JP2014089570A - 感性検索装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】好みに適したコンテンツを効率的に探すことができる。
【解決手段】本実施形態に係る感性検索装置は、格納部、受理部、設定部、検索部、分析部および提示部を含む。格納部は、感性的な表現を示す語である感性表現を格納する。受理部は、検索するための文字列である検索要求文を受理する。設定部は、前記感性表現の一部であって前記検索要求文に含まれる語である感性ワードと前記感性表現とが一致する場合、該感性ワードに応じた評価軸を設定する。検索部は、前記検索要求文に基づいて検索を行い、該当する複数のコンテンツを取得する。分析部は、前記評価軸に関して前記複数のコンテンツに対する分析値をそれぞれ算出し、分析結果を得る。提示部は、前記分析結果に基づいて少なくとも１つのコンテンツを提示する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、感性検索装置、方法およびプログラムに関する。

従来から、ユーザがキーワードを入力することによりコンピュータネットワークを介してコンテンツを検索する手法がある。例えば、各種の料理に関するレシピを検索する場合は、一般的に、ユーザが端末から料理名、材料、料理分類などを入力すると、これらの条件に該当するレシピが提示される。但し、提示されたレシピが必ずしも自分の好みに合うとは限らない。
そこで、レシピをユーザの好みに合わせてカスタマイズする手法がある。例えば、レシピを提示する際に、甘みや辛みなどの風味、堅さや粘りなどの食感、ビタミンやカルシウムなどの栄養成分を表示し、ユーザが変更を指示すると、元のレシピの分量を変更することでカスタマイズする。また別の手法として、料理などにおける口コミなどの評価軸で、店または料理の評判を感性分析する手法もある。

特開平９−６８４３号公報 特開２００２−２３０１７６号公報 特開２００６−１３９６９４号公報 特許第４７９６６６４号公報

しかし、上述した手法では、検索するためのキーワードとして「ヘルシーなマフィン」や「粘りの強いうどん」などのように、人それぞれの価値観によって変わる感性的な表現で検索することは想定されていない。よって、ユーザが望むような検索結果を得ることができないという問題がある。

本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであり、個人の好みに適したコンテンツを効率的に探すことができる感性検索装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本実施形態に係る感性検索装置は、格納部、受理部、設定部、検索部、分析部および提示部を含む。格納部は、感性的な表現を示す語である感性表現を格納する。受理部は、検索するための文字列である検索要求文を受理する。設定部は、前記感性表現の一部であって前記検索要求文に含まれる語である感性ワードと前記感性表現とが一致する場合、該感性ワードに応じた評価軸を設定する。検索部は、前記検索要求文に基づいて検索を行い、該当する複数のコンテンツを取得する。分析部は、前記評価軸に関して前記複数のコンテンツに対する分析値をそれぞれ算出し、分析結果を得る。提示部は、前記分析結果に基づいて少なくとも１つのコンテンツを提示する。

本実施形態に係る感性検索システムを示す図。 要求解析部の動作を示すフローチャート。 要求解析部の推定処理で利用するテーブルの一例を示す図。 評価軸設定部の動作を示すフローチャート。 表現格納部に格納される表現テーブルの一例を示す図。 結果分析部の分析処理を示すフローチャート。 結果分析部の分析処理を示すフローチャート。 要求解析部で得られた値が格納されるテーブルの第１例を示す図。 評価軸設定部で得られた値が格納されるテーブルの第１例を示す図。 テキスト検索部で得られた検索結果が格納されるテーブルの第１例を示す図。 コンテンツに対する評価軸の分析値が格納されるテーブルの一例を示す図。 コンテンツに対する評価軸の分析値が格納されるテーブルの一例を示す図。 提示部から提示される分析結果に関する第１表示例を示す図。 提示部から提示される分析結果に関する第２表示例を示す図。 提示部から提示される分析結果に関する第３表示例を示す図。 提示部から提示される分析結果に関する第４表示例を示す図。 提示部から提示される分析結果に関する第５表示例を示す図。 提示部から提示される分析結果の詳細表示の一例を示す図。 要求解析部で得られた値が格納されるテーブルの第２例を示す図。 評価軸設定部で得られた値が格納されるテーブルの第２例を示す図。 テキスト検索部で得られた検索結果が格納されるテーブルの第２例を示す図。 提示部から提示される分析結果に関する第６表示例を示す図。 提示部から提示される分析結果に関する拡大表示のための領域を示す図。 提示部から提示される分析結果に関する拡大表示の一例を示す図。 提示部から提示される分析結果の詳細表示の一例を示す図。 提示部から提示される分析結果のリスト表示の一例を示す図。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係る感性検索装置、方法およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作を行うものとして、重複する説明を適宜省略する。

