JP4247284B2 - 情報検索装置、情報検索方法及び情報検索プログラム - Google Patents

Description

本発明は情報検索装置、情報検索方法及び情報検索プログラムに関する。

ユーザに情報を提示し、この提示された情報に対するユーザのアクションを処理するには、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）と呼ばれる技術が用いられる。一般的なＧＵＩでは、マウスなどのポインティングデバイス（指示装置）をユーザが操作して画面上のオブジェクトを指し示すと、このオブジェクトに対するアクションの一覧を表すメニュー画面を表示できる。ユーザがこのメニュー画面から所望の項目を選択すると、この項目に対するアクションが実行される。特にＧＵＩにおけるコンテクストメニューと呼ばれる技術では、対象となるデータの形式によって選択可能な操作を限定してメニュー表示することができ、ユーザによるアクションの指示を簡易にしている。

ＧＵＩに関連する技術は種々提案されている。例えば、ユーザが閲覧文書中でマーキングしたキーワードの意味からユーザの意図を推定し、このユーザの意図に沿うように複数の候補から限定された項目のメニューを提示する技術がある（例えば特許文献１参照）。同特許文献１において、メニューとして提示される項目の順序は予め定められている。
特開２００６−６５７５４号公報

例えば提示対象の項目が多数にのぼるようなとき、ユーザが頻繁に選択するような項目がメニューにおいて下位の不特定な位置に表示されてしまうと、所望とする項目をユーザが探し出すのに時間がかかり、操作が煩雑となってしまうという問題点がある。このような操作の煩雑さは、連携する複数のメニューから項目を選択するような場合、特に顕著となる。

そして本発明は、指定されたキーワードと、メニュー上で選択された項目とに従って情報検索を行う情報検索装置において上記問題を解決すべくなされたものであり、かかる情報検索の操作性の向上を図った情報検索装置、情報検索方法及び情報検索プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一観点に係る情報検索装置は、複数のキーワードと該複数のキーワードの各々が持つ複数の意味項目とを関連付けて記憶する第１のデータベースと、複数の意味項目と、該複数の意味項目の各々に対応する複数の検索対象項目と、指定された指定キーワードと共に情報検索部に渡される追加キーワードとを記憶する第２のデータベースと、前記指定キーワードで前記第１のデータベースを検索することにより、前記指定キーワードの複数の意味項目を推定する第１の推定部と、推定された前記複数の意味項目の各々に対応する複数の検索対象項目を前記第２のデータベースから探索する探索部と、推定された前記複数の意味項目を表す第１の表示メニューを表示し、該第１の表示メニュー上で選択された意味項目に対応する複数の検索対象項目を表す第２の表示メニューを表示する表示部と、前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目とを含む選択履歴を保存する履歴保存部と、前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目に対する、前記第２の表示メニュー上での検索対象項目の選択傾向を前記選択履歴から推定する第２の推定部と、前記選択傾向に基づいて前記複数の検索対象項目の順位付けを行う順位付け部と、を具備し、前記表示部は、前記順位付けに従って前記複数の検索対象項目を並べて前記第２の表示メニューに表示する。

本発明によれば、ユーザに提示される検索対象のメニューはユーザの利用履歴に基づいて適切にランキングされているため、ユーザはメニューの上位にあるものを選ぶだけで所望の情報を検索できるようになる。このため、メニューにおける検索対象の選択の繁雑さ軽減されることになる。

一実施形態に係る情報検索システムのブロック図を図１に示す。この情報検索システムは、辞書／ルールベース１、キーワードの意味を推定する第１の推定部（意味推定部）２、検索対象知識ベース３、検索対象を探索する探索部４、検索対象の選択履歴を保存する保存部５、検索対象の選択傾向を推定する第２の推定部６、検索対象のランキング部７、制御部８、ディスプレイ９、ポインティングデバイス１０、及び情報検索部１１から構成される。

辞書／ルールベース１は、意味推定部２がキーワードの意味を推定する際に用いられ、複数のキーワードと該複数のキーワードの各々が持つ複数の意味項目（以下、単に「意味」という）とを関連付けて記憶するデータベースである。

意味推定部２は、ユーザが指定又は選択したキーワードで辞書／ルールベース１を検索することにより、キーワードの複数の意味を推定する。意味推定部２による推定結果はメニュー化され、制御部８により、ディスプレイ９を介してユーザに提示される。図２では、ユーザがディスプレイ９に表示されている文書で「川崎」というキーワードをポインティングデバイス１０で選択した場合、「川崎」というキーワードの意味が「地名」「人名」「駅名」「会社名」のいずれかであることを意味推定部２が推定し、その推定結果２０をユーザに提示している例を示している。

検索対象知識ベース３は、複数の意味と該複数の意味の各々に対応する複数の検索対象項目（以下、単に「検索対象という」）とを記憶するデータベースである。より具体的には、キーワードの意味、検索対象、追加キーワードの組合せを格納している知識ベースである。

検索対象探索部４は、意味推定結果からユーザが選択したキーワードの意味に関連する検索対象をあらかじめ構築した検索対象知識ベース３から探索する。検索対象の探索結果はメニュー化され、制御部８により、ディスプレイ９を介してユーザに提示される。

