JP2004234175A - コンテンツ検索装置およびそのプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】コンテンツ集合にキーワード検索をかけ、結果として得られるコンテンツを、キーワードに適する順に並べて出力できるコンテンツ検索装置を提供する。
【解決手段】コンテンツ蓄積手段101、およびコンテンツ属性値抽出手段103、およびコンテンツ属性値比較手段104を備え、コンテンツ属性値抽出手段103は、検索キーワード102を入力されることで、コンテンツ蓄積手段101からコンテンツおよびコンテンツ属性値を取り出してコンテンツ属性値比較手段104へ送り、コンテンツ属性値104は、受け取ったコンテンツ属性値をキーにコンテンツをソートして出力する。
【選択図】 図1
【解決手段】コンテンツ蓄積手段101、およびコンテンツ属性値抽出手段103、およびコンテンツ属性値比較手段104を備え、コンテンツ属性値抽出手段103は、検索キーワード102を入力されることで、コンテンツ蓄積手段101からコンテンツおよびコンテンツ属性値を取り出してコンテンツ属性値比較手段104へ送り、コンテンツ属性値104は、受け取ったコンテンツ属性値をキーにコンテンツをソートして出力する。
【選択図】 図1
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、コンピュータに蓄えられている映画、音楽などのコンテンツ集合の中から、一つ以上のキーワードを入力することによって、入力キーワードに適するコンテンツを検索する、コンテンツ検索装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
映画、音楽などのコンテンツ集合を蓄えているコンピュータには、コンテンツの検索機能が備わっている。検索手法としては、個々のコンテンツに複数のキーワードを付与しておき、検索者からの入力キーワードに一致したコンテンツを出力するキーワード付加方式が一般的である。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の検索手法では、複数のキーワードの重みを評価したコンテンツの検索ができず、検索結果に残るか検索結果から落とされるかのどちらかであり、ユーザのあいまいな要求を考慮したコンテンツの検索ができなかった。
【0004】
【課題を解決するための手段】
本発明は、コンテンツ集合の中から、二つ以上の入力キーワードに適合するコンテンツを検索するコンテンツ検索装置であって、コンテンツの集合、および各々のコンテンツの属性値であるニ以上のコンテンツ属性値を保持しているコンテンツ蓄積手段と、キーワードベクトル、およびコンテンツが持つコンテンツ属性値を受けつけ、コンテンツのキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルを出力するコンテンツ属性値抽出手段と、キーワードベクトル、およびキーワードベクトルの各要素の重みを受けつけ、キーワード重みベクトルを出力するキーワード重みベクトル作成手段と、コンテンツ属性値抽出手段が出力したキーワード属性値ベクトル、および前記キーワード重みベクトル作成手段が出力したキーワード重みベクトルから評価値を出力する評価値計算手段と、評価値計算手段が出力した評価値に基づいてコンテンツを出力する評価値比較手段を具備するコンテンツ検索装置であり、かかるコンテンツ検索装置により、ユーザのあいまいな要求を考慮したコンテンツの検索ができる。特に、ベクトル演算プロセッサを利用した場合は、総当り的な検索処理をする必要はなく、高速処理が可能である。
【0005】
【発明の実施の形態】
以下、コンテンツ検索装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【0006】
(実施の形態1)
【0007】
図1は、本発明の実施の形態1におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図1において、101はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、102はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワード、103はコンテンツ蓄積手段101からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワード102を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値を104へ送るコンテンツ属性値抽出手段、104はコンテンツ属性値抽出手段103よりコンテンツ属性値を受け取り、入力キーワードに最も適するコンテンツを、コンテンツ属性値と入力キーワードを比較することによって求めて出力するコンテンツ属性値比較手段、105はコンテンツ属性値比較手段104によって出力されるコンテンツである。
【0008】
本実施例では、コンテンツ蓄積手段101に格納するコンテンツを音楽データとする。なお、コンテンツは音楽に限るものではない。
【0009】
各コンテンツには、”Rock”、”Eurobeat”、”Classic”というキーワードに対するコンテンツ属性値を(表1)のように与えておく。
【0010】
コンテンツ属性値とは、キーワードが示す属性を、コンテンツがいかほど保持しているかを示す数値である。表1によれば、コンテンツ「C1」は、”Rock”の度合いが「40」、”Eurobeat”の度合いが「85」、”Classic” の度合いが「30」のコンテンツであることを示す。
【0011】
なお、コンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。また、コンテンツ属性値は、コンテンツ作成者が与えてもよく、コンテンツユーザが与えてもよく、コンピュータによって自動的に割り当ててもよい。
【0012】
【表1】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワード102としての”Classic”がコンテンツ属性値抽出手段103へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段103は、コンテンツ蓄積手段101から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段103は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワード102としての”Classic”に対応する値、すなわち(表2)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段104へ送る。コンテンツ属性値比較手段104は、受け取ったデータのコンテンツ属性値の中からもっとも高い値を持つコンテンツ”C4”をコンテンツ105として出力する。なお、入力キーワードは”Classic”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段103によって取り出される。
【0013】
【表2】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段101、およびコンテンツ属性値抽出手段103、およびコンテンツ属性値比較手段104で構成され、キーワード102を入力することで、コンテンツ属性値とキーワード102の比較により、キーワード102にもっとも適するコンテンツを検索することができる。
【0014】
(実施の形態2)
【0015】
図2は、本発明の実施の形態2におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図2において、201はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、202はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワード、203はコンテンツ蓄積手段201からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワード202を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値を204へ送るコンテンツ属性値抽出手段、204はコンテンツ属性値抽出手段203よりコンテンツ属性値を受け取り、コンテンツ属性値をキーとし、コンテンツをソートして出力するコンテンツ属性値比較手段、205はコンテンツ属性値比較手段204によって出力されるソート済みコンテンツである。
【0016】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段201の内容は、(実施の形態1)と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0017】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワード202としての”Classic”がコンテンツ属性値抽出手段203へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段203は、コンテンツ蓄積手段201から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段203は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワード202としての”Classic”に対応する値、すなわち(表2)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段204へ送る。コンテンツ属性値比較手段204は、受け取ったデータを、コンテンツ属性値をキーとして降順にソートし、ソート済みコンテンツ205を(表3)に示すように出力する。なお、入力キーワードは”Classic”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段203によって取り出される。
【0018】
