JP7187816B2 - Search method, search program and search device - Google Patents
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Description
本発明は、検索方法、検索プログラム及び検索装置に関する。 The present invention relates to a search method, search program, and search device.
従来から、ユーザにより入力されたクエリに基づく検索結果を、レーダチャートにより表示させるシステムが知られている。また、従来のシステムでは、例えば、レーダチャートを表示させる際に、ユーザにより入力されたクエリに基づく検索結果の集合から、軸となる項目(単語)を抽出することが知られている。 Conventionally, there has been known a system that displays search results based on a query input by a user using a radar chart. Further, in a conventional system, for example, when displaying a radar chart, it is known to extract a key item (word) from a set of search results based on a query input by a user.
従来の技術では、検索結果の集合からレーダチャートの軸となる単語を抽出しているため、ユーザにより入力されたクエリによっては、レーダチャートが適切な軸で表示されているにも関わらず、クエリと軸との対応関係が明確でない状況が生じうる。このような状況では、ユーザは、検索結果が自身の意図に適合したものであるか否かを速やかに評価することが困難である。 In the conventional technology, words that serve as the axis of the radar chart are extracted from a set of search results. Therefore, depending on the query input by the user, the query A situation may arise in which the corresponding relationship between and the axis is not clear. In such a situation, it is difficult for the user to quickly evaluate whether or not the search result matches his/her intention.
1つの側面では、本発明は、検索結果の評価を適切に行うことを目的としている。 In one aspect, an object of the present invention is to appropriately evaluate search results.
一つの態様では、コンピュータによる検索方法であって、該コンピュータが、クエリに基づき、検索語群を特定し、検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、単語と印象語との関連の強さを示す値と、前記関連の強さを示す値のばらつきを示す値とが対応付けられた印象語マップを用いて作成された変換モデルに対し、前記検索語群に含まれる単語を分散表現したベクトルを入力し、前記検索語群に含まれる単語毎に、前記印象語マップに含まれる各印象語との関連の強さを示す値と、前記ばらつきを示す値とを取得し、前記関連の強さを示す値に応じて、第1特徴語群となる印象語を抽出し、前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群を項目として用いて表示させ、前記第1特徴語群に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語が含まれる場合に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語を特定し、特定された印象語の前記ばらつきを示す値を用いて、前記印象語マップに含まれる印象語のうち、前記第1特徴語群に含まれない印象語の中から、前記第1特徴語群の代わりに前記項目として用いることが可能な印象語である第3特徴語群を特定し、前記第3特徴語群を、前記第1特徴語群と入れ替えることが可能であることを示す通知を表示させる、検索方法である。
In one aspect, a search method by a computer, wherein the computer identifies a search term group based on a query, acquires search result set data using the search term group from search target data, and searches for words and A conversion model created using an impression word map in which a value indicating strength of relationship with an impression word and a value indicating variation in the value indicating strength of relationship are associated with each other; and a value indicating the strength of association with each impression word included in the impression word map and a value indicating the dispersion for each word included in the search word group. and extracting impression words that form the first characteristic word group according to the value indicating the strength of the relationship, and displaying the search result set data using the first characteristic word group as items. and if the first feature word group includes an impression word whose value indicating the variation is greater than the threshold, the impression word whose value indicating the variation is greater than the threshold is specified, and the variation of the identified impression word is determined. out of the impression words included in the impression word map, the impression words not included in the first feature word group may be used as the item instead of the first feature word group. In the retrieval method, a third characteristic word group, which is a possible impression word, is specified, and a notification indicating that the third characteristic word group can be replaced with the first characteristic word group is displayed .
上記各手順は、上記各手順を実現する機能部、各処理としても良く、各処理をコンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。 Each of the above procedures may be a functional unit or each process for realizing each of the above procedures, or may be a computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to execute each process.
検索結果の評価を適切に行うことができる。 Appropriate evaluation of search results.
(第一の実施形態)
以下に図面を参照して、第一の実施形態について説明する。図1は、第一の実施形態の検索システムのシステム構成の一例を示す図である。
(First embodiment)
A first embodiment will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of the system configuration of the search system of the first embodiment.
本実施形態の検索システム100は、検索装置200と、端末装置300とを有する。検索装置200と端末装置300とは、ネットワークを介して接続される。また、本実施形態の検索装置200は、検索装置200による検索処理の対象となる情報が格納された検索対象文書データベース400と通信を行う。本実施形態の検索対象文書データベース400に格納された情報とは、例えば、文書データ等のテキストデータである。
A
本実施形態の検索対象文書データベース400は、例えば、複数のデータベースを含んでも良い。また、本実施形態の検索対象文書データベース400は、検索システム100に含まれても良い。
The search
本実施形態の検索装置200は、端末装置300において、ユーザによってクエリが入力されると、入力されたクエリに基づき、検索対象文書データベース400を検索する。そして、検索装置200は、検索処理を行った結果として取得された検索結果を、レーダチャートによって、端末装置300に表示させる。尚、クエリとは、例えば、端末装置300や検索装置200のユーザが、検索要求を行う際に入力する単語・フレーズ(複合語)のことを示す。
When a user inputs a query in the
このとき、本実施形態の検索装置200は、端末装置300から入力されたクエリに基づき抽出された単語を軸としたレーダチャートを表示させる。
At this time, the
本実施形態では、このように、ユーザにより入力されたクエリに基づき抽出された単語をレーダチャートの軸に用いることで、クエリとレーダチャートの軸との対応関係を明確にすることができる。したがって、本実施形態では、検索結果が自身の意図に適合したものであるか否かをユーザに容易に評価させることができる。このように、本実施形態によれば、検索結果の評価を適切に行うことができる。 In this embodiment, by using the words extracted based on the query input by the user as the axis of the radar chart, it is possible to clarify the correspondence between the query and the axis of the radar chart. Therefore, in this embodiment, it is possible for the user to easily evaluate whether or not the search result matches his/her intention. Thus, according to this embodiment, it is possible to appropriately evaluate search results.
本実施形態の検索装置200は、検索対象インデックス記憶部210と、印象語マップ記憶部220と、検索対象スコア記憶部230、検索処理部240と、を有する。
The
検索対象インデックス記憶部210は、検索対象文書データベース400に格納された各文書データと、各文書データに含まれる単語とを対応付けたインデックス情報を格納する。印象語マップ記憶部220は、単語と印象語との関連を示す印象語マップを格納する。検索対象スコア記憶部230は、検索対象文書データベース400に含まれる文書データについて、各文書データに含まれる単語と印象語との関連を示す印象語スコアリストを格納する。各記憶部の詳細は後述する。
The search target
検索処理部240は、端末装置300からクエリの入力を受け付けると、検索対象インデックス記憶部210を参照して検索対象文書データベース400に対する検索を行い、検索結果としての文書データを取得する。以下の説明では、検索処理部240による検索処理により取得された検索結果を検索結果集合データと呼ぶ。
When the
また、検索処理部240は、印象語マップ記憶部220を参照して、クエリの内容と関連が強い印象語をレーダチャートの軸に選択し、検索結果集合データ毎のレーダチャートを端末装置300に表示させる。
In addition, the
尚、図1の例では、クエリは端末装置300から検索装置200に入力され、レーダチャートは端末装置300に表示されるものとしたが、これに限定されない。クエリは、検索装置200の有する入力装置等によって入力されても良いし、レーダチャートは、検索装置200の有する出力装置(ディスプレイ)等に表示されても良い。
In the example of FIG. 1, the query is input from the
以下に、本実施形態の検索装置200について説明する。図2は、第一の実施形態の検索装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
The
本実施形態の検索装置200は、それぞれバスBで相互に接続されている入力装置21、出力装置22、ドライブ装置23、補助記憶装置24、メモリ装置25、演算処理装置26及びインターフェース装置27を含む情報処理装置である。
The
入力装置21は、各種の情報の入力を行うための装置であり、例えばキーボードやポインティングデバイス等により実現される。出力装置22は、各種の情報の出力を行うためものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インターフェース装置27は、LANカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
The
検索プログラムは、検索装置200を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。検索プログラムは例えば記憶媒体28の配布やネットワークからのダウンロード等によって提供される。検索プログラムを記録した記憶媒体28は、CD-ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ROM、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。
The search program is at least part of various programs that control the
また、検索プログラムは、検索プログラムを記録した記憶媒体28がドライブ装置23にセットされると、記憶媒体28からドライブ装置23を介して補助記憶装置24にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた検索プログラムは、インターフェース装置27を介して補助記憶装置24にインストールされる。
Further, the search program is installed in the
補助記憶装置24は、インストールされた検索プログラムを格納すると共に、必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置25は、検索装置200の起動時に補助記憶装置24から検索プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置26はメモリ装置25に格納された検索プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
The
本実施形態の端末装置300のハードウェア構成は、検索装置200と同様であるから、説明を省略する。尚、端末装置300は、例えば、タブレット型の端末装置や、スマートフォン等であっても良く、入力装置21と出力装置22との代わりに、タッチパネル等により実現される表示操作装置を有していても良い。
Since the hardware configuration of the
次に、図3を参照して、本実施形態の検索装置200の機能について説明する。図3は、第一の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。
Next, with reference to FIG. 3, functions of the
本実施形態の検索装置200は、検索対象インデックス記憶部210、印象語マップ記憶部220、検索対象スコア記憶部230、検索処理部240を有する。
The
検索対象インデックス記憶部210には、インデックス情報211が格納されている。本実施形態のインデックス情報211は、後述するインデックス生成部247による事前処理によって作成される。
印象語マップ記憶部220には、印象語マップ221が格納されている。本実施形態の印象語マップ221は、検索装置200の管理者等によって、予め与えられたものである。
An
検索対象スコア記憶部230には、印象語スコアリスト231が格納されている。印象語スコアリスト231は、後述する検索処理部240の処理によって作成される。
An impression
本実施形態の検索処理部240は、入力受付部241、解析部242、検索部243、印象語スコア出力部244、軸決定部245、出力部246、インデックス生成部247、印象空間学習部248を有する。検索処理部240の有する各部は、検索装置200の有する演算処理装置26が、メモリ装置25等に格納された検索プログラムを読み出して実行することで実現される。
The
本実施形態の入力受付部241は、検索装置200に対する各種の入力を受け付ける。具体的には、入力受付部241は、検索装置200に対するクエリの入力を受け付ける。
The
本実施形態の解析部242は、キーワードや自然文に対し、単語の分割、係り受けの解析、意味の解析等を行う。具体的には、解析部242は、クエリに基づき検索語群を特定したり、検索対象文書データベース400から取得した検索結果の文書データから単語を特定したりする。つまり、本実施形態の解析部242は、クエリから検索語群を特定する特定部の機能を果たす。
The
本実施形態の検索部243は、検索対象インデックス記憶部210を参照して、解析部242により得られた検索語群を含む文書データを特定し、検索対象文書データベース400から、検索結果集合データを取得する。
The
印象語スコア出力部244は、クエリから得られた検索語群に含まれる各単語を、分散表現によってベクトルに変換する。そして、印象語スコア出力部244は、ベクトルに変換された各単語と、後述する変換モデル250とに基づき、検索語群と、印象語マップ221に含まれる印象語との関連の強さを示すスコアを出力する。
The impression word
言い換えれば、印象語スコア出力部244は、ベクトルで表現された単語を、変換モデル250に対する入力として、この単語と、印象語マップ221に含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアを出力する。
In other words, the impression word
本実施形態の単語の分散表現による方法とは、別途与えられる大量の学習データを用いて各単語間の意味的な類似関係(類似度)を推定し、推定した単語間類似度と矛盾しないかたちで、あらかじめ定めた次元数のベクトル空間に各単語を配置することで、単語の意味をベクトルで表現する方法である。以下の説明では、単語の分散表現によって変換された、単語の意味を表現するベクトルを意味ベクトルと呼ぶ。 The method based on distributed representation of words in this embodiment estimates the semantic similarity (similarity) between words using a large amount of training data that is separately given, and In this method, each word is arranged in a vector space having a predetermined number of dimensions, and the meaning of the word is represented by a vector. In the following description, a vector that expresses the meaning of a word that has been converted by distributed representation of the word will be referred to as a semantic vector.
また、本実施形態の印象語とは、形容詞や形容動詞、副詞などの検索結果の印象を想起させる単語である。 Impression words in the present embodiment are words such as adjectives, adjective verbs, and adverbs that evoke impressions of search results.
軸決定部245は、印象語スコア出力部244により出力された単語毎のスコアに応じて、検索結果を表示するためのレーダチャートの軸となる印象語を決定する。レーダチャートの軸とは、言い換えれば、検索結果集合データを表示する際の項目の一つである。
The
本実施形態の出力部246は、軸決定部245により決定された印象語を軸とした、検索結果集合データのレーダチャートを表示させる。
The
つまり、本実施形態の出力部246は、クエリに基づく検索語群による検索処理で取得された検索結果集合データを表示する際に、検索語群と関連の強さに応じて抽出された印象語を項目として表示させる。
In other words, the
本実施形態のインデックス生成部247は、検索対象文書データベース400から、検索対象インデックス記憶部210に格納されたインデックス情報211を作成する。
The
印象空間学習部248は、検索対象文書データベース400に格納された検索対象の文書データと、印象語マップ記憶部220に格納された印象語マップ221とに基づき、変換モデル250を出力する。
The impression
本実施形態のインデックス生成部247と印象空間学習部248の処理は、クエリが入力されてから行われる検索処理の事前処理として、予め行われていることが好ましい。
The processing of the
以下に、本実施形態の事前処理について説明する。はじめに、図4及び図5を参照して、インデックス生成部247によるインデックス情報211の生成について説明する。
The pre-processing of this embodiment will be described below. First, generation of the
図4は、インデックス生成部による処理を説明するフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart for explaining processing by an index generator.
本実施形態のインデックス生成部247は、検索対象文書データベース400を参照し、検索対象文書データベース400に格納された文書データ毎に、ある単語が文書データに含まれるか否かを判定する(ステップS401)。
The
尚、本実施形態では、検索対象文書データベース400に格納された各文書データに、文書データを特定するための識別情報として、文書IDが含まれるものとした。
In this embodiment, each document data stored in the search
続いて、インデックス生成部247は、単語毎に、単語が含まれる文書データの集合を取得し、単語と、取得した文書データの数と、文書データを特定する識別情報である文書IDとを対応付けたインデックス情報211を生成し(ステップS402)、処理を終了する。
Subsequently, the
図5は、インデックス生成部により生成されたインデックス情報の一例を示す図である。図5(a)は、ステップS401の処理の結果として得られる中間データを示す図である。図5(b)は、インデックス情報211の一例を示す図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of index information generated by an index generation unit; FIG. 5A is a diagram showing intermediate data obtained as a result of the process of step S401. FIG. 5B is a diagram showing an example of the
本実施形態のインデックス生成部247は、例えば、文書データに、「これ」、「ペン」、「リンゴ」が含まれるとする。
The
この場合、インデックス生成部247は、検索対象文書データベース400に格納された文書データ毎に、単語「これ」、「ペン」、「リンゴ」のそれぞれが、文書データに含まれるか否かを判定し、判定結果を示す中間データ205を保持する。
In this case, the
図5(a)に示す中間データ205では、単語「これ」は、文書ID「1」の文書データと、文書ID「2」の文書データと、文書ID「N」の文書データに含まれることがわかる。また、単語「ペン」は、文書ID「1」の文書データに含まれることがわかる。また、単語「リンゴ」は、文書ID「2」の文書データに含まれることがわかる。
In the
次に、インデックス生成部247は、各単語に、単語が含まれる文書データの数と、文書IDとを対応付けたインデックス情報211を生成する。
Next, the
図5(b)に示すインデックス情報211は、情報の項目として、キー、マッチ文書数、文書の配列を有する。項目「キー」の値は、文書データに含まれると推定される単語を示す。項目「マッチ文書数」の値は、キーとなる単語が含まれる文書データの数を示す。項目「文書の配列」の値は、キーとなる単語が含まれる文書データの文書IDを示す。尚、項目「文書の配列」の値に含まれる文書IDの数は、項目「マッチ文書数」の値と同数となる。
The
図5(b)のインデックス情報211では、単語「これ」を含む文書データの数は、239個であり、単語「これ」を含む文書データの文書IDは、文書ID「1」、「2」、・・・、「N」となる。
In the
本実施形態のインデックス生成部247は、以上のようにして、インデックス情報211を生成し、検索対象インデックス記憶部210に格納しておく。
The
次に、印象空間学習部248による処理の説明に先立ち、本実施形態の印象語マップ記憶部220に格納された印象語マップ221について説明する。
Next, before explaining the processing by the impression
図6は、第一の実施形態の印象語マップの一例を示す図である。本実施形態の印象語マップ221は、例えば、検索システム100の管理者等により作成され、予め検索装置200に与えられる。より具体的には、印象語マップ221は、例えば、単語と印象語との関連の強さを回答させるアンケート等を多数の人に対して実施し、その結果に基づき作成されたものが、検索装置200に与えられていても良い。
FIG. 6 is a diagram showing an example of an impression word map according to the first embodiment. The
本実施形態の印象語マップ221では、単語毎に、予め用意された印象語との関連の強さを示すスコア(値)が対応付けられている。尚、印象語マップ221に含まれる単語は、検索対象文書データベース400に格納された文書データに含まれると推定される任意の単語であって良い。
In the
また、本実施形態のスコアは、例えば、0から10までの値であり、スコアが「0」の場合は、単語と印象語との関連がなく、スコアが大きくなるほど、単語と印象語との関連が強いことを示す。 In addition, the score of the present embodiment is, for example, a value from 0 to 10. When the score is "0", there is no relationship between the word and the impression word. Indicates that the association is strong.
図6に示す印象語マップ221では、印象語として、「プレミア」、「わいわい」、「隠れ家」、「ひっそり」、「ヘルシー」等が挙げられている。
In the
例えば、印象語マップ221では、単語「デート」は、印象語「プレミア」との関連の強さを示すスコアは「9.21」であり、印象語「わいわい」との関連の強さを示すスコアは「3.23」である。
For example, in the
したがって、単語「デート」は、印象語「わいわい」よりも、印象語「プレミア」との関連の方が強いことがわかる。 Therefore, it can be seen that the word "date" has a stronger relationship with the impression word "premier" than with the impression word "waiwai".
