JP2008257414A - Information selection support system, terminal device, information selection support device, information selection support method and program - Google Patents

Information selection support system, terminal device, information selection support device, information selection support method and program Download PDF

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JP2008257414A JP2007097973A JP2007097973A JP2008257414A JP 2008257414 A JP2008257414 A JP 2008257414A JP 2007097973 A JP2007097973 A JP 2007097973A JP 2007097973 A JP2007097973 A JP 2007097973A JP 2008257414 A JP2008257414 A JP 2008257414A
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錦一 和田
Iko Terasawa
位好 寺澤
Toshiyuki Nanba
利行 難波
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information selection support system or the like presenting selection reason allowing a user to easily select a retrieval result, varied in the retrieval result and the selection reason. <P>SOLUTION: In this information selection support system, a control part 11 of a terminal device 3 retrieves retrieval target information by use of an input retrieval keyword, and randomly determines one piece of retrieval result information. Next, an attribute of the retrieval result information is extracted, and is decomposed into an attribute keyword, and a list of a reason case comprising a reason keyword and the reason is created in reference to reason case basic information. The selection reason is determined from a reason case group wherein the attribute keyword and the reason keyword accord, and is presented together with the retrieval result information. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、情報検索技術に関し、特に、利用者が検索結果情報の選択を容易にできるように支援する情報選択支援システム、端末装置、情報選択支援装置、情報選択支援方法、プログラムに関する。   The present invention relates to an information search technique, and more particularly, to an information selection support system, a terminal device, an information selection support device, an information selection support method, and a program that assist a user to easily select search result information.

情報検索システムは、一般に、利用者によって入力された検索キーワードを用いて検索を行い、検索結果を提示する。そして、複数の検索結果が提示された場合、利用者は検索結果の中から適当な1件を選択する。しかし、利用者が思いつく限りの条件を検索キーワードとして入力している場合、提示された複数の検索結果に有意差がなく、容易に選択することができない。
こうした問題を解決する仕組みとしては、特許文献1がある。
特許文献1では、複数のアイテムの中から、利用者の嗜好に基づいてアイテムを決定し、利用者の嗜好を表す嗜好情報に含まれる単語等によって構成された解説文と合わせて利用者に提示する。
特開2006−309751号公報
In general, an information search system performs a search using a search keyword input by a user and presents a search result. When a plurality of search results are presented, the user selects an appropriate one from the search results. However, when the conditions as many as the user can conceive are input as search keywords, the presented search results are not significantly different and cannot be easily selected.
As a mechanism for solving such a problem, there is Patent Document 1.
In Patent Document 1, an item is determined based on the user's preference from among a plurality of items, and is presented to the user together with an explanatory text composed of words or the like included in preference information representing the user's preference. To do.
JP 2006-309751 A

しかしながら、特許文献1の仕組みを使って検索を行う場合、利用者の嗜好の強さに依存して検索結果を決定するため、決定された検索結果の傾向に偏りが生じる場合がある。例えば、利用者の検索の履歴からラーメンが好きであるという嗜好が抽出されると、飲食店の検索では常にラーメン屋を検索結果として決定することになり、利用者は飽きてしまう。また、利用者の嗜好を自動的に獲得する仕組みであるため、利用回数が多くならないと必要な精度を確保できない。更に、利用者の嗜好に基づいて検索結果を決定するため、利用者の嗜好度が同レベルとなるような複数の検索結果がある場合、検索結果を1件に絞り込むことができない。   However, when a search is performed using the mechanism of Patent Document 1, the search result is determined depending on the strength of the user's preference, and thus the tendency of the determined search result may be biased. For example, when the preference that ramen is liked is extracted from the search history of the user, the restaurant is always determined as the search result in the search for restaurants, and the user gets bored. In addition, since the user's preference is automatically acquired, the necessary accuracy cannot be ensured unless the number of uses is increased. Furthermore, since the search result is determined based on the user's preference, the search result cannot be narrowed down to one when there are a plurality of search results that have the same user preference level.

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的は利用者が検索結果を容易に選択できる選択理由を提示し、その検索結果と選択理由が常に変化に富んだ情報選択支援システム等を提供することである。   The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and its purpose is to present a selection reason that allows a user to easily select a search result, and the search result and the selection reason are always rich in information selection support. It is to provide a system.

前述した目的を達成するために第1の発明は、端末装置と、少なくとも1つのサーバがネットワークを介して接続されたシステムであって、前記端末装置は、入力された検索キーワードを用いて、前記サーバ、または前記端末装置が保持する検索対象情報を検索する情報検索手段と、前記情報検索手段によって検索された検索対象情報群の中から検索結果情報を無作為に決定する情報決定手段と、前記検索結果情報に対して選択理由を付与する選択理由付与手段と、を具備することを特徴とする情報選択支援システムである。
更に、前記検索結果情報と前記選択理由を提示する情報提示手段を具備することが望ましい。
In order to achieve the above-described object, a first invention is a system in which a terminal device and at least one server are connected via a network, the terminal device using the input search keyword, An information search means for searching for search target information held by a server or the terminal device; an information determination means for randomly determining search result information from a search target information group searched by the information search means; A selection reason providing means for providing a selection reason to search result information.
Furthermore, it is desirable to provide information presenting means for presenting the search result information and the reason for selection.

また、第1の発明において、前記選択理由付与手段は、前記情報決定手段によって決定された検索結果情報の属性を抽出する属性抽出手段と、前記サーバ、または前記端末装置が保持する理由事例基本情報を参照し、理由キーワードと理由からなる理由事例のリストを生成する理由事例生成手段と、単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードと前記理由キーワードとが単語間の関係に基づいて合致する前記理由事例を抽出する理由事例抽出手段と、前記理由事例抽出手段によって抽出された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定する選択理由決定手段と、を具備するものであっても良い。   In the first invention, the selection reason giving means includes attribute extraction means for extracting attributes of the search result information determined by the information determination means, and reason case basic information held by the server or the terminal device. The reason example generating means for generating a list of reason examples consisting of the reason keyword and the reason, the thesaurus dictionary database holding the word group and the relationship between the words, the attribute keyword obtained by decomposing the attribute, and the Reason case extraction means for extracting the reason case that matches the reason keyword based on the relationship between words, and a selection reason to be given to the search result information from the group of reason cases extracted by the reason case extraction means And a selection reason determining means for determining.

また、第1の発明において、前記選択理由付与手段は、前記情報決定手段によって決定された検索結果情報から属性を抽出する属性抽出手段と、単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードを単語間の関係に基づいて展開した属性展開リストを生成する属性展開手段と、前記属性展開リストに含まれる単語を用いて、前記サーバ、または前記端末装置が保持する理由事例基本情報を検索し、理由キーワードと理由からなる理由事例を生成する理由事例生成手段と、前記理由事例生成手段によって生成された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定する選択理由決定手段と、を具備するものであっても良い。   In the first aspect of the invention, the selection reason giving means includes an attribute extraction means for extracting attributes from the search result information determined by the information determination means, and a thesaurus dictionary database that holds relations between word groups and words. The attribute expansion means for generating the attribute expansion list in which the attribute keyword obtained by decomposing the attribute is expanded based on the relationship between words, and the server or the terminal using the word included in the attribute expansion list Search the reason case basic information held by the device, generate a reason case consisting of a reason keyword and a reason, and the search result information from the reason case group generated by the reason case generating means And a selection reason determining means for determining a selection reason to be provided.

第2の発明は、請求項1から請求項4のいずれかに記載の端末装置である。   A second invention is a terminal device according to any one of claims 1 to 4.

第3の発明は、入力された検索キーワードを用いて、検索対象情報を検索する情報検索手段と、前記情報検索手段によって検索された検索対象情報群の中から検索結果情報を無作為に決定する情報決定手段と、前記検索結果情報に対して選択理由を付与する選択理由付与手段と、を具備することを特徴とする情報選択支援装置である。
更に、前記検索結果情報と前記選択理由を提示する情報提示手段を具備することが望ましい。
According to a third aspect of the present invention, information search means for searching for search target information using the input search keyword and search result information are randomly determined from the search target information group searched by the information search means. An information selection support device comprising: information determination means; and selection reason giving means for giving a selection reason to the search result information.
Furthermore, it is desirable to provide information presenting means for presenting the search result information and the reason for selection.

また、第3の発明において、前記選択理由付与手段は、前記情報決定手段によって決定された検索結果情報の属性を抽出する属性抽出手段と、理由事例基本情報を参照し、理由キーワードと理由からなる理由事例のリストを生成する理由事例生成手段と、単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードと前記理由キーワードとが単語間の関係に基づいて合致する前記理由事例を抽出する理由事例抽出手段と、前記理由事例抽出手段によって抽出された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定する選択理由決定手段と、を具備するものであっても良い。   In addition, in the third invention, the selection reason giving means includes an attribute extraction means for extracting an attribute of the search result information determined by the information determination means, a reason example basic information, and a reason keyword and a reason. Reference is made to a thesaurus dictionary database that stores reason case generation means for generating a list of reason cases and a relationship between the word group and the word, and the attribute keyword obtained by decomposing the attribute and the reason keyword are based on the relationship between words. A reason case extracting means for extracting the reason cases that match, and a selection reason determining means for determining a selection reason to be given to the search result information from the reason case group extracted by the reason case extracting means. It may be provided.