【表3】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段201、およびコンテンツ属性値抽出手段203、およびコンテンツ属性値比較手段204で構成され、キーワード202を入力することで、コンテンツ属性値とキーワード202を比較し、コンテンツを検索し、さらに、キーワード102にもっとも適するコンテンツをキーワードに対応するコンテンツ属性値をキーとしてソートし、キーワード102に適した順に並べて出力することができる。
【0019】
(実施の形態3)
【0020】
図3は、本発明の実施の形態3におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図3において、301はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、302はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワード、303はコンテンツ蓄積手段301からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワード302を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値を304へ送るコンテンツ属性値抽出手段、304はコンテンツ属性値抽出手段303よりコンテンツ属性値を受け取り、コンテンツ属性値をキーとし、コンテンツをソートして出力するコンテンツ属性値比較手段、305はコンテンツ属性値比較手段304によって出力されるソート済みコンテンツ、306はソート済みのコンテンツ305の上位部分を取り出す時の判断基準となるフィルタリングパラメータ、307はソート済みコンテンツ305およびフィルタリングパラメータ306を受け取り、ソート済みコンテンツの上位m個を出力するコンテンツフィルタ、307はコンテンツフィルタ306によって出力されるソート済みコンテンツの上位部分である。
【0021】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段301の内容は、実施の形態1と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0022】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワード302としての”Classic”がコンテンツ属性値抽出手段303へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段303は、コンテンツ蓄積手段301から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段303は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワード302としての”Classic”に対応する値、すなわち(表2)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段304へ送る。コンテンツ属性値比較手段304は、受け取ったデータを、コンテンツ属性値をキーとして降順にソートし、ソート済みコンテンツ305を(表3)に示すように出力する。コンテンツフィルタ307は、ソート済みコンテンツ305およびフィルタリングパラメータ306としてのコンテンツ属性値の閾値”50”を受け取り、ソート済みコンテンツ305において”50”以上のコンテンツ属性値を持つコンテンツを、ソート済みコンテンツの上位部分308として(表4)に示すように出力する。なお、入力キーワードは”Classic”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段303によって取り出される。また、フィルタリングパラメータはコンテンツ属性値の閾値に限定するものではなく、出力するコンテンツの個数等であってもよい。また、上記では、フィルタリングパラメータとしてのコンテンツ属性値の閾値は”50”であったが、その値は問わないことは言うまでもない。
【0023】
【表4】
以上説明した通り、本実施例によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段301、およびコンテンツ属性値抽出手段303、およびコンテンツ属性値比較手段304で構成し、キーワード302を入力することで、キーワード属性値によるソートのみでコンテンツを検索しキーワード302に適した順に並べることができる。さらに、フィルタリングパラメータ306を入力することで、ソート済みコンテンツ305の上位部分のみを出力することができる。
【0024】
(実施の形態4)
【0025】
図4は、本発明の実施の形態4におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図4において、401はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、402はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワード、403はコンテンツ蓄積手段401からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワード402を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値を404へ送るコンテンツ属性値抽出手段、304はコンテンツ属性値抽出手段403よりコンテンツ属性値を受け取り、入力キーワードの最も適するコンテンツを、コンテンツ属性値を比較することによって求めて出力するコンテンツ属性値比較手段、405はコンテンツ属性値比較手段404によって出力されるソート済みコンテンツ、406はソート済みのコンテンツ405の上位部分を取り出す時の判断基準となるフィルタリングパラメータ、407はソート済みコンテンツ405およびフィルタリングパラメータ406を受け取り、ソート済みコンテンツの上位m個を出力するコンテンツフィルタ、407はコンテンツフィルタ406によって出力されるソート済みコンテンツの上位部分である。
【0026】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段401の内容は、実施の形態1と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0027】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワード402としての”Classic”がコンテンツ属性値抽出手段403へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段403は、コンテンツ蓄積手段401から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段403は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワード402としての”Classic”に対応する値、すなわち(表2)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段404へ送る。コンテンツ属性値比較手段404は、受け取ったデータをコンテンツ属性値をキーとして降順にソートし、ソート済みコンテンツ405を(表3)に示すように出力する。コンテンツフィルタ407は、ソート済みコンテンツ405およびフィルタリングパラメータ406としてのコンテンツ属性値の閾値、例えば”50”を受け取り、ソート済みコンテンツ405において”50”以上のコンテンツ属性値を持つコンテンツを、ソート済みコンテンツの上位部分408として(表4)に示すように出力する。なお、入力キーワードは”Classic”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段403によって取り出される。また、フィルタリングパラメータはコンテンツ属性値の閾値に限定するものではなく、出力するコンテンツの個数であってもよい。
【0028】
さらにこの後、ソート済みコンテンツの上位部分408と前回入力のキーワードとは異なるキーワード102としての”Rock”とをコンテンツ属性値抽出手段403に入力する。すると、コンテンツ属性値抽出手段403が(表5)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段404へ送る。以下、コンテンツ属性値比較手段404を通り、(表6)に示すコンテンツが出力され、前回入力のフィルタリングパラメータとは異なるフィルタリングパラメータ409としての閾値、例えば”10”が入力されたコンテンツフィルタ407を通り、(表7)に示すソート済みコンテンツの上位部分408が得られる。なお、二回目に入力するキーワードは”Rock”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段403によって取り出される。また、二回目に入力するフィルタリングパラメータは”10”以外であってもよいし、一回目の値を続けて使用してもよい。
【0029】
【表5】
【表6】
【表7】
なお、本実施例では、キーワードおよびフィルタリングパラメータを二度入力することで検索を行ったが、三度以上の入力でさらに検索を繰り返してもよい。
【0030】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段401、およびコンテンツ属性値抽出手段403、およびコンテンツ属性値比較手段404で構成され、二度以上のキーワード入力の繰り返しによって、複数のキーワードによる絞り込み検索を行うことができる。また、検索結果を入力キーワードに適する順に並べて出力することができる。
【0031】
(実施の形態5)
【0032】
