し、（関連語探索単語、（関連語候補））として（松下太郎、（松下花子、松下三郎））、（松下花子、（松下太郎、松下三郎））、（松下三郎、（松下太郎、松下花子））を生成する。

関連度算出部１０６は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツを参照して、単語選択部１０５で選択された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Ｓ３０３）、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Ｓ３０４）。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Ｓ３０４でＹＥＳ）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を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納する（ステップＳ３０５）。ここで、新たに関連度が算出された関連語対は、１つの単語が関連語探索単語となる場合と関連語候補の単語となる場合とがあるので重複することになるが、この重複は省いた上で連想辞書記憶部１０２に格納する。一方、関連度が所定の閾値以下の場合（ステップＳ３０４でＮＯ）は、何も処理を行わない。これらの処理（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５）を関連語候補に含まれる全単語に対して行い（ステップＳ３０６）、さらにこれらの処理（ステップＳ３０３〜ステップＳ３０６）を全関連語探索単語に対して行う（ステップＳ３０７）。上記の例では、関連度算出部１０６は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツを参照して、単語選択部１０５で選択された（関連語探索単語、（関連語候補））の組である（松下太郎、（松下花子、松下三郎））、（松下花子、（松下太郎、松下三郎））、（松下三郎、（松下太郎、松下花子））に対して、それぞれの関連語探索単語と関連語候補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、（松下太郎、松下花子、６０）、（松下太郎、松下三郎、４０）、（松下花子、松下太郎、６０）、（松下花子、松下三郎、７０）、（松下三郎、松下太郎、４０）、（松下三郎、松下花子、７０）が算出され、関連度が所定の閾値（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）を図２に示す連想辞書記憶部１０２に記憶されている関連度に減衰パラメータ（一例として、０．８）を乗じて減衰させた後の連想辞書記憶部１０２に加える。この場合の連想辞書記憶部１０２の内容は図９に示すようになる。

なお、本実施の形態では、関連度算出部１０６は、連想辞書記憶部１０２を更新する際に、連想辞書記憶部１０２に記憶されている全関連度を減衰させた後、新たに関連度が算出された関連語対と同じ関連語対が連想辞書記憶部１０２に既に存在する場合、既に連想辞書記憶部１０２に格納されている関連度と関連度算出部１０６で新たに求められた関連度とを加算することで更新しているが、これに限られるものではない。例えば、関連度算出部１０６は、新たに関連度が算出された関連語対をそのまま関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、動画コンテンツを検索したが、これに限定されることはなく、ハイパーテキストやインターネット上のＷＥＢページでもよい。この場合、画面作成部２０５は、検索部１１０で検索されるハイパーテキストやＷＥＢページの表示テキストを表示コンテンツ記憶部２０２に格納し、さらに、検索されたハイパーテキストやＷＥＢページのテキストを表示画面情報に変換し、表示部２０４に表示画面情報を出力する。具体的な一例として、図１０に示すＨＴＭＬ言語で記述されたファイル「ｎａｍｅ．ｈｔｍｌ」が検索部１１０で検索された場合、画面作成部２０５は、ファイル「ｎａｍｅ．ｈｔｍｌ」より図１１（ｂ）に示す表示テキスト「松下太郎、松下花子、松下三郎、松下次郎」を表示コンテンツ記憶部２０２に格納し、さらに、ファイル「ｎａｍｅ．ｈｔｍｌ」を表示画面情報に変換し、表示部２０４に図１１（ａ）に示すように表示画面情報を出力する。さらに、画面作成部２０５は、表示部２０４にテキストが全て表示されない場合、表示されたテキストのみを表示コンテンツ記憶部２０２に格納するようにしてもよい。上記の実施例では、一例として表示部に図１０のＨＴＭＬ言語で記述されたファイル「ｎａｍｅ．ｈｔｍｌ」が図１２（ａ）に示すように表示された場合、画面作成部２０５は、図１２（ｂ）に示すように表示テキスト「松下太郎、松下花子、松下三郎」のみを表示コンテンツ記憶部２０２に格納する。こうすることで、ユーザが視聴したコンテンツのテキストから抽出される単語のみから連想辞書を作成することができ、ユーザの視聴行為に適応した連想辞書を作成することができる。また、画面作成部２０５は、表示部２０４に所定時間以上表示されたテキストを表示されたテキストとして扱っても構わない。これによって、単にスクロール時に表示されただけであってユーザによって閲覧されていないテキストを除くことができる。

