JP2021068111A - 電子機器、電子機器の制御方法、および制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】各キーワードの関連性を認識させた上で所望のキーワードを選択させる。【解決手段】電子機器（１）は、各キーワードに対応するドットを、ドット間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを表示させる表示処理部（１０３）と、ドットに対応するキーワードの選択を受け付ける受付部（１０４）とを備えている。【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザの嗜好に関するキーワードを選択させる電子機器等に関する。

従来から、ユーザの嗜好に関する情報を収集する技術の開発が進められている。例えば、公知のソーシャルネットワーキングサービスの中には、多数のキーワードを一覧表示してユーザに選択させ、選択されたキーワードに関する広告やニュース等の情報をそのユーザに提供するものがある。

また、下記の特許文献１には、情報が必要か否かのユーザ入力によりユーザの興味を獲得する情報フィルタ装置を用いてキーワードを取得することが記載されている。そして、得られたキーワードについて、ユーザの興味を反映した形状および大きさおよび色を持ったキーワード体を設定し、このキーワード体とキーワードをディスプレイ上に表示することが記載されている。

特開２０００−２００２９０号公報

しかしながら、多数のキーワードを一覧表示する方式では、一覧表示されている各キーワードの関連性を認識することが難しい。このため、ユーザが自身の嗜好に合ったキーワードを選択することは容易ではない。また、特許文献１の技術は、キーワードに対するユーザの興味の程度の違いを可視化するためのものであり、表示されたキーワードやキーワード体を選択することはできない。

本発明の一態様は、各キーワードの関連性をユーザに認識させた上で、当該ユーザに所望のキーワードを選択させることができる電子機器等を実現することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る電子機器は、少なくとも１つの表示装置と、少なくとも１つの記憶装置と、少なくとも１つの制御装置とを備える電子機器であって、上記制御装置は、選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを上記表示装置に表示させる処理と、上記キーワードマップに表示されている上記オブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付ける処理と、を行う構成である。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る制御装置は、電子機器を制御する制御装置であって、選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを上記表示装置に表示させる表示処理部と、上記キーワードマップに表示されている上記オブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付ける受付部と、を備えている構成である。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る電子機器の制御方法は、電子機器の制御方法であって、選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを表示装置に表示させるステップと、上記キーワードマップに表示されている上記オブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付けるステップと、を含む方法である。

本発明の一態様によれば、各キーワードの関連性をユーザに認識させた上で、当該ユーザに所望のキーワードを選択させることができるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係る電子機器およびサーバの要部構成の一例を示すブロック図である。 上記電子機器およびサーバを含む嗜好情報更新システムの概要を示す図である。 嗜好情報更新システムで行われる処理の一例を示すフローチャートである。 キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理の例を説明する図である。 キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理の他の例を説明する図である。 キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理のさらに他の例を説明する図である。 キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理のさらに他の例を説明する図である。 キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理のさらに他の例を説明する図である。

〔システム概要〕
本発明の一実施形態に係る嗜好情報更新システム５００の概要を図２に基づいて説明する。図２は、嗜好情報更新システム５００の概要を示す図である。図示のように、嗜好情報更新システム５００は、電子機器１とサーバ３とを含むシステムである。電子機器１とサーバ３は、例えばインターネット等のネットワークを介して通信可能に構成されている。なお、図２には、電子機器１を１台のみ示しているが、嗜好情報更新システム５００には複数の電子機器１を含めることができる。

電子機器１は、自機のユーザの嗜好を示す嗜好情報を用いて動作する機能を有した機器である。嗜好情報は、ユーザによる電子機器１の操作履歴等に基づいて自動で生成されると共に、ユーザが手動で追加または削除することもできる。詳細は順次説明するが、電子機器１の主な特徴点の１つは、嗜好情報の更新時の処理にある。

嗜好情報に基づいて行われる電子機器１の動作としては、例えば、ニュースや広告などの情報の提示、ユーザとの文字や音声による対話等が挙げられるが、これらの例に限られない。図２の電子機器１は、携帯型の機器（例えばスマートフォンやタブレット端末）であるが、電子機器１は、例えばデスクトップＰＣ（Personal Computer）のような据え置き型の機器であってもよい。

サーバ３は、電子機器１における嗜好情報の更新を補助する装置である。具体的には、サーバ３は、多数の文章を含むテキストコーパスを教師データとして、それらの文章に含まれる単語の特徴を学習する。そして、サーバ３は、この学習結果に基づいてキーワードマップを生成し、電子機器１はこのキーワードマップをサーバ３から取得して表示する。テキストコーパスは、ユーザの嗜好に合致するキーワードを含んだものであればよく、例えばオンラインで公開されている百科事典をテキストコーパスとして利用してもよい。

図２の例では、電子機器１はキーワードマップＭ２を表示している。キーワードマップＭ２は、ユーザの選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを所定の座標空間に配置したものである。キーワードマップＭ２におけるドットＭ２１が上記オブジェクトに対応している。つまり、キーワードマップＭ２において、１つのドットＭ２１が１つのキーワードに対応している。

また、キーワードマップＭ２では、一部のドットＭ２１に対応付けて、そのドットＭ２１に対応するキーワードＭ２２が表示されている。このように、ドットＭ２１に対応付けてキーワードＭ２２を表示することにより、そのドットＭ２１に対応するキーワードＭ２２をユーザに容易に認識させることができる。

そして、キーワードマップＭ２では、ドットＭ２１は、ドットＭ２１間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置されている。具体的には、キーワードマップＭ２では、相互に関連性の高いドットＭ２１は近傍に配置されている。例えば、「スポーツ選手Ａ」と、「スポーツ選手Ｂ」は、何れもスポーツ選手の名前であって関連性が高いため、これらのキーワードＭ２２に対応するドットＭ２１は近傍に配置されている。

キーワードマップＭ２に表示されているドットＭ２１は、電子機器１を用いて直接的または間接的に選択できるようになっており、電子機器１は、ユーザが選択したドットＭ２１に対応するキーワードＭ２２を、ユーザが選択したキーワードと特定する。

