JP2012118918A - 情報検索システム、情報検索方法、情報検索プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの検索状況に合致した情報を含む文書の検索結果を提示する。
【解決手段】情報検索端末１は、ユーザの背景音を収集するマイク１２を備えている。情報検索サーバ２のキーワード一致度計算部２２は、文書インデックスＤＢ２１を参照して情報検索端末１から送信された検索キーワードを含むＷＥＢ文書の一致度を算出する。文書／背景音テーブル２３には背景音の種別毎に各ＷＥＢ文書のスコア加算情報が格納されている。背景音一致度計算部２４は、マイク１２で収集された背景音に応じて前記一致度に前記テーブル２３のスコア加算情報を加算して前記一致度の値を調整する。総合ランキング計算部２６は、調整された前記一致度と文書重要度テーブル２５の静的重要度とを総合して検索結果のランキングを決定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、検索エンジンなどのインターネット上の情報を検索するための情報検索サービスの技術に関する。

近年、インターネットの普及によって、インターネット上の膨大なＷＥＢ文書（ＷＥＢページ：以下、文書と省略する。）から、ユーザが必要とする情報を含む文書を的確に検索するために検索エンジンなどが提供する情報検索サービスの重要性が高まっている。

一般的に情報検索サービスは、ユーザ入力の検索キーワード（クエリ）が検索対象の文書や該各文書に対する別文書からのリンクアンカーテキストに含まれる個数に応じた検索キーワードと文書との一致度と、該文書が別の文書からどれだけ参照されているかといった文書の重要度とから検索結果の出力順を決定している。

検索キーワードと文書との一致度としては、「ｔｆ・ｉｄｆ」や非特許文献１の「ＢＭ２５」といった単語の統計量を用いた手法が一般的に利用されている。概略を説明すれば、特定の文書群全体の平均と比較して文書に高い頻度で現れる単語が該文書を特徴付けるものと推定し、ユーザ入力の検索キーワードが文書の特徴と一致する度合が高い文書を出力する。これらの手法によれば、検索キーワードが比較的珍しい単語であれば、的確な検索結果が得られるものの、検索キーワードが極ありふれた単語である場合には同程度の一致度となる文書数が多くなりすぎてしまう。

そこで、一般的な情報検索サービスでは、検索キーワードとの一致度が同程度となった文書の順位付けのために、前述のように文書の重要度を算出し、検索キーワード・文書間の一致度（キーワードマッチング）と、文書の重要度とを合わせて検索結果の出力順を決定している。文書の重要度（静的重要度）としては、非特許文献２の「ＰａｇｅＲａｎｋ」や非特許文献３の「ＨＩＴＳ」といった手法が一般的に利用されている。これらの手法は、文書のリンク情報を用いて、特定の文書が他の多くの文書からリンクされている場合には、その文書を重要と推定する。そして、文書の静的重要度とキーワードマッチングとを併せて用いることで、検索キーワードと一致し、かつ重要な文書をユーザに検索結果として提示している。

Stephen Robertson,Hugo Zaragoza,Michael Taylor,"Simple BM25 Extension to Multiple Weighted Fields",Proceedings of the thirteenth ACM international conference on Information and knowledge management,2004 Lawrence Page,Sergey Brin,Rajeev Motwai,Terry Winograd,"The PageRank Citation Ranking:Bringing Order to the Web",7th International World Wide Web conference(WWW98) Jon M. Kleinberg,"Authoritative sources in a hyper-linked environment",Journal of the ACM(JACM),v.46 n.5,p.604-632,sept. 1999

しかしながら、現在では「ＰａｇｅＲａｎｋ」が提案された時期と比較して、ユーザの情報検索行動は著しく多様化している。例えばインターネットの黎明期においては情報検索サービスを利用するユーザの殆どは、オフィスワーカあるいは学生であって会社や学校のコンピュータから情報検索サービスを利用していた。

ところが現在では、情報検索サービスのユーザが小学生から高齢者まで多岐にわたっており、情報検索サービスを利用する端末装置もパーソナルコンピュータ（ＰＣ）にとどまらず多機能携帯電話やゲーム端末なども含まれるようになっている。このような現状では、たとえ同じ検索キーワードを用いた情報検索を行った場合でもユーザ毎に望む情報が異なっている状況が増大している。この問題を解決するために情報検索サービスでは次のような解決手段を講じている。

第一には特定の検索キーワードに合致する検索結果を何らかの手段でクラスタリングして、各クラスの代表的な文書を検索結果として出力する方法である。この方法によれば、例えば「アップル」という検索キーワードに対して「果物の林檎」に関する情報を含む文書と、アメリカ合衆国のコンピュータ企業「アップル社」に関する情報を含む文書とを検索結果として出力し、その選択をユーザ自身にまかせることができる。