（第１の実施形態）
本実施形態に係る感性検索システムについて図１のブロック図を参照して説明する。
感性検索システム１００は、感性検索装置１０１（感性検索サーバともいう）、ユーザ端末１１０および記憶装置１２０を含む。
ユーザ端末１１０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）１１１、携帯電話１１２などの携帯端末である。ユーザ端末１１０は、インターネットまたは携帯電話網などのネットワーク１３０を経由して感性検索装置１０１に接続し、ユーザから入力されたキーワードなどの検索するための文字列である検索要求文を感性検索装置１０１に送信する。また、ユーザ端末１１０は、感性検索装置１０１からユーザからの検索要求文に対する検索結果を受信して、検索結果をユーザ端末１１０に含まれる表示画面に表示する。

記憶装置１２０は、コンテンツに関する情報を格納するデータベースであり、本実施形態の例では、料理レシピデータベース１２１、旅行プランデータベース１２２、映画メタデータデータベース１２３、映画データベース１２４を含む。料理レシピデータベース１２１、旅行プランデータベース１２２および映画メタデータデータベース１２３は、それぞれのコンテンツに関するテキスト情報を格納する。映画メタデータデータベース１２３には、メタデータに対応する映像データを格納する映画データベース１２４が対応づけられる。

なお、これらのコンテンツに限らず、スポーツや音楽などその他のジャンルのコンテンツに関するデータベースを含んでもよい。さらに、料理レシピデータベース１２１および旅行プランデータベース１２２にも、それぞれのテキスト情報に対応する料理手順や旅行プランに関する映像を格納する映像データベース（図示せず）が対応づけられてもよい。

感性検索装置１０１は、ユーザ端末１１０から検索要求文を受信し、検索要求文に応じて記憶装置１２０からテキスト情報を抽出する。その後、テキスト情報に基づいて検索要求文に対する分析結果を生成しユーザ端末１１０に送信する。

なお、ネットワーク１３０を経由せずに、感性検索装置１０１に関する構成またはプログラムがユーザ端末１１０に含まれてもよいし、記憶装置１２０がユーザ端末１１０に含まれてもよい。

続いて、感性検索装置１０１の詳細についてブロック図を参照して説明する。
感性検索装置１０１は、要求受理部１０２、要求解析部１０３、表現格納部１０４、評価軸設定部１０５、テキスト検索部１０６、結果分析部１０７および提示部１０８を含む。

要求受理部１０２は、ユーザ端末１１０またはユーザから、検索要求文を受け取る。

要求解析部１０３は、要求受理部１０２から検索要求文を受け取り、検索要求文から検索対象コンテンツを推定し、感性ワードおよび内容ワードを抽出する。検索対象コンテンツは、ユーザが検索の対象とするコンテンツを示す。感性ワードは、検索要求文に含まれる形容詞、形容動詞、副詞で表される単語であり、後述する感性表現に含まれる語である。内容ワードは、検索要求文に含まれる名詞で表される単語である。要求解析部１０３の詳細な動作については、図２を参照して後述する。

表現格納部１０４は、感性表現、内容表現、および評価極性を含む表現テーブルを格納する。感性表現は、感性的な表現を示す語である。内容表現は、感性表現に関する要素を示す語である。評価極性は、感性表現と内容表現との関係を示す指標である。表現格納部１０４に格納される表現テーブルについては、図５を参照して後述する。

評価軸設定部１０５は、要求解析部１０３から感性ワードを受け取り、表現格納部１０４を参照して、感性ワードに一致する感性表現を評価軸として設定する。評価軸設定部１０５の詳細な動作については、図４を参照して説明する。

テキスト検索部１０６は、要求解析部１０３から内容ワードを受け取り、記憶装置１２０に格納されるデータベースのうち、検索対象コンテンツに関するコンテンツから、内容ワードに一致する１以上のコンテンツを抽出する。

結果分析部１０７は、評価軸設定部１０５から評価軸を、テキスト検索部１０６から１以上のコンテンツをそれぞれ受け取る。表現格納部１０４を参照し、評価軸ごとに１以上のコンテンツに対する分析値を算出し、分析結果を得る。

提示部１０８は、結果分析部１０７から分析結果を受け取り、分析結果を提示する。分析結果の提示方法は、例えばユーザ端末１１０の表示部などに検索結果を表示すればよい。

次に、要求解析部１０３の動作について図２のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ２０１では、要求受理部１０２から検索要求文を受け取る。
ステップＳ２０２では、検索要求文を形態素解析する。形態素解析処理については、一般的な処理を行えばよいのでここでの説明を省略する。

ステップＳ２０３では、形態素解析された検索要求文中の単語に基づいて、検索対象コンテンツを推定する。
ステップＳ２０４では、形態素解析された検索要求文中から感性ワードとして形容詞、形容動詞、副詞に該当する語を抽出する。
ステップＳ２０５では、形態素解析された検索要求文中から内容ワードとして名詞を抽出する。

なお、上述の処理により得られた検索対象コンテンツ、感性ワードおよび内容ワードは、バッファに書き込んで保持されてもよい。例えば、データ格納部（図示せず）を感性検索装置１０１に設け、データを保持すればよい。以上で要求解析部１０３の動作を終了する。