このように、電子機器１は、選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するドットＭ２１を、ドットＭ２１間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを表示させる。そして、電子機器１は、キーワードマップに表示されているドットＭ２１に対応するキーワードの選択を受け付ける。よって、各キーワードの関連性をユーザに認識させた上で所望のキーワードを選択させることができる。

そして、電子機器１は、キーワードが追加された更新後の嗜好情報に基づいて動作するので、ユーザの嗜好に適合した動作を行うことが可能になる。例えば、「スポーツ選手Ａ」と、「スポーツ選手Ｂ」が嗜好情報に追加された場合、電子機器１はこれらの選手に関するニュースをユーザに提示したり、これらの選手に関する話題をユーザとの対話に盛り込んだりすることも可能になる。

〔電子機器の構成〕
電子機器１の構成について図１に基づいて説明する。図１は、電子機器１およびサーバ３の要部構成の一例を示すブロック図である。なお、サーバ３の構成については、電子機器１の構成の後で説明する。

電子機器１は、電子機器１の各部を統括して制御する制御装置である機器制御部１０と、電子機器１が使用する各種データを記憶する記憶装置である機器記憶部１１とを備えている。また、電子機器１は、電子機器１が他の装置（具体的にはサーバ３）と通信するための機器通信部１２と、電子機器１に対するユーザの入力操作を受け付ける入力部１３と、画像を表示する表示装置である表示部１４とを備えている。なお、表示部１４と入力部１３は、タッチパネルで構成してもよい。また、表示部１４と入力部１３は、電子機器１に有線または無線で接続された、電子機器１の外部の装置であってもよい。また、機器制御部１０、機器記憶部１１、機器通信部１２、入力部１３、および表示部１４は、それぞれ複数設けられていてもよい。

機器制御部１０には、マップ取得部１０１、嗜好キーワード取得部１０２、表示処理部１０３、受付部１０４、カテゴリ特定部１０５、および嗜好情報更新部１０６が含まれている。また、機器制御部１０には、これらのブロックに加えて、嗜好情報に基づいて情報の提示や対話などの処理を行うブロックが含まれていてもよい。

マップ取得部１０１は、キーワードマップを取得する。キーワードマップは、上述のように、ユーザの選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したものである。

なお、本実施形態では、マップ取得部１０１は、サーバ３が生成したキーワードマップを取得する例を説明するが、マップ取得部１０１がキーワードマップを生成する構成としてもよい。この場合、マップ取得部１０１は、サーバ３から各キーワードの特徴情報を取得して、各キーワードの特徴情報を、二次元空間または三次元空間にプロットすることにより、キーワードマップを生成してもよい。また、各キーワードの特徴情報を生成する処理も電子機器１が行う構成としてもよく、この場合、サーバ３を介さずにキーワードマップを生成し、表示することが可能である。

嗜好キーワード取得部１０２は、ユーザの嗜好を示す語である嗜好キーワードを取得する。嗜好キーワードの取得方法は特に限定されない。例えば、嗜好キーワード取得部１０２は、電子機器１に対するユーザの操作履歴から、該ユーザの嗜好を示すと考えられるキーワードを抽出し、これを嗜好キーワードとしてもよい。例えば、嗜好キーワード取得部１０２は、ユーザが入力した検索ワードを嗜好キーワードとしてもよい。

表示処理部１０３は、上述のキーワードマップを表示部１４に表示させる処理を行う。また、詳細は後述するが、表示処理部１０３は、ユーザにキーワードを選択させるための選択オブジェクトを表示させる処理等も行う。

また、表示処理部１０３は、キーワードマップ上にオブジェクトのカテゴリを示す情報を表示させる処理を行ってもよい。この場合、キーワードマップ上の各オブジェクトを、当該キーワードマップ上の位置に応じたカテゴリに分類しておく。これにより、ユーザは、カテゴリを示す情報を参考にしてキーワードを選択することができる。なお、オブジェクトの分類方法は、キーワードマップ上の位置が近いものが同じグループに分類されるようなものであればよい。例えば、特徴情報の類似度が所定値以上のオブジェクトを同じカテゴリに分類してもよい。この分類は、例えばサーバ３の特徴情報生成部３０３が行うようにしてもよい。

受付部１０４は、キーワードマップに表示されているオブジェクト（図２の例ではドットＭ２１）に対応するキーワードの選択を受け付ける。例えば、受付部１０４は、オブジェクトを選択する操作を検出したときに、当該オブジェクトに対応するキーワードが選択されたと判定してもよい。また、例えば、受付部１０４は、当該オブジェクトに対応するキーワードを選択するための選択オブジェクトを選択する操作を検出したときに、当該選択オブジェクトに対応するキーワードが選択されたと判定してもよい。

カテゴリ特定部１０５は、キーワードマップ上で指定された範囲内のオブジェクトが属するカテゴリを特定する。カテゴリの特定については、後記「選択受付の例４」で説明する。

嗜好情報更新部１０６は、ユーザの嗜好情報を更新する。具体的には、嗜好情報更新部１０６は、嗜好キーワード取得部１０２が取得した嗜好キーワードを嗜好情報に追加する。また、嗜好情報更新部１０６は、受付部１０４が選択を受け付けたキーワードを嗜好情報に追加する。また、受付部１０４が、既に嗜好情報に含まれているキーワードの中から削除するキーワードの選択を受け付けた場合には、嗜好情報更新部１０６は、当該キーワードを嗜好情報から削除する。

〔サーバの構成〕
サーバ３の構成について図１に基づいて説明する。サーバ３は、サーバ３の各部を統括して制御するサーバ制御部３０と、サーバ３が使用する各種データを記憶するサーバ記憶部３１と、サーバ３が他の装置（具体的には電子機器１）と通信するためのサーバ通信部３２とを備えている。また、サーバ制御部３０には、学習部３０１、特徴ベクトル算出部３０２、特徴情報生成部３０３、およびマップ生成部３０４が含まれている。