図5は、本発明の実施の形態5におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図5において、501はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、502はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワードベクトル、503はコンテンツ蓄積手段501からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワードベクトル502を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値ベクトルを506へ送るコンテンツ属性値抽出手段、504はキーワードベクトルの各要素の重み、505はキーワードベクトル502および重み504を受け取り、キーワードベクトルの各要素に対応する重みによってベクトルを作成するキーワード重みベクトル作成手段、506はコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルを受け取り、各コンテンツの評価値を507へ送る評価値計算手段、507は評価値計算手段506より評価値を受け取り、入力キーワードベクトルに最も適するコンテンツを、評価値を比較することによって求めて出力する評価値比較手段、508は評価値比較手段507によって出力されるコンテンツである。
【0033】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段501の内容は、(実施の形態1)と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0034】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワードベクトル502としての(”Classic”、”Rock”)がコンテンツ属性値抽出手段503へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段503は、コンテンツ蓄積手段501から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段503は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワードベクトル502としての(”Classic”、”Rock”)に対応するベクトル値、すなわち(表8)に示すデータを取り出し、評価値計算手段506へ送る。また、キーワード重みベクトル作成手段505は、キーワードベクトル502、および重み504として(表9)に示すキーワードベクトルの各要素に対する重みを受け取り、キーワード重みベクトルとしてのVw=(”100”、”20”)を評価値計算手段506へ送る。なお、入力キーワードベクトルは(”Classic”、”Rock”)以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルがコンテンツ属性値抽出手段503によって取り出される。
【0035】
【表8】
【表9】
この後、評価値計算手段506は、以下に示す評価値計算式(式1)に従って、受け取ったコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルから計算した(表10)に示す各コンテンツの評価値を評価値比較手段507へ送る。
【0036】
【数1】
【0037】
【表10】
評価値比較手段507は、受け取ったデータの評価値の中からもっとも低い値を持つコンテンツ”C3”をコンテンツ508として出力する。もっとも低い値を持つコンテンツがもっともユーザのニーズに合致するコンテンツであるからです。
【0038】
なお、評価値計算に用いる式は、数式1に限定されるものではない。例えば、評価値計算手段506は、ベクトル「Vci」とベクトル「Vw」の内積の値を算出しても良い。かかる場合、両ベクトルの内積の値が大きいコンテンツほど、ユーザのニーズに合致するコンテンツである。
【0039】
また、評価値計算手段506は、ベクトル「Vci」とベクトル「Vw」の外積の値を算出しても良い。かかる場合、両ベクトルの外積の値が小さいコンテンツほど、ユーザのニーズに合致するコンテンツである。かかる評価値計算手段の評価値の算出方法には、種々の方法があることは、他の実施の形態においても同様です。
【0040】
さらに、2つのベクトル演算により評価値を算出するので、ベクトルプロセッサを用いて演算を行えば、非常に高速に所望のコンテンツを取得できる。
【0041】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段501、およびコンテンツ属性値抽出手段503、およびキーワード重みベクトル作成手段505、および評価値計算手段506、および評価値比較手段507で構成され、キーワードベクトル502、および重み504を入力することで、評価値を比較する簡単な処理により、複数の重み付きキーワードにもっとも適するコンテンツを検索することができる。
【0042】
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをCD−ROMなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態におけるコンテンツ検索装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、コンテンツの集合、および各々のコンテンツの属性値であるニ以上のコンテンツ属性値が格納されており、キーワードベクトル、およびコンテンツが持つコンテンツ属性値を受けつけ、コンテンツのキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルを出力するコンテンツ属性値抽出ステップと、キーワードベクトル、およびキーワードベクトルの各要素の重みを受けつけ、キーワード重みベクトルを出力するキーワード重みベクトル作成ステップと、コンテンツ属性値抽出ステップで出力したキーワード属性値ベクトル、およびキーワード重みベクトル作成ステップで出力したキーワード重みベクトルから評価値を出力する評価値計算ステップと、評価値計算ステップで出力した評価値に基づいてコンテンツを出力する評価値比較ステップを実行させるためのプログラムである。
【0043】
(実施の形態6)
【0044】
図6は、本発明の実施の形態6におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図6において、601はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、602はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワードベクトル、603はコンテンツ蓄積手段601からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワードベクトル602を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値ベクトルを606へ送るコンテンツ属性値抽出手段、604はキーワードベクトルの各要素の重み、605はキーワードベクトル602および重み604を受け取り、キーワードベクトルの各要素に対応する重みによってベクトルを作成するキーワード重みベクトル作成手段、606はコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルを受け取り、各コンテンツの評価値を607へ送る評価値計算手段、607は評価値計算手段606より評価値を受け取り、評価値をキーとし、コンテンツをソートして出力する評価値比較手段、608は評価値比較手段607によって出力されるコンテンツである。
【0045】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段601の内容は、実施の形態1と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0046】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワードベクトル602としての(”Classic”、”Rock”)がコンテンツ属性値抽出手段603へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段603は、コンテンツ蓄積手段601から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段603は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワードベクトル602としての(”Classic”、”Rock”)に対応するベクトル値、すなわち(表8)に示すデータを取り出し、評価値計算手段606へ送る。また、キーワード重みベクトル作成手段605は、キーワードベクトル602、および重み604として(表9)に示すキーワードベクトルの各要素に対する重みを受け取り、キーワード重みベクトルとしてのVw=(”100”、”20”)を評価値計算手段606へ送る。なお、入力キーワードベクトルは(”Classic”、”Rock”)以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルがコンテンツ属性値抽出手段603によって取り出される。
【0047】
この後、評価値計算手段606は、以下に示す評価値計算式(式1)に従って、受け取ったコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルから計算した(表10)に示す各コンテンツの評価値を評価値計算手段607へ送る。
【0048】
評価値比較手段607は、受け取ったデータの評価値をキーとして昇順にソートし、ソート済みコンテンツ608を(表11)のように出力する。なお、評価値計算に用いる式は、(式1)に限定されるものではない。また、本実施例では評価値が低いコンテンツほど入力キーワードに適するとしているが、評価値が高い方がキーワードに適するとしてもよい。
【0049】