図２は、ユーザがキーワード「川崎」の意味として「駅名」が適切であると見なして選択したところ、キーワードの意味が「駅名」の場合には、「周辺地図を見る」「時刻表を見る」「飲食店を探す」「駅構内案内図を見る」「ホテルを探す」「天気予報を見る」「銀行を探す」「バス乗り場を探す」「タクシー乗り場を探す」「映画館を探す」「コンビニエンスストアを探す」などの検索対象があることをシステムが判定し、ユーザに提示している例を示している。

制御部８はシステムとユーザとのインタラクションを制御する主体であって、例えばＣＰＵ等である。ディスプレイ９は文書を表示したり、ユーザがポインティングデバイス１０を用いて選択したキーワードの意味のコンテクストメニューや当該キーワードの検索対象のコンテクストメニューを表示したりする。

ポインティングデバイス１０は、ユーザがこれを例えば手で操作することにより、閲覧文書中のキーワードを選択したり、システムから提示されるキーワードの意味のコンテクストメニューから適切なものを選択したり、システムから提示されるキーワードの検索対象のコンテクストメニューから適切なものを選択したりすることを可能とするための指示手段に相当する。

情報検索部１１は、検索対象の探索結果からユーザが選択した検索対象に基づいて既存の検索エンジンや検索サービスに情報検索を要求するとともに検索結果を得る。図２の場合に、ユーザは検索対象２１として「ホテルを探す」を選んだ場合には、情報検索部１１は、ユーザが選択したキーワード「川崎」に「ホテル」というキーワードを追加して、既存の検索エンジンに検索要求を出す。そして、情報検索部１１は、当該検索エンジンの検索結果を受け取る。当該検索結果は、制御部８により、ディスプレイ９を介してユーザに提示される。

検索対象選択履歴保存部５は、ユーザによる検索対象の選択履歴を保存する。具体的には、キーワードの意味のコンテクストメニュー上で選択された意味と、キーワードの検索対象のコンテクストメニュー上で選択された検索対象とを含む選択履歴を保存する。

検索対象選択傾向推定部６は、検索対象のコンテクストメニューにおける選択履歴から、キーワードの意味ごとにユーザが選択した検索対象の頻度を計数し、キーワードの意味ごとにユーザの検索対象の選択傾向を推定する。

検索対象ランキング部７は、検索対象選択傾向推定部６で得られた結果に基づいて、キーワードの意味ごとに検索対象をランキング（順位付け）する。当該ランキング結果は、制御部８により検索対象のコンテクストメニューとしてメニュー化され、ディスプレイ９を介してユーザに提示される。

システムとユーザのインタラクションの概要を図３を参照しながら説明する。

［インタラクションの概要１］
ステップ１：ユーザは、ディスプレイ９上で閲覧している文書においてキーワードを選択する（図３の（１））。

ステップ２：制御部８は、ユーザが選択したキーワードを意味推定部２（図３の（２））に送る。次に、意味推定部２が推定したキーワードの意味のリストを受け取ると共に、意味のリストをメニュー化し、ディスプレイ９を介してユーザに提示する（図３の（３））。

ステップ３：ユーザは、ディスプレイ９に表示されたキーワードの意味のメニューのうち、情報検索を行う上で適切な意味を選択する。

ステップ４：制御部８は、ユーザが選択したキーワードの意味を検索対象探索部４に送る。次に、検索対象探索部４が探索した検索対象（図３の（４））のリストを受け取ると共に、検索対象のリストをメニュー化し、ディスプレイ９を介してユーザに提示する（図３の（５））。

ステップ５：ユーザは、ディスプレイ９に表示された検索対象のメニュー上で、適切な検索対象を選択する。

ステップ６：制御部８は、ユーザが選択した検索対象を情報検索部１１に送る。これにより情報検索部１１が求めた検索結果をディスプレイ９を通じてユーザに提示する（図３の（６））。

図３に示されるインタラクションの例をユーザ操作の観点から説明する。ユーザは、Webブラウザやメーラーで委員会開催案内を見ているものとする。そこで、委員会の開催場所への地図が知りたくなり、文中のＴ社をポインティングデバイス１０で選んだとする（上記ステップ１）。本実施形態の情報検索システムは、ユーザが選択したキーワードの意味を「企業」と判定し、「企業・組織」をメニュー化してユーザに提示する（上記ステップ２）。ユーザは、この提示された意味を選択する（上記ステップ３）。そうすると、ユーザが選択したキーワードの意味「企業・組織」に基づいて検索対象知識ベース３を探索して検索対象をリストアップすると共に、検索対象のリストをメニュー化してユーザに提示する（上記ステップ４）。ユーザはＴ社の地図について知りたいので、このようにして提示されたメニューの中から「地図を探す」という検索対象を選ぶことになる（上記ステップ５）。システムは、ユーザが選んだ検索対象に対応する検索対象知識に基づいて、ユーザが選択したキーワード「Ｔ社」に追加キーワード「地図」を加えて情報検索エンジンに検索要求を出し、検索エンジンから検索結果を受け取ることになる（上記ステップ６）。

