JP4712221B2 - 主観的特徴要素生成装置、主観的特徴要素生成方法、及び主観的特徴要素生成プログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、主観的特徴要素生成装置、主観的特徴要素生成方法、及び主観的特徴要素生成プログラムに関し、例えば、コンピュータでイメージ情報を検索する際に使用する主観的特徴要素を自動的に生成するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年のコンピュータの急激な進展と共に、膨大なデータの中から目的のデータを効率よく検索する方法が求められている。このようなデータの検索方法は種々提案されており、例えば、キーワードを用いた文献検索などの記号情報を用いた検索方法が知られている。
ところで、近年、感性情報を用いた検索方法が提案されるようになってきた。
これは、ユーザが対象に対して抱いている印象から対象とするデータを検索するものである。
このようなものに、例えば、静止画や動画などのイメージ情報を印象表現語から検索するイメージ情報検索があり、例えば、「秋らしくて淡い絵」と入力すると、印象表現語である「秋らしい」、「淡い」から適当な絵が検索される。
【０００３】
主観的特徴要素とは、印象を表す形容詞・形容動詞に代表される印象表現語のうち、主観的な類似性（直感的な印象が似ているもの）を表す要素として主要な表現語のことである。
また、印象表現語とは、例えば、「やわらかい」、「クリアな」など、対象となるものの直感的な印象を形容詞や形容動詞などによって表現する語である。
例えば、ワインデータベースを作成する場合、「フレッシュな」、「フルーティーな」、「甘い」、「繊細な」、「力強い」などが主観的特徴要素と考えられる。
主観的特徴要素は、印象の対象（評価視点という）に応じて様々あり、例えば、評価視点がビールなら「コクのある」、「キレのある」、「のどごしのよい」、…などがあり、評価視点が部屋なら「広い」、「狭い」、「綺麗な」、「汚い」、…などが主観的特徴要素であると考えられる。
【０００４】
（従来例１）
このようなイメージ検索方法として、例えば、本出願人の提案による特願平１１−２８１５０１（未公開）の「データ検索装置、及びデータ検索用プログラムが記憶された記憶媒体」がある。
この発明は、直感的に主観的特徴要素を生成する場合、対象とするデータなどから主要と思われる成分を収集し、各々が独立的な要素として成り立つよう人間の目（感性）で選択するというプロセスが加わる。より客観性を重視して行おうとするとＳＤ法（Ｓｅｍａｔｉｃ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｍｅｔｈｏｄ）を用いた被験者によるアンケート結果を利用した方法が一般的である。
図１８は、一例として、直感に頼ってホテルコンテンツから主観的特徴要素を生成する場合を説明する図である。
まず、インターネットを用いるなどしてホテルコンテンツを収集する。そして、ホテルコンテンツのイメージ情報付属データ９０１（イメージ情報に付属したホテルの説明文など）からキャッチコピーやキーワードとなりうる印象表現語を設計者などが選択してキーワードデータ９０２を作成する。
次に、各々が独立した印象表現語であるか否かを設計者などが吟味し、主要な要素を５つ程度に絞り込む。そして、絞り込んだ主要な要素に対義語があれば付け加える。その結果、当該対象に対する主観的特徴要素データ９０３が得られる。
【０００５】
（従来例２）
図１９は、ＳＤ法を用いてホテルコンテンツから主観的特徴要素を生成する場合を示した図である。
まず、従来例１と同様にして、設計者などがイメージ情報付属データ９０５からキーワードとなりうる印象表現語を１０個程度収集する。そして収集した印象表現語を対義語を付け加えてキーワードデータ９０６を生成する。
次に、被験者５人程度によるＳＤ法アンケートを行い、アンケート結果９０７を取得する。
５人のアンケート結果９０７の平均をとり、そして主成分分析を行い、主観的特徴要素データ９０８を得る。
【０００６】
（従来例３）
本出願人は、未公開の特願平１１−２８１５０１において、形容詞句のみを対象として主観的特徴を生成する方法を提案している。この方法は、評価視点（形容詞が修飾する名詞句）を明らかにせずに対象の主観的特徴要素を抽出し、イメージ情報の印象表現データの推定を行うものである。
図２０（ａ）は、ホテルコンテンツにて、評価視点を定めずに主観的特徴要素を生成する場合を説明するための図である。
【０００７】
まず、従来例１と同様にしてイメージ情報付属データ９１１から印象表現語を抽出して、該印象表現語の対義語を加えてキーワードデータ９１２を生成する。キーワードデータ９１２から印象表現語を推定して印象表現語推定データ９１３を生成する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来例１では、主観的特徴要素の設計者によって生成される主観的特徴要素が変わってくる。また、設計者の主観が大きく影響するため、客観的な結果が得られにくいという問題があった。