【表11】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段601、およびコンテンツ属性値抽出手段603、およびキーワード重みベクトル作成手段605、および評価値計算手段606、および評価値比較手段607で構成され、キーワードベクトル602、および重み604を入力することで、評価値を比較する簡単な処理により、複数の重み付きキーワードに適した順にソートされたコンテンツが出力されえる。
【0050】
(実施の形態7)
【0051】
図7は、本発明の実施の形態7におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図7において、701はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、702はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワードベクトル、703はコンテンツ蓄積手段701からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワードベクトル702を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値ベクトルを706へ送るコンテンツ属性値抽出手段、704はキーワードベクトルの各要素の重み、705はキーワードベクトル702および重み704を受け取り、キーワードベクトルの各要素に対応する重みによってベクトルを作成するキーワード重みベクトル作成手段、706はコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルを受け取り、各コンテンツの評価値を607へ送る評価値計算手段、707は評価値計算手段706より評価値を受け取り、評価値をキーとし、コンテンツをソートして出力する評価値比較手段、708は評価値比較手段707によって出力されるコンテンツ、709はソート済みのコンテンツ708の上位部分を取り出す時の判断基準となるフィルタリングパラメータ、710はソート済みのコンテンツ708およびフィルタリングパラメータ709を受け取り、ソート済みのコンテンツの上位m個を出力するコンテンツフィルタ、711はコンテンツフィルタ710によって出力されるソート済みのコンテンツの上位部分である。
【0052】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段701の内容は、実施の形態1と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0053】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワードベクトル702としての(”Classic”、”Rock”)がコンテンツ属性値抽出手段703へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段603は、コンテンツ蓄積手段701から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段703は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワードベクトル702としての(”Classic”、”Rock”)に対応するベクトル値、すなわち(表8)に示すデータを取り出し、評価値計算手段706へ送る。また、キーワード重みベクトル作成手段705は、キーワードベクトル702、および重み704として(表9)に示すキーワードベクトルの各要素に対する重みを受け取り、キーワード重みベクトルとしてのVw=(”100”、”20”)を評価値計算手段706へ送る。なお、入力キーワードベクトルは(”Classic”、”Rock”)以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルがコンテンツ属性値抽出手段703によって取り出される。
【0054】
この後、評価値計算手段706は、以下に示す評価値計算式(式1)に従って、受け取ったコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルから計算した(表10)に示す各コンテンツの評価値を評価値計算手段707へ送る。評価値比較手段707は、受け取ったデータの評価値をキーとして昇順にソートし、ソート済みコンテンツ708を(表11)のように出力する。コンテンツフィルタ710は、ソート済みコンテンツ708およびフィルタリングパラメータとしての評価値の閾値”20”を受け取り、ソート済みのコンテンツの上位部分711として(表12)に示すように出力する。なお、評価値計算に用いる式は、(式1)に限定されるものではない。また、本実施例では評価値が低いコンテンツほど入力キーワードに適するとしているが、評価値が高い方がキーワードに適するとしてもよい。また、フィルタリングパラメータは評価値の閾値に限定するものではなく、出力するコンテンツの個数であってもよい。
【0055】
【表12】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段701、およびコンテンツ属性値抽出手段703、およびキーワード重みベクトル作成手段705、および評価値計算手段706、および評価値比較手段707で構成され、キーワードベクトル702、および重み704を入力することで、評価値を比較する簡単な処理により、複数の重み付きキーワードに適した順にソートされ、かつ適切なコンテンツのみが出力されえる。
【0056】
なお、上記の実施の形態における構成要素の実現手段について以下に説明する。
【0057】
コンテンツ蓄積手段101、201、301、401、501、601、701は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【0058】
コンテンツ属性値抽出手段103、203、303、403、503、603、703は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。コンテンツ属性値抽出手段が情報を抽出するための処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0059】
コンテンツ属性値比較手段104、204、304、404は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。コンテンツ属性値比較手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0060】
コンテンツフィルタ307、407、710は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。コンテンツ属性値比較手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0061】
キーワード重みベクトル作成手段505、605、705は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。キーワード重みベクトル作成手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0062】
評価値計算手段506、606、706は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。評価値計算手段が計算処理の手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0063】
評価値比較手段507、607、707は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。評価値比較手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、キーワードや重みの入力により、1以上のコンテンツ属性値を有するコンテンツに対して、適切な検索処理が行える。
【図面の簡単な説明】
【図1】実施の形態1におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図2】実施の形態2におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図3】実施の形態3におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図4】実施の形態4におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図5】実施の形態5におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図6】実施の形態6におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図7】実施の形態7におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【符号の説明】
101、201、301、401、501、601、701 コンテンツ蓄積手段
103、203、303、403、503、603、703 コンテンツ属性値抽出手段
104、204、304、404 コンテンツ属性値比較手段
307、407、710 コンテンツフィルタ
505、605、705 キーワード重みベクトル作成手段
506、606、706 評価値計算手段
507、607、707 評価値比較手段
【発明の属する技術分野】
この発明は、コンピュータに蓄えられている映画、音楽などのコンテンツ集合の中から、一つ以上のキーワードを入力することによって、入力キーワードに適するコンテンツを検索する、コンテンツ検索装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
映画、音楽などのコンテンツ集合を蓄えているコンピュータには、コンテンツの検索機能が備わっている。検索手法としては、個々のコンテンツに複数のキーワードを付与しておき、検索者からの入力キーワードに一致したコンテンツを出力するキーワード付加方式が一般的である。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の検索手法では、複数のキーワードの重みを評価したコンテンツの検索ができず、検索結果に残るか検索結果から落とされるかのどちらかであり、ユーザのあいまいな要求を考慮したコンテンツの検索ができなかった。