次に、図7を参照して、本実施形態の印象空間学習部248の処理について説明する。図7は、印象空間学習部による処理を説明するフローチャートである。
Next, the processing of the impression
本実施形態の印象空間学習部248は、検索対象文書データベース400を参照し、検索対象文書データベース400に含まれる各文書データを入力として、各文書データに含まれる単語の分散表現を、教師なし学習する(ステップS701)。言い換えれば、印象空間学習部248は、各文書データに含まれる単語の意味ベクトルを内部的に保持する。
The impression
続いて、印象空間学習部248は、印象語マップ221を参照し、各単語の分散表現に対する、印象語マップ221に含まれる印象語に対応するスコアを教師あり学習する(ステップS702)。言い換えれば、印象空間学習部248は、印象語マップ221を参照して、各単語の意味ベクトルと、この単語と対応付けられた各印象語との関連の強さを示すスコアとの関係を機械学習しておく。
Subsequently, the impression
続いて、印象空間学習部248は、学習した結果を変換モデル250として出力し、保持する(ステップS703)。つまり、本実施形態の変換モデル250は、分散表現によって得られた単語の意味ベクトルを入力とし、この単語と対応付けられた印象語毎のスコアを出力とするモデルである。
Subsequently, the impression
以上が、インデックス生成部247よる事前処理と、印象空間学習部248による事前処理である。
The preliminary processing by the
次に、図8を参照して、本実施形態の検索対象スコア記憶部230に格納された印象語スコアリスト231について説明する。
Next, the impression
図8は、印象語スコアリストの一例を示す図である。本実施形態の印象語スコアリスト231は、例えば、検索処理部240の解析部242と印象語スコア出力部244の処理によって得られるリストである。本実施形態の印象語スコアリスト231は、検索部243による検索結果を出力部246によりレーダチャートとして表示させる際に、参照される。
FIG. 8 is a diagram showing an example of an impression word score list. The impression
印象語スコアリスト231は、検索対象文書データベース400に含まれる文書データの文書IDと、印象語スコアリスト231に含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアを示している。尚、印象語スコアリスト231に含まれる印象語は、印象語マップ221に含まれる印象語と同様である。
The impression
本実施形態の検索処理部240は、例えば、解析部242により、検索対象文書データベース400に格納された文書データから単語を抽出する。そして、検索処理部240は、抽出された単語を、印象語スコア出力部244によって意味ベクトルとした後に変換モデル250へ入力し、単語毎に、各印象語との関連の強さを示すスコアを取得する。
The
本実施形態の印象語スコアリスト231では、このスコアを文書IDと対応付けられた各印象語のスコアとしても良い。
In the impression
このようにすれば、例えば、検索対象文書データベース400に格納された文書データから1つの単語が抽出された場合には、この単語と、各印象語との関連の強さを示すスコアが、この文書データと各印象語との関連の強さを示すスコアとなる。
In this way, for example, when one word is extracted from the document data stored in the search
また、例えば、文書データから複数の単語が抽出された場合、複数の単語について、各印象語との関連の強さを示すスコアが出力される。したがって、本実施形態では、各印象語について、複数の単語のスコアの最大値や平均値を求め、各印象語のスコアの最大値や平均値を、この文書データと各印象語との関連の強さを示すスコアとしても良い。 Also, for example, when a plurality of words are extracted from the document data, a score indicating the strength of the relationship between the plurality of words and each impression word is output. Therefore, in this embodiment, for each impression word, the maximum value and average value of the scores of a plurality of words are obtained, and the maximum value and average value of the scores of each impression word are used as the relationship between this document data and each impression word. It may be a score that indicates strength.
具体的には、例えば、文書データから「デート」と「おいしい」という2つの単語が抽出されたとする。この場合、検索処理部240は、単語「デート」と、印象語マップ221に含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアと、単語「おいしい」と、印象語マップ221に含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアと、を取得する。
Specifically, for example, it is assumed that two words "date" and "delicious" are extracted from the document data. In this case, the
そして、検索処理部240は、印象語毎に、単語「デート」と対応するスコアと、単語「おいしい」と対応するスコアとの最大値を求める。例えば、単語「デート」と印象語「プレミア」との関連の強さを示すスコアが9.21であり、単語「おいしい」と印象語「プレミア」との関連の強さを示すスコアが9.38であったとする。この場合、検索処理部240は、9.21と9.38における最大値9.38を、この文書データと、印象語「プレミア」との関連の強さを示すスコアとすれば良い。
Then, the
次に、図9を参照して、本実施形態の検索処理部240の処理について説明する。図9は、第一の実施形態の検索処理部の処理を説明するフローチャートである。
Next, referring to FIG. 9, processing of the
本実施形態の検索処理部240は、入力受付部241がクエリの入力を受け付けると、解析部242により、クエリから形態素解析等により検索語群を取得し、検索部243により、インデックス情報211を検索語群で検索し、検索語群と対応する文書IDを特定する(ステップS901)。尚、本実施形態では、ステップS901で特定された文書IDが示す文書データが、検索結果集合データとなる。
When the
続いて、検索処理部240は、印象語スコア出力部244により、入力されたクエリに基づき、クエリとの関連が明確な印象語を軸としてn個抽出し、軸決定部245によりα軸に設定する(ステップS902)。ステップS902における軸とは、レーダチャートの軸であり、検索結果集合データの属性とされる項目の一つである。ステップS902の処理の詳細は後述する。また、本実施形態のα軸は、クエリとの関連の強さを示すスコアの値が大きく、クエリとの関連が強く、対応関係が明確である、とされる印象語が設定される軸である。
Subsequently, the
続いて、検索処理部240は、軸決定部245により、予め設定された単語をm個抽出し、β軸に設定する(ステップS903)。ここで、予め設定される単語は、例えば、印象語マップ221に含まれる印象語の中から選択されて設定されていても良い。また、予め設定される単語は、インデックス情報211に含まれる単語から選択されて設定されても良い。言い換えれば、予め設定された単語とは、検索結果集合データに含まれる単語であっても良い。
Subsequently, the
また、本実施形態のβ軸とは、レーダチャートにおける全ての軸のうち、α軸以外の軸を示す。つまり、β軸は、α軸と比較して、クエリとの関連が強くない印象語が設定される軸と言える。 Further, the β-axis in this embodiment indicates an axis other than the α-axis among all the axes in the radar chart. In other words, the β axis can be said to be an axis on which impression words that are not strongly related to the query are set compared to the α axis.
続いて、出力部246は、α軸とβ軸とを出力軸とし(ステップS904)、出力部246により、ステップS901で検索部243が取得した文書IDが示す検索結果集合データをレーダチャートに描画し(ステップS905)、処理を終了する。
Subsequently, the
次に、図10を参照して、図9のステップS902の処理について説明する。図10は、第一の実施形態の印象語スコア出力部及び軸決定部の処理を説明するフローチャートである。図10の処理は、印象語スコア出力部244と軸決定部245の処理を示している。
Next, the processing of step S902 in FIG. 9 will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart for explaining the processing of the impression word score output unit and the axis determination unit of the first embodiment. The processing of FIG. 10 shows the processing of the impression word
本実施形態の印象語スコア出力部244は、ステップS901において取得した検索語群に含まれる各単語を、分散表現に変換する(ステップS1001)。言い換えれば、印象語スコア出力部244は、検索語群に含まれる各単語について、分散表現により意味ベクトルに変換する。
The impression word
続いて、印象語スコア出力部244は、変換モデル250を参照し、単語毎に、各印象語との関連の強さを示すスコアを取得する(ステップS1002)。言い換えれば、印象語スコア出力部244は、変換モデル250に対して、ステップS1001で求めた各単語の意味ベクトルを入力し、変換モデル250から出力された、各単語についての印象語毎のスコアを取得する。
Subsequently, the impression word
続いて、軸決定部245は、各単語と対応する印象語毎のスコアの最大値を取得する(ステップS1003)。
Subsequently, the
続いて、軸決定部245は、印象語毎のスコアの最大値の上位n個と対応する印象語を、クエリと関連するα軸として抽出する(ステップS1004)。言い換えれば、軸決定部245は、印象語毎のスコアの最大値が大きい順に、n個の印象語を抽出し、α軸とする。
Subsequently, the
以下に、図11を参照して、本実施形態の印象語スコア出力部244と軸決定部245の処理を具体的に説明する。図11は、印象語スコア出力部と軸決定部の処理を説明する図である。
The processing of the impression word
図11では、ユーザにより入力されたクエリを「ひっそりとしたプレミアのレストラン」として説明する。 FIG. 11 describes the query entered by the user as "secret premier restaurants".
本実施形態の検索処理部240は、このクエリの入力を受け付けると、解析部242により、検索語群111を取得する。検索語群には、単語「ひっそり」、「プレミア」、「レストラン」が含まれる。
The
次に検索処理部240は、印象語スコア出力部244により、検索語群111に含まれる各単語の意味ベクトル112を得る。
Next, the
図11に示す意味ベクトル112では、単語「ひっそり」、「プレミア」、「レストラン」のそれぞれが、ベクトルとして示される。
In the
印象語スコア出力部244は、意味ベクトル112が得られると、意味ベクトル112を、変換モデル250の入力として、各単語について、印象語マップ221に含まれる印象語毎のスコアを得る。図11では、検索語群に含まれる各単語と、印象語毎のスコアとを対応付けた情報を、単語毎印象語スコア113と呼ぶ。
When the
次に、軸決定部245は、単語毎印象語スコア113から、印象語毎のスコアの最大値を取得する。
Next, the
例えば、単語毎印象語スコア113では、印象語「プレミア」に対して、単語「ひっそり」との関連の強さを示すスコアは3.49であり、単語「プレミア」との関連の強さを示すスコアは10.00(満点)であり、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアは7.95である。 For example, in the impression word score 113 for each word, the score indicating the strength of the relationship between the impression word "premier" and the word "quietly" is 3.49. The indicated score is 10.00 (perfect score), and the score indicating the strength of association with the word "restaurant" is 7.95.
したがって、軸決定部245は、印象語「プレミア」のスコアの最大値として「10.00」を取得する。
Therefore, the
また、単語毎印象語スコア113では、印象語「ヘルシー」に対して、単語「ひっそり」との関連の強さを示すスコアは3.48であり、単語「プレミア」との関連の強さを示すスコアは8.33であり、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアは6.72である。 Further, in the impression word score 113 for each word, the score indicating the strength of the relationship between the impression word "healthy" and the word "quietly" is 3.48. The indicated score is 8.33 and the score indicating the strength of association with the word "restaurant" is 6.72.
したがって、軸決定部245は、印象語「ヘルシー」のスコアの最大値として「8.33」を取得する。
Therefore, the
また、単語毎印象語スコア113では、印象語「隠れ家」に対して、単語「ひっそり」との関連の強さを示すスコアは9.38であり、単語「プレミア」との関連の強さを示すスコアは6.23であり、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアは3.46である。 Further, in the impression word score 113 for each word, the score indicating the strength of the relationship between the impression word "kakure" and the word "quietly" is 9.38, indicating the strength of the relationship with the word "premier". The indicated score is 6.23 and the score indicating the strength of association with the word "restaurant" is 3.46.
したがって、軸決定部245は、印象語「隠れ家」のスコアの最大値として「9.38」を取得する。
Therefore, the
本実施形態の軸決定部245は、このようにして取得した印象語毎のスコアの最大値を、クエリと対応した印象語スコアリスト114として保持しても良い。この印象語スコアリスト114は、例えば、後述するレーダチャートの表示の際に、参照されても良い。
The
続いて、軸決定部245は、印象語スコアリスト114において、スコアの最大値が大きい印象語から順に、n個の印象語を抽出して、α軸とする。図11の例では、n=2としている。
Subsequently, the
印象語スコアリスト114において、スコアの最大値が最も大きい印象語は「プレミア」であり、次にスコアの最大値が大きい印象語は「隠れ家」である。
In the impression
したがって、本実施形態の軸決定部245は、印象語「プレミア」と印象語「隠れ家」をレーダチャートのα軸に決定する。言い換えれば、軸決定部245は、印象語「プレミア」と印象語「隠れ家」とを、検索結果集合データを表示する際の項目とする。
Therefore, the
このように、本実施形態では、入力されたクエリから得られた検索語群に基づき、クエリと関連が強いされる印象語を抽出する。つまり、ここで抽出される印象語は、クエリから推定される内容の特徴を示す特徴語群(第1特徴語群)と言える。したがって、本実施形態の軸決定部245は、クエリから第1特徴語群を抽出する抽出部の機能を果たす。
As described above, in this embodiment, impression words strongly related to the query are extracted based on the search word group obtained from the input query. In other words, the impression words extracted here can be said to be a feature word group (first feature word group) indicating the feature of the content estimated from the query. Therefore, the
また、本実施形態の軸決定部245は、単語毎印象語スコア113が取得されると、印象語毎のスコアの最大値に応じて、α軸とする印象語を決定するものとしたが、これに限定されない。軸決定部245は、例えば、単語毎印象語スコア113が取得されると、各印象語について、スコアを正規化した値が大きい順にn個の印象語を抽出しても良い。また、軸決定部245は、単語毎印象語スコア113が取得されると、各印象語について、スコアの平均値が大きい順にn個の印象語を抽出しても良い。
Further, when the per-word
言い換えれば、本実施形態の印象語スコアリスト114において、各印象語と対応付けられる値は、単語毎印象語スコア113における印象語毎のスコアの最大値に限定されない。印象語スコアリスト114において、各印象語と対応付けられる値は、単語毎印象語スコア113における印象語毎のスコアを正規化した値であっても良いし、単語毎印象語スコア113における印象語毎のスコアの平均値であっても良い。
In other words, in the impression
また、本実施形態では、スコアと対応した印象語をα軸として抽出するものとしたが、これに限定されない。 Also, in the present embodiment, impression words corresponding to scores are extracted as the α axis, but the present invention is not limited to this.
軸決定部245は、例えば、印象語との関連の強さを示すスコアが最も大きい単語をα軸として抽出しても良い。
The
例えば、軸決定部245は、印象語毎のスコアが大きい順に、印象語「プレミア」、「隠れ家」を抽出する。このとき、軸決定部245は、単語毎印象語スコア113において、印象語「隠れ家」との関連の強さを示すスコアが最も大きい単語「ひっそり」をα軸として抽出しても良い。
For example, the
このように、本実施形態では、ユーザが入力したクエリに含まれる検索語群から、単語の意味ベクトルを取得し、この意味ベクトルを変換モデル250の入力とする。そして、本実施形態では、変換モデル250の出力として、検索語群に含まれる単語毎に、複数の印象語との関連の強さを示すスコアを取得する。
As described above, in this embodiment, the semantic vector of a word is obtained from the search term group included in the query input by the user, and the semantic vector is used as the input of the
したがって、本実施形態では、予め用意された単語以外の新たな単語がクエリに含まれていても、新たな単語と、複数の印象語との関連の強さを示すスコアを取得することができる。このため、本実施形態によれば、ユーザが入力するあらゆるクエリに対して、クエリとの関連が強く、対応関係が明確である、とされる印象語(項目)を用いて、検索結果を表示させることができる。 Therefore, in this embodiment, even if a new word other than words prepared in advance is included in the query, it is possible to obtain a score indicating the strength of the relationship between the new word and a plurality of impression words. . Therefore, according to the present embodiment, the search results are displayed using impression words (items) that are strongly related to the query and have a clear correspondence relationship with respect to every query input by the user. can be made
次に、図12乃至図14を参照して、本実施形態の検索処理部240によるレーダチャートの表示について説明する。
Next, display of a radar chart by the
図12は、第一の実施形態のレーダチャートの表示例を示す第一の図である。図12に示す画面121は、入力されたクエリが「ひっそりとしたプレミアのレストラン」である場合の検索結果集合データとして得られた「○○レストラン」のレーダチャートを示している。
FIG. 12 is a first diagram showing a display example of a radar chart according to the first embodiment. A
尚、図12の例では、検索結果集合データの例として、「○○レストラン」のみを示しているが、これに限定されない。検索結果集合データとして、複数の検索結果が取得された場合には、画面121には、検索結果毎のレーダチャートが表示されても良い。
In addition, in the example of FIG. 12, only "○○ restaurant" is shown as an example of the set data of search results, but it is not limited to this. When a plurality of search results are obtained as search result set data, the
また、図12の例では、検索結果集合データは、「○○レストラン」の説明文を示す文書データ等であっても良く、検索結果表示欄123に、「○○レストラン」の説明文が表示されても良い。
Further, in the example of FIG. 12, the search result set data may be document data or the like indicating the description of "○○ restaurant", and the description of "○○ restaurant" is displayed in the search
また、本実施形態では、検索結果集合データに含まれる検索結果毎に、ランキングが付与されても良い。具体的には、本実施形態では、検索結果集合データ毎に、レーダチャートの軸毎の得点の合計点や、グラフで示される多角形の面積を、クエリと検索結果集合データとの関連の強さを示す値として算出し、この値が大きい順に、検索結果集合データにランキングを付与しても良い。 Also, in this embodiment, a ranking may be given to each search result included in the search result set data. Specifically, in this embodiment, for each set of search result data, the total score for each axis of the radar chart and the area of the polygon shown in the graph are used to determine the strength of the relationship between the query and the search result set data. It may be calculated as a value indicating the degree of difficulty, and the search result set data may be ranked in descending order of this value.
つまり、本実施形態では、検索結果集合データは、クエリとの関連の強い順にランキングが付与される。本実施形態では、このようにランキングを付与することで、ユーザに対し、クエリと関連が強い検索結果から順に提示することができる。 That is, in the present embodiment, search result set data is ranked in descending order of relevance to the query. In this embodiment, by assigning rankings in this way, it is possible to present search results to the user in descending order of relation to the query.
本実施形態の画面121には、クエリ表示欄122、検索結果表示欄123、検索結果表示欄124が含まれる。
The
クエリ表示欄122には、ユーザによって入力されたクエリが表示される。検索結果表示欄123には、検索結果集合データに含まれる検索結果と対応したレーダチャート125が表示される。レーダチャート125では、検索結果集合データと、レーダチャート125の軸とされた項目との関係性を示すグラフ126が表示されている。検索結果表示欄124には、レーダチャート125の軸毎の値を示す棒グラフ127が表示される。
A query input by the user is displayed in the
本実施形態のレーダチャート125は、α1軸、α2軸と、β1軸、β2軸、β3軸の5本の軸を有している。言い換えれば、レーダチャート125は、検索結果の「○○レストラン」を、クエリに基づき抽出された2つの印象語と、クエリにも基づき選択された印象語以外の3つの印象語と、を5つの項目として用いて表示している。
The
α1軸に対応する項目は「隠れ家」であり、α2軸に対応する項目は「プレミア」である。また、β1軸に対応する項目は「落ち着き」であり、β2軸に対応する項目は「ガッツリ」であり、β3軸に対応する項目は「ヘルシー」である。 The item corresponding to the α1 axis is "hideaway", and the item corresponding to the α2 axis is "premium". The item corresponding to the β1 axis is "calm", the item corresponding to the β2 axis is "strong", and the item corresponding to the β3 axis is "healthy".