本実施形態の情報検索システムは、連携する複数のメニューによって検索対象を絞りながら情報検索を行う仕組みに加え、さらに検索対象をランキングする機能を備える。

ユーザとシステムとのインタラクション、ならびにシステム内の動作は次のようになる。

［インタラクションの概要２］
ステップ１：ユーザは、ディスプレイ９上で閲覧している文書においてキーワードを選択する。

ステップ２：制御部８は、ユーザが選択したキーワードを意味推定部２に送り、意味推定部２が推定したキーワードの意味のリストを受け取ると共に意味のリストをメニュー化し、ディスプレイ９を介してユーザに提示する。

ステップ３：ユーザは、ディスプレイ９に表示されたキーワードの意味のうち、検索を行う上で適切な意味を選択する。

ステップ４’：制御部８は、まず、ユーザが選択したキーワードの意味を検索対象探索部４に送る。次に、検索対象探索部４が探索した検索対象を検索対象ランキング部７に送り、検索対象のランキング結果を検索対象ランキング部７から受け取る。そして、検索対象のランキング結果をメニュー化すると共に、ディスプレイ９を介してユーザに提示する。

ステップ５’：ユーザは、ディスプレイ９に表示された検索対象のうちユーザにとって適切な検索対象を選択する。このとき、システムはユーザが選んだ「キーワードの意味」と「キーワードの意味における検索対象」を検索対象選択履歴保存部５で履歴情報として保存する。

ステップ６：制御部８は、ユーザが選択した検索対象を情報検索部１１に送り、情報検索部１１が出力する検索結果をユーザに提示する。

以上から、インタラクションの概要２では、インタラクションの概要１と比較した場合、前記ステップ４に対応する前記ステップ４’と前記ステップ５に対応する前記ステップ５’が異なっていることが分かる。

本システムは、システム自らが定めたある一定のタイミング、ユーザが設定したある一定のタイミング、もしくは、ユーザが望んだタイミングで検索対象選択履歴保存部５に保存されている情報に基づき、検索対象選択傾向推定部６がユーザの意味選択と検索対象選択の統計的な傾向を計算するように構成されている。

以下では、検索対象選択履歴保存部５、検索対象選択傾向推定部６、検索対象ランキング部７の動作について説明する。

（検索対象選択履歴保存部５の動作）
検索対象選択履歴保存部５では、当該情報検索システムが初めてユーザにより使用された時点から継続して、ユーザの検索対象選択履歴を保持する。このとき、各履歴は、（m，s，t）の組合せで表現され、当該履歴は選択された時間に基づいて時系列に保存されるものとする。すなわち、選択イベントが生じたら、履歴テーブルHに（m, s, t）を格納していくこととする。ここで、mをキーワードの意味種別、sを検索対象種別、tを時間、H[k]（k=1,2,.....）を履歴テーブルとする。履歴テーブルの具体例を図５に示す。

（検索対象選択傾向推定部６の動作）
検索対象選択傾向推定部６では、以下に示す３種類の検索対象のユーザ選択傾向が推定されるものとする。

・単独検索対象の短期的な選択傾向
ユーザがキーワードを選択した時点から２４時間以内の検索対象選択頻度m_i-C1-s_jを意味ごとに収集し、意味ごとに頻度数の降順に検索対象をソートする。ここで、m_i(i=1,2,...NM)をi番目の意味種別、s_j(j=1,2,...NS)をj番目の検索対象の種別、m_i-C1-s_jを意味m_iにおける検索対象s_jの短期的頻度、NMを意味の総数、NSを検索対象の総数とする。以下に単独検索対象の短期的選択傾向を求める手順を示す。

単独検索対象の短期的な選択傾向を求める手順：
ステップ(a-1)：短期的検索対象頻度テーブルC1[NM][NS]と短期的意味頻度テーブルC_M1[NM]を用意する。

ステップ(a-2)：短期的検索対象頻度テーブルC1[NM][NS]と短期的意味頻度テーブルC_M1[NM]を初期化する。

ステップ(a-3)：それぞれのキーワードの意味に番号を付与し、意味と番号の対応関係を表す意味テーブルM[NM]を用意する。この場合、M[i]に意味mを入力することになる。

ステップ(a-4)：各検索対象に番号を付与し、検索対象と番号の対応関係を表す検索対象テーブルS[NS]を用意する。この場合S[j]に検索対象sを入力することになる。

ステップ(a-5)：検索対象の選択履歴から一つの履歴を選択する。

ステップ(a-6)：当該履歴の時間tが、ユーザがキーワードを選択した時間からT時間以内であるかどうかを判定する。この時間Tはシステム設計者によりあらかじめ定められた時間（例えば24時間）でもよいし、ユーザが設定した時間でもよい。

ステップ(a-7)：当該時間tがT時間よりも前である場合にはステップ(a-5)に戻る。

ステップ(a-8)：当該履歴の意味mにより意味テーブルMを探索して意味の番号iを求める。この場合、M[i]=mならば、iが対応する番号であると見なすことができる。

ステップ(a-9)：当該履歴の検索対象sにより検索テーブルSを探索して検索対象の番号jを求める。この場合、S[j]=sならば、jが対応する番号であると見なすことができる。

ステップ(a-10)：C1[i][j]の頻度値に1を加える。また、C_M1[i]の頻度値に1を加える。

ステップ(a-11)：ステップ(a-5)に戻る。

・単独検索対象の長期的な選択傾向
ユーザが初めて当該情報検索システムを利用した時点からの検索対象選択頻度m_i-C2-s_jを意味ごとに収集し、意味ごとに頻度数の降順に検索対象をソートする。ここで、m_i(i=1,2,...NM)を意味の種別、s_j(j=1,2,...NS)を検索対象の種別、m_i-C2-s_jを意味m_iにおける検索対象s_jの長期的頻度、NMを意味の総数、NSを検索対象の総数とする。