【0004】
【課題を解決するための手段】
本発明は、コンテンツ集合の中から、二つ以上の入力キーワードに適合するコンテンツを検索するコンテンツ検索装置であって、コンテンツの集合、および各々のコンテンツの属性値であるニ以上のコンテンツ属性値を保持しているコンテンツ蓄積手段と、キーワードベクトル、およびコンテンツが持つコンテンツ属性値を受けつけ、コンテンツのキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルを出力するコンテンツ属性値抽出手段と、キーワードベクトル、およびキーワードベクトルの各要素の重みを受けつけ、キーワード重みベクトルを出力するキーワード重みベクトル作成手段と、コンテンツ属性値抽出手段が出力したキーワード属性値ベクトル、および前記キーワード重みベクトル作成手段が出力したキーワード重みベクトルから評価値を出力する評価値計算手段と、評価値計算手段が出力した評価値に基づいてコンテンツを出力する評価値比較手段を具備するコンテンツ検索装置であり、かかるコンテンツ検索装置により、ユーザのあいまいな要求を考慮したコンテンツの検索ができる。特に、ベクトル演算プロセッサを利用した場合は、総当り的な検索処理をする必要はなく、高速処理が可能である。
【0005】
【発明の実施の形態】
以下、コンテンツ検索装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【0006】
(実施の形態1)
【0007】
図1は、本発明の実施の形態1におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図1において、101はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、102はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワード、103はコンテンツ蓄積手段101からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワード102を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値を104へ送るコンテンツ属性値抽出手段、104はコンテンツ属性値抽出手段103よりコンテンツ属性値を受け取り、入力キーワードに最も適するコンテンツを、コンテンツ属性値と入力キーワードを比較することによって求めて出力するコンテンツ属性値比較手段、105はコンテンツ属性値比較手段104によって出力されるコンテンツである。
【0008】
本実施例では、コンテンツ蓄積手段101に格納するコンテンツを音楽データとする。なお、コンテンツは音楽に限るものではない。
【0009】
各コンテンツには、”Rock”、”Eurobeat”、”Classic”というキーワードに対するコンテンツ属性値を(表1)のように与えておく。
【0010】
コンテンツ属性値とは、キーワードが示す属性を、コンテンツがいかほど保持しているかを示す数値である。表1によれば、コンテンツ「C1」は、”Rock”の度合いが「40」、”Eurobeat”の度合いが「85」、”Classic” の度合いが「30」のコンテンツであることを示す。
【0011】
なお、コンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。また、コンテンツ属性値は、コンテンツ作成者が与えてもよく、コンテンツユーザが与えてもよく、コンピュータによって自動的に割り当ててもよい。
【0012】
【表1】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワード102としての”Classic”がコンテンツ属性値抽出手段103へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段103は、コンテンツ蓄積手段101から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段103は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワード102としての”Classic”に対応する値、すなわち(表2)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段104へ送る。コンテンツ属性値比較手段104は、受け取ったデータのコンテンツ属性値の中からもっとも高い値を持つコンテンツ”C4”をコンテンツ105として出力する。なお、入力キーワードは”Classic”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段103によって取り出される。
【0013】
【表2】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段101、およびコンテンツ属性値抽出手段103、およびコンテンツ属性値比較手段104で構成され、キーワード102を入力することで、コンテンツ属性値とキーワード102の比較により、キーワード102にもっとも適するコンテンツを検索することができる。
【0014】
(実施の形態2)
【0015】
図2は、本発明の実施の形態2におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図2において、201はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、202はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワード、203はコンテンツ蓄積手段201からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワード202を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値を204へ送るコンテンツ属性値抽出手段、204はコンテンツ属性値抽出手段203よりコンテンツ属性値を受け取り、コンテンツ属性値をキーとし、コンテンツをソートして出力するコンテンツ属性値比較手段、205はコンテンツ属性値比較手段204によって出力されるソート済みコンテンツである。
【0016】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段201の内容は、(実施の形態1)と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0017】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワード202としての”Classic”がコンテンツ属性値抽出手段203へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段203は、コンテンツ蓄積手段201から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段203は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワード202としての”Classic”に対応する値、すなわち(表2)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段204へ送る。コンテンツ属性値比較手段204は、受け取ったデータを、コンテンツ属性値をキーとして降順にソートし、ソート済みコンテンツ205を(表3)に示すように出力する。なお、入力キーワードは”Classic”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段203によって取り出される。
【0018】
【表3】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段201、およびコンテンツ属性値抽出手段203、およびコンテンツ属性値比較手段204で構成され、キーワード202を入力することで、コンテンツ属性値とキーワード202を比較し、コンテンツを検索し、さらに、キーワード102にもっとも適するコンテンツをキーワードに対応するコンテンツ属性値をキーとしてソートし、キーワード102に適した順に並べて出力することができる。
【0019】
(実施の形態3)
【0020】
図3は、本発明の実施の形態3におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図3において、301はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、302はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワード、303はコンテンツ蓄積手段301からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワード302を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値を304へ送るコンテンツ属性値抽出手段、304はコンテンツ属性値抽出手段303よりコンテンツ属性値を受け取り、コンテンツ属性値をキーとし、コンテンツをソートして出力するコンテンツ属性値比較手段、305はコンテンツ属性値比較手段304によって出力されるソート済みコンテンツ、306はソート済みのコンテンツ305の上位部分を取り出す時の判断基準となるフィルタリングパラメータ、307はソート済みコンテンツ305およびフィルタリングパラメータ306を受け取り、ソート済みコンテンツの上位m個を出力するコンテンツフィルタ、307はコンテンツフィルタ306によって出力されるソート済みコンテンツの上位部分である。