第二には検索結果の選択にあたって検索キーワード以外の情報、即ちユーザの趣向やユーザの置かれている状況に関連して検索サービスが得られる情報を利用する方法である。従来から用いられている検索キーワード以外の情報を以下に説明する。
（１）検索サービスを利用するユーザ端末のＩＰアドレスからユーザが企業内からアクセスしていると判断できる場合であれば、企業向けの情報を含む文書を検索結果の上位に優先的に提示する。
（２）検索サービスが利用された時間帯を判断できる場合であれば、該時間帯に合致した情報を含む文書を検索結果の上位に優先的に提示する。
（３）特に検索サービスを利用する端末装置が携帯端末の場合に顕著であるが、それ以外の場合でも検索サービスを利用するユーザの所在地が判断できれば、その地理的条件に合致した情報を含む文書を検索結果の上位に優先的に提示する。
（４）ユーザの利用する検索サービスが特定のＷＥＢサイトに設置された検索窓であれば、該ＷＥＢサイトの読者層に合致した情報を含む文書を上位に優先的に提示する。
（５）ユーザが検索サービスを利用する端末装置の機種を特定できれば、該機種に合致した情報を含む文書を上位に優先的に提示する。
（６）検索サービスがユーザ所有の端末装置に対して、「ＷＥＢ Ｃｏｋｉｅ」を発行できる場合であれば、該端末装置から過去に行われた複数検索の検索キーワードや検索結果に基づきクリックされた文書などの情報を利用した所謂パーソナライズ検索として、該ユーザの過去の検索行動に合致した情報を含む文書を検索結果の上位に優先的に提示する。

このよう第二の方法は、（１）〜（６）の情報を組み合わせて用いてもよく、第一の方法と併用すれば、第一の方法にさらに多様性を持たせた検索結果を出力する際に検索キーワード毎にクラスタの出力順を変更し、よりユーザの情報要求に合致する可能性の高いクラスタを上位に出力することもできる。

本発明は、上述の第二の方法において検索結果の出力順位の調整に新たな有効情報を用いて、よりユーザの検索状況に合致した情報を含む文書の検索結果を提示することを解決課題としている。

本発明は、前記課題を解決すべく、ユーザの背景音を収集し、収集された背景音に応じて検索結果の出力順位（ランキング）を調整する。すなわち、本発明は、情報検索端末に備えられた音声収集手段を通じてユーザの背景音を収集し、検索サーバが検索キーワードと各ＷＥＢ文書との一致度を音声収集手段で収集された背景音に応じて調整して算出する。ここで算出された一致度を用いて前記検索結果のランキングを決定する。

この発明によれば、音声収集手段で収集した背景音が、検索結果の出力順の決定に用いられてきた検索キーワード以外の情報に新たに加えられ、ユーザのおかれた状況を反映した検索結果を提示することができる。この音声収集手段にはマイクを用いることができる。

本発明の一態様は、あらかじめ収集された各場面における背景音の種別毎に前記一致度の調整情報を格納するテーブルをさらに備え、前記テーブルに格納された背景音と音声収集手段で収集された背景音とを比較し、比較結果が事前に定められた類似度以上であれば、音声収集手段で収集された背景音を前記テーブルの背景音と確定し、確定された背景音に応じた調整情報を前記一致度に反映させる。すなわち、あらかじめ検索サービスの提供者が選択した状況の背景音を収集しておくことで、情報検索システムとして状況に適した検索結果の出力順位に調整することができる。

本発明の他の態様は、ユーザの過去の検索結果に対するクリック・背景音の関連性／検索キーワード・検索結果に対するクリック・背景音の関連性を格納するテーブルをさらに備え、新たに検索キーワードが投入されたときに音声収集手段で収集された背景音と前記テーブル中の背景音とを比較し、比較結果が事前に定められた類似度以上であれば、前記関連性に応じて前記一致度を調整する。

ここでは前記テーブルの背景音をあらかじめ収集するのではなく、過去にユーザが情報検索サービスを利用したときの背景音や検索結果のクリックにクラスタリングなどの統計データ処理や機械学習処理を行うことで作成する。したがって、ユーザの過去の検索結果に対するクリック行動から統計的に背景音に応じた検索結果の出力順位の調整方法を自動的に決定でき、これにより検索サービスの提供者が想定していない状況でも背景音に適応した検索結果の出力順位に調整可能となる。

本発明のさらに他の態様は、テーブルに格納された放送局の放送音声と音声収集手段で収集された背景音とを比較し、比較結果が事前に定められた類似度以上であれば、音声収集手段で収集された背景音を前記テーブルに保持された放送局の放送音声と判定し、判定された放送局の放送内容に応じて前記一致度を調整する。ここではユーザが視聴中の放送局を判別できるため、検索が行われた時点で放送されている番組の内容に適応した検索結果の出力順位に調整することが可能となる。

前記各態様において音声収集手段で収集された背景音の音特徴量を情報検索端末内で抽出し、抽出された音特徴量と前記テーブルに格納された背景音／放送音声の音特徴量とを比較してもよい。これにより音声収集手段で収集した背景音を情報検索端末内で音声信号処理を施して音特徴量を抽出し、該音特徴量を検索結果の出力順位の調整に利用することができる。特に抽出された音特徴量を検索キーワードと併せて検索サーバに送信すれば、背景音を直接検索サーバに送信する場合と比較して送信データ量を抑制できるため、ユーザ端末がデータ通信速度の制限された携帯端末である場合に有効である。

また、音声収集手段で収集された背景音の音特徴量を情報検索サーバ内で抽出し、抽出された音特徴量と前記テーブルに格納された背景音／放送音声の音特徴量とを比較してもよい。ここでは音声収集手段で収集した背景音を検索サーバ内で音声信号処理を行って音特徴量を抽出するため、計算機能力の限られた携帯端末内で抽出する場合と比較して高度な音声信号処理が可能となり、背景音の類似性判定の精度を高めることが期待できる。