また、画面作成部２０５は、検索部１１０で検索されるコンテンツに関するテキスト情報を表示コンテンツ記憶部２０２に格納したが、コンテンツが動画コンテンツで動画コンテンツの各シーンやフレーム毎に対応するテキストが存在する場合、画面作成部２０５は、ユーザが視聴した動画コンテンツのシーンやフレームに対応するテキストのみを表示コンテンツ記憶部２０２に格納するようにしてもよい。こうすることで、ユーザが視聴した動画コンテンツのシーンやフレームに対応するテキストのみから連想辞書を作成することができ、動画コンテンツに対してユーザの視聴行為に適応した精度の高い連想辞書を作成することができる。

以上のように、本実施の形態によれば、ユーザが視聴したコンテンツに関するテキストから連想辞書に格納する単語を選択することにより、ユーザの視聴行為に適応した連想辞書を作成することができる。さらに、ユーザがコンテンツを検索する際に、この作成した連想辞書を利用することで、ユーザの視聴行為に合った単語を用いて検索条件の拡張を行うことができる。よって、拡張された検索結果をユーザに視聴行為に適応させることができる。

（実施の形態３）
図１３は、本発明の実施の形態３に係る連想辞書作成装置を含む情報検索装置の構成を示すブロック図である。ここで、実施の形態１と同一符号の構成要素は同じ動作を行うものとし、それらの詳細な説明は省略する。

本実施の形態の情報検索装置は、単語相互間の関連を格納した連想辞書を作成するとともに、連想辞書を利用して情報検索を行うための装置であり、図１３に示すようにコンテンツ記憶部１０１、連想辞書記憶部１０２、入力部１０７、連想検索部１０８、および連想辞書作成部３０１を含んで構成される。

連想辞書作成部３０１は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツからユーザの嗜好に合ったコンテンツに関するテキストとして嗜好適合情報を抽出し、さらに、嗜好適合情報に対して、嗜好適合情報から抽出する単語対の関連度を算出し、算出対象となる単語対と算出される関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２へ格納する連想辞書作成装置であり、プロファイル記憶部１０４、嗜好コンテンツ抽出部３０２、嗜好適合情報記憶部３０３、単語選択部３０４、および関連度算出部３０５を備えている。

嗜好適合情報記憶部３０３は、ユーザの嗜好に合ったコンテンツに関するテキストである嗜好適合情報を格納する。嗜好コンテンツ抽出部３０２は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツからプロファイル記憶部１０４に格納されるユーザの嗜好に関する情報であるプロファイルを用いてユーザの嗜好に合ったコンテンツに関するテキストである嗜好適合情報を抽出し、嗜好適合情報記憶部３０３へ格納する。

単語選択部３０４は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納される嗜好適合情報に対して形態素解析などを行うことで単語を抽出し、この抽出された単語から単語を選択して関連語探索単語とし、さらに抽出された単語で関連語探索単語以外の単語を関連語候補とした複数の組を生成する。

関連度算出部３０５は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納されている嗜好適合情報を参照して、単語選択部３０４で選択される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連想辞書記憶部１０２へ格納する。ここで、関連度の算出方法としては実施形態１と同様の方法を用いる。

このように構成された本実施の形態による情報検索装置において連想辞書を作成する際の動作例について説明する。図１４は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。

嗜好コンテンツ抽出部３０２は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツからプロファイル記憶部１０４に格納されている例えば図３に示すようなプロファイルを用いてユーザの嗜好に合ったコンテンツに関するテキストである嗜好適合情報を抽出し、嗜好適合情報記憶部３０３に格納する（ステップＳ４０１）。具体的な一例として、嗜好コンテンツ抽出部３０２は、プロファイル記憶部１０４から、（ラベル、データ、重み値）を取得し、コンテンツ記憶部１０１に格納される各コンテンツに関する各テキストそれぞれに対し、テキストにデータのキーワードが含まれる場合、そのキーワードに対する重みを加算し、その加算した結果が所定の閾値を超えた場合は、その閾値を超えたテキストを嗜好適合情報記憶部３０３に格納する。一例として、嗜好コンテンツ抽出部３０２が、テキスト「ジャンル：ドラマ、出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」をコンテンツ記憶部１０１から抽出し、嗜好適合情報として嗜好適合情報記憶部３０３に格納する。

