JP2019114224A - Search method, search program and search device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、検索方法、検索プログラム及び検索装置に関する。 The present invention relates to a search method, a search program and a search device.
従来から、ユーザにより入力されたクエリに基づく検索結果を、レーダチャートにより表示させるシステムが知られている。また、従来のシステムでは、例えば、レーダチャートを表示させる際に、ユーザにより入力されたクエリに基づく検索結果の集合から、軸となる項目（単語）を抽出することが知られている。 BACKGROUND Conventionally, there has been known a system for displaying a search result based on a query input by a user using a radar chart. Moreover, in the conventional system, for example, when displaying a radar chart, it is known to extract an axial item (word) from a set of search results based on a query input by a user.
従来の技術では、検索結果の集合からレーダチャートの軸となる単語を抽出しているため、ユーザにより入力されたクエリによっては、レーダチャートが適切な軸で表示されているにも関わらず、クエリと軸との対応関係が明確でない状況が生じうる。このような状況では、ユーザは、検索結果が自身の意図に適合したものであるか否かを速やかに評価することが困難である。 In the prior art, since the word used as the axis of a radar chart is extracted from the set of search results, depending on the query inputted by the user, the query is displayed even though the radar chart is displayed with an appropriate axis. Situations may arise where the correspondence between the axis and the axis is not clear. In such a situation, it is difficult for the user to quickly evaluate whether the search result conforms to his / her intention.
１つの側面では、本発明は、検索結果の評価を適切に行うことを目的としている。 In one aspect, the present invention aims to properly evaluate search results.
一つ態様では、コンピュータによる検索方法であって、該コンピュータが、クエリに基づき、検索語群を特定し、検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、前記クエリより、第１特徴語群を抽出し、前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群を項目として用いて表示させる、検索方法である。 In one embodiment, in the search method by a computer, the computer specifies a search term group based on a query, acquires search result set data from the search target data using the search term group, and the query The first feature word group is extracted, and the search result set data is displayed using the first feature word group as an item.
上記各手順は、上記各手順を実現する機能部、各処理としても良く、各処理をコンピュータに実行させるプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。 Each of the above procedures may be a functional unit that implements each of the above procedures, or each process, or may be a computer readable storage medium storing a program that causes a computer to execute each process.
検索結果の評価を適切に行うことができる。 It is possible to evaluate the search results appropriately.
（第一の実施形態）
以下に図面を参照して、第一の実施形態について説明する。図１は、第一の実施形態の検索システムのシステム構成の一例を示す図である。
(First embodiment)
The first embodiment will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration of a search system according to the first embodiment.
本実施形態の検索システム１００は、検索装置２００と、端末装置３００とを有する。検索装置２００と端末装置３００とは、ネットワークを介して接続される。また、本実施形態の検索装置２００は、検索装置２００による検索処理の対象となる情報が格納された検索対象文書データベース４００と通信を行う。本実施形態の検索対象文書データベース４００に格納された情報とは、例えば、文書データ等のテキストデータである。
The
本実施形態の検索対象文書データベース４００は、例えば、複数のデータベースを含んでも良い。また、本実施形態の検索対象文書データベース４００は、検索システム１００に含まれても良い。
The search
本実施形態の検索装置２００は、端末装置３００において、ユーザによってクエリが入力されると、入力されたクエリに基づき、検索対象文書データベース４００を検索する。そして、検索装置２００は、検索処理を行った結果として取得された検索結果を、レーダチャートによって、端末装置３００に表示させる。尚、クエリとは、例えば、端末装置３００や検索装置２００のユーザが、検索要求を行う際に入力する単語・フレーズ（複合語）のことを示す。
In the
このとき、本実施形態の検索装置２００は、端末装置３００から入力されたクエリに基づき抽出された単語を軸としたレーダチャートを表示させる。
At this time, the
本実施形態では、このように、ユーザにより入力されたクエリに基づき抽出された単語をレーダチャートの軸に用いることで、クエリとレーダチャートの軸との対応関係を明確にすることができる。したがって、本実施形態では、検索結果が自身の意図に適合したものであるか否かをユーザに容易に評価させることができる。このように、本実施形態によれば、検索結果の評価を適切に行うことができる。 In this embodiment, the correspondence between the query and the axis of the radar chart can be clarified by using the word extracted based on the query input by the user as the axis of the radar chart. Therefore, in the present embodiment, the user can easily evaluate whether the search result conforms to his / her intention. Thus, according to the present embodiment, it is possible to appropriately evaluate the search results.
本実施形態の検索装置２００は、検索対象インデックス記憶部２１０と、印象語マップ記憶部２２０と、検索対象スコア記憶部２３０、検索処理部２４０と、を有する。
The
検索対象インデックス記憶部２１０は、検索対象文書データベース４００に格納された各文書データと、各文書データに含まれる単語とを対応付けたインデックス情報を格納する。印象語マップ記憶部２２０は、単語と印象語との関連を示す印象語マップを格納する。検索対象スコア記憶部２３０は、検索対象文書データベース４００に含まれる文書データについて、各文書データに含まれる単語と印象語との関連を示す印象語スコアリストを格納する。各記憶部の詳細は後述する。
The search target
検索処理部２４０は、端末装置３００からクエリの入力を受け付けると、検索対象インデックス記憶部２１０を参照して検索対象文書データベース４００に対する検索を行い、検索結果としての文書データを取得する。以下の説明では、検索処理部２４０による検索処理により取得された検索結果を検索結果集合データと呼ぶ。
When the
また、検索処理部２４０は、印象語マップ記憶部２２０を参照して、クエリの内容と関連が強い印象語をレーダチャートの軸に選択し、検索結果集合データ毎のレーダチャートを端末装置３００に表示させる。
In addition, the
尚、図１の例では、クエリは端末装置３００から検索装置２００に入力され、レーダチャートは端末装置３００に表示されるものとしたが、これに限定されない。クエリは、検索装置２００の有する入力装置等によって入力されても良いし、レーダチャートは、検索装置２００の有する出力装置（ディスプレイ）等に表示されても良い。
Although the query is input from the
以下に、本実施形態の検索装置２００について説明する。図２は、第一の実施形態の検索装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
Below, the
本実施形態の検索装置２００は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置２１、出力装置２２、ドライブ装置２３、補助記憶装置２４、メモリ装置２５、演算処理装置２６及びインターフェース装置２７を含む情報処理装置である。
The
入力装置２１は、各種の情報の入力を行うための装置であり、例えばキーボードやポインティングデバイス等により実現される。出力装置２２は、各種の情報の出力を行うためものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インターフェース装置２７は、ＬＡＮカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
The
検索プログラムは、検索装置２００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。検索プログラムは例えば記憶媒体２８の配布やネットワークからのダウンロード等によって提供される。検索プログラムを記録した記憶媒体２８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。
The search program is at least a part of various programs that control the
また、検索プログラムは、検索プログラムを記録した記憶媒体２８がドライブ装置２３にセットされると、記憶媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた検索プログラムは、インターフェース装置２７を介して補助記憶装置２４にインストールされる。
The search program is installed from the
補助記憶装置２４は、インストールされた検索プログラムを格納すると共に、必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置２５は、検索装置２００の起動時に補助記憶装置２４から検索プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置２６はメモリ装置２５に格納された検索プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
The
本実施形態の端末装置３００のハードウェア構成は、検索装置２００と同様であるから、説明を省略する。尚、端末装置３００は、例えば、タブレット型の端末装置や、スマートフォン等であっても良く、入力装置２１と出力装置２２との代わりに、タッチパネル等により実現される表示操作装置を有していても良い。
The hardware configuration of the
次に、図３を参照して、本実施形態の検索装置２００の機能について説明する。図３は、第一の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。
Next, functions of the
本実施形態の検索装置２００は、検索対象インデックス記憶部２１０、印象語マップ記憶部２２０、検索対象スコア記憶部２３０、検索処理部２４０を有する。
The
検索対象インデックス記憶部２１０には、インデックス情報２１１が格納されている。本実施形態のインデックス情報２１１は、後述するインデックス生成部２４７による事前処理によって作成される。
In the search target
印象語マップ記憶部２２０には、印象語マップ２２１が格納されている。本実施形態の印象語マップ２２１は、検索装置２００の管理者等によって、予め与えられたものである。
The impression word
検索対象スコア記憶部２３０には、印象語スコアリスト２３１が格納されている。印象語スコアリスト２３１は、後述する検索処理部２４０の処理によって作成される。
In the search target
本実施形態の検索処理部２４０は、入力受付部２４１、解析部２４２、検索部２４３、印象語スコア出力部２４４、軸決定部２４５、出力部２４６、インデックス生成部２４７、印象空間学習部２４８を有する。検索処理部２４０の有する各部は、検索装置２００の有する演算処理装置２６が、メモリ装置２５等に格納された検索プログラムを読み出して実行することで実現される。
The
本実施形態の入力受付部２４１は、検索装置２００に対する各種の入力を受け付ける。具体的には、入力受付部２４１は、検索装置２００に対するクエリの入力を受け付ける。
The
本実施形態の解析部２４２は、キーワードや自然文に対し、単語の分割、係り受けの解析、意味の解析等を行う。具体的には、解析部２４２は、クエリに基づき検索語群を特定したり、検索対象文書データベース４００から取得した検索結果の文書データから単語を特定したりする。つまり、本実施形態の解析部２４２は、クエリから検索語群を特定する特定部の機能を果たす。
The
本実施形態の検索部２４３は、検索対象インデックス記憶部２１０を参照して、解析部２４２により得られた検索語群を含む文書データを特定し、検索対象文書データベース４００から、検索結果集合データを取得する。
The
印象語スコア出力部２４４は、クエリから得られた検索語群に含まれる各単語を、分散表現によってベクトルに変換する。そして、印象語スコア出力部２４４は、ベクトルに変換された各単語と、後述する変換モデル２５０とに基づき、検索語群と、印象語マップ２２１に含まれる印象語との関連の強さを示すスコアを出力する。
The impression word
言い換えれば、印象語スコア出力部２４４は、ベクトルで表現された単語を、変換モデル２５０に対する入力として、この単語と、印象語マップ２２１に含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアを出力する。
In other words, the impression word
本実施形態の単語の分散表現による方法とは、別途与えられる大量の学習データを用いて各単語間の意味的な類似関係（類似度）を推定し、推定した単語間類似度と矛盾しないかたちで、あらかじめ定めた次元数のベクトル空間に各単語を配置することで、単語の意味をベクトルで表現する方法である。以下の説明では、単語の分散表現によって変換された、単語の意味を表現するベクトルを意味ベクトルと呼ぶ。 The method by the distributed expression of the word of this embodiment is a form which does not contradict the interword similarity degree which estimated the semantic similarity relation (similarity degree) between each word using a large amount of learning data given separately Then, by arranging each word in a vector space of a predetermined number of dimensions, the meaning of the word is represented by a vector. In the following description, a vector representing the meaning of a word converted by the distributed representation of the word is referred to as a meaning vector.
また、本実施形態の印象語とは、形容詞や形容動詞、副詞などの検索結果の印象を想起させる単語である。 Further, the impression word in the present embodiment is a word that evokes an impression of a search result such as an adjective, an adjective verb, or an adverb.
軸決定部２４５は、印象語スコア出力部２４４により出力された単語毎のスコアに応じて、検索結果を表示するためのレーダチャートの軸となる印象語を決定する。レーダチャートの軸とは、言い換えれば、検索結果集合データを表示する際の項目の一つである。
The
本実施形態の出力部２４６は、軸決定部２４５により決定された印象語を軸とした、検索結果集合データのレーダチャートを表示させる。
The
つまり、本実施形態の出力部２４６は、クエリに基づく検索語群による検索処理で取得された検索結果集合データを表示する際に、検索語群と関連の強さに応じて抽出された印象語を項目として表示させる。
That is, when the
本実施形態のインデックス生成部２４７は、検索対象文書データベース４００から、検索対象インデックス記憶部２１０に格納されたインデックス情報２１１を作成する。
The
印象空間学習部２４８は、検索対象文書データベース４００に格納された検索対象の文書データと、印象語マップ記憶部２２０に格納された印象語マップ２２１とに基づき、変換モデル２５０を出力する。
The impression
本実施形態のインデックス生成部２４７と印象空間学習部２４８の処理は、クエリが入力されてから行われる検索処理の事前処理として、予め行われていることが好ましい。
It is preferable that the processes of the
以下に、本実施形態の事前処理について説明する。はじめに、図４及び図５を参照して、インデックス生成部２４７によるインデックス情報２１１の生成について説明する。
The pre-processing of this embodiment will be described below. First, generation of the
図４は、インデックス生成部による処理を説明するフローチャートである。 FIG. 4 is a flowchart illustrating processing by the index generation unit.
本実施形態のインデックス生成部２４７は、検索対象文書データベース４００を参照し、検索対象文書データベース４００に格納された文書データ毎に、ある単語が文書データに含まれるか否かを判定する（ステップＳ４０１）。
The
尚、本実施形態では、検索対象文書データベース４００に格納された各文書データに、文書データを特定するための識別情報として、文書ＩＤが含まれるものとした。
In the present embodiment, each document data stored in the search
続いて、インデックス生成部２４７は、単語毎に、単語が含まれる文書データの集合を取得し、単語と、取得した文書データの数と、文書データを特定する識別情報である文書ＩＤとを対応付けたインデックス情報２１１を生成し（ステップＳ４０２）、処理を終了する。
Subsequently, the
図５は、インデックス生成部により生成されたインデックス情報の一例を示す図である。図５（ａ）は、ステップＳ４０１の処理の結果として得られる中間データを示す図である。図５（ｂ）は、インデックス情報２１１の一例を示す図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the index information generated by the index generation unit. FIG. 5A illustrates intermediate data obtained as a result of the process of step S401. FIG. 5 (b) is a diagram showing an example of the
本実施形態のインデックス生成部２４７は、例えば、文書データに、「これ」、「ペン」、「リンゴ」が含まれるとする。
For example, the
この場合、インデックス生成部２４７は、検索対象文書データベース４００に格納された文書データ毎に、単語「これ」、「ペン」、「リンゴ」のそれぞれが、文書データに含まれるか否かを判定し、判定結果を示す中間データ２０５を保持する。
In this case, the
図５（ａ）に示す中間データ２０５では、単語「これ」は、文書ＩＤ「１」の文書データと、文書ＩＤ「２」の文書データと、文書ＩＤ「Ｎ」の文書データに含まれることがわかる。また、単語「ペン」は、文書ＩＤ「１」の文書データに含まれることがわかる。また、単語「リンゴ」は、文書ＩＤ「２」の文書データに含まれることがわかる。
In the
次に、インデックス生成部２４７は、各単語に、単語が含まれる文書データの数と、文書ＩＤとを対応付けたインデックス情報２１１を生成する。
Next, the
図５（ｂ）に示すインデックス情報２１１は、情報の項目として、キー、マッチ文書数、文書の配列を有する。項目「キー」の値は、文書データに含まれると推定される単語を示す。項目「マッチ文書数」の値は、キーとなる単語が含まれる文書データの数を示す。項目「文書の配列」の値は、キーとなる単語が含まれる文書データの文書ＩＤを示す。尚、項目「文書の配列」の値に含まれる文書ＩＤの数は、項目「マッチ文書数」の値と同数となる。
The
図５（ｂ）のインデックス情報２１１では、単語「これ」を含む文書データの数は、２３９個であり、単語「これ」を含む文書データの文書ＩＤは、文書ＩＤ「１」、「２」、・・・、「Ｎ」となる。
In the
本実施形態のインデックス生成部２４７は、以上のようにして、インデックス情報２１１を生成し、検索対象インデックス記憶部２１０に格納しておく。
As described above, the
次に、印象空間学習部２４８による処理の説明に先立ち、本実施形態の印象語マップ記憶部２２０に格納された印象語マップ２２１について説明する。
Next, prior to the description of the process by the impression
図６は、第一の実施形態の印象語マップの一例を示す図である。本実施形態の印象語マップ２２１は、例えば、検索システム１００の管理者等により作成され、予め検索装置２００に与えられる。より具体的には、印象語マップ２２１は、例えば、単語と印象語との関連の強さを回答させるアンケート等を多数の人に対して実施し、その結果に基づき作成されたものが、検索装置２００に与えられていても良い。
FIG. 6 is a view showing an example of an impression word map of the first embodiment. The
本実施形態の印象語マップ２２１では、単語毎に、予め用意された印象語との関連の強さを示すスコア（値）が対応付けられている。尚、印象語マップ２２１に含まれる単語は、検索対象文書データベース４００に格納された文書データに含まれると推定される任意の単語であって良い。
In the
また、本実施形態のスコアは、例えば、０から１０までの値であり、スコアが「０」の場合は、単語と印象語との関連がなく、スコアが大きくなるほど、単語と印象語との関連が強いことを示す。 Further, the score of this embodiment is, for example, a value from 0 to 10, and when the score is “0”, there is no relation between the word and the impression word, and the larger the score, the more the word and the impression word Indicates that the relationship is strong.
図６に示す印象語マップ２２１では、印象語として、「プレミア」、「わいわい」、「隠れ家」、「ひっそり」、「ヘルシー」等が挙げられている。
In the
例えば、印象語マップ２２１では、単語「デート」は、印象語「プレミア」との関連の強さを示すスコアは「９．２１」であり、印象語「わいわい」との関連の強さを示すスコアは「３．２３」である。
For example, in the
したがって、単語「デート」は、印象語「わいわい」よりも、印象語「プレミア」との関連の方が強いことがわかる。 Therefore, it can be understood that the word "date" is more strongly associated with the impression word "premium" than the impression word "delight".