学習部３０１は、多数の文章を含むテキストコーパスを教師データとして、それらの文章に含まれる単語、すなわち多数のキーワードの特徴を学習する。そして、特徴ベクトル算出部３０２は、学習部３０１の学習結果を用いて、ユーザの選択候補となるキーワードの特徴を示す特徴ベクトルを算出する。上記学習は、ユーザの選択候補となる各キーワードの特徴ベクトルを出力できるように行えばよい。例えば、学習部３０１は、所定のテキストコーパスに含まれる各文章中の単語の並び方をニューラルネットワーク等により学習してもよい。この場合、学習済みのニューラルネットワークにおける各単語に関する重み係数を、当該単語（すなわちキーワード）の特徴ベクトルとすることができる。

特徴情報生成部３０３は、ユーザの選択候補となるキーワードの特徴情報を生成する。具体的には、特徴情報生成部３０３は、特徴ベクトル算出部３０２が算出した特徴ベクトルを、二次元または三次元に低次元化して特徴情報とする。特徴ベクトル算出部３０２が算出する特徴ベクトルは多次元の情報であるが、特徴情報生成部３０３が生成する特徴情報は、二次元または三次元の情報である。このため、特徴情報は、二次元空間または三次元空間に視覚的に表示することができる。

なお、低次元化の方法は特に限定されず、例えば、特徴情報生成部３０３は、ＳＮＥ（Stochastic Neighbor Embedding）やｔ−ＳＮＥ（t-distributed SNE）等により低次元化してもよい。また、特徴ベクトル算出部３０２が二次元または三次元の特徴ベクトルを算出する構成としてもよい。この場合には、特徴ベクトルをそのまま特徴情報として二次元空間または三次元空間に視覚的に表示することができる。よって、この場合には、特徴情報生成部３０３を省略することができる。

マップ生成部３０４は、ユーザの選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを生成する。例えば、マップ生成部３０４は、特徴情報生成部３０３が生成した、各キーワードの特徴情報を、二次元空間または三次元空間にプロットすることにより、キーワードマップを生成してもよい。この場合、キーワードマップ上に表示される各キーワードに対応するドット（図２の例におけるＭ２１）が、ユーザの選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトとなる。

ここで、所定のテキストコーパスに含まれる各文章中の単語の並び方を学習した結果を用いて特徴ベクトルを算出した場合、キーワードマップにおける各ドットの位置は、上記特徴ベクトルを低次元化した特徴情報に基づいて決定される。これにより、キーワードマップでは、各キーワードの文章中での使われ方の類似性の高さが、ドット間の距離に反映される。したがって、上記の構成によれば、ユーザは、各キーワードの文章中での使われ方の類似性に基づいて、所望のキーワードを選択することができる。

なお、特徴情報生成部３０３は、各キーワードの特徴情報に基づいて、キーワードを複数のカテゴリに分類することができる。例えば、特徴情報生成部３０３は、特徴情報の類似度に基づいて上記の分類を行うことができる。そして、特徴情報生成部３０３がキーワードを分類した場合、マップ生成部３０４は、その分類結果を反映させたキーワードマップを生成してもよい。例えば、マップ生成部３０４は、各キーワードに対応するオブジェクトを、当該キーワードが分類されたカテゴリ毎に異なる色で表したキーワードマップを生成してもよい。これにより、特徴情報が類似したキーワード群に対応するオブジェクト群をユーザに認識させることができる。また、キーワードのカテゴリをサーバ３のユーザ等が決定する構成としてもよい。

〔処理の流れ（システム全体）〕
嗜好情報更新システム５００で行われる処理の流れを図３に基づいて説明する。図３は、嗜好情報更新システム５００で行われる処理の一例を示すフローチャートである。図３のＳ１１〜Ｓ１９が電子機器１の処理（電子機器１の制御方法）であり、Ｓ３１〜Ｓ３４がサーバ３の処理（サーバ３の制御方法）である。なお、図３の処理は、例えば電子機器１に対して嗜好情報を更新するための所定の操作が行われたことを契機として開始される。

Ｓ１１では、電子機器１のマップ取得部１０１が、サーバ３に対してキーワードマップの送信を要求する。そして、Ｓ３１では、サーバ３のマップ生成部３０４が、キーワードマップの送信要求を受信する。続くＳ３２では、マップ生成部３０４は、キーワードマップを電子機器１に送信する。

Ｓ１２では、電子機器１のマップ取得部１０１が、キーワードマップを受信する。また、Ｓ１３では、電子機器１の嗜好キーワード取得部１０２が、ユーザの嗜好キーワードを取得する。そして、Ｓ１４では、嗜好キーワード取得部１０２は、取得した嗜好キーワードをサーバ３に送信する。この際、嗜好キーワード取得部１０２は、電子機器１の識別情報やユーザの識別情報についてもサーバ３に送信してもよい。

Ｓ３３では、サーバ３の特徴ベクトル算出部３０２が、Ｓ１４で送信された嗜好キーワードを受信する。そして、Ｓ３４では、特徴ベクトル算出部３０２が、受信した嗜好キーワードの特徴ベクトルを特定すると共に、特徴情報生成部３０３が、当該特徴ベクトルを低次元化して特徴情報を生成し、生成した特徴情報を電子機器１に送信する。これにより、サーバ３の処理は終了する。なお、特徴情報生成部３０３は、生成した特徴情報を、電子機器１またはそのユーザの識別情報と対応付けて記録しておいてもよい。

Ｓ１５では、電子機器１の表示処理部１０３が、Ｓ３４で送信された特徴情報を受信する。そして、Ｓ１６では、表示処理部１０３は、Ｓ１２で受信したキーワードマップを表示部１４に表示させると共に、上記特徴情報をキーワードマップ上にプロットする。これにより、選択候補のキーワードに対応するドットと、ユーザの嗜好キーワードに対応するオブジェクトであるドットとが、１つのキーワードマップに表示されることになる。

Ｓ１７では、受付部１０４が、キーワードマップに表示されているドットに対応するキーワードの選択を受け付ける。最後に、Ｓ１９では、嗜好情報更新部１０６が、Ｓ１７で選択を受け付けたキーワードを嗜好情報に追加し、これにより嗜好情報が更新される。