本発明によれば、よりユーザの検索状況に合致した情報を含む文書の検索結果を提示することができる。

本発明の第１実施形態に係る情報検索システムの構成図。 同 第２実施形態に係る情報検索システムの構成図。

≪第１実施形態≫
図１に基づき本発明の第１実施形態に係る情報検索システムを説明する。このシステムは、ユーザ所有の情報検索端末１と情報検索サービスを提供する情報検索サーバ２とがインターネット経由でデータ通信自在に接続され、ユーザの検索状況を背景音としてキーワード検索に反映させている。

情報検索端末１は、ユーザが情報検索サービスを行うための端末を示し、ユーザの背景音を収集するための音声収集手段としてのマイク１２と、検索キーワードを入力するため入力手段としてのテンキー１１と、検索結果等を表示するための表示手段としてのディスプレイ１３とを備え、ディスプレイ１３に表示された入力画面に入力された検索キーワード（クエリ）を情報検索サーバ２に送信し、該検索キーワードに基づく情報検索を命令する。

このときユーザの背景音をマイク１２で収集し、収集された背景音を情報検索サーバ２に送信する（背景音収集ステップ）。送信する背景音は、マイク１２で収集された背景音に対して情報検索端末１内で音声信号処理を施して抽出した音特徴量でもよい。例えば背景音をマイクロフォンとＡＤ変換機とによりデジタル信号化し、該信号をフーリエ変換して得られる周波数特性などを音特徴量とすることができる。これにより携帯電話で音声圧縮転送ができ、データ通信速度に制限されることなく、検索サービスを利用でき、利便性を向上させることができる。

ただし、前記入力手段は、検索キーワードを入力する機能を有していればよく、テンキー１１の代わりにキーボードや音声認識機能、手書き入力パッドなどを用いることもできる。また、表示手段は検索結果などを出力できればよく、ディスプレイ１３の代わりに文書読み上げ機能を用いることもできる。なお、図１中では、情報検索端末１として携帯電話が示されているが、マイク１２などを備えている限り、一般的なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、情報家電、ＰＤＡなどでもよい。

情報検索サーバ２は、情報検索サービスを提供する検索エンジンを構成し、情報検索端末１の検索命令に応じて検索キーワードを含む文書を検索する。具体的には、情報検索サーバ２は、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばＣＰＵ．メモリ（ＲＡＭ）．ハードディスクドライブ装置．通信デバイスなどを備える。

このハードウェアリソースとソフトフェアリソース（ＯＳ．アプリケーションなど）との協働の結果、情報検索サーバ２は、検索対象の文書の文書インデックスを格納する文書インデックスＤＢ２１と、該ＤＢ２１を参照して情報検索端末１から送信された検索キーワードと検索対象の文書との一致度を算出するキーワード一致度計算部２２と、検索対象の文書毎に背景音に応じたスコア加算情報（前記一致度の調整情報）を格納する文書／背景音テーブル２３と、情報検索端末１から送信された背景音と前記テーブル２３の背景音とを比較して前記一致度に前記テーブル２３のスコア加算情報を加えて調整する背景音一致度計算部２４と、文書の静的重要度を格納する文書重要度テーブル２５と、該テーブル２５に格納された各文書の静的重要度と前記計算部２４で調整された前記一致度を総合して検索結果のランキング、即ち検索結果の出力順位を決定する総合ランキング計算部２６とを実装する。

この計算部２６で決定された出力順位にしたがって検索キーワードを含む各文書がソートされ、検索結果として情報検索端末１に返信される。送信された検索結果は情報検索端末１のディスプレイ１３に表示される。なお、前記ＤＢ２１．テーブル２３．２５は、メモリ（ＲＡＭ）・ハードディスクドライブ装置などの記憶装置に構築されているものとする。以下、各部２１〜２５の詳細を説明する。

（１）前記ＤＢ２１
前記ＤＢ２１の文書インデックスは、検索対象の文書を微小な単位に分解し、分解された微小な単位をそれが含まれる文書を牽けるデータ構造として格納されている。ここでは微小な単位として単語（形態素）を利用した場合を説明するが、分解の方法は「ｎ−ｇｒａｍ」や「Ｓｕｆｆｉｘ Ａｒｒａｙ」または「フレーズ」などでもよい。

図１中の４１１．４１２は、検索対象の文書の一例を示し、ＷＥＢ文書４１１．４１２は、共に単語「カラオケ」が含まれており、ＷＥＢ文書４１１にはさらに単語「予約」が含まれ、文書全体としてはカラオケの予約に関する文書を示している。一方、ＷＥＢ文書４１２はさらに単語「上達」が含まれ、文書全体としてはカラオケの上達に関する文書を示している。