次に、図７を参照して、本実施形態の印象空間学習部２４８の処理について説明する。図７は、印象空間学習部による処理を説明するフローチャートである。
Next, processing of the impression
本実施形態の印象空間学習部２４８は、検索対象文書データベース４００を参照し、検索対象文書データベース４００に含まれる各文書データを入力として、各文書データに含まれる単語の分散表現を、教師なし学習する（ステップＳ７０１）。言い換えれば、印象空間学習部２４８は、各文書データに含まれる単語の意味ベクトルを内部的に保持する。
The impression
続いて、印象空間学習部２４８は、印象語マップ２２１を参照し、各単語の分散表現に対する、印象語マップ２２１に含まれる印象語に対応するスコアを教師あり学習する（ステップＳ７０２）。言い換えれば、印象空間学習部２４８は、印象語マップ２２１を参照して、各単語の意味ベクトルと、この単語と対応付けられた各印象語との関連の強さを示すスコアとの関係を機械学習しておく。
Subsequently, the impression
続いて、印象空間学習部２４８は、学習した結果を変換モデル２５０として出力し、保持する（ステップＳ７０３）。つまり、本実施形態の変換モデル２５０は、分散表現によって得られた単語の意味ベクトルを入力とし、この単語と対応付けられた印象語毎のスコアを出力とするモデルである。
Subsequently, the impression
以上が、インデックス生成部２４７よる事前処理と、印象空間学習部２４８による事前処理である。
The above is the pre-processing by the
次に、図８を参照して、本実施形態の検索対象スコア記憶部２３０に格納された印象語スコアリスト２３１について説明する。
Next, with reference to FIG. 8, the impression
図８は、印象語スコアリストの一例を示す図である。本実施形態の印象語スコアリスト２３１は、例えば、検索処理部２４０の解析部２４２と印象語スコア出力部２４４の処理によって得られるリストである。本実施形態の印象語スコアリスト２３１は、検索部２４３による検索結果を出力部２４６によりレーダチャートとして表示させる際に、参照される。
FIG. 8 is a diagram showing an example of an impression word score list. The impression
印象語スコアリスト２３１は、検索対象文書データベース４００に含まれる文書データの文書ＩＤと、印象語スコアリスト２３１に含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアを示している。尚、印象語スコアリスト２３１に含まれる印象語は、印象語マップ２２１に含まれる印象語と同様である。
The impression
本実施形態の検索処理部２４０は、例えば、解析部２４２により、検索対象文書データベース４００に格納された文書データから単語を抽出する。そして、検索処理部２４０は、抽出された単語を、印象語スコア出力部２４４によって意味ベクトルとした後に変換モデル２５０へ入力し、単語毎に、各印象語との関連の強さを示すスコアを取得する。
For example, the
本実施形態の印象語スコアリスト２３１では、このスコアを文書ＩＤと対応付けられた各印象語のスコアとしても良い。
In the impression
このようにすれば、例えば、検索対象文書データベース４００に格納された文書データから１つの単語が抽出された場合には、この単語と、各印象語との関連の強さを示すスコアが、この文書データと各印象語との関連の強さを示すスコアとなる。
In this way, for example, when one word is extracted from the document data stored in the search
また、例えば、文書データから複数の単語が抽出された場合、複数の単語について、各印象語との関連の強さを示すスコアが出力される。したがって、本実施形態では、各印象語について、複数の単語のスコアの最大値や平均値を求め、各印象語のスコアの最大値や平均値を、この文書データと各印象語との関連の強さを示すスコアとしても良い。 Also, for example, when a plurality of words are extracted from document data, a score indicating the strength of association with each impression word is output for the plurality of words. Therefore, in the present embodiment, for each impression word, the maximum value or the average value of the score of a plurality of words is determined, and the maximum value or the average value of the score for each impression word is determined as the relation between this document data and each impression word. It may be a score indicating strength.
具体的には、例えば、文書データから「デート」と「おいしい」という２つの単語が抽出されたとする。この場合、検索処理部２４０は、単語「デート」と、印象語マップ２２１に含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアと、単語「おいしい」と、印象語マップ２２１に含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアと、を取得する。
Specifically, for example, it is assumed that two words “date” and “delicious” are extracted from the document data. In this case, the
そして、検索処理部２４０は、印象語毎に、単語「デート」と対応するスコアと、単語「おいしい」と対応するスコアとの最大値を求める。例えば、単語「デート」と印象語「プレミア」との関連の強さを示すスコアが９．２１であり、単語「おいしい」と印象語「プレミア」との関連の強さを示すスコアが９．３８であったとする。この場合、検索処理部２４０は、９．２１と９．３８における最大値９．３８を、この文書データと、印象語「プレミア」との関連の強さを示すスコアとすれば良い。
Then, the
次に、図９を参照して、本実施形態の検索処理部２４０の処理について説明する。図９は、第一の実施形態の検索処理部の処理を説明するフローチャートである。
Next, processing of the
本実施形態の検索処理部２４０は、入力受付部２４１がクエリの入力を受け付けると、解析部２４２により、クエリから形態素解析等により検索語群を取得し、検索部２４３により、インデックス情報２１１を検索語群で検索し、検索語群と対応する文書ＩＤを特定する（ステップＳ９０１）。尚、本実施形態では、ステップＳ９０１で特定された文書ＩＤが示す文書データが、検索結果集合データとなる。
In the
続いて、検索処理部２４０は、印象語スコア出力部２４４により、入力されたクエリに基づき、クエリとの関連が明確な印象語を軸としてｎ個抽出し、軸決定部２４５によりα軸に設定する（ステップＳ９０２）。ステップＳ９０２における軸とは、レーダチャートの軸であり、検索結果集合データの属性とされる項目の一つである。ステップＳ９０２の処理の詳細は後述する。また、本実施形態のα軸は、クエリとの関連の強さを示すスコアの値が大きく、クエリとの関連が強く、対応関係が明確である、とされる印象語が設定される軸である。
Subsequently, the
続いて、検索処理部２４０は、軸決定部２４５により、予め設定された単語をｍ個抽出し、β軸に設定する（ステップＳ９０３）。ここで、予め設定される単語は、例えば、印象語マップ２２１に含まれる印象語の中から選択されて設定されていても良い。また、予め設定される単語は、インデックス情報２１１に含まれる単語から選択されて設定されても良い。言い換えれば、予め設定された単語とは、検索結果集合データに含まれる単語であっても良い。
Subsequently, the
また、本実施形態のβ軸とは、レーダチャートにおける全ての軸のうち、α軸以外の軸を示す。つまり、β軸は、α軸と比較して、クエリとの関連が強くない印象語が設定される軸と言える。 Further, the β-axis in the present embodiment indicates an axis other than the α-axis among all the axes in the radar chart. That is, it can be said that the β axis is an axis on which an impression word that is not strongly associated with the query is set as compared with the α axis.
続いて、出力部２４６は、α軸とβ軸とを出力軸とし（ステップＳ９０４）、出力部２４６により、ステップＳ９０１で検索部２４３が取得した文書ＩＤが示す検索結果集合データをレーダチャートに描画し（ステップＳ９０５）、処理を終了する。
Subsequently, the
次に、図１０を参照して、図９のステップＳ９０２の処理について説明する。図１０は、第一の実施形態の印象語スコア出力部及び軸決定部の処理を説明するフローチャートである。図１０の処理は、印象語スコア出力部２４４と軸決定部２４５の処理を示している。
Next, the process of step S902 in FIG. 9 will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a flowchart illustrating processing of an impression word score output unit and an axis determination unit according to the first embodiment. The process of FIG. 10 shows the processes of the impression word
本実施形態の印象語スコア出力部２４４は、ステップＳ９０１において取得した検索語群に含まれる各単語を、分散表現に変換する（ステップＳ１００１）。言い換えれば、印象語スコア出力部２４４は、検索語群に含まれる各単語について、分散表現により意味ベクトルに変換する。
The impression word
続いて、印象語スコア出力部２４４は、変換モデル２５０を参照し、単語毎に、各印象語との関連の強さを示すスコアを取得する（ステップＳ１００２）。言い換えれば、印象語スコア出力部２４４は、変換モデル２５０に対して、ステップＳ１００１で求めた各単語の意味ベクトルを入力し、変換モデル２５０から出力された、各単語についての印象語毎のスコアを取得する。
Subsequently, the impression word
続いて、軸決定部２４５は、各単語と対応する印象語毎のスコアの最大値を取得する（ステップＳ１００３）。
Subsequently, the
続いて、軸決定部２４５は、印象語毎のスコアの最大値の上位ｎ個と対応する印象語を、クエリと関連するα軸として抽出する（ステップＳ１００４）。言い換えれば、軸決定部２４５は、印象語毎のスコアの最大値が大きい順に、ｎ個の印象語を抽出し、α軸とする。
Subsequently, the
以下に、図１１を参照して、本実施形態の印象語スコア出力部２４４と軸決定部２４５の処理を具体的に説明する。図１１は、印象語スコア出力部と軸決定部の処理を説明する図である。
The processes of the impression word
図１１では、ユーザにより入力されたクエリを「ひっそりとしたプレミアのレストラン」として説明する。 In FIG. 11, the query input by the user will be described as "a restaurant of a quiet premiere".
本実施形態の検索処理部２４０は、このクエリの入力を受け付けると、解析部２４２により、検索語群１１１を取得する。検索語群には、単語「ひっそり」、「プレミア」、「レストラン」が含まれる。
When the
次に検索処理部２４０は、印象語スコア出力部２４４により、検索語群１１１に含まれる各単語の意味ベクトル１１２を得る。
Next, the
図１１に示す意味ベクトル１１２では、単語「ひっそり」、「プレミア」、「レストラン」のそれぞれが、ベクトルとして示される。
In the
印象語スコア出力部２４４は、意味ベクトル１１２が得られると、意味ベクトル１１２を、変換モデル２５０の入力として、各単語について、印象語マップ２２１に含まれる印象語毎のスコアを得る。図１１では、検索語群に含まれる各単語と、印象語毎のスコアとを対応付けた情報を、単語毎印象語スコア１１３と呼ぶ。
When the
次に、軸決定部２４５は、単語毎印象語スコア１１３から、印象語毎のスコアの最大値を取得する。
Next, the
例えば、単語毎印象語スコア１１３では、印象語「プレミア」に対して、単語「ひっそり」との関連の強さを示すスコアは３．４９であり、単語「プレミア」との関連の強さを示すスコアは１０．００（満点）であり、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアは７．９５である。
For example, in the word-by-word
したがって、軸決定部２４５は、印象語「プレミア」のスコアの最大値として「１０．００」を取得する。
Therefore, the
また、単語毎印象語スコア１１３では、印象語「ヘルシー」に対して、単語「ひっそり」との関連の強さを示すスコアは３．４８であり、単語「プレミア」との関連の強さを示すスコアは８．３３であり、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアは６．７２である。
In addition, in the word
したがって、軸決定部２４５は、印象語「ヘルシー」のスコアの最大値として「８．３３」を取得する。
Therefore, the
また、単語毎印象語スコア１１３では、印象語「隠れ家」に対して、単語「ひっそり」との関連の強さを示すスコアは９．３８であり、単語「プレミア」との関連の強さを示すスコアは６．２３であり、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアは３．４６である。
In addition, in the word
したがって、軸決定部２４５は、印象語「隠れ家」のスコアの最大値として「９．３８」を取得する。
Therefore, the
本実施形態の軸決定部２４５は、このようにして取得した印象語毎のスコアの最大値を、クエリと対応した印象語スコアリスト１１４として保持しても良い。この印象語スコアリスト１１４は、例えば、後述するレーダチャートの表示の際に、参照されても良い。
The
続いて、軸決定部２４５は、印象語スコアリスト１１４において、スコアの最大値が大きい印象語から順に、ｎ個の印象語を抽出して、α軸とする。図１１の例では、ｎ＝２としている。
Subsequently, the
印象語スコアリスト１１４において、スコアの最大値が最も大きい印象語は「プレミア」であり、次にスコアの最大値が大きい印象語は「隠れ家」である。
In the impression
したがって、本実施形態の軸決定部２４５は、印象語「プレミア」と印象語「隠れ家」をレーダチャートのα軸に決定する。言い換えれば、軸決定部２４５は、印象語「プレミア」と印象語「隠れ家」とを、検索結果集合データを表示する際の項目とする。
Therefore, the
このように、本実施形態では、入力されたクエリから得られた検索語群に基づき、クエリと関連が強いされる印象語を抽出する。つまり、ここで抽出される印象語は、クエリから推定される内容の特徴を示す特徴語群（第１特徴語群）と言える。したがって、本実施形態の軸決定部２４５は、クエリから第１特徴語群を抽出する抽出部の機能を果たす。
As described above, in the present embodiment, based on the search word group obtained from the input query, the impression word to be associated with the query is extracted. That is, the impression word extracted here can be said to be a feature word group (first feature word group) indicating the feature of the content estimated from the query. Therefore, the
また、本実施形態の軸決定部２４５は、単語毎印象語スコア１１３が取得されると、印象語毎のスコアの最大値に応じて、α軸とする印象語を決定するものとしたが、これに限定されない。軸決定部２４５は、例えば、単語毎印象語スコア１１３が取得されると、各印象語について、スコアを正規化した値が大きい順にｎ個の印象語を抽出しても良い。また、軸決定部２４５は、単語毎印象語スコア１１３が取得されると、各印象語について、スコアの平均値が大きい順にｎ個の印象語を抽出しても良い。
In addition, although the
言い換えれば、本実施形態の印象語スコアリスト１１４において、各印象語と対応付けられる値は、単語毎印象語スコア１１３における印象語毎のスコアの最大値に限定されない。印象語スコアリスト１１４において、各印象語と対応付けられる値は、単語毎印象語スコア１１３における印象語毎のスコアを正規化した値であっても良いし、単語毎印象語スコア１１３における印象語毎のスコアの平均値であっても良い。
In other words, in the impression
また、本実施形態では、スコアと対応した印象語をα軸として抽出するものとしたが、これに限定されない。 Further, in the present embodiment, the impression word corresponding to the score is extracted as the α axis, but it is not limited to this.
軸決定部２４５は、例えば、印象語との関連の強さを示すスコアが最も大きい単語をα軸として抽出しても良い。
The
例えば、軸決定部２４５は、印象語毎のスコアが大きい順に、印象語「プレミア」、「隠れ家」を抽出する。このとき、軸決定部２４５は、単語毎印象語スコア１１３において、印象語「隠れ家」との関連の強さを示すスコアが最も大きい単語「ひっそり」をα軸として抽出しても良い。
For example, the
このように、本実施形態では、ユーザが入力したクエリに含まれる検索語群から、単語の意味ベクトルを取得し、この意味ベクトルを変換モデル２５０の入力とする。そして、本実施形態では、変換モデル２５０の出力として、検索語群に含まれる単語毎に、複数の印象語との関連の強さを示すスコアを取得する。
Thus, in the present embodiment, the semantic vector of the word is acquired from the search word group included in the query input by the user, and this semantic vector is used as the input of the
したがって、本実施形態では、予め用意された単語以外の新たな単語がクエリに含まれていても、新たな単語と、複数の印象語との関連の強さを示すスコアを取得することができる。このため、本実施形態によれば、ユーザが入力するあらゆるクエリに対して、クエリとの関連が強く、対応関係が明確である、とされる印象語（項目）を用いて、検索結果を表示させることができる。 Therefore, in the present embodiment, even if a new word other than the word prepared in advance is included in the query, it is possible to obtain a score indicating the strength of the association between the new word and the plurality of impression words. . Therefore, according to the present embodiment, the search result is displayed using an impression word (item) in which the relationship with the query is strong and the correspondence is clear with respect to any query input by the user. It can be done.
次に、図１２乃至図１４を参照して、本実施形態の検索処理部２４０によるレーダチャートの表示について説明する。
Next, display of a radar chart by the
図１２は、第一の実施形態のレーダチャートの表示例を示す第一の図である。図１２に示す画面１２１は、入力されたクエリが「ひっそりとしたプレミアのレストラン」である場合の検索結果集合データとして得られた「○○レストラン」のレーダチャートを示している。
FIG. 12 is a first diagram showing a display example of the radar chart of the first embodiment. A
尚、図１２の例では、検索結果集合データの例として、「○○レストラン」のみを示しているが、これに限定されない。検索結果集合データとして、複数の検索結果が取得された場合には、画面１２１には、検索結果毎のレーダチャートが表示されても良い。
In the example of FIG. 12, only “XX restaurant” is shown as an example of the search result set data, but the present invention is not limited to this. When a plurality of search results are obtained as the search result collection data, a radar chart for each search result may be displayed on the
また、図１２の例では、検索結果集合データは、「○○レストラン」の説明文を示す文書データ等であっても良く、検索結果表示欄１２３に、「○○レストラン」の説明文が表示されても良い。
Further, in the example of FIG. 12, the search result set data may be document data or the like indicating the descriptive text of "○○ restaurant", and the explanatory text of "○○ restaurant" is displayed in the search
また、本実施形態では、検索結果集合データに含まれる検索結果毎に、ランキングが付与されても良い。具体的には、本実施形態では、検索結果集合データ毎に、レーダチャートの軸毎の得点の合計点や、グラフで示される多角形の面積を、クエリと検索結果集合データとの関連の強さを示す値として算出し、この値が大きい順に、検索結果集合データにランキングを付与しても良い。 In the present embodiment, a ranking may be assigned to each search result included in the search result set data. Specifically, in the present embodiment, for each of the search result set data, the total score of the points for each axis of the radar chart and the area of the polygon shown by the graph are strongly related to the query and the search result set data. The search result set data may be ranked in descending order of the value.
つまり、本実施形態では、検索結果集合データは、クエリとの関連の強い順にランキングが付与される。本実施形態では、このようにランキングを付与することで、ユーザに対し、クエリと関連が強い検索結果から順に提示することができる。 That is, in the present embodiment, the search result set data is given ranking in descending order of the relation with the query. In this embodiment, by providing the ranking in this manner, it is possible to present the user in order from the search result having a strong relation with the query.
本実施形態の画面１２１には、クエリ表示欄１２２、検索結果表示欄１２３、検索結果表示欄１２４が含まれる。
The
クエリ表示欄１２２には、ユーザによって入力されたクエリが表示される。検索結果表示欄１２３には、検索結果集合データに含まれる検索結果と対応したレーダチャート１２５が表示される。レーダチャート１２５では、検索結果集合データと、レーダチャート１２５の軸とされた項目との関係性を示すグラフ１２６が表示されている。検索結果表示欄１２４には、レーダチャート１２５の軸毎の値を示す棒グラフ１２７が表示される。
The
本実施形態のレーダチャート１２５は、α１軸、α２軸と、β１軸、β２軸、β３軸の５本の軸を有している。言い換えれば、レーダチャート１２５は、検索結果の「○○レストラン」を、クエリに基づき抽出された２つの印象語と、クエリにも基づき選択された印象語以外の３つの印象語と、を５つの項目として用いて表示している。
The
α１軸に対応する項目は「隠れ家」であり、α２軸に対応する項目は「プレミア」である。また、β１軸に対応する項目は「落ち着き」であり、β２軸に対応する項目は「ガッツリ」であり、β３軸に対応する項目は「ヘルシー」である。 The item corresponding to the α1 axis is a “hidden”, and the item corresponding to the α2 axis is a “premium”. Further, the item corresponding to the β1 axis is “calm”, the item corresponding to the β2 axis is “gatsuri”, and the item corresponding to the β3 axis is “healthy”.