なお、嗜好情報にキーワードを追加する場合、少なくとも上述のキーワードマップを表示させればよく、Ｓ１３〜Ｓ１５およびＳ１６における嗜好キーワードの特徴情報をプロットする処理は省略することもできる。ただし、ユーザの嗜好キーワードの特徴情報をプロットした場合、自身の嗜好キーワードと選択候補となる各キーワードとの関連性をユーザに認識させた上で、所望のキーワードを選択させることができるので好ましい。

また、Ｓ１６の処理はサーバ３のマップ生成部３０４が行う構成としてもよい。この場合、Ｓ３４ではユーザの嗜好キーワードに対応するオブジェクトであるドットを含むキーワードマップが生成される。そして、Ｓ１２、Ｓ１５、およびＳ１６の処理の代わりに、当該キーワードマップを受信する処理が行われる。

また、Ｓ１９では、嗜好情報に含まれるキーワードのうち、Ｓ１８で特定されたキーワードを削除してもよい。この場合、Ｓ１１およびＳ１２の処理は省略し、Ｓ１６では嗜好キーワードの特徴情報を所定の座標空間にプロットしたキーワードマップを表示してもよい。この場合、各キーワードの関連性をユーザに認識させた上で、当該ユーザに削除するキーワードを選択させることができる。

〔選択受付の例１〕
図３のＳ１７において、キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理の例を図４に基づいて説明する。図４は、キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理の例を説明する図である。なお、図４に示すキーワードマップＭ４は、選択候補となる各キーワードに対応するオブジェクトであるドットを三次元の座標空間に配置したものである。以下では、このようなキーワードマップを三次元マップと呼ぶ。

図４のフローチャートにおけるＳ４１では、受付部１０４が、入力部１３に対するタップ操作を待ち受けている。そして、受付部１０４は、タップ操作を検出した場合（Ｓ４１でＹＥＳ）、当該タップ操作が行われた入力面上の位置、すなわちタップ位置を表示処理部１０３に通知し、処理はＳ４２に進む。

Ｓ４２では、表示処理部１０３が、キーワードマップ上において、タップ位置を基準として１または複数のドットを特定すると共に、特定したドット（キーワード）に対応する画像を表示部１４に表示させる。例えば、図４に示すキーワードマップＭ４では、表示処理部１０３は、タップ位置Ｐの周囲に画像Ｍ４１〜Ｍ４４を表示させている。これらの画像Ｍ４１〜Ｍ４４は、当該画像Ｍ４１〜Ｍ４４に対応するドットのキーワードを示す画像であり、当該ドットをユーザに選択させるための選択オブジェクトである。

このように、キーワードの選択を受け付ける処理において、キーワードマップＭ４上の位置が指定された場合に、表示処理部１０３は、指定された位置を基準として１または複数のドットを特定する。そして、表示処理部１０３は、特定したドットに対応するキーワードをユーザに選択させるための選択オブジェクトを表示させる。これにより、指定された位置のドットに対応するキーワードをユーザに容易に選択させることができる。

なお、キーワードマップＭ４のような三次元マップにおいて位置の指定を受け付ける場合、表示されている三次元マップの上下左右方向だけではなく、奥行き方向の位置の指定も受け付けることが好ましい。例えば、受付部１０４は、タップ操作において、ユーザの指が入力部１３の入力面に触れている時間が長いほど、奥行き方向の位置が指定されたと判定してもよい。これは、選択オブジェクトや、後述する一括選択オブジェクトを表示させる際の位置指定のみならず、三次元マップからドットやキーワード等を選択する場合の処理においても同様である。

また、図４の例では、キーワードを示す画像Ｍ４１〜Ｍ４４を選択オブジェクトとしているので、キーワードの内容をユーザが認識しやすい。なお、選択オブジェクトはキーワードを示すオブジェクトであればよく、例えば文字のオブジェクトであってもよいし、文字と画像を組み合わせたオブジェクトであってもよい。

また、指定された位置を基準としてドットを特定する方法は、指定された位置の周囲のドットが特定されるような方法であればよい。例えば、表示処理部１０３は、キーワードマップにおいて、タップ位置に近い順に所定数のドットを特定してもよいし、タップ位置から所定範囲内のドットを特定してもよい。

Ｓ４３では、受付部１０４が、キーワードの選択が確定されたか否かを判定する。選択を確定する方法は特に限定されない。例えば、受付部１０４は、選択オブジェクト（図４の例では画像Ｍ４１〜Ｍ４４）を選択するユーザ操作（例えばタップ操作やダブルタップ操作）が行われた場合に、当該選択オブジェクトに対応するキーワードの選択を確定してもよい。

Ｓ４３で確定されていないと判定された場合（Ｓ４３でＮＯ）には処理はＳ４１に戻る。一方、確定されたと判定した場合（Ｓ４３でＹＥＳ）には、図４のフローチャートの処理は終了する。この後は、図３のＳ１８の処理に進む。

〔選択受付の例２〕
図３のＳ１７において、キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理の他の例を図５に基づいて説明する。図５は、キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理の他の例を説明する図である。

図５のフローチャートにおけるＳ５１では、受付部１０４が、入力部１３に対する範囲指定操作を待ち受けている。そして、受付部１０４は、範囲指定操作を検出した場合（Ｓ５１でＹＥＳ）、当該範囲指定操作が行われた入力面上の位置、すなわち指定範囲を表示処理部１０３に通知し、処理はＳ５２に進む。

Ｓ５２では、表示処理部１０３が、キーワードマップ上において、指定範囲のドットに対応するキーワードを一括選択するための一括選択オブジェクトを表示部１４に表示させる。

例えば、図５に示すキーワードマップＭ５では、指定する範囲の外縁を入力部１３の入力面上に描く操作により、指定範囲Ｍ５１が指定されている。そして、表示処理部１０３は、指定範囲Ｍ５１に対応付けて一括選択オブジェクトＭ５２を表示させている。一括選択オブジェクトＭ５２には、指定範囲Ｍ５１内の各ドットに対応するキーワードが一覧表示されていると共に、各キーワードの選択状態を切り替えるチェックボックスＭ５３が表示されている。図５に示すように、一括選択オブジェクトＭ５２を表示させる際には、チェックボックスＭ５３を全てチェック状態、すなわちキーワードを選択した状態としてもよい。これにより、ユーザは、不要なキーワードのみチェックを外し、必要な残りのキーワードを容易に選択することができる。