このような検索対象の文書に対して、図１中の前記ＤＢ２１の格納データ例では、単語「カラオケ」に対しては「ＷＥＢ文書（４１１：２），（４１２：２），．．．，Ｌ」の文書インデックスが用いられ、単語「予約」に対しては「ＷＥＢ文書（４１１：１），（４１８：２），．．．，Ｍ」の文書インデックスが用いられ、単語「上達」に対しては「ＷＥＢ文書（４１２：１），ＷＥＢ文書（４１６：１），．．．，Ｎ」の文書インデックスが用いられている。この文書インデックス中の数値は、（文書番号：文書内単語数）を示している。具体的には以下の事項を示している。
・単語「カラオケ」はＷＥＢ文書４１１には２つ存在し、ＷＥＢ文書４１２に２つ存在する。
・単語「予約」はＷＥＢ文書４１１に１つ存在し、ＷＥＢ文書４１８に２つ存在する。
・単語「上達」はＷＥＢ文書４１２に１つ存在し、ＷＥＢ文書４１６に１つ存在する。

ただし、前記ＤＢ２１に格納される文書インデックスは、必ずしもこの形式である必要は無く、通常の全文検索インデックスに含まれる「ｉｄｆ」や「ｈｔｍｌ」による単語マークアップ情報や単語の位置情報が含まれてもよく、「ＢＭ２５」のような文書長正規化を行った値を用いてもよい。また、数値や文字列をそのまま含まず、一般的な検索インデックスで利用されるような差分圧縮やエントロピー符号化による圧縮などでサイズ圧縮を行ってもよい。さらに文書インデックスには、各文書内に出現する単語以外に他の文書からリンクを受けた場合のリンクアンカーテキストを含んでもよい。

（２）前記計算部２２
前記計算部２２は、ユーザ端末１から送信された検索キーワードに基づき前記ＤＢ２１の文書インデックスを参照して、該検索キーワードを含む文書をリストアップする（キーワード一致度算出ステップ）。ここでリストアップされた各文書の検索キーワードとの一致度を「ｔｆ・ｉｄｆ」や「ＢＭ２５」、「ＢＭ２５Ｆ」などといった方法で算出する。

例えば検索キーワードとして「カラオケ」が指定されていれば、前記計算部２２は前記ＤＢ２１を参照して「カラオケ」の単語を含むＷＥＢ文書４１１．４１２を抽出する。ここで単語の出現頻度（ｔｆ）をキーワード一致度とすれば、「文書ｉの「カラオケ」との一致度＝文書ｉにおける「カラオケ」の出現回数」が成立する。

このとき前記ＤＢ２１の文書インデックスには、「カラオケ：（４１１，２），（４１２，２）」が格納されているため、
（イ）ＷＥＢ文書４１１の一致度＝２
（ロ）ＷＥＢ文書４１２の一致度＝２
と算出され、ＷＥＢ文書４１１．４１２の検索キーワード「カラオケ」との一致度は等しくなる。このキーワード一致度（イ）（ロ）は前記計算部２４に送られる。

（３）前記テーブル２３
前記テーブル２３には、検索対象の文書毎に背景音の種別に応じたスコア加算情報が格納されている。ここで図１中の格納データ例は以下のスコア加算情報を示している。
・「ＷＥＢ文書４１１：（Ａ，１），（Ｂ，５），（Ｃ，１），．．．」＝ＷＥＢ文書４１１は背景音の種別Ａであれば加算１，背景音の種別Ｂであれば加算５，背景音の種別Ｃであれば加算１
・「ＷＥＢ文書４１２：（Ａ，５），（Ｂ，４），（Ｃ，１），．．．」＝ＷＥＢ文書４１１は背景音の種別Ａであれば加算５，背景音の種別Ｂであれば加算４，背景音の種別Ｃであれば加算１
・「ＷＥＢ文書Ｎ：（Ａ，１），（Ｂ，１），（Ｃ，１），．．．」＝ＷＥＢ文書Ｎは背景音の種別Ａであれば加算１，背景音の種別Ｂであれば加算１，背景音の種別Ｃであれば加算１
ここで格納される背景音（Ａ〜Ｃなど）は、あらかじめ情報検索サービスの提供者が収集した様々な場面の背景音から加算する背景音を選定し、各背景音の加算値も情報検索サービスの提供者が何らかの方法で定めることができる。例えば各背景音の状況に関連したキーワードのリストを情報検索サービスの提供者が作成し、それらのリスト群と文書の「ｔｆ」や「ｔｆ・ｉｄｆ」等の一致度を用いる方法でよい。これにより情報検索システムとして状況に応じた検索結果の出力順の調整方法に適用可能となる。

また、背景音をあらかじめ収集するのではなく、過去にユーザが情報検索サービスを利用したときの背景音や検索結果のクリックにクラスタリングなどの統計データ処理や機械学習処理を行うことでも作成することができる。ここでは一般的な統計データ処理または機械学習処理によって加算情報を作成すればよい。

すなわち、過去の検索キーワードと、該検索キーワードの検索結果と、該検索結果に対するクリックログと、該検索結果のクリック時のユーザ背景音とを前記記憶装置に記録する。この記録データに基づき検索結果のクリック・背景音間の関連性／検索キーワード・検索結果に対するクリック・背景音間の関連性を統計処理や機械学習処理により算出し、該関連性に応じてスコア加算情報を定める。

これによりユーザの過去の検索結果に対するクリック行動から把握した背景音に応じてスコア加算情報を自動的に決定することができる。例えば前記クラスタリングや前記機械学習によってクリック時の背景音を音特徴量（フーリエ変換後の周波数特性など）に応じてグループ化し、各グループのスコア加算情報を前記テーブル２３に格納することができる。このときスコア加算情報をクリック頻度に応じて段階的に定めるパラメータと各グループのクリック頻度とを比較し、各グループのスコア加算情報を定めることができる。このクリック頻度は、「グループの背景音でのクリック回数／すべての背景音でのクリック回数」により算出すればよい。