ここで、α1軸とα2軸に対応する項目は、図9のステップS902で抽出された印象語である。つまり、α1軸とα2軸に対応する項目は、クエリとの関連が明確な印象語である。 Here, the items corresponding to the α1 axis and the α2 axis are the impression words extracted in step S902 of FIG. In other words, the items corresponding to the α1 axis and the α2 axis are impression words that are clearly related to the query.
また、β1軸、β2軸、β3軸に対応する項目は、図9のステップS903で設定された単語である。つまり、β1軸、β2軸、β3軸に対応する項目は、予め設定された単語である。 Items corresponding to the β1 axis, β2 axis, and β3 axis are the words set in step S903 of FIG. That is, the items corresponding to the β1-axis, β2-axis, and β3-axis are preset words.
尚、図12の例では、β1軸、β2軸、β3軸に対応する項目は、印象語マップ221から選択された印象語としているが、これに限定されない。
In the example of FIG. 12, the items corresponding to the β1-axis, β2-axis, and β3-axis are impression words selected from the
β1軸、β2軸、β3軸に対応する項目は、例えば、インデックス情報211から選択された単語であっても良い。つまり、β1軸、β2軸、β3軸に対応する項目は、検索結果集合データから抽出された単語であっても良い。ここで、検索結果集合データから抽出された単語とは、検索結果集合データの特徴を示す特徴語群(第2特徴語群)と言える。
Items corresponding to the β1-axis, β2-axis, and β3-axis may be words selected from the
したがって、本実施形態のレーダチャート125では、クエリから抽出された特徴語群と、検索結果集合データから抽出された特徴語群と、を項目として用いて検索結果集合データを表示させている。
Therefore, in the
ここで、本実施形態の検索処理部240において、レーダチャート125の各軸に対応する項目が決定された後の、出力部246によるグラフ126の表示について説明する。
Here, the display of the
本実施形態の出力部246は、レーダチャート125の各軸に対応する項目が決まると、印象語スコアリスト231を参照する。
The
そして、出力部246は、印象語スコアリスト231において、検索結果集合データとして取得された文書データの文書IDと対応する印象語毎のスコアのうち、項目とされた印象語と対応するスコアを取得し、レーダチャートにおける項目の値とする。
Then, the
例えば、検索結果集合データとして取得された文書データが、文書ID「1」の文書データであったとする。 For example, assume that the document data acquired as the search result set data is the document data with the document ID "1".
この場合、出力部246は、印象語スコアリスト231を参照し、文書ID「1」と対応する印象語毎のスコアのうち、α1軸と対応する項目とされた「隠れ家」と対応するスコア「9.2」を取得し、レーダチャート125におけるα1軸の値とする。また、出力部246は、文書ID「1」と対応する印象語毎のスコアのうち、α2軸と対応する項目とされた「プレミア」と対応するスコア「9.0」を取得し、レーダチャート125におけるα2軸の値とする。
In this case, the
本実施形態の出力部246は、同様にして、印象語スコアリスト231から、β1軸~β3の値を取得する。そして、出力部246は、各軸の値に基づき、グラフ126を表示させる。
Similarly, the
尚、本実施形態の印象語スコアリスト231は、事前処理により生成されていても良い。また、印象語スコアリスト231は、検索部243による検索によって検索結果集合データが取得されたときに、検索結果集合データから、印象語毎のスコアを求めて印象語スコアリスト231に格納しても良い。
Note that the impression
検索結果集合データから印象語毎のスコアを求める場合、検索処理部240は、解析部242により、検索結果集合データから単語群を取得した後に、図10のステップS1001からステップS1003までの処理を実行すれば良い。そして、検索処理部240は、この処理を実行した結果である、印象語毎のスコアを、検索結果集合データを示す文書IDと対応付けて印象語スコアリスト231に格納すれば良い。
When obtaining the score for each impression word from the search result set data, the
本実施形態では、このように、レーダチャート125の軸を、クエリに基づき抽出された、クエリと関連の強い印象語とすることで、検索結果がユーザの意図したものであることをユーザに容易に判断させることができる。したがって、本実施形態によれば、検索システム100のユーザに対し、検索結果に対する納得感を提供することができる。
In this embodiment, by setting the axis of the
以下に、図13を参照して、本実施形態を適用しない場合の比較例について説明する。図13は、比較例となるレーダチャートの一例を示す図である。 A comparative example in which the present embodiment is not applied will be described below with reference to FIG. 13 . FIG. 13 is a diagram showing an example of a radar chart serving as a comparative example.
図13に示す画面131は、入力されたクエリが表示されるクエリ表示欄132と、検索結果が表示される検索結果表示欄133と、レーダチャート134とが表示されている。
A
図13に示すレーダチャート134に示す軸1~5に対応する項目は、検索結果として取得された「○○レストラン」と対応付けられた文書データの中から選択された単語である。
Items corresponding to the
例えば、軸1と対応する項目は「安い」であり、軸2と対応する項目は「解放感」であり、軸3と対応する項目は「個室あり」であり、軸4と対応する項目は「わいわい」であり、軸5と対応する項目は「ガッツリ」である。
For example, the item corresponding to
この軸1~5に対応する項目に対して、入力されたクエリは「ひっそりとしたプレミアのレストラン」である。 For items corresponding to this axis 1-5, the entered query is "secret premier restaurant".
このため、例えば、軸4と対応する項目「わいわい」は、クエリから連想されにくい項目であり、クエリとの対応関係が明確でない。
Therefore, for example, the item "wai wai" corresponding to
このように、検索結果を示すレーダチャートにおいて、ユーザが入力したクエリから連想されにくい単語が項目として用いられた場合、ユーザは、この検索結果が自身の意図した内容のものであるか否かを容易に判断できず、検索結果に対して納得感が得られない。 As described above, in the radar chart showing the search results, when words that are difficult to associate with the query input by the user are used as items, the user can determine whether the search results are what he or she intended. It is not easy to judge, and the search results are not convincing.
これに対し、本実施形態では、クエリに基づき抽出された、クエリと関連が強い印象語を項目として用いたレーダチャートにより、検索結果集合データを表示させるため、検索結果の評価を適切に行うことができる。 On the other hand, in the present embodiment, since search result set data is displayed by a radar chart using impression words that are extracted based on the query and are strongly related to the query as items, it is possible to appropriately evaluate the search results. can be done.
次に、図14を参照して、本実施形態のレーダチャートの表示例について、さらに説明する。図14は、第一の実施形態のレーダチャートの表示例を示す第二の図である。 Next, a display example of a radar chart according to the present embodiment will be further described with reference to FIG. 14 . FIG. 14 is a second diagram showing a display example of the radar chart according to the first embodiment.
図14に示す画面121Aでは、検索結果表示欄123Aと検索結果表示欄124Aとを含む。
A
検索結果表示欄123Aに表示されるレーダチャート125Aには、グラフ126と、グラフ128とが表示される。
A
グラフ128は、クエリと、軸とされた項目と、の関係性を示すグラフである。グラフ128は、例えば、レーダチャート125Aのα1軸、α2軸と対応する項目を抽出する処理で取得された印象語スコアリスト114を参照して、表示されても良い(図11参照)。
A
より具体的には、出力部246は、印象語スコアリスト114において、α1軸、α2、β1、β2、β3のそれぞれと対応する項目とされた印象語のスコアを取得し、各軸の値として、グラフ128を表示させても良い。
More specifically, the
また、画面121Aの検索結果表示欄124Aには、クエリの各軸の値を示す棒グラフ129が表示される。
A
本実施形態では、このように、レーダチャート125Aにおいて、検索結果集合データと軸とされた項目との関係を示すグラフ126と、クエリと軸とされた項目との関係を示すグラフ128とを表示させる。したがって、本実施形態によれば、ユーザに対して、検索結果集合データとクエリとの関連の度合いを容易に把握させることができる。
In the present embodiment, the
(第二の実施形態)
以下に図面を参照して第二の実施形態について説明する。第二の実施形態は、軸βと対応する項目をクエリに基づき決定する点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第二の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Second embodiment)
A second embodiment will be described below with reference to the drawings. The second embodiment differs from the first embodiment in that the items corresponding to the axis β are determined based on the query. Therefore, in the following description of the second embodiment, only the differences from the first embodiment will be described. are assigned the same reference numerals as those used in , and the description thereof is omitted.
図15は、第二の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。本実施形態の検索装置200Aは、検索処理部240Aを有する。
FIG. 15 is a diagram for explaining the functions of the search device of the second embodiment. The
本実施形態の検索処理部240Aは、入力受付部241、解析部242、検索部243、印象語スコア出力部244、軸決定部245A、出力部246、インデックス生成部247、印象空間学習部248を有する。
The
本実施形態の軸決定部245Aは、印象語スコア出力部244により単語毎印象語スコア113を取得すると、単語毎印象語スコア113に含まれる印象語毎のスコアの最大値を示す印象語スコアリスト114を取得して保持する。そして、本実施形態の軸決定部245Aは、印象語スコアリスト114を参照して、レーダチャートの軸α及び軸βと対応する印象語を決定する。
When the impression word score for each
図16は、第二の実施形態の検索処理部の処理を説明するフローチャートである。図16のステップS1601の処理は、図9のステップS901の処理と同様であるから、説明を省略する。 FIG. 16 is a flow chart for explaining the processing of the search processing unit of the second embodiment. Since the processing in step S1601 in FIG. 16 is the same as the processing in step S901 in FIG. 9, description thereof is omitted.
続いて、検索処理部240Aは、印象語スコア出力部244により、入力されたクエリに基づき、クエリとの関連が明確な印象語を軸としてn個抽出し、軸決定部245Aにより印象語スコアリスト114を生成して保持し、α軸に設定する(ステップS1602)。
Next, based on the input query, the
続いて、軸決定部245Aは、クエリに基づき生成された印象語スコアリスト114を参照して、β軸と対応する項目をm個抽出し、β軸に設定する(ステップS1603)。ステップS1603の処理の詳細は後述する。
Subsequently, the
図16のステップS1604とステップS1605の処理は、図9のステップS904とステップS905の処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing in steps S1604 and S1605 in FIG. 16 is the same as the processing in steps S904 and S905 in FIG. 9, so description thereof will be omitted.
次に、図17を参照して、本実施形態の軸決定部245Aの処理について説明する。図17は、第二の実施形態の軸決定部の処理を説明するフローチャートである。図17の処理は、図16のステップS1603の処理の詳細を示している。
Next, with reference to FIG. 17, processing of the
本実施形態の軸決定部245Aは、ステップS1602において印象語スコアリスト114が生成されると、印象語スコアリスト114から、印象語毎に対応付けられたスコアのうち、大きさが上位n+1番目からm番目までの各スコアと、各スコアと対応する印象語を抽出し、保持する(ステップS1701)。
When the impression
続いて、軸決定部245Aは、検索結果集合データのうち、検索語群との一致度が高い順にz件の検索結果集合データを取得し、z件の検索結果集合データについて、印象語スコアリスト231を参照して、ステップS1701で保持された印象語と対応するスコアを取得する(ステップS1702)。
Subsequently, the
以下に、ステップS1702の処理について説明する。本実施形態の軸決定部245Aは、ステップS1601による検索部243の検索により取得された検索結果集合データから、検索語群との一致度が高い順に、z件の検索結果集合データを取得する。検索語群との一致度とは、検索結果集合データに含まれる検索語群の数や、検索結果集合データにおける検索語群に含まれる各単語の出現頻度等によって、算出されても良い。また、一致度は、一般的に情報検索をする場合の一致度を用いても良い。
The processing of step S1702 will be described below. The
軸決定部245Aは、z件の検索結果集合データを取得すると、印象語スコアリスト231を参照し、各検索結果集合データの文書ID毎に、ステップS1701で保持された印象語と対応付けられたスコアを取得する。
When acquiring z pieces of search result set data, the
例えば、ステップS1701において保持された印象語が、「ヘルシー」、「ひっそり」、「おしゃれ」、「わいわい」、「ガッツリ」、「落ち着き」であったとする。また、z件の検索結果集合データに、文書ID「2」の検索結果集合データが含まれたとする。 For example, it is assumed that the impression words retained in step S1701 are "healthy", "quiet", "stylish", "noisy", "full of energy", and "calm". Assume also that search result set data with document ID "2" is included in z sets of search result set data.
この場合、軸決定部245Aは、ステップS1702において、印象語スコアリスト231を参照し、文書ID「2」と対応する印象語「ヘルシー」のスコアである9.53、印象語「ひっそり」のスコアである0.12、印象語「おしゃれ」のスコアである8.93を取得する(図8参照)。同様に、軸決定部245Aは、印象語、「わいわい」、「ガッツリ」、「落ち着き」についても、対応するスコアを取得する。
In this case, in step S1702, the
本実施形態の軸決定部245Aは、z件の検索結果集合データ毎に、上述したように印象語毎のスコアを取得し、保持する。
The
続いて、軸決定部245Aは、ステップS1701で保持された印象語毎に、ステップS1702で取得された検索結果集合データ毎のスコアの分散を算出する(ステップS1703)。
Subsequently, the
続いて、軸決定部245Aは、ステップS1701で抽出された印象語を、スコアの分散の値によりソートし、分散の値が大きい印象語から順に、k個の印象語を抽出し、抽出された印象語をβ軸に設定する(ステップS1704)。ここで、k個とは、レーダチャートに設定される軸の数からnを減算した数であり、β軸の本数と同数である。
Subsequently, the
このように、本実施形態の軸決定部245Aは、α軸と比較して、クエリとの関連の強さを示すスコアが小さい印象語の中から、検索結果集合データとの関連の強さにばらつきがある印象語を抽出し、β軸と対応する項目に設定している。
In this way, the
本実施形態では、このようにしてβ軸の項目を設定することで、レーダチャートにおいて、各軸の値が近い値となることや、複数の検索結果集合データのレーダチャート同士が似たようなものとなることを抑制している。したがって、本実施形態によれば、検索結果の評価を適切に行い、検索結果集合データ毎のレーダチャートを表示させた際に、検索結果集合データ毎の特徴を捉えやすく表示させることができる。 In this embodiment, by setting the items of the β axis in this way, the values of each axis are close to each other in the radar chart, and the radar charts of a plurality of sets of search result data are similar to each other. It restrains itself from becoming a thing. Therefore, according to the present embodiment, search results can be evaluated appropriately, and when a radar chart for each piece of search result set data is displayed, it is possible to easily grasp the features of each piece of search result set data.
(第三の実施形態)
以下に図面を参照して、第三の実施形態について説明する。第三の実施形態は、軸の決定の際に、単語と印象語との関連の強さを示すスコアを求める際に得られる分散も用いる点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第三の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Third embodiment)
A third embodiment will be described below with reference to the drawings. The third embodiment differs from the first embodiment in that, when determining the axis, the variance obtained when calculating the score indicating the strength of the relationship between the word and the impression word is also used. Therefore, in the following description of the third embodiment, only differences from the first embodiment will be described. are assigned the same reference numerals as those used in , and the description thereof is omitted.
はじめに、図18を参照して、後述する本実施形態の印象語マップの作成について説明する。 First, with reference to FIG. 18, creation of an impression word map according to this embodiment, which will be described later, will be described.
本実施形態の印象語マップは、例えば、単語と印象語との関連の強さを示すスコアを回答させるアンケート等を多数の人に対して実施し、その結果に基づいて作成される。 The impression word map of the present embodiment is created, for example, based on the results of a questionnaire or the like in which a large number of people are asked to answer a score indicating the strength of the relationship between a word and an impression word.
より具体的には、本実施形態では、上述したアンケート結果等を収集し、単語と印象語との関連の強さを示すスコアの平均値や最大値等を、単語と印象語との関連を示すスコアとして、印象語マップに保持させる。 More specifically, in the present embodiment, the results of the above-mentioned questionnaire are collected, and the average value and maximum value of the scores indicating the strength of the relationship between the word and the impression word are calculated. It is stored in the impression word map as a score to show.
ところで、単語の中には、単語に対して、多くの人が関連が強いと感じる印象語と、人によって感じる関連の強さが異なる印象語とが存在するものがある。前者の印象語は、単語との関連の強さを示すスコアのばらつきが小さくなることが推測される。また、後者の印象語は、単語と印象語との関連の強さを示すスコアのばらつきが大きくなることが推測される。本実施形態では、この印象語毎のスコアのばらつきに着目した。 By the way, among words, there are impression words that many people feel strongly related to, and impression words that feel different depending on people. The former impression word is presumed to have a smaller variation in the score indicating the strength of the relationship with the word. In addition, it is presumed that the latter impression word has a large variation in the score indicating the strength of the relationship between the word and the impression word. In the present embodiment, attention is focused on the variation in score for each impression word.
図18は、第三の実施形態の印象語マップにおけるスコアのばらつきについて説明する図である。図18(a)は、単語「天然」と印象語「美味しい」との関連の強さを示すスコアのばらつきを示す図である。図18(b)は、単語「天然」と、印象語「香りが良い」との関連の強さを示すスコアのばらつきを示す図である。 FIG. 18 is a diagram for explaining variations in scores in the impression word map of the third embodiment. FIG. 18(a) is a diagram showing variations in scores indicating the strength of the relationship between the word "natural" and the impression word "delicious." FIG. 18(b) is a diagram showing variations in scores indicating the strength of the relationship between the word "natural" and the impression word "fragrance".
図18(a)、(b)において、横軸は、アンケートにおいて回答されたスコアの値を示す。尚、図18の例では、単語と印象語との関連の強さを示すスコアは、0~5の間で回答されるものとし、スコアの値が大きいほど、アンケートの回答者が、単語と印象語との関連が強いと感じていることを示すものとした。 In FIGS. 18A and 18B, the horizontal axis indicates score values answered in the questionnaire. In the example of FIG. 18, the score indicating the strength of the relationship between the word and the impression word is answered between 0 and 5. It was used to indicate that they felt a strong connection with the impression word.