このように、キーワードの選択を受け付ける処理において、キーワードマップＭ５上の範囲が指定された場合に、表示処理部１０３は、指定された範囲内のオブジェクトに対応するキーワードを一括選択させるための一括選択オブジェクトを表示させてもよい。これにより、指定した範囲に対応する複数のキーワードをユーザに容易に選択させることができる。

Ｓ５３では、受付部１０４が、キーワードの選択が確定されたか否かを判定する。選択を確定する方法は特に限定されない。例えば、受付部１０４は、一括選択オブジェクトによる選択を確定させる所定の操作が行われた場合に、当該一括選択オブジェクトに対応するキーワードの選択を確定してもよい。なお、チェックボックスＭ５３を表示させた場合には、チェック状態のキーワードのみの選択を確定する。

Ｓ５３で確定されていないと判定された場合（Ｓ５３でＮＯ）には処理はＳ５１に戻る。一方、確定されたと判定した場合（Ｓ５３でＹＥＳ）には、図５のフローチャートの処理は終了する。この後は、図３のＳ１８の処理に進む。

〔選択受付の例３〕
図３のＳ１７において、キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理のさらに他の例を図６に基づいて説明する。図６は、キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理のさらに他の例を説明する図である。

図６のフローチャートにおけるＳ６１では、受付部１０４が、キーワードを指定する操作が行われたか否かを判定する。キーワードを指定する操作が行われたと判定した場合（Ｓ６１でＹＥＳ）、受付部１０４は、指定されたキーワードを表示処理部１０３に通知し、処理はＳ６２に進む。なお、キーワードの指定は、キーワードに対応するオブジェクト（キーワードマップ上のドット）を指定することによって行われてもよい。

Ｓ６２では、表示処理部１０３が、指定された上記キーワードに対応付けて、当該キーワードの類似キーワードを表示部１４に表示させる。指定されたキーワードと類似キーワードとは特徴情報が類似しており、対応するドットの位置がキーワードマップ上の所定範囲内に含まれている。

例えば、図６に示すキーワードマップＭ６では、表示処理部１０３は、キーワードＭ６１〜Ｍ６３のそれぞれに対して、類似キーワードＭ６４〜Ｍ６６を表示させている。類似キーワードＭ６４〜Ｍ６６は、ユーザが選択可能な選択オブジェクトである。

このように、表示処理部１０３は、キーワードマップ上のオブジェクトが指定された場合に、指定されたオブジェクトから所定範囲内のオブジェクトに対応するキーワードをユーザに選択させるための選択オブジェクトを表示させてもよい。これにより、指定されたオブジェクトから所定範囲内にあるオブジェクトに対応するキーワード、すなわち指定したオブジェクトと関連するキーワードをユーザに容易に選択させることができる。

この構成は、例えば、ユーザの嗜好キーワードと類似したキーワードを選択する際に好適である。この場合、Ｓ６１でユーザの嗜好キーワードが選択されたと判定された場合にのみ、Ｓ６２の処理を行うようにしてもよい。また、この場合、キーワードマップ上において、ユーザの嗜好キーワードと、その他のキーワード（嗜好情報への追加候補となるキーワード）とを識別できるように表示することが好ましい。例えば、ユーザの嗜好キーワードに対応するドットと、その他のキーワードに対応するドットとを異なる色で表示させてもよい。

Ｓ６３では、受付部１０４が、表示倍率を変更する操作が行われたか否かを判定する。ここで表示倍率を変更する操作が行われたと判定した場合（Ｓ６３でＹＥＳ）、受付部１０４は、変更後の表示倍率を特定するための情報を表示処理部１０３に通知し、処理はＳ６４に進む。そして、Ｓ６４では、表示処理部１０３が、受付部１０４から通知された情報に基づいてキーワードマップの表示倍率を変更し、処理はＳ６５に進む。

一方、表示倍率を変更する操作が検出されなかった場合（Ｓ６３でＮＯ）には、処理はＳ６５に進む。なお、図６のフローチャートでは、Ｓ６１の後にＳ６３の処理を行っているが、Ｓ６１とＳ６３の処理はキーワードマップの表示中に常時行えばよく、実行順は図示の例に限られない。

Ｓ６３とＳ６３の処理に関して、例えば図６に示すキーワードマップＭ６については、表示倍率を縮小する操作をピンチアウト操作とし、表示倍率を拡大する操作をピンチイン操作としている。この場合、変更後の表示倍率は、変更前の表示倍率と、ピンチインまたはピンチアウト操作における指のスライド量とに基づいて、受付部１０４または表示処理部１０３が決定すればよい。

Ｓ６５では、受付部１０４が、キーワードの選択が確定されたか否かを判定する。選択を確定する方法は特に限定されない。例えば、受付部１０４は、類似キーワード（図６の例ではＭ６４〜Ｍ６６）を選択するユーザ操作（例えばタップ操作やダブルタップ操作）が行われた場合に、当該類似キーワードの選択を確定してもよい。また、受付部１０４は、類似キーワード以外のキーワードやドットを選択するユーザ操作が行われた場合に、当該キーワードまたはドットに対応するキーワードの選択を確定してもよい。

Ｓ６５で確定されていないと判定された場合（Ｓ６５でＮＯ）には処理はＳ６１に戻る。一方、確定されたと判定した場合（Ｓ６５でＹＥＳ）には、図４のフローチャートの処理は終了する。この後は、図３のＳ１８の処理に進む。

〔選択受付の例４〕
図３のＳ１７において、キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理のさらに他の例を図７に基づいて説明する。図７は、キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理のさらに他の例を説明する図である。

図７のフローチャートにおけるＳ７１では、受付部１０４が、キーワードを指定する操作が行われたか否かを判定する。ここでキーワードを指定する操作が行われたと判定した場合（Ｓ７１でＹＥＳ）、受付部１０４は、指定されたキーワードを表示処理部１０３に通知し、処理はＳ７２に進む。一方、キーワードを指定する操作が検出されなかった場合（Ｓ７１でＮＯ）には、処理はＳ７３に進む。なお、キーワードの指定は、キーワードに対応するオブジェクト（キーワードマップ上のドット）を指定することによって行われてもよい。