次に、図２のステップＳ２０３における推定処理について図３を参照して説明する。
図３は、要求解析部１０３で参照される、検索対象コンテンツの推定ルールの一例を示すテーブルである。識別子（ＩＤ）３０１、条件３０２および対象コンテンツ３０３がそれぞれ対応づけられる。例えば、ＩＤ３０１「Ｐ００１」、条件３０２「料理」および対象コンテンツ３０３「料理レシピ」が対応づけられて格納される。

例えば、形態素解析された検索要求文中に「料理」という単語が含まれる場合、図３に示す推定ルールを参照すれば、条件３０２「料理」に対応する対象コンテンツ３０３は「料理レシピ」であるので、検索対象コンテンツは「料理レシピ」であると推定することができる。

なお、ここでは、ある単語が推定ルールに含まれているかどうかにより検索対象コンテンツを推定するが、２単語以上のつながりに基づいて検索対象コンテンツを推定してもよい。さらに、係り受け解析を行って単語間の関係を抽出することにより、検索対象コンテンツを推定してもよい。また、推定ルールのテーブルは、要求解析部１０３が保持してもよいし、表現格納部１０４または上述のデータ格納部に格納してもよい。

次に、評価軸設定部１０５の動作について図４のフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ４０１では、要求解析部１０３から感性ワードを受け取る。
ステップＳ４０２では、感性ワードの数を表す変数Ｎおよびカウンタ値を示す変数ｗの初期値を１に設定する。
ステップＳ４０３では、ｗがＮ以下であるかどうかを判定する。ｗがＮ以下である場合はステップＳ４０４に進み、ｗがＮよりも大きい場合は、評価軸設定部１０５の動作を終了する。

ステップＳ４０４では、ｗ番目の感性ワードと一致する感性表現が表現格納部１０４に格納されているかどうかを判定する。ｗ番目の感性ワードと一致する感性表現が格納されている場合はステップＳ４０６へ進み、ｗ番目の感性ワードと一致する感性表現が格納されていない場合はステップＳ４０５へ進む。
ステップＳ４０５では、変数ｗを１つインクリメントしてステップＳ４０３に戻り、同様の処理を繰り返す。

ステップＳ４０６では、ｗ番目の感性ワードを総合評価軸に設定する。なお、感性ワードが２つ以上ある場合は、最初に表現格納部１０４に含まれる感性表現と一致した感性ワードを総合評価軸に設定してもよいし、表現格納部１０４に含まれる感性表現と一致した感性ワードを全て総合評価軸に設定してもよい。また、検索要求文の係り受け解析結果から感性ワードの重要度を算出し、重要度が最も高い感性ワードだけを総合評価軸に設定してもよい。
ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６で総合評価軸に設定した感性ワードと一致する感性表現に対応する複数の内容表現を分析評価軸に設定する。なお、ステップＳ４０６およびステップＳ４０７に示す処理により得られた総合評価軸および分析評価軸を、データ格納部などのバッファに書き込んで保持してもよい。以上で評価軸設定部１０５の動作を終了する。

次に、表現格納部１０４に格納される表現テーブルの一例について図５を参照して説明する。
図５に示す表現テーブル５００には、ＩＤ５０１、感性表現同義語セット５０２、対象コンテンツ５０３、内容表現代表語５０４、評価極性５０５および内容表現関連語セット５０６がそれぞれ対応づけられて格納される。

ＩＤ５０１は、表現格納部１０４で一意に割り振られる識別子である。感性表現同義語セット５０２は、感性表現の同義語を複数含む集合である。対象コンテンツ５０３は、図２に示す対象コンテンツ３０３である。内容表現代表語５０４は、感性表現同義語セット５０２に関する要素となる内容表現であり、内容表現関連語セット５０６の上位概念となる語である。例えば、「ヘルシー」という感性表現であれば、ヘルシーとなる要素として、「甘味料」、「油分」および「野菜」の分量が挙げられるので、「甘味料」、「油分」および「野菜」の表現が内容表現代表語５０４となる。評価極性５０５は、内容表現代表語５０４の指標値の増減が総合評価軸にどのように影響するかを示す極性であり、「Ｐｏｓｉｔｉｖｅ」または「Ｎｅｇａｔｉｖｅ」のどちらかで示される。例えば、「甘い」という総合評価軸に対しては、甘味料が多いほど甘さが増すので、ＩＤ５０１「Ｗ００１」に対応する甘味料の評価極性５０５は「Ｐｏｓｉｔｉｖｅ」となる。一方、「ヘルシー」という総合評価軸に対しては、甘味料が少ないほどヘルシーさが増すので、ＩＤ５０１「Ｗ００２」に対応する甘味料の評価極性５０５は「Ｎｅｇａｔｉｖｅ」となる。

内容表現関連語セット５０６は、内容表現代表語５０４の具体例に関する関連語の集合を示し、複数の表現が含まれる。すなわち、内容表現関連語セット５０６は、内容表現代表語５０４に含まれる表現の言い換え表現であり、存在しない場合は空欄になる。
具体的には、ＩＤ５０１「Ｗ００３」、感性表現同義語セット５０２「辛い」、対象コンテンツ５０３「料理レシピ」に対し、内容表現代表語５０４「香辛料」、評価極性５０５「Ｐｏｓｉｔｉｖｅ」および内容表現関連語セット５０６「唐辛子、わさび、カレー粉」がそれぞれ対応づけられ、内容表現代表語５０４「塩分」、評価極性５０５「Ｐｏｓｉｔｉｖｅ」および内容表現関連語セット５０６「食塩、しょうゆ」がそれぞれ対応づけられる。