以下に単独検索対象の短期的選択傾向を求める手順を示す。

単独検索対象の長期的な選択傾向を求める手順：
ステップ(b-1)：長期的検索対象頻度テーブルC2[NM][NS]とC_M2[NM]を用意する。

ステップ(b-2)：長期的検索対象頻度テーブルC2[NM][NS]とC_M2[NM]を初期化する。

ステップ(b-3)：前記ステップ(a-3)と同様である。

ステップ(b-4)：前記ステップ(a-3)と同様である。

ステップ(b-5)：履歴テーブルから一つの履歴を選択する。

ステップ(b-6)：当該履歴の意味mにより意味テーブルMを探索して意味の番号iを求める。この場合、M[i]=mならば、iが対応する番号であると見なすことができる。

ステップ(b-7)：当該履歴の検索対象sにより検索対象テーブルSを探索して検索対象の番号jを求める。この場合、S[j]=sならば、jが対応する番号であると見なすことができる。

ステップ(b-8)：C2[i][j]の頻度値に1を加える。また、C_M2[i]の頻度値に1を加える。

ステップ(b-9)：ステップ(b-5)に戻る。

・検索対象の共起的な選択傾向
「検索対象Aが選択された直後に検索対象Bが選択された」、「検索対象Aが選択された直後に検索対象Bが選択され、その直後に検索対象Cが選択された」のように時系列的に共起する検索対象の組合せに関するユーザ選択頻度をユーザが初めて当該情報検索システムを利用した時点から保持する。これは、ユーザが初めて当該情報検索システムを利用した時点からの、時系列に共起する検索対象の組合せに関するN-グラムを作成することと等価である。

以下に、図６のフローチャートを用いて、ユーザが選択した検索対象のN-グラムを作成する手順を示す。

検索対象のN-グラムの作成手順：
ステップ(c-1)：キーワードの意味と検索対象の組合せに対してラベル番号を付与する。このとき、同じ検索対象であっても意味が異なれば、異なるラベル番号を付与するものとする。このため、ラベル番号テーブルL[NM][NS]を用意し、Lにラベル番号を設定する。ラベル番号は昇順の自然数とする。例えば、L[駅名][周辺地図を見る]=1のように、意味と検索対象の組合せに自然数を割り当てることとする。

ステップ(c-2)：履歴テーブルHの各履歴(m, s, t)において、それぞれの履歴の意味mと検索対象sの組合せによりラベル番号テーブルLを探索して、当該履歴に該当するラベル番号を付与する。このとき、まず、当該履歴の意味mによりテーブルMを探索して意味の番号iを求め、次に、当該履歴の検索対象sによりテーブルSを探索して検索対象の番号jを求め、L[i][j]から当該履歴のラベル番号を求める。

ステップ(c-3)：ステップ(c-2)を履歴テーブルHのすべての履歴に適用して、H[0]から最新の履歴までのラベル番号を検出し、それらを順に並べることによりラベル番号列αを生成する。このとき、ラベル番号列αの長さをl_αとする。

ステップ(c-4)：長さｌ_αのラベル番号列αを一つの番号列と見なすとともに、番号列の先頭から番号を1つずつ取り去った番号列を順次作成して、ｌ_α個の番号列（ラベル番号部分列））を生成する。

ステップ(c-5)：ステップ(c-4)で作成したl_α個の番号列はそれぞれラベル番号（すなわち自然数）で構成されているので、これらの番号列を番号の昇順に並べ替える。

ステップ(c-6)：ステップ(c-5)で並べ替えた番号列群において、隣接する番号列間で先頭からいくつまでの番号が同じ番号であるかを調べ、同じ番号の個数をそれぞれの番号列で付加情報β[q] (q=1,2,...l_α)として保持する。

ステップ(c-7)：ステップ(c-5)で並べ替えた番号列群において、先頭の番号列から順に、各番号列の先頭からN個までの番号が共通しており、βに格納されている数値がN以下になるまでカウントする。このカウント値がN個の番号のN-グラム頻度であると見なすことができるので、新しいN個の番号が検出されるごとに、（番号、N-グラム頻度）をN-グラムデータGN[p] (p=1,2,.....)として保持する。

（検索対象ランキング部７の動作）
ユーザが、意味推定部２で推定したキーワードの意味に基づいてキーワードの意味が決定されると、制御部８により、キーワードの意味が検索対象探索部４に送られる。検索対象探索部４では、キーワードの意味を用いて検索対象知識ベース３から当該意味に対応する検索対象を探索する。

このようにして探索された検索対象が図２のように複数個あった場合には、検索対象選択傾向推定部６で得られた結果に基づいて、検索対象のランキングを行う。検索対象のランキングとして、単独検索対象の短期的な選択傾向を考慮する場合、単独検索対象の長期的な選択傾向を考慮する場合、検索対象の共起的な選択傾向を考慮する場合の３つのケースが考えられる。