また、第3の発明において、前記選択理由付与手段は、前記情報決定手段によって決定された検索結果情報から属性を抽出する属性抽出手段と、単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードを単語間の関係に基づいて展開した属性展開リストを生成する属性展開手段と、前記属性展開リストに含まれる単語を用いて、理由事例基本情報を検索し、理由キーワードと理由からなる理由事例を生成する理由事例生成手段と、前記理由事例生成手段によって生成された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定する選択理由決定手段と、を具備するものであっても良い。   In addition, in the third invention, the selection reason giving means includes an attribute extraction means for extracting an attribute from the search result information determined by the information determination means, and a thesaurus dictionary database that holds a word group and a relationship between words. The attribute expansion means for generating an attribute expansion list in which the attribute keyword obtained by decomposing the attribute is expanded based on the relationship between words, and the basic information of the reason case is searched using the words included in the attribute expansion list Reason reason generation means for generating a reason case consisting of a reason keyword and a reason, and selection reason determination for determining a selection reason to be given to the search result information from the reason case group generated by the reason case generation means And means.

第4の発明は、入力された検索キーワードを用いて、検索対象情報を検索するステップと、前記検索対象情報を検索するステップによって検索された検索対象情報群の中から検索結果情報を無作為に決定するステップと、前記検索結果情報に対して選択理由を付与するステップと、を含むことを特徴とする情報選択支援方法である。
更に、前記検索結果情報と前記選択理由を提示するステップ、を含むことが望ましい。
According to a fourth aspect of the present invention, search result information is randomly selected from the search target information group searched by the step of searching for search target information using the input search keyword and the step of searching for the search target information. An information selection support method comprising: a determining step; and a step of giving a selection reason to the search result information.
Furthermore, it is desirable to include the step of presenting the search result information and the reason for selection.

また、第4の発明において、前記選択理由を付与するステップは、前記検索結果情報を決定するステップによって決定された検索結果情報から属性を抽出するステップと、理由事例基本情報を参照し、理由キーワードと理由からなる理由事例のリストを生成するステップと、単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードと前記理由キーワードとが単語間の関係に基づいて合致する前記理由事例を抽出するステップと、前記理由事例を抽出するステップによって抽出された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定するステップと、を含むものであっても良い。   In addition, in the fourth invention, the step of assigning the selection reason refers to the step of extracting attributes from the search result information determined by the step of determining the search result information, the reason case basic information, and the reason keyword And a thesaurus dictionary database that holds a list of reason cases consisting of reasons and the relationship between the word group and the word, and the attribute keyword obtained by decomposing the attribute and the reason keyword are related to the relationship between the words. Extracting the reason cases that match based on, and determining a selection reason to be given to the search result information from the group of reason cases extracted by the step of extracting the reason cases. There may be.

また、第4の発明において、前記選択理由を付与するステップは、前記検索結果情報を決定するステップによって決定された検索結果情報から属性を抽出するステップと、単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードを単語間の関係に基づいて展開した属性展開リストを生成するステップと、前記属性展開リストに含まれる単語を用いて、理由事例基本情報を検索し、理由キーワードと理由からなる理由事例を生成するステップと、前記理由事例を生成するステップによって生成された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定するステップと、を含むものであっても良い。   In the fourth invention, the step of giving the selection reason holds the step of extracting attributes from the search result information determined by the step of determining the search result information, and the relationship between the word group and the word Generating the attribute expansion list in which the attribute keywords obtained by decomposing the attribute are expanded based on the relationship between the words with reference to the thesaurus dictionary database to be used, and the reason case basic information using the words included in the attribute expansion list And generating a reason case composed of a reason keyword and a reason; and determining a selection reason to be given to the search result information from the reason case group generated by the step of generating the reason case , May be included.

第5の発明は、端末装置を請求項1から請求項4のいずれかに記載の端末装置として機能させるプログラムである。   A fifth invention is a program for causing a terminal device to function as the terminal device according to any one of claims 1 to 4.

第6の発明は、コンピュータを請求項6から請求項9のいずれかに記載の情報選択支援装置として機能させるプログラムである。   A sixth invention is a program that causes a computer to function as the information selection support device according to any one of claims 6 to 9.

本発明により、利用者が検索結果を容易に選択できる選択理由を提示し、その検索結果と選択理由が常に変化に富んだ情報選択支援システム等を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide an information selection support system or the like that presents a selection reason that allows a user to easily select a search result, and the search result and the selection reason are always varied.

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

第1の実施形態を詳細に説明する。
図1は、本実施の形態に係る情報選択支援システム1の概略構成を示す図である。
図1に示すように、情報選択支援システム1は、端末装置3と、少なくとも1つのサーバ5等がネットワーク7を介して接続されて構成される。
ネットワーク7は、インターネット、LAN(ローカルエリアネットワーク)、VICS(Vehicle Information and Communication System)等である。
The first embodiment will be described in detail.
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an information selection support system 1 according to the present embodiment.
As shown in FIG. 1, the information selection support system 1 is configured by connecting a terminal device 3 and at least one server 5 or the like via a network 7.
The network 7 is the Internet, a LAN (Local Area Network), a VICS (Vehicle Information and Communication System), or the like.

端末装置3は、例えば、カーナビゲーション、ノート型PC、携帯電話端末等、移動しながら利用可能な装置である。但し、図7と図10の説明にて後述する処理において、現在地情報を用いない場合、移動しながら利用可能である必要はない。   The terminal device 3 is a device that can be used while moving, such as a car navigation system, a notebook PC, or a mobile phone terminal. However, in the processing described later in the description of FIGS. 7 and 10, when the current location information is not used, it is not necessary to be able to use it while moving.

サーバ5は、例えば、インターネットを介してアクセス可能なWebサーバ、VICSセンタに設置されるサーバ等、LAN内に設置されるサーバである。但し、図7と図10の説明にて後述する処理において、サーバ5が保持する情報を用いない場合、サーバ5は必要としない。   The server 5 is a server installed in the LAN, such as a Web server accessible via the Internet or a server installed in the VICS center. However, the server 5 is not required when the information held by the server 5 is not used in the processing described later in the description of FIGS. 7 and 10.

次に、図2を参照しながら、端末装置3のハードウェア構成を説明する。   Next, the hardware configuration of the terminal device 3 will be described with reference to FIG.

図2は、端末装置3のハードウェア構成図である。
端末装置3は、制御部11、入力部13、出力部15、記憶部17、メディア入出力部19、位置検出部21、環境センサ部23、通信制御部25等で構成される。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the terminal device 3.
The terminal device 3 includes a control unit 11, an input unit 13, an output unit 15, a storage unit 17, a media input / output unit 19, a position detection unit 21, an environment sensor unit 23, a communication control unit 25, and the like.

制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。
CPUは、記憶部17、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、各装置を駆動制御し、端末装置3が行う後述する処理(図7、図10参照)を実現する。
ROMは、不揮発性メモリであり、端末装置3の各種プログラム、データ等を恒久的に保持している。
RAMは、揮発性メモリであり、記憶部17、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部11が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
The control unit 11 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like.
The CPU calls a program stored in the storage unit 17, ROM, recording medium or the like to the work memory area on the RAM, executes it, controls the drive of each device, and performs the later-described processing performed by the terminal device 3 (FIG. 7, FIG. 7). 10).
The ROM is a non-volatile memory and permanently holds various programs, data, and the like of the terminal device 3.
The RAM is a volatile memory, and temporarily stores a program, data, and the like loaded from the storage unit 17, ROM, recording medium, and the like, and includes a work area used by the control unit 11 to perform various processes.

入力部13は、データの入力を行う。例えば、端末装置3がカーナビゲーションである場合、各種ボタン、タッチパネル等の入力装置やリモートコントロール装置等を有する。また、例えば、端末装置3がノート型PCである場合、キーボード、マウス等の入力装置を有する。更に、マイク等の音声入力装置を有していても良い。
入力部13を介して、端末装置3に対して、操作支持、動作指示、データ入力等を行うことができる。
The input unit 13 inputs data. For example, when the terminal device 3 is a car navigation system, the terminal device 3 includes input devices such as various buttons and a touch panel, a remote control device, and the like. For example, when the terminal device 3 is a notebook PC, the terminal device 3 includes input devices such as a keyboard and a mouse. Furthermore, you may have audio | voice input apparatuses, such as a microphone.
Operation support, operation instructions, data input, and the like can be performed on the terminal device 3 via the input unit 13.

出力部15は、データの出力を行う。例えば、文字や図形を表示する場合、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携して端末装置3のビデオ機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。また、音声を出力する場合、スピーカ等の音声出力装置を有しても良い。   The output unit 15 outputs data. For example, when displaying characters and graphics, a display device such as a liquid crystal panel and a logic circuit (video adapter or the like) for realizing the video function of the terminal device 3 in cooperation with the display device are provided. In addition, when outputting sound, an audio output device such as a speaker may be included.