単語選択部３０４は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納される嗜好適合情報に対して形態素解析などを行うことで単語を抽出し、この抽出された単語から単語を選択して関連語探索単語とし、さらに抽出された単語で関連語探索単語以外の単語を関連語候補とした複数の組を生成する（ステップＳ４０２）。上記の例では、単語選択部３０４は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納されたテキスト「ジャンル：ドラマ、出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」に対して形態素解析を行うことで、例えば名前を表す単語「松下太郎、松下花子、松下三郎」を抽出し、（関連語探索単語、（関連語候補））として（松下太郎、（松下花子、松下三郎））、（松下花子、（松下太郎、松下三郎））、（松下三郎、（松下太郎、松下花子））を生成する。

関連度算出部３０５は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納される嗜好適合情報を参照して、単語選択部３０４で選択された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Ｓ４０３）、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Ｓ４０４）。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Ｓ４０４でＹＥＳ）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連想辞書記憶部１０２に格納する（ステップＳ４０５）。ここで、新たに関連度が算出された関連語対は、１つの単語が関連語探索単語となる場合と関連語候補の単語となる場合とがあるので重複することになるが、この重複は省いた上で連想辞書記憶部１０２に格納する。一方、関連度が所定の閾値以下の場合（ステップＳ４０４でＮＯ）は、何も処理を行わない。これらの処理（ステップＳ４０３〜ステップＳ４０５）を関連語候補に含まれる全単語に対して行い（ステップＳ４０６）、さらにこの処理（ステップＳ４０３〜ステップＳ４０６）を全関連語探索単語に対して行う（ステップＳ４０７）。上記の例では、関連度算出部３０５は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納されている嗜好適合情報を参照して、単語選択部３０４で選択される（関連語探索単語、（関連語候補））の組である（松下太郎、（松下花子、松下三郎））、（松下花子、（松下太郎、松下三郎））、（松下三郎、（松下太郎、松下花子））に対して、それぞれの関連語探索単語と関連語候補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、（松下太郎、松下花子、６０）、（松下太郎、松下三郎、４０）、（松下花子、松下太郎、６０）、（松下花子、松下三郎、７０）、（松下三郎、松下太郎、４０）、（松下三郎、松下花子、７０）が算出され、関連度が所定の閾値（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）を連想辞書記憶部１０２に格納する。この場合の連想辞書記憶部１０２の内容は図１５に示すようになる。

また、情報を検索する際の動作については、実施の形態１と同じであるので、それらの詳細な説明は省略する。

なお、本実施の形態では、関連度算出部３０５は、単語選択部３０４で選択される関連語探索単語と関連語候補の全単語とに対して関連度を算出し、関連度が所定の閾値よりも大きい場合は、関連語探索単語と関連語候補の単語を関連語対として、関連語対と関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納しているが、これに限られるものではない。例えば、関連度算出部３０５は、新たに単語選択部３０４で選択される関連語対とその関連度を算出する際に、連想辞書記憶部１０２に記憶されている全関連度を減衰させた後、新たに関連度が算出された関連語対と同じ関連語対が連想辞書記憶部１０２に既に存在する場合、既に連想辞書記憶部１０２に格納されている関連度と関連度算出部３０５で新たに求められた関連度を加算することで更新するようにしてもよい。この場合、関連度算出部３０５は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納されている嗜好適合情報を参照して、単語選択部３０４で選択された（関連語探索単語、（関連語候補））の組である（松下太郎、（松下花子、松下三郎））、（松下花子、（松下太郎、松下三郎））、（松下三郎、（松下太郎、松下花子））に対して、それぞれの関連語探索単語と関連語候補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、（松下太郎、松下花子、６０）、（松下太郎、松下三郎、４０）、（松下花子、松下太郎、６０）、（松下花子、松下三郎、７０）、（松下三郎、松下太郎、４０）、（松下三郎、松下花子、７０）が算出され、関連度が所定の閾値（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）を図２に示す連想辞書記憶部１０２に記憶されている関連度を減衰パラメータ（一例として、０．８）を乗じて減衰させた後の連想辞書記憶部１０２に加える。この場合の連想辞書記憶部１０２の内容は図９に示すようになる。こうすることで、過去のコンテンツに対する関連度を考慮した関連度を得ることができ、関連度の精度を向上させることができる。

また、本実施の形態では、単語選択部３０４は、嗜好適合情報記憶部３０３から関連語探索単語と関連語候補を選択したが、例えば図１６に示すように、実施の形態１と同様にプロファイル記憶部１０４から関連語探索単語と関連語候補を選択するようにしてもよい。さらに重み値が特定の閾値以上のデータのみを対象として関連語探索単語と関連語候補としてもよい。こうすることで、ユーザの嗜好が強く反映されたデータのみを連想辞書記憶部１０２に格納するので、連想辞書記憶部１０２に格納される単語にユーザの嗜好をより強く反映することができる。