ここで、α１軸とα２軸に対応する項目は、図９のステップＳ９０２で抽出された印象語である。つまり、α１軸とα２軸に対応する項目は、クエリとの関連が明確な印象語である。 Here, the items corresponding to the α1 axis and the α2 axis are the impression words extracted in step S902 of FIG. That is, the items corresponding to the α1 axis and the α2 axis are impression words having a clear relationship with the query.
また、β１軸、β２軸、β３軸に対応する項目は、図９のステップＳ９０３で設定された単語である。つまり、β１軸、β２軸、β３軸に対応する項目は、予め設定された単語である。 Further, the items corresponding to the β1 axis, the β2 axis, and the β3 axis are the words set in step S903 in FIG. That is, the items corresponding to the β1 axis, the β2 axis, and the β3 axis are preset words.
尚、図１２の例では、β１軸、β２軸、β３軸に対応する項目は、印象語マップ２２１から選択された印象語としているが、これに限定されない。
In the example of FIG. 12, items corresponding to the β1 axis, β2 axis, and β3 axis are impression words selected from the
β１軸、β２軸、β３軸に対応する項目は、例えば、インデックス情報２１１から選択された単語であっても良い。つまり、β１軸、β２軸、β３軸に対応する項目は、検索結果集合データから抽出された単語であっても良い。ここで、検索結果集合データから抽出された単語とは、検索結果集合データの特徴を示す特徴語群（第２特徴語群）と言える。
Items corresponding to the β1 axis, the β2 axis, and the β3 axis may be, for example, words selected from the
したがって、本実施形態のレーダチャート１２５では、クエリから抽出された特徴語群と、検索結果集合データから抽出された特徴語群と、を項目として用いて検索結果集合データを表示させている。
Therefore, in the
ここで、本実施形態の検索処理部２４０において、レーダチャート１２５の各軸に対応する項目が決定された後の、出力部２４６によるグラフ１２６の表示について説明する。
Here, the display of the
本実施形態の出力部２４６は、レーダチャート１２５の各軸に対応する項目が決まると、印象語スコアリスト２３１を参照する。
When an item corresponding to each axis of the
そして、出力部２４６は、印象語スコアリスト２３１において、検索結果集合データとして取得された文書データの文書ＩＤと対応する印象語毎のスコアのうち、項目とされた印象語と対応するスコアを取得し、レーダチャートにおける項目の値とする。
Then, the
例えば、検索結果集合データとして取得された文書データが、文書ＩＤ「１」の文書データであったとする。 For example, it is assumed that document data acquired as search result set data is document data of document ID “1”.
この場合、出力部２４６は、印象語スコアリスト２３１を参照し、文書ＩＤ「１」と対応する印象語毎のスコアのうち、α１軸と対応する項目とされた「隠れ家」と対応するスコア「９．２」を取得し、レーダチャート１２５におけるα１軸の値とする。また、出力部２４６は、文書ＩＤ「１」と対応する印象語毎のスコアのうち、α２軸と対応する項目とされた「プレミア」と対応するスコア「９．０」を取得し、レーダチャート１２５におけるα２軸の値とする。
In this case, the
本実施形態の出力部２４６は、同様にして、印象語スコアリスト２３１から、β１軸〜β３の値を取得する。そして、出力部２４６は、各軸の値に基づき、グラフ１２６を表示させる。
Similarly, the
尚、本実施形態の印象語スコアリスト２３１は、事前処理により生成されていても良い。また、印象語スコアリスト２３１は、検索部２４３による検索によって検索結果集合データが取得されたときに、検索結果集合データから、印象語毎のスコアを求めて印象語スコアリスト２３１に格納しても良い。
In addition, the impression
検索結果集合データから印象語毎のスコアを求める場合、検索処理部２４０は、解析部２４２により、検索結果集合データから単語群を取得した後に、図１０のステップＳ１００１からステップＳ１００３までの処理を実行すれば良い。そして、検索処理部２４０は、この処理を実行した結果である、印象語毎のスコアを、検索結果集合データを示す文書ＩＤと対応付けて印象語スコアリスト２３１に格納すれば良い。
When obtaining a score for each impression word from the search result collection data, the
本実施形態では、このように、レーダチャート１２５の軸を、クエリに基づき抽出された、クエリと関連の強い印象語とすることで、検索結果がユーザの意図したものであることをユーザに容易に判断させることができる。したがって、本実施形態によれば、検索システム１００のユーザに対し、検索結果に対する納得感を提供することができる。
In this embodiment, it is easy for the user that the search result is intended by the user, by thus setting the axis of the
以下に、図１３を参照して、本実施形態を適用しない場合の比較例について説明する。図１３は、比較例となるレーダチャートの一例を示す図である。 Hereinafter, a comparative example in the case where the present embodiment is not applied will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a diagram showing an example of a radar chart as a comparative example.
図１３に示す画面１３１は、入力されたクエリが表示されるクエリ表示欄１３２と、検索結果が表示される検索結果表示欄１３３と、レーダチャート１３４とが表示されている。
The
図１３に示すレーダチャート１３４に示す軸１〜５に対応する項目は、検索結果として取得された「○○レストラン」と対応付けられた文書データの中から選択された単語である。
The items corresponding to the
例えば、軸１と対応する項目は「安い」であり、軸２と対応する項目は「解放感」であり、軸３と対応する項目は「個室あり」であり、軸４と対応する項目は「わいわい」であり、軸５と対応する項目は「ガッツリ」である。
For example, the item corresponding to
この軸１〜５に対応する項目に対して、入力されたクエリは「ひっそりとしたプレミアのレストラン」である。
For the items corresponding to the
このため、例えば、軸４と対応する項目「わいわい」は、クエリから連想されにくい項目であり、クエリとの対応関係が明確でない。
For this reason, for example, the item "Dark" corresponding to the
このように、検索結果を示すレーダチャートにおいて、ユーザが入力したクエリから連想されにくい単語が項目として用いられた場合、ユーザは、この検索結果が自身の意図した内容のものであるか否かを容易に判断できず、検索結果に対して納得感が得られない。 Thus, in the radar chart showing the search results, when a word that is hard to be associated with a query input by the user is used as an item, the user determines whether the search results are of the content intended by the user. It is not easy to judge, and I can not get a sense of satisfaction with the search results.
これに対し、本実施形態では、クエリに基づき抽出された、クエリと関連が強い印象語を項目として用いたレーダチャートにより、検索結果集合データを表示させるため、検索結果の評価を適切に行うことができる。 On the other hand, in the present embodiment, the search results are appropriately evaluated in order to display the search result set data by using the radar chart using the impression word strongly related to the query as the item extracted based on the query. Can.
次に、図１４を参照して、本実施形態のレーダチャートの表示例について、さらに説明する。図１４は、第一の実施形態のレーダチャートの表示例を示す第二の図である。 Next, a display example of the radar chart of the present embodiment will be further described with reference to FIG. FIG. 14 is a second diagram showing a display example of the radar chart of the first embodiment.
図１４に示す画面１２１Ａでは、検索結果表示欄１２３Ａと検索結果表示欄１２４Ａとを含む。
The
検索結果表示欄１２３Ａに表示されるレーダチャート１２５Ａには、グラフ１２６と、グラフ１２８とが表示される。
A
グラフ１２８は、クエリと、軸とされた項目と、の関係性を示すグラフである。グラフ１２８は、例えば、レーダチャート１２５Ａのα１軸、α２軸と対応する項目を抽出する処理で取得された印象語スコアリスト１１４を参照して、表示されても良い（図１１参照）。
The
より具体的には、出力部２４６は、印象語スコアリスト１１４において、α１軸、α２、β１、β２、β３のそれぞれと対応する項目とされた印象語のスコアを取得し、各軸の値として、グラフ１２８を表示させても良い。
More specifically, the
また、画面１２１Ａの検索結果表示欄１２４Ａには、クエリの各軸の値を示す棒グラフ１２９が表示される。
Further, in the search
本実施形態では、このように、レーダチャート１２５Ａにおいて、検索結果集合データと軸とされた項目との関係を示すグラフ１２６と、クエリと軸とされた項目との関係を示すグラフ１２８とを表示させる。したがって、本実施形態によれば、ユーザに対して、検索結果集合データとクエリとの関連の度合いを容易に把握させることができる。
In this embodiment, the
（第二の実施形態）
以下に図面を参照して第二の実施形態について説明する。第二の実施形態は、軸βと対応する項目をクエリに基づき決定する点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第二の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
Second Embodiment
The second embodiment will be described below with reference to the drawings. The second embodiment differs from the first embodiment in that items corresponding to the axis β are determined based on a query. Therefore, in the following description of the second embodiment, only differences from the first embodiment will be described, and for those having the same functional configuration as the first embodiment, the description of the first embodiment The same reference numerals as the reference numerals used in FIG.
図１５は、第二の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。本実施形態の検索装置２００Ａは、検索処理部２４０Ａを有する。
FIG. 15 is a diagram for explaining the function of the search device of the second embodiment. The
本実施形態の検索処理部２４０Ａは、入力受付部２４１、解析部２４２、検索部２４３、印象語スコア出力部２４４、軸決定部２４５Ａ、出力部２４６、インデックス生成部２４７、印象空間学習部２４８を有する。
The search processing unit 240A of this embodiment includes an
本実施形態の軸決定部２４５Ａは、印象語スコア出力部２４４により単語毎印象語スコア１１３を取得すると、単語毎印象語スコア１１３に含まれる印象語毎のスコアの最大値を示す印象語スコアリスト１１４を取得して保持する。そして、本実施形態の軸決定部２４５Ａは、印象語スコアリスト１１４を参照して、レーダチャートの軸α及び軸βと対応する印象語を決定する。
When the
図１６は、第二の実施形態の検索処理部の処理を説明するフローチャートである。図１６のステップＳ１６０１の処理は、図９のステップＳ９０１の処理と同様であるから、説明を省略する。 FIG. 16 is a flowchart for explaining the processing of the search processing unit of the second embodiment. The process of step S1601 of FIG. 16 is the same as the process of step S901 of FIG.
続いて、検索処理部２４０Ａは、印象語スコア出力部２４４により、入力されたクエリに基づき、クエリとの関連が明確な印象語を軸としてｎ個抽出し、軸決定部２４５Ａにより印象語スコアリスト１１４を生成して保持し、α軸に設定する（ステップＳ１６０２）。
Subsequently, the search processing unit 240A causes the impression word
続いて、軸決定部２４５Ａは、クエリに基づき生成された印象語スコアリスト１１４を参照して、β軸と対応する項目をｍ個抽出し、β軸に設定する（ステップＳ１６０３）。ステップＳ１６０３の処理の詳細は後述する。
Subsequently, the
図１６のステップＳ１６０４とステップＳ１６０５の処理は、図９のステップＳ９０４とステップＳ９０５の処理と同様であるから、説明を省略する。 The processes in step S1604 and step S1605 in FIG. 16 are the same as the processes in step S904 and step S905 in FIG.
次に、図１７を参照して、本実施形態の軸決定部２４５Ａの処理について説明する。図１７は、第二の実施形態の軸決定部の処理を説明するフローチャートである。図１７の処理は、図１６のステップＳ１６０３の処理の詳細を示している。
Next, processing of the
本実施形態の軸決定部２４５Ａは、ステップＳ１６０２において印象語スコアリスト１１４が生成されると、印象語スコアリスト１１４から、印象語毎に対応付けられたスコアのうち、大きさが上位ｎ＋１番目からｍ番目までの各スコアと、各スコアと対応する印象語を抽出し、保持する（ステップＳ１７０１）。
When the impression
続いて、軸決定部２４５Ａは、検索結果集合データのうち、検索語群との一致度が高い順にｚ件の検索結果集合データを取得し、ｚ件の検索結果集合データについて、印象語スコアリスト２３１を参照して、ステップＳ１７０１で保持された印象語と対応するスコアを取得する（ステップＳ１７０２）。
Subsequently, the
以下に、ステップＳ１７０２の処理について説明する。本実施形態の軸決定部２４５Ａは、ステップＳ１６０１による検索部２４３の検索により取得された検索結果集合データから、検索語群との一致度が高い順に、ｚ件の検索結果集合データを取得する。検索語群との一致度とは、検索結果集合データに含まれる検索語群の数や、検索結果集合データにおける検索語群に含まれる各単語の出現頻度等によって、算出されても良い。また、一致度は、一般的に情報検索をする場合の一致度を用いても良い。
The process of step S1702 will be described below. The
軸決定部２４５Ａは、ｚ件の検索結果集合データを取得すると、印象語スコアリスト２３１を参照し、各検索結果集合データの文書ＩＤ毎に、ステップＳ１７０１で保持された印象語と対応付けられたスコアを取得する。
When acquiring the z search result set data, the
例えば、ステップＳ１７０１において保持された印象語が、「ヘルシー」、「ひっそり」、「おしゃれ」、「わいわい」、「ガッツリ」、「落ち着き」であったとする。また、ｚ件の検索結果集合データに、文書ＩＤ「２」の検索結果集合データが含まれたとする。 For example, it is assumed that the impression words held in step S1701 are "healthy", "hidden", "fashionable", "delight", "guzzling", and "calm". Further, it is assumed that search result set data of document ID “2” is included in the z search result set data.
この場合、軸決定部２４５Ａは、ステップＳ１７０２において、印象語スコアリスト２３１を参照し、文書ＩＤ「２」と対応する印象語「ヘルシー」のスコアである９．５３、印象語「ひっそり」のスコアである０．１２、印象語「おしゃれ」のスコアである８．９３を取得する（図８参照）。同様に、軸決定部２４５Ａは、印象語、「わいわい」、「ガッツリ」、「落ち着き」についても、対応するスコアを取得する。
In this case, in step S1702, the
本実施形態の軸決定部２４５Ａは、ｚ件の検索結果集合データ毎に、上述したように印象語毎のスコアを取得し、保持する。
The
続いて、軸決定部２４５Ａは、ステップＳ１７０１で保持された印象語毎に、ステップＳ１７０２で取得された検索結果集合データ毎のスコアの分散を算出する（ステップＳ１７０３）。
Subsequently, the
続いて、軸決定部２４５Ａは、ステップＳ１７０１で抽出された印象語を、スコアの分散の値によりソートし、分散の値が大きい印象語から順に、ｋ個の印象語を抽出し、抽出された印象語をβ軸に設定する（ステップＳ１７０４）。ここで、ｋ個とは、レーダチャートに設定される軸の数からｎを減算した数であり、β軸の本数と同数である。
Subsequently, the
このように、本実施形態の軸決定部２４５Ａは、α軸と比較して、クエリとの関連の強さを示すスコアが小さい印象語の中から、検索結果集合データとの関連の強さにばらつきがある印象語を抽出し、β軸と対応する項目に設定している。
As described above, the
本実施形態では、このようにしてβ軸の項目を設定することで、レーダチャートにおいて、各軸の値が近い値となることや、複数の検索結果集合データのレーダチャート同士が似たようなものとなることを抑制している。したがって、本実施形態によれば、検索結果の評価を適切に行い、検索結果集合データ毎のレーダチャートを表示させた際に、検索結果集合データ毎の特徴を捉えやすく表示させることができる。 In the present embodiment, by setting the items of the β axis in this manner, the values of the respective axes become close values in the radar chart, or the radar charts of a plurality of search result aggregate data are similar to each other. It is suppressed to become a thing. Therefore, according to this embodiment, when the search results are appropriately evaluated and the radar chart for each set of search result data is displayed, the feature for each set of search result data can be displayed easily.
（第三の実施形態）
以下に図面を参照して、第三の実施形態について説明する。第三の実施形態は、軸の決定の際に、単語と印象語との関連の強さを示すスコアを求める際に得られる分散も用いる点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第三の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
Third Embodiment
The third embodiment will be described below with reference to the drawings. The third embodiment is different from the first embodiment in that it uses the variance obtained when determining the score indicating the strength of the association between the word and the impression word when determining the axis. Therefore, in the following description of the third embodiment, only differences from the first embodiment will be described, and for those having the same functional configuration as the first embodiment, the description of the first embodiment The same reference numerals as the reference numerals used in FIG.
はじめに、図１８を参照して、後述する本実施形態の印象語マップの作成について説明する。 First, with reference to FIG. 18, creation of an impression word map of the present embodiment described later will be described.
本実施形態の印象語マップは、例えば、単語と印象語との関連の強さを示すスコアを回答させるアンケート等を多数の人に対して実施し、その結果に基づいて作成される。 The impression word map of the present embodiment is created based on the result of, for example, conducting a questionnaire or the like on which a score indicating the strength of association between a word and an impression word is answered for a large number of people.
より具体的には、本実施形態では、上述したアンケート結果等を収集し、単語と印象語との関連の強さを示すスコアの平均値や最大値等を、単語と印象語との関連を示すスコアとして、印象語マップに保持させる。 More specifically, in the present embodiment, the above-described questionnaire results and the like are collected, and the average value and the maximum value of the scores indicating the strength of the association between the word and the impression word are associated with the word and the impression word. The impression word map is made to hold as a score to show.
ところで、単語の中には、単語に対して、多くの人が関連が強いと感じる印象語と、人によって感じる関連の強さが異なる印象語とが存在するものがある。前者の印象語は、単語との関連の強さを示すスコアのばらつきが小さくなることが推測される。また、後者の印象語は、単語と印象語との関連の強さを示すスコアのばらつきが大きくなることが推測される。本実施形態では、この印象語毎のスコアのばらつきに着目した。 By the way, some words include an impression word that many people feel strongly related to the word, and an impression word that differs in the strength of relation felt by people. The former impression word is estimated to have less variation in score indicating the strength of association with the word. Also, in the latter impression word, it is estimated that the variation of the score indicating the strength of the association between the word and the impression word is large. In the present embodiment, attention was paid to the variation of the score for each impression word.
図１８は、第三の実施形態の印象語マップにおけるスコアのばらつきについて説明する図である。図１８（ａ）は、単語「天然」と印象語「美味しい」との関連の強さを示すスコアのばらつきを示す図である。図１８（ｂ）は、単語「天然」と、印象語「香りが良い」との関連の強さを示すスコアのばらつきを示す図である。 FIG. 18 is a diagram for explaining the variation of the score in the impression word map of the third embodiment. FIG. 18 (a) is a diagram showing the variation of the score showing the strength of the association between the word "natural" and the impression word "delicious". FIG. 18 (b) is a diagram showing variation in score indicating the strength of association between the word “natural” and the impression word “good smell”.
図１８（ａ）、（ｂ）において、横軸は、アンケートにおいて回答されたスコアの値を示す。尚、図１８の例では、単語と印象語との関連の強さを示すスコアは、０〜５の間で回答されるものとし、スコアの値が大きいほど、アンケートの回答者が、単語と印象語との関連が強いと感じていることを示すものとした。 In FIG. 18 (a), (b), a horizontal axis shows the value of the score answered in the questionnaire. In the example of FIG. 18, the score indicating the strength of the association between the word and the impression word is assumed to be answered between 0 and 5, and the larger the score value, the answerer of the questionnaire becomes the word It indicates that I felt that I was strongly related to the impression word.