単独検索対象の短期的な選択傾向を考慮する場合のランキング手順：
ステップ(d-1)：キーワードの意味mに基づいて、前記意味テーブルMからキーワードの番号iを調べる。

ステップ(d-2)：検索対象探索部４で探索した検索対象の種別sに基づいて、前記検索対象テーブルSから検索対象の番号jを調べる。

ステップ(d-3)：前記短期的検索対象頻度テーブルC1から、C1[i][j]の値を検出して、当該検索対象の頻度値を得る。

ステップ(d-4)：検索対象探索部４で探索したすべての検索対象に対してステップ(d-2)とステップ(d-3)を適用して、各検索対象の頻度値を得る。

ステップ(d-5)：ステップ(d-4)で得た検索対象の頻度値に基づいて、検索対象探索部４で探索した検索対象を頻度値の降順に並べ替える。

単独検索対象の長期的な選択傾向を考慮する場合のランキング手順：
ステップ(e-1)：キーワードの意味mに基づいて、前記意味テーブルMからキーワードの番号iを調べる。

ステップ(e-2)：検索対象探索部４で探索した検索対象の種別sに基づいて、前記検索対象テーブルSから検索対象の番号jを調べる。

ステップ(e-3)：前記長期的検索対象頻度テーブルC2から、C2[i][j]の値を検出して、当該検索対象の頻度値を得る。

ステップ(e-4)：検索対象探索部４で探索したすべての検索対象に対してステップ(d-2)とステップ(d-3)を適用して、各検索対象の頻度値を得る。

ステップ(e-5)：ステップ(e-4)で得た検索対象の頻度値に基づいて、検索対象探索部４で探索した検索対象を頻度値の降順に並べ替えることによりランキングする。

検索対象の共起的な選択傾向を考慮する場合のランキング手順を図７のフローチャートに従って説明する。

検索対象の共起的な選択傾向を考慮する場合のランキング手順：
ステップ(f-1)：ユーザがキーワードを選択し、さらにシステムが提示したキーワードの意味のメニューから当該キーワードに対する適切な意味を確定した際、それからN-1回前までの検索におけるキーワードの意味と検索対象の組合せを履歴テーブルHから得る。

ステップ(f-2)：直前の検索の履歴がH[k-1]に格納されている場合には、H[k-1]からキーワードの意味m_k-1と検索対象s_k-1が得られるので、意味テーブルMと検索対象テーブルSから意味と検索対象の番号をそれぞれ得ると共に、ラベル番号テーブルLから当該検索のラベル番号を得る。

ステップ(f-3)：ステップ(f-1)で得たN-1回前までの検索それぞれに対してステップ(e-2)を適用してそれぞれの検索のラベル番号を得る。

ステップ(f-4)： N-1回目の検索から直前の検索まで、対応するラベル番号を並べてN-1個のラベル番号列を作る。

ステップ(f-5)： N-グラムデータGNにおいて、先頭からN-1個目までの番号列が一致するN-グラムデータをすべて検出する。

ステップ(f-6)：ステップ(f-5)で得たN-グラムデータのうち、それぞれから、ラベル番号列を構成する最後のラベル番号を取り出す。このラベル番号に基づいて、ラベル番号テーブルを探索することにより最後のラベル番号を構成するキーワードの意味と検索対象を特定する。

ステップ(f-7)：ステップ(f-6)で取り出したラベル番号において、ユーザが選択した意味とラベル番号を構成する意味が合致するラベル番号を取り出し、検索対象とN-グラムの頻度値を得る。

ステップ(f-8)：ステップ(f-7)で得た検索対象をN-グラム頻度値の降順に並べ替えることにより検索対象をランキングする。

このような検索対象のランキングを行うと、例えば図３に示す例で次のような情報検索を行うことができる。この場合、システムは検索対象選択傾向推定部６で3-gram（トライグラム）を計算しているものとする。

（１）ユーザは、開催案内通知の「Ｔ社」をポインティングデバイス１０で選択し、システムが提示したメニューから検索対象「地図を探す」を選び、Ｔ社の地図ページを検索する
（２）ユーザがＴ社の地図ページを見ていたところ、Ｔ社の最寄り駅が浜松町であることが分かり、ページ中にある「浜松町」をポインティングで選択すると共にシステムが提示したメニューから「行き方案内にアクセスする」を選んで、行き方案内ページを検索する
（３）次に、ユーザが行き方案内のページで「浜松町」を選択した場合、システムは意味および検索対象の選択履歴と検索傾向から、「地図を探す」「行き方案内にアクセスする」の順に検索対象が選択された場合には「駅の周辺地図を探す」という検索対象が最も選択されていることが分かり、検索対象のメニューの最上位に「駅の周辺地図を探す」をランキングして当該メニューをユーザに提示する
したがって、ユーザは、提示された検索対象メニューの最上位にランキングされた「駅の周辺地図を探す」を選択することにより目的とする情報に簡単にアクセスすることが可能となる
この他に、例えば、ユーザがWWWのニュースサイトでＴ社の新製品が紹介されていたことを知ったとする。この場合ユーザは次のような情報検索を行うことが可能となる。