評価軸設定部１０５により、感性ワードが感性表現同義語セット５０２中のいずれかの表現と一致すると判定されると、感性ワードが総合評価軸に設定され、感性表現に対応する内容表現代表語５０４中の表現が分析評価軸に設定される。具体的には、感性ワードが「ヘルシー」である場合、ヘルシーはＩＤ５０１「Ｗ００２」、感性表現同義語セット５０２「ヘルシー」と一致するので、感性ワード「ヘルシー」が総合評価軸として設定される。さらに、感性表現同義語セット５０２「ヘルシー」に対応する内容表現代表語５０４である「甘味料」、「油分」、「野菜」、「豆腐」の４つの語が分析評価軸として設定される。

次に、結果分析部１０７の分析処理について図６Ａおよび図６Ｂのフローチャートを参照して説明する。
ステップＳ６０１では、テキスト検索部１０６から検索結果（コンテンツ）を受け取る。
ステップＳ６０２では、変数Ｎに検索結果として得られたコンテンツの数を、変数ｄに初期値１をそれぞれ設定する。
ステップＳ６０３では、評価軸設定部１０５から総合評価軸および分析評価軸を受け取る。

ステップＳ６０４では、変数Ｔに分析評価軸の数を、変数ｘに初期値１を設定する。
ステップＳ６０５では、ｄがＮ以下であるかどうかを判定する。ｄがＮ以下であればステップＳ６０６へ進み、ｄがＮよりも大きければ動作“Ａ”に進む。
ステップＳ６０６では、ｘがＴ以下であるかどうかを判定する。ｘがＴ以下であればステップＳ６０７へ進み、ｘがＴよりも大きければステップＳ６１０へ進む。

ステップＳ６０７では、ｄ番目のコンテンツについて、ｘ番目の分析評価軸に関する値Ｇ（ｄ，ｘ）を求める。
ステップＳ６０８では、値Ｇ（ｄ，ｘ）を正規化した値Ｇ_ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）を求める。
ステップＳ６０９では、変数ｘを１つインクリメントし、ステップＳ６０６に戻り、同様の処理を繰り返す。
ステップＳ６１０では、変数ｄを１つインクリメントし、変数ｘに初期値１を設定し、ステップＳ６０５に戻り、同様の処理を繰り返す。

ステップＳ６０５から動作“Ａ”に進んだ場合、ステップＳ６１１では、変数ｄに初期値１、変数ｘに初期値１をそれぞれ設定する。
ステップＳ６１２では、ｄがＮ以下であるかどうかを判定する。ｄがＮ以下であればステップＳ６１３に進み、ｄがＮよりも大きければ結果分析部１０７の分析処理を終了する。
ステップＳ６１３では、ｘがＴ以下であるかどうかを判定する。ｘがＴ以下であればステップＳ６１４に進み、ｘがＴよりも大きければステップＳ６１６に進む。

ステップＳ６１４では、ｄ番目のコンテンツについて、ｘ番目の分析評価軸に関する分析値Ｒ（ｄ，ｘ）を求める。
ステップＳ６１５では、変数ｘを１つインクリメントし、ステップＳ６１３に戻り、同様の処理を繰り返す。

ステップＳ６１６では、ｄ番目のコンテンツについて、総合評価軸に関する分析値Ｒ＿ａｌｌ（ｄ）を求める。
ステップＳ６１７では、変数ｄを１つインクリメントし、変数ｘに初期値１を設定して、ステップＳ６１２に戻り、同様の処理を繰り返す。
なお、ステップＳ６１４とステップＳ６１６とにおいて、分析評価軸に関する分析値Ｒ（ｄ，ｘ）と、総合評価軸に関する分析値Ｒ＿ａｌｌ（ｄ，ｘ）とを、データ格納部などのバッファに書き込んで保持してもよい。

次に、本実施形態に係る感性検索装置の動作の具体例と、Ｇ（ｄ，ｘ）、Ｇ_ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）、Ｒ(ｄ，ｘ）およびＲ_ａｌｌ（ｄ）に関するそれぞれの計算方法とについて、図７から図１１までを参照して説明する。
具体的に、ユーザから「ヘルシーなマフィンの作り方を教えて」という検索要求文が入力された場合を想定する。
要求解析部１０３は、「ヘルシーなマフィンの作り方を教えて」という検索要求文を要求受理部１０２から受け取って形態素解析し、形態素解析結果として「ヘルシー／な／マフィン／の／作り方／を／教え／て」を得る。

図３に示す対象コンテンツの推定ルールを参照すると、単語「作り方」が推定ルールの条件３０２「作り方」に一致するので、検索対象コンテンツが「料理レシピ」であると推定される。また、要求解析部１０３は、形容詞である「ヘルシー」を感性ワードとして抽出し、名詞である「マフィン」、「作り方」を内容ワードとして抽出する。