記憶部17は、データを保持する。例えば、HDD(ハードディスクドライブ)であり、制御部11が実行するプログラム、プログラムの実行に必要なデータ等が格納される。   The storage unit 17 holds data. For example, it is a hard disk drive (HDD), and stores a program executed by the control unit 11, data necessary for executing the program, and the like.

メディア入出力部19は、データの入出力を行う。例えば、CDドライブ(−ROM、−R、RW等)、DVDドライブ(−ROM、−R、−RW等)等のメディア入出力装置を有する。   The media input / output unit 19 inputs and outputs data. For example, media input / output devices such as a CD drive (-ROM, -R, RW, etc.) and a DVD drive (-ROM, -R, -RW, etc.) are included.

位置検出部21は、現在位置の情報を制御部11に出力する。例えば、カーナビゲーションの場合、ジャイロスコープ、車速センサ、GPS受信機等のセンサを有し、これらのセンサの各々の性質に基づいて現在位置を特定するための情報を出力する。但し、図7と図10の説明にて後述する処理において、現在地情報を用いない場合、端末装置3は、位置検出部21を備える必要はない。   The position detection unit 21 outputs information on the current position to the control unit 11. For example, in the case of car navigation, it has sensors such as a gyroscope, a vehicle speed sensor, and a GPS receiver, and outputs information for specifying the current position based on the properties of each of these sensors. However, in the processing described later in the description of FIGS. 7 and 10, the terminal device 3 does not need to include the position detection unit 21 when the current location information is not used.

環境センサ部23は、日時情報、気象情報等の情報を制御部11に出力する。例えば、日時情報を出力する場合、カレンダー機能付の時計等を有する。また、例えば、気象情報を出力する場合、温度計、湿度計、気圧計等を有する。但し、図7と図10の説明にて後述する処理において、日時情報、気象情報等の情報を用いない場合、端末装置3は、環境センサ部23を備える必要はない。   The environment sensor unit 23 outputs information such as date information and weather information to the control unit 11. For example, when outputting date and time information, it has a clock with a calendar function. For example, when outputting weather information, it has a thermometer, a hygrometer, a barometer, etc. However, in the processing described later in the description of FIGS. 7 and 10, the terminal device 3 does not need to include the environment sensor unit 23 when information such as date information and weather information is not used.

通信制御部25は、サーバ5や他の装置との通信を制御する。例えば、カーナビゲーションの場合、VICS受信機等であり、ノートPCの場合、無線通信用モジュール等を有する。   The communication control unit 25 controls communication with the server 5 and other devices. For example, in the case of car navigation, it is a VICS receiver or the like, and in the case of a notebook PC, it has a wireless communication module or the like.

次に、図3を参照しながら、サーバ5のハードウェア構成を説明する。   Next, the hardware configuration of the server 5 will be described with reference to FIG.

図3は、サーバ5のハードウェア構成図である。
サーバ5は、制御部31、記憶部33、メディア入出力部35、通信制御部37、入力部39、表示部41、周辺機器I/F(インタフェース)部43が、バス45を介して接続されて構成される。
FIG. 3 is a hardware configuration diagram of the server 5.
In the server 5, a control unit 31, a storage unit 33, a media input / output unit 35, a communication control unit 37, an input unit 39, a display unit 41, and a peripheral device I / F (interface) unit 43 are connected via a bus 45. Configured.

制御部31は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。
CPUは、記憶部33、ROM、記憶媒体等に格納されるプログラムをRAMのワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス45を介して接続された各装置を駆動制御し、サーバ5が行う各種処理を実現する。
ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
RAMは、揮発性メモリであり、記憶部33、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部31が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
The control unit 31 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like.
The CPU calls a program stored in the storage unit 33, ROM, storage medium, or the like to the work memory area of the RAM, executes it, drives and controls each device connected via the bus 45, and performs various processes performed by the server 5. Is realized.
The ROM is a non-volatile memory and permanently holds a computer boot program, a program such as BIOS, data, and the like.
The RAM is a volatile memory, and temporarily stores a program, data, and the like loaded from the storage unit 33, ROM, recording medium, and the like, and includes a work area used by the control unit 31 for performing various processes.

記憶部33は、HDD(ハードディスクドライブ)であり、制御部31が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)等が格納される。プログラムに関しては、OS(オペレーティングシステム)に相当する制御プログラムや、後述の処理に相当するアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部31により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。
The storage unit 33 is an HDD (hard disk drive), and stores a program executed by the control unit 31, data necessary for program execution, an OS (operating system), and the like. As for the program, a control program corresponding to an OS (operating system) and an application program corresponding to processing described later are stored.
Each of these program codes is read by the control unit 31 as necessary, transferred to the RAM, read by the CPU, and executed as various means.

メディア入出力部35(ドライブ装置)は、データの入出力を行い、例えば、フロッピー(登録商標)ディスクドライブ、PDドライブ、CDドライブ(−ROM、−R、RW等)、DVDドライブ(−ROM、−R、−RW等)、MOドライブ等のメディア入出力装置を有する。   The media input / output unit 35 (drive device) inputs / outputs data, for example, a floppy (registered trademark) disk drive, a PD drive, a CD drive (-ROM, -R, RW, etc.), a DVD drive (-ROM, -R, -RW, etc.) and a media input / output device such as an MO drive.

通信制御部37は、通信制御装置、通信ポート等を有し、サーバ5とネットワーク7間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク7を介して、サーバ5と、他のコンピュータ間の通信制御を行う。   The communication control unit 37 includes a communication control device, a communication port, and the like, and is a communication interface that mediates communication between the server 5 and the network 7. Communication control between the server 5 and other computers is performed via the network 7. I do.

入力部39は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部39を介して、サーバ5に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
The input unit 39 inputs data and includes, for example, a keyboard, a pointing device such as a mouse, and an input device such as a numeric keypad.
An operation instruction, operation instruction, data input, and the like can be performed on the server 5 via the input unit 39.

表示部41は、CRTモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。   The display unit 41 includes a display device such as a CRT monitor and a liquid crystal panel, and a logic circuit (such as a video adapter) for realizing a video function of the computer in cooperation with the display device.

周辺機器I/F(インタフェース)部43は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器I/F部43を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器I/F部43は、USBやIEEE1394やRS−232C等で構成されており、通常複数の周辺機器I/Fを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。   The peripheral device I / F (interface) unit 43 is a port for connecting a peripheral device to the computer, and the computer transmits / receives data to / from the peripheral device via the peripheral device I / F unit 43. The peripheral device I / F unit 43 is configured by USB, IEEE 1394, RS-232C, or the like, and usually includes a plurality of peripheral devices I / F. The connection form with the peripheral device may be wired or wireless.

バス45は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。   The bus 45 is a path that mediates transmission / reception of control signals, data signals, and the like between the devices.

次に、図4を参照しながら、端末装置3の構成について説明する。
図4は、端末装置3の機能を示すブロック図である。
Next, the configuration of the terminal device 3 will be described with reference to FIG.
FIG. 4 is a block diagram illustrating functions of the terminal device 3.

端末装置3は、検索条件入力手段51、検索キーワード抽出手段52、情報検索手段53、情報決定手段54、選択理由付与手段55、情報提示手段56、検索対象情報57の保持手段等を備える。   The terminal device 3 includes search condition input means 51, search keyword extraction means 52, information search means 53, information determination means 54, selection reason assignment means 55, information presentation means 56, search target information 57 holding means, and the like.

検索条件入力手段51は、検索条件を入力する。検索条件は、少なくとも1つの検索キーワードを含む。そして、入力部13を介して、テキスト化されたデータとして入力する。尚、検索条件は、検索キーワードを空白区切りしたリストであっても良いし、自然言語による文章であっても良い。   Search condition input means 51 inputs a search condition. The search condition includes at least one search keyword. Then, the data is input as text data through the input unit 13. The search condition may be a list in which search keywords are separated by white space or a sentence in natural language.

検索キーワード抽出手段52は、検索条件のテキストデータから、検索キーワードを抽出する。例えば、検索条件が検索キーワードを空白区切りしたリストの場合、個々の検索キーワードに分解する。また、例えば、検索条件が自然言語による文章の場合、形態素解析等の手法により検索キーワードを抽出する。形態素解析とは、自然言語で書かれた文を形態素(意味を有する最小の言語単位)の列に分割し、品詞を見分ける作業である。   The search keyword extraction unit 52 extracts a search keyword from the text data of the search condition. For example, when the search condition is a list in which search keywords are separated by blanks, the search conditions are decomposed into individual search keywords. For example, when the search condition is a sentence in a natural language, a search keyword is extracted by a technique such as morphological analysis. Morphological analysis is an operation to divide a sentence written in a natural language into columns of morphemes (the smallest language unit having meaning) to identify parts of speech.