【0021】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段301の内容は、実施の形態1と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0022】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワード302としての”Classic”がコンテンツ属性値抽出手段303へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段303は、コンテンツ蓄積手段301から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段303は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワード302としての”Classic”に対応する値、すなわち(表2)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段304へ送る。コンテンツ属性値比較手段304は、受け取ったデータを、コンテンツ属性値をキーとして降順にソートし、ソート済みコンテンツ305を(表3)に示すように出力する。コンテンツフィルタ307は、ソート済みコンテンツ305およびフィルタリングパラメータ306としてのコンテンツ属性値の閾値”50”を受け取り、ソート済みコンテンツ305において”50”以上のコンテンツ属性値を持つコンテンツを、ソート済みコンテンツの上位部分308として(表4)に示すように出力する。なお、入力キーワードは”Classic”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段303によって取り出される。また、フィルタリングパラメータはコンテンツ属性値の閾値に限定するものではなく、出力するコンテンツの個数等であってもよい。また、上記では、フィルタリングパラメータとしてのコンテンツ属性値の閾値は”50”であったが、その値は問わないことは言うまでもない。
【0023】
【表4】
以上説明した通り、本実施例によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段301、およびコンテンツ属性値抽出手段303、およびコンテンツ属性値比較手段304で構成し、キーワード302を入力することで、キーワード属性値によるソートのみでコンテンツを検索しキーワード302に適した順に並べることができる。さらに、フィルタリングパラメータ306を入力することで、ソート済みコンテンツ305の上位部分のみを出力することができる。
【0024】
(実施の形態4)
【0025】
図4は、本発明の実施の形態4におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図4において、401はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、402はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワード、403はコンテンツ蓄積手段401からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワード402を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値を404へ送るコンテンツ属性値抽出手段、304はコンテンツ属性値抽出手段403よりコンテンツ属性値を受け取り、入力キーワードの最も適するコンテンツを、コンテンツ属性値を比較することによって求めて出力するコンテンツ属性値比較手段、405はコンテンツ属性値比較手段404によって出力されるソート済みコンテンツ、406はソート済みのコンテンツ405の上位部分を取り出す時の判断基準となるフィルタリングパラメータ、407はソート済みコンテンツ405およびフィルタリングパラメータ406を受け取り、ソート済みコンテンツの上位m個を出力するコンテンツフィルタ、407はコンテンツフィルタ406によって出力されるソート済みコンテンツの上位部分である。
【0026】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段401の内容は、実施の形態1と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0027】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワード402としての”Classic”がコンテンツ属性値抽出手段403へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段403は、コンテンツ蓄積手段401から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段403は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワード402としての”Classic”に対応する値、すなわち(表2)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段404へ送る。コンテンツ属性値比較手段404は、受け取ったデータをコンテンツ属性値をキーとして降順にソートし、ソート済みコンテンツ405を(表3)に示すように出力する。コンテンツフィルタ407は、ソート済みコンテンツ405およびフィルタリングパラメータ406としてのコンテンツ属性値の閾値、例えば”50”を受け取り、ソート済みコンテンツ405において”50”以上のコンテンツ属性値を持つコンテンツを、ソート済みコンテンツの上位部分408として(表4)に示すように出力する。なお、入力キーワードは”Classic”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段403によって取り出される。また、フィルタリングパラメータはコンテンツ属性値の閾値に限定するものではなく、出力するコンテンツの個数であってもよい。
【0028】
さらにこの後、ソート済みコンテンツの上位部分408と前回入力のキーワードとは異なるキーワード102としての”Rock”とをコンテンツ属性値抽出手段403に入力する。すると、コンテンツ属性値抽出手段403が(表5)に示すデータを取り出し、コンテンツ属性値比較手段404へ送る。以下、コンテンツ属性値比較手段404を通り、(表6)に示すコンテンツが出力され、前回入力のフィルタリングパラメータとは異なるフィルタリングパラメータ409としての閾値、例えば”10”が入力されたコンテンツフィルタ407を通り、(表7)に示すソート済みコンテンツの上位部分408が得られる。なお、二回目に入力するキーワードは”Rock”以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードに対応するコンテンツ属性値がコンテンツ属性値抽出手段403によって取り出される。また、二回目に入力するフィルタリングパラメータは”10”以外であってもよいし、一回目の値を続けて使用してもよい。
【0029】
【表5】
【表6】
【表7】
なお、本実施例では、キーワードおよびフィルタリングパラメータを二度入力することで検索を行ったが、三度以上の入力でさらに検索を繰り返してもよい。
【0030】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段401、およびコンテンツ属性値抽出手段403、およびコンテンツ属性値比較手段404で構成され、二度以上のキーワード入力の繰り返しによって、複数のキーワードによる絞り込み検索を行うことができる。また、検索結果を入力キーワードに適する順に並べて出力することができる。
【0031】
(実施の形態5)
【0032】
図5は、本発明の実施の形態5におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図5において、501はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、502はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワードベクトル、503はコンテンツ蓄積手段501からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワードベクトル502を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値ベクトルを506へ送るコンテンツ属性値抽出手段、504はキーワードベクトルの各要素の重み、505はキーワードベクトル502および重み504を受け取り、キーワードベクトルの各要素に対応する重みによってベクトルを作成するキーワード重みベクトル作成手段、506はコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルを受け取り、各コンテンツの評価値を507へ送る評価値計算手段、507は評価値計算手段506より評価値を受け取り、入力キーワードベクトルに最も適するコンテンツを、評価値を比較することによって求めて出力する評価値比較手段、508は評価値比較手段507によって出力されるコンテンツである。