要求解析部１０３で得られた検索対象コンテンツ、感性ワード、内容ワードがバッファに格納される一例を図７に示す。
テーブル７００に示すように、変数名７０１と値７０２とが対応づけられて格納される。テーブル７００には、変数名７０１として、対象コンテンツ、感性ワードおよび内容ワードが含まれる。例えば、変数名７０１「対象コンテンツ」と値７０２「料理レシピ」とが対応づけられて格納される。

次に、評価軸設定部１０５は、要求解析部１０３から感性ワード「ヘルシー」を受け取り、感性ワード「ヘルシー」が図５に示す表現格納部１０４に含まれる感性表現同義語セット５０２と一致するかどうかを判定する。感性ワード「ヘルシー」は、感性表現同義語セット５０２「ヘルシー」と一致するので、感性ワード「ヘルシー」を総合評価軸に設定する。また、「ヘルシー」には４つの内容表現代表語５０４「甘味料」、「油分」、「野菜」および「豆腐」が対応づけられるので、それぞれを分析評価軸に設定する。

評価軸設定部１０５で得られた総合評価軸および分析評価軸がバッファに格納される一例を図８に示す。
図８に示すテーブル８００には、変数名８０１と値８０２とが対応づけられて格納される。例えば、変数名８０１「総合評価軸」と値８０２「ヘルシー」とが対応づけられて格納される。

次に、テキスト検索部１０６は、要求解析部１０３から図７に示す内容ワード「マフィン」と「作り方」とを受け取り、記憶装置１２０に格納される料理レシピデータベース１２１から内容ワード「マフィン」および「作り方」を用いて検索対象コンテンツである料理レシピを検索する。

テキスト検索部１０６における検索結果の一例を図９に示す。
図９のテーブル９００には、コンテンツＩＤ９０１とコンテンツＩＤ９０１に含まれる材料９０２との組み合わせに対する分量９０３が格納される。

コンテンツＩＤ９０１は、テキスト検索部１０６により検索されたコンテンツを示す一意の識別子である。材料９０２は、コンテンツから抽出される料理の材料を示し、材料ごとの単位が対応づけられる。分量９０３は、コンテンツから抽出される各材料の分量を示す。

例えば、コンテンツＩＤ９０１「レシピ１ チョコレートマフィン」では、材料９０２「薄力粉 ｇ」は分量９０３「２００」、材料９０２「ベーキングパウダー 小さじ」は分量９０３「２」である、と対応づけられる。

次に、結果分析部１０７が、分析評価軸に関する値Ｇ（ｄ，ｘ）を求める。
図７および図８に示すバッファに格納される情報から、コンテンツ（レシピ）と分析評価軸とごとに、内容表現代表語または内容表現関連語セットに登録されている表現（材料）に該当するものがあれば、該当するものの重量を計算する。図９の例では、レシピごとに、「甘味料」に関する値として、「砂糖」および「はちみつ」の合計量を算出する。同様に、「油分」に関する値として、「バター」および「サラダ油」の合計量を算出し、「野菜」に関する値として、「たまねぎ」および「ズッキーニ」の合計量を算出し、「豆腐」に関する値として「豆腐」の合計量を算出する。

上述の算出方法により、ｄ＝｛レシピ１，レシピ２，レシピ３，レシピ４，レシピ５，レシピ６｝、ｘ＝｛甘味料，油分，野菜，豆腐｝として、Ｇ（ｄ，ｘ）を求めることができる。

次に、Ｇ（ｄ，ｘ）を正規化したＧ＿ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）を算出する。
通常のｗｅｂ上に存在するコンテンツでは、コンテンツごとに材料の分量が何人分であるかが異なるので、分量を正規化することが望ましい。また、コンテンツに何人分または何個分と明記してあれば、１人分または１個分の量に正規化すればよい。ここでは、メイン材料である薄力粉の量を基準として、薄力粉１００グラム当たりの量をＧ＿ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）とする。

次に、平均がゼロ、標準偏差が１となるようにＧ＿ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）を標準化し、分析値Ｒ（ｄ，ｘ）を求める。Ｒ（ｄ，ｘ）は、以下の式（１）により算出すればよい。

Ｒ（ｄ，ｘ）＝（Ｇ＿ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）−ａｖｒ（ｘ））／ｓｔｄｅｖ（ｘ）
・・・（１）
ここで、ａｖｒ（ｘ）は、Ｇ＿ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）の平均値、ｓｔｄｅｖ（ｘ）は、Ｇ＿ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）の標準偏差である。

上述の計算で得られたＲ（ｄ，ｘ）の値をバッファに格納する例を図１０に示す。
図１０に示すテーブル１０００は、コンテンツＩＤ９０１と分析評価軸とのそれぞれの組み合わせに対する分析値１００１が格納される。コンテンツＩＤ９０１を示すレシピごとに、各分析評価軸（甘味料、油分、野菜、豆腐）の分析値が格納される。例えば、コンテンツＩＤ９０１「レシピ１」では、「分析評価軸１」である「甘味料」の分析値１００１は「１．０」であり、「分析評価軸２」である「油分」の分析値１００１は「１．６」である。