情報検索手段53は、入力された検索キーワードを用いて、サーバ5、または端末装置3が保持する検索対象情報57を検索する。検索は、検索対象情報57を保持する装置に応じて、既知の仕組みを利用する。また、検索対象情報57は、検索可能な情報であれば何でも良い。尚、図4では、端末装置3が検索対象情報57を保持するように図示しているが、端末装置3が保持せずサーバ5が保持しても良いし、端末装置3とサーバ5の両方で保持しても良い。   The information search means 53 searches the search target information 57 held by the server 5 or the terminal device 3 using the input search keyword. The search uses a known mechanism according to the device that holds the search target information 57. The search target information 57 may be anything as long as it is searchable information. In FIG. 4, the terminal device 3 is illustrated to hold the search target information 57, but the server 5 may hold the terminal device 3, or both the terminal device 3 and the server 5. It may be held by.

情報決定手段54は、情報検索手段53によって検索された検索対象情報群の中から検索結果情報を無作為に決定する。ここで、検索対象情報群は、情報検索手段57によって検索された複数の情報を意味する。一方、検索結果情報は、最終的に利用者に提示される検索結果の情報を意味する。また、無作為に決定するとは、例えば、既知の乱数生成アルゴリズム等を利用して、ランダムに決定する、あるいは、客観的な指標(例えば、インターネット上の検索サイトが付与するランキング)等何らかの順序情報に基づいて決定する、あるいは、現在地情報や現在時刻情報等に基づいて決定する等、利用者の嗜好等には関係しない決定の仕組みを意味する。
尚、検索結果情報を1件に決定し、利用者にとって有意差のない情報を複数件提示することは回避することが望ましい。
The information determination unit 54 randomly determines the search result information from the search target information group searched by the information search unit 53. Here, the search target information group means a plurality of information searched by the information search means 57. On the other hand, the search result information means information on a search result finally presented to the user. Randomly determined is, for example, randomly determined using a known random number generation algorithm, or some order information such as an objective index (for example, a ranking given by a search site on the Internet) This means a determination mechanism that is not related to the user's preference or the like, such as determining based on current location information or current time information.
It should be noted that it is desirable to decide that the search result information is one and present a plurality of pieces of information that are not significantly different for the user.

選択理由付与手段55は、検索結果情報に対して選択理由を付与する。付与する選択理由は、様々な手段で取得することができる。また、付与する選択理由が取得できない場合、例えば、理由がないことを選択理由としても良い。例えば、検索対象が施設であれば、「今日は何となくですが△△というお店はいかがですか?」といった選択理由としても良い。   The selection reason giving means 55 gives a selection reason to the search result information. The reason for selection to be given can be acquired by various means. Moreover, when the selection reason to give cannot be acquired, it is good also as a selection reason not having a reason, for example. For example, if the search target is a facility, it may be a reason for selection, such as “How about a store called △△?

情報提示手段56は、検索結果情報と選択理由を提示し、利用者が提示された選択理由に納得したかどうかの意思確認をする。利用者が選択理由に納得しない場合、他の検索結果情報と選択理由を提示するようにしても良い。また、利用者が追加の条件を入力できるようにして、最初からやり直しても良い。   The information presenting means 56 presents the search result information and the selection reason, and confirms whether or not the user is satisfied with the presented reason for selection. If the user is not satisfied with the reason for selection, other search result information and the reason for selection may be presented. Alternatively, the user may be able to input additional conditions and start over.

次に、図5を参照しながら、選択理由付与手段55の詳細について説明する。
図5は、選択理由付与手段55の詳細機能を示すブロック図である。
Next, the details of the selection reason giving means 55 will be described with reference to FIG.
FIG. 5 is a block diagram showing the detailed function of the selection reason giving means 55.

選択理由付与手段55は、属性抽出手段61、理由事例生成手段62、理由事例抽出手段63、選択理由決定手段64、理由事例基本情報65の保持手段、シソーラス辞書データベース66等を備える。   The selection reason giving means 55 includes an attribute extraction means 61, a reason case generation means 62, a reason case extraction means 63, a selection reason determination means 64, a reason case basic information 65 holding means, a thesaurus dictionary database 66, and the like.

属性抽出手段61は、情報決定手段54によって決定された検索結果情報の属性を抽出する。例えば、検索対象が施設の場合、抽出する属性は、施設の名称、業種、住所、電話番号、施設ガイド情報等が該当する。また、抽出した属性は、形態素解析の手法等によって、より詳細な属性キーワードに分解する。   The attribute extraction unit 61 extracts the attribute of the search result information determined by the information determination unit 54. For example, when the search target is a facility, the extracted attribute corresponds to a facility name, a business type, an address, a telephone number, facility guide information, and the like. The extracted attributes are decomposed into more detailed attribute keywords by a morphological analysis technique or the like.

理由事例生成手段62は、サーバ5、または端末装置3が保持する理由事例基本情報65を参照し、理由キーワードと理由からなる理由事例のリストを生成する。理由事例基本情報65とは、例えば、位置検出部21によって取得した現在地情報等、環境センサ部23によって取得した日時情報、気象情報等、事前に入力されている利用者の氏名や誕生日等の利用者情報等である。また、理由事例基本情報65は、記念日情報、占い情報、雑学情報、統計情報、時事情報、グルメ情報、観光ガイド情報、ランドマーク情報等、最終的な選択理由として受け入れやすい情報を含むことが望ましい。更に、利用者情報として、検索履歴の検索キーワードから抽出した「好きな食べ物」等の嗜好情報を含めても良い。理由キーワードは、例えば、気象情報であれば、「雨」等であり、対となる理由は、例えば、「今日の天気は雨」等である。
尚、理由事例基本情報65は、端末装置3が保持せずサーバ5が保持しても良いし、端末装置3とサーバ5の両方で保持しても良い。
The reason case generation unit 62 refers to the reason case basic information 65 held by the server 5 or the terminal device 3, and generates a list of reason cases including reason keywords and reasons. The reason example basic information 65 is, for example, the current location information acquired by the position detection unit 21, date / time information acquired by the environment sensor unit 23, weather information, etc. User information, etc. Moreover, the reason example basic information 65 may include information that is easy to accept as a final selection reason, such as anniversary information, fortune-telling information, trivia information, statistical information, current affairs information, gourmet information, sightseeing guide information, landmark information, etc. desirable. Furthermore, preference information such as “favorite food” extracted from the search history search keyword may be included as user information. The reason keyword is, for example, “rain” in the case of weather information, and the reason for pairing is, for example, “Today's weather is rain”.
The reason example basic information 65 may be held by the server 5 without being held by the terminal device 3, or may be held by both the terminal device 3 and the server 5.

理由事例抽出手段63は、単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベース66を参照し、属性を分解した属性キーワードと理由キーワードとが単語間の関係に基づいて合致する理由事例を抽出する。一般に、シソーラス辞書とは、単語の上位・下位関係、部分・全体関係、同義関係、類義関係などによって単語を分類し、体系づけた辞書である。但し、ここでは、シソーラス辞書データベース66は、様々な単語と単語間の関係(同義、類似、類義、連想)が含まれているデータベースを指すものとする。理由キーワードと属性キーワードとが合致するかどうかは、シソーラス辞書データベース66に保持された単語間の関係(同一、同義、類似、類義、連想)を有するかどうかで照合する。
尚、シソーラス辞書データベース66は、端末装置3が保持せずサーバ5が保持しても良いし、端末装置3とサーバ5の両方で保持しても良い。また、シソーラス辞書データベース66は、CD−ROM等のメディアに格納され、メディア入出力部19を介して参照しても良い。
The reason case extraction unit 63 refers to the thesaurus dictionary database 66 that holds a word group and the relationship between words, and extracts a reason case in which the attribute keyword obtained by decomposing the attribute matches the reason keyword based on the relationship between words. To do. In general, a thesaurus dictionary is a dictionary in which words are classified and organized according to the upper / lower relationship, partial / whole relationship, synonym relationship, synonym relationship and the like of words. However, here, the thesaurus dictionary database 66 refers to a database including various words and relationships (synonyms, similarities, synonyms, associations) between the words. Whether or not the reason keyword matches the attribute keyword is collated based on whether or not there is a relationship (identical, synonymous, similar, similar, association) between words held in the thesaurus dictionary database 66.
The thesaurus dictionary database 66 may be held by the server 5 without being held by the terminal device 3, or may be held by both the terminal device 3 and the server 5. Further, the thesaurus dictionary database 66 may be stored in a medium such as a CD-ROM and referred to via the media input / output unit 19.