以上のように、本実施の形態によれば、ユーザの嗜好に合ったコンテンツから連想辞書に格納する単語を選択し、かつ、関連度合も計算することにより、ユーザの好みに合った単語のみを格納し、かつ単語の関連度合もユーザに適応した連想辞書を作成することができる。さらに、ユーザがコンテンツを検索する際に、この作成した連想辞書を利用することで、ユーザの嗜好に合った連想を行いユーザの嗜好に合った単語を用いて検索条件の拡張を行うことできる。よって、拡張された検索結果をユーザの嗜好により一層適応させることができる。

（実施の形態４）
図１７は、本発明の実施の形態４に係る連想辞書作成装置を含む情報検索装置の構成を示すブロック図である。ここで、実施の形態１〜３と同一符号の構成要素は同じ動作を行うものとし、それらの詳細な説明は省略する。

本実施の形態の情報検索装置は、単語相互間の関連を格納した連想辞書を作成するとともに、連想辞書を利用して情報検索を行うための装置であり、図１７に示すようにコンテンツ記憶部１０１、連想辞書記憶部１０２、入力部１０７、連想検索部１０８、表示部２０４、画面作成部２０５、放送波受信部２０６、および連想辞書作成部４０１を含んで構成される。

連想辞書作成部４０１は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツからユーザの嗜好に合ったコンテンツに関するテキストとして嗜好適合情報を抽出し、さらに、嗜好適合情報に対して、表示された検索結果から抽出する単語対の関連度を算出し、算出対象となる単語対と算出される関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２へ格納する連想辞書作成装置であり、プロファイル記憶部１０４、嗜好コンテンツ抽出部３０２、嗜好適合情報記憶部３０３、表示コンテンツ記憶部２０２、単語選択部２０３、および関連度算出部３０５を備えている。

嗜好適合情報記憶部３０３は、ユーザの嗜好に合ったコンテンツに関するテキストである嗜好適合情報を格納する。嗜好コンテンツ抽出部３０２は、コンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツからプロファイル記憶部１０４に格納されるユーザの嗜好に関する情報であるプロファイルを用いてユーザの嗜好に合ったコンテンツに関するテキストである嗜好適合情報を抽出し、嗜好適合情報記憶部３０３へ格納する。

表示コンテンツ記憶部２０２は、表示された検索結果に関するテキスト情報や表示されたコンテンツに関する情報である表示に関する情報を記憶する。単語選択部２０３は、表示コンテンツ記憶部２０２に新たなテキスト情報が格納される度に、このテキスト情報に対して形態素解析などを行うことで単語を抽出し、この抽出された単語から単語を選択して関連語探索単語とし、さらに抽出された単語で関連語探索単語以外の単語を関連語候補とした複数の組を生成する。

関連度算出部３０５は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納されている嗜好適合情報を参照して、単語選択部３０４で選択される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連想辞書記憶部１０２へ格納する。ここで、関連度の算出方法としては実施形態１と同様の方法を用いる。

このように構成された本実施の形態による情報検索装置において連想辞書を作成する際の動作例について説明する。図１８は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。

ここで、画面作成部２０５は、実施の形態２と同様に検索部１１０で検索された検索結果を表示画面情報に変換し、表示部２０４に表示画面情報を出力、または放送波受信部２０６で受信されたテレビ放送番組等のコンテンツを表示部２０４に出力しているものとする。一例として、検索結果を表示している場合は、ユーザによって検索条件「松下太郎の番組」が入力され、検索結果が「松下太郎」が出演している動画コンテンツと動画コンテンツの説明であるテキスト「出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」とする。一方、テレビ放送番組等のコンテンツを表示している場合は、コンテンツに関するテキスト情報として「出演：松下次郎、松下花代」を有するコンテンツを表示しているとする。

まず、画面作成部２０５は、実施の形態２と同様に検索部１１０で検索される検索結果を表示している場合には検索結果に関するテキスト情報を、放送波受信部２０６で受信されたコンテンツを表示している場合には、コンテンツに関するテキスト情報を、表示に関する情報として表示コンテンツ記憶部２０２へ格納する（ステップＳ５０１）。なお、放送波受信部２０６で受信されたコンテンツを表示している場合には、所定時間（例えば１０分等）以上表示されていれば、コンテンツに関するテキスト情報を表示コンテンツ記憶部２０２へ格納するものとしても構わない。上記の例の検索結果を表示している場合には、画面作成部２０５は、検索部１１０で検索された「松下太郎」が出演している動画コンテンツの説明であるテキスト「出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」を表示コンテンツ記憶部２０２へ格納する。また、上記の例の放送波受信部２０６で受信されたコンテンツを表示している場合には、「出演：松下次郎、松下花代」を表示コンテンツ記憶部２０２へ格納する。