次に、総合評価軸に関する分析値Ｒ＿ａｌｌ（ｄ）を求める。総合評価軸の分析値Ｒ＿ａｌｌ（ｄ）は、以下の式（２）に示すように、図５に示す評価極性を考慮して、すべての分析評価軸の値を足し合わせればよい。
Ｒ＿ａｌｌ（ｄ）＝ΣＲ（ｄ，ｘ）×Ｐ（ｘ）・・・（２）
Ｐ（ｘ）＝｛１，ｘの評価極性がＰｏｓｉｔｉｖｅ｝
｛−１，ｘの評価極性がＮｅｇａｔｉｖｅ｝
Ｒ＿ａｌｌ（ｄ）の算出結果をバッファに格納する例を図１１に示す。
図１１に示すテーブル１１００では、図１０のテーブル１０００の分析値Ｒ＿（ｄ，ｘ）に加え、レシピごとに総合評価軸（ヘルシー）の分析値Ｒ＿ａｌｌ（ｄ）が対応づけられて格納される。具体的には、分析評価軸（甘味料、油分、野菜、豆腐）の分析値Ｒ（ｄ，ｘ）を極性に応じて加算し、−１．０＋（−１．６）＋（−０．６）＋（−０．６）＝−３．８より分析値１１０１Ｒ＿ａｌｌ（ｄ）を得る。
なお、分析値の計算方法として、標準化したデータの平均と標準偏差とを用いる方法を示すが、これに限らずどのような計算方法を用いてもよい。

次に、提示部１０８から提示される分析結果の表示例について図１２から図１７までを参照して説明する。
図１２から図１７は、上述した「ヘルシーなマフィンの作り方」の検索結果の表示例である。

図１２は、総合評価軸「ヘルシー」に対する結果が表示される例であり、横軸はコンテンツ番号を示し、縦軸は総合評価軸であるヘルシーの分析値を示す。図１２の例では、分析値の範囲は５から−５までの範囲であり、値が大きいほどヘルシーの程度が高く、値が小さいほどヘルシーの程度が低くなる。ここでは総合的なヘルシーの程度としてレシピ４が一番高いということがわかる。

図１３は、分析評価軸「甘味料」に対する分析結果の表示画面である。なお、以降の図１４から図１６の分析評価軸の表示画面の切り替えは、例えば図１２の表示画面において、分析評価軸の各タブが選択されることにより表示されるようにすればよい。

「甘味料」は、総合評価軸「ヘルシー」に対して、負の極性を有しているので、図１２とは軸が反転する。したがって、値が小さいほど甘味料が少ないのでヘルシーの程度が高く、値が大きいほど甘味料が多いのでヘルシーの程度が低くなることがわかる。甘味料に関しては、レシピ３とレシピ４とがヘルシーの程度が高いことがわかる。

図１４は、分析評価軸「油分」に対する分析結果の表示画面である。図１３の場合と同様に、分析評価軸「油分」は、総合評価軸「ヘルシー」に対して負の極性を有しているので、図１２とは軸が反転する。油分に関しては、レシピ５とレシピ６とがヘルシーの程度が高いことがわかる。
図１５は、分析評価軸「野菜」に対する分析結果の表示画面である。一般的に「野菜」が多いほどヘルシーであるといえるので、総合評価軸「ヘルシー」と同じ極性を有する。すなわち、分析評価軸「野菜」の値が大きいほどヘルシーの程度も高く、値が小さいほどヘルシーの程度が低くなる。野菜に関しては、レシピ４がヘルシーの程度が高いことがわかる。

図１６は、分析評価軸「豆腐」に対する分析結果の表示画面である。分析評価軸「野菜」と同様に、一般的に「豆腐」が多いほどヘルシーであるといえるので、総合評価軸「ヘルシー」と同じ極性を有する。すなわち、分析評価軸「豆腐」の値が大きいほどヘルシーの程度も高く、値が小さいほどヘルシーの程度が低くなる。豆腐に関しては、レシピ６がヘルシーの程度が高いことがわかる。

なお、詳細を確認したい文書のＩＤをクリックすると、レシピ紹介画面を表示するようにしてもよい。
レシピ紹介画面の表示例を図１７に示す。ここでは、レシピ４の「ズッキーニマフィンの作り方」を示す。

また、「検索結果一覧へ」ボタンをクリックすれば、図１２に示すような表示画面に戻るようにし、「詳しい作り方を見る」ボタンをクリックすれば、作り方の手順が表示されるようにしてもよい。なお、タブ選択（クリック）時の動作およびボタン選択（クリック）時の動作については、図１７に限らず、文書のＩＤがクリックされたときに作り方の手順を一緒に表示するなど、どのような表示方法でもよい。
このように評価軸ごとにユーザに分析結果を提示することにより、１度も調理したことがないような初見のレシピの味付けなどに関して、ユーザはどのような変更を加えれば自身の好みに近づけられるかを容易に理解することができる。