選択理由決定手段64は、理由事例抽出手段63によって抽出された理由事例群の中から検索結果情報に付与する選択理由を決定する。抽出した理由事例が複数存在する場合、例えば、最初に抽出した理由事例を選択理由として決定しても良い。また、例えば、既知の乱数生成アルゴリズム等を利用して、ランダムに決定しても良い。また、例えば、理由事例抽出手段63で照合した理由キーワードと属性キーワードの合致度が最も高い理由事例を選択理由として決定しても良い。ここで、合致度とは、例えば、同一:5、同義:4、類似:3、類義:2、連想:1といったように、単語間の関係が深い順に点数付けをすることで算出することができる。また、理由キーワードと属性キーワードの編集距離(またはレーベンシュタイン距離とも言う)を算出し、編集距離の逆数を合致度としても良い。尚、編集距離とは、二つの文字列がどの程度異なっているかを示す数値であり、具体的には、文字の挿入や削除、置換によって、一つの文字列を別の文字列に変形するのに必要な手順の最小回数として与えられる。   The selection reason determination unit 64 determines a selection reason to be added to the search result information from the reason case group extracted by the reason case extraction unit 63. When there are a plurality of extracted reason cases, for example, the reason example extracted first may be determined as the selection reason. Further, for example, it may be determined at random using a known random number generation algorithm or the like. Further, for example, the reason case having the highest degree of matching between the reason keyword and the attribute keyword checked by the reason case extracting unit 63 may be determined as the selection reason. Here, the degree of match is calculated, for example, by scoring in the descending order of the relationship between words, such as the same: 5, synonymous: 4, similar: 3, synonymous: 2, association 1: Can do. Further, the edit distance (or Levenstein distance) between the reason keyword and the attribute keyword may be calculated, and the reciprocal of the edit distance may be used as the degree of match. The edit distance is a numerical value that indicates how different two character strings are. Specifically, one character string is transformed into another character string by inserting, deleting, or replacing characters. Is given as the minimum number of steps required.

次に、図6と図7を参照しながら、端末装置3の動作の詳細について説明する。
図6は、検索条件入力処理から検索結果情報決定処理までの手順を示すフローチャートである。
Next, details of the operation of the terminal device 3 will be described with reference to FIGS. 6 and 7.
FIG. 6 is a flowchart showing a procedure from search condition input processing to search result information determination processing.

図6に示すように、入力部13を介して、検索条件が入力されると(ステップ101)、制御部11は、検索条件から検索キーワードを抽出する(ステップ102)。ここで、検索キーワードが複数の場合、AND条件かOR条件かを示す情報等が入力され、制御部11は、検索キーワードと共に抽出する。尚、抽出した検索キーワードは、検索履歴として記憶部17に保持しておくことが望ましい。   As shown in FIG. 6, when a search condition is input via the input unit 13 (step 101), the control unit 11 extracts a search keyword from the search condition (step 102). Here, when there are a plurality of search keywords, information indicating whether an AND condition or an OR condition is input, and the control unit 11 extracts the information together with the search keyword. The extracted search keyword is preferably stored in the storage unit 17 as a search history.

次に、制御部11は、検索キーワードを用いて、検索対象情報を検索する(ステップ103)。検索に該当した情報は、検索対象情報群として、RAM上のワークメモリ領域に保持する。また、検索対象情報群の件数は、検索件数として、RAM上のワークメモリ領域に保持する。   Next, the control unit 11 searches the search target information using the search keyword (step 103). Information corresponding to the search is held in a work memory area on the RAM as a search target information group. Further, the number of search target information groups is held in the work memory area on the RAM as the search number.

次に、制御部11は、検索件数が0件かどうか確認する(ステップ104)。
検索件数が0件の場合、ステップ101から繰り返す。
検索件数が1件以上の場合、ステップ105に進む。
Next, the control part 11 confirms whether the number of searches is 0 (step 104).
If the number of searches is 0, repeat from step 101.
If the number of searches is one or more, the process proceeds to step 105.

次に、制御部11は、検索対象情報群の中から検索結果情報を無作為に決定する(ステップ105)。無作為に決定する仕組みは、図4の説明にて前述した通りである。制御部11は、いずれの仕組みを用いても良く、入力部13を介して、利用者が指定入力できるようにしても良い。   Next, the control unit 11 randomly determines search result information from the search target information group (step 105). The mechanism for determining at random is as described above with reference to FIG. The control unit 11 may use any mechanism, and may allow a user to specify and input via the input unit 13.

図7は、選択理由付与処理から検索結果情報と選択理由の提示処理までの手順を示すフローチャートである。   FIG. 7 is a flowchart showing a procedure from selection reason assignment processing to search result information and selection reason presentation processing.

図7に示すように、制御部11は、検索結果情報の属性を抽出する(ステップ201)。また、抽出した属性は、形態素解析の手法等によって、より詳細な属性キーワードに分解し、RAM上のワークメモリ領域に保持する。   As shown in FIG. 7, the control unit 11 extracts attributes of search result information (step 201). Further, the extracted attribute is decomposed into more detailed attribute keywords by a morphological analysis method or the like, and held in a work memory area on the RAM.

次に、制御部11は、理由事例基本情報65を参照し、理由事例のリストを作成する(ステップ202)。理由事例基本情報65は、図5の説明にて前述した通りである。制御部11は、属性キーワードとは無関係に、理由事例基本情報65として、いずれの情報を参照しても良い。   Next, the control unit 11 refers to the reason case basic information 65 and creates a list of reason cases (step 202). The reason example basic information 65 is as described above with reference to FIG. The control unit 11 may refer to any information as the reason example basic information 65 regardless of the attribute keyword.

次に、制御部11は、照合する属性キーワードを決定する(ステップ203)。属性キーワードは、例えば、ステップ201の分解時に一意に定めた識別番号を付しておき、識別番号の順に決定する。   Next, the control part 11 determines the attribute keyword to collate (step 203). For example, the attribute keyword is assigned an identification number uniquely determined at the time of disassembly in step 201, and is determined in the order of the identification number.

次に、制御部11は、照合する理由キーワードを決定する(ステップ204)。理由キーワードは、例えば、ステップ202のリスト作成時に一意に定めた識別番号を付しておき、識別番号の順に決定する。   Next, the control part 11 determines the reason keyword to collate (step 204). For example, the reason keyword is assigned an identification number uniquely determined when the list is created in step 202, and is determined in the order of the identification number.

次に、制御部11は、シソーラス辞書データベース66を参照し、属性キーワードと理由キーワードが合致するかどうか確認する(ステップ205)。合致するかどうかは、図5の説明にて前述した通り、理由キーワードと属性キーワードが何らかの関係(同一、同義、類似、類義、連想)を有するかどうかで照合する。 合致する場合、制御部11は、合致した理由事例を抽出し(ステップ206)、ステップ207に進む。尚、理由事例を抽出する際、どの関係(同一、同義、類似、類義、連想)で合致したかどうかも合わせて、RAM上のワークメモリに保持しておくことが望ましい。
合致しない場合、制御部11は、ステップ207に進む。
Next, the control unit 11 refers to the thesaurus dictionary database 66 and confirms whether the attribute keyword matches the reason keyword (step 205). As described above with reference to FIG. 5, whether or not they are matched is checked based on whether or not the reason keyword and the attribute keyword have some relationship (identical, synonymous, similar, similar, or associative). If they match, the control unit 11 extracts a matching reason case (step 206), and proceeds to step 207. It should be noted that when extracting the reason examples, it is desirable to store in the work memory on the RAM, together with which relationship (identical, synonymous, similar, synonymous, associative) is matched.
If not, the control unit 11 proceeds to step 207.

次に、制御部11は、全ての理由キーワードについて処理が終了したか確認する(ステップ207)。
処理が終了していない場合、ステップ204から繰り返す。
処理が終了している場合、ステップ208に進む。
Next, the control unit 11 confirms whether the processing has been completed for all the reason keywords (step 207).
If the process has not ended, the process is repeated from step 204.
If the process has been completed, the process proceeds to step 208.

次に、制御部11は、全ての属性キーワードについて処理が終了したか確認する(ステップ208)。
処理が終了していない場合、ステップ203から繰り返す。
処理が終了している場合、ステップ209に進む。
Next, the control unit 11 confirms whether the processing has been completed for all attribute keywords (step 208).
If the process has not been completed, the process is repeated from step 203.
If the process has been completed, the process proceeds to step 209.

次に、制御部11は、抽出された理由事例群の中から選択理由を決定する(ステップ209)。選択理由を決定する仕組みは、図5の説明にて前述した通りである。制御部11は、いずれの仕組みを用いても良い。   Next, the control unit 11 determines a selection reason from the extracted reason case group (step 209). The mechanism for determining the selection reason is as described above with reference to FIG. The control unit 11 may use any mechanism.

次に、制御部11は、検索結果情報と選択理由を提示する(ステップ210)。そして、利用者は、提示された検索結果情報と選択理由を確認する。選択理由に納得できない場合、他の検索結果情報と選択理由を提示するようにしても良いし、追加の検索キーワードを入力できるようにして、情報の検索からやり直しても良い。   Next, the control unit 11 presents search result information and a selection reason (step 210). Then, the user confirms the presented search result information and the selection reason. If the reason for selection is not satisfactory, other search result information and the reason for selection may be presented, or an additional search keyword may be input, and the search for information may be performed again.

次に、図8を参照しながら、第1の実施の形態を施設検索システムに適用した場合の具体例について説明する。
図8は、理由事例のリスト81の1例である。
Next, a specific example when the first embodiment is applied to a facility search system will be described with reference to FIG.
FIG. 8 shows an example of the reason example list 81.