Ｓ７２では、表示処理部１０３が、Ｓ７１で指定されたキーワード付近を拡大表示し、処理はＳ７５に進む。なお、キーワード付近を拡大表示する際には、そのキーワードに対応するドットを中心として拡大表示してもよい。また、Ｓ７５の処理は、図６のＳ６５等と同様であるから説明を省略する。

Ｓ７２の拡大表示について、例えば、図７に示す画面例では、受付部１０４は、キーワードマップＭ７におけるキーワードＭ７４「スポーツ選手Ｂ」が指定されたことに応じて、「スポーツ選手Ｂ」に対応するドット付近の領域を拡大表示している。これにより、拡大していないキーワードマップＭ７ではドットの位置が認識困難であった、類似キーワードＭ７６「スポーツ選手Ｄ」やＭ７７「球団Ａ」についても、ドットの位置が確認しやすくなっている。

Ｓ７３では、受付部１０４は、キーワードマップ上で範囲指定する操作が行われたか否かを判定する。ここで範囲指定する操作が行われたと判定した場合（Ｓ７３でＹＥＳ）、受付部１０４は、指定された範囲をカテゴリ特定部１０５に通知し、処理はＳ７４に進む。一方、範囲指定する操作が検出されなかった場合（Ｓ７３でＮＯ）には、処理はＳ７５に進む。なお、図７のフローチャートでは、Ｓ７１の後にＳ７３の処理を行っているが、Ｓ７１とＳ７３の処理はキーワードマップの表示中に常時行えばよく、実行順は図示の例に限られない。

Ｓ７４では、カテゴリ特定部１０５が、指定された範囲に含まれるドットが属するカテゴリを特定し、その後処理はＳ７５に進む。また、Ｓ７４では、カテゴリの特定結果を利用した処理をさらに行ってもよい。カテゴリを特定することにより、ユーザにカテゴリに基づいたキーワードの選択を行わせることが可能になる。

Ｓ７３およびＳ７４の処理に関して、範囲指定の方法およびカテゴリの特定結果の利用方法は特に限定されない。例えば、図７に示す画面例では、キーワードＭ７１〜Ｍ７４を指定することにより、これらのキーワードに対応するドットで囲まれる四角形の範囲を指定している。そして、当該範囲に対応するカテゴリのカテゴリ名である「カテゴリＡ」を当該範囲と対応付けて表示している。このように、カテゴリ名を表示することにより、ユーザはカテゴリを参考にしてキーワードを選択することができる。

また、表示したカテゴリ名を選択する操作が行われたときに、受付部１０４は、当該カテゴリ名のカテゴリに属する各キーワードが選択されたと判定してもよい。これにより、ユーザは、関心のあるカテゴリのキーワードを容易に一括で選択することができる。なお、表示したカテゴリ名を選択する操作が行われたときには、当該カテゴリに属するキーワードを一括選択する一括選択オブジェクトを表示させてもよい。一括選択オブジェクトは、図５の例のようなものとしてもよい。

〔選択受付の例５〕
キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理のさらに他の例を図８に基づいて説明する。図８は、キーワードの選択を受け付ける際に行われる処理のさらに他の例を説明する図である。

なお、図８のフローチャートにおける処理の前提として、サーバ３が電子機器１のユーザ以外の複数のユーザの嗜好キーワードを取得し、当該嗜好キーワードの特徴情報を生成し、それらの特徴情報をプロットしたキーワードマップを記録しているとする。また、各ユーザは、その嗜好情報に基づいて複数のユーザグループに分類されているとする。ただし、ユーザグループはサーバ３のユーザ等が決定してもよい。そして、図３のＳ１２では、マップ取得部１０１が、複数のユーザの嗜好情報が反映された上記キーワードマップを受信しているとする。また、図８の処理では、図３のＳ１６の代わりに、以下説明するＳ８１およびＳ８２の処理を行う。

Ｓ８１では、表示処理部１０３は、他のユーザの嗜好キーワードに対応するオブジェクトを含むキーワードマップを表示部１４に表示させる。これにより、電子機器１のユーザは、他のユーザの嗜好キーワードと選択候補となる各キーワードとの関連性を認識した上で、所望のキーワードを選択することができる。

また、表示処理部１０３は、電子機器１のユーザの嗜好キーワードから生成された特徴情報を、上記キーワードマップ上にプロットしてもよい。この場合、表示処理部１０３は、電子機器１のユーザの嗜好キーワードに対応するドットと、他のユーザの嗜好キーワードに対応するドットと色分け表示させる等により、識別できるようにすることが好ましい。

Ｓ８２では、表示処理部１０３は、キーワードマップ上にユーザグループ名を表示させる。続くＳ８３では、表示処理部１０３は、ユーザグループが指定されたか否かを判定する。

ユーザグループは、嗜好情報に基づいて設定されたグループであるから、同じユーザグループに属するユーザの嗜好キーワードに対応するドットは、キーワードマップ上のまとまった領域に表示される。このため、Ｓ８２において、表示処理部１０３は、各ユーザグループについて、当該ユーザグループに属するユーザの嗜好キーワードに対応するドットが集まっている領域に、当該ユーザグループのユーザグループ名を表示させる。

例えば、表示処理部１０３は、図８のような態様でユーザグループを表示させてもよい。図８に示すキーワードマップＭ８には、各ユーザグループの嗜好キーワードに対応するドットに重畳して、ユーザグループＡ〜Ｉまでの９つのユーザグループ名Ｍ８１が表示されている。

Ｓ８３の処理に関して、ユーザグループの指定方法は特に限定されない。例えば、表示処理部１０３は、タップ操作等により、表示されているユーザグループ名が指定されたときに、その名称のユーザグループが指定されたと判定してもよい。また、例えば、表示処理部１０３は、図８に示すように、領域Ｍ８２の外縁を入力部１３の入力面上に描く操作が検出されたときに、その領域Ｍ８２内のユーザグループ名のユーザグループが指定されたと判定してもよい。