また、検索要求文として入力したキーワードに対して複数の評価軸が設定されるので、異なる評価軸によるアプローチでコンテンツを選択することができる。例えば上述の例では、ユーザが検索要求文として「ヘルシー」を入力した場合、ユーザが油の摂取を抑えることをヘルシーと考えていれば、分析評価軸「油分」の分析値が少ないレシピを選択すればよい。また、ユーザが野菜を多く摂取するということをヘルシーと考えていれば、分析評価軸「野菜」の分析値が大きいレシピを選択すればよい。このように、ヘルシーという感性的な表現でも、何を基準としてヘルシーであるかというより具体的または客観的な表現に置き換えることができるので、ユーザはより好みに沿った選択を行うことができる。

上述の例では、コンテンツとしてレシピの一例を示しているが、これに限らず他のコンテンツの検索する場合でも同様の処理を行えばよい。

例えば、検索要求文として「泣ける映画」が入力された場合を想定し、図１８から図２０までを参照して説明する。

図１８は、要求解析部１０３が検索要求文に対して形態素解析した結果のテーブル１８００である。検索対象コンテンツとして「映画メタデータ」、感性ワードとして「泣ける」、内容ワードとして「邦画」が抽出される。

図１９は、評価軸設定部１０５が総合評価軸および分析評価軸を抽出した結果のテーブル１９００であり、感性ワード「泣ける」が総合評価軸に設定され、図５を参照すると、分析評価軸として「友情」「恋愛」「家族」および「別れ」が設定される。これらの分析評価軸ごとに、対応する内容ワードについて検索対象コンテンツを検索する。

図２０は、テキスト検索部１０６における検索結果のテーブル２０００である。検索処理は、具体的には、検索対象コンテンツの映画に関するメタデータごとに、図５に示す内容表現代表語または内容表現関連語セットに登録されている表現に該当するかどうかを判定する。該当するものがあれば、該当するものの頻度の合計を求める。
なお、メタデータに格納されるコンテンツのテキストの長さが異なるので、求めたＧ（ｄ，ｘ）を正規化し、Ｇ＿ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）を式（３）より求める。

Ｇ＿ｎｏｒｍ（ｄ，ｘ）＝Ｇ（ｄ，ｘ）／Ｃ（ｄ）・・・（３）
ここで、Ｃ（ｄ）は、コンテンツｄに出現する総単語数である。なお、分析値Ｒ（ｄ，ｘ）および分析値Ｒ＿ａｌｌ（ｄ）の計算方法は、上述と同様であるのでここでの説明を省略する。

検索要求文「泣ける邦画」の検索結果の表示例を図２１から図２５までを参照して説明する。

図２１は「泣ける邦画」の検索結果の全体図を示す。縦軸は総合評価軸および各分析評価軸に対する評価値であり、横軸はコンテンツ番号、ここでは映画ＩＤを表す。
また、詳細に閲覧したい領域があれば、図２２に示すような、破線の領域２２０１を指定してクリックすることで、指定した部分を拡大して表示してもよい。分析結果の分布を拡大した図を図２３に示す。図２３に示すように、分析値周辺に映画ＩＤを表示してもよい。
さらに、ユーザが所望する映画ＩＤをクリックした場合を図２４に示す。ここでは、映画ＩＤ２４「動物物語」の詳細が表示されている。図１７と同様に「検索結果一覧へ」ボタンをクリックすると全体図へ移動し、「視聴する」ボタンをクリックすると内容が表示された映画を視聴できるようにしてもよい。

図２１から図２４までの表示例は、検索結果のコンテンツ数が多い場合に有効な表示方法であるが、検索結果を他の方法で表示してもよい。
他の表示方法としてリスト表示する例を図２５に示す。図２５に示すように、評価軸ごとに検索結果がランキング表示形式のリスト２５０１として表示される。このような表示方法は、例えばユーザがテレビ画面を見ながらリモコンで操作する場合に有効な方法である。

以上に示した実施形態によれば、感性的な表現を含む検索要求文に基づいて、検索対象コンテンツに対する評価軸を設定し、コンテンツの評価軸ごとの分析値を算出することで、評価軸を対するコンテンツごとの位置づけを容易に把握することができるので、口コミまたは評判に関する情報に左右されずに、個人の好みに適したコンテンツを効率的に検索することができる。

上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した感性検索装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃなど）、半導体メモリ、またはこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式はいずれの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の感性検索装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合または読み込む場合はネットワークを通じて取得または読み込んでもよい。
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークなどのＭＷ（ミドルウェア）などが本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネットなどにより伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。
また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成はいずれの構成であってもよい。