施設検索システムにおいて、利用者がある地域で喫茶店を検索した結果、30件見つかったとする。そして、システムが無作為に決定した1件の施設の名称が、「レモンカフェ」であったとする。
制御部11は、属性の1つとして施設名称「レモンカフェ」を抽出し、属性を「レモン」と「カフェ」という属性キーワードに分解する。次に、制御部11は、図8に示すように、理由キーワード83と理由85を対とする理由事例のリスト81を生成する。次に、制御部11は、理由事例のリスト81に含まれる理由キーワード83である「黄色」の連想語「レモン」と、属性キーワード「レモン」を照合し、合致したことを確認する。次に、制御部11は、合致した理由事例の理由85である「今日のラッキーカラー」を選択理由として決定する。そして、制御部11は、「今日のあなたのラッキーカラーは黄色なので、レモンカフェはいかがですか?」と提示する。
In the facility search system, suppose that 30 users are found as a result of searching for a coffee shop in a certain area. Assume that the name of one facility randomly determined by the system is “Lemon Cafe”.
The control unit 11 extracts the facility name “lemon cafe” as one of the attributes, and decomposes the attributes into attribute keywords “lemon” and “cafe”. Next, as illustrated in FIG. 8, the control unit 11 generates a list 81 of reason cases in which the reason keyword 83 and the reason 85 are paired. Next, the control unit 11 collates the attribute keyword “lemon” with the “yellow” associative word “lemon”, which is the reason keyword 83 included in the reason example list 81, and confirms that they match. Next, the control unit 11 determines “today's lucky color” which is the reason 85 of the matched reason case as the reason for selection. And the control part 11 presents "How about a lemon cafe because your lucky color today is yellow?"

以上、詳細に説明したように、第1の実施の形態によれば、制御部11は、入力された検索キーワードを用いて、検索対象情報を検索し、1件の検索結果情報を無作為に決定する。次に、検索結果情報の属性を抽出するとともに、理由事例基本情報65を参照し、理由事例のリストを作成する。そして、属性キーワードと理由キーワードが合致した理由事例群の中から選択理由を決定し、検索結果情報とともに提示する。   As described above in detail, according to the first embodiment, the control unit 11 searches the search target information using the input search keyword, and randomly selects one search result information. decide. Next, the attribute of the search result information is extracted, and the reason case basic information 65 is referenced to create a list of reason cases. Then, a reason for selection is determined from a group of reason cases in which the attribute keyword matches the reason keyword, and is presented together with the search result information.

第1の実施の形態によって、検索結果情報と合わせて利用者に納得感のある選択理由を提示することが可能となり、利用者が容易に情報を選択することができる。また、常に変化に富んだ検索結果情報と選択理由を提示することが可能となり、利用者に新しい発見を促すことができる。特に、後述する第2の実施の形態と比べると、理由事例基本情報65の検索処理は少なくなることから、より応答速度が速いといえる。   According to the first embodiment, it is possible to present the user with a satisfactory reason for selection together with the search result information, and the user can easily select the information. In addition, it is possible to always present search result information and selection reasons that are rich in change, and prompt the user to make a new discovery. In particular, it can be said that the response speed is faster because the search process of the reason case basic information 65 is less than in the second embodiment described later.

次に、第2の実施形態を詳細に説明する。
図1は、本実施の形態に係る情報選択支援システム1aの概略構成を示す図である。
図2は、端末装置3aのハードウェア構成図である。
図3は、サーバ5のハードウェア構成図である。
図4は、端末装置3aの機能を示すブロック図である。
情報選択支援システム1aの概略構成、端末装置3aとサーバ5のハードウェア構成、選択理由付与手段55aを除いた端末装置3aの機能は、第1の実施形態における説明と同様であるため説明を省略する。
Next, the second embodiment will be described in detail.
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an information selection support system 1a according to the present embodiment.
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the terminal device 3a.
FIG. 3 is a hardware configuration diagram of the server 5.
FIG. 4 is a block diagram illustrating functions of the terminal device 3a.
The schematic configuration of the information selection support system 1a, the hardware configuration of the terminal device 3a and the server 5, and the functions of the terminal device 3a excluding the selection reason giving means 55a are the same as those described in the first embodiment, and thus description thereof is omitted. To do.

次に、図9を参照しながら、選択理由付与手段55aの詳細について説明する。
図9は、選択理由付与手段55aの詳細機能を示すブロック図である。
尚、図5に示す構成要素と同一の機能を果たす要素には、同一の番号を付し、重複した説明を避ける。
Next, the details of the selection reason giving means 55a will be described with reference to FIG.
FIG. 9 is a block diagram showing the detailed function of the selection reason giving means 55a.
Note that elements having the same functions as those shown in FIG. 5 are given the same reference numerals to avoid redundant description.

選択理由付与手段55aは、属性抽出手段61、属性展開手段67、理由事例生成手段62、選択理由決定手段64、理由事例基本情報65、シソーラス辞書データベース66等を備える。   The selection reason giving means 55a includes an attribute extraction means 61, an attribute expansion means 67, a reason case generation means 62, a selection reason determination means 64, reason case basic information 65, a thesaurus dictionary database 66, and the like.

属性展開手段67は、単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベース66を参照し、属性を分解した属性キーワードを単語間の関係に基づいて展開した属性展開リストを生成する。属性展開リストは、属性を詳細に分解した属性キーワードの同義語、類似語、類義語、連想語をシソーラス辞書データベース66から取得して生成したリストである。また、属性キーワードは、同一語としてリストに含まれる。以下、属性展開リストに含まれる同一語、同義語、類似語、類義語、連想語の全てを指す場合、単に単語と呼ぶこととする。   The attribute expansion means 67 refers to a thesaurus dictionary database 66 that holds word groups and relationships between words, and generates an attribute expansion list in which attribute keywords obtained by decomposing attributes are expanded based on the relationship between words. The attribute expansion list is a list generated by acquiring, from the thesaurus dictionary database 66, synonyms, similar words, synonyms, and associative words of attribute keywords obtained by disassembling attributes in detail. Further, the attribute keyword is included in the list as the same word. Hereinafter, when referring to all of the same words, synonyms, similar words, synonyms, and associative words included in the attribute expansion list, they are simply referred to as words.

理由事例生成手段62aは、属性展開リストに含まれる単語を用いて、サーバ5、または端末装置3aが保持する理由事例基本情報を検索し、理由キーワードと理由からなる理由事例を生成する。すなわち、属性展開リストに含まれる単語を検索キーワードとして理由事例基本情報65を検索し、検索した結果から理由事例を生成する。理由事例基本情報65を検索する際は、1つの単語を用いて検索するだけでなく、複数の単語の組み合わせを用いて検索しても良い。
尚、理由事例基本情報65は、端末装置3aが保持せずサーバ5が保持しても良いし、端末装置3aとサーバ5の両方で保持しても良い。
The reason case generation unit 62a searches the reason case basic information held by the server 5 or the terminal device 3a using the words included in the attribute expansion list, and generates a reason case including the reason keyword and the reason. That is, the reason case basic information 65 is searched using words included in the attribute expansion list as search keywords, and a reason case is generated from the search result. When searching the reason example basic information 65, it is possible to search using not only one word but also a combination of a plurality of words.
The reason example basic information 65 may be held by the server 5 without being held by the terminal device 3 a, or may be held by both the terminal device 3 a and the server 5.

次に、図6、図10を参照しながら、端末装置3aの動作の詳細について説明する。
図6は、検索条件入力処理から検索結果情報決定処理までの手順を示すフローチャートである。
検索条件入力処理から検索結果情報決定処理までの手順は、第1の実施形態における説明と同様であるため説明を省略する。
Next, details of the operation of the terminal device 3a will be described with reference to FIGS.
FIG. 6 is a flowchart showing a procedure from search condition input processing to search result information determination processing.
Since the procedure from the search condition input process to the search result information determination process is the same as that in the first embodiment, the description is omitted.

図10は、選択理由付与処理から検索結果情報と選択理由の提示処理までの手順を示すフローチャートである。   FIG. 10 is a flowchart illustrating a procedure from selection reason assignment processing to search result information and selection reason presentation processing.

図10に示すように、制御部11は、検索結果情報の属性を抽出する(ステップ301)。また、抽出した属性は、形態素解析の手法等によって、より詳細な属性キーワードに分解し、RAM上のワークメモリ領域に保持する。   As shown in FIG. 10, the control unit 11 extracts attributes of search result information (step 301). Further, the extracted attribute is decomposed into more detailed attribute keywords by a morphological analysis method or the like, and held in a work memory area on the RAM.

次に、制御部11は、属性キーワードを基にシソーラス辞書データベース66を参照し、属性展開リストを生成する(ステップ302)。属性展開リストは、図9の説明にて前述した通りである。   Next, the control unit 11 refers to the thesaurus dictionary database 66 based on the attribute keyword and generates an attribute expansion list (step 302). The attribute expansion list is as described above with reference to FIG.

次に、制御部11は、属性展開リストの中から、理由事例の生成に用いる単語を決定する(ステップ303)。単語は、例えば、ステップ302のリスト作成時に一意に定めた識別番号を付しておき、識別番号の順に決定する。   Next, the control part 11 determines the word used for the production | generation of a reason example from an attribute expansion list (step 303). For example, identification numbers uniquely determined when the list is created in step 302 are assigned to the words, and the words are determined in the order of the identification numbers.