【0033】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段501の内容は、(実施の形態1)と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0034】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワードベクトル502としての(”Classic”、”Rock”)がコンテンツ属性値抽出手段503へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段503は、コンテンツ蓄積手段501から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段503は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワードベクトル502としての(”Classic”、”Rock”)に対応するベクトル値、すなわち(表8)に示すデータを取り出し、評価値計算手段506へ送る。また、キーワード重みベクトル作成手段505は、キーワードベクトル502、および重み504として(表9)に示すキーワードベクトルの各要素に対する重みを受け取り、キーワード重みベクトルとしてのVw=(”100”、”20”)を評価値計算手段506へ送る。なお、入力キーワードベクトルは(”Classic”、”Rock”)以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルがコンテンツ属性値抽出手段503によって取り出される。
【0035】
【表8】
【表9】
この後、評価値計算手段506は、以下に示す評価値計算式(式1)に従って、受け取ったコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルから計算した(表10)に示す各コンテンツの評価値を評価値比較手段507へ送る。
【0036】
【数1】
【0037】
【表10】
評価値比較手段507は、受け取ったデータの評価値の中からもっとも低い値を持つコンテンツ”C3”をコンテンツ508として出力する。もっとも低い値を持つコンテンツがもっともユーザのニーズに合致するコンテンツであるからです。
【0038】
なお、評価値計算に用いる式は、数式1に限定されるものではない。例えば、評価値計算手段506は、ベクトル「Vci」とベクトル「Vw」の内積の値を算出しても良い。かかる場合、両ベクトルの内積の値が大きいコンテンツほど、ユーザのニーズに合致するコンテンツである。
【0039】
また、評価値計算手段506は、ベクトル「Vci」とベクトル「Vw」の外積の値を算出しても良い。かかる場合、両ベクトルの外積の値が小さいコンテンツほど、ユーザのニーズに合致するコンテンツである。かかる評価値計算手段の評価値の算出方法には、種々の方法があることは、他の実施の形態においても同様です。
【0040】
さらに、2つのベクトル演算により評価値を算出するので、ベクトルプロセッサを用いて演算を行えば、非常に高速に所望のコンテンツを取得できる。
【0041】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段501、およびコンテンツ属性値抽出手段503、およびキーワード重みベクトル作成手段505、および評価値計算手段506、および評価値比較手段507で構成され、キーワードベクトル502、および重み504を入力することで、評価値を比較する簡単な処理により、複数の重み付きキーワードにもっとも適するコンテンツを検索することができる。
【0042】
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをCD−ROMなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態におけるコンテンツ検索装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、コンテンツの集合、および各々のコンテンツの属性値であるニ以上のコンテンツ属性値が格納されており、キーワードベクトル、およびコンテンツが持つコンテンツ属性値を受けつけ、コンテンツのキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルを出力するコンテンツ属性値抽出ステップと、キーワードベクトル、およびキーワードベクトルの各要素の重みを受けつけ、キーワード重みベクトルを出力するキーワード重みベクトル作成ステップと、コンテンツ属性値抽出ステップで出力したキーワード属性値ベクトル、およびキーワード重みベクトル作成ステップで出力したキーワード重みベクトルから評価値を出力する評価値計算ステップと、評価値計算ステップで出力した評価値に基づいてコンテンツを出力する評価値比較ステップを実行させるためのプログラムである。
【0043】
(実施の形態6)
【0044】
図6は、本発明の実施の形態6におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図6において、601はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、602はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワードベクトル、603はコンテンツ蓄積手段601からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワードベクトル602を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値ベクトルを606へ送るコンテンツ属性値抽出手段、604はキーワードベクトルの各要素の重み、605はキーワードベクトル602および重み604を受け取り、キーワードベクトルの各要素に対応する重みによってベクトルを作成するキーワード重みベクトル作成手段、606はコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルを受け取り、各コンテンツの評価値を607へ送る評価値計算手段、607は評価値計算手段606より評価値を受け取り、評価値をキーとし、コンテンツをソートして出力する評価値比較手段、608は評価値比較手段607によって出力されるコンテンツである。
【0045】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段601の内容は、実施の形態1と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0046】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワードベクトル602としての(”Classic”、”Rock”)がコンテンツ属性値抽出手段603へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段603は、コンテンツ蓄積手段601から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段603は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワードベクトル602としての(”Classic”、”Rock”)に対応するベクトル値、すなわち(表8)に示すデータを取り出し、評価値計算手段606へ送る。また、キーワード重みベクトル作成手段605は、キーワードベクトル602、および重み604として(表9)に示すキーワードベクトルの各要素に対する重みを受け取り、キーワード重みベクトルとしてのVw=(”100”、”20”)を評価値計算手段606へ送る。なお、入力キーワードベクトルは(”Classic”、”Rock”)以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルがコンテンツ属性値抽出手段603によって取り出される。
【0047】
この後、評価値計算手段606は、以下に示す評価値計算式(式1)に従って、受け取ったコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルから計算した(表10)に示す各コンテンツの評価値を評価値計算手段607へ送る。
【0048】
評価値比較手段607は、受け取ったデータの評価値をキーとして昇順にソートし、ソート済みコンテンツ608を(表11)のように出力する。なお、評価値計算に用いる式は、(式1)に限定されるものではない。また、本実施例では評価値が低いコンテンツほど入力キーワードに適するとしているが、評価値が高い方がキーワードに適するとしてもよい。
【0049】
【表11】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段601、およびコンテンツ属性値抽出手段603、およびキーワード重みベクトル作成手段605、および評価値計算手段606、および評価値比較手段607で構成され、キーワードベクトル602、および重み604を入力することで、評価値を比較する簡単な処理により、複数の重み付きキーワードに適した順にソートされたコンテンツが出力されえる。
【0050】
(実施の形態7)
【0051】
図7は、本発明の実施の形態7におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図である。図7において、701はコンテンツおよび各コンテンツに付随するコンテンツ属性値の集合を蓄えておくコンテンツ蓄積手段、702はコンテンツ集合に対して検索をかけるキーワードベクトル、703はコンテンツ蓄積手段701からコンテンツ属性値を読み込み、かつキーワードベクトル702を受け取り、各々のコンテンツに付随するコンテンツ属性値ベクトルを706へ送るコンテンツ属性値抽出手段、704はキーワードベクトルの各要素の重み、705はキーワードベクトル702および重み704を受け取り、キーワードベクトルの各要素に対応する重みによってベクトルを作成するキーワード重みベクトル作成手段、706はコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルを受け取り、各コンテンツの評価値を607へ送る評価値計算手段、707は評価値計算手段706より評価値を受け取り、評価値をキーとし、コンテンツをソートして出力する評価値比較手段、708は評価値比較手段707によって出力されるコンテンツ、709はソート済みのコンテンツ708の上位部分を取り出す時の判断基準となるフィルタリングパラメータ、710はソート済みのコンテンツ708およびフィルタリングパラメータ709を受け取り、ソート済みのコンテンツの上位m個を出力するコンテンツフィルタ、711はコンテンツフィルタ710によって出力されるソート済みのコンテンツの上位部分である。
【0052】