なお、前記テーブル２３は、背景音に応じた文書のスコア加算情報を格納しているが、これを検索キーワード毎にスコア加算情報を区別した検索キーワード／文書／背景音テーブルとして構築してもよい。

（４）前記計算部２４
前記計算部２４は、情報検索端末１から送信された背景音の種別を前記テーブル２３の背景音と比較して確定し、前記テーブル２３のスコア加算情報を参照して前記計算部２２から送られたキーワード一致度を調整する（背景音一致度計算ステップ）。このとき背景音同士の比較は、それぞれの背景音から抽出された音特徴量の比較でよい。

すなわち、情報検索端末１から背景音の音特徴量が送信されていれば、該音特徴を用いて背景音種別を確定する。一方、情報検索端末１から背景音の音特徴量ではなく、背景音自体が送信されていれば、情報検索サーバ２側で背景音に音声信号処理を施して音特徴量（フーリエ変換で得られる周波数特性など）を抽出し、抽出された音特徴量から背景音の種別を確定する。このように情報検索サーバ２で背景音の音特徴量を抽出すれば、計算機能力の限られた携帯端末内で音声処理を行う場合よりも高度な音声信号処理が可能となる。例えばサンプル数（Ｎ）を増やしてフーリエ変換の計算精度を向上させることもできる。

種別の確定方法としては、前記テーブル２３の背景音の音特徴と情報検索端末１の背景音の音特徴量とを対比し、両背景音の類似性を判断する。例えば前記テーブル２３の背景音をフーリエ変換した周波数特性を音特徴量として前記記憶装置に記憶しておく。この記憶データと情報検索端末１から送信された背景音の音特徴量とを対比し、周波数特性に閾値内の類似度があれば、該送信された背景音を前記テーブル２３の背景音と確定することができる。この閾値は事前に定められているものとする。

この背景音の種別確定後に前記テーブル２３のスコア加算情報を参照して確定された背景音種別に応じた各文書のスコア加算情報を抽出する。抽出されたスコア加算情報を各文書のキーワード一致度に加算し、該キーワード一致度の値を調整する。

図１の前記テーブル２３に基づき一致度（イ）（ロ）の調整例を説明する。ここでは背景音種別Ａがオフィスの背景音を示し、背景音種別Ｂが飲食店の背景音を示し、情報検索端末１から送信された背景音の種別をオフィスの背景音、即ち背景音Ａと確定したものとする。この場合に前記テーブル２３のＷＥＢ文書４１１．４１２に対するスコア加算情報は、
・ＷＥＢ文書４１１：１
・ＷＥＢ文書４１２：５
と示されている。ここで前記計算部２４の一致度調整製方法を単純加算とすれば、「ＷＥＢ文書の一致度＝ＷＥＢ文書のキーワード一致度＋背景音種別のスコア加算情報」に調整される。この結果、ＷＥＢ文書４１１．４１２の一致度は、
（ハ）ＷＥＢ文書４１１の一致度＝２＋１＝３
（ニ）ＷＥＢ文書４１２の一致度＝２＋５＝７
に調整される。

これによりキーワード一致度（イ）（ロ）として等しかったＷＥＢ文書４１１．４１２は、ユーザがオフィスから検索キーワード「カラオケ」で情報検索サービスを利用すれば、カラオケの上達方法に関するＷＥＢ文書４１２がカラオケの予約に関するＷＥＢ文書４１１よりも高い一致度の値に調整される。

一方、前記計算部２４が、情報検索端末１から送信された背景音を飲食店の背景音、即ち背景音種別Ｂと確定すれば、前記テーブル２３におけるＷＥＢ文書４１１．４１２のスコア加算情報は、
・ＷＥＢ文書４１１：５
・ＷＥＢ文書４１２：４
と示されている。この場合のＷＥＢ文書４１１．４１２の一致度は、
（ホ）ＷＥＢ文書４１１の一致度＝２＋５＝７
（ヘ）ＷＥＢ文書４１２の一致度＝２＋４＝６
に調整される。これによりキーワード一致度（イ）（ロ）として等しかったＷＥＢ文書４１１．４１２は、ユーザが飲食店から検索キーワード「カラオケ」で情報検索サービスを利用すれば、カラオケの予約に関するＷＥＢ文書４１１がカラオケの上達方法に関するＷＥＢ文書４１１よりも高い一致度の値に調整される。ここで調整された一致度（ハ）（ニ）．（ホ）（ヘ）は、前記計算部２６に送られる。

（５）前記テーブル２５．前記計算部２６
前記テーブル２５には、非特許文献２の「ＰａｇｅＲａｎｋ」や非特許文献３の「ＨＩＴＳ」に代表される文書の静的重要度が格納されている。また、前記計算部２６は、前記計算部２４から送られた調整後の一致度（ハ）（ニ）．（ホ）（ヘ）と、前記テーブル２５を参照して得たリスト化された各文書（ＷＥＢ文書４１１．４１２等）の重要度とを総合して情報検索端末１に返信する検索結果のランキング、即ち出力順を決定する（総合ランキング決定ステップ）。