また、図18(a)、(b)において、縦軸は、アンケートに回答した全員の人数に対する、スコア毎の回答数の割合を示す。 In FIGS. 18A and 18B, the vertical axis indicates the ratio of the number of responses for each score to the total number of people who responded to the questionnaire.
図18(a)では、単語「天然」と、印象語「美味しい」との関連の強さについて、スコア「4」という回答数が最も多く、スコアの分布が単峰型である。つまり、図18(a)では、スコアのばらつきが小さいことがわかる。これは、多くの人が、単語「天然」と、印象語「美味しい」とは関連が強いと感じることを示している。 In FIG. 18(a), regarding the strength of association between the word "natural" and the impression word "delicious", the number of responses with a score of "4" was the largest, and the score distribution is unimodal. In other words, in FIG. 18A, it can be seen that the variation in scores is small. This indicates that many people feel that the word "natural" and the impression word "delicious" are closely related.
図18(b)では、単語「天然」と、印象語「香りが良い」との関連の強さについて、スコア「2」という回答数と、スコア「4」という回答数が多く、スコアの分布が双峰型である。つまり、図18(b)では、図18(a)と比較して、スコアのばらつきが大きいことがわかる。これは、単語「天然」と印象語「香りが良い」との関連の強さは、人によって感じ方が異なることを示している。 In FIG. 18(b), regarding the strength of the relationship between the word "natural" and the impression word "fragrance", the number of responses with a score of "2" and the number of responses with a score of "4" were high. is bimodal. That is, in FIG. 18(b), it can be seen that the variation in scores is greater than in FIG. 18(a). This indicates that the strength of the association between the word "natural" and the impression word "fragrant" differs from person to person.
本実施形態では、このような人による感じ方のばらつきを考慮し、例えば、単語と印象語との組み合わせ毎に、アンケートの回答結果として取得したスコアの平均値と、スコアのばらつきを示す値とを対応付けて、印象語マップに保持させる。 In this embodiment, in consideration of such variations in how people feel, for example, for each combination of a word and an impression word, an average score obtained as a result of answering a questionnaire and a value indicating the variation of the score are combined. are associated with each other and stored in the impression word map.
図18の例では、単語「天然」と印象語「美味しい」との組み合わせでは、アンケートの回答として取得したスコアの平均値は、3.8であり、ばらつきを示す標準偏差は0.68である。したがって、本実施形態では、印象語マップにおいて、単語「天然」と印象語「美味しい」との関連の強さを示すスコア「3.8」と標準偏差「0.68」とを対応付けて保持する。 In the example of FIG. 18, for the combination of the word “natural” and the impression word “delicious”, the average score obtained as answers to the questionnaire is 3.8, and the standard deviation indicating the variation is 0.68. . Therefore, in the present embodiment, in the impression word map, the score "3.8" indicating the strength of the relationship between the word "natural" and the impression word "delicious" and the standard deviation "0.68" are stored in association with each other. do.
また、図18の例では、単語「天然」と印象語「香りが良い」との組み合わせでは、アンケートの回答として取得したスコアの平均値は、3.25であり、ばらつきを示す標準偏差は1.16である。したがって、本実施形態では、印象語マップにおいて、単語「天然」と印象語「香りが良い」との関連の強さを示すスコア「3.25」と標準偏差「1.16」とを対応付けて保持する。 In the example of FIG. 18, for the combination of the word “natural” and the impression word “smells good,” the average score obtained as answers to the questionnaire is 3.25, and the standard deviation indicating variation is 1. .16. Therefore, in the present embodiment, in the impression word map, the score "3.25" indicating the strength of the relationship between the word "natural" and the impression word "fragrant" is associated with the standard deviation "1.16". hold.
本実施形態では、このようにして、スコアとスコアのばらつきとが対応付けられた印象語マップを用いることで、例えば、標準偏差が大きい印象語が軸とされた際に、この軸に代わる他の印象語を抽出することができる。言い換えれば、本実施形態では、単語との関連の強さの感じ方が人によって異なる印象語が軸として抽出された場合に、この印象語と入れ替えるための他の印象語を抽出し、ユーザに提示することができる。 In this embodiment, by using an impression word map in which scores and variations in scores are associated with each other in this way, for example, when an impression word with a large standard deviation is used as an axis, other impression words can be extracted. In other words, in the present embodiment, when an impression word is extracted as an axis for which people feel differently about the strength of the relationship with the word, another impression word to be replaced with this impression word is extracted and given to the user. can be presented.
したがって、本実施形態によれば、クエリに基づく検索語群による検索処理で取得された検索結果集合データを表示する際に、ユーザの意図を反映した印象語を、項目(軸)の候補として表示させることができる。 Therefore, according to this embodiment, when displaying search result set data obtained by search processing using a search word group based on a query, impression words that reflect the user's intention are displayed as item (axis) candidates. can be made
以下に、本実施形態の検索装置について説明する。図19は、第三の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。本実施形態の検索装置200Bは、インデックス記憶部210、印象語マップ記憶部220A、検索対象スコア記憶部230A、検索処理部240Bを有する。
The search device of this embodiment will be described below. FIG. 19 is a diagram for explaining the functions of the search device of the third embodiment. The
印象語マップ記憶部220Aには、印象語マップ221Aが格納されている。印象語マップ221Aは、印象語毎に、印象語と単語との関連を示すスコアと、スコアを取得する際に得られる標準偏差とが対応付けられている。印象語マップ221Aの詳細は後述する。
An
検索対象スコア記憶部230Aには、印象語スコアリスト231Aが格納されている。印象語スコアリスト231Aは、検索処理部240Bの処理によって作成される。印象語スコアリスト231Aの詳細は後述する。
An impression
本実施形態の検索処理部240Bは、入力受付部241、解析部242、検索部243、印象語スコア出力部244A、軸決定部245A、出力部246、インデックス生成部247、印象空間学習部248A、候補通知部249を有する。
The
本実施形態の印象語スコア出力部244Aは、印象語マップ221Aと、後述する印象空間学習部248Aにより出力される変換モデル250Aと、に基づき、ベクトルで表現された単語と印象語との関連の強さを示すスコアと、スコアの標準偏差とを出力する。
The impression word
本実施形態の軸決定部245Aは、印象語スコア出力部244Aにより出力された印象語毎のスコアと標準偏差とに基づき、検索結果を表示するためのレーダチャートの軸となる印象語と、この印象語と入れ替えることが可能な印象語とを出力する。尚、軸に決定さされた印象語と入れ替えることが可能な印象語を、軸の候補と呼ぶ。つまり、本実施形態の軸の候補となる印象語は、言い換えれば、クエリから推定される内容の特徴を示す特徴語群(第1特徴語群)の候補となる第3特徴語群である。
Based on the score and standard deviation for each impression word output by the impression word
本実施形態の印象空間学習部248Aは、検索対象文書データベース400に格納された検索対象の文書データと、印象語マップ221Aとに基づき、変換モデル250Aを出力する。尚、本実施形態の変換モデル250Aは、分散表現によって得られた単語の意味ベクトルを入力とし、この単語と対応付けられた印象語毎のスコアと、スコアの標準偏差とを出力とするモデルである。
The impression
本実施形態の候補通知部249は、軸決定部245Aにより出力された軸の候補となる印象語を通知する。
The
以下に、図20を参照して、本実施形態の印象語マップ221Aについて説明する。図20は、第三の実施形態の印象語マップの例を示す図である。
The
本実施形態の印象語マップ221Aは、予め作成されて検索装置200Bに与えられる。本実施形態の印象語マップ221Aは、単語毎に、予め用意された印象語との関連の強さを示すスコア(値)と、スコアのばらつきを示す標準偏差とが対応付けられている。
The
図20では、例えば、単語「レストラン」と印象語「わいわい」との関連の強さを示すスコアは1.6であり、標準偏差σは0.5である。また、単語「レストラン」と印象語「おなかいっぱい」との関連の強さを示すスコアは3.1であり、標準偏差σは1.7である。したがって、印象語「わいわい」と印象語「おなかいっぱい」では、印象語「わいわい」の方が、多くの人が単語「レストラン」と関連が強いと感じていることがわかる。 In FIG. 20, for example, the score indicating the strength of the relationship between the word "restaurant" and the impression word "waiwai" is 1.6, and the standard deviation σ is 0.5. Also, the score indicating the strength of the relationship between the word "restaurant" and the impression word "full stomach" is 3.1, and the standard deviation σ is 1.7. Therefore, it can be seen that many people feel that the impression word "wai wai" is more closely related to the word "restaurant" than the impression word "wai wai" and the impression word "full of stomach".
尚、本実施形態では、単語と印象語との関連の強さを示すスコアのばらつきを示す値を標準偏差としたが、これに限定されない。単語と印象語との関連の強さを示すスコアのばらつきを示す値は、分散として保持されても良い。 Note that in the present embodiment, the standard deviation is the value indicating the variation in the score indicating the strength of the relationship between the word and the impression word, but the present invention is not limited to this. A value indicating the dispersion of the score indicating the strength of the relationship between the word and the impression word may be held as a variance.
次に、図21を参照して、本実施形態の印象語スコアリスト231Aについて説明する。
Next, the impression
図21は、第三の実施形態の印象語スコアリストの一例を示す図である。図21では、検索文書対象データベース400のうち飲食店等に関する文書データから得た印象語スコアリスト231Aの例を示している。また、印象語スコアリスト231Aは、予め作成されて検索装置200Bに与えられていても良い。
FIG. 21 is a diagram showing an example of an impression word score list according to the third embodiment. FIG. 21 shows an example of an impression
印象語スコアリスト231Aは、文書データを特定する文書IDと、文書データが示す店舗の名称と、文書データの内容を示すテキストデータと、印象語スコアリスト231Aに含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアと、が対応付けられている。尚、印象語スコアリスト231Aに含まれる印象語は、印象語マップ221Aに含まれる印象語と同様である。
Impression
次に、図22を参照して、本実施形態の検索処理部240Bの処理について説明する。図22は、第三の実施形態の検索処理部の処理を説明するフローチャートである。
Next, referring to FIG. 22, processing of the
本実施形態の検索処理部240Bは、解析部242により、クエリから形態素解析等により検索語群を取得し、検索部243により、インデックス情報211を検索語群で検索し、検索語群と対応する文書IDを特定する(ステップS2201)。
The
続いて、検索処理部240Bは、印象語スコア出力部244Aにより、入力されたクエリに基づき、クエリとの関連が強いとされるn個の印象語を軸として抽出してα軸に設定し、さらに、軸の候補となる印象語を抽出する(ステップS2202)。ステップS2202の処理の詳細は後述する。
Next, the
図22のステップS2203からステップS2205までの処理は、図9のステップS903からステップS905までの処理と同様であるから、説明を省略する。 Since the processing from step S2203 to step S2205 in FIG. 22 is the same as the processing from step S903 to step S905 in FIG. 9, description thereof is omitted.
ステップS2205において出力部246がレーダチャートを描画すると、検索処理部240Bは、候補通知部249により、ステップS2202において、軸の候補となる印象語が抽出されたか否かを判定する(ステップS2206)。ステップS2206において、該当する印象語が抽出されていない場合、検索処理部240Bは、処理を終了する。
When the
ステップS2206において、該当する印象語が抽出された場合、候補通知部249は、ステップS2202で軸の候補として抽出された印象語を、レーダチャートが表示された画面に出力し、レーダチャートの軸と、軸の候補との入れ替えが可能であることを通知し(ステップS2207)、処理を終了する。
In step S2206, when the corresponding impression word is extracted, the
次に、図23を参照して、図22のステップS2202の処理の詳細について説明する。図23は、第三の実施形態の印象語スコア出力部、軸決定部の処理を説明するフローチャートである。 Next, details of the processing in step S2202 in FIG. 22 will be described with reference to FIG. FIG. 23 is a flow chart for explaining the processing of the impression word score output section and the axis determination section of the third embodiment.
本実施形態の印象語スコア出力部244Aは、ステップS2201において取得した検索語群に含まれる各単語を、分散表現に変換する(ステップS2301)。
The impression word
続いて、印象語スコア出力部244Aは、変換モデル250Aを参照し、単語毎に、各印象語との関連の強さを示すスコアと標準偏差とを取得し(ステップS2302)、ステップS2303へ進む。言い換えれば、印象語スコア出力部244は、変換モデル250Aに対して、ステップS2301で求めた各単語の意味ベクトルを入力し、変換モデル250Aから出力された、各単語についての印象語毎のスコアと標準偏差とを取得する。
Subsequently, the impression word
ステップS2303とステップS2304の処理は、図10のステップS1003とステップS1004の処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing in steps S2303 and S2304 is the same as the processing in steps S1003 and S1004 in FIG. 10, and thus description thereof is omitted.
ステップS2304に続いて、検索処理部240Bは、軸決定部245Aにより、ステップS2304で抽出された印象語の標準偏差の中に、標準偏差の値が閾値より大きい印象語が存在するか否かを判定する(ステップS2305)。
Following step S2304, the
ステップS2305において、該当する印象語が存在しない場合、検索処理部240Bは、処理を終了し、ステップS2203へ進む。
In step S2305, if the corresponding impression word does not exist,
ステップS2305において、該当する印象語が存在する場合、軸決定部245Aは、抽出された印象語から、標準偏差が閾値より大きい印象語を特定する(ステップS2306)。
In step S2305, if there is a corresponding impression word, the
続いて、軸決定部245Aは、スコアの最大値が上位n+1位以降であり、且つ、スコアの最大値が、ステップS2306で特定された印象語のスコアの最大値から標準偏差を減算した値よりも大きい印象語をm個抽出する(ステップS2307)。
Subsequently,
続いて、軸決定部245Aは、抽出したm個の印象語を、ステップS2306で特定した印象語と入れ替えが可能な軸の候補として保持し(ステップS2308)、ステップS2203へ進む。
Subsequently, the
以下に、図24を参照して、本実施形態の検索処理部240Bによる軸の候補の抽出について、具体的に説明する。図24は、第三の実施形態の検索処理部による軸の候補の抽出を説明する図である。
Extraction of axis candidates by the
図24では、「天然の素材や野菜を使うレストラン」というクエリが入力され、解析部242により検索語群111Aとして、「天然」、「素材」、「野菜」、「レストラン」が抽出された場合を示している。
In FIG. 24, the query "restaurant using natural ingredients and vegetables" is input, and the
検索処理部240Bは、印象語スコア出力部244Aにより、検索語群111Aに含まれる各単語の意味ベクトルを取得して変換モデル250Aの入力とし、各単語について、印象語マップ221Aに含まれる印象語毎のスコアと標準偏差を得る。
図24では、検索語群111Aに含まれる各単語と、印象語毎のスコアと標準偏差とを対応付けた情報を、単語毎印象語スコア113Aと呼ぶ。
In FIG. 24, information in which each word included in the
次に、軸決定部245Aは、単語毎印象語スコア113Aから、印象語毎のスコアの最大値を取得する。
Next, the
図24の単語毎印象語スコア113Aでは、印象語「美味しい」に対して、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は3.4と±0.2であり、単語「野菜」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は3.7と0.3である。また、単語「天然」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は3.8と0.7であり、単語「素材」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は3.2と0.5である。
In the word-by-word
したがって、軸決定部245Aは、印象語「美味しい」のスコアの最大値として「3.8」を取得し、印象語「美味しい」の標準偏差として0.7を取得する。
Therefore, the
また、単語毎印象語スコア113Aでは、印象語「ヘルシー」に対して、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は3.0と0.5であり、単語「野菜」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は4.2と0.3である。また、単語「天然」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は3.1と1.2であり、単語「素材」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は3.0と0.7である。
In addition, in the impression word score for each
したがって、軸決定部245Aは、印象語「ヘルシー」のスコアの最大値として「4.2」を取得し、印象語「ヘルシー」の標準偏差として0.3を取得する。
Therefore, the
本実施形態の軸決定部245Aは、このようにして取得した印象語毎のスコアの最大値と標準偏差とを、印象語スコアリスト114Aとして保持する。
The
続いて、軸決定部245Aは、印象語スコアリスト114Aにおいて、スコアの最大値が大きい印象語から順に、n個の印象語を抽出して、α軸とする。図24の例では、n=3としている。
Subsequently, the
印象語スコアリスト114Aにおいて、スコアの最大値が最も大きい印象語は「ヘルシー」であり、次にスコアの最大値が大きい印象語は「美味しい」であり、その次にスコアの最大値が大きい印象語は「香りが良い」である。
In the impression
したがって、本実施形態の軸決定部245Aは、印象語「ヘルシー」と印象語「美味しい」と印象語「香りが良い」をα軸に決定する。言い換えれば、軸決定部245Aは、印象語「ヘルシー」と印象語「美味しい」と印象語「香りが良い」とを、検索結果集合データを表示する際の項目とする。
Therefore, the
さらに、本実施形態の軸決定部245Aは、印象語スコアリスト114Aを参照し、α軸として決定された印象語「ヘルシー」と印象語「美味しい」と印象語「香りが良い」のそれぞれの標準偏差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
Furthermore, the
ここでは、標準偏差に対する所定の閾値を1.0として説明する。尚、所定の閾値は、任意の値に設定することができる。 Here, the predetermined threshold for the standard deviation is assumed to be 1.0. Note that the predetermined threshold can be set to any value.
印象語スコアリスト114Aにおいて、印象語「ヘルシー」の標準偏差は0.3であり、印象語「美味しい」の標準偏差は0.7であり、両者とも所定の閾値以下である。
In the impression
それに対して、印象語「香りが良い」の標準偏差は1.2であり、所定の閾値より大きい。これは、印象語「香りが良い」と、検索語群111Aに含まれる単語との関連の強さは、人によって感じ方が異なることを示している。
On the other hand, the standard deviation of the impression word "smells good" is 1.2, which is larger than the predetermined threshold. This indicates that the strength of the relationship between the impression word "smells good" and the words included in the
そこで、本実施形態では、印象語スコアリスト114Aを参照し、スコアが、上位n+1位以降であって、且つ、印象語「香りが良い」のスコア3.2から標準偏差1.2を減算した値である2.0以上の印象語を、スコアが大きい順にm個、軸の候補として抽出する。
Therefore, in the present embodiment, the impression
図24の例では、m=2としている。よって、軸決定部245Aは、印象語スコアリスト114Aにおいて、スコアが上位4位以下であり、且つ、2.0以上の印象語を、スコアが大きい順に2個抽出する。
In the example of FIG. 24, m=2. Therefore, the
図24では、スコアが3.1の印象語「おなかいっぱい」と、スコアが2.8の印象語「おなかにやさしい」とが、軸の候補として抽出される。 In FIG. 24, the impression word "full stomach" with a score of 3.1 and the impression word "easy on the stomach" with a score of 2.8 are extracted as axis candidates.