また、従来例２では、アンケートの収集にコストがかかるという問題があった。また、被験者を用いるため、被験者の主観により結果として主観的特徴要素がうまく生成されない可能性があった。
【０００９】
更に、従来例３の印象表現語推定データ９１３では、評価視点が明確になっておらず、何を評価しているのかという着目視点が不明になってしまうという問題があった。
例えば、印象表現語推定データ９１３では「広い」という主観的特徴要素が抽出てきたが、イメージ情報付属データ９１２を見てみると「広い−部屋」、「広い−エントランス」、「広い−大浴場」と評価視点が異なっている。その結果、印象表現推定を行い「部屋が広いホテル」で検索を行うと、図２０（ｂ）の検索結果９１７に示したように、ユーザに「エントランスと大浴場が広いホテル」を紹介してしまっている。この問題を解決するためには、何が「広い」のかを明確にする機構が必要である。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、適正かつ効率的に主観的特徴要素を生成することのできる主観的特徴要素生成装置、主観的特徴要素生成方法、及び主観的特徴要素生成プログラムを提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明では、複数の文書をマージした頻度抽出用文書と、前記頻度抽出用文書から、直感的な印象を表現する形容詞、形容詞句、形容動詞を印象表現語とし、前記印象表現語と結びついた名詞句をセットにして抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した前記印象表現語と前記名詞句のセットのうち、抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを頻出度データとして出力する頻出度データ出力手段と、前記頻出度データ出力手段が出力した前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットと、前記複数の文書のぞれぞれと、をマッチングし、マッチした頻度をマッチングデータとして取得するマッチング頻度取得手段と、前記複数の文書と、前記マッチング頻度取得手段にて取得したマッチングデータと、を分析データとして主成分分析を行い、前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセット各々の主成分負荷量を主成分ごとに生成する主成分負荷量生成手段と、前記主成分負荷量生成手段が生成した主成分ごとの主成分負荷量の値が大きい順に、所定の数の前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを主成分ごとに取得して主観的特徴要素として出力する主観的特徴要素データ出力手段と、を具備したことを特徴とする主観的特徴要素生成装置を提供する。
請求項２記載の発明では、前記抽出手段にて抽出された前記印象表現語と前記名詞句のセットの表記を統制する統制手段を更に備え、前記統制手段は前記マッチング頻度取得手段がマッチングを行う前に、前記印象表現語と前記名詞句のセットの表記を統制することを特徴とする請求項１に記載の主観的特徴要素生成装置を提供する。
請求項３記載の発明では、前記統制手段は、前記印象表現語の活用形を終止形に統制する活用形統制手段、又は、前記印象表現語の表記揺れを統制する表記揺れ統制手段、又は、前記名詞句を上位語又は同義語に統制するシソーラス統制手段のうち少なくとも１つによって統制することを特徴とする請求項２に記載の主観的特徴要素生成装置を提供する。
請求項４記載の発明では、頻度抽出用文書取得手段と、抽出手段と、頻出度データ出力手段と、マッチング頻度取得手段と、主成分負荷量生成手段と、主観的特徴要素データ出力手段と、を備える主観的特徴要素生成装置を用いた主観的特徴要素生成方法であって、
前記頻度抽出用文書取得手段が、複数の文書をマージした頻度抽出用文書を取得する第１のステップと、前記抽出手段が、前記第１のステップにて取得した前記頻度抽出用文書から、直感的な印象を表現する形容詞、形容詞句、形容動詞を印象表現語とし、前記印象表現語と結びついた名詞句をセットにして抽出する第２のステップと、前記頻出度データ出力手段が、前記第２のステップにて抽出された前記印象表現語と前記名詞句のセットのうち、抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを頻出度データとして出力する第３のステップと、前記マッチング頻度取得手段が、前記第３のステップにて出力した前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットと、前記複数の文書のそれぞれと、をマッチングし、マッチした頻度をマッチングデータとして取得する第４のステップと、