次に、嗜好コンテンツ抽出部３０２は、実施の形態３と同様にコンテンツ記憶部１０１に格納されているコンテンツからプロファイル記憶部１０４に格納されている例えば図３に示すようなプロファイルを用いてユーザの嗜好に合ったコンテンツに関するテキストである嗜好適合情報を抽出し、嗜好適合情報記憶部３０３に格納する（ステップＳ５０２）。具体的な一例として、嗜好コンテンツ抽出部３０２は、プロファイル記憶部１０４から、（ラベル、データ、重み値）を取得し、コンテンツ記憶部１０１に格納される各コンテンツに関する各テキストそれぞれに対し、テキストにデータのキーワードが含まれる場合、そのキーワードに対する重みを加算し、その加算した結果が所定の閾値を超えた場合は、その閾値を超えたテキストを嗜好適合情報記憶部３０３に格納する。一例として、嗜好コンテンツ抽出部３０２が、テキスト「ジャンル：ドラマ、出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」、…、をコンテンツ記憶部１０１から抽出し、嗜好適合情報として嗜好適合情報記憶部３０３に格納する。

単語選択部２０３は、表示コンテンツ記憶部２０２に画面作成部２０５からテキスト情報が格納されると、このテキスト情報に対して形態素解析などを行うことで単語を抽出し、この抽出された単語から単語を選択して関連語探索単語とし、さらに抽出された単語で関連語探索単語以外の単語を関連語候補とした複数の組を生成する（ステップＳ５０３）。例えば、テキスト「出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」が表示コンテンツ記憶部２０２へ格納された場合には、単語選択部２０３は、「出演：松下太郎、松下花子、松下三郎」に対して形態素解析を行うことで、例えば名前を表す単語「松下太郎、松下花子、松下三郎」を抽出し、（関連語探索単語、（関連語候補））として（松下太郎、（松下花子、松下三郎））、（松下花子、（松下太郎、松下三郎））、（松下三郎、（松下太郎、松下花子））を生成する。

関連度算出部３０５は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納される嗜好適合情報を参照して、単語選択部２０３で選択された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Ｓ５０４）、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Ｓ５０５）。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Ｓ５０５でＹＥＳ）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連想辞書記憶部１０２に格納する（ステップＳ５０６）。ここで、新たに関連度が算出された関連語対は、１つの単語が関連語探索単語となる場合と関連語候補の単語となる場合とがあるので重複することになるが、この重複は省いた上で連想辞書記憶部１０２に格納する。一方、関連度が所定の閾値以下の場合（ステップＳ５０５でＮＯ）は、何も処理を行わない。これらの処理（ステップＳ５０４〜ステップＳ４０６）を関連語候補に含まれる全単語に対して行い（ステップＳ５０７）、さらにこの処理（ステップＳ５０４〜ステップＳ５０７）を全関連語探索単語に対して行う（ステップＳ５０８）。

上記の例では、関連度算出部３０５は、嗜好適合情報記憶部３０３に格納されている嗜好適合情報を参照して、単語選択部２０３で選択される（関連語探索単語、（関連語候補））の組である（松下太郎、（松下花子、松下三郎））、（松下花子、（松下太郎、松下三郎））、（松下三郎、（松下太郎、松下花子））に対して、それぞれの関連語探索単語と関連語候補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、（松下太郎、松下花子、６０）、（松下太郎、松下三郎、４０）、（松下花子、松下太郎、６０）、（松下花子、松下三郎、７０）、（松下三郎、松下太郎、４０）、（松下三郎、松下花子、７０）が算出され、関連度が所定の閾値（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）を図２に示す連想辞書記憶部１０２に記憶されている関連度に減衰パラメータ（一例として、０．８）を乗じて減衰させた後の連想辞書記憶部１０２に加える。この場合の連想辞書記憶部１０２の内容は図９に示すようになる。