また、図１８（ａ）、（ｂ）において、縦軸は、アンケートに回答した全員の人数に対する、スコア毎の回答数の割合を示す。 Moreover, in FIG. 18 (a), (b), a vertical axis | shaft shows the ratio of the number of answers for every score with respect to the number of persons who answered the questionnaire.
図１８（ａ）では、単語「天然」と、印象語「美味しい」との関連の強さについて、スコア「４」という回答数が最も多く、スコアの分布が単峰型である。つまり、図１８（ａ）では、スコアのばらつきが小さいことがわかる。これは、多くの人が、単語「天然」と、印象語「美味しい」とは関連が強いと感じることを示している。 In FIG. 18A, regarding the strength of the association between the word “natural” and the impression word “delicious”, the number of answers with the score “4” is the largest, and the distribution of the score is unimodal. That is, in FIG. 18A, it can be seen that the variation in score is small. This indicates that many people feel that the word "natural" and the impression word "delicious" are closely related.
図１８（ｂ）では、単語「天然」と、印象語「香りが良い」との関連の強さについて、スコア「２」という回答数と、スコア「４」という回答数が多く、スコアの分布が双峰型である。つまり、図１８（ｂ）では、図１８（ａ）と比較して、スコアのばらつきが大きいことがわかる。これは、単語「天然」と印象語「香りが良い」との関連の強さは、人によって感じ方が異なることを示している。 In FIG. 18 (b), with regard to the strength of the association between the word "natural" and the impression word "good smell", the number of responses with score "2" and the number of responses with score "4" are large, and the distribution of scores Is bimodal. That is, in FIG. 18B, it can be seen that the variation of the score is large as compared with FIG. 18A. This indicates that the strength of the association between the word "natural" and the impression word "good smell" indicates that people differ in how they feel.
本実施形態では、このような人による感じ方のばらつきを考慮し、例えば、単語と印象語との組み合わせ毎に、アンケートの回答結果として取得したスコアの平均値と、スコアのばらつきを示す値とを対応付けて、印象語マップに保持させる。 In the present embodiment, in consideration of such variations in the way of feeling by people, for example, for each combination of a word and an impression word, an average value of scores acquired as a result of answering a questionnaire and a value indicating the variation of scores Are associated and held in the impression word map.
図１８の例では、単語「天然」と印象語「美味しい」との組み合わせでは、アンケートの回答として取得したスコアの平均値は、３．８であり、ばらつきを示す標準偏差は０．６８である。したがって、本実施形態では、印象語マップにおいて、単語「天然」と印象語「美味しい」との関連の強さを示すスコア「３．８」と標準偏差「０．６８」とを対応付けて保持する。 In the example of FIG. 18, in the combination of the word “natural” and the impression word “delicious”, the average value of the score obtained as the answer to the questionnaire is 3.8, and the standard deviation indicating variation is 0.68 . Therefore, in the present embodiment, in the impression word map, the score “3.8” indicating the strength of the association between the word “natural” and the impression word “delicious” is associated with the standard deviation “0.68” and held. Do.
また、図１８の例では、単語「天然」と印象語「香りが良い」との組み合わせでは、アンケートの回答として取得したスコアの平均値は、３．２５であり、ばらつきを示す標準偏差は１．１６である。したがって、本実施形態では、印象語マップにおいて、単語「天然」と印象語「香りが良い」との関連の強さを示すスコア「３．２５」と標準偏差「１．１６」とを対応付けて保持する。 Further, in the example of FIG. 18, in the combination of the word “natural” and the impression word “good smell”, the average value of the score acquired as the answer of the questionnaire is 3.25, and the standard deviation indicating variation is 1 .16. Therefore, in the present embodiment, in the impression word map, the score “3.25” indicating the strength of the association between the word “natural” and the impression word “good smell” is associated with the standard deviation “1.16”. Hold.
本実施形態では、このようにして、スコアとスコアのばらつきとが対応付けられた印象語マップを用いることで、例えば、標準偏差が大きい印象語が軸とされた際に、この軸に代わる他の印象語を抽出することができる。言い換えれば、本実施形態では、単語との関連の強さの感じ方が人によって異なる印象語が軸として抽出された場合に、この印象語と入れ替えるための他の印象語を抽出し、ユーザに提示することができる。 In this embodiment, by using the impression word map in which the score and the variation of the score are associated in this manner, for example, when an impression word having a large standard deviation is taken as an axis, the other term is used instead of this axis. Impression words can be extracted. In other words, in the present embodiment, when an impression word different in how people feel the strength of association with a word is extracted as an axis, another impression word for replacing this impression word is extracted, and the user Can be presented.
したがって、本実施形態によれば、クエリに基づく検索語群による検索処理で取得された検索結果集合データを表示する際に、ユーザの意図を反映した印象語を、項目（軸）の候補として表示させることができる。 Therefore, according to the present embodiment, when displaying the search result collection data acquired by the search processing by the search word group based on the query, the impression word reflecting the user's intention is displayed as the candidate of the item (axis) It can be done.
以下に、本実施形態の検索装置について説明する。図１９は、第三の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。本実施形態の検索装置２００Ｂは、インデックス記憶部２１０、印象語マップ記憶部２２０Ａ、検索対象スコア記憶部２３０Ａ、検索処理部２４０Ｂを有する。
Below, the search device of this embodiment is explained. FIG. 19 is a diagram for explaining the function of the search device of the third embodiment. The search device 200B of the present embodiment includes an
印象語マップ記憶部２２０Ａには、印象語マップ２２１Ａが格納されている。印象語マップ２２１Ａは、印象語毎に、印象語と単語との関連を示すスコアと、スコアを取得する際に得られる標準偏差とが対応付けられている。印象語マップ２２１Ａの詳細は後述する。
An
検索対象スコア記憶部２３０Ａには、印象語スコアリスト２３１Ａが格納されている。印象語スコアリスト２３１Ａは、検索処理部２４０Ｂの処理によって作成される。印象語スコアリスト２３１Ａの詳細は後述する。
An impression
本実施形態の検索処理部２４０Ｂは、入力受付部２４１、解析部２４２、検索部２４３、印象語スコア出力部２４４Ａ、軸決定部２４５Ａ、出力部２４６、インデックス生成部２４７、印象空間学習部２４８Ａ、候補通知部２４９を有する。
The
本実施形態の印象語スコア出力部２４４Ａは、印象語マップ２２１Ａと、後述する印象空間学習部２４８Ａにより出力される変換モデル２５０Ａと、に基づき、ベクトルで表現された単語と印象語との関連の強さを示すスコアと、スコアの標準偏差とを出力する。
The impression word
本実施形態の軸決定部２４５Ａは、印象語スコア出力部２４４Ａにより出力された印象語毎のスコアと標準偏差とに基づき、検索結果を表示するためのレーダチャートの軸となる印象語と、この印象語と入れ替えることが可能な印象語とを出力する。尚、軸に決定さされた印象語と入れ替えることが可能な印象語を、軸の候補と呼ぶ。つまり、本実施形態の軸の候補となる印象語は、言い換えれば、クエリから推定される内容の特徴を示す特徴語群（第１特徴語群）の候補となる第３特徴語群である。
The
本実施形態の印象空間学習部２４８Ａは、検索対象文書データベース４００に格納された検索対象の文書データと、印象語マップ２２１Ａとに基づき、変換モデル２５０Ａを出力する。尚、本実施形態の変換モデル２５０Ａは、分散表現によって得られた単語の意味ベクトルを入力とし、この単語と対応付けられた印象語毎のスコアと、スコアの標準偏差とを出力とするモデルである。
The impression
本実施形態の候補通知部２４９は、軸決定部２４５Ａにより出力された軸の候補となる印象語を通知する。
The
以下に、図２０を参照して、本実施形態の印象語マップ２２１Ａについて説明する。図２０は、第三の実施形態の印象語マップの例を示す図である。
Hereinafter, the
本実施形態の印象語マップ２２１Ａは、予め作成されて検索装置２００Ｂに与えられる。本実施形態の印象語マップ２２１Ａは、単語毎に、予め用意された印象語との関連の強さを示すスコア（値）と、スコアのばらつきを示す標準偏差とが対応付けられている。
The
図２０では、例えば、単語「レストラン」と印象語「わいわい」との関連の強さを示すスコアは１．６であり、標準偏差σは０．５である。また、単語「レストラン」と印象語「おなかいっぱい」との関連の強さを示すスコアは３．１であり、標準偏差σは１．７である。したがって、印象語「わいわい」と印象語「おなかいっぱい」では、印象語「わいわい」の方が、多くの人が単語「レストラン」と関連が強いと感じていることがわかる。 In FIG. 20, for example, the score indicating the strength of the association between the word “restaurant” and the impression word “delight” is 1.6, and the standard deviation σ is 0.5. Further, the score indicating the strength of the association between the word "restaurant" and the impression word "full" is 3.1 and the standard deviation σ is 1.7. Therefore, it can be understood that many people in the impression word "dew" and the impression word "french" feel that the relation between the word "restaurant" and the word "restaurant" is stronger.
尚、本実施形態では、単語と印象語との関連の強さを示すスコアのばらつきを示す値を標準偏差としたが、これに限定されない。単語と印象語との関連の強さを示すスコアのばらつきを示す値は、分散として保持されても良い。 In the present embodiment, the value indicating the variation of the score indicating the strength of the association between the word and the impression word is used as the standard deviation, but it is not limited to this. The value indicating the variation of the score indicating the strength of the association between the word and the impression word may be held as a variance.
次に、図２１を参照して、本実施形態の印象語スコアリスト２３１Ａについて説明する。
Next, with reference to FIG. 21, the impression
図２１は、第三の実施形態の印象語スコアリストの一例を示す図である。図２１では、検索文書対象データベース４００のうち飲食店等に関する文書データから得た印象語スコアリスト２３１Ａの例を示している。また、印象語スコアリスト２３１Ａは、予め作成されて検索装置２００Ｂに与えられていても良い。
FIG. 21 is a diagram showing an example of an impression word score list according to the third embodiment. FIG. 21 shows an example of the impression
印象語スコアリスト２３１Ａは、文書データを特定する文書ＩＤと、文書データが示す店舗の名称と、文書データの内容を示すテキストデータと、印象語スコアリスト２３１Ａに含まれる各印象語との関連の強さを示すスコアと、が対応付けられている。尚、印象語スコアリスト２３１Ａに含まれる印象語は、印象語マップ２２１Ａに含まれる印象語と同様である。
Impression
次に、図２２を参照して、本実施形態の検索処理部２４０Ｂの処理について説明する。図２２は、第三の実施形態の検索処理部の処理を説明するフローチャートである。
Next, processing of the
本実施形態の検索処理部２４０Ｂは、解析部２４２により、クエリから形態素解析等により検索語群を取得し、検索部２４３により、インデックス情報２１１を検索語群で検索し、検索語群と対応する文書ＩＤを特定する（ステップＳ２２０１）。
The
続いて、検索処理部２４０Ｂは、印象語スコア出力部２４４Ａにより、入力されたクエリに基づき、クエリとの関連が強いとされるｎ個の印象語を軸として抽出してα軸に設定し、さらに、軸の候補となる印象語を抽出する（ステップＳ２２０２）。ステップＳ２２０２の処理の詳細は後述する。
Subsequently, based on the input query, the
図２２のステップＳ２２０３からステップＳ２２０５までの処理は、図９のステップＳ９０３からステップＳ９０５までの処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing from step S2203 to step S2205 in FIG. 22 is the same as the processing from step S903 to step S905 in FIG.
ステップＳ２２０５において出力部２４６がレーダチャートを描画すると、検索処理部２４０Ｂは、候補通知部２４９により、ステップＳ２２０２において、軸の候補となる印象語が抽出されたか否かを判定する（ステップＳ２２０６）。ステップＳ２２０６において、該当する印象語が抽出されていない場合、検索処理部２４０Ｂは、処理を終了する。
When the
ステップＳ２２０６において、該当する印象語が抽出された場合、候補通知部２４９は、ステップＳ２２０２で軸の候補として抽出された印象語を、レーダチャートが表示された画面に出力し、レーダチャートの軸と、軸の候補との入れ替えが可能であることを通知し（ステップＳ２２０７）、処理を終了する。
In step S2206, when the corresponding impression word is extracted, the
次に、図２３を参照して、図２２のステップＳ２２０２の処理の詳細について説明する。図２３は、第三の実施形態の印象語スコア出力部、軸決定部の処理を説明するフローチャートである。 Next, with reference to FIG. 23, the details of the process of step S2202 of FIG. 22 will be described. FIG. 23 is a flowchart illustrating processing of an impression word score output unit and an axis determination unit according to the third embodiment.
本実施形態の印象語スコア出力部２４４Ａは、ステップＳ２２０１において取得した検索語群に含まれる各単語を、分散表現に変換する（ステップＳ２３０１）。
The impression word
続いて、印象語スコア出力部２４４Ａは、変換モデル２５０Ａを参照し、単語毎に、各印象語との関連の強さを示すスコアと標準偏差とを取得し（ステップＳ２３０２）、ステップＳ２３０３へ進む。言い換えれば、印象語スコア出力部２４４は、変換モデル２５０Ａに対して、ステップＳ２３０１で求めた各単語の意味ベクトルを入力し、変換モデル２５０Ａから出力された、各単語についての印象語毎のスコアと標準偏差とを取得する。
Subsequently, the impression word
ステップＳ２３０３とステップＳ２３０４の処理は、図１０のステップＳ１００３とステップＳ１００４の処理と同様であるから、説明を省略する。 The processes of step S2303 and step S2304 are the same as the processes of step S1003 and step S1004 of FIG.
ステップＳ２３０４に続いて、検索処理部２４０Ｂは、軸決定部２４５Ａにより、ステップＳ２３０４で抽出された印象語の標準偏差の中に、標準偏差の値が閾値より大きい印象語が存在するか否かを判定する（ステップＳ２３０５）。
Subsequent to step S2304,
ステップＳ２３０５において、該当する印象語が存在しない場合、検索処理部２４０Ｂは、処理を終了し、ステップＳ２２０３へ進む。
In step S2305, when there is no corresponding impression word, the
ステップＳ２３０５において、該当する印象語が存在する場合、軸決定部２４５Ａは、抽出された印象語から、標準偏差が閾値より大きい印象語を特定する（ステップＳ２３０６）。
In step S2305, when there is a corresponding impression word, the
続いて、軸決定部２４５Ａは、スコアの最大値が上位ｎ＋１位以降であり、且つ、スコアの最大値が、ステップＳ２３０６で特定された印象語のスコアの最大値から標準偏差を減算した値よりも大きい印象語をｍ個抽出する（ステップＳ２３０７）。
Subsequently, the
続いて、軸決定部２４５Ａは、抽出したｍ個の印象語を、ステップＳ２３０６で特定した印象語と入れ替えが可能な軸の候補として保持し（ステップＳ２３０８）、ステップＳ２２０３へ進む。
Subsequently, the
以下に、図２４を参照して、本実施形態の検索処理部２４０Ｂによる軸の候補の抽出について、具体的に説明する。図２４は、第三の実施形態の検索処理部による軸の候補の抽出を説明する図である。
Hereinafter, extraction of axis candidates by the
図２４では、「天然の素材や野菜を使うレストラン」というクエリが入力され、解析部２４２により検索語群１１１Ａとして、「天然」、「素材」、「野菜」、「レストラン」が抽出された場合を示している。
In FIG. 24, the query “restaurant using natural materials and vegetables” is input, and “natural”, “material”, “vegetables”, and “restaurant” are extracted as the
検索処理部２４０Ｂは、印象語スコア出力部２４４Ａにより、検索語群１１１Ａに含まれる各単語の意味ベクトルを取得して変換モデル２５０Ａの入力とし、各単語について、印象語マップ２２１Ａに含まれる印象語毎のスコアと標準偏差を得る。
The
図２４では、検索語群１１１Ａに含まれる各単語と、印象語毎のスコアと標準偏差とを対応付けた情報を、単語毎印象語スコア１１３Ａと呼ぶ。
In FIG. 24, information in which each word included in the
次に、軸決定部２４５Ａは、単語毎印象語スコア１１３Ａから、印象語毎のスコアの最大値を取得する。
Next, the
図２４の単語毎印象語スコア１１３Ａでは、印象語「美味しい」に対して、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は３．４と±０．２であり、単語「野菜」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は３．７と０．３である。また、単語「天然」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は３．８と０．７であり、単語「素材」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は３．２と０．５である。
In the word-by-word
したがって、軸決定部２４５Ａは、印象語「美味しい」のスコアの最大値として「３．８」を取得し、印象語「美味しい」の標準偏差として０．７を取得する。
Therefore, the
また、単語毎印象語スコア１１３Ａでは、印象語「ヘルシー」に対して、単語「レストラン」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は３．０と０．５であり、単語「野菜」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は４．２と０．３である。また、単語「天然」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は３．１と１．２であり、単語「素材」との関連の強さを示すスコアと標準偏差は３．０と０．７である。 In addition, in the word impression word score 113A, the score indicating the strength of association with the word "restaurant" and the standard deviation are 3.0 and 0.5 with respect to the impression word "healthy", and the word "vegetable" Scores and standard deviations indicating strength of association with are 4.2 and 0.3. Moreover, the score and standard deviation which show the strength of association with word "natural" are 3.1 and 1.2, and the score and standard deviation which show the strength of association with word "material" are 3.0 and It is 0.7.
したがって、軸決定部２４５Ａは、印象語「ヘルシー」のスコアの最大値として「４．２」を取得し、印象語「ヘルシー」の標準偏差として０．３を取得する。
Therefore, the
本実施形態の軸決定部２４５Ａは、このようにして取得した印象語毎のスコアの最大値と標準偏差とを、印象語スコアリスト１１４Ａとして保持する。
The
続いて、軸決定部２４５Ａは、印象語スコアリスト１１４Ａにおいて、スコアの最大値が大きい印象語から順に、ｎ個の印象語を抽出して、α軸とする。図２４の例では、ｎ＝３としている。
Subsequently, in the impression
印象語スコアリスト１１４Ａにおいて、スコアの最大値が最も大きい印象語は「ヘルシー」であり、次にスコアの最大値が大きい印象語は「美味しい」であり、その次にスコアの最大値が大きい印象語は「香りが良い」である。
In impression
したがって、本実施形態の軸決定部２４５Ａは、印象語「ヘルシー」と印象語「美味しい」と印象語「香りが良い」をα軸に決定する。言い換えれば、軸決定部２４５Ａは、印象語「ヘルシー」と印象語「美味しい」と印象語「香りが良い」とを、検索結果集合データを表示する際の項目とする。
Therefore, the
さらに、本実施形態の軸決定部２４５Ａは、印象語スコアリスト１１４Ａを参照し、α軸として決定された印象語「ヘルシー」と印象語「美味しい」と印象語「香りが良い」のそれぞれの標準偏差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。
Furthermore, the
ここでは、標準偏差に対する所定の閾値を１．０として説明する。尚、所定の閾値は、任意の値に設定することができる。 Here, it is assumed that the predetermined threshold for the standard deviation is 1.0. The predetermined threshold can be set to any value.