このような情報検索システムによれば、検索結果の出力順位の調整に新たな有効情報、即ちマイク１２で収集した背景音が利用されることから、情報検索サービスを利用するユーザの検索状況（検索環境）により合致した検索結果を提示することができる。

例えば、「カラオケ」といった一般的で多くの文書に出現する検索キーワードで検索命令された場合に、ＷＥＢ文書４１１．４１２のように、キーワード計算ステップにおける「ｔｆ・ｉｄｆ」や「ＢＭ２５」などの言語統計的手法では同程度にキーワード一致しても、前記計算部２４から送られた調整後の一致度を用いることで検索サービスを利用するユーザの背景音に適合する検索結果を上位に提示できる。これによりユーザは必要な情報を迅速に得ることができ、この点で検索労力の軽減に貢献できる。

≪第２実施形態≫
図２に基づき本発明の第２実施形態に係る情報検索システムを説明する。このシステムは、放送局の番組音声を利用し、ユーザがどの放送局を視聴しているかを背景音から推定し、放送番組に応じたキーワードを加えて情報検索を行う。

情報検索端末１は第１実施形態と同様に構成され、ＴＶ受信機７の近傍に位置し、マイク１２を通じてＴＶ受信機７で受信するＴＶ放送を背景音として収集しているものとする。この背景音／背景音の音特徴量を検索キーワードと併せて情報検索サーバ２に送信する。

情報検索サーバ２の文書重要度テーブル２５．総合ランキング２６は、第１実施形態と同様なため説明を省略する。ここでＷＥＢ文書４１１．４１２は、第１実施形態と同様に共に単語「カラオケ」が含まれているものの、ＷＥＢ文書４１１にはさらに曲名を表している単語「ほげほげ」が含まれているものとする。一方、ＷＥＢ文書４１２は、第１実施形態と同様に単語「上達」が含まれ、文書全体としてはカラオケの上達に関する文書を示している。このＷＥＢ文書４１１．４１２等の検索対象の文書を単語に分割した文書インデックスが前記２１に格納されている。

すなわち、前記ＤＢ２１には、単語「カラオケ」に対しては「ＷＥＢ文書（４１１：２），（４１２：２），．．．，Ｌ」の文書インデックスが用いられ、単語「ほげほげ」に対しては「ＷＥＢ文書（４１１：１），（４１８：２），．．．，Ｍ」の文書インデックスが用いられ、単語「上達」に対しては「ＷＥＢ文書（４１２：１），ＷＥＢ文書（４１６：１），．．．，Ｎ」の文書インデックスが用いられている。この文書インデックス中の数値は、（文書番号：文書内単語数）を示している。具体的には以下の事項を示している。
・単語「カラオケ」はＷＥＢ文書４１１には２つ存在し、ＷＥＢ文書４１２に２つ存在する。
・単語「ほげほげ」はＷＥＢ文書４１１に１つ存在し、ＷＥＢ文書４１８に２つ存在する。
・単語「上達」はＷＥＢ文書４１２に１つ存在し、ＷＥＢ文書４１６に１つ存在する。

また、情報検索サーバ２は、放送局の音声（音声の音特徴を含む。）を格納した放送音声テーブル２７と、放送局の放送内容を格納した放送内容テーブル２８を備える点で第１実施形態と相違する。このテーブル２７．２８および前記ＤＢ２１を参照して前記計算部２２．２４が、検索キーワードと各文書との一致度を算出・調整する。

すなわち、前記計算部２４は、マイク１２で収集された背景音と前記テーブル２７の格納データとを比較してユーザの背景音として放送されている放送局の放送内容を判別する。また、前記計算部２２は、前記ＤＢ２１を参照して検索キーワードを含む文書の一致度を算出し、前記各テーブル２８を参照して前記計算部２４の判別した放送局の放送内容を特定する。特定された放送内容に基づき前記一致度を調整する。以下、前記各部２２．２４．２７．２８の詳細を説明する。

（１）前記テーブル２７
前記テーブル２７は、放送受信機６１．６２から実時間で放送中の放送局の放送音声から音声信号処理で抽出された音特徴量を格納している。この放送受信機６１．６２は、ＴＶ放送局・ラジオ放送局・有線放送局などの放送サービスの発信元の放送局５１．５２から放送を受信し、該放送の音声などを前記テーブル２７に登録する。すなわち、前記テーブル２７を通じて実時間で放送中の放送音声等を参照可能とさせ、放送波受信部・放送音声復調部・音声信号処理部・情報検索サーバ２への通信部などを有している。

前記テーブル２７へのデータ格納は、放送受信機６１．６２の音声信号処理部を通じて放送音声から音特徴量を抽出し、抽出された音特徴量を格納することが好ましい。ただし、前記テーブル２７に対する放送音声の音特徴量の格納方法は、放送受信機６１．６２を用いた実時間処理に限るものではなく、放送事業者から直接に実時間ないし事前に何らかの手段で受け取って格納してもよい。

（２）前記計算部２４
前記計算部２４は、前記テーブル２７を参照して情報携帯端末１から送信された背景音が放送局の放送音声に一致するか否かを判定する（背景音一致度判定ステップ）。このとき情報検索端末１から背景音の音特徴量が送信されれば、前記テーブル２７に格納された各放送局の放送音声の音特徴量と比較し、一定以上の類似性があれば、情報携帯端末１の背景音として放送局の放送音声を判定する。