本実施例における、コンテンツ蓄積手段701の内容は、実施の形態1と同様であるとする。なお、コンテンツの種類、およびコンテンツが持つキーワードとコンテンツ属性値は本実施例に限定するものではない。
【0053】
このように構成されたコンテンツ検索装置について、以下、コンテンツ検索の動作を説明する。まず、検索者が入力したキーワードベクトル702としての(”Classic”、”Rock”)がコンテンツ属性値抽出手段703へ入力される。次に、コンテンツ属性値抽出手段603は、コンテンツ蓄積手段701から(表1)に示したコンテンツおよびコンテンツ属性値を読み込む。この後、コンテンツ属性値抽出手段703は、読み込んだコンテンツ属性値の中からキーワードベクトル702としての(”Classic”、”Rock”)に対応するベクトル値、すなわち(表8)に示すデータを取り出し、評価値計算手段706へ送る。また、キーワード重みベクトル作成手段705は、キーワードベクトル702、および重み704として(表9)に示すキーワードベクトルの各要素に対する重みを受け取り、キーワード重みベクトルとしてのVw=(”100”、”20”)を評価値計算手段706へ送る。なお、入力キーワードベクトルは(”Classic”、”Rock”)以外であってもよく、その場合は入力されたキーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルがコンテンツ属性値抽出手段703によって取り出される。
【0054】
この後、評価値計算手段706は、以下に示す評価値計算式(式1)に従って、受け取ったコンテンツ属性値ベクトルおよびキーワード重みベクトルから計算した(表10)に示す各コンテンツの評価値を評価値計算手段707へ送る。評価値比較手段707は、受け取ったデータの評価値をキーとして昇順にソートし、ソート済みコンテンツ708を(表11)のように出力する。コンテンツフィルタ710は、ソート済みコンテンツ708およびフィルタリングパラメータとしての評価値の閾値”20”を受け取り、ソート済みのコンテンツの上位部分711として(表12)に示すように出力する。なお、評価値計算に用いる式は、(式1)に限定されるものではない。また、本実施例では評価値が低いコンテンツほど入力キーワードに適するとしているが、評価値が高い方がキーワードに適するとしてもよい。また、フィルタリングパラメータは評価値の閾値に限定するものではなく、出力するコンテンツの個数であってもよい。
【0055】
【表12】
以上説明した通り、本実施の形態によれば、コンテンツ検索装置は、コンテンツ蓄積手段701、およびコンテンツ属性値抽出手段703、およびキーワード重みベクトル作成手段705、および評価値計算手段706、および評価値比較手段707で構成され、キーワードベクトル702、および重み704を入力することで、評価値を比較する簡単な処理により、複数の重み付きキーワードに適した順にソートされ、かつ適切なコンテンツのみが出力されえる。
【0056】
なお、上記の実施の形態における構成要素の実現手段について以下に説明する。
【0057】
コンテンツ蓄積手段101、201、301、401、501、601、701は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【0058】
コンテンツ属性値抽出手段103、203、303、403、503、603、703は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。コンテンツ属性値抽出手段が情報を抽出するための処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0059】
コンテンツ属性値比較手段104、204、304、404は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。コンテンツ属性値比較手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0060】
コンテンツフィルタ307、407、710は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。コンテンツ属性値比較手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0061】
キーワード重みベクトル作成手段505、605、705は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。キーワード重みベクトル作成手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0062】
評価値計算手段506、606、706は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。評価値計算手段が計算処理の手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【0063】
評価値比較手段507、607、707は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。評価値比較手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、キーワードや重みの入力により、1以上のコンテンツ属性値を有するコンテンツに対して、適切な検索処理が行える。
【図面の簡単な説明】
【図1】実施の形態1におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図2】実施の形態2におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図3】実施の形態3におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図4】実施の形態4におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図5】実施の形態5におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図6】実施の形態6におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【図7】実施の形態7におけるコンテンツ検索装置の構成を示すブロック図
【符号の説明】
101、201、301、401、501、601、701 コンテンツ蓄積手段
103、203、303、403、503、603、703 コンテンツ属性値抽出手段
104、204、304、404 コンテンツ属性値比較手段
307、407、710 コンテンツフィルタ
505、605、705 キーワード重みベクトル作成手段
506、606、706 評価値計算手段
507、607、707 評価値比較手段
Claims (7)
- コンテンツ集合の中から、二つ以上の入力キーワードに適合するコンテンツを検索するコンテンツ検索装置であって、
コンテンツの集合、および各々のコンテンツの属性値であるニ以上のコンテンツ属性値を保持しているコンテンツ蓄積手段と、
キーワードベクトル、およびコンテンツが持つコンテンツ属性値を受けつけ、前記コンテンツの前記キーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルを出力するコンテンツ属性値抽出手段と、
前記キーワードベクトル、および前記キーワードベクトルの各要素の重みを受けつけ、キーワード重みベクトルを出力するキーワード重みベクトル作成手段と、
前記コンテンツ属性値抽出手段が出力したキーワード属性値ベクトル、および前記キーワード重みベクトル作成手段が出力したキーワード重みベクトルから評価値を出力する評価値計算手段と、
前記評価値計算手段が出力した評価値に基づいてコンテンツを出力する評価値比較手段を具備するコンテンツ検索装置。 - 前記評価値計算手段は、前記キーワード属性値ベクトルとキーワード重みベクトルの差の絶対値をベクトル演算し、
前記評価値比較手段は、前記評価値計算手段の演算結果が最も小さなコンテンツを最も適合する評価値を持つコンテンツであると判断して、ンテンツを出力する請求項1記載のコンテンツ検索装置。 - 前記評価値計算手段は、前記キーワード属性値ベクトルとキーワード重みベクトルの内積をベクトル演算し、
前記評価値比較手段は、前記評価値計算手段の演算結果が最も大きなコンテンツを最も適合する評価値を持つコンテンツであると判断して、ンテンツを出力する請求項1記載のコンテンツ検索装置。 - 前記評価値計算手段は、前記キーワード属性値ベクトルとキーワード重みベクトルの外積をベクトル演算し、
前記評価値比較手段は、前記評価値計算手段の演算結果が最も小さなコンテンツを最も適合する評価値を持つコンテンツであると判断して、コンテンツを出力する請求項1記載のコンテンツ検索装置。 - 前記評価値比較手段は、前記評価値計算手段が出力した評価値をキーにソートしたコンテンツを出力する請求項1から請求項3いずれか記載のコンテンツ検索装置。
- コンテンツフィルタをさらに具備し、
前記コンテンツフィルタにより抽出されるコンテンツのみ出力する請求項4記載のコンテンツ検索装置。 - コンピュータに、
コンテンツの集合、および各々のコンテンツの属性値であるニ以上のコンテンツ属性値が格納されており、
キーワードベクトル、およびコンテンツが持つコンテンツ属性値を受けつけ、前記コンテンツの前記キーワードベクトルに対応するコンテンツ属性値ベクトルを出力するコンテンツ属性値抽出ステップと、
前記キーワードベクトル、および前記キーワードベクトルの各要素の重みを受けつけ、キーワード重みベクトルを出力するキーワード重みベクトル作成ステップと、
前記コンテンツ属性値抽出ステップで出力したキーワード属性値ベクトル、および前記キーワード重みベクトル作成ステップで出力したキーワード重みベクトルから評価値を出力する評価値計算ステップと、
前記評価値計算ステップで出力した評価値に基づいてコンテンツを出力する評価値比較ステップを実行させるためのプログラム。
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