Ｓ８３でユーザグループが指定されたと判定した場合（Ｓ８３でＹＥＳ）には、表示処理部１０３は、指定されたユーザグループに属するキーワード（他のユーザの嗜好キーワード）を表示する（Ｓ８４）。一方、ユーザグループが指定されなかった場合（Ｓ８３でＮＯ）には、処理はＳ８５に進む。なお、Ｓ８４ではキーワードをユーザに認識させること、および選択させることができるように表示すればよく、表示態様は特に限定されない。例えば、図５の例のような一括選択オブジェクトを表示してもよい。Ｓ８５は、図５のＳ５３と同様の処理であるから説明を省略する。

〔変形例〕
上記実施形態で説明した各処理の主体は、適宜変更することができる。例えば、サーバ３が実行する処理（機械学習、特徴ベクトルの算出、特徴情報の生成、キーワードマップの生成等）の一部または全部を電子機器１が実行する構成としてもよし、当該処理の一部を他の情報処理装置に実行させてもよい。また、電子機器１が実行する処理の一部を、サーバ３または他の情報処理装置に実行させてもよい。例えば、図３のＳ１９の処理を、電子機器１のユーザの嗜好情報を管理する情報処理装置に実行させてもよい。

〔ソフトウェアによる実現例〕
電子機器１およびサーバ３の制御ブロック（特に機器制御部１０およびサーバ制御部３０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、電子機器１およびサーバ３は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば少なくとも１つのプロセッサ（制御装置）を備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な少なくとも１つの記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

〔まとめ〕
本発明の態様１に係る電子機器１は、少なくとも１つの表示装置（表示部１４）と、少なくとも１つの記憶装置（機器記憶部１１）と、少なくとも１つの制御装置（機器制御部１０）とを備える電子機器であって、上記制御装置は、選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを上記表示装置に表示させる処理と、上記キーワードマップに表示されている上記オブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付ける処理と、を行う構成である。

上記の構成によれば、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すようにオブジェクトを配置したキーワードマップを表示させるので、各キーワードの関連性をユーザに視覚的に認識させることができる。そして、キーワードマップに表示されているオブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付けるので、ユーザはオブジェクトに対応するキーワードを選択することができる。したがって、上記の構成によれば、各キーワードの関連性をユーザに認識させた上で、当該ユーザに所望のキーワードを選択させることができる。

本発明の態様２に係る電子機器は、上記態様１において、上記制御装置は、キーワードマップを表示装置に表示させる上記処理において、ユーザの嗜好を示す嗜好キーワードに対応するオブジェクトを当該キーワードマップ上に表示させる、構成としてもよい。

上記の構成によれば、ユーザの嗜好キーワードに対応するオブジェクトもキーワードマップ上に表示されるため、ユーザは、嗜好キーワードと選択候補となる各キーワードとの関連性を認識した上で、所望のキーワードを選択することができる。例えば、ユーザは、嗜好キーワードと関連性が高いキーワードを選択することもできるし、逆に関連性が低いキーワードを選択することもできる。

本発明の態様３に係る電子機器は、上記態様１または２において、上記キーワードマップにおける各オブジェクトの位置は、所定のテキストコーパスに含まれる各文章中の単語の並び方を学習した結果に基づき算出された各キーワードの特徴ベクトルを、二次元または三次元に低次元化した特徴情報に基づいて決定されている、構成としてもよい。

上記キーワードマップでは、各キーワードの文章中での使われ方の類似性の高さが、オブジェクト間の距離に反映される。したがって、上記の構成によれば、ユーザは、各キーワードの文章中での使われ方の類似性に基づいて、所望のキーワードを選択することができる。例えば、ユーザは、文章中での使われ方が類似したキーワードを選択することもできるし、逆に文章中での使われ方が類似していないキーワードを選択することもできる。

本発明の態様４に係る電子機器は、上記態様１から３の何れか１つにおいて、上記制御装置は、オブジェクトの選択を受け付ける上記処理において、上記キーワードマップ上の位置が指定された場合に、指定された位置を基準として１または複数の上記オブジェクトを特定すると共に、特定したオブジェクトをユーザに選択させるための選択オブジェクトを上記表示装置に表示させる、構成としてもよい。この構成によれば、ユーザの所望のオブジェクトを容易に選択させることができる。

本発明の態様５に係る電子機器は、上記態様１から４の何れか１つにおいて、上記制御装置は、オブジェクトの選択を受け付ける上記処理において、上記キーワードマップ上の範囲が指定された場合に、指定された範囲内の上記オブジェクトをユーザに一括選択させるための一括選択オブジェクトを上記表示装置に表示させる、構成としてもよい。この構成によれば、指定した範囲に含まれる複数のオブジェクトをユーザに容易に選択させることができる。

本発明の態様６に係る電子機器は、上記態様１から５の何れか１つにおいて、上記制御装置は、オブジェクトの選択を受け付ける上記処理において、上記キーワードマップ上の上記オブジェクトが指定された場合に、指定されたオブジェクトから所定範囲内の上記オブジェクトに対応するキーワードをユーザに選択させるための選択オブジェクトを上記表示装置に表示させる、構成としてもよい。

上記の構成によれば、指定されたオブジェクトから所定範囲内のオブジェクト、すなわち指定されたオブジェクトに対応するキーワードと関連したオブジェクトに対応するキーワードを選択させるための選択オブジェクトを表示させる。よって、指定したオブジェクトと関連するキーワードをユーザに容易に選択させることができる。

本発明の態様７に係る電子機器は、上記態様１から６の何れか１つにおいて、上記キーワードマップ上の各オブジェクトは、当該キーワードマップ上の位置に応じたカテゴリに分類されており、上記制御装置は、上記キーワードマップ上に上記カテゴリを示す情報を表示させる処理を行う、構成としてもよい。

上記の構成によれば、キーワードマップ上の各オブジェクトは、キーワードマップ上の位置に応じたカテゴリ、すなわちキーワード間の関連性に応じたカテゴリに分類されている。そして、上記制御装置は、キーワードマップ上にカテゴリを示す情報を表示させる処理を行うので、ユーザは表示される上記情報によって、関連したキーワードに対応するオブジェクト群を認識することができる。よって、関連するオブジェクトをユーザに容易に選択させることができる。