なお、本実施の形態では、関連度算出部３０５は、連想辞書記憶部１０２を更新する際に、連想辞書記憶部１０２に記憶されている全関連度を減衰させた後、新たに関連度が算出された関連語対と同じ関連語対が連想辞書記憶部１０２に既に存在する場合、既に連想辞書記憶部１０２に格納されている関連度と関連度算出部３０５で新たに求められた関連度とを加算することで更新しているが、これに限られるものではない。例えば、関連度算出部３０５は、新たに関連度が算出された関連語対をそのまま関連度を対応付けて連想辞書記憶部１０２に格納するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、動画コンテンツを検索したが、これに限定されることはなく、ハイパーテキストやインターネット上のＷＥＢページでもよい。この場合、画面作成部２０５は、検索部１１０で検索されるハイパーテキストやＷＥＢページの表示テキストを表示コンテンツ記憶部２０２に格納し、さらに、検索されたハイパーテキストやＷＥＢページのテキストを表示画面情報に変換し、表示部２０４に表示画面情報を出力する。具体的な一例として、図１０に示すＨＴＭＬ言語で記述されたファイル「ｎａｍｅ．ｈｔｍｌ」が検索部１１０で検索された場合、画面作成部２０５は、ファイル「ｎａｍｅ．ｈｔｍｌ」より図１１（ｂ）に示す表示テキスト「松下太郎、松下花子、松下三郎、松下次郎」を表示コンテンツ記憶部２０２に格納し、さらに、ファイル「ｎａｍｅ．ｈｔｍｌ」を表示画面情報に変換し、表示部２０４に図１１（ａ）に示すように表示画面情報を出力する。さらに、画面作成部２０５は、表示部２０４にテキストが全て表示されない場合、表示されたテキストのみを表示コンテンツ記憶部２０２に格納するようにしてもよい。上記の実施例では、一例として表示部に図１０のＨＴＭＬ言語で記述されたファイル「ｎａｍｅ．ｈｔｍｌ」が図１２（ａ）に示すように表示された場合、画面作成部２０５は、図１２（ｂ）に示すように表示テキスト「松下太郎、松下花子、松下三郎」のみを表示コンテンツ記憶部２０２に格納する。こうすることで、ユーザが視聴したコンテンツのテキストから抽出される単語のみから連想辞書を作成することができ、ユーザの視聴行為に適応した連想辞書を作成することができる。また、画面作成部２０５は、表示部２０４に所定時間以上表示されたテキストを表示されたテキストとして扱っても構わない。これによって、単にスクロール時に表示されただけであってユーザによって閲覧されていないテキストを除くことができる。

また、画面作成部２０５は、検索部１１０で検索されるコンテンツに関するテキスト情報を表示コンテンツ記憶部２０２に格納したが、コンテンツが動画コンテンツで動画コンテンツの各シーンやフレーム毎に対応するテキストが存在する場合、画面作成部２０５は、ユーザが視聴した動画コンテンツのシーンやフレームに対応したテキストのみを表示コンテンツ記憶部２０２に格納するようにしてもよい。こうすることで、ユーザが視聴した動画コンテンツのシーンやフレームに対応したテキストのみから連想辞書を作成することができ、動画コンテンツに対してユーザの視聴行為に適応した精度の高い連想辞書を作成することができる。

以上のように、本実施の形態によれば、ユーザが視聴したコンテンツに関するテキストから連想辞書に記憶する単語を選択し、さらに、ユーザの嗜好に合ったコンテンツに対して関連度合を計算することにより、ユーザの視聴行為に適応した単語のみを記憶し、かつ単語の関連度合がユーザの嗜好に適応した連想辞書を作成することができる。さらに、ユーザがコンテンツを検索する際に、この作成した連想辞書を利用することで、ユーザの嗜好に合った連想を行いユーザの視聴行為に適応した単語を用いて検索条件の拡張を行うことできる。よって、拡張された検索結果をユーザの視聴行為に、さらに連想をユーザの嗜好に適応させることができる。

なお、上記実施の形態１において、コンテンツ記憶部１０１は検索対象となる情報が格納されたデータベースに、単語選択部１０５は単語選択手段に、関連度算出部１０６は関連語格納手段に、それぞれ相当する。

また、上記実施の形態２において、単語選択部２０３は単語選択手段に、画面作成部２０５は表示情報抽出手段に、関連度算出部１０６は関連語格納手段に、検索部１１０は検索手段に、それぞれ相当する。

また、上記実施の形態３において、嗜好コンテンツ抽出部３０２は嗜好適合情報抽出手段に、単語選択部３０４は単語選択手段に、関連度算出部３０５は関連語格納手段に、それぞれ相当する。