（１）当該サイトのページ上で新製品の商品名をポインティングデバイス１０で選択し、システムが提示したメニューから「メーカーのカタログページを探す」を選び、Ｔ社のサイトのカタログページを検索する
（２）当該カタログページを読んでいるうちに当該商品に興味を持ったのでさらに詳しい情報が知りたくなり、当該ページ上でもう一度商品名をポインティングデバイス１０で選択すると共に、システムが提示した検索対象メニューから「評判情報を調べる」を選んで、口コミサイトを検索する
（３）口コミサイトで当該商品の評判を調べているうちに当該商品を購入したくなり、当該口コミサイトでさらに当該商品名をポインティングデバイス１０で選択した場合、システムは意味および検索対象の選択履歴と検索傾向から、「メーカーのカタログページを探す」「評判情報を調べる」の順に検索対象が選択された場合には「ショッピングサイトにアクセスする」という検索対象が最も選択されていることが分かり、検索対象のメニューの最上位に「ショッピングサイトにアクセスする」をランキングして当該メニューをユーザに提示する
（４）ユーザは、提示された検索対象メニューの最上位にランキングされた「ショッピングサイトにアクセスする」を選択することにより目的とする情報に簡単にアクセスすることが可能となる
本実施形態では、以下の手順に基づいて、単独検索対象の短期的な選択傾向を考慮したランキングを実施しても良い。

単独検索対象の短期的な選択傾向を考慮するランキングの手順その２：
［ステップ(g-1)］：情報検索を実施する端末を立ち上げた際に、前記長期的検索対象頻度テーブルC2を読み込む。

［ステップ(g-2)］：前記長期的検索対象頻度テーブルC2を用いて、キーワードの意味ごとに検索対象をランキングし、当該ランキング結果を端末が終了されるまで保持することとする。このとき、キーワードの意味ごとに、検索対象ランキングテーブルRS_m_iを作成するものとする。

［ステップ(g-3)］：ユーザがキーワードを選択し、キーワードの意味m_iを選択した場合、意味m_iの検索対象ランキングテーブルRS_m_iに基づいて検索対象をランキングする。

［ステップ(g-4)］：ユーザが新しく情報検索を実施した際に、ユーザが選択した検索対象を当該意味の検索対象ランキングテーブルRS_m_iにおいて最上位に設定する。

［ステップ(g-5)］：検索が行われる度にステップ(g-4)を実施して、検索対象ランキングテーブルを更新し続ける。

本実施形態では、検索対象のランキングを図４に示すアルゴリズムに基づいて実施しても良い。

すなわち、ユーザが端末を起動してから最初の検索では、長期的な選択傾向を考慮して検索対象をランキングする。

端末起動後2回目以降からN回目までの検索では、短期的な選択傾向を考慮して検索対象をランキングする。

端末起動後からN回目以降の検索で、当該検索を含むNグラムがN-グラムデータGNに存在しないか、存在してもN-グラムの最後の番号ラベルにおいて当該検索でユーザが選択した意味と異なるか、あるいは当該検索を含むNグラムがN-グラムデータGNに存在し、N-グラムの最後の番号ラベルにおいて当該検索でユーザが選択した意味と同じであってもN-グラム頻度値があらかじめ設定したしきい値Thc未満の場合は、短期的な選択傾向を考慮して検索対象をランキングする。

上記以外のケースではNグラム頻度を考慮して検索対象をランキングすることとする。

これまでの例では、ユーザがポインティングデバイス１０により選択したキーワードに関連する情報を検索するために、まず、システムが提示するキーワードの意味のメニューから適切なものを選択し、次にキーワードに関連する検索対象のメニューから適切なものを選択する必要があった。この場合、ユーザは、２つのメニューから適切なものを選択しなければならないため、検索時の操作性における繁雑さが大幅に解消されているとは言い難い。そこで、ユーザに意味のメニューを提示せず、検索対象のメニューだけ提示することにより、ユーザ操作回数の削減を可能とする例を以下に示す。

この場合、ユーザが当該情報検索システムを利用し始めてからある程度、上述したような情報検索を実施するものとし、当該システムにユーザの操作履歴が十分に蓄積されていることを前提とする。このとき、前記短期的意味頻度値C_M1[NM]や前記長期的意味頻度値C_M2[NM]がそれぞれ得られているものとする。

ある時点で、ユーザは意味のメニューを選ばないことを希望したとする。これは、当該システムにおいて「意味のメニューを表示しない」ことをユーザが選択できるようにしておくことで可能となる。このときから、意味推定部２はユーザが選択した意味を推定する際に、推定結果を頻度値に応じて重み付けするものとする。すなわち、各意味の頻度値を頻度値の総和で割った値を当該意味の確信度として考慮するものとする。そこで、検索対象のランキングとして、単独検索対象の短期的な選択傾向を考慮する場合、単独検索対象の長期的な選択傾向を考慮する場合、検索対象の共起的な選択傾向を考慮する場合の３つのケースについてそれぞれ考える。

単独検索対象の短期的な選択傾向を考慮してランキングする場合：
意味推定部２が出力した確信度付き意味のそれぞれに対してステップ(d-1)からステップ(d-5)までを適用して意味ごとに検索対象をランキングする。このとき、ステップ(d-4)で、各検索対象の頻度値に意味の確信度をかけて頻度値を更新する。この操作を、意味推定部２が出力したすべての意味に対して実施し、得られたすべての検索対象を確信度で正規化された頻度値に基づいてランキングしたメニューをユーザに提示することとする。このようにランキングされた検索対象から適切なものをユーザが選んだとすると、当該検索対象を含むキーワードの意味のうち短期的意味頻度値C_M1[NM]が最も高いものを当該検索におけるキーワードの意味と見なすこととする。このようにしてシステムがキーワードの意味を確定することにより、引き続きステップ(a-1)からステップ(a-11)の手順により単独検索対象の短期的な選択傾向を求めることが可能となる。