一方、情報検索端末１から背景音の音特徴量ではなく、背景音自体が送信されれば、受信した背景音から音声信号処理で音特徴量を抽出し、同様に比較・判定する。音特徴量の抽出方法や比較・判定の手法は第１実施形態と同様とする。なお、判定の結果、放送局の放送音声と判定されれば、その旨を前記計算部２２に通知する。

（３）前記テーブル２８
前記テーブル２８は、放送局と放送時間とから放送番組の内容を検索可能な状態で放送内容を格納している。例えば市場に存在する電子番組表を流用し、該電子番組表の放送内容を表す文字列をデータ格納してもよい。図２中の格納データ例は、時間情報を省略して現在時点の放送内容を表す文字列を抽出して示している。この時点での放送内容の文字列は、
・放送局Ａ：「ＴＶ教室、カラオケ上達方法、．．．」
・放送局Ｂ：「音楽番組、最新ヒット曲、ほげほげ、ふがふが、．．．」
・放送局Ｎ：「天気予報、全国週間天気、．．．」
と示されている。

（４）前記計算部２２
前記計算部２２は、前記計算部２４から背景音を放送局の放送音声と判定した旨の通知を受け取ると、検索キーワードと各文書との一致度を前記テーブル２８に格納された放送局の放送内容に応じて調整して計算する（キーワード一致度計算ステップ）。

すなわち、前記計算部２２は、前記計算部２４の通知で判定された時点における放送局の放送内容を表す文字列を前記テーブル２８から抽出する。抽出された放送内容の文字列を情報検索端末１から送信された検索キーワードに付加し、付加された検索キーワードを含む文書を前記ＤＢ２１からリストアップする。リストアップされた文書と付加された検索キーワードとの一致度を「ｔｆ・ｉｄｆ」や「ＢＭ２５」、「ＢＭ２５Ｆ」といった方法で算出する。

例えば検索キーワードとして「カラオケ」が送信されれば、前記計算部２２は通常、前記ＤＢ２１を参照して「カラオケ」を含むＷＥＢ文書４１１．４１２を抽出する。ここで単語の出現頻度（ｔｆ）をキーワード一致度とすれば、「文書ｉの「カラオケ」との一致度＝文書ｉにおける「カラオケ」の出現回数」となる。

このとき前記ＤＢ２１の文書インデックスには、「カラオケ：（４１１，２），（４１２，２）」が格納されているため、
（ト）ＷＥＢ文書４１１の一致度＝２
（チ）ＷＥＢ文書４１２の一致度＝２
と算出され、ＷＥＢ文書４１１．４１２の検索キーワード「カラオケ」との一致度は等しくなる。

ここで前記計算部２２は、前記計算部２４から背景音を放送局Ａの放送内容と判定した旨の通知を受け取った場合には、前記テーブル２８から放送局Ａの放送内容を表す文字列「ＴＶ教室、カラオケ上達方法、．．．」を抽出し、抽出された放送内容の文字列と検索キーワード「カラオケ」とに合致する各ＷＥＢ文書の一致度を算出する。この算出方法は、例えば通常のキーワード検索と同様に「ｔｆ」や「ｉｆ・ｉｄｆ」、「ＢＭ２５」、「ＢＭ２５Ｆ」といった方法でもよい。

このときＷＥＢ文書４１２は、単語「上達」を含むため、ＷＥＢ文書４１１よりも放送局Ａの放送内容を表す文字列と一致する結果が得られる。これにより検索キーワード「カラオケ」のみの一致度（ト）（チ）としては等しかったＷＥＢ文書４１１．４１２は、ユーザが放送局Ａの放送番組「ＴＶ教室、カラオケ上達方法、．．．」を視聴しながら検索キーワード「カラオケ」で検索すれば、カラオケの上達方法に関するＷＥＢ文書４１２がより高い一致度に調整される。

また、前記計算部２２は、前記計算部２４から背景音を放送局Ｂの放送内容と判定した旨の通知を受け取った場合には、前記テーブル２８から放送局Ｂの放送内容を表す文字列「音楽番組、最新ヒット曲、ほげほげ、ふがふが、．．．」を抽出し、抽出された放送内容の文字列と検索キーワード「カラオケ」とに合致した各ＷＥＢ文書の一致度を算出する。

ここではＷＥＢ文書４１１は、単語「ほげほげ」を含むため、ＷＥＢ文書４１２よりも放送局Ｂの放送内容を表す文字列と一致する結果が得られる。これにより検索キーワード「カラオケ」のみの一致度（ト）（チ）としては等しかったＷＥＢ文書４１１．４１２は、ユーザが放送局Ｂの放送番組「音楽番組、最新ヒット曲、ほげほげ、ふがふが、．．．」を視聴しながら検索キーワード「カラオケ」で検索すれば、特定の曲名「ほげほげ」を含むカラオケ関連のＷＥＢ文書４１１が、カラオケの上達に関するＷＥＢ文書４１２よりも高い一致度に調整される。

ここで調整された一致度は、前記計算部２６に送られる。前記計算部２６では、受け取った一致度と前記テーブル２５を参照して得たリスト化された各文書の重要度とを総合して情報検索端末１に返信する検索結果のランキング、即ち出力順を決定する（総合ランキング計算ステップ）。