印象語スコアリスト１１４Ａにおいて、印象語「ヘルシー」の標準偏差は０．３であり、印象語「美味しい」の標準偏差は０．７であり、両者とも所定の閾値以下である。
In the impression
それに対して、印象語「香りが良い」の標準偏差は１．２であり、所定の閾値より大きい。これは、印象語「香りが良い」と、検索語群１１１Ａに含まれる単語との関連の強さは、人によって感じ方が異なることを示している。
On the other hand, the standard deviation of the impression word "scented" is 1.2, which is greater than a predetermined threshold. This indicates that the strength of the association between the impression word “good smell” and the words included in the
そこで、本実施形態では、印象語スコアリスト１１４Ａを参照し、スコアが、上位ｎ＋１位以降であって、且つ、印象語「香りが良い」のスコア３．２から標準偏差１．２を減算した値である２．０以上の印象語を、スコアが大きい順にｍ個、軸の候補として抽出する。
Therefore, in the present embodiment, with reference to the impression
図２４の例では、ｍ＝２としている。よって、軸決定部２４５Ａは、印象語スコアリスト１１４Ａにおいて、スコアが上位４位以下であり、且つ、２．０以上の印象語を、スコアが大きい順に２個抽出する。
In the example of FIG. 24, m = 2. Therefore, in the impression
図２４では、スコアが３．１の印象語「おなかいっぱい」と、スコアが２．８の印象語「おなかにやさしい」とが、軸の候補として抽出される。 In FIG. 24, an impression word “stomach full” with a score of 3.1 and an impression word “tummy friendly” with a score of 2.8 are extracted as axis candidates.
続いて、検索処理部２４０Ｂの出力部２４６は、検索結果集合データを表示する画面１１５において、印象語「ヘルシー」と印象語「美味しい」と印象語「香りが良い」とを、検索結果集合データを示す項目（軸）１１６として表示させる。また、出力部２４６は、各項目（軸）の値を示す棒グラフ１１７を画面１１５に表示させる。尚、図２４の例で波、検索結果集合データとして、「京料理△△」が抽出された例を示している。
Subsequently, on the
このとき、候補通知部２４９は、印象語「香りが良い」と対応付けて、この印象語を、軸の候補として抽出さたれ印象語「おなかいっぱい」又は印象語「おなかにやさしい」に変更することが可能であることを示す通知欄１１８を表示させる。
At this time, the
本実施形態では、このように、通知欄１１８を表示させることで、例えば、ユーザが、検索語群１１１Ａと、項目として表示された印象語「香りが良い」とは、関連していないと感じた場合等に、この項目を他の印象語に変更させることができる。また、本実施形態では、通知欄１１８を表示させることで、検索語群１１１Ａと、印象語「香りが良い」とは関連していない、と感じるユーザに対し、ユーザの意図（感じ方）を反映させることが可能であることを知らせることができる。
In this embodiment, by displaying the
以下に、図２５及び図２６を参照して、本実施形態の表示例について説明する。図２５は、第三の実施形態の表示例を示す第一の図である。 Hereinafter, display examples of the present embodiment will be described with reference to FIGS. 25 and 26. FIG. FIG. 25 is a first diagram showing a display example of the third embodiment.
図２５に示す画面１１５Ａでは、検索結果集合データを示す軸（項目）１１６と、各軸（項目）の値を示す棒グラフ１１７と、印象語「香りが良い」の代わりとなる軸の候補の通知欄１１８に加え、クエリの各軸の値を示す棒グラフ１１９が表示されている。
In the
図２６は、第三の実施形態の表示例を示す第二の図である。 FIG. 26 is a second diagram showing a display example of the third embodiment.
図２６に示す画面１１５Ｂでは、検索結果集合データをレーダチャート１３０によって表示させている。
In the
レーダチャート１３０には、グラフ１１７Ａとグラフ１１９Ａとが表示されている。グラフ１１７Ａは、検索結果集合データと軸とされた項目との関係性を示しており、グラフ１１９Ａは、クエリと軸とされた項目との関係性を示している。
The
また、レーダチャート１３０では、α１軸を「ヘルシー」、α２軸を「美味しい」、α３軸を「香りが良い」としており、軸の候補として抽出された印象語「おなかいっぱい」、「おなかにやさしい」を、それぞれβ１軸、β２軸としている。
In
このように、本実施形態では、レーダチャートを表示させる際に、軸の候補として抽出された印象語を、β軸としても良い。尚、本実施形態では、レーダチャートを表示させる際に、β軸は、第一及び第二の実施形態と同様の手法で決定し、α軸とされた印象語のうち、標準偏差が所定の閾値より大きい印象語と対応付けて、他の軸の候補を通知しても良い。 As described above, in the present embodiment, when displaying the radar chart, the impression word extracted as the axis candidate may be set as the β axis. In the present embodiment, when the radar chart is displayed, the β axis is determined by the same method as in the first and second embodiments, and the standard deviation of the impression words set as the α axis is a predetermined value. The candidate of another axis may be notified in association with the impression word larger than the threshold.
図２６の画面１１５Ｂでは、例えば、レーダチャート１３０のβ軸を、例えば、クエリから抽出された検索語群１１１Ａの中から抽出した単語とし、α３軸と対応付けて、通知欄１１８を表示されることになる。
In the
このように、本実施形態では、軸とされた印象語のスコアに一定以上のばらつきが存在する場合には、軸となり得る他の印象語をユーザに通知することで、ユーザの意図を反映した検索結果を表示させることができる。 As described above, in the present embodiment, in the case where the score of the impression word taken as the axis has a variation above a certain level, the user's intention is reflected by notifying the user of other impression words that may become the axis. Search results can be displayed.
（第四の実施形態）
以下に図面を参照して、第四の実施形態について説明する。第四の実施形態は、軸の候補として表示された印象語に対する選択を受けて、軸を変更する点が第三の実施形態と相違する。よって、以下の第四の実施形態の説明では、第三の実施形態との相違点についてのみ説明し、第三の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第三の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
Fourth Embodiment
The fourth embodiment will be described below with reference to the drawings. The fourth embodiment is different from the third embodiment in that the axis is changed in response to the selection for the impression word displayed as the axis candidate. Therefore, in the following description of the fourth embodiment, only differences from the third embodiment will be described, and descriptions of the third embodiment will be given to those having the same functional configuration as the third embodiment. The same reference numerals as the reference numerals used in FIG.
図２７は、第四の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。本実施形態の検索装置２００Ｃは、検索処理部２４０Ｃを有する。 FIG. 27 is a diagram for explaining the function of the search device of the fourth embodiment. The search device 200C of the present embodiment has a search processing unit 240C.
本実施形態の検索処理部２４０Ｃは、検索処理部２４０Ｂの有する各部に加え、軸変更部２５１を有する。
The search processing unit 240C of the present embodiment includes an
本実施形態の軸変更部２５１は、例えば、端末装置３００等において、軸と対応付けて表示された軸の候補の選択を受け付けると、出力部２４６に対し、選択に応じて軸を変更したグラフを表示させる。また、本実施形態の軸変更部２５１は、ユーザにより軸が指定されている場合には、軸の候補の選択を受け付けて、指定された軸以外の軸とされた印象語のうち、最もスコアが小さい印象語を、選択された軸の候補である印象語に変更する。
For example, when the
以下に、図２８を参照して、本実施形態の検索処理部２４０Ｃの軸変更部２５１の処理について説明する。
The processing of the
図２８は、第四の実施形態における軸の変更の処理を説明するフローチャートである。本実施形態の検索処理部２４０Ｃにおいて、軸変更部２５１は、軸の候補の通知において、候補された軸の選択を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ２８０１）。ステップＳ２８０１において、選択を受け付けない場合、軸変更部２５１は、選択を受け付けるまで待機する。
FIG. 28 is a flow chart for explaining the process of changing the axis in the fourth embodiment. In the search processing unit 240C of the present embodiment, the
ステップＳ２８０１において、軸の選択を受け付けた場合、軸変更部２５１は、ユーザにより指定されている軸が存在するか否かを判定する（ステップＳ２８０２）。尚、ここでの指定とは、表示を維持させるための指定である。したがって、本実施形態では、指定された軸の表示は維持される。
If it is determined in step S2801 that axis selection has been received, the
ステップＳ２８０２において、指定されている軸が存在する場合、軸変更部２５１は、ユーザに指定されていない軸（印象語）のうち、最もスコアの最大値が小さい軸を、選択された軸の候補に変更する（ステップＳ２８０３）。
In step S2802, when the designated axis exists, the
また、ステップＳ２８０２において、指定されている軸が存在しない場合、軸変更部２５１は、表示されているグラフの軸のうち、最もスコアが低い軸を、選択された軸の候に変更する（ステップＳ２８０４）。
Further, in step S2802, when the designated axis does not exist, the
ステップＳ２８０３、２８０４に続いて、軸変更部２５１は、出力部２４６に対して、軸を変更したグラフの表示を指示し（ステップＳ２８０５）、処理を終了する。
Following steps S2803 and 2804, the
以下に、図２９を参照して、軸の変更について具体的に説明する。図２９は、軸の変更について説明する図である。 The change of the axis will be specifically described below with reference to FIG. FIG. 29 is a diagram for explaining the change of the axis.
図２９（ａ）では、検索結果集合データを表示する画面１１５に、α軸として抽出された印象語を指定するための指定欄２９２が表示された画面２９１を示している。
FIG. 29A shows a
図２９（ｂ）に示す画面２９１Ａは、指定欄２９２における軸の指定が行われず、通知欄１１８において表示された軸の候補「おなかいっぱい」が選択された場合に、画面２９１から遷移する画面の例である。
In the
画面２９１において、軸１１６として抽出された印象語は、「ヘルシー」、「美味しい」、「香りが良い」である。ここで、通知欄１１８において、「おなかいっぱい」が選択されると、軸変更部２５１は、指定欄２９２における指定がないため、印象語「ヘルシー」、「美味しい」、「香りが良い」のうち、最もスコアの最大値が小さい印象語を、印象語「おなかいっぱい」に変更する（図２４参照）。
The impression words extracted as the
ここで、軸１１６の中で、最もスコアの最大値が小さい印象語は、「香りが良い」である。したがって、画面２９１Ａでは、印象語「香りが良い」を印象語「おなかいっぱい」に変更した軸１１６Ａが表示される。また、画面２９１Ａでは、軸１１６Ａに合わせた棒グラフ１１７Ａが表示される。
Here, in the
さらに、本実施形態では、画面２９１Ａに、変更された印象語「香りが良い」と、通知欄１１８において軸の候補とされていた印象語「おなかにやさしい」とを、印象語「おかないっぱい」と入れ代えることができる軸の候補として、通知欄１１８Ａに表示させる。
Furthermore, in the present embodiment, on the
本実施形態では、このように、変更された軸を、軸の候補として通知するため、変更前のグラフを表示させたい場合には、通知欄１１８Ａに表示された、変更された軸「香りが良い」を選択すれば良く、簡単に軸を変更する前の表示に戻すことができる。 In this embodiment, in order to notify the changed axis as a candidate of the axis in this way, when it is desired to display the graph before the change, the changed axis “scent displayed in the notification column 118A is If you select "Good", you can easily return to the display before changing the axis.
図２９（Ｃ）に示す画面２９１Ｂは、画面２９１の指定欄２９２において、軸とされた印象語「香りが良い」が指定された状態で、軸の候補とされた印象語「おなかいっぱい」が選択された場合に、画面２９１から遷移する画面の例である。
In the
画面２９１Ｂの指定欄２９２Ａでは、印象語「香りが良い」を指定するチェックが表示されている。よって、画面２９１Ｂでは、印象語「香りが良い」は、軸として表示が維持される。
In the
また、軸１１６のうち、印象語「香りが良い」以外の印象語で、最もスコアの最大値が小さい印象語は、「美味しい」である。したがって、画面２９１Ｂでは、印象語「美味しい」を印象語「おなかいっぱい」に変更した軸１１６Ｂが表示される。また、画面２９１Ｂでは、軸１１６Ａに合わせた棒グラフ１１７Ｂが表示される。
In addition, among the
さらに、画面２９１Ｂには、変更された印象語「美味しい」と、通知欄１１８において軸の候補とされていた印象語「おなかにやさしい」とを、印象語「おかないっぱい」と入れ代えることができる軸の候補として、通知欄１１８Ｂに表示させる。
Furthermore, on
このように、本実施形態によれば、軸を変更する場合に、ユーザが指定した軸を維持することができる。 Thus, according to the present embodiment, when changing the axis, the axis specified by the user can be maintained.
尚、図２９では、棒グラフの例を説明したが、レーダチャートが表示された画面においても、同様に軸の変更と指定された軸の維持を行うことができる。 In FIG. 29, although the example of the bar graph has been described, the change of the axis and the maintenance of the designated axis can be similarly performed also on the screen on which the radar chart is displayed.
（第五の実施形態）
以下に図面を参照して第五の実施形態について説明する。第五の実施形態は、軸が変更された場合に、この変更を受けて印象語マップのスコアを補正する点が第四の実施形態と相違する。よって、以下の第五の実施形態の説明では、第四の実施形態との相違点について説明し、第四の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第四の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
Fifth Embodiment
The fifth embodiment will be described below with reference to the drawings. The fifth embodiment differs from the fourth embodiment in that, when the axis is changed, the score of the impression word map is corrected in response to the change. Therefore, in the following description of the fifth embodiment, differences from the fourth embodiment will be described, and in the description of the fourth embodiment, those having the same functional configuration as the fourth embodiment will be described. The same code as the used code is given and the explanation is omitted.
図３０は、第五の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。本実施形態の検索装置２００Ｄは、インデックス記憶部２１０、印象語マップ記憶部２２０Ｂ、検索対象スコア記憶部２３０Ａ、検索処理部２４０Ｄ、ユーザ情報記憶部２７０を有する。
FIG. 30 is a diagram for explaining the function of the search device of the fifth embodiment. The
本実施形態の印象語マップ記憶部２２０Ｂは、印象語マップ２２１Ａと、補正リスト２２２とを格納する。補正リスト２２２は、印象語スコア出力部２４４Ａにおいて取得されたスコアを補正する際に参照される。
The impression word
本実施形態の検索処理部２４０Ｄは、第四の実施形態の検索処理部２４０Ｃに加え、補正リスト生成部２５２と、スコア補正部２５３とを有する。
The
補正リスト生成部２５２は、軸変更部２５１により軸が変更された場合に、軸の変更又は表示の維持に応じて、印象語スコア出力部２４４Ａから出力されるスコアを補正するための補正リスト２２２を更新していく。補正リスト２２２の詳細は後述する。
When the axis is changed by the
スコア補正部２５３は、印象語スコア出力部２４４Ａにより出力されたスコアを、補正リスト２２２に基づいて補正する。
The
本実施形態のユーザ情報記憶部２７０は、ユーザ情報２７１を格納している。ユーザ情報２７１は、検索装置２００Ｄを含む検索システムを利用するユーザを認証するための情報である。具体的には、ユーザ情報２７１は、ユーザを識別するユーザＩＤと、パスワード等である。本実施形態のユーザ情報２７１は、予め検索装置２００Ｄに与えられていても良い。
The user
次に、図３１を参照して、本実施形態の補正リスト生成部２５２の処理について説明する。図３１は、第五の実施形態の補正リスト生成部の処理を説明するフローチャートである。
Next, processing of the correction
図３１のステップＳ３１０１からステップＳ３１０５までの処理は、図２８のステップＳ２８０１からステップＳ２８０５までの処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing from step S3101 to step S3105 in FIG. 31 is the same as the processing from step S2801 to step S2805 in FIG.
検索処理部２４０Ｄは、軸の候補が変更されると、補正リスト生成部２５２により、変更を行ったユーザのユーザ情報と、軸の変更又は軸の指定に応じて、補正リスト２２２の更新を行い（ステップＳ３１０６）、処理を終了する。
When the axis candidate is changed, the
以下に、ステップＳ３１０６の処理について、さらに説明する。はじめに、軸を変更する際に、ユーザによる軸の指定が行われなかった場合について説明する。 The process of step S3106 will be further described below. First, the case where the user does not specify an axis when changing an axis will be described.
この場合、補正リスト生成部２５２は、変更の対象とされる軸を示す印象語と、この印象語のスコアから減算する値と、クエリから取得された検索語群と、ユーザ情報とを対応付けて、補正リスト２２２へ格納する。尚、変更の対象とされる軸を示す印象語とは、印象語スコア出力部２４４Ａにより軸として抽出された印象語のうち、スコアの最大値が最も小さい印象語である。
In this case, the correction
次に、軸を変更する際に、ユーザによる軸の指定が行われた場合について説明する。この場合、補正リスト生成部２５２は、ユーザにより指定された軸を示す印象語と、この印象語のスコアに加算する値と、クエリから取得された検索語群と、ユーザ情報とを対応付けて、補正リスト２２２へ格納する。
Next, the case where the user designates an axis when changing the axis will be described. In this case, the correction
以下に、図３２を参照して、本実施形態の補正リスト２２２について説明する。図３２は、第五の実施形態の補正リストの一例を示す図である。
The
本実施形態の補正リスト２２２は、情報の項目として、ユーザＩＤ、検索語群、変更点を有し、これらが対応付けられている。項目「ユーザＩＤ」の値は、ユーザを識別するためのユーザＩＤを示す。項目「検索語群」の値は、入力されたクエリから取得された検索語群を示す。項目「変更点」の値は、変更された印象語と、この印象語のスコアから減算される値、又は、ユーザに表示を維持する軸として指定された印象語と、この印象語のスコアに加算する値を示す。
The
以下の説明では、補正リスト２２２において、項目「ユーザＩＤ」の値と、その他の値とを含む情報を、補正情報と呼ぶ。また、以下の説明では、印象語のスコアに加算する値（第一の補正値）又は印象語のスコアから減算する値（第二の補正値）を、スコア補正値と呼ぶ。スコア補正値は、予め設定されて、補正リスト生成部２５２に保持されていても良い。
In the following description, in the
図３２の例では、ユーザＩＤ「０００１」を含む補正情報２２２−１では、項目「検索語群」の値が、「天然」、「素材」、「野菜」、「レストラン」であり、項目「変更点」の値が、「香りが良い」、「−０．１」である。 In the example of FIG. 32, in the correction information 222-1 including the user ID "0001", the values of the item "search word group" are "natural", "material", "vegetables" and "restaurant", and the item " The value of the change point is "good smell", "-0.1".