続いて、検索処理部240Bの出力部246は、検索結果集合データを表示する画面115において、印象語「ヘルシー」と印象語「美味しい」と印象語「香りが良い」とを、検索結果集合データを示す項目(軸)116として表示させる。また、出力部246は、各項目(軸)の値を示す棒グラフ117を画面115に表示させる。尚、図24の例で波、検索結果集合データとして、「京料理△△」が抽出された例を示している。
Subsequently, the
このとき、候補通知部249は、印象語「香りが良い」と対応付けて、この印象語を、軸の候補として抽出さたれ印象語「おなかいっぱい」又は印象語「おなかにやさしい」に変更することが可能であることを示す通知欄118を表示させる。
At this time, the
本実施形態では、このように、通知欄118を表示させることで、例えば、ユーザが、検索語群111Aと、項目として表示された印象語「香りが良い」とは、関連していないと感じた場合等に、この項目を他の印象語に変更させることができる。また、本実施形態では、通知欄118を表示させることで、検索語群111Aと、印象語「香りが良い」とは関連していない、と感じるユーザに対し、ユーザの意図(感じ方)を反映させることが可能であることを知らせることができる。
In the present embodiment, by displaying the
以下に、図25及び図26を参照して、本実施形態の表示例について説明する。図25は、第三の実施形態の表示例を示す第一の図である。 Display examples according to the present embodiment will be described below with reference to FIGS. 25 and 26. FIG. FIG. 25 is a first diagram showing a display example of the third embodiment.
図25に示す画面115Aでは、検索結果集合データを示す軸(項目)116と、各軸(項目)の値を示す棒グラフ117と、印象語「香りが良い」の代わりとなる軸の候補の通知欄118に加え、クエリの各軸の値を示す棒グラフ119が表示されている。
The
図26は、第三の実施形態の表示例を示す第二の図である。 FIG. 26 is a second diagram showing a display example of the third embodiment.
図26に示す画面115Bでは、検索結果集合データをレーダチャート130によって表示させている。
In
レーダチャート130には、グラフ117Aとグラフ119Aとが表示されている。グラフ117Aは、検索結果集合データと軸とされた項目との関係性を示しており、グラフ119Aは、クエリと軸とされた項目との関係性を示している。
A
また、レーダチャート130では、α1軸を「ヘルシー」、α2軸を「美味しい」、α3軸を「香りが良い」としており、軸の候補として抽出された印象語「おなかいっぱい」、「おなかにやさしい」を、それぞれβ1軸、β2軸としている。
In the
このように、本実施形態では、レーダチャートを表示させる際に、軸の候補として抽出された印象語を、β軸としても良い。尚、本実施形態では、レーダチャートを表示させる際に、β軸は、第一及び第二の実施形態と同様の手法で決定し、α軸とされた印象語のうち、標準偏差が所定の閾値より大きい印象語と対応付けて、他の軸の候補を通知しても良い。 As described above, in the present embodiment, the impression word extracted as an axis candidate may be used as the β axis when the radar chart is displayed. In this embodiment, when the radar chart is displayed, the β axis is determined by the same method as in the first and second embodiments, and among the impression words on the α axis, the standard deviation Other axis candidates may be notified in association with impression words larger than the threshold.
図26の画面115Bでは、例えば、レーダチャート130のβ軸を、例えば、クエリから抽出された検索語群111Aの中から抽出した単語とし、α3軸と対応付けて、通知欄118を表示されることになる。
On the
このように、本実施形態では、軸とされた印象語のスコアに一定以上のばらつきが存在する場合には、軸となり得る他の印象語をユーザに通知することで、ユーザの意図を反映した検索結果を表示させることができる。 As described above, in this embodiment, when there is a certain amount of variation in the score of the impression word used as the axis, the user is notified of other impression words that can be used as the axis, thereby reflecting the user's intention. Search results can be displayed.
(第四の実施形態)
以下に図面を参照して、第四の実施形態について説明する。第四の実施形態は、軸の候補として表示された印象語に対する選択を受けて、軸を変更する点が第三の実施形態と相違する。よって、以下の第四の実施形態の説明では、第三の実施形態との相違点についてのみ説明し、第三の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第三の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Fourth embodiment)
A fourth embodiment will be described below with reference to the drawings. The fourth embodiment differs from the third embodiment in that the axis is changed in response to selection of impression words displayed as axis candidates. Therefore, in the following description of the fourth embodiment, only differences from the third embodiment will be described. are assigned the same reference numerals as those used in , and the description thereof is omitted.
図27は、第四の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。本実施形態の検索装置200Cは、検索処理部240Cを有する。
FIG. 27 is a diagram for explaining the functions of the search device of the fourth embodiment. The
本実施形態の検索処理部240Cは、検索処理部240Bの有する各部に加え、軸変更部251を有する。
240 C of search processing parts of this embodiment have the
本実施形態の軸変更部251は、例えば、端末装置300等において、軸と対応付けて表示された軸の候補の選択を受け付けると、出力部246に対し、選択に応じて軸を変更したグラフを表示させる。また、本実施形態の軸変更部251は、ユーザにより軸が指定されている場合には、軸の候補の選択を受け付けて、指定された軸以外の軸とされた印象語のうち、最もスコアが小さい印象語を、選択された軸の候補である印象語に変更する。
For example, when the
以下に、図28を参照して、本実施形態の検索処理部240Cの軸変更部251の処理について説明する。
Processing of the
図28は、第四の実施形態における軸の変更の処理を説明するフローチャートである。本実施形態の検索処理部240Cにおいて、軸変更部251は、軸の候補の通知において、候補された軸の選択を受け付けたか否かを判定する(ステップS2801)。ステップS2801において、選択を受け付けない場合、軸変更部251は、選択を受け付けるまで待機する。
FIG. 28 is a flowchart for explaining axis change processing in the fourth embodiment. In the
ステップS2801において、軸の選択を受け付けた場合、軸変更部251は、ユーザにより指定されている軸が存在するか否かを判定する(ステップS2802)。尚、ここでの指定とは、表示を維持させるための指定である。したがって、本実施形態では、指定された軸の表示は維持される。
When the axis selection is accepted in step S2801, the
ステップS2802において、指定されている軸が存在する場合、軸変更部251は、ユーザに指定されていない軸(印象語)のうち、最もスコアの最大値が小さい軸を、選択された軸の候補に変更する(ステップS2803)。
In step S2802, if there is a specified axis, the
また、ステップS2802において、指定されている軸が存在しない場合、軸変更部251は、表示されているグラフの軸のうち、最もスコアが低い軸を、選択された軸の候に変更する(ステップS2804)。
Further, in step S2802, if the specified axis does not exist, the
ステップS2803、2804に続いて、軸変更部251は、出力部246に対して、軸を変更したグラフの表示を指示し(ステップS2805)、処理を終了する。
Following steps S2803 and 2804, the
以下に、図29を参照して、軸の変更について具体的に説明する。図29は、軸の変更について説明する図である。 The change of the axis will be specifically described below with reference to FIG. 29 . FIG. 29 is a diagram for explaining the change of the axis.
図29(a)では、検索結果集合データを表示する画面115に、α軸として抽出された印象語を指定するための指定欄292が表示された画面291を示している。
FIG. 29(a) shows a
図29(b)に示す画面291Aは、指定欄292における軸の指定が行われず、通知欄118において表示された軸の候補「おなかいっぱい」が選択された場合に、画面291から遷移する画面の例である。
A
画面291において、軸116として抽出された印象語は、「ヘルシー」、「美味しい」、「香りが良い」である。ここで、通知欄118において、「おなかいっぱい」が選択されると、軸変更部251は、指定欄292における指定がないため、印象語「ヘルシー」、「美味しい」、「香りが良い」のうち、最もスコアの最大値が小さい印象語を、印象語「おなかいっぱい」に変更する(図24参照)。
In the
ここで、軸116の中で、最もスコアの最大値が小さい印象語は、「香りが良い」である。したがって、画面291Aでは、印象語「香りが良い」を印象語「おなかいっぱい」に変更した軸116Aが表示される。また、画面291Aでは、軸116Aに合わせた棒グラフ117Aが表示される。
Here, the impression word with the smallest maximum score on the
さらに、本実施形態では、画面291Aに、変更された印象語「香りが良い」と、通知欄118において軸の候補とされていた印象語「おなかにやさしい」とを、印象語「おかないっぱい」と入れ代えることができる軸の候補として、通知欄118Aに表示させる。
Furthermore, in the present embodiment, the changed impression word "smells good" and the impression word "stomach-friendly" which was a candidate for the axis in the
本実施形態では、このように、変更された軸を、軸の候補として通知するため、変更前のグラフを表示させたい場合には、通知欄118Aに表示された、変更された軸「香りが良い」を選択すれば良く、簡単に軸を変更する前の表示に戻すことができる。
In this embodiment, the changed axis is notified as a candidate for the axis in this way. Therefore, when the graph before the change is desired to be displayed, the changed axis "fragrance" displayed in the
図29(C)に示す画面291Bは、画面291の指定欄292において、軸とされた印象語「香りが良い」が指定された状態で、軸の候補とされた印象語「おなかいっぱい」が選択された場合に、画面291から遷移する画面の例である。
A
画面291Bの指定欄292Aでは、印象語「香りが良い」を指定するチェックが表示されている。よって、画面291Bでは、印象語「香りが良い」は、軸として表示が維持される。
In the
また、軸116のうち、印象語「香りが良い」以外の印象語で、最もスコアの最大値が小さい印象語は、「美味しい」である。したがって、画面291Bでは、印象語「美味しい」を印象語「おなかいっぱい」に変更した軸116Bが表示される。また、画面291Bでは、軸116Aに合わせた棒グラフ117Bが表示される。
Further, among the impression words other than the impression word "fragrant" on the
さらに、画面291Bには、変更された印象語「美味しい」と、通知欄118において軸の候補とされていた印象語「おなかにやさしい」とを、印象語「おかないっぱい」と入れ代えることができる軸の候補として、通知欄118Bに表示させる。
Further, on
このように、本実施形態によれば、軸を変更する場合に、ユーザが指定した軸を維持することができる。 Thus, according to this embodiment, when changing the axis, it is possible to maintain the axis specified by the user.
尚、図29では、棒グラフの例を説明したが、レーダチャートが表示された画面においても、同様に軸の変更と指定された軸の維持を行うことができる。 Although FIG. 29 illustrates an example of a bar graph, it is also possible to change the axis and maintain the designated axis on the screen displaying the radar chart as well.
(第五の実施形態)
以下に図面を参照して第五の実施形態について説明する。第五の実施形態は、軸が変更された場合に、この変更を受けて印象語マップのスコアを補正する点が第四の実施形態と相違する。よって、以下の第五の実施形態の説明では、第四の実施形態との相違点について説明し、第四の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第四の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Fifth embodiment)
A fifth embodiment will be described below with reference to the drawings. The fifth embodiment differs from the fourth embodiment in that when the axis is changed, the score of the impression word map is corrected in response to this change. Therefore, in the following description of the fifth embodiment, the differences from the fourth embodiment will be described, and those having the same functional configuration as the fourth embodiment will be described in the fourth embodiment. The same reference numerals as the used reference numerals are given, and the explanation thereof is omitted.
図30は、第五の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。本実施形態の検索装置200Dは、インデックス記憶部210、印象語マップ記憶部220B、検索対象スコア記憶部230A、検索処理部240D、ユーザ情報記憶部270を有する。
FIG. 30 is a diagram explaining the functions of the search device of the fifth embodiment. The
本実施形態の印象語マップ記憶部220Bは、印象語マップ221Aと、補正リスト222とを格納する。補正リスト222は、印象語スコア出力部244Aにおいて取得されたスコアを補正する際に参照される。
The impression word
本実施形態の検索処理部240Dは、第四の実施形態の検索処理部240Cに加え、補正リスト生成部252と、スコア補正部253とを有する。
The
補正リスト生成部252は、軸変更部251により軸が変更された場合に、軸の変更又は表示の維持に応じて、印象語スコア出力部244Aから出力されるスコアを補正するための補正リスト222を更新していく。補正リスト222の詳細は後述する。
When the axis is changed by the
スコア補正部253は、印象語スコア出力部244Aにより出力されたスコアを、補正リスト222に基づいて補正する。
The
本実施形態のユーザ情報記憶部270は、ユーザ情報271を格納している。ユーザ情報271は、検索装置200Dを含む検索システムを利用するユーザを認証するための情報である。具体的には、ユーザ情報271は、ユーザを識別するユーザIDと、パスワード等である。本実施形態のユーザ情報271は、予め検索装置200Dに与えられていても良い。
The user
次に、図31を参照して、本実施形態の補正リスト生成部252の処理について説明する。図31は、第五の実施形態の補正リスト生成部の処理を説明するフローチャートである。
Next, with reference to FIG. 31, processing of the correction
図31のステップS3101からステップS3105までの処理は、図28のステップS2801からステップS2805までの処理と同様であるから、説明を省略する。 Since the processing from step S3101 to step S3105 in FIG. 31 is the same as the processing from step S2801 to step S2805 in FIG. 28, description thereof is omitted.
検索処理部240Dは、軸の候補が変更されると、補正リスト生成部252により、変更を行ったユーザのユーザ情報と、軸の変更又は軸の指定に応じて、補正リスト222の更新を行い(ステップS3106)、処理を終了する。
When the candidate for the axis is changed, the
以下に、ステップS3106の処理について、さらに説明する。はじめに、軸を変更する際に、ユーザによる軸の指定が行われなかった場合について説明する。 The processing of step S3106 will be further described below. First, the case where the user does not specify the axis when changing the axis will be described.
この場合、補正リスト生成部252は、変更の対象とされる軸を示す印象語と、この印象語のスコアから減算する値と、クエリから取得された検索語群と、ユーザ情報とを対応付けて、補正リスト222へ格納する。尚、変更の対象とされる軸を示す印象語とは、印象語スコア出力部244Aにより軸として抽出された印象語のうち、スコアの最大値が最も小さい印象語である。
In this case, the correction
次に、軸を変更する際に、ユーザによる軸の指定が行われた場合について説明する。この場合、補正リスト生成部252は、ユーザにより指定された軸を示す印象語と、この印象語のスコアに加算する値と、クエリから取得された検索語群と、ユーザ情報とを対応付けて、補正リスト222へ格納する。
Next, the case where the user designates an axis when changing the axis will be described. In this case, the correction
以下に、図32を参照して、本実施形態の補正リスト222について説明する。図32は、第五の実施形態の補正リストの一例を示す図である。
The
本実施形態の補正リスト222は、情報の項目として、ユーザID、検索語群、変更点を有し、これらが対応付けられている。項目「ユーザID」の値は、ユーザを識別するためのユーザIDを示す。項目「検索語群」の値は、入力されたクエリから取得された検索語群を示す。項目「変更点」の値は、変更された印象語と、この印象語のスコアから減算される値、又は、ユーザに表示を維持する軸として指定された印象語と、この印象語のスコアに加算する値を示す。
The
以下の説明では、補正リスト222において、項目「ユーザID」の値と、その他の値とを含む情報を、補正情報と呼ぶ。また、以下の説明では、印象語のスコアに加算する値(第一の補正値)又は印象語のスコアから減算する値(第二の補正値)を、スコア補正値と呼ぶ。スコア補正値は、予め設定されて、補正リスト生成部252に保持されていても良い。
In the following description, information including the value of the item “user ID” and other values in the
図32の例では、ユーザID「0001」を含む補正情報222-1では、項目「検索語群」の値が、「天然」、「素材」、「野菜」、「レストラン」であり、項目「変更点」の値が、「香りが良い」、「-0.1」である。 In the example of FIG. 32, in the correction information 222-1 including the user ID "0001", the values of the item "search word group" are "nature", "ingredients", "vegetables", and "restaurant", and the item " The values of "change point" are "fragrance is good" and "-0.1".
よって、補正情報222-1は、ユーザID「0001」のユーザが入力したクエリから取得された検索語群「天然」、「素材」、「野菜」、「レストラン」で検索を行った検索結果集合データを表示させた際に、軸とされた印象語「香りが良い」が他の印象語に変更されたことを示している。また、補正情報222-1は、このとき、ユーザによって、軸の中に、表示を維持するように指定された印象語がなく、印象語「香りが良い」からスコア補正値である「0.1」が減算されることを示している。 Therefore, the correction information 222-1 is a set of search results obtained by searching with the search term group "nature", "ingredients", "vegetables", and "restaurant" acquired from the query input by the user with the user ID "0001". This indicates that the impression word "smells good" used as the axis was changed to another impression word when the data was displayed. Further, the correction information 222-1 is, at this time, the score correction value "0. 1” is subtracted.
また、図32の補正情報222-2では、ユーザID「0002」のユーザが入力したクエリから取得された検索語群「がっつり」、「中華」で検索を行った検索結果集合データを表示させ際に、ユーザによって、軸のうち、印象語「おなかいっぱい」の表示を維持するように指定されたことを示す。また、補正情報222-2は、印象語「おなかいっぱい」のスコアにスコア補正値である「0.1」が加算されることを示している。 Further, in the correction information 222-2 of FIG. 32, when displaying the search result set data obtained by searching with the search word group "Gattsuri" and "Chinese" acquired from the query input by the user with the user ID "0002", indicates that the user has designated to keep the display of the impression word "full" among the axes. Further, the correction information 222-2 indicates that the score correction value "0.1" is added to the score of the impression word "full".
次に、図33を参照して、本実施形態の印象語スコア出力部244A、軸決定部245A、スコア補正部253の処理について説明する。図33は、第五の実施形態の印象語スコア出力部、軸決定部、スコア補正部の処理を説明するフローチャートである。
Next, the processing of the impression word
尚、本実施形態の検索装置200Dでは、ユーザがクエリを入力する前に、ユーザ情報の入力を受け付けて、ログイン処理が行われるものとした。
In addition, in the
図33のステップS3301とステップS3302の処理は、図23のステップS2301とステップS2302の処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing in steps S3301 and S3302 in FIG. 33 is the same as the processing in steps S2301 and S2302 in FIG. 23, so description thereof will be omitted.