このような情報検索システムによれば、第１実施形態と同様にユーザの検索状況（検索環境）により合致した検索結果を提示することができる。すなわち、検索サービスを利用するユーザが視聴中のＴＶ放送やラジオ放送などを前記計算部２４が判別するため、検索が行われた時点で放送されている番組の放送内容に適応した検索結果の出力順位の調整が可能となる。

例えば「カラオケ」といった一般的で多くの文書に出現する検索キーワードで検索命令された場合に、ＷＥＢ文書４１１．４１２のように、「ｔｆ・ｉｄｆ」や「ＢＭ２５」などの言語統計的手法では各文書が同程度にキーワード一致しても、前記計算部２２から送られた調整後の一致度が用いられるため、検索サービスを利用するユーザの視聴する放送内容に適合する検索結果が上位に提示される。この点でもユーザは必要な情報を迅速に得られ、検索労力の軽減に貢献できる。

≪プログラムなど≫
本発明は、情報検索サーバ２の各部２１〜２８の一部もしくは全部として、コンピュータを機能させる文書検索プログラムとして構成することもできる。このプログラムによれば、前記各ステップの一部あるいは全部をコンピュータに実行させることが可能となる。

前記プログラムは、Ｗｅｂサイトや電子メールなどネットワークを通じて提供することができる。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，ＢＤ−ＲＯＭ，ＢＤ−Ｒ，ＢＤ−ＲＥなどの記録媒体に記録して、保存・配布することも可能である。この記録媒体は、記録媒体駆動装置を利用して読み出され、そのプログラムコード自体が前記実施形態の処理を実現するので、該記録媒体も本発明を構成する。

１…情報検索端末
２…情報検索サーバ
７…ＴＶ受信機
１１…テンキー
１２…マイク（音声収集手段）
１３…ディスプレイ
２１…文書インデックスＤＢ
２２…キーワード一致度計算部（一致度計算手段）
２３…文書／背景音テーブル
２４…背景音一致度計算部（一致度計算手段）
２５…文書重要度テーブル
２６…総合ランキング計算部（ランキング決定手段）
２７…放送音声テーブル
２８…放送内容テーブル
５１．５２…放送局
６１．６２…放送受信機
４１１．４１２…ＷＥＢ文書

Claims (8)

1. 情報検索サーバが、ユーザの情報検索端末から投入された検索キーワードに基づきＷＥＢ文書を検索し、情報検索端末に検索結果を応答する情報検索システムであって、
   情報検索端末は、ユーザの背景音を収集する音声収集手段を備え、
   情報検索サーバは、検索キーワードと各ＷＥＢ文書との一致度を音声収集手段で収集された背景音に応じて調整して算出する一致度計算手段と、
   一致度計算手段で算出した前記一致度を用いて前記検索結果のランキングを決定するランキング決定手段と、を備える
   ことを特徴とする情報検索システム。
2. あらかじめ収集された各場面における背景音の種別毎に前記一致度の調整情報を格納するテーブルをさらに備え、
   一致度計算手段は、前記テーブルに格納された背景音と音声収集手段で収集された背景音とを比較し、
   比較結果が事前に定められた類似度以上であれば、音声収集手段で収集された背景音を前記テーブルの背景音と確定し、
   確定された背景音に応じた調整情報を前記一致度に反映させることを特徴とする請求項１記載の情報検索システム。
3. ユーザの過去の検索結果に対するクリック・背景音間の関連性／検索キーワード・検索結果に対するクリック・背景音間の関連性を格納するテーブルをさらに備え、
   一致度計算手段は、新たに検索キーワードが投入されたときに音声収集手段で収集された背景音と前記テーブル中の背景音とを比較し、
   比較結果が事前に定められた類似度以上であれば、前記関連性に応じて前記一致度を調整する
   ことを特徴とする請求項１記載の情報検索システム。
4. 一致度計算手段は、テーブルに格納された放送局の放送音声と音声収集手段で収集された背景音とを比較し、
   比較結果が事前に定められた類似度以上であれば、音声収集手段で収集された背景音を前記テーブルに保持された放送局の放送音声と判定し、
   判定された放送局の放送内容に応じて前記一致度を調整することを特徴とする請求項１記載の情報検索システム。
5. 音声収集手段で収集された背景音の音特徴量を情報検索端末内で抽出し、一致度計算手段が抽出された音特徴量と前記テーブルに格納された背景音／放送音声の音特徴量とを比較する
   ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の情報検索システム。
6. 音声収集手段で収集された背景音の音特徴量を情報検索サーバ内で抽出し、一致度計算手段が抽出された音特徴量と前記テーブルに格納された背景音／放送音声の音特徴量とを比較する
   ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の情報検索システム。
7. 情報検索サーバが、ユーザの情報検索端末から投入された検索キーワードに基づきＷＥＢ文書を検索し、情報検索端末に検索結果を応答するシステムの情報検索方法であって、
   情報検索サーバが、検索キーワードと各ＷＥＢ文書との一致度を音声収集ステップで収集された背景音に応じて調整して算出する一致度計算ステップと、
   一致度計算ステップで算出した前記一致度を用いて前記検索結果のランキングを決定するランキング決定ステップと、
   を有することを特徴とする情報検索方法。
8. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報検索システムの各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする情報検索プログラム。

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