次に、制御部11は、決定した単語を用いて、理由事例基本情報65を検索する(ステップ304)。すなわち、決定した単語を検索キーワードとして、理由事例基本情報65を検索する。尚、複数の単語を組み合わせて、理由事例基本情報65を検索することもできる。   Next, the control part 11 searches the reason example basic information 65 using the determined word (step 304). That is, the reason example basic information 65 is searched using the determined word as a search keyword. The reason example basic information 65 can be searched by combining a plurality of words.

次に、制御部11は、検索した結果から理由事例を生成する(ステップ305)。すなわち、検索に用いた単語を理由キーワードとし、検索した情報を理由として、理由事例を生成する。尚、1つの単語から複数の情報を検索できた場合、複数の理由事例を生成しても良い。   Next, the control part 11 produces | generates a reason example from the searched result (step 305). That is, a reason example is generated using the word used for the search as a reason keyword and the searched information as a reason. In addition, when a plurality of information can be searched from one word, a plurality of reason examples may be generated.

次に、制御部11は、属性展開リストに含まれる全ての単語について処理が終了したか確認する(ステップ306)。
処理が終了していない場合、ステップ303から繰り返す。
処理が終了している場合、ステップ307に進む。
Next, the control unit 11 confirms whether processing has been completed for all words included in the attribute expansion list (step 306).
If the process has not ended, the process is repeated from step 303.
If the process has been completed, the process proceeds to step 307.

次に、制御部11は、生成された理由事例群の中から選択理由を決定する(ステップ307)。選択理由を決定する仕組みは、図5の説明にて前述した通りである。制御部11は、いずれの仕組みを用いても良い。   Next, the control unit 11 determines the reason for selection from the generated reason case group (step 307). The mechanism for determining the selection reason is as described above with reference to FIG. The control unit 11 may use any mechanism.

次に、制御部11は、検索結果情報と選択理由を提示する(ステップ308)。そして、利用者は、提示された検索結果情報と選択理由を確認する。利用者が選択理由に納得できない場合、他の検索結果情報と選択理由を提示するようにしても良いし、追加の検索キーワードを入力できるようにして、最初からやり直しても良い。   Next, the control unit 11 presents search result information and a selection reason (step 308). Then, the user confirms the presented search result information and the selection reason. If the user is not satisfied with the reason for selection, other search result information and the reason for selection may be presented, or an additional search keyword may be input and the process may be started again.

次に、図11を参照しながら、第2の実施の形態を施設検索システムに適用した場合の具体例について説明する。
図11は、属性展開リスト87の1例である。
Next, a specific example when the second embodiment is applied to a facility search system will be described with reference to FIG.
FIG. 11 is an example of the attribute expansion list 87.

施設検索システムにおいて、利用者がある地域で喫茶店を検索した結果、15件見つかったとする。そして、システムが無作為に決定した1件の施設の名称が、「喫茶タロー」であったとする。
制御部11は、属性の1つとして施設名称「喫茶タロー」を抽出し、属性を「喫茶」と「タロー」という属性キーワードに分解する。次に、制御部11は、図11に示すように、属性キーワードを展開した単語89のリストである属性展開リスト87を生成する。次に、制御部11は、属性展開リスト87を基に、理由事例基本情報65を検索し、検索キーワード「タロー」によって、統計情報「日本一多い犬の名前」を取得する。次に、制御部11は、取得した統計情報「日本一多い犬の名前」を選択理由として決定する。そして、制御部11は、「日本一多い犬の名前にちなんで喫茶タローはいかがですか?」と提示する。
Assume that in the facility search system, 15 users are found as a result of searching for a coffee shop in an area where a user is located. Assume that the name of one facility randomly determined by the system is “Café Tallow”.
The control unit 11 extracts the facility name “coffee tea tallow” as one of the attributes, and decomposes the attributes into attribute keywords “coffee” and “tallow”. Next, as shown in FIG. 11, the control unit 11 generates an attribute expansion list 87 that is a list of words 89 in which the attribute keywords are expanded. Next, the control unit 11 searches the reason example basic information 65 based on the attribute expansion list 87 and acquires the statistical information “name of dogs with the most in Japan” by the search keyword “Taro”. Next, the control unit 11 determines the acquired statistical information “names of dogs with the most in Japan” as the reason for selection. Then, the control unit 11 presents “How about a coffee taro after the name of the most dog in Japan?”.

以上、詳細に説明したように、第2の実施の形態によれば、制御部11は、入力された検索キーワードを用いて、検索対象情報を検索し、1件の検索結果情報を無作為に決定する。次に、検索結果情報の属性を抽出し、属性展開リストを生成する。そして、属性展開リストに含まれる単語を用いて理由事例基本情報65を検索し、検索した結果を基にして生成した理由事例群の中から選択理由を決定し、検索結果情報とともに提示する。   As described above in detail, according to the second embodiment, the control unit 11 searches the search target information using the input search keyword, and randomly selects one search result information. decide. Next, attributes of the search result information are extracted to generate an attribute expansion list. Then, the reason case basic information 65 is searched using the words included in the attribute expansion list, the reason for selection is determined from the reason case group generated based on the search result, and presented together with the search result information.

第2の実施の形態によって、検索結果情報と合わせて利用者に納得感のある選択理由を提示することが可能となり、利用者が容易に情報を選択することができる。また、常に変化に富んだ検索結果情報と選択理由を提示することが可能となり、利用者に新しい発見を促すことができる。特に、前述した第1の実施の形態と比べると、多くの単語を用いて理由事例基本情報65を検索することから、多くの理由事例の中から選択理由を決定できるため、よりバラエティに富んだ選択理由を提示することができるといえる。   According to the second embodiment, it becomes possible to present the user with a satisfactory selection reason together with the search result information, and the user can easily select the information. In addition, it is possible to always present search result information and selection reasons that are rich in change, and prompt the user to make a new discovery. In particular, compared to the first embodiment described above, since the reason example basic information 65 is searched using many words, the reason for selection can be determined from many reason examples. It can be said that the reason for selection can be presented.

尚、第1の実施の形態と第2の実施の形態は、それぞれ個々に構成しても良いし、併用するように構成しても良い。また、どちらの構成による選択理由付与を優先するか予め決めておいても良いし、選択理由付与時にランダムに決定しても良い。   Note that the first embodiment and the second embodiment may be configured individually or in combination. Further, which configuration gives priority to selection reason may be determined in advance, or may be determined randomly when the selection reason is given.

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る情報選択支援システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。   The preferred embodiments of the information selection support system and the like according to the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or modifications can be conceived within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. Understood.

本実施の形態に係る情報選択支援システム1(1a)の概略構成を示す図The figure which shows schematic structure of the information selection assistance system 1 (1a) which concerns on this Embodiment. 端末装置3(3a)のハードウェア構成図Hardware configuration diagram of the terminal device 3 (3a) サーバ5のハードウェア構成図Hardware configuration diagram of server 5 端末装置3(3a)の機能を示すブロック図Block diagram showing functions of terminal device 3 (3a) 選択理由付与手段55の詳細機能を示すブロック図The block diagram which shows the detailed function of the selection reason provision means 55 検索条件入力処理から検索結果情報決定処理までの手順を示すフローチャートA flowchart showing a procedure from search condition input processing to search result information determination processing 選択理由付与処理から検索結果情報と選択理由の提示処理までの手順を示すフローチャートFlow chart showing the procedure from selection reason assignment processing to search result information and selection reason presentation processing 理由事例のリスト81の1例An example of the list of reasons 81 選択理由付与手段55aの詳細機能を示すブロック図The block diagram which shows the detailed function of the selection reason provision means 55a 選択理由付与処理から検索結果情報と選択理由の提示処理までの手順を示すフローチャートFlow chart showing the procedure from selection reason assignment processing to search result information and selection reason presentation processing 属性展開リスト87の1例Example of attribute expansion list 87

符号の説明Explanation of symbols

1………情報選択支援システム
3………端末装置
5………サーバ
7………ネットワーク
11………制御部
13………入力部
15………出力部
17………記憶部
19………メディア入出力部
21………位置検出部
23………環境センサ部
25………通信制御部
57………検索対象情報
65………理由事例基本情報
66………シソーラス辞書データベース
81………理由事例のリスト
83………理由キーワード
85………理由
87………属性展開リスト
89………単語
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ......... Information selection support system 3 ......... Terminal device 5 ......... Server 7 ......... Network 11 ......... Control part 13 ......... Input part 15 ......... Output part 17 ......... Storage part 19 ... …… Media input / output unit 21 ………… Position detection unit 23 ………… Environmental sensor unit 25 ………… Communication control unit 57 ………… Search target information 65 ………… Reason case basic information 66 ………… Thesaurus dictionary database 81 ……… List of reason examples 83 ……… Reason keyword 85 ……… Reason 87 ……… Attribute expansion list 89 ……… Word

Claims (15)