本発明の態様８に係る電子機器は、上記態様７において、上記制御装置は、上記キーワードマップ上で指定された範囲内の上記オブジェクトが属するカテゴリを特定する処理を行う、構成としてもよい。これにより、ユーザにカテゴリに基づいたキーワードの選択を行わせることが可能になる。

本発明の態様９に係る電子機器は、上記態様１から８の何れか１つにおいて、上記制御装置は、他のユーザの嗜好を示す嗜好キーワードに対応するオブジェクトを含む上記キーワードマップを表示させる、構成としてもよい。

上記の構成によれば、他のユーザの嗜好キーワードに対応するオブジェクトもキーワードマップ上に表示されるため、ユーザは、他のユーザの嗜好キーワードと選択候補となる各キーワードとの関連性を認識した上で、所望のキーワードを選択することができる。例えば、ユーザは、他のユーザの嗜好キーワードと関連性が高いキーワードを選択することもできるし、逆に関連性が低いキーワードを選択することもできる。

本発明の態様１０に係る制御装置（機器制御部１０）は、電子機器を制御する制御装置であって、選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを上記表示装置に表示させる表示処理部１０３と、上記キーワードマップに表示されている上記オブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付ける受付部１０４と、を備えている構成である。この制御装置によれば、態様１の電子機器と同様の作用効果を奏する。

本発明の態様１１に係る電子機器の制御方法は、電子機器の制御方法であって、選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを表示装置に表示させるステップと、上記キーワードマップに表示されている上記オブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付けるステップと、を含む方法である。この制御方法によれば、態様１の電子機器と同様の作用効果を奏する。

本発明の各態様に係る電子機器は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記電子機器が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記電子機器をコンピュータにて実現させる電子機器の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。

１ 電子機器
１０ 機器制御部（制御装置）
１１ 機器記憶部（記憶装置）
１４ 表示部（表示装置）
１０３ 表示処理部
１０４ 受付部
Ｍ２ キーワードマップ、Ｍ２１ ドット（オブジェクト）、Ｍ２２ キーワード
Ｍ４ キーワードマップ、Ｍ４１〜Ｍ４４ 画像（選択オブジェクト）
Ｍ５ キーワードマップ、Ｍ５２ 一括選択オブジェクト
Ｍ６ キーワードマップ、Ｍ６１〜Ｍ６３ キーワード、Ｍ６４〜Ｍ６６ 類似キーワード（選択オブジェクト）
Ｍ７ キーワードマップ、Ｍ７１〜Ｍ７４ キーワード、Ｍ７４〜Ｍ７６ 類似キーワード（選択オブジェクト）
Ｍ８ キーワードマップ

Claims (12)

1. 少なくとも１つの表示装置と、少なくとも１つの記憶装置と、少なくとも１つの制御装置とを備える電子機器であって、
   上記制御装置は、
   選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを上記表示装置に表示させる処理と、
   上記キーワードマップに表示されている上記オブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付ける処理と、
   を行うことを特徴とする電子機器。
2. 上記制御装置は、キーワードマップを表示装置に表示させる上記処理において、ユーザの嗜好を示す嗜好キーワードに対応するオブジェクトを当該キーワードマップ上に表示させる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
3. 上記キーワードマップにおける各オブジェクトの位置は、所定のテキストコーパスに含まれる各文章中の単語の並び方を学習した結果に基づき算出された各キーワードの特徴ベクトルを、二次元または三次元に低次元化した特徴情報に基づいて決定されている、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の電子機器。
4. 上記制御装置は、キーワードの選択を受け付ける上記処理において、上記キーワードマップ上の位置が指定された場合に、指定された位置を基準として１または複数の上記オブジェクトを特定すると共に、特定したオブジェクトに対応するキーワードをユーザに選択させるための選択オブジェクトを上記表示装置に表示させる、
   ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の電子機器。
5. 上記制御装置は、キーワードの選択を受け付ける上記処理において、上記キーワードマップ上の範囲が指定された場合に、指定された範囲内の上記オブジェクトに対応するキーワードをユーザに一括選択させるための一括選択オブジェクトを上記表示装置に表示させる、
   ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の電子機器。
6. 上記制御装置は、キーワードの選択を受け付ける上記処理において、上記キーワードマップ上の上記オブジェクトが指定された場合に、指定されたオブジェクトから所定範囲内のオブジェクトに対応するキーワードをユーザに選択させるための選択オブジェクトを上記表示装置に表示させる、
   ことを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の電子機器。
7. 上記キーワードマップ上の各オブジェクトは、当該キーワードマップ上の位置に応じたカテゴリに分類されており、
   上記制御装置は、上記キーワードマップ上に上記カテゴリを示す情報を表示させる処理を行う、
   ことを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の電子機器。
8. 上記制御装置は、上記キーワードマップ上で指定された範囲内の上記オブジェクトが属するカテゴリを特定する処理を行う、
   ことを特徴とする請求項７項に記載の電子機器。
9. 上記制御装置は、他のユーザの嗜好を示す嗜好キーワードに対応するオブジェクトを含む上記キーワードマップを表示させる、
   ことを特徴とする請求項１から８の何れか１項に記載の電子機器。
10. 電子機器を制御する制御装置であって、
    選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを表示装置に表示させる表示処理部と、
    上記キーワードマップに表示されている上記オブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付ける受付部と、
    を備えていることを特徴とする制御装置。
11. 電子機器の制御方法であって、
    選択候補となる各キーワードにそれぞれ対応するオブジェクトを、オブジェクト間の距離がキーワード間の関連性の高さを示すように配置したキーワードマップを表示装置に表示させるステップと、
    上記キーワードマップに表示されている上記オブジェクトに対応するキーワードの選択を受け付けるステップと、
    を含むことを特徴とする電子機器の制御方法。
12. 請求項１０に記載の制御装置としてコンピュータを機能させるための制御プログラムであって、上記表示処理部および上記受付部としてコンピュータを機能させるための制御プログラム。

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