よって、補正情報２２２−１は、ユーザＩＤ「０００１」のユーザが入力したクエリから取得された検索語群「天然」、「素材」、「野菜」、「レストラン」で検索を行った検索結果集合データを表示させた際に、軸とされた印象語「香りが良い」が他の印象語に変更されたことを示している。また、補正情報２２２−１は、このとき、ユーザによって、軸の中に、表示を維持するように指定された印象語がなく、印象語「香りが良い」からスコア補正値である「０．１」が減算されることを示している。 Therefore, the correction information 222-1 is a set of search results obtained by searching in the search word group "natural", "material", "vegetables" and "restaurant" acquired from the query input by the user of the user ID "0001". When the data is displayed, it is indicated that the impression word “good smell” taken as the axis has been changed to another impression word. In addition, at this time, the correction information 222-1 does not have an impression word designated to maintain the display in the axis by the user at this time, and the score word “0. It shows that 1 "is subtracted.
また、図３２の補正情報２２２−２では、ユーザＩＤ「０００２」のユーザが入力したクエリから取得された検索語群「がっつり」、「中華」で検索を行った検索結果集合データを表示させ際に、ユーザによって、軸のうち、印象語「おなかいっぱい」の表示を維持するように指定されたことを示す。また、補正情報２２２−２は、印象語「おなかいっぱい」のスコアにスコア補正値である「０．１」が加算されることを示している。 In addition, in the correction information 222-2 of FIG. 32, when displaying the search result aggregation data in which the search word group “Hatsutsuri” and “Chinese food” acquired from the query input by the user of the user ID “0002” are searched. Indicates that the user has specified that the display of the impression word “full stomach” is maintained by the user. Further, the correction information 222-2 indicates that the score correction value "0.1" is added to the score of the impression word "full".
次に、図３３を参照して、本実施形態の印象語スコア出力部２４４Ａ、軸決定部２４５Ａ、スコア補正部２５３の処理について説明する。図３３は、第五の実施形態の印象語スコア出力部、軸決定部、スコア補正部の処理を説明するフローチャートである。
Next, the processes of the impression word
尚、本実施形態の検索装置２００Ｄでは、ユーザがクエリを入力する前に、ユーザ情報の入力を受け付けて、ログイン処理が行われるものとした。
In addition, in the
図３３のステップＳ３３０１とステップＳ３３０２の処理は、図２３のステップＳ２３０１とステップＳ２３０２の処理と同様であるから、説明を省略する。 The processes of step S3301 and step S3302 of FIG. 33 are the same as the processes of step S2301 and step S2302 of FIG.
ステップＳ３３０２において、印象語毎のスコアと標準偏差を取得すると、スコア補正部２５３により、補正リスト２２２に、入力されたユーザＩＤを含む補正情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ３３０３）。ステップＳ３３０３において、該当する補正情報が存在しない場合、検索処理部２４０Ｄは、後述するステップＳ３３０６へ進む。
In step S3302, when the score and standard deviation for each impression word are acquired, the
ステップＳ３３０３において、該当する補正情報が存在する場合、スコア補正部２５３は、該当する補正情報に、入力されたクエリから取得した検索語群と、検索語群が一致する補正情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ３３０７）。ステップＳ３３０７において、該当する補正情報が存在しない場合、検索処理部２４０Ｄは、後述するステップＳ３３０６へ進む。
In step S3303, when the corresponding correction information exists, the
ステップＳ３３０７において、該当する補正情報が存在する場合、スコア補正部２５３は、この補正情報の項目「変更点」の値を参照し、ステップＳ３３０２で取得した印象語毎のスコアを補正し（ステップＳ３３０５）、ステップＳ３３０６へ進む。
In step S3307, when the corresponding correction information exists, the
ステップＳ３３０６からステップＳ３３１１までの処理は、図２３のステップＳ２３０３からステップＳ２３０８までの処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing from step S3306 to step S3311 is the same as the processing from step S2303 to step S2308 in FIG.
以下に、図２４を参照して、図３３の処理を具体的に説明する。ここでは、例えば、ユーザＩＤ「０００１」のユーザが、「天然の素材や野菜を使うレストラン」というクエリを入力し、検索語群１１１Ａが取得された場合について説明する。
The process of FIG. 33 will be specifically described below with reference to FIG. Here, for example, the case where the user with the user ID “0001” inputs a query “restaurant using natural materials and vegetables” and the
この場合、検索処理部２４０Ｄは、印象語スコア出力部２４４Ａにより、単語毎印象語スコア１１３Ａを得る。このとき、スコア補正部２５３は、補正リスト２２２を参照し、ユーザＩＤ「０００１」を含む補正情報が存在するか否かを判定する。
In this case, the
ここで、補正リスト２２２には、ユーザＩＤ「０００１」を含む補正情報２２２−１が存在する（図３２参照）。したがって、スコア補正部２５３は、補正情報２２２−１の項目「検索語群」の値と、入力さたれクエリから取得した検索語群１１１Ａとが一致するか否かを判定する。
Here, correction information 222-1 including the user ID "0001" is present in the correction list 222 (see FIG. 32). Therefore, the
ここでは、両者は一致するため、スコア補正部２５３は、補正情報２２２−１の項目「変更点」を参照し、単語毎印象語スコア１１３Ａの印象語「香りが良い」と対応するスコアから０．１を減算する補正を行う。
Here, since both match each other, the
このように、本実施形態では、ユーザが一度軸となる印象語を変更したり、表示を維持する印象語を指定した場合に、この操作の履歴を補正情報としてユーザ毎に保持しておく。そして、本実施形態では、クエリから取得される検索語群が一致する場合には、この補正情報を用いて印象語のスコアを補正することで、検索結果集合データを表示させる際の項目に、ユーザの意図を反映させることができる。 As described above, in the present embodiment, when the user once changes an impression word as an axis or specifies an impression word for which display is to be maintained, the history of this operation is held as correction information for each user. Then, in the present embodiment, when the search word group acquired from the query matches, the score of the impression word is corrected using this correction information to display the search result collection data as an item: The intention of the user can be reflected.
（第六の実施形態）
以下に図面を参照して第六の実施形態について説明する。第六の実施形態は、出力軸上で印象語のスコアを変更する操作を受け付けた際に、適切な数の検索結果集合データを表示させる点が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第六の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
Sixth Embodiment
The sixth embodiment will be described below with reference to the drawings. The sixth embodiment is different from the first embodiment in that an appropriate number of search result set data are displayed when an operation to change the score of an impression word is received on the output axis. Therefore, in the following description of the sixth embodiment, differences from the first embodiment will be described, and for those having the same functional configuration as the first embodiment, the description of the first embodiment will be given. The same code as the used code is given and the explanation is omitted.
図３４は、第六の実施形態の表示例について説明する図である。図３４に示す画面３４１では、複数の出力軸３４２と、複数の検索結果集合データ３４３とが表示されている。
FIG. 34 is a view for explaining a display example of the sixth embodiment. On the
画面３４１において、出力軸３４２は、入力されたクエリに基づく検索語群と関連が強いとされた印象語を示す。
In the
また、画面３４１では、出力軸３４２とされた印象語毎に、印象語のスコアを変更するためのスケール３４４とスライダ３４５とが表示される。本実施形態では、スケール３４４上でスライダ３４５を移動させ、スライダ３４５がスケール３４４上に予め設けられた目盛り上で停止すると、印象語のスコアが、スライダ３４５が停止した位置と対応する値に変更される。印象語のスコアが変更されると、検索結果集合データ３４３は、変更後のスコアを用いた検索結果となる。
Further, on the
尚、以下の説明では、スケール上のスライダは、目盛り上において停止するものとし、スケール上に付された目盛りをスライダ停止位置と呼ぶ。また、以下の説明では、スケールにおいてスライダ停止位置が示す値（目盛り）をスライダ値と表現することがある。 In the following description, the slider on the scale is assumed to stop on the scale, and the scale attached on the scale is called the slider stop position. In the following description, the value (scale) indicated by the slider stop position in the scale may be expressed as a slider value.
検索結果集合データ３４３は、検索処理により特定された文書ＩＤが示す文書データである。画面３４１では、クエリと最も一致の度合いが高い文書データにおける、出力軸「プレミア」、「落ち着き」、「ガッツリ」のそれぞれのスコアと、複数の検索結果集合データとして抽出された他の文書データとして表示される。
The search result set
ここで、印象語のスコアが変更された場合の検索結果集合データの表示について説明する。印象語のスコアと対応する検索結果（検索結果集合データ）の数は、抽出された複数の検索結果集合データにおけるスコアの分布によって異なる。このため、スケール上でスライダを移動させてスコアの値を変更した場合、多数の検索結果集合データが抽出されたり、わずかな検索結果集合データしか抽出されなかったりする可能性がある。 Here, the display of the search result set data when the score of the impression word is changed will be described. The number of search results (search result set data) corresponding to the impression word score differs depending on the distribution of the scores in the plurality of extracted search result set data. Therefore, when the slider is moved on the scale to change the score value, a large number of search result set data may be extracted, or only a small number of search result set data may be extracted.
図３５は、印象語のスコアの変更について説明する図である。図３５（ａ）は、出力軸とされた印象語「落着き」、「ガッツリ」のそれぞれのスコアの分布を示す図である。図３５（ｂ）は、スライダが示すスコアと検索結果集合データの関係を示す図である。 FIG. 35 is a diagram for explaining the change of the score of the impression word. FIG. 35 (a) is a diagram showing the distribution of the score of each of the impression words "settling" and "guzzling" set as the output axis. FIG. 35 (b) is a diagram showing the relationship between the score indicated by the slider and the search result set data.
図３５（ａ）に示すように、印象語「落着き」は、検索結果集合データに対するスコアの偏りが小さく、印象語「ガッツリ」は、検索結果集合データに対するスコアの偏りが大きい。 As shown in FIG. 35 (a), the impression word "decision" has a small bias in the score with respect to the search result set data, and the impression word "gatsy" has a large bias in the score with respect to the search result set data.
ここで、図３５（ｂ）に示すように、例えば、スケールの始点であるスライダ停止位置（スライダ値「０」）と、スケールの終点であるスライダ停止位置（スライダ値「６」）との間に、等間隔に５つのスライダ停止位置（スライダ値「１」〜「５」）を設け、各スライダ停止位置にスライダを合わせてスコアを変更する場合を考える。 Here, as shown in FIG. 35 (b), for example, between the slider stop position (slider value “0”) which is the start point of the scale and the slider stop position (slider value “6”) which is the end point of the scale Let us consider a case in which five slider stop positions (slider values “1” to “5”) are provided at equal intervals, and the slider is adjusted to each slider stop position to change the score.
この場合、印象語「落着き」は、スコアの偏りが小さいため、スライダをどのスライダ停止位置に合わせても、ある程度の数の検索結果集合データの数が出力される。 In this case, since the impression word "decision" has a small score deviation, a certain number of search result set data is output regardless of the slider stop position.
これに対し、印象語「ガッツリ」は、スコアの偏りが大きいため、スライダ停止位置によっては、検索結果集合データがまったく出力されなかったり、多数の検索結果集合データが出力されたりする可能性がある。言い換えれば、印象語「ガッツリ」は、スケール上でスライダを移動させてスコアを変更した場合に、検索結果集合データが適切に出力されない可能性がある。 On the other hand, because the impression word "gatsuri" has a large score bias, there is a possibility that search result set data may not be output at all or many search result set data may be output depending on the slider stop position. . In other words, there is a possibility that the search result set data may not be output properly when the impression word "gatsuri" moves the slider on the scale to change the score.
そこで、本実施形態では、出力軸とされた印象語のスコアの分布を算出し、スケールにおけるスライダ停止位置とスコアの分布に応じたスコアの変動幅とを対応付ける。言い換えれば、本実施形態によれば、出力軸毎に、スコアの変動幅と対応して表示される検索結果集合データの数が所定数となるように、スケールにおける各スライダ停止位置とスコアの変動幅とを対応づけて表示させる。尚、所定数とは、一定の数であっても良いし、所定の範囲内の数であっても良い。具体的には、スコアの変動幅に対応しで表示される検索結果集合データの数を１０件としても良いし、８〜１２件としても良い。 So, in this embodiment, distribution of the score of the impression word made into the output axis is calculated, and the slider stop position in a scale and the fluctuation range of the score according to distribution of a score are matched. In other words, according to the present embodiment, the variation of each slider stop position and score on the scale is made such that the number of search result set data displayed corresponding to the variation range of the score becomes a predetermined number for each output axis. Display the display in correspondence with the width. The predetermined number may be a fixed number or a number within a predetermined range. Specifically, the number of pieces of search result set data displayed corresponding to the fluctuation range of the score may be ten, or may be eight to twelve.
本実施形態では、この対応付けを行うことで、スケール上でスライダを移動させた際に、一定数の検索結果集合データを表示させることができる。 In this embodiment, by performing this association, it is possible to display a fixed number of search result aggregate data when moving the slider on the scale.
また、本実施形態によれば、出力軸（印象語）のスコアを変更し、変更後のスコアと対応する検索結果集合データをユーザに提示する。したがって、本実施形態によれば、例えば、クエリから推定されるスコアからユーザが望む情報が得られなかった場合等には、印象語のスコアを変更した新たな検索結果をユーザに提供することができる。 Further, according to the present embodiment, the score of the output axis (impression word) is changed, and search result aggregate data corresponding to the changed score is presented to the user. Therefore, according to the present embodiment, for example, when information desired by the user can not be obtained from the score estimated from the query, a new search result in which the score of the impression word is changed is provided to the user. it can.
以下に、図３６を参照して、本実施形態の検索装置２００Ｅの機能について説明する。
図３６は、第六の実施形態の検索装置の機能を説明する図である。
The function of the
FIG. 36 is a diagram for explaining the function of the search device of the sixth embodiment.
本実施形態の検索装置２００Ｅは、検索対象インデックス記憶部２１０、印象語マップ記憶部２２０、検索対象スコア記憶部２３０Ａ、検索処理部２４０Ｅを有する。
The
本実施形態の検索処理部２４０Ｅは、入力受付部２４１、解析部２４２、検索部２４３、印象語スコア出力部２４４、軸決定部２４５、出力部２４６Ａ、インデックス生成部２４７、印象空間学習部２４８、スコア分布算出部２６０、スケール算出部２６１を有する。
The
本実施形態のスコア分布算出部２６０は、軸決定部２４５により、出力軸に決定された印象語毎に、スコアの分布を算出する。より具体的には、スコア分布算出部２６０は、軸決定部２４５により、出力軸に決定された印象語毎に、印象語スコアリスト２３１Ａにおけるスコアの分布を示すヒストグラムを生成する。
The score distribution calculation unit 260 of the present embodiment calculates the distribution of scores for each impression word determined to be the output axis by the
本実施形態のスケール算出部２６１は、スコア分布算出部２６０により算出されたスコアの分布に基づき、印象語のスコアを示すスケールに付されたスライダ停止位置と対応するスコアの変動幅を算出する。具体的には、スケール算出部２６１は、スライダ値にスコアの変動幅を対応付けた対応テーブル４１０を作成し、保持する。
The
スコア分布算出部２６０、スケール算出部２６１の処理と、対応テーブル４１０の詳細は後述する。
The processes of the score distribution calculation unit 260 and the
本実施形態の出力部２４６Ａは、対応テーブル４１０を参照して、検索結果集合データのレーダチャートを表示させる。
The
以下に、図３７を参照して、本実施形態の検索処理部２４０Ｅの処理について説明する。図３７は、第六の実施形態の検索処理部の処理を説明する第一のフローチャートである。
The processing of the
図３７のステップＳ３７０１からステップＳ３７０４までの処理は、図９のステップＳ９０１からステップＳ９０４までの処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing from step S3701 to step S3704 in FIG. 37 is the same as the processing from step S901 to step S904 in FIG.
ステップＳ３７０４において、軸決定部２４５により、クエリとの関連が明確なｎ個の印象語が抽出されて、α軸に設定されると、検索処理部２４０Ｅは、スコア分布算出部２６０により、ステップＳ３７０１で特定された複数の検索結果集合データにおける出力軸（α軸）毎のスコアの分布を算出する（ステップＳ３７０５）。
In step S3704, when the
続いて、検索処理部２４０Ｅは、スケール算出部２６１により、出力軸毎に、スライダ停止位置とスコアの変動幅とを対応付ける（ステップＳ３７０６）。
Subsequently, the
続いて、検索処理部２４０Ｅは、出力部２４６Ａにより、α軸を設定したときの印象語のスコアをスケール上の初期値に設定する（ステップＳ３７０７）。
Subsequently, the
続いて、出力部２４６Ａは、検索結果集合データを、出力軸となる印象語と対応するスケール及びスライダと共に描画し（ステップＳ３７０８）、処理を終了する。
Subsequently, the
次に、図３８を参照して、本実施形態のスコア分布算出部２６０の処理について説明する。図３８は、第六の実施形態の検索処理部の処理を説明する第二のフローチャートである。図３８では、図３７のステップＳ３７０５の処理の詳細を示している。 Next, processing of the score distribution calculation unit 260 of the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 38 is a second flowchart to explain the processing of the search processing unit of the sixth embodiment. FIG. 38 shows details of the process of step S3705 of FIG.
本実施形態のスコア分布算出部２６０は、軸決定部２４５によって決定された出力軸のうち、一つを選択し、他の出力軸のスコアを固定する（ステップＳ３８０１）。続いて、スコア分布算出部２６０は、選択した出力軸のスコアを変更する（ステップＳ３８０２）。尚、ここで、選択された出力軸のスコアは、所定間隔毎に増減されても良い。より具体的には、例えば、出力軸のスコアの最小値を０、最大値を１０とした場合、スコアを０、１、２、・・・、１０というように変更していく。
The score distribution calculation unit 260 according to the present embodiment selects one of the output axes determined by the
続いて、スコア分布算出部２６０は、選択された出力軸のスコアが変更された状態で、各出力軸のスコアと、検索結果集合データとして抽出された文書データと対応する各印象語のスコアとのベクトルマッチングを行う（ステップＳ３８０３）。具体的には、スコア分布算出部２６０は、コサイン類似度に基づくベクトルマッチングを行っても良い。尚、検索結果集合データとして、複数の文書データが抽出されているものとする。 Subsequently, in a state where the score of the selected output axis is changed, the score distribution calculation unit 260 calculates the score of each output axis, the score of each impression word corresponding to the document data extracted as the search result set data, Vector matching is performed (step S3803). Specifically, the score distribution calculation unit 260 may perform vector matching based on cosine similarity. It is assumed that a plurality of document data are extracted as search result set data.