前記主成分負荷量生成手段が、前記複数の文書と、前記第４のステップにて取得されたマッチングデータと、を分析データとして主成分分析を行い、前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセット各々の主成分負荷量を主成分ごとに生成する第５のステップと、前記主観的特徴要素データ出力手段が、前記第５ステップにて生成された主成分ごとの主成分負荷量の値が大きい順に、所定の数の前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを主成分ごとに取得して主観的特徴要素として出力する第６ステップと、
を有することを特徴とする主観的特徴要素生成方法を提供する。
請求項５記載の発明では、複数の文書をマージした頻度抽出用文書から、直感的な印象を表現する形容詞、形容詞句、形容動詞を印象表現語とし、前記印象表現語と結びついた名詞句をセットにして抽出する抽出機能と、前記抽出機能が抽出した前記印象表現語と前記名詞句のセットのうち、抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを頻出度データとして出力する頻出度データ出力機能と、前記頻出度データ出力機能が出力した前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットと、前記複数の文書のぞれぞれと、をマッチングし、マッチした頻度をマッチングデータとして取得するマッチング頻度取得機能と、前記複数の文書と、前記マッチング頻度取得機能にて取得したマッチングデータと、を分析データとして主成分分析を行い、前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセット各々の主成分負荷量を主成分ごとに生成する主成分負荷量生成機能と、前記主成分負荷量生成機能が生成した主成分ごとの主成分負荷量の値が大きい順に、所定の数の前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを主成分ごとに取得して主観的特徴要素として出力する主観的特徴要素データ出力機能と、をコンピュータに実現させるための主観的特徴要素生成プログラムを提供する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
（第１の実施の形態）
以下、本発明の第１の実施の形態について、図１から図７を参照して詳細に説明する。図１は、第１の実施の形態に係る主観的特徴要素生成装置１１の構成を示した図である。
主観的特徴要素生成装置１１は、中央制御部１２、入出力部１６、モデム１７記憶装置１８などから構成されてる。
入出力部１６は、例えば、キーボード、マイクロフォン、マウスなどの入力装置や、ディスプレイ装置、プリンタ、スピーカ、などの出力装置、或いは、磁気ディスクドライバなどの入出力装置に接続しており、入力装置を介してユーザからイメージ検索に必要な情報を取得したり、また、出力装置を介してユーザに対して検索情報を提示したり、また磁気ディスクなどへ入出力することにより磁気ディスクなどへデータの書き込み及び読み込みを行ったりすることができるようになっている。
【００１３】
記憶部１８は、例えばハードディスクやその他の不揮発性メモリなどによって構成された記憶装置である。記憶部１８は、主観的特徴要素生成プログラムや、イメージ情報検索プログラム、その他のプログラムが記憶されたプログラム部１９と、各種データがデータベース化された記憶されているデータ部２０、後に説明する印象表現抽出用コーパス２３、印象表現語（形容詞など）の活用形の統制を行う際に使用する表記ゆれ統制辞書２４、評価視点（印象表現語に強く結びついた名詞句）を統制する際に使用するシソーラス辞書２５を含んでいる。
【００１４】
モデム１７は、例えばインターネットなどのネットワークを介して主観的特徴要素生成装置１１が外部と通信をするための部分である。
中央制御部１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１３、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１４、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１５から構成されている。
ＲＡＭ１５は、プログラム部１９のプログラムをロードしたり、ＣＰＵ１３にワーキングメモリを提供したりする読み書き可能なメモリである。
【００１５】
ＲＯＭ１４は、主観的特徴要素生成装置１１を動作させるための基本的なプログラムやパラメータを記憶した読取専用のメモリである。
ＣＰＵ１３は、ＲＯＭ１４に記憶されたプログラムやＲＡＭ１５にロードされたプログラムなどに従って、各種の演算や判断を行うと共にバスライン２１を介して入出力部１６、モデム１７、記憶装置１８などとのデータの送受信、及びこれらの機器の制御など行う部分である。
【００１６】
図２は、主観的特徴要素生成システム３４の構成を示したブロック図である。
これらの構成要素のうち、印象表現コーパス２３、表記揺れ統制辞書２４、シソーラス辞書２５は、記憶部１８（図１）に記憶されている。
その他のモジュールは、プログラム部１９に記憶されている主観的特徴要素生成プログラムがＲＡＭ１５にロードされることによってソフトウェア的に実現されるモジュールである。