ステップS3302において、印象語毎のスコアと標準偏差を取得すると、スコア補正部253により、補正リスト222に、入力されたユーザIDを含む補正情報が存在するか否かを判定する(ステップS3303)。ステップS3303において、該当する補正情報が存在しない場合、検索処理部240Dは、後述するステップS3306へ進む。
After obtaining the score and standard deviation for each impression word in step S3302, the
ステップS3303において、該当する補正情報が存在する場合、スコア補正部253は、該当する補正情報に、入力されたクエリから取得した検索語群と、検索語群が一致する補正情報が存在するか否かを判定する(ステップS3307)。ステップS3307において、該当する補正情報が存在しない場合、検索処理部240Dは、後述するステップS3306へ進む。
In step S3303, if the corresponding correction information exists, the
ステップS3307において、該当する補正情報が存在する場合、スコア補正部253は、この補正情報の項目「変更点」の値を参照し、ステップS3302で取得した印象語毎のスコアを補正し(ステップS3305)、ステップS3306へ進む。
In step S3307, if the corresponding correction information exists, the
ステップS3306からステップS3311までの処理は、図23のステップS2303からステップS2308までの処理と同様であるから、説明を省略する。 Since the processing from step S3306 to step S3311 is the same as the processing from step S2303 to step S2308 in FIG. 23, description thereof is omitted.
以下に、図24を参照して、図33の処理を具体的に説明する。ここでは、例えば、ユーザID「0001」のユーザが、「天然の素材や野菜を使うレストラン」というクエリを入力し、検索語群111Aが取得された場合について説明する。
The processing of FIG. 33 will be specifically described below with reference to FIG. Here, for example, a case where the user with the user ID "0001" inputs the query "restaurants using natural ingredients and vegetables" and the
この場合、検索処理部240Dは、印象語スコア出力部244Aにより、単語毎印象語スコア113Aを得る。このとき、スコア補正部253は、補正リスト222を参照し、ユーザID「0001」を含む補正情報が存在するか否かを判定する。
In this case, the
ここで、補正リスト222には、ユーザID「0001」を含む補正情報222-1が存在する(図32参照)。したがって、スコア補正部253は、補正情報222-1の項目「検索語群」の値と、入力さたれクエリから取得した検索語群111Aとが一致するか否かを判定する。
Here, the correction information 222-1 including the user ID "0001" exists in the correction list 222 (see FIG. 32). Therefore, the
ここでは、両者は一致するため、スコア補正部253は、補正情報222-1の項目「変更点」を参照し、単語毎印象語スコア113Aの印象語「香りが良い」と対応するスコアから0.1を減算する補正を行う。
Here, since both match, the
このように、本実施形態では、ユーザが一度軸となる印象語を変更したり、表示を維持する印象語を指定した場合に、この操作の履歴を補正情報としてユーザ毎に保持しておく。そして、本実施形態では、クエリから取得される検索語群が一致する場合には、この補正情報を用いて印象語のスコアを補正することで、検索結果集合データを表示させる際の項目に、ユーザの意図を反映させることができる。 As described above, in this embodiment, when the user once changes the impression word used as the axis or designates an impression word to be displayed, the history of this operation is held as correction information for each user. Then, in this embodiment, when the search term group obtained from the query matches, the score of the impression word is corrected using this correction information. User's intention can be reflected.
(第六の実施形態)
以下に図面を参照して第六の実施形態について説明する。第六の実施形態は、出力軸上で印象語のスコアを変更する操作を受け付けた際に、適切な数の検索結果集合データを表示させる点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第六の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Sixth embodiment)
A sixth embodiment will be described below with reference to the drawings. The sixth embodiment differs from the first embodiment in that an appropriate number of search result set data is displayed when an operation to change the impression word score is received on the output axis. Therefore, in the following description of the sixth embodiment, differences from the first embodiment will be described, and those having the same functional configuration as the first embodiment will be described in the first embodiment. The same reference numerals as the used reference numerals are given, and the explanation thereof is omitted.
図34は、第六の実施形態の表示例について説明する図である。図34に示す画面341では、複数の出力軸342と、複数の検索結果集合データ343とが表示されている。
FIG. 34 is a diagram explaining a display example of the sixth embodiment. A
画面341において、出力軸342は、入力されたクエリに基づく検索語群と関連が強いとされた印象語を示す。
On the
また、画面341では、出力軸342とされた印象語毎に、印象語のスコアを変更するためのスケール344とスライダ345とが表示される。本実施形態では、スケール344上でスライダ345を移動させ、スライダ345がスケール344上に予め設けられた目盛り上で停止すると、印象語のスコアが、スライダ345が停止した位置と対応する値に変更される。印象語のスコアが変更されると、検索結果集合データ343は、変更後のスコアを用いた検索結果となる。
Also, on the
尚、以下の説明では、スケール上のスライダは、目盛り上において停止するものとし、スケール上に付された目盛りをスライダ停止位置と呼ぶ。また、以下の説明では、スケールにおいてスライダ停止位置が示す値(目盛り)をスライダ値と表現することがある。 In the following description, it is assumed that the slider on the scale stops on the scale, and the scale marked on the scale is called the slider stop position. Further, in the following description, the value (scale) indicated by the slider stop position on the scale may be expressed as the slider value.
検索結果集合データ343は、検索処理により特定された文書IDが示す文書データである。画面341では、クエリと最も一致の度合いが高い文書データにおける、出力軸「プレミア」、「落ち着き」、「ガッツリ」のそれぞれのスコアと、複数の検索結果集合データとして抽出された他の文書データとして表示される。
The search result set
ここで、印象語のスコアが変更された場合の検索結果集合データの表示について説明する。印象語のスコアと対応する検索結果(検索結果集合データ)の数は、抽出された複数の検索結果集合データにおけるスコアの分布によって異なる。このため、スケール上でスライダを移動させてスコアの値を変更した場合、多数の検索結果集合データが抽出されたり、わずかな検索結果集合データしか抽出されなかったりする可能性がある。 Here, the display of the search result set data when the score of the impression word is changed will be described. The impression word score and the number of corresponding search results (search result set data) differ depending on the score distribution in the plurality of extracted search result set data. Therefore, when the score value is changed by moving the slider on the scale, a large amount of search result set data may be extracted, or only a small amount of search result set data may be extracted.
図35は、印象語のスコアの変更について説明する図である。図35(a)は、出力軸とされた印象語「落着き」、「ガッツリ」のそれぞれのスコアの分布を示す図である。図35(b)は、スライダが示すスコアと検索結果集合データの関係を示す図である。 FIG. 35 is a diagram explaining how to change the scores of impression words. FIG. 35(a) is a diagram showing the score distribution of each of the impression words "calm" and "gatsuri" that are used as the output axis. FIG. 35(b) is a diagram showing the relationship between the score indicated by the slider and the set data of search results.
図35(a)に示すように、印象語「落着き」は、検索結果集合データに対するスコアの偏りが小さく、印象語「ガッツリ」は、検索結果集合データに対するスコアの偏りが大きい。 As shown in FIG. 35(a), the impression word "calm" has a small bias in score against the search result set data, and the impression word "gatsuri" has a large score bias against the search result set data.
ここで、図35(b)に示すように、例えば、スケールの始点であるスライダ停止位置(スライダ値「0」)と、スケールの終点であるスライダ停止位置(スライダ値「6」)との間に、等間隔に5つのスライダ停止位置(スライダ値「1」~「5」)を設け、各スライダ停止位置にスライダを合わせてスコアを変更する場合を考える。 Here, as shown in FIG. 35B, for example, between the slider stop position (slider value "0") that is the start point of the scale and the slider stop position (slider value "6") that is the end point of the scale. , five slider stop positions (slider values "1" to "5") are provided at equal intervals, and the score is changed by adjusting the slider to each slider stop position.
この場合、印象語「落着き」は、スコアの偏りが小さいため、スライダをどのスライダ停止位置に合わせても、ある程度の数の検索結果集合データの数が出力される。 In this case, since the score bias for the impression word "calm" is small, a certain number of pieces of search result set data are output no matter which slider stop position the slider is set to.
これに対し、印象語「ガッツリ」は、スコアの偏りが大きいため、スライダ停止位置によっては、検索結果集合データがまったく出力されなかったり、多数の検索結果集合データが出力されたりする可能性がある。言い換えれば、印象語「ガッツリ」は、スケール上でスライダを移動させてスコアを変更した場合に、検索結果集合データが適切に出力されない可能性がある。 On the other hand, the impression word "gutsuri" has a large score bias, so depending on the slider stop position, there is a possibility that no search result set data is output or a large amount of search result set data is output. . In other words, for the impression word "gutsuri", if the slider is moved on the scale to change the score, there is a possibility that the search result set data will not be output appropriately.
そこで、本実施形態では、出力軸とされた印象語のスコアの分布を算出し、スケールにおけるスライダ停止位置とスコアの分布に応じたスコアの変動幅とを対応付ける。言い換えれば、本実施形態によれば、出力軸毎に、スコアの変動幅と対応して表示される検索結果集合データの数が所定数となるように、スケールにおける各スライダ停止位置とスコアの変動幅とを対応づけて表示させる。尚、所定数とは、一定の数であっても良いし、所定の範囲内の数であっても良い。具体的には、スコアの変動幅に対応しで表示される検索結果集合データの数を10件としても良いし、8~12件としても良い。 Therefore, in the present embodiment, the distribution of scores of impression words used as the output axis is calculated, and the slider stop position on the scale and the variation range of scores according to the distribution of scores are associated with each other. In other words, according to the present embodiment, each slider stop position on the scale and score fluctuation are adjusted so that the number of pieces of search result set data displayed corresponding to the score fluctuation range for each output axis is a predetermined number. The width is displayed in correspondence with the width. The predetermined number may be a fixed number or a number within a predetermined range. Specifically, the number of pieces of search result set data to be displayed corresponding to the fluctuation range of the score may be 10, or may be 8 to 12.
本実施形態では、この対応付けを行うことで、スケール上でスライダを移動させた際に、一定数の検索結果集合データを表示させることができる。 In this embodiment, by performing this correspondence, it is possible to display a certain number of search result set data when the slider is moved on the scale.
また、本実施形態によれば、出力軸(印象語)のスコアを変更し、変更後のスコアと対応する検索結果集合データをユーザに提示する。したがって、本実施形態によれば、例えば、クエリから推定されるスコアからユーザが望む情報が得られなかった場合等には、印象語のスコアを変更した新たな検索結果をユーザに提供することができる。 Further, according to the present embodiment, the score of the output axis (impression word) is changed, and the search result set data corresponding to the changed score is presented to the user. Therefore, according to the present embodiment, for example, when the information desired by the user cannot be obtained from the score estimated from the query, it is possible to provide the user with a new search result in which the score of the impression word is changed. can.
以下に、図36を参照して、本実施形態の検索装置200Eの機能について説明する。
図36は、第六の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。
The functions of the
FIG. 36 is a diagram explaining the functions of the search device of the sixth embodiment.
本実施形態の検索装置200Eは、検索対象インデックス記憶部210、印象語マップ記憶部220、検索対象スコア記憶部230A、検索処理部240Eを有する。
The
本実施形態の検索処理部240Eは、入力受付部241、解析部242、検索部243、印象語スコア出力部244、軸決定部245、出力部246A、インデックス生成部247、印象空間学習部248、スコア分布算出部260、スケール算出部261を有する。
The
本実施形態のスコア分布算出部260は、軸決定部245により、出力軸に決定された印象語毎に、スコアの分布を算出する。より具体的には、スコア分布算出部260は、軸決定部245により、出力軸に決定された印象語毎に、印象語スコアリスト231Aにおけるスコアの分布を示すヒストグラムを生成する。
The score
本実施形態のスケール算出部261は、スコア分布算出部260により算出されたスコアの分布に基づき、印象語のスコアを示すスケールに付されたスライダ停止位置と対応するスコアの変動幅を算出する。具体的には、スケール算出部261は、スライダ値にスコアの変動幅を対応付けた対応テーブル410を作成し、保持する。
Based on the score distribution calculated by the
スコア分布算出部260、スケール算出部261の処理と、対応テーブル410の詳細は後述する。
Details of the processing of the score
本実施形態の出力部246Aは、対応テーブル410を参照して、検索結果集合データのレーダチャートを表示させる。
The
以下に、図37を参照して、本実施形態の検索処理部240Eの処理について説明する。図37は、第六の実施形態の検索処理部の処理を説明する第一のフローチャートである。
The processing of the
図37のステップS3701からステップS3704までの処理は、図9のステップS901からステップS904までの処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing from step S3701 to step S3704 in FIG. 37 is the same as the processing from step S901 to step S904 in FIG. 9, so description thereof will be omitted.
ステップS3704において、軸決定部245により、クエリとの関連が明確なn個の印象語が抽出されて、α軸に設定されると、検索処理部240Eは、スコア分布算出部260により、ステップS3701で特定された複数の検索結果集合データにおける出力軸(α軸)毎のスコアの分布を算出する(ステップS3705)。
In step S3704, the
続いて、検索処理部240Eは、スケール算出部261により、出力軸毎に、スライダ停止位置とスコアの変動幅とを対応付ける(ステップS3706)。
Subsequently, the
続いて、検索処理部240Eは、出力部246Aにより、α軸を設定したときの印象語のスコアをスケール上の初期値に設定する(ステップS3707)。
Subsequently, the
続いて、出力部246Aは、検索結果集合データを、出力軸となる印象語と対応するスケール及びスライダと共に描画し(ステップS3708)、処理を終了する。
Subsequently, the
次に、図38を参照して、本実施形態のスコア分布算出部260の処理について説明する。図38は、第六の実施形態の検索処理部の処理を説明する第二のフローチャートである。図38では、図37のステップS3705の処理の詳細を示している。
Next, with reference to FIG. 38, processing of the score
本実施形態のスコア分布算出部260は、軸決定部245によって決定された出力軸のうち、一つを選択し、他の出力軸のスコアを固定する(ステップS3801)。続いて、スコア分布算出部260は、選択した出力軸のスコアを変更する(ステップS3802)。尚、ここで、選択された出力軸のスコアは、所定間隔毎に増減されても良い。より具体的には、例えば、出力軸のスコアの最小値を0、最大値を10とした場合、スコアを0、1、2、・・・、10というように変更していく。
The score
続いて、スコア分布算出部260は、選択された出力軸のスコアが変更された状態で、各出力軸のスコアと、検索結果集合データとして抽出された文書データと対応する各印象語のスコアとのベクトルマッチングを行う(ステップS3803)。具体的には、スコア分布算出部260は、コサイン類似度に基づくベクトルマッチングを行っても良い。尚、検索結果集合データとして、複数の文書データが抽出されているものとする。
Next, the score
続いて、スコア分布算出部260は、ベクトルマッチングの結果が所定の閾値以上となる文書IDを特定し、特定された文書IDの数を取得する(ステップS3804)。
Subsequently, the score
続いて、スコア分布算出部260は、選択した出力軸のスコアを最小値から最大値まで変更したか否かを判定する(ステップS3805)。言い換えれば、スコア分布算出部260は、スコアの最小値から最大値までについて、所定の間隔毎に、ベクトルマッチングを行ったか否かを判定している。
Subsequently, the
ステップS3805において、スコアの最小値から最大値までについて所定の間隔毎にベクトルマッチングを行っていない場合、スコア分布算出部260は、ステップS3802に戻る。
In step S3805, if vector matching has not been performed for each predetermined interval between the minimum and maximum score values, score
ステップS3805において、スコア最小値から最大値までについて所定の間隔毎にベクトルマッチングを行った場合、スコア分布算出部260は、所定の間隔毎の文書IDの数から、ヒストグラムを生成する(ステップS3806)。
In step S3805, when vector matching is performed for each predetermined interval from the minimum score value to the maximum score value, the score
続いて、スコア分布算出部260は、全ての出力軸について、ステップS3801からステップS3806までの処理を行ったか否かを判定する(ステップS3807)。尚、ここでは、スコア分布算出部260は、出力軸のうち、α軸について、ステップS3801からステップS3806までの処理を行ったか否かを判定しても良い。
Subsequently, the score
ステップS3807において、全ての出力軸について処理が行われていない場合、スコア分布算出部260は、ステップS3801に戻る。ステップS3807において、全ての出力軸について処理が行われると、スコア分布算出部260は、処理を終了する。
In step S3807, if processing has not been performed for all output axes, score
次に、図39を参照して、本実施形態のスケール算出部261の処理について説明する。図39は、第六の実施形態の検索処理部の処理を説明する第三のフローチャートである。図38では、図37のステップS3706の処理の詳細を示している。
Next, the processing of the
本実施形態のスケール算出部261は、出力軸毎に、スコアの範囲(最小値から最大値まで)と、ヒストグラムと、ヒストグラムの生成に際して取得された文書IDの数Xを取得する(ステップS3901)。
The
続いて、スケール算出部261は、出力軸毎に、スケール上に付されるスライダ値(目盛り)の数Nを取得する(ステップS3902)。
Subsequently, the
続いて、スケール算出部261は、出力軸を選択し(ステップS3903)、スライダ値と対応する文書IDの数が、X/Nとなるように、対応テーブルを作成する(ステップS3904)。
Subsequently, the
続いて、スケール算出部261は、全ての出力軸について、対応テーブルを作成したか否かを判定する(ステップS3905)。ステップS3905において、全ての出力軸に対して対応テーブルを作成していない場合、スケール算出部261は、ステップS3903に戻る。
Subsequently, the
ステップS3905において、全ての出力軸に対して対応テーブルを作成した場合、スケール算出部261は、処理を終了する。
In step S3905, when the correspondence table is created for all the output axes, the
ここで、図40を参照して、本実施形態のスコア分布算出部260とスケール算出部261の処理について具体的に説明する。図40は、第六の実施形態のスコアとスライダ値との対応付けを説明する図である。図40(a)は、ヒストグラムの一例を示す図であり、図40(b)はスコアとスライダ値との対応付けの例を示す図である。
Here, with reference to FIG. 40, the processing of the score
図40(a)では、横軸が出力軸「プレミア」のスコアを示しており、縦軸が、ベクトルマッチングの結果が閾値以上となった文書IDの数を示す。 In FIG. 40A, the horizontal axis indicates the score of the output axis "premium", and the vertical axis indicates the number of document IDs for which the result of vector matching is equal to or greater than the threshold.