また、上記実施の形態４において、嗜好コンテンツ抽出部３０２は嗜好適合情報抽出手段に、単語選択部２０３は単語選択手段に、関連度算出部３０５は関連語格納手段に、画面作成部２０５は表示情報抽出手段に、検索部１１０は検索手段に、それぞれ相当する。

本発明に係る連想辞書作成装置は、連想辞書を利用して検索条件の拡張を行う際に拡張のために付加される検索条件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１は、本発明の実施の形態１に係る連想辞書作成装置を含む情報検索装置の構成を示すブロック図である。 図２は、連想辞書記憶部に格納されている連想辞書の一例を示す図である。 図３は、プロファイル記憶部に格納されているプロファイルの一例を示す図である。 図４は、実施の形態１の情報検索装置において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５は、実施の形態１の情報検索装置において情報を検索する際の動作の流れを示すフローチャートである。 図６は、連想辞書記憶部に格納されている連想辞書の一例を示す図である。 図７は、本発明の実施の形態２に係る連想辞書作成装置を含む情報検索装置の構成を示すブロック図である。 図８は、実施の形態２の情報検索装置において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９は、連想辞書記憶部に格納されている連想辞書の一例を示す図である。 図１０は、実施の形態２、４の情報検索装置で検索されるコンテンツの内容の一例を示す図である。 図１１は、実施の形態２、４の情報検索装置の（ａ）表示部に表示される内容の一例、（ｂ）表示コンテンツ記憶部に格納される内容の一例、を示す図である。 図１２は、実施の形態２、４の情報検索装置の（ａ）表示部に表示される内容の一例、（ｂ）表示コンテンツ記憶部に格納される内容の一例、を示す図である。 図１３は、本発明の実施の形態３に係る連想辞書作成装置を含む情報検索装置の構成を示すブロック図である。 図１４は、実施の形態３の情報検索装置において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１５は、連想辞書記憶部に格納されている連想辞書の一例を示す図である。 図１６は、本発明の実施の形態３に係る連想辞書作成装置を含む情報検索装置の他の構成を示すブロック図である。 図１７は、本発明の実施の形態４に係る連想辞書作成装置を含む情報検索装置の構成を示すブロック図である。 図１８は、実施の形態４の情報検索装置において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。

符号の説明

１０１ コンテンツ記憶部
１０２ 連想辞書記憶部
１０３、２０１、３０１、４０１ 連想辞書作成部
１０４ プロファイル記憶部
１０５、２０３、３０４ 単語選択部
１０６、３０５ 関連度算出部
１０７ 入力部
１０８ 連想検索部
１０９ 検索条件生成部
１１０ 検索部
２０２ 表示コンテンツ記憶部
２０４ 表示部
２０５ 画面作成部
２０６ 放送波受信部
３０２ 嗜好コンテンツ抽出部
３０３ 嗜好適合情報記憶部

Claims (15)