続いて、スコア分布算出部２６０は、ベクトルマッチングの結果が所定の閾値以上となる文書ＩＤを特定し、特定された文書ＩＤの数を取得する（ステップＳ３８０４）。 Subsequently, the score distribution calculation unit 260 identifies a document ID for which the result of vector matching is equal to or greater than a predetermined threshold, and acquires the number of identified document IDs (step S3804).
続いて、スコア分布算出部２６０は、選択した出力軸のスコアを最小値から最大値まで変更したか否かを判定する（ステップＳ３８０５）。言い換えれば、スコア分布算出部２６０は、スコアの最小値から最大値までについて、所定の間隔毎に、ベクトルマッチングを行ったか否かを判定している。 Subsequently, the score distribution calculation unit 260 determines whether or not the score of the selected output axis has been changed from the minimum value to the maximum value (step S3805). In other words, the score distribution calculating unit 260 determines whether or not vector matching has been performed at predetermined intervals for the minimum value and the maximum value of the score.
ステップＳ３８０５において、スコアの最小値から最大値までについて所定の間隔毎にベクトルマッチングを行っていない場合、スコア分布算出部２６０は、ステップＳ３８０２に戻る。 In step S3805, when the vector matching is not performed at predetermined intervals for the minimum value and the maximum value of the score, the score distribution calculation unit 260 returns to step S3802.
ステップＳ３８０５において、スコア最小値から最大値までについて所定の間隔毎にベクトルマッチングを行った場合、スコア分布算出部２６０は、所定の間隔毎の文書ＩＤの数から、ヒストグラムを生成する（ステップＳ３８０６）。 In step S3805, when vector matching is performed for each predetermined interval from the score minimum value to the maximum value, the score distribution calculation unit 260 generates a histogram from the number of document IDs for each predetermined interval (step S3806). .
続いて、スコア分布算出部２６０は、全ての出力軸について、ステップＳ３８０１からステップＳ３８０６までの処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ３８０７）。尚、ここでは、スコア分布算出部２６０は、出力軸のうち、α軸について、ステップＳ３８０１からステップＳ３８０６までの処理を行ったか否かを判定しても良い。 Subsequently, the score distribution calculation unit 260 determines whether or not the processing from step S3801 to step S3806 has been performed for all output axes (step S3807). Here, the score distribution calculation unit 260 may determine whether or not the processing from step S3801 to step S3806 has been performed for the α axis among the output axes.
ステップＳ３８０７において、全ての出力軸について処理が行われていない場合、スコア分布算出部２６０は、ステップＳ３８０１に戻る。ステップＳ３８０７において、全ての出力軸について処理が行われると、スコア分布算出部２６０は、処理を終了する。 In step S3807, when the process is not performed on all the output axes, the score distribution calculating unit 260 returns to step S3801. When the process is performed on all the output axes in step S3807, the score distribution calculating unit 260 ends the process.
次に、図３９を参照して、本実施形態のスケール算出部２６１の処理について説明する。図３９は、第六の実施形態の検索処理部の処理を説明する第三のフローチャートである。図３８では、図３７のステップＳ３７０６の処理の詳細を示している。
Next, with reference to FIG. 39, the process of the
本実施形態のスケール算出部２６１は、出力軸毎に、スコアの範囲（最小値から最大値まで）と、ヒストグラムと、ヒストグラムの生成に際して取得された文書ＩＤの数Ｘを取得する（ステップＳ３９０１）。
The
続いて、スケール算出部２６１は、出力軸毎に、スケール上に付されるスライダ値（目盛り）の数Ｎを取得する（ステップＳ３９０２）。
Subsequently, the
続いて、スケール算出部２６１は、出力軸を選択し（ステップＳ３９０３）、スライダ値と対応する文書ＩＤの数が、Ｘ／Ｎとなるように、対応テーブルを作成する（ステップＳ３９０４）。
Subsequently, the
続いて、スケール算出部２６１は、全ての出力軸について、対応テーブルを作成したか否かを判定する（ステップＳ３９０５）。ステップＳ３９０５において、全ての出力軸に対して対応テーブルを作成していない場合、スケール算出部２６１は、ステップＳ３９０３に戻る。
Subsequently, the
ステップＳ３９０５において、全ての出力軸に対して対応テーブルを作成した場合、スケール算出部２６１は、処理を終了する。
If correspondence tables have been created for all output axes in step S3905, the
ここで、図４０を参照して、本実施形態のスコア分布算出部２６０とスケール算出部２６１の処理について具体的に説明する。図４０は、第六の実施形態のスコアとスライダ値との対応付けを説明する図である。図４０（ａ）は、ヒストグラムの一例を示す図であり、図４０（ｂ）はスコアとスライダ値との対応付けの例を示す図である。
Here, processing of the score distribution calculation unit 260 and the
図４０（ａ）では、横軸が出力軸「プレミア」のスコアを示しており、縦軸が、ベクトルマッチングの結果が閾値以上となった文書ＩＤの数を示す。 In FIG. 40A, the horizontal axis indicates the score of the output axis "premium", and the vertical axis indicates the number of document IDs for which the result of vector matching is equal to or greater than the threshold.
出力軸「プレミア」では、図４０（ａ）からわかるように、スコアの範囲が０〜１０であり、スコアが２〜５の間は、対応する検索結果集合データが多数存在するが、スコアが８以上である場合や２未満である場合等には、対応する検索結果集合データは、ほぼ存在しない。 On the output axis "Premier", as shown in FIG. 40A, the score range is 0 to 10, and a large number of corresponding search result set data exists between the score and 2 to 5, but the score is When the number is 8 or more, the number is less than 2, etc., the corresponding search result set data is substantially nonexistent.
したがって、本実施形態では、出力軸「プレミア」を、スケールとして表示させる場合、スライダ値（目盛り）と、文書ＩＤの数とを対応付ける。 Therefore, in the present embodiment, when the output axis "premium" is displayed as a scale, the slider value (scale) is associated with the number of document IDs.
図４０（ｂ）は、出力軸「プレミア」に関する対応テーブルの一例である。この場合、スライダ値「０」とスコア「０〜３．５」、スライダ値「１」と、スコア「３．５〜３．８」、スライダ値「２」と、スコア「３．８〜４．６」が対応付けられている。 FIG. 40 (b) is an example of the correspondence table on the output axis "premium". In this case, the slider value “0”, the score “0 to 3.5”, the slider value “1”, the score “3.5 to 3.8”, the slider value “2”, and the score “3.8 to 4 .6 "are associated with each other.
つまり、出力軸「プレミア」のスケールにおいて、スライダがスライダ値「０」の位置とされた場合には、抽出された検索結果集合データのうち、印象語「プレミア」のスコアが０〜３．５となる文書ＩＤと対応する文書データが表示される。また、出力軸「プレミア」のスケールにおいて、スライダがスライダ値「１」の位置とされた場合には、抽出された検索結果集合データのうち印象語「プレミア」のスコアが３．５〜３．８となる文書ＩＤと対応する文書データが表示される。 That is, when the slider is positioned at the slider value "0" on the scale of the output axis "premium", the score of the impression word "premium" in the extracted search result set data is 0 to 3.5. The document data corresponding to the document ID that is displayed is displayed. When the slider is positioned at the slider value “1” on the scale of the output axis “premium”, the score of the impression word “premium” in the extracted search result set data is 3.5 to 3. Document data corresponding to the document ID of 8 is displayed.
このように、本実施形態では、出力軸のスケールに付されるスライダ値とスコアの変動幅とを対応づけることで、スライダがスケール上のどのスライダ値で停止されても、出力される検索結果集合データの数を同等とすることができる。本実施形態では、出力軸全てについて、この対応付けを行い、対応テーブル４１０として保持する。 As described above, in the present embodiment, by associating the slider value attached to the scale of the output axis with the fluctuation range of the score, the search result output even if the slider is stopped at any slider value on the scale The number of aggregate data can be made equal. In the present embodiment, this correspondence is performed for all the output axes, and held as the correspondence table 410.
図４１は、第六の実施形態の対応テーブルの一例を示す図である。図４１に示す対応テーブル４１０では、出力軸「プレミア」、「隠れ家」、「ヘルシー」のそれぞれについて、スライダ値とスコアの変動幅とが対応付けられている。 FIG. 41 is a diagram showing an example of the correspondence table of the sixth embodiment. In the correspondence table 410 shown in FIG. 41, the slider value is associated with the fluctuation range of the score for each of the output axes "premium", "hidden", and "healthy".
対応テーブル４１０では、スライダ値「０」に対して、出力軸「プレミア」はスコア「０〜３．５」が対応付けられており、出力軸「隠れ家」ではスコア「０〜２．８」が対応付けられており、出力軸「ヘルシー」ではスコア「０〜２．９」が対応付けられている。 In the correspondence table 410, for the slider value "0", the score "0 to 3.5" is associated with the output axis "premium", and the score "0 to 2.8" is associated with the output axis "hidden" In the output axis “healthy”, scores “0 to 2.9” are associated.
また、対応テーブル４１０では、スライダ値「１」に対して、出力軸「プレミア」はスコア「３．５〜３．８」が対応付けられており、出力軸「隠れ家」ではスコア「２．８〜３．６」が対応付けられており、出力軸「ヘルシー」ではスコア「２．９〜３．２」が対応付けられている。 In the correspondence table 410, the output axis "premium" is associated with the score "3.5 to 3.8" with the slider value "1", and the output axis "hidden" has a score "2.8". .About.3.6 "are associated, and on the output axis" healthy ", scores" 2.9 to 3.2 "are associated.
図４２は、第六の実施形態の表示の一例を示す図である。図４２に示す画面４２１は、例えば、端末装置３００等に表示される。
FIG. 42 is a diagram showing an example of display of the sixth embodiment. The
画面４２１には、入力欄４２２と、結果表示欄４２３とが表示される。入力欄４２２は、クエリを入力するためのクエリ入力欄４２４と、検索要求を行う検索ボタン４２５と、各出力軸と対応した複数のスケール４２６とが表示されている。複数のスケール４２６上には、それぞれにスライダ４２６ａが表示されており、スケール上でスライダを移動させることで、対応する出力軸のスコアが変更される。
In the
結果表示欄４２３には、クエリ入力欄４２４に入力されたクエリに基づき特定された文書データが検索結果集合データとして表示される。図４２の例では、検索結果として、検索結果集合データ４２７、４２８、４２９が表示される。
In the
本実施形態では、複数のスケール４２６の少なくとも何れかにおいて、スライダ４２６ａが操作されてスコアが変更されると、スコアの変更に伴って、結果表示欄４２３に表示される検索結果集合データも変更される。
In the present embodiment, when the
このように、本実施形態では、クエリに基づく検索語群から推定された印象語のスコアを変更して検索を行う際に、印象語のスコアの変更に応じて適切な数の検索結果集合データを表示させることができる。 As described above, in the present embodiment, when performing a search by changing the score of the impression word estimated from the search word group based on the query, an appropriate number of search result set data is provided according to the change of the score of the impression word. Can be displayed.
尚、本実施形態では、印象語のスコアを変更するための表示形態として、スライダ値が付されたスケール上でスコアを変更する形態を説明したが、表示形態はこれに限定されない。本実施形態では、スコアの変更を受け付け、変更後のスコアと対応する検索結果集合データを表示させる形態であれば、どのような表示態様であっても良い。例えば、スコアを入力する入力欄を設け、この入力欄に対するスコアの入力によって、印象語のスコアの変更を受け付けるものとしても良い。 In the present embodiment, as the display form for changing the score of the impression word, the form in which the score is changed on the scale to which the slider value is attached has been described, but the display form is not limited thereto. In the present embodiment, any display mode may be used as long as it is a mode in which change in the score is accepted and search result aggregate data corresponding to the changed score is displayed. For example, an input field for inputting a score may be provided, and a change in the score of an impression word may be accepted by inputting the score in this input field.
また、本実施形態では、スコアの分布に偏りがある場合には、スライダで選択される範囲を限定したり、スケールの表示態様をスコアの分布に合わせた色合いで表示させても良い。 Further, in the present embodiment, when the distribution of scores is biased, the range selected by the slider may be limited, or the display mode of the scale may be displayed in a color matching the distribution of the scores.
図４３は、第六の実施形態の表示の他の例を示す図である。図４３（ａ）では、スライダで選択される範囲が限定されたスライダの表示例を示しており、図４３（ｂ）は、スコアの分布に合わせた色合いでスケールを表示させた場合の表示例を示している。 FIG. 43 is a diagram showing another example of the display of the sixth embodiment. FIG. 43 (a) shows a display example of the slider in which the range selected by the slider is limited, and FIG. 43 (b) shows a display example in the case where the scale is displayed with the color matching the distribution of the score. Is shown.
図４３（ａ）では、出力軸「プレミア」と対応するスケール４３１−１、出力軸「隠れ家」と対応するスケール４３１−２、出力軸「ヘルシー」と対応するスケール４３１−３が表示されている。 In FIG. 43A, a scale 431-1 corresponding to the output axis "premium", a scale 431-2 corresponding to the output axis "hidden", and a scale 431-3 corresponding to the output axis "healthy" are displayed. .
スケール４３１−１では、スライダで選択することができない選択不可領域４３２−１と、スライダで選択することができる選択領域４３３−１とが含まれる。この場合、スケール４３１−１は、選択不可領域４３２−１が示すスコアの範囲には、検索結果集合データが存在せず、選択領域４３３−１が示すスコアの範囲に検索結果集合データが分布していることを示している。 The scale 431-1 includes a non-selectable area 432-1 which can not be selected by the slider, and a selection area 433-1 which can be selected by the slider. In this case, the scale 431-1 has no search result set data in the range of the score indicated by the non-selectable area 432-1, and the search result set data is distributed in the range of the score indicated by the selection area 433-1. Show that.
この場合、スケール算出部２６１は、選択領域４３３−１のどの位置がスライダに選択されたとしても、出力される検索結果集合データの数が同じか、又はほぼ同数となるようにすれば良い。
In this case, the
同様に、スケール４３１−２には、選択不可領域４３２−２と選択領域４３３−２とが含まれ、スケール４３１−３には、選択不可領域４３２−３と選択領域４３３−３とが含まれる。 Similarly, the scale 431-2 includes the non-selectable area 432-2 and the selection area 433-2, and the scale 431-3 includes the non-selection area 432-3 and the selection area 433-3. .
尚、スケール４３１−１、４３１−２、４３１−３において、選択不可領域４３２−１、４３２−２、４３２−３は、選択領域４３３−１、４３３−２、４３３−３と異なる態様で表示されも良い。 In the scales 431-1, 431-2 and 431-3, the non-selectable areas 432-1, 432-2, and 432-3 are displayed in a mode different from the selected areas 433-1, 433-2, and 433-3. It is good.
本実施形態では、図４３（ａ）のように、スケールの表示態様によって、スライダにより選択されるスコアの範囲が限定されていることをユーザに視認させることができる。 In the present embodiment, as shown in FIG. 43A, the user can visually recognize that the range of the score selected by the slider is limited by the display mode of the scale.
図４３（ｂ）では、出力軸「プレミア」と対応するスケール４３４−１、出力軸「隠れ家」と対応するスケール４３４−２、出力軸「ヘルシー」と対応するスケール４３４−３が表示されている。 In FIG. 43 (b), the scale 434-1 corresponding to the output axis "premium", the scale 434-2 corresponding to the output axis "hidden", and the scale 434-3 corresponding to the output axis "healthy" are displayed. .
図４３（ｂ）の例では、各スケールにおける選択領域４３５−１、４３５−２、４３５−３において、検索結果集合データの数が多い範囲から領域から順に、赤色の濃度を高くして表示させている。 In the example of FIG. 43 (b), in the selection areas 435-1, 435-2, and 435-3 in each scale, the red density is increased and displayed in order from the area having a large number of search result set data. ing.
本実施形態では、このようにスケールを表示させることで、ユーザに対して、検索結果集合データの数が多く存在しているスコアの範囲を視認させることができる。この場合、ユーザは、他の検索結果集合データを表示させたい場合には、濃い赤色の領域をスライダで選択すれば良い。 In this embodiment, by displaying the scale in this manner, it is possible to make the user visually recognize the range of the score in which a large number of search result set data exist. In this case, the user may select a dark red area with the slider when it is desired to display other search result set data.
このように、本実施形態によれば、検索結果集合データを表示させる際の項目となる印象語と、クエリとの関連の強さを示すスコアを変更した場合でも、適切な数の検索結果集合データを出力することができる。 As described above, according to the present embodiment, an appropriate number of search result sets are obtained even when the score indicating the strength of the association with the impression word serving as the item when displaying the search result set data is changed. Data can be output.
（第七の実施形態）
以下に図面を参照して第七の実施形態について説明する。第七の実施形態は、スライダ値と対応づけるスコアの範囲を限定する点が、第六の実施形態と相違する。よって、以下の第七の実施形態の説明では、第六の実施形態との相違点について説明し、第六の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第六の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
Seventh Embodiment
The seventh embodiment will be described below with reference to the drawings. The seventh embodiment is different from the sixth embodiment in that the range of the score to be associated with the slider value is limited. Therefore, in the following description of the seventh embodiment, the differences from the sixth embodiment will be described, and for those having the same functional configuration as the sixth embodiment, the sixth embodiment will be described. The same code as the used code is given and the explanation is omitted.
図４４は、第七の実施形態のスコアとスライダ値との対応付けを説明する図である。 FIG. 44 is a diagram for explaining the correspondence between the score and the slider value according to the seventh embodiment.
図４４では、横軸が出力軸「プレミア」のスコアを示しており、縦軸が、ベクトルマッチングの結果が閾値以上となった文書ＩＤの数を示す。また、図４４の例では、出力軸「プレミア」のスコアの初期値は「６」である。初期値は、クエリと最も関連が強いとされた文書ＩＤと対応する印象語「プレミア」のスコアである。 In FIG. 44, the horizontal axis indicates the score of the output axis "premium", and the vertical axis indicates the number of document IDs for which the result of vector matching is equal to or greater than the threshold. Further, in the example of FIG. 44, the initial value of the score of the output axis "premium" is "6". The initial value is the score of the impression word “premier” corresponding to the document ID most strongly associated with the query.