単独検索対象の長期的な選択傾向を考慮してランキングする場合：
意味推定部２が出力した確信度付き意味のそれぞれに対して、ステップ(e-1)からステップ(e-5)までの処理を適用して検索対象をランキングする。このとき、ステップ(e-4)で、各検索対象の頻度値に意味の確信度をかけて頻度値を更新する。この操作を、意味推定部２が出力したすべての意味に対して実施し、得られたすべての検索対象を確信度で正規化された頻度値に基づいてランキングしたメニューをユーザに提示することとする。このようにランキングされた検索対象から適切なものをユーザが選んだとすると、当該検索対象を含むキーワードの意味のうち長期的意味頻度値C_M2[NM]が最も高いものを当該検索におけるキーワードの意味と見なすこととする。このようにしてシステムがキーワードの意味を確定することにより、引き続きステップ(c-1)からステップ(c-7)の手順により単独検索対象の短期的な選択傾向を求めることが可能となる。

検索対象の共起的な選択傾向を考慮してランキングする場合：
ユーザが情報検索を実施する際に、上述したステップ(f-1)からステップ(f-8)までを実施して検索対象をランキングしてメニュー化する。このとき、ステップ(f-7)では、ステップ(f-6)で取り出したラベル番号すべてにおいて検索対象とN-グラムの頻度値を得ることとする。このようにしてランキングされた検索対象から適切なものをユーザが選んだとすると、当該検索対象を含むキーワードの意味のうち長期的意味頻度値C_M2[NM]が最も高いものを当該検索におけるキーワードの意味と見なすこととする。このようにしてシステムがキーワードの意味を確定することにより、引き続きステップ(b-1)からステップ(b-9)の手順により検索対象の共起的な選択傾向を求めることが可能となる。

複数のユーザ端末が本実施形態に係る情報検索装置を導入している場合、それぞれのユーザ端末において検索対象の選択履歴及び選択傾向が得られる。この場合、各ユーザの端末がネットワークを介してサーバーに接続しており、各ユーザの検索対象の選択履歴及び選択傾向のデータを同一のサーバーによって集中管理し、ユーザ間で共有できるようにすることが好ましい。そうすれば、任意のユーザの検索対象の選択履歴から計算された単独検索対象の短期的な選択傾向、単独検索対象の長期的な選択傾向、ならびに検索対象の共起的な選択傾向を他のユーザが利用できるようになる。また、すべてのユーザの検索対象の選択履歴を合成したものから、単独検索対象の短期的な選択傾向、単独検索対象の長期的な選択傾向、ならびに検索対象の共起的な選択傾向を導出し、それらを各々のユーザが情報検索で利用できる。したがって、情報検索時の操作性、利便性をより向上することができる。

以上説明したように本実施形態によれば、ユーザが表示文書中のキーワードをポインティングデバイス１０により指定すると、当該キーワードの意味が推定されるとともにその候補がメニュー化され、ディスプレイ９を通じてユーザに提示される。当該メニューにおいて、ユーザが情報検索を行う上で適切なそのキーワードの意味を選択すると、あらかじめ構築された知識ベース３から、そのキーワードの意味に応じた検索対象が探索されるとともに、メニュー化してユーザに提示される。このとき、当該システムのユーザ利用履歴に基づく検索対象の選択頻度によって検索対象はランキングしてメニュー化される。そして、ユーザはランキングされたメニューの中から上位にある検索対象を選択し、キーワードに関連する所望の情報検索を行える。したがって、ユーザが頻繁に選択するような検索対象がメニューにおいて下位の不特定な位置に表示され、所望の項目を探し出すために時間がかかり、操作が煩雑になるといったことがなく、操作性を向上できる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

一実施形態に係る情報検索システムのブロック図 意味のコンテクストメニュー及び検索対象のコンテクストメニューの一例を示す図 システムとユーザのインタラクションの概要を示す図 ランキングの手順を示すフローチャート 履歴テーブルの具体例を示す図 検索対象のN-グラムを作成する手順を示すフローチャート 共起的な選択傾向を考慮する場合のランキング手順を示すフローチャート

符号の説明

１…辞書／ルールベース；
２…意味推定部；
３…検索対象知識データベース；
４…検索対象探索部；
５…検索対象選択履歴保存部；
６…検索対象選択傾向推定部；
７…検索対象ランキング部；
８…制御部；
９…ディスプレイ；
１０…ポインティングデバイス；
１１…情報検索部

Claims (15)