出力軸「プレミア」では、図40(a)からわかるように、スコアの範囲が0~10であり、スコアが2~5の間は、対応する検索結果集合データが多数存在するが、スコアが8以上である場合や2未満である場合等には、対応する検索結果集合データは、ほぼ存在しない。 On the output axis "premium", as can be seen from FIG. When the number is 8 or more, or when the number is less than 2, there is almost no corresponding search result set data.
したがって、本実施形態では、出力軸「プレミア」を、スケールとして表示させる場合、スライダ値(目盛り)と、文書IDの数とを対応付ける。 Therefore, in this embodiment, when the output axis "premium" is displayed as a scale, the slider value (scale) is associated with the number of document IDs.
図40(b)は、出力軸「プレミア」に関する対応テーブルの一例である。この場合、スライダ値「0」とスコア「0~3.5」、スライダ値「1」と、スコア「3.5~3.8」、スライダ値「2」と、スコア「3.8~4.6」が対応付けられている。 FIG. 40(b) is an example of a correspondence table relating to the output shaft "premium". In this case, a slider value of "0" and a score of "0 to 3.5", a slider value of "1" and a score of "3.5 to 3.8", a slider value of "2" and a score of "3.8 to 4 .6” is associated.
つまり、出力軸「プレミア」のスケールにおいて、スライダがスライダ値「0」の位置とされた場合には、抽出された検索結果集合データのうち、印象語「プレミア」のスコアが0~3.5となる文書IDと対応する文書データが表示される。また、出力軸「プレミア」のスケールにおいて、スライダがスライダ値「1」の位置とされた場合には、抽出された検索結果集合データのうち印象語「プレミア」のスコアが3.5~3.8となる文書IDと対応する文書データが表示される。 That is, on the scale of the output axis "premium", when the slider is set to the position of the slider value "0", the score of the impression word "premium" in the extracted search result set data is 0 to 3.5. , and the corresponding document data are displayed. On the scale of the output axis "premium", when the slider is set to the position of the slider value "1", the score of the impression word "premium" in the extracted search result set data is 3.5 to 3.5. The document ID of 8 and the corresponding document data are displayed.
このように、本実施形態では、出力軸のスケールに付されるスライダ値とスコアの変動幅とを対応づけることで、スライダがスケール上のどのスライダ値で停止されても、出力される検索結果集合データの数を同等とすることができる。本実施形態では、出力軸全てについて、この対応付けを行い、対応テーブル410として保持する。 As described above, in the present embodiment, by associating the slider value attached to the scale of the output axis with the fluctuation range of the score, the search result is output regardless of the slider value on the scale when the slider is stopped. The number of aggregated data can be made equivalent. In this embodiment, this association is made for all output shafts and held as a correspondence table 410 .
図41は、第六の実施形態の対応テーブルの一例を示す図である。図41に示す対応テーブル410では、出力軸「プレミア」、「隠れ家」、「ヘルシー」のそれぞれについて、スライダ値とスコアの変動幅とが対応付けられている。 FIG. 41 is a diagram showing an example of a correspondence table according to the sixth embodiment. In the correspondence table 410 shown in FIG. 41, slider values and score fluctuation ranges are associated with each of the output axes "premium", "retreat", and "healthy".
対応テーブル410では、スライダ値「0」に対して、出力軸「プレミア」はスコア「0~3.5」が対応付けられており、出力軸「隠れ家」ではスコア「0~2.8」が対応付けられており、出力軸「ヘルシー」ではスコア「0~2.9」が対応付けられている。 In the correspondence table 410, a slider value of "0" is associated with a score of "0 to 3.5" for the output axis "Premium", and a score of "0 to 2.8" is associated with the output axis "Retreat". A score of "0 to 2.9" is associated with the output axis "healthy".
また、対応テーブル410では、スライダ値「1」に対して、出力軸「プレミア」はスコア「3.5~3.8」が対応付けられており、出力軸「隠れ家」ではスコア「2.8~3.6」が対応付けられており、出力軸「ヘルシー」ではスコア「2.9~3.2」が対応付けられている。 Further, in the correspondence table 410, the score "3.5 to 3.8" is associated with the slider value "1" for the output axis "Premium", and the score "2.8" for the output axis "Retreat". to 3.6" are associated with it, and the output axis "healthy" is associated with a score of "2.9-3.2".
図42は、第六の実施形態の表示の一例を示す図である。図42に示す画面421は、例えば、端末装置300等に表示される。
FIG. 42 is a diagram showing an example of display according to the sixth embodiment. A
画面421には、入力欄422と、結果表示欄423とが表示される。入力欄422は、クエリを入力するためのクエリ入力欄424と、検索要求を行う検索ボタン425と、各出力軸と対応した複数のスケール426とが表示されている。複数のスケール426上には、それぞれにスライダ426aが表示されており、スケール上でスライダを移動させることで、対応する出力軸のスコアが変更される。
An
結果表示欄423には、クエリ入力欄424に入力されたクエリに基づき特定された文書データが検索結果集合データとして表示される。図42の例では、検索結果として、検索結果集合データ427、428、429が表示される。
In the
本実施形態では、複数のスケール426の少なくとも何れかにおいて、スライダ426aが操作されてスコアが変更されると、スコアの変更に伴って、結果表示欄423に表示される検索結果集合データも変更される。
In this embodiment, when the score is changed by operating the
このように、本実施形態では、クエリに基づく検索語群から推定された印象語のスコアを変更して検索を行う際に、印象語のスコアの変更に応じて適切な数の検索結果集合データを表示させることができる。 As described above, in the present embodiment, when performing a search by changing the score of impression words estimated from a group of search words based on a query, an appropriate number of search result set data is obtained according to the change in the score of the impression words. can be displayed.
尚、本実施形態では、印象語のスコアを変更するための表示形態として、スライダ値が付されたスケール上でスコアを変更する形態を説明したが、表示形態はこれに限定されない。本実施形態では、スコアの変更を受け付け、変更後のスコアと対応する検索結果集合データを表示させる形態であれば、どのような表示態様であっても良い。例えば、スコアを入力する入力欄を設け、この入力欄に対するスコアの入力によって、印象語のスコアの変更を受け付けるものとしても良い。 In this embodiment, as a display form for changing the impression word score, a form in which the score is changed on a scale with a slider value has been described, but the display form is not limited to this. In this embodiment, any display mode may be used as long as it accepts a change in score and displays the search result set data corresponding to the score after change. For example, an input field for inputting a score may be provided, and the impression word score may be changed by inputting the score in this input field.
また、本実施形態では、スコアの分布に偏りがある場合には、スライダで選択される範囲を限定したり、スケールの表示態様をスコアの分布に合わせた色合いで表示させても良い。 In addition, in the present embodiment, if the distribution of scores is biased, the range selected by the slider may be limited, or the display mode of the scale may be displayed in a shade that matches the distribution of scores.
図43は、第六の実施形態の表示の他の例を示す図である。図43(a)では、スライダで選択される範囲が限定されたスライダの表示例を示しており、図43(b)は、スコアの分布に合わせた色合いでスケールを表示させた場合の表示例を示している。 FIG. 43 is a diagram showing another example of display according to the sixth embodiment. FIG. 43(a) shows a display example of the slider in which the range selected by the slider is limited, and FIG. 43(b) shows a display example when the scale is displayed in a color matching the score distribution. is shown.
図43(a)では、出力軸「プレミア」と対応するスケール431-1、出力軸「隠れ家」と対応するスケール431-2、出力軸「ヘルシー」と対応するスケール431-3が表示されている。 In FIG. 43(a), a scale 431-1 corresponding to the output axis "Premier", a scale 431-2 corresponding to the output axis "Retreat", and a scale 431-3 corresponding to the output axis "Healthy" are displayed. .
スケール431-1では、スライダで選択することができない選択不可領域432-1と、スライダで選択することができる選択領域433-1とが含まれる。この場合、スケール431-1は、選択不可領域432-1が示すスコアの範囲には、検索結果集合データが存在せず、選択領域433-1が示すスコアの範囲に検索結果集合データが分布していることを示している。 The scale 431-1 includes a non-selectable area 432-1 that cannot be selected with the slider and a selection area 433-1 that can be selected with the slider. In this case, the scale 431-1 indicates that there is no search result set data in the score range indicated by the non-selectable area 432-1, and the search result set data is distributed in the score range indicated by the selection area 433-1. indicates that
この場合、スケール算出部261は、選択領域433-1のどの位置がスライダに選択されたとしても、出力される検索結果集合データの数が同じか、又はほぼ同数となるようにすれば良い。
In this case, the
同様に、スケール431-2には、選択不可領域432-2と選択領域433-2とが含まれ、スケール431-3には、選択不可領域432-3と選択領域433-3とが含まれる。 Similarly, the scale 431-2 includes a non-selectable area 432-2 and a selective area 433-2, and the scale 431-3 includes a non-selectable area 432-3 and a selective area 433-3. .
尚、スケール431-1、431-2、431-3において、選択不可領域432-1、432-2、432-3は、選択領域433-1、433-2、433-3と異なる態様で表示されも良い。 In the scales 431-1, 431-2 and 431-3, the non-selectable areas 432-1, 432-2 and 432-3 are displayed in a manner different from the selected areas 433-1, 433-2 and 433-3. It's good to be.
本実施形態では、図43(a)のように、スケールの表示態様によって、スライダにより選択されるスコアの範囲が限定されていることをユーザに視認させることができる。 In this embodiment, as shown in FIG. 43A, the display mode of the scale allows the user to visually recognize that the score range selected by the slider is limited.
図43(b)では、出力軸「プレミア」と対応するスケール434-1、出力軸「隠れ家」と対応するスケール434-2、出力軸「ヘルシー」と対応するスケール434-3が表示されている。 In FIG. 43(b), a scale 434-1 corresponding to the output axis "Premier", a scale 434-2 corresponding to the output axis "Retreat", and a scale 434-3 corresponding to the output axis "Healthy" are displayed. .
図43(b)の例では、各スケールにおける選択領域435-1、435-2、435-3において、検索結果集合データの数が多い範囲から領域から順に、赤色の濃度を高くして表示させている。 In the example of FIG. 43(b), the selected areas 435-1, 435-2, and 435-3 on each scale are displayed with red density increasing in order from the area with the largest number of search result set data. ing.
本実施形態では、このようにスケールを表示させることで、ユーザに対して、検索結果集合データの数が多く存在しているスコアの範囲を視認させることができる。この場合、ユーザは、他の検索結果集合データを表示させたい場合には、濃い赤色の領域をスライダで選択すれば良い。 In the present embodiment, by displaying the scale in this manner, the user can visually recognize the range of scores in which a large number of sets of search result data exist. In this case, if the user wishes to display other search result set data, the user can select the dark red area with the slider.
このように、本実施形態によれば、検索結果集合データを表示させる際の項目となる印象語と、クエリとの関連の強さを示すスコアを変更した場合でも、適切な数の検索結果集合データを出力することができる。 As described above, according to the present embodiment, even when the impression word, which is an item for displaying the search result set data, and the score indicating the strength of the relationship with the query are changed, an appropriate number of search result sets can be obtained. Data can be output.
(第七の実施形態)
以下に図面を参照して第七の実施形態について説明する。第七の実施形態は、スライダ値と対応づけるスコアの範囲を限定する点が、第六の実施形態と相違する。よって、以下の第七の実施形態の説明では、第六の実施形態との相違点について説明し、第六の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第六の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Seventh embodiment)
A seventh embodiment will be described below with reference to the drawings. The seventh embodiment differs from the sixth embodiment in limiting the range of scores associated with slider values. Therefore, in the following description of the seventh embodiment, the differences from the sixth embodiment will be described. The same reference numerals as the used reference numerals are given, and the explanation thereof is omitted.
図44は、第七の実施形態のスコアとスライダ値との対応付けを説明する図である。 FIG. 44 is a diagram for explaining the association between scores and slider values according to the seventh embodiment.
図44では、横軸が出力軸「プレミア」のスコアを示しており、縦軸が、ベクトルマッチングの結果が閾値以上となった文書IDの数を示す。また、図44の例では、出力軸「プレミア」のスコアの初期値は「6」である。初期値は、クエリと最も関連が強いとされた文書IDと対応する印象語「プレミア」のスコアである。 In FIG. 44, the horizontal axis indicates the score of the output axis "premium", and the vertical axis indicates the number of document IDs for which the result of vector matching is equal to or greater than the threshold. In addition, in the example of FIG. 44, the initial value of the score of the output axis "premium" is "6". The initial value is the score of the impression word "premier" corresponding to the document ID considered to be most closely related to the query.
そこで、図44の例では、初期値を中心とした所定の範囲Hをスコアの範囲として、スライダ値と、スコアの変動幅とを対応づける。尚、所定の範囲Hは、予め設定されるものであって良い。 Therefore, in the example of FIG. 44, a predetermined range H centered on the initial value is defined as the score range, and the slider value and the score fluctuation range are associated with each other. Note that the predetermined range H may be set in advance.
具体的には、本実施形態では、スコアの最小値を「4」、最大値「8」として、スコア「4~8」の範囲を、スケール上で表現する。 Specifically, in this embodiment, the range of scores "4 to 8" is represented on the scale, with the minimum score being "4" and the maximum score being "8".
図45は、第七の実施形態の検索処理部の処理を説明するフローチャートである。本実施形態のスケール算出部261は、出力軸毎に、スコアの範囲(最小値から最大値まで)と、ヒストグラムと、ヒストグラムの生成に際して取得された文書IDの数Xを取得する(ステップS4501)。
FIG. 45 is a flow chart for explaining the processing of the search processing section of the seventh embodiment. The
続いて、スケール算出部261は、出力軸毎に、予め設定された所定の範囲のスコアと対応する検索結果集合データの数Yを取得する(ステップS4502)。
Subsequently, the
図45のステップS4503とステップS4504の処理は、図39のステップS3902とステップS3903の処理と同様であるから説明を省略する。 The processing in steps S4503 and S4504 in FIG. 45 is the same as the processing in steps S3902 and S3903 in FIG. 39, so description thereof will be omitted.
続いて、スケール算出部261は、選択された出力軸について、スライダ値と対応する文書IDの数が、Y/Nとなるように、対応テーブルを作成する(ステップS4505)。
Subsequently, the
図45のステップS4506の処理は、図39のステップS3905の処理と同様であるから説明を省略する。 Since the processing in step S4506 in FIG. 45 is the same as the processing in step S3905 in FIG. 39, the description is omitted.
図46は、第七の実施形態の対応テーブルの一例を示す図である。図46に示す対応テーブル460では、スライダ値0~5に対して、スコア4~8が対応づけられている。 FIG. 46 is a diagram showing an example of a correspondence table according to the seventh embodiment. In the correspondence table 460 shown in FIG. 46, scores 4-8 are associated with slider values 0-5.
よって、本実施形態では、出力軸「プレミア」のスケールにおいて、スライダ値0~5まで移動させても、スコアが4未満又はスコアが8より大きい検索結果集合データは出力されない。 Therefore, in this embodiment, even if the slider value is moved from 0 to 5 on the scale of the output axis "premium", search result set data with a score of less than 4 or a score of more than 8 is not output.
本実施形態では、このように、スライダ値と対応づけるスコアの範囲を限定することで、入力されたクエリと関連の低い検索結果集合データが出力されることを抑制できる。 In this embodiment, by limiting the range of scores associated with the slider value in this way, it is possible to suppress the output of search result aggregate data that is less relevant to the input query.