そこで、図４４の例では、初期値を中心とした所定の範囲Ｈをスコアの範囲として、スライダ値と、スコアの変動幅とを対応づける。尚、所定の範囲Ｈは、予め設定されるものであって良い。 So, in the example of FIG. 44, the slider value and the fluctuation range of a score are matched by making the predetermined range H centering on an initial value into the range of a score. The predetermined range H may be set in advance.
具体的には、本実施形態では、スコアの最小値を「４」、最大値「８」として、スコア「４〜８」の範囲を、スケール上で表現する。 Specifically, in the present embodiment, the minimum value of the score is “4” and the maximum value is “8”, and the range of the scores “4 to 8” is expressed on the scale.
図４５は、第七の実施形態の検索処理部の処理を説明するフローチャートである。本実施形態のスケール算出部２６１は、出力軸毎に、スコアの範囲（最小値から最大値まで）と、ヒストグラムと、ヒストグラムの生成に際して取得された文書ＩＤの数Ｘを取得する（ステップＳ４５０１）。
FIG. 45 is a flowchart for explaining the processing of the search processing unit of the seventh embodiment. The
続いて、スケール算出部２６１は、出力軸毎に、予め設定された所定の範囲のスコアと対応する検索結果集合データの数Ｙを取得する（ステップＳ４５０２）。
Subsequently, the
図４５のステップＳ４５０３とステップＳ４５０４の処理は、図３９のステップＳ３９０２とステップＳ３９０３の処理と同様であるから説明を省略する。 The processes of steps S4503 and S4504 of FIG. 45 are the same as the processes of steps S3902 and S3903 of FIG.
続いて、スケール算出部２６１は、選択された出力軸について、スライダ値と対応する文書ＩＤの数が、Ｙ／Ｎとなるように、対応テーブルを作成する（ステップＳ４５０５）。
Subsequently, the
図４５のステップＳ４５０６の処理は、図３９のステップＳ３９０５の処理と同様であるから説明を省略する。 The processing in step S4506 in FIG. 45 is the same as the processing in step S3905 in FIG.
図４６は、第七の実施形態の対応テーブルの一例を示す図である。図４６に示す対応テーブル４６０では、スライダ値０〜５に対して、スコア４〜８が対応づけられている。
FIG. 46 is a diagram showing an example of the correspondence table of the seventh embodiment. In the correspondence table 460 illustrated in FIG. 46,
よって、本実施形態では、出力軸「プレミア」のスケールにおいて、スライダ値０〜５まで移動させても、スコアが４未満又はスコアが８より大きい検索結果集合データは出力されない。 Therefore, in the present embodiment, even if the slider value is moved to 0 to 5 on the scale of the output axis "premium", the search result set data having a score less than 4 or a score greater than 8 is not output.
本実施形態では、このように、スライダ値と対応づけるスコアの範囲を限定することで、入力されたクエリと関連の低い検索結果集合データが出力されることを抑制できる。 In this embodiment, by thus limiting the range of the score to be associated with the slider value, it is possible to suppress the output of search result set data having a low association with the input query.
開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
コンピュータによる検索方法であって、該コンピュータが、
クエリに基づき、検索語群を特定し、
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、
前記クエリより、第１特徴語群を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群を項目として用いて表示させる、検索方法。
（付記２）
前記検索結果集合データから第２特徴語群を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群及び前記第２特徴語群を項目として用いて表示させる、付記１記載の検索方法。
（付記３）
前記検索語群に含まれる単語毎に、印象語群に含まれる各印象語と前記単語との関連の強さを示す値と、前記関連の強さを示す値のばらつきを示す値とを取得し、
前記第１特徴語群に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語が含まれる場合に、前記第１特徴語群の候補となる第３特徴語群を通知する、付記１記載の検索方法。
（付記４）
前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語と、前記第３特徴語群とを対応付けて表示させる、付記３記載の検索方法。
（付記５）
前記検索語群に含まれる単語を分散表現によりベクトルに変換し、
前記ベクトルが入力されると、印象語群と、前記印象語群に含まれる各印象語と前記単語との関連の強さを示す値と、を出力する変換モデルにより、前記検索語群に含まれる単語毎に、前記各印象語との関連の強さを示す値を取得し、
前記印象語群から、前記単語毎の前記関連の強さを示す値に応じて、前記第１特徴語群を抽出する、付記１乃至４の何れか一項に記載の検索方法。
（付記６）
前記第１特徴語群は、
前記印象語群に含まれる印象語のうち、前記単語毎の前記関連の強さを示す値の最大値が大きい印象語から順に、所定個数抽出された印象語である、付記５記載の検索方法。
（付記７）
前記印象語群から、
前記第１特徴語群以外の第２特徴語群を抽出し、前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群及び前記第２特徴語群を項目として用いて表示させる、付記５又は６記載の検索方法。
（付記８）
前記印象語群に含まれる印象語のうち、前記第１特徴語群として抽出された印象語よりも、前記単語毎の前記関連の強さを示す値の最大値が小さい印象語を抽出し、
抽出された前記印象語のうち、前記単語毎の前記関連の強さを示す値の分散が大きい印象語から順に所定個数抽出された印象語を、前記第２特徴語群とする、付記７記載の検索方法。
（付記９）
前記検索対象データに含まれる文書データ毎に、前記文書データに含まれる単語群を特定し、
前記単語群に含まれる単語から変換されたベクトルと、前記変換モデルと、に基づき、前記単語毎に、前記各印象語との関連の強さを示す値を取得し、
前記単語毎の前記各印象語との関連の強さを示す値から、前記文書データと前記各印象語との関連の強さを示す値を取得し、
前記文書データが前記検索結果集合データとして取得されると、前記文書データと前記各印象語との関連の強さを示す値を参照し、前記文書データと、前記第１特徴語群とされた印象語との関連の強さを示す値を、前記項目の値として表示させる、付記５乃至８の何れか一項に記載の検索方法。
（付記１０）
前記ばらつきを示す値は、前記関連の強さを示す値の標準偏差であり、
前記第３特徴語群は、
前記印象語群のうち、前記第１特徴語群以外の印象語であって、前記関連の強さを示す値が、前記標準偏差が所定の閾値より大きい印象語の前記関連の強さを示す値から前記標準偏差を減算した値より大きくした値となる印象語である、付記９記載の検索方法。
（付記１１）
前記第３特徴語群に含まれる印象語の選択を受け付け、
前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群のうち、前記標準偏差が所定の閾値以下の印象語と、前記第３特徴語群から選択された前記印象語と、を項目として用いて表示させる、付記１０記載の検索方法。
（付記１２）
前記第１特徴語群において、表示を維持させる指定がされた印象語が存在する場合、
前記指定された印象語と、前記第３特徴語群から選択された前記印象語と、を前記項目に含める、付記１１記載の検索方法。
（付記１３）
前記表示を維持させる印象語を指定する操作を受け付けて、前記表示を維持させる印象語と、各単語との関連の強さを示す値を補正するための第一の補正値と、を対応付けて記憶部に保持させ、
前記第３特徴語群から印象語を選択する操作を受け付けて、前記第３特徴語群から選択された印象語と、各単語との関連の強さを示す値を補正する第二の補正値と、を対応付けて記憶部に保持させる、付記１２記載の検索方法。
（付記１４）
前記第１特徴語群として抽出された印象語毎に、
複数の前記検索結果集合データに対し、前記検索結果集合データと前記印象語との関連の強さを示す値の分布を算出し、
前記分布に基づき、前記印象語との関連の強さを示す値の変動幅と対応する前記検索結果集合データの数が所定数となるように、前記印象語との関連の強さを示す値を示すスケールを表示させる、付記５乃至１３の何れか一項に記載の検索方法。
（付記１５）
前記スケールには、前記印象語との関連の強さを示す値の変更を受け付けるスライダが共に表示されており、
前記スケールにおいて前記スライダが停止する位置と、前記印象語との関連の強さを示す値の変動幅とを対応付ける、付記１４記載の検索方法。
（付記１６）
前記単語毎の前記関連の強さを示す値の最大値を初期値とし、
前記スケールにおいて、前記初期値と対応する位置に前記スライダを表示させる、付記１５記載の検索方法。
（付記１７）
前記分布に基づき、
前記印象語との関連の強さを示す値の範囲の一部と、前記検索結果集合データの数とを対応付ける、付記１４乃至１６の何れか一項に記載の検索方法。
（付記１８）
クエリに基づき、検索語群を特定し、
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、
前記クエリより、第１特徴語群を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群を項目として用いて表示させる、処理を、コンピュータに実行させる検索プログラム。
（付記１９）
クエリに基づき、検索語群を特定する特定部と、
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得する検索部と、
前記クエリより、第１特徴語群を抽出する抽出部と、
前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群を項目として用いて表示させる出力部と、を有する検索装置。
In the disclosed technology, forms such as those described below can be considered.
(Supplementary Note 1)
A computer-based search method comprising:
Identify search terms based on the query,
The search result set data is obtained from the search target data using the search word group,
The first feature word group is extracted from the query,
A search method, wherein the search result set data is displayed using the first feature word group as an item.
(Supplementary Note 2)
Extracting a second feature word group from the search result set data;
The search method according to
(Supplementary Note 3)
For each word included in the search word group, a value indicating the strength of the association between each impression word included in the impression word group and the word and a value indicating the variation in the value indicating the strength of the association are acquired And
The search method according to
(Supplementary Note 4)
The search method according to
(Supplementary Note 5)
Convert the words contained in the search word group into vectors by distributed expression,
When the vector is input, the search word group is included according to a conversion model that outputs an impression word group and a value indicating the degree of association between each impression word included in the impression word group and the word. Obtain a value indicating the strength of association with each impression word for each
The search method according to any one of
(Supplementary Note 6)
The first feature word group is
The search method according to
(Appendix 7)
From the impression word group,
The second feature word group other than the first feature word group is extracted, and the search result set data is displayed using the first feature word group and the second feature word group as items, How to search for
(Supplementary Note 8)
Among the impression words included in the impression word group, an impression word having a smaller maximum value of the value indicating the strength of the association for each word is extracted than the impression word extracted as the first feature word group,
An impression word extracted a predetermined number of times in order from an impression word with a large distribution of a value indicating the strength of the relation among the words among the extracted impression words is set as the second feature word group, How to search for
(Appendix 9)
For each document data included in the search target data, a word group included in the document data is specified;
Based on the vector converted from the words included in the word group and the conversion model, a value indicating the strength of association with each impression word is acquired for each of the words,
The value indicating the degree of association between the document data and each impression word is acquired from the value indicating the degree of association between the word and the impression word.
When the document data is acquired as the search result set data, the document data and the first feature word group are referred to with reference to a value indicating the strength of the association between the document data and each of the impression words. The search method according to any one of
(Supplementary Note 10)
The value indicating the variation is a standard deviation of the value indicating the strength of the association,
The third feature word group is
An impression word other than the first feature word group in the impression word group, wherein a value indicating the strength of the relation indicates the strength of the relation of an impression word whose standard deviation is larger than a predetermined threshold value. The search method according to
(Supplementary Note 11)
Accepting a selection of impression words included in the third feature word group,
The search result set data is displayed using, as items of the first feature word group, an impression word whose standard deviation is equal to or less than a predetermined threshold and the impression word selected from the third feature word group The search method according to
(Supplementary Note 12)
In the first feature word group, when there is an impression word specified to maintain the display,
15. The search method according to
(Supplementary Note 13)
An operation for specifying an impression word for maintaining the display is received, and the impression word for maintaining the display is associated with a first correction value for correcting a value indicating the strength of association with each word Storage in the storage unit,
A second correction value for correcting a value indicating the degree of association between an impression word selected from the third feature word group and each word upon receiving an operation to select an impression word from the third
(Supplementary Note 14)
For each impression word extracted as the first feature word group,
Calculating a distribution of values indicating strength of association between the search result set data and the impression word with respect to a plurality of the search result set data;
A value indicating the degree of association with the impression word such that the number of search result set data corresponding to the variation range of the value indicating the degree of association with the impression word is the predetermined number based on the
(Supplementary Note 15)
The scale also displays a slider that receives a change in value indicating the strength of association with the impression word,
The search method according to claim 14, wherein a position at which the slider stops in the scale is associated with a fluctuation range of a value indicating strength of association with the impression word.
(Supplementary Note 16)
The maximum value of the value indicating the strength of the association for each word is taken as an initial value,
15. The search method according to
(Supplementary Note 17)
Based on the above distribution,
The search method according to any one of appendices 14 to 16, wherein part of a range of values indicating strength of association with the impression word is associated with the number of search result set data.
(Appendix 18)
Identify search terms based on the query,
The search result set data is obtained from the search target data using the search word group,
The first feature word group is extracted from the query,
A search program for causing a computer to execute processing for displaying the search result set data using the first feature word group as an item.
(Appendix 19)
An identification unit that identifies a search word group based on a query;
A search unit that acquires search result collection data from the search target data using the search word group;
An extraction unit that extracts a first feature word group from the query;
An output unit for displaying the search result set data using the first feature word group as an item.
本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The present invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes are possible without departing from the scope of the claims.
１００ 検索システム
１１１ 検索語群
１１２ 意味ベクトル
１１３ 単語毎印象語スコア
１１４、２３１印象語スコアリスト
２００、２００Ａ 検索装置
２１０ 検索対象インデックス記憶部
２１１ インデックス情報
２２０ 印象語マップ記憶部
２２１ 印象語マップ
２２２ 補正リスト
２３０ 検索対象スコア記憶部
２３１ 印象語スコアリスト
２４０、２４０Ａ 検索処理部
２４１ 入力受付部
２４２ 解析部
２４３ 検索部
２４４ 印象語スコア出力部
２４５ 軸決定部
２４６ 出力部
２４９ 候補通知部
２５０、２５０Ａ 変換モデル
２５１ 軸変更部
２５２ 補正リスト生成部
２５３ スコア補正部
３００ 端末装置
100
Claims (12)
クエリに基づき、検索語群を特定し、
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、
前記クエリより、第１特徴語群を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群を項目として用いて表示させる、検索方法。 A computer-based search method comprising:
Identify search terms based on the query,
The search result set data is obtained from the search target data using the search word group,
The first feature word group is extracted from the query,
A search method, wherein the search result set data is displayed using the first feature word group as an item.
前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群及び前記第２特徴語群を項目として用いて表示させる、請求項１記載の検索方法。 Extracting a second feature word group from the search result set data;
The search method according to claim 1, wherein the search result set data is displayed using the first feature word group and the second feature word group as items.
前記第１特徴語群に、前記ばらつきを示す値が閾値より大きい印象語が含まれる場合に、前記第１特徴語群の候補となる第３特徴語群を通知する、請求項１記載の検索方法。 For each word included in the search word group, a value indicating the strength of the association between each impression word included in the impression word group and the word and a value indicating the variation in the value indicating the strength of the association are acquired And
The search according to claim 1, wherein, when the first feature word group includes an impression word whose value indicating the variation is larger than a threshold value, a search is made for a third feature word group to be a candidate for the first feature word group. Method.
前記ベクトルが入力されると、印象語群と、前記印象語群に含まれる各印象語と前記単語との関連の強さを示す値と、を出力する変換モデルにより、前記検索語群に含まれる単語毎に、前記各印象語との関連の強さを示す値を取得し、
前記印象語群から、前記単語毎の前記関連の強さを示す値に応じて、前記第１特徴語群を抽出する、請求項１乃至４の何れか一項に記載の検索方法。 Convert the words contained in the search word group into vectors by distributed expression,
When the vector is input, the search word group is included according to a conversion model that outputs an impression word group and a value indicating the degree of association between each impression word included in the impression word group and the word. Obtain a value indicating the strength of association with each impression word for each
The search method according to any one of claims 1 to 4, wherein the first feature word group is extracted from the impression word group according to a value indicating the strength of the association for each word.
前記第１特徴語群以外の第２特徴語群を抽出し、前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群及び前記第２特徴語群を項目として用いて表示させる、請求項５記載の検索方法。 From the impression word group,
The second feature word group other than the first feature word group is extracted, and the search result set data is displayed using the first feature word group and the second feature word group as items. retrieval method.
抽出された前記印象語のうち、前記単語毎の前記関連の強さを示す値の分散が大きい印象語から順に所定個数抽出された印象語を、前記第２特徴語群とする、請求項６記載の検索方法。 Among the impression words included in the impression word group, an impression word having a smaller maximum value of the value indicating the strength of the association for each word is extracted than the impression word extracted as the first feature word group,
The second feature word group includes, as the second feature word group, impression words extracted a predetermined number of impression words sequentially from the impression word having the largest variance of the value indicating the strength of the association among the extracted impression words. Search method described.
複数の前記検索結果集合データに対し、前記検索結果集合データと前記印象語との関連の強さを示す値の分布を算出し、
前記分布に基づき、前記印象語との関連の強さを示す値の変動幅と対応する前記検索結果集合データの数が所定数となるように、前記印象語との関連の強さを示す値を示すスケールを表示させる、請求項５乃至７の何れか一項に記載の検索方法。 For each impression word extracted as the first feature word group,
Calculating a distribution of values indicating strength of association between the search result set data and the impression word with respect to a plurality of the search result set data;
A value indicating the degree of association with the impression word such that the number of search result set data corresponding to the variation range of the value indicating the degree of association with the impression word is the predetermined number based on the distribution The search method according to any one of claims 5 to 7, wherein a scale indicating is displayed.
前記スケールにおいて前記スライダが停止する位置と、前記印象語との関連の強さを示す値の変動幅とを対応付ける、請求項８記載の検索方法。 The scale also displays a slider that receives a change in value indicating the strength of association with the impression word,
The search method according to claim 8, wherein a position at which the slider stops on the scale is associated with a fluctuation range of a value indicating strength of association with the impression word.
前記スケールにおいて、前記初期値と対応する位置に前記スライダを表示させる、請求項９記載の検索方法。 The maximum value of the value indicating the strength of the association for each word is taken as an initial value,
The search method according to claim 9, wherein the slider is displayed at a position corresponding to the initial value on the scale.
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得し、
前記クエリより、第１特徴語群を抽出し、
前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群を項目として用いて表示させる、処理を、コンピュータに実行させる検索プログラム。 Identify search terms based on the query,
The search result set data is obtained from the search target data using the search word group,
The first feature word group is extracted from the query,
A search program for causing a computer to execute processing for displaying the search result set data using the first feature word group as an item.
検索対象データより、前記検索語群を用いて検索結果集合データを取得する検索部と、
前記クエリより、第１特徴語群を抽出する抽出部と、
前記検索結果集合データを、前記第１特徴語群を項目として用いて表示させる出力部と、を有する検索装置。
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An output unit for displaying the search result set data using the first feature word group as an item.
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