1. 複数のキーワードと該複数のキーワードの各々が持つ複数の意味項目とを関連付けて記憶する第１のデータベースと、
   複数の意味項目と、該複数の意味項目の各々に対応する複数の検索対象項目と、指定された指定キーワードと共に情報検索部に渡される追加キーワードとを記憶する第２のデータベースと、
   前記指定キーワードで前記第１のデータベースを検索することにより、前記指定キーワードの複数の意味項目を推定する第１の推定部と、
   推定された前記複数の意味項目の各々に対応する複数の検索対象項目を前記第２のデータベースから探索する探索部と、
   推定された前記複数の意味項目を表す第１の表示メニューを表示し、該第１の表示メニュー上で選択された意味項目に対応する複数の検索対象項目を表す第２の表示メニューを表示する表示部と、
   前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目とを含む選択履歴を保存する履歴保存部と、
   前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目に対する、前記第２の表示メニュー上での検索対象項目の選択傾向を前記選択履歴から推定する第２の推定部と、
   前記選択傾向に基づいて前記複数の検索対象項目の順位付けを行う順位付け部と、を具備し、
   前記表示部は、前記順位付けに従って前記複数の検索対象項目を並べて前記第２の表示メニューに表示する情報検索装置。
2. 前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目に対応する追加キーワードを前記指定キーワードに追加して情報検索を行う情報検索部を具備する請求項１に記載の情報検索装置。
3. 前記順位付け部は、より頻繁に選択される検索対象項目がより上位となるように順位付けを行う請求項１に記載の情報検索装置。
4. 前記第２の推定部は、前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目との組の頻度を前記選択履歴から算出することにより前記選択傾向を推定する請求項１に記載の情報検索装置。
5. 前記第２の推定部は、前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目との組のＮグラム統計値を前記選択履歴から算出することにより前記選択傾向を推定する請求項１に記載の情報検索装置。
6. 複数のキーワードと該複数のキーワードの各々が持つ複数の意味項目とを関連付けて第１のデータベースが記憶するステップと、
   複数の意味項目と、該複数の意味項目の各々に対応する複数の検索対象項目と、指定された指定キーワードと共に情報検索部に渡される追加キーワードとを第２のデータベースが記憶するステップと、
   第１の推定部が前記指定キーワードで前記第１のデータベースを検索することにより、前記指定キーワードの複数の意味項目を推定するステップと、
   推定された前記複数の意味項目の各々に対応する複数の検索対象項目を探索部が前記第２のデータベースから探索するステップと、
   表示部が、推定された前記複数の意味項目を表す第１の表示メニューを表示し、該第１の表示メニュー上で選択された意味項目に対応する複数の検索対象項目を表す第２の表示メニューを表示するステップと、
   前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目とを含む選択履歴を履歴保存部が保存するステップと、
   第２の推定部が、前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目に対する、前記第２の表示メニュー上での検索対象項目の選択傾向を前記選択履歴から推定するステップと、
   順位付け部が、前記選択傾向に基づいて前記複数の検索対象項目の順位付けを行うステップと、を具備し、
   前記表示部は、前記順位付けに従って前記複数の検索対象項目を並べて前記第２の表示メニューに表示する情報検索方法。
7. 情報検索部が、前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目に対応する追加キーワードを前記指定キーワードに追加して情報検索を行う請求項６に記載の情報検索方法。
8. 前記順位付け部は、より頻繁に選択される検索対象項目がより上位となるように順位付けを行う請求項６に記載の情報検索方法。
9. 前記第２の推定部は、前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目との組の頻度を前記選択履歴から算出することにより前記選択傾向を推定する請求項６に記載の情報検索方法。
10. 前記第２の推定部は、前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目との組のＮグラム統計値を前記選択履歴から算出することにより前記選択傾向を推定する請求項６に記載の情報検索方法。
11. コンピュータを、
    複数のキーワードと該複数のキーワードの各々が持つ複数の意味項目とを関連付けて第１のデータベースに記憶する手段、
    複数の意味項目と、該複数の意味項目の各々に対応する複数の検索対象項目と、指定された指定キーワードと共に情報検索部に渡される追加キーワードとを第２のデータベースに記憶する手段、
    前記指定キーワードで前記第１のデータベースを検索することにより、前記指定キーワードの複数の意味項目を推定する手段、
    推定された複数の意味項目の各々に対応する複数の検索対象項目を前記第２のデータベースから探索する手段、
    推定された複数の意味項目を表す第１の表示メニューを表示し、該第１の表示メニュー上で選択された意味項目に対応する複数の検索対象項目を表す第２の表示メニューを表示する手段、
    前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目とを含む選択履歴を保存する手段、
    前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目に対する、前記第２の表示メニュー上での検索対象項目の選択傾向を前記選択履歴から推定する手段、
    前記選択傾向に基づいて前記複数の検索対象項目の順位付けを行う手段、として機能させるためのプログラムであって、
    前記複数の検索対象項目が、前記順位付けに従って並べられて前記第２の表示メニューに表示される情報検索プログラム。
12. 前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目に対応する追加キーワードを前記指定キーワードに追加して情報検索を行う手段を具備る請求項１１に記載の情報検索プログラム。
13. より頻繁に選択される検索対象項目がより上位となるように順位付けが行われる請求項１１に記載の情報検索プログラム。
14. 前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目との組の頻度を前記選択履歴から算出することにより前記選択傾向を推定する請求項１１に記載の情報検索プログラム。
15. 前記第１の表示メニュー上で選択された意味項目と前記第２の表示メニュー上で選択された検索対象項目との組のＮグラム統計値を前記選択履歴から算出することにより前記選択傾向を推定する請求項１１に記載の情報検索プログラム。

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