開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
(付記1)
コンピュータによる検索方法であって、該コンピュータが、
クエリに基づき、検索語群を特定し、
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、
前記クエリより、第1特徴語群を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群を項目として用いて表示させる、検索方法。
(付記2)
前記検索結果集合データから第2特徴語群を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群及び前記第2特徴語群を項目として用いて表示させる、付記1記載の検索方法。
(付記3)
前記検索語群に含まれる単語毎に、印象語群に含まれる各印象語と前記単語との関連の強さを示す値と、前記関連の強さを示す値のばらつきを示す値とを取得し、
前記第1特徴語群に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語が含まれる場合に、前記第1特徴語群の候補となる第3特徴語群を通知する、付記1記載の検索方法。
(付記4)
前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語と、前記第3特徴語群とを対応付けて表示させる、付記3記載の検索方法。
(付記5)
前記検索語群に含まれる単語を分散表現によりベクトルに変換し、
前記ベクトルが入力されると、印象語群と、前記印象語群に含まれる各印象語と前記単語との関連の強さを示す値と、を出力する変換モデルにより、前記検索語群に含まれる単語毎に、前記各印象語との関連の強さを示す値を取得し、
前記印象語群から、前記単語毎の前記関連の強さを示す値に応じて、前記第1特徴語群を抽出する、付記1乃至4の何れか一項に記載の検索方法。
(付記6)
前記第1特徴語群は、
前記印象語群に含まれる印象語のうち、前記単語毎の前記関連の強さを示す値の最大値が大きい印象語から順に、所定個数抽出された印象語である、付記5記載の検索方法。
(付記7)
前記印象語群から、
前記第1特徴語群以外の第2特徴語群を抽出し、前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群及び前記第2特徴語群を項目として用いて表示させる、付記5又は6記載の検索方法。
(付記8)
前記印象語群に含まれる印象語のうち、前記第1特徴語群として抽出された印象語よりも、前記単語毎の前記関連の強さを示す値の最大値が小さい印象語を抽出し、
抽出された前記印象語のうち、前記単語毎の前記関連の強さを示す値の分散が大きい印象語から順に所定個数抽出された印象語を、前記第2特徴語群とする、付記7記載の検索方法。
(付記9)
前記検索対象データに含まれる文書データ毎に、前記文書データに含まれる単語群を特定し、
前記単語群に含まれる単語から変換されたベクトルと、前記変換モデルと、に基づき、前記単語毎に、前記各印象語との関連の強さを示す値を取得し、
前記単語毎の前記各印象語との関連の強さを示す値から、前記文書データと前記各印象語との関連の強さを示す値を取得し、
前記文書データが前記検索結果集合データとして取得されると、前記文書データと前記各印象語との関連の強さを示す値を参照し、前記文書データと、前記第1特徴語群とされた印象語との関連の強さを示す値を、前記項目の値として表示させる、付記5乃至8の何れか一項に記載の検索方法。
(付記10)
前記ばらつきを示す値は、前記関連の強さを示す値の標準偏差であり、
前記第3特徴語群は、
前記印象語群のうち、前記第1特徴語群以外の印象語であって、前記関連の強さを示す値が、前記標準偏差が所定の閾値より大きい印象語の前記関連の強さを示す値から前記標準偏差を減算した値より大きくした値となる印象語である、付記9記載の検索方法。
(付記11)
前記第3特徴語群に含まれる印象語の選択を受け付け、
前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群のうち、前記標準偏差が所定の閾値以下の印象語と、前記第3特徴語群から選択された前記印象語と、を項目として用いて表示させる、付記10記載の検索方法。
(付記12)
前記第1特徴語群において、表示を維持させる指定がされた印象語が存在する場合、
前記指定された印象語と、前記第3特徴語群から選択された前記印象語と、を前記項目に含める、付記11記載の検索方法。
(付記13)
前記表示を維持させる印象語を指定する操作を受け付けて、前記表示を維持させる印象語と、各単語との関連の強さを示す値を補正するための第一の補正値と、を対応付けて記憶部に保持させ、
前記第3特徴語群から印象語を選択する操作を受け付けて、前記第3特徴語群から選択された印象語と、各単語との関連の強さを示す値を補正する第二の補正値と、を対応付けて記憶部に保持させる、付記12記載の検索方法。
(付記14)
前記第1特徴語群として抽出された印象語毎に、
複数の前記検索結果集合データに対し、前記検索結果集合データと前記印象語との関連の強さを示す値の分布を算出し、
前記分布に基づき、前記印象語との関連の強さを示す値の変動幅と対応する前記検索結果集合データの数が所定数となるように、前記印象語との関連の強さを示す値を示すスケールを表示させる、付記5乃至13の何れか一項に記載の検索方法。
(付記15)
前記スケールには、前記印象語との関連の強さを示す値の変更を受け付けるスライダが共に表示されており、
前記スケールにおいて前記スライダが停止する位置と、前記印象語との関連の強さを示す値の変動幅とを対応付ける、付記14記載の検索方法。
(付記16)
前記単語毎の前記関連の強さを示す値の最大値を初期値とし、
前記スケールにおいて、前記初期値と対応する位置に前記スライダを表示させる、付記15記載の検索方法。
(付記17)
前記分布に基づき、
前記印象語との関連の強さを示す値の範囲の一部と、前記検索結果集合データの数とを対応付ける、付記14乃至16の何れか一項に記載の検索方法。
(付記18)
クエリに基づき、検索語群を特定し、
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、
前記クエリより、第1特徴語群を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群を項目として用いて表示させる、処理を、コンピュータに実行させる検索プログラム。
(付記19)
クエリに基づき、検索語群を特定する特定部と、
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得する検索部と、
前記クエリより、第1特徴語群を抽出する抽出部と、
前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群を項目として用いて表示させる出力部と、を有する検索装置。
The technology disclosed herein can take forms such as those described below.
(Appendix 1)
A method of searching by a computer, the computer comprising:
Identify search terms based on the query,
Obtaining search result set data from the search target data using the search term group,
Extracting a first feature word group from the query,
A search method, wherein the search result set data is displayed using the first characteristic word group as items.
(Appendix 2)
Extracting a second feature word group from the search result set data,
The search method according to
(Appendix 3)
Obtaining, for each word included in the search word group, a value indicating the strength of the relationship between each impression word included in the impression word group and the word, and a value indicating the variation in the value indicating the strength of the relationship. death,
The search method according to
(Appendix 4)
The search method according to
(Appendix 5)
Converting the words included in the search term group into a vector by distributed representation,
When the vector is input, a conversion model that outputs an impression word group and a value indicating the strength of the relationship between each impression word included in the impression word group and the word includes obtaining a value indicating the strength of the relationship with each impression word for each word,
5. The search method according to any one of
(Appendix 6)
The first feature word group is
The search method according to
(Appendix 7)
From the impression word group,
(Appendix 8)
extracting, from among the impression words included in the impression word group, impression words having a smaller maximum value indicating the strength of association for each word than the impression words extracted as the first characteristic word group;
Supplementary note 7, wherein a predetermined number of impression words extracted from the extracted impression words in descending order of the variance of the value indicating the strength of the relationship for each word are defined as the second characteristic word group. search method.
(Appendix 9)
identifying a word group included in the document data for each document data included in the search target data;
obtaining, for each word, a value indicating the strength of the relationship with each of the impression words, based on a vector converted from the words included in the word group and the conversion model;
obtaining a value indicating the strength of the relationship between the document data and the impression word from the value indicating the strength of the relationship between each word and the impression word;
When the document data is acquired as the search result set data, a value indicating the strength of the relationship between the document data and each of the impression words is referred to, and the document data and the first feature word group are determined. 9. The search method according to any one of
(Appendix 10)
The value indicating the variation is the standard deviation of the value indicating the strength of the relationship,
The third feature word group is
Of the impression word group, the impression words other than the first characteristic word group, and the value indicating the strength of association indicates the strength of association of the impression words whose standard deviation is greater than a predetermined threshold. The retrieval method according to appendix 9, wherein the impression word is a value larger than the value obtained by subtracting the standard deviation from the value.
(Appendix 11)
Receiving selection of impression words included in the third characteristic word group,
The search result set data is displayed using, as items, the impression words having the standard deviation equal to or less than a predetermined threshold among the first feature word group and the impression words selected from the third feature word group. The search method according to
(Appendix 12)
In the first feature word group, if there is an impression word specified to be displayed,
12. The search method according to attachment 11, wherein the designated impression word and the impression word selected from the third characteristic word group are included in the item.
(Appendix 13)
Receiving an operation of designating the impression words whose display is to be maintained, and associating the impression words whose display is to be maintained with a first correction value for correcting the value indicating the strength of the relationship with each word and store it in the memory,
A second correction value for receiving an operation of selecting an impression word from the third characteristic word group and correcting a value indicating the strength of relationship between the impression word selected from the third characteristic word group and each word. and are stored in the storage unit in association with each other.
(Appendix 14)
For each impression word extracted as the first feature word group,
calculating a distribution of values indicating a strength of association between the search result set data and the impression word for a plurality of the search result set data;
A value indicating the strength of the relationship with the impression word, based on the distribution, such that the variation range of the value indicating the strength of the relationship with the impression word and the number of the search result set data corresponding to a predetermined number. 14. The search method according to any one of
(Appendix 15)
The scale is displayed together with a slider for receiving a change in a value indicating the strength of the relationship with the impression word,
15. The search method according to appendix 14, wherein a position where the slider stops on the scale is associated with a fluctuation range of a value indicating strength of relation to the impression word.
(Appendix 16)
setting the maximum value of the value indicating the strength of the association for each word as an initial value;
16. The search method according to appendix 15, wherein the slider is displayed on the scale at a position corresponding to the initial value.
(Appendix 17)
Based on said distribution,
17. The search method according to any one of attachments 14 to 16, wherein a part of a range of values indicating strength of association with said impression word is associated with the number of said search result set data.
(Appendix 18)
Identify search terms based on the query,
Obtaining search result set data from the search target data using the search term group,
Extracting a first feature word group from the query,
A search program that causes a computer to execute a process of displaying the search result set data using the first characteristic word group as items.
(Appendix 19)
an identification unit that identifies a search term group based on the query;
a search unit that acquires search result set data using the search term group from the search target data;
an extraction unit that extracts a first feature word group from the query;
and an output unit for displaying the search result set data using the first feature word group as items.
本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes are possible without departing from the scope of the claims.
100 検索システム
111 検索語群
112 意味ベクトル
113 単語毎印象語スコア
114、231印象語スコアリスト
200、200A 検索装置
210 検索対象インデックス記憶部
211 インデックス情報
220 印象語マップ記憶部
221 印象語マップ
222 補正リスト
230 検索対象スコア記憶部
231 印象語スコアリスト
240、240A 検索処理部
241 入力受付部
242 解析部
243 検索部
244 印象語スコア出力部
245 軸決定部
246 出力部
249 候補通知部
250、250A 変換モデル
251 軸変更部
252 補正リスト生成部
253 スコア補正部
300 端末装置
100
Claims (10)
クエリに基づき、検索語群を特定し、
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、
単語と印象語との関連の強さを示す値と、前記関連の強さを示す値のばらつきを示す値とが対応付けられた印象語マップを用いて作成された変換モデルに対し、前記検索語群に含まれる単語を分散表現したベクトルを入力し、前記検索語群に含まれる単語毎に、前記印象語マップに含まれる各印象語との関連の強さを示す値と、前記ばらつきを示す値とを取得し、
前記関連の強さを示す値に応じて、第1特徴語群となる印象語を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群を項目として用いて表示させ、
前記第1特徴語群に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語が含まれる場合に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語を特定し、
特定された印象語の前記ばらつきを示す値を用いて、前記印象語マップに含まれる印象語のうち、前記第1特徴語群に含まれない印象語の中から、前記第1特徴語群の代わりに前記項目として用いることが可能な印象語である第3特徴語群を特定し、
前記第3特徴語群を、前記第1特徴語群と入れ替えることが可能であることを示す通知を表示させる、検索方法。 A method of searching by a computer, the computer comprising:
Identify search terms based on the query,
Obtaining search result set data from the search target data using the search term group,
The conversion model created using an impression word map in which a value indicating the strength of the relationship between the word and the impression word and a value indicating the variation of the value indicating the strength of the relationship are associated with each other; A vector that expresses the words included in the word group in a distributed manner is input, and for each word included in the search word group, a value indicating the strength of the relationship with each impression word included in the impression word map and the variation are calculated. get the indicated value and
extracting impression words that form a first characteristic word group according to the value indicating the strength of the relationship;
displaying the search result set data using the first characteristic word group as items ;
if the first feature word group includes impression words whose value indicating the variation is greater than a threshold, specifying the impression word whose value indicating the variation is greater than the threshold;
Using the value indicating the variation of the identified impression words, among the impression words included in the impression word map, impression words not included in the first feature word group are selected from among the impression words of the first feature word group. Identifying a third characteristic word group, which is an impression word that can be used as the item instead,
A search method comprising: displaying a notification indicating that the third characteristic word group can be replaced with the first characteristic word group .
前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群及び前記第2特徴語群を項目として用いて表示させる、請求項1記載の検索方法。 Words extracted from the search result set data are defined as a second feature word group ,
2. The retrieval method according to claim 1, wherein said retrieval result set data is displayed using said first characteristic word group and said second characteristic word group as items.
前記第1特徴語群以外の印象語であって、予め選択された印象語を抽出して第2特徴語群とし、前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群及び前記第2特徴語群を項目として用いて表示させる、請求項1記載の検索方法。 From the impression word map ,
Preselected impression words other than the first feature word group are extracted and used as a second feature word group, and the search result set data is combined with the first feature word group and the second feature word group. 2. The retrieval method according to claim 1 , wherein the word groups are used as items for display.
抽出された前記印象語と前記検索結果集合データの関連の強さを示す値を、前記検索結果集合データ毎に算出し、
前記検索結果集合データの関連の強さを示す値の分散が大きい印象語から順に所定個数抽出された印象語を、第2特徴語群とし、
前記第1特徴語群及び前記第2特徴語群を項目として用いて表示させる、請求項1記載の検索方法。 extracting, from among the impression words included in the impression word map , impression words having a smaller maximum value indicating the strength of association for each word than the impression words extracted as the first characteristic word group;
calculating a value indicating the strength of the relationship between the extracted impression word and the search result set data for each of the search result set data;
A second feature word group is defined by a predetermined number of impression words extracted in descending order of variance of values indicating strength of association in the search result set data ,
2. The retrieval method according to claim 1 , wherein said first characteristic word group and said second characteristic word group are used as items and displayed .
複数の前記検索結果集合データに対し、前記検索結果集合データと前記第1特徴語群として抽出された印象語との関連の強さを示す値の分布を算出し、
前記分布に基づき、前記第1特徴語群として抽出された印象語との関連の強さを示す値の変動幅と対応する前記検索結果集合データの数が所定数となるように、前記第1特徴語群として抽出された印象語との関連の強さを示す値を示すスケールを表示させ、
前記スケールにおいて、指定された前記第1特徴語群として抽出された印象語との関連の強さを示す値と対応した検索結果データを表示させる、請求項1乃至5の何れか一項に記載の検索方法。 For each impression word extracted as the first feature word group,
calculating a distribution of values indicating the strength of association between the search result set data and the impression words extracted as the first feature word group, for a plurality of the search result set data;
Based on the distribution, the number of search result set data corresponding to the fluctuation range of the value indicating the strength of the relationship with the impression word extracted as the first characteristic word group is set to a predetermined number . display a scale indicating a value indicating the strength of the relationship with the impression words extracted as the characteristic word group ;
6. The scale according to any one of claims 1 to 5 , wherein search result data corresponding to a value indicating strength of relationship with the impression word extracted as the specified first characteristic word group is displayed on the scale. search method.
前記スケールにおいて前記スライダが停止する位置と、前記第1特徴語群として抽出された印象語との関連の強さを示す値の変動幅とを対応付け、
前記スライダの位置が変更されると、前記スライダの位置と対応し前記第1特徴語群として抽出された印象語との関連の強さを示す値を変更し、
変更された前記第1特徴語群として抽出された印象語との関連の強さを示す値と対応した検索結果データを表示させる、請求項6記載の検索方法。 The scale is also displayed with a slider for accepting a change in a value indicating a strength of association with the impression word extracted as the first characteristic word group ,
associating a position where the slider stops on the scale with a variation range of a value indicating a strength of association with the impression word extracted as the first characteristic word group ;
when the position of the slider is changed, changing a value indicating the strength of the relationship between the impression word corresponding to the position of the slider and extracted as the first feature word group ;
7. The retrieval method according to claim 6 , wherein retrieval result data corresponding to a value indicating strength of relationship with the impression word extracted as the changed first characteristic word group is displayed.
前記スケールにおいて、前記初期値と対応する位置に前記スライダを表示させる、請求項7記載の検索方法。 setting the maximum value of the value indicating the strength of the association for each word as an initial value;
8. The retrieval method according to claim 7 , wherein said slider is displayed on said scale at a position corresponding to said initial value.
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、
単語と印象語との関連の強さを示す値と、前記関連の強さを示す値のばらつきを示す値とが対応付けられた印象語マップを用いて作成された変換モデルに対し、前記検索語群に含まれる単語を分散表現したベクトルを入力し、前記検索語群に含まれる単語毎に、前記印象語マップに含まれる各印象語との関連の強さを示す値と、前記ばらつきを示す値とを取得し、
前記関連の強さを示す値に応じて、第1特徴語群となる印象語を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群を項目として用いて表示させ、
前記第1特徴語群に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語が含まれる場合に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語を特定し、
特定された印象語の前記ばらつきを示す値を用いて、前記印象語マップに含まれる印象語のうち、前記第1特徴語群に含まれない印象語の中から、前記第1特徴語群の代わりに前記項目として用いることが可能な印象語である第3特徴語群を特定し、
前記第3特徴語群を、前記第1特徴語群と入れ替えることが可能であることを示す通知を表示させる、処理を、コンピュータに実行させる検索プログラム。 Identify search terms based on the query,
Obtaining search result set data from the search target data using the search term group,
The conversion model created using an impression word map in which a value indicating the strength of the relationship between the word and the impression word and a value indicating the variation of the value indicating the strength of the relationship are associated with each other; A vector that expresses the words included in the word group in a distributed manner is input, and for each word included in the search word group, a value indicating the strength of the relationship with each impression word included in the impression word map and the variation are calculated. get the indicated value and
extracting impression words that form a first characteristic word group according to the value indicating the strength of the relationship;
displaying the search result set data using the first characteristic word group as items ;
if the first feature word group includes impression words whose value indicating the variation is greater than a threshold, specifying the impression word whose value indicating the variation is greater than the threshold;
Using the value indicating the variation of the identified impression words, among the impression words included in the impression word map, impression words not included in the first feature word group are selected from among the impression words of the first feature word group. Identifying a third characteristic word group, which is an impression word that can be used as the item instead,
A search program that causes a computer to execute a process of displaying a notification indicating that the third characteristic word group can be replaced with the first characteristic word group .
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、
単語と印象語との関連の強さを示す値と、前記関連の強さを示す値のばらつきを示す値とが対応付けられた印象語マップを用いて作成された変換モデルに対し、前記検索語群に含まれる単語を分散表現したベクトルを入力し、前記検索語群に含まれる単語毎に、前記印象語マップに含まれる各印象語との関連の強さを示す値と、前記ばらつきを示す値とを取得し、前記関連の強さを示す値に応じて、第1特徴語群となる印象語を抽出する抽出部と、
前記検索結果集合データを、前記第1特徴語群を項目として用いて表示させ、前記第1特徴語群に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語が含まれる場合に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語を特定し、特定された印象語の前記ばらつきを示す値を用いて、前記印象語マップに含まれる印象語のうち、前記第1特徴語群に含まれない印象語の中から、前記第1特徴語群の代わりに前記項目として用いることが可能な印象語である第3特徴語群を特定し、前記第3特徴語群を、前記第1特徴語群と入れ替えることが可能であることを示す通知を表示させる、出力部と、を有する検索装置。 an identification unit that identifies a search term group based on the query;
Obtaining search result set data from the search target data using the search term group,
The conversion model created using an impression word map in which a value indicating the strength of the relationship between the word and the impression word and a value indicating the variation of the value indicating the strength of the relationship are associated with each other; A vector that expresses the words included in the word group in a distributed manner is input, and for each word included in the search word group, a value indicating the strength of the relationship with each impression word included in the impression word map and the variation are calculated. an extracting unit that acquires a value indicating the strength of the association and extracts impression words that form a first characteristic word group according to the value indicating the strength of association;
The search result set data is displayed using the first feature word group as items, and when the first feature word group includes an impression word whose value indicating the variation is larger than a threshold, the variation is determined. Impression words whose indicated values are larger than a threshold are identified, and impression words not included in the first characteristic word group are identified among the impression words included in the impression word map using the values indicating the variation of the identified impression words. A third characteristic word group, which is an impression word that can be used as the item in place of the first characteristic word group, is specified from among the words, and the third characteristic word group is identified as the first characteristic word group. and an output unit for displaying a notification indicating that the replacement is possible .
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