端末装置と、少なくとも1つのサーバがネットワークを介して接続されたシステムであって、
前記端末装置は、
入力された検索キーワードを用いて、前記サーバ、または前記端末装置が保持する検索対象情報を検索する情報検索手段と、
前記情報検索手段によって検索された検索対象情報群の中から検索結果情報を無作為に決定する情報決定手段と、
前記検索結果情報に対して選択理由を付与する選択理由付与手段と、
を具備することを特徴とする情報選択支援システム。
A system in which a terminal device and at least one server are connected via a network,
The terminal device
Information search means for searching for search target information held by the server or the terminal device using an input search keyword;
Information determination means for randomly determining search result information from the search target information group searched by the information search means;
A selection reason giving means for giving a selection reason to the search result information;
An information selection support system comprising:
前記検索結果情報と前記選択理由を提示する情報提示手段、を更に具備することを特徴とする請求項1に記載の情報選択支援システム。   The information selection support system according to claim 1, further comprising information presenting means for presenting the search result information and the reason for selection. 前記選択理由付与手段は、
前記情報決定手段によって決定された検索結果情報の属性を抽出する属性抽出手段と、
前記サーバ、または前記端末装置が保持する理由事例基本情報を参照し、理由キーワードと理由からなる理由事例のリストを生成する理由事例生成手段と、
単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードと前記理由キーワードとが単語間の関係に基づいて合致する前記理由事例を抽出する理由事例抽出手段と、
前記理由事例抽出手段によって抽出された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定する選択理由決定手段と、
を具備することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報選択支援システム。
The selection reason giving means is:
Attribute extraction means for extracting attributes of search result information determined by the information determination means;
Reason case generation means for generating a list of reason cases including reason keywords and reasons with reference to the reason case basic information held by the server or the terminal device;
Reason case extraction means for referring to a thesaurus dictionary database holding word groups and relationships between words, and extracting the reason cases where the attribute keywords obtained by decomposing the attributes and the reason keywords match based on the relationship between words When,
Selection reason determination means for determining a selection reason to be given to the search result information from the reason case group extracted by the reason case extraction means;
The information selection support system according to claim 1 or 2, further comprising:
前記選択理由付与手段は、
前記情報決定手段によって決定された検索結果情報から属性を抽出する属性抽出手段と、
単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードを単語間の関係に基づいて展開した属性展開リストを生成する属性展開手段と、
前記属性展開リストに含まれる単語を用いて、前記サーバ、または前記端末装置が保持する理由事例基本情報を検索し、理由キーワードと理由からなる理由事例を生成する理由事例生成手段と、
前記理由事例生成手段によって生成された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定する選択理由決定手段と、
を具備することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の情報選択支援システム。
The selection reason giving means is:
Attribute extraction means for extracting attributes from the search result information determined by the information determination means;
Attribute expansion means for generating an attribute expansion list in which attribute keywords obtained by decomposing the attribute are expanded based on the relationship between words with reference to a thesaurus dictionary database holding word groups and relationships between words;
Using the words included in the attribute expansion list, search the reason case basic information held by the server or the terminal device, and generate a reason case that includes a reason keyword and a reason;
Selection reason determination means for determining a selection reason to be given to the search result information from the reason case group generated by the reason case generation means;
The information selection support system according to claim 1 or 2, further comprising:
請求項1から請求項4のいずれかに記載の端末装置。   The terminal device in any one of Claims 1-4. 入力された検索キーワードを用いて、検索対象情報を検索する情報検索手段と、
前記情報検索手段によって検索された検索対象情報群の中から検索結果情報を無作為に決定する情報決定手段と、
前記検索結果情報に対して選択理由を付与する選択理由付与手段と、
を具備することを特徴とする情報選択支援装置。
Information search means for searching for information to be searched using the input search keyword;
Information determination means for randomly determining search result information from the search target information group searched by the information search means;
A selection reason giving means for giving a selection reason to the search result information;
An information selection support device comprising:
前記検索結果情報と前記選択理由を提示する情報提示手段、を更に具備することを特徴とする請求項6に記載の情報選択支援装置。   The information selection support apparatus according to claim 6, further comprising information presenting means for presenting the search result information and the reason for selection. 前記選択理由付与手段は、
前記情報決定手段によって決定された検索結果情報の属性を抽出する属性抽出手段と、
理由事例基本情報を参照し、理由キーワードと理由からなる理由事例のリストを生成する理由事例生成手段と、
単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードと前記理由キーワードとが単語間の関係に基づいて合致する前記理由事例を抽出する理由事例抽出手段と、
前記理由事例抽出手段によって抽出された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定する選択理由決定手段と、
を具備することを特徴とする請求項6または請求項7に記載の情報選択支援装置。
The selection reason giving means is:
Attribute extraction means for extracting attributes of search result information determined by the information determination means;
Reason case generation means for referring to reason case basic information and generating a list of reason cases including reason keywords and reasons;
Reason case extraction means for referring to a thesaurus dictionary database holding word groups and relationships between words, and extracting the reason cases where the attribute keywords obtained by decomposing the attributes and the reason keywords match based on the relationship between words When,
Selection reason determination means for determining a selection reason to be given to the search result information from the reason case group extracted by the reason case extraction means;
The information selection support apparatus according to claim 6 or 7, further comprising:
前記選択理由付与手段は、
前記情報決定手段によって決定された検索結果情報から属性を抽出する属性抽出手段と、
単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードを単語間の関係に基づいて展開した属性展開リストを生成する属性展開手段と、
前記属性展開リストに含まれる単語を用いて、理由事例基本情報を検索し、理由キーワードと理由からなる理由事例を生成する理由事例生成手段と、
前記理由事例生成手段によって生成された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定する選択理由決定手段と、
を具備することを特徴とする請求項6または請求項7に記載の情報選択支援装置。
The selection reason giving means is:
Attribute extraction means for extracting attributes from the search result information determined by the information determination means;
Attribute expansion means for generating an attribute expansion list in which attribute keywords obtained by decomposing the attribute are expanded based on the relationship between words with reference to a thesaurus dictionary database holding word groups and relationships between words;
Reason word generation means for searching reason case basic information using the words included in the attribute expansion list and generating a reason case consisting of a reason keyword and a reason;
Selection reason determination means for determining a selection reason to be given to the search result information from the reason case group generated by the reason case generation means;
The information selection support apparatus according to claim 6 or 7, further comprising:
入力された検索キーワードを用いて、検索対象情報を検索するステップと、
前記検索対象情報を検索するステップによって検索された検索対象情報群の中から検索結果情報を無作為に決定するステップと、
前記検索結果情報に対して選択理由を付与するステップと、
を含むことを特徴とする情報選択支援方法。
Searching the search target information using the input search keyword;
Randomly determining search result information from the search target information group searched by the step of searching the search target information;
Giving a reason for selection to the search result information;
An information selection support method comprising:
前記検索結果情報と前記選択理由を提示するステップ、を更に含むことを特徴とする請求項10に記載の情報選択支援方法。   The information selection support method according to claim 10, further comprising a step of presenting the search result information and the reason for selection. 前記選択理由を付与するステップは、
前記検索結果情報を決定するステップによって決定された検索結果情報から属性を抽出するステップと、
理由事例基本情報を参照し、理由キーワードと理由からなる理由事例のリストを生成するステップと、
単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードと前記理由キーワードとが単語間の関係に基づいて合致する前記理由事例を抽出するステップと、
前記理由事例を抽出するステップによって抽出された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項10または請求項11に記載の情報選択支援方法。
The step of giving the reason for selection includes
Extracting attributes from the search result information determined by the step of determining the search result information;
Referencing the reason case basic information, generating a list of reason cases consisting of reason keywords and reasons,
Referring to a thesaurus dictionary database that holds word groups and relationships between words, and extracting the reason examples that match the attribute keyword and the reason keyword based on the relationship between words; and
Determining a reason for selection to be given to the search result information from the reason case group extracted by the step of extracting the reason case;
The information selection support method according to claim 10 or 11, characterized by comprising:
前記選択理由を付与するステップは、
前記検索結果情報を決定するステップによって決定された検索結果情報から属性を抽出するステップと、
単語群と単語間の関係とを保持するシソーラス辞書データベースを参照し、前記属性を分解した属性キーワードを単語間の関係に基づいて展開した属性展開リストを生成するステップと、
前記属性展開リストに含まれる単語を用いて、理由事例基本情報を検索し、理由キーワードと理由からなる理由事例を生成するステップと、
前記理由事例を生成するステップによって生成された前記理由事例群の中から前記検索結果情報に付与する選択理由を決定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項10または請求項11に記載の情報選択支援方法。
The step of giving the reason for selection includes
Extracting attributes from the search result information determined by the step of determining the search result information;
Referring to a thesaurus dictionary database holding word groups and relationships between words, generating an attribute expansion list in which attribute keywords obtained by decomposing the attributes are expanded based on the relationship between words;
Searching for reason case basic information using words included in the attribute expansion list, and generating a reason case consisting of a reason keyword and a reason;
Determining a selection reason to be given to the search result information from the reason case group generated by the step of generating the reason case;
The information selection support method according to claim 10 or 11, characterized by comprising:
端末装置を請求項1から請求項4のいずれかに記載の端末装置として機能させるプログラム。   The program which makes a terminal device function as a terminal device in any one of Claims 1-4. コンピュータを請求項6から請求項9のいずれかに記載の情報選択支援装置として機能させるプログラム。   A program that causes a computer to function as the information selection support device according to any one of claims 6 to 9.
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