なお、本実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコンなどの１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステムなどのいずれの構成であってもよい。
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコンなども含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００・・・感性検索システム、１０１・・・感性検索装置、１０２・・・要求受理部、１０３・・・要求解析部、１０４・・・表現格納部、１０５・・・評価軸設定部、１０６・・・テキスト検索部、１０７・・・結果分析部、１０８・・・提示部、１１０・・・ユーザ端末、１１１・・・パーソナルコンピュータ、１１２・・・携帯電話、１２０・・・記憶装置、１２１・・・料理レシピデータベース、１２２・・・旅行プランデータベース、１２３・・・映画メタデータデータベース、１２４・・・映画データベース、１３０・・・ネットワーク、３０１，５００・・・表現テーブル、５０１・・・ＩＤ、３０２・・・条件、３０３・・・対象コンテンツ、５０２・・・感性表現同義語セット、５０３・・・対象コンテンツ、５０４・・・内容表現代表語、５０５・・・評価極性、５０６・・・内容表現関連語セット、７００，８００，９００，１０００，１１００，１８００，１９００，２０００・・・テーブル、７０１，８０１・・・変数名、７０２，８０２・・・値、９０１・・・コンテンツＩＤ、９０２・・・材料、９０３・・・分量、１００１，１１０１・・・分析値、２２０１・・・領域、２５０１・・・リスト。

Claims (9)

1. 感性的な表現を示す語である感性表現を格納する格納部と、
   検索するための文字列である検索要求文を受理する受理部と、
   前記感性表現の一部であって前記検索要求文に含まれる語である感性ワードと、前記感性表現とが一致する場合、該感性ワードに応じた評価軸を設定する設定部と、
   前記検索要求文に基づいて検索を行い、該当する複数のコンテンツを取得する検索部と、
   前記評価軸に関して前記複数のコンテンツに対する分析値をそれぞれ算出し、分析結果を得る分析部と、
   前記分析結果に基づいて少なくとも１つのコンテンツを提示する提示部と、を具備することを特徴とする感性検索装置。
2. 前記格納部は、前記感性表現と、該感性表現に関する要素を示す語である１以上の内容表現と、該感性表現と該内容表現との関係を示す評価極性と、をそれぞれ対応づけて格納し、
   前記提示部は、前記評価極性に応じて、前記評価軸に関して前記分析値の軸方向を決定し、コンテンツ番号と該分析値とを軸の要素とする２次元座標平面に、該分析値を配置して提示することを特徴とする請求項１に記載の感性検索装置。
3. 前記提示部は、前記評価極性に応じて、前記評価軸に関して前記分析値の軸方向を決定し、該軸方向に応じて分析値を昇順または降順に提示することを特徴とする請求項１に記載の感性検索装置。
4. 前記格納部は、前記感性表現と、該感性表現に関する要素を示す語である１以上の内容表現と、該感性表現と該内容表現との関係を示す評価極性と、をそれぞれ対応づけて格納し、
   前記設定部は、前記感性ワードを総合評価軸として設定し、該感性ワードに一致する感性表現に対応する１以上の内容表現をそれぞれ分析評価軸として設定し、
   前記分析部は、前記分析評価軸ごとに前記複数のコンテンツに対する第１分析値を算出し、前記総合評価軸の該複数のコンテンツに対する分析値である第２分析値を該第１分析値に基づいて算出し、該第１分析値および該第２分析値から分析結果を得ることを特徴とする請求項１に記載の感性検索装置。
5. 前記提示部は、前記評価極性に応じて、前記分析評価軸と前記総合評価軸とに関して前記第１分析値と前記第２分析値との軸方向をそれぞれ決定し、コンテンツ番号と分析値とを軸の要素とする２次元座標平面に、前記第１分析値および前記第２分析値を配置して提示することを特徴とする請求項４に記載の感性検索装置。
6. 前記提示部は、前記評価極性に応じて、前記分析評価軸と前記総合評価軸とに関して前記第１分析値と前記第２分析値との軸方向をそれぞれ決定し、該軸方向に応じて前記第１分析値と前記第２分析値とを、昇順または降順に提示することを特徴とする請求項４に記載の感性検索装置。
7. 前記検索部は、検索要求文に含まれる前記感性ワード以外の他の語であって、名詞である内容ワードに基づいて検索を行うことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の感性検索装置。
8. 感性的な表現を示す語である感性表現を格納手段に格納し、
   検索するための文字列である検索要求文を受理し、
   前記感性表現の一部であって前記検索要求文に含まれる語である感性ワードと、前記感性表現とが一致する場合、該感性ワードに応じた評価軸を設定し、
   前記検索要求文に基づいて検索を行い、該当する複数のコンテンツを取得し、
   前記評価軸に関して前記複数のコンテンツに対する分析値をそれぞれ算出し、分析結果を得、
   前記分析結果に基づいて少なくとも１つのコンテンツを提示することを特徴とする感性検索方法。
9. コンピュータを、
   感性的な表現を示す語である感性表現を格納する格納手段と、
   検索するための文字列である検索要求文を受理する受理手段と、
   前記感性表現の一部であって前記検索要求文に含まれる語である感性ワードと、前記感性表現とが一致する場合、該感性ワードに応じた評価軸を設定する設定手段と、
   前記検索要求文に基づいて検索を行い、該当する複数のコンテンツを取得する検索手段と、
   前記評価軸に関して前記複数のコンテンツに対する分析値をそれぞれ算出し、分析結果を得る分析手段と、
   前記分析結果に基づいて少なくとも１つのコンテンツを提示する提示手段と、して機能させるための感性検索プログラム。

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