1. 複数の単語間の関係を記憶する連想辞書を作成する連想辞書作成装置であって、
   番組情報を格納するコンテンツ記憶手段と、
   前記コンテンツ記憶手段から、ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報を抽出する表示情報抽出手段と、
   前記表示情報抽出手段により抽出された前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報から抽出される単語群であるユーザの嗜好を表す情報から任意の単語を関連語探索単語として選択し、前記ユーザの嗜好を表す情報に含まれる前記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単語選択手段と、
   検索対象となる情報が格納されたデータベースに基づいて、前記関連語候補の中から前記関連語探索単語に関連する関連語を選択し、前記関連語探索単語と前記関連語とを関連付けて連想辞書へ格納する関連語格納手段と
   を備えることを特徴とする連想辞書作成装置。
2. 前記テキスト情報は、番組に関するジャンル、タイトル、出演者、視聴時間の少なくとも1つを含む
   ことを特徴とする請求項１記載の連想辞書作成装置。
3. 前記単語選択手段は、所定の時間毎にユーザの嗜好を表す情報から任意の単語を関連語探索単語として選択し、前記ユーザの嗜好を表す情報に含まれる前記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
   ことを特徴とする請求項１記載の連想辞書作成装置。
4. 前記表示情報抽出手段により抽出したテキスト情報を記憶するプロファイル記憶手段と、
   前記単語選択手段は、ユーザの閲覧に基づいて前記プロファイル記憶手段の情報を更新し、前記更新したプロファイル記憶手段から、ユーザの嗜好を表す情報から任意の単語を関連語探索単語として選択し、前記ユーザの嗜好を表す情報に含まれる前記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
   ことを特徴とする請求項１記載の連想辞書作成装置。
5. 前記ユーザの嗜好を表す情報は、前記単語と前記単語に対するユーザの好みの度合いを示す重み値とを対応付けて格納し、
   前記単語選択手段は、前記ユーザの嗜好を表す情報から所定の重み値以上の単語のみを関連語探索単語と関連語候補として選択する
   ことを特徴とする請求項１記載の連想辞書作成装置。
6. 前記関連語格納手段は、前記関連語探索単語と前記関連語候補との関連度を前記データベースにおける出現頻度に基づいてそれぞれ算出し、算出した関連度が閾値以上である前記関連語候補を前記関連語探索単語に関連する関連語として選択する
   ことを特徴とする請求項１記載の連想辞書作成装置。
7. 前記関連語格納手段は、前記連想辞書に既に関連語対と関連度とが対応付けられて記憶されているときには、算出される前記関連語探索単語と当該関連語探索単語に対応する関連語との関連度とを用いて、前記連想辞書に記憶されている関連語対と関連度とを更新する
   ことを特徴とする請求項６記載の連想辞書作成装置。
8. 前記連想辞書作成装置は、さらに、
   前記データベースからユーザが入力する番組を検索するための検索条件に適合する番組に関するテキスト情報を検索する検索手段を備え、
   前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報は、前記検索手段で検索される番組に関するテキスト情報であり、
   前記表示情報抽出手段は、前記検索手段で検索される番組に関するテキスト情報を前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報として抽出する
   ことを特徴とする請求項１記載の連想辞書作成装置。
9. 前記表示情報抽出手段は、前記検索手段で検索される番組に関するテキスト情報の中で所定時間以上表示画面上に表示された情報を前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報として抽出する
   ことを特徴とする請求項８記載の連想辞書作成装置。
10. 前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報は、ユーザが視聴した放送番組に関するテキスト情報であり、
    前記表示情報抽出手段は、前記ユーザが視聴した放送番組に関するテキスト情報を前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報として抽出する
    ことを特徴とする請求項１記載の連想辞書作成装置。
11. 前記表示情報抽出手段は、前記ユーザが視聴した放送番組の中で所定時間以上表示画面上に表示された放送番組に関するテキスト情報を前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報として抽出する
    ことを特徴とする請求項１０記載の連想辞書作成装置。
12. 前記連想辞書作成装置は、さらに、
    前記ユーザの嗜好を表す情報を用いて、前記データベースからユーザの嗜好に適合する番組に関するテキスト情報を嗜好適合情報として抽出する嗜好適合情報抽出手段を備え、
    前記関連語格納手段は、前記データベースから抽出された前記嗜好適合情報を参照して、前記関連語候補の中から前記関連語探索単語に関連する関連語を選択し、前記関連語探索単語と前記関連語とを関連付けて連想辞書へ格納する
    ことを特徴とする請求項１記載の連想辞書作成装置。
13. 前記単語選択手段は、前記嗜好適合情報抽出手段により抽出された前記嗜好適合情報から任意の単語を選択して関連語探索単語として、前記嗜好適合情報に含まれる前記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
    ことを特徴とする請求項１２記載の連想辞書作成装置。
14. 複数の単語間の関係を記憶する連想辞書を作成する連想辞書作成方法であって、
    コンピュータが、ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報を抽出する表示情報抽出ステップと、
    コンピュータが、前記表示情報抽出ステップで抽出された前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報から抽出される単語群であるユーザの嗜好を表す情報から任意の単語を関連語探索単語として選択し、前記ユーザの嗜好を表す情報に含まれる前記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単語選択ステップと、
    コンピュータが、検索対象となる情報が格納されたデータベースに基づいて、前記関連語候補の中から前記関連語探索単語に関連する関連語を選択し、前記関連語探索単語と前記関連語とを関連付けて連想辞書へ格納する関連語格納ステップと
    を含むことを特徴とする連想辞書作成方法。
15. 複数の単語間の関係を記憶する連想辞書を作成するためのプログラムであって、
    ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報を抽出する表示情報抽出ステップと、
    前記表示情報抽出ステップで抽出された前記ユーザが閲覧した番組に関するテキスト情報から抽出される単語群であるユーザの嗜好を表す情報から任意の単語を関連語探索単語として選択し、前記ユーザの嗜好を表す情報に含まれる前記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単語選択ステップと、
    検索対象となる情報が格納されたデータベースに基づいて、前記関連語候補の中から前記関連語探索単語に関連する関連語を選択し、前記関連語探索単語と前記関連語とを関連付けて連想辞書へ格納する関連語格納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。

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