【００１７】
以下に、主観的特徴要素生成システム３４の各構成要素の働きを図１から図７までの各図を利用しながら説明する。
まず、印象表現抽出用コーパス２３を作成する。
印象表現抽出用コーパス２３は、イメージ情報付属文書データを収集し、全てをマージ（合併）したデータである。コーパスとはデータの集合というような意味である。このマージは、自動的に行うこともできるし、手動で文書データを収集することもできる。
【００１８】
例えば、まず、以下のように、全国の温泉宿の評価を行っているサイトから１旅館につき１データずつ収集する。
データ１：部屋が広く、静かな環境。温泉はダイナミック
データ２：エントランスがひろく、大浴場も広い。
次いで、これらのデータをマージして一つのデータとする。
印象表現抽出用コーパス２３に生成されたマージ後のデータ：（データ１）部屋が広く、静かな環境。温泉はダイナミック（データ２）エントランスがひろく、大浴場も広い。・・・・
【００１９】
セットデータ生成モジュール２６は、印象表現抽出用コーパス２３から印象表現語及び印象表現語と強く結びつく名詞句（評価視点）をセットで取り出す。
図３は、セットデータ生成モジュール２６の働きを説明するための図である。セットデータ生成モジュール２６は、印象表現抽出用コーパス２３からコーパスデータ３５を受け取り、印象表現語評価視点セットデータ３６を生成する。
例えばコーパスデータ３５中の「部屋が広く」という語句から、印象表現語「広い」と名詞句（評価視点）「部屋」のセットが生成され、「静かな環境」という語句は、印象表現語「静かな」と名詞句「環境」のセットが生成される。
【００２０】
活用形統制モジュール２７（図２）は、セットデータ生成モジュール２６から印象表現語評価視点セットデータ３６を受け取り、印象表現語（形容詞・形容動詞などで構成されている）の用言活用形を終止形に統制して、活用形統制データを生成する。次いで、表記揺れ統制モジュール２８は、表記揺れ統制辞書２４を用いながら、活用形統制データにある表記揺れを統制する。
【００２１】
図４は、活用形統制モジュール２７と表記揺れ統制モジュール２８の働きを説明するための図である。
まず、活用系統制モジュール２７は、印象表現語評価視点セットデータ３６の中にある用言の活用形を終止形に統制して活用形統制データ３７を生成する。
例えば、印象表現語評価視点セットデータ３６の中の印象表現語「広く」は「広い」に、「静かな」は「静かだ」に、又「ダイナミックな」は、「ダイナミックだ」といったように、それぞれ終止形に統制される。
【００２２】
次に、表記揺れ統制モジュール２８は、活用形統制データ３７内の表記揺れを統制し、表記揺れ統制データ３８を生成する。表記揺れの統制は、表記揺れ辞書２４を参照し、読みが同じでかつ同義である漢字、ひらがな、カタカナ間の表記の揺れを正規化表記へ統制することにより行われる。
例えば、活用形統制データ３７の中の「ひろい」は、表記揺れ統制辞書２４内の正規化データ「ひろい→広い」により、「広い」に正規化される。即ち「ひろい」と「広い」は表記は異なるが明らかに同じ意味を指し示すため、ここでは「広い」に統制する。なお、「あつい」のように、「厚い」、「暑い」、「熱い」と多義性を持つものの統制はここでは行わない。
【００２３】
名詞句統制モジュール２９（図２）は、表記揺れ統制モジュール２８から表記揺れ統制データ３８を取得する。そして、シソーラス辞書２５を参照しながら、表記揺れ統制データ３８の中の名詞句を、上位語がある場合は、上位語に変換し、また、同義語がある場合は正規化表記へ統制する。
図５は、名詞句統制モジュール２９の働きを説明するための図である。
名詞句統制モジュール２９は、表記揺れ統制モジュール２８から表記揺れ統制データ３８を取得し、シソーラス辞書２５を参照しながら名詞句統制データ３９を生成する。名詞句統制の過程で、表記揺れ統制データ３８の中の、例えば、「大浴場」、「銭湯」、「バスルーム」などの語句は、シソーラス辞書２５の情報（例えば、「大浴場」の上位語は「風呂」であり、「銭湯」の上位語は「風呂」であり、「バスルーム」と「風呂」は同義語であるといったような情報）から「風呂」に揃えられる。
このように、名詞句について上位、下位、同義の関係にあるものは、同じ対象として扱いたいため、シソーラス辞書２５を用いて上位語などに統制する。
【００２４】
重複頻度算出モジュール３０（図２）は、活用形統制、表記揺れ統制、名詞句統制などの統制が行われた名詞句統制データ３９を名詞句統制モジュール２９から取得し、統制後の印象表現語と名詞句（評価視点）の各セットについて頻度を算出する。そして、算出した頻度を頻出度データとして主観的特徴要素生成モジュール３１に出力する。ここで、重複頻度が高いセットが主たる特徴要素の候補となる。
【００２５】
主観的特徴要素生成モジュール３１は、頻出度データで得られた重複頻出度数が高い印象表現語と名詞句（評価視点）のセットについて以下の手法で自動的に主観的特徴要素を抽出する。
（１）重複頻度数が高い印象表現語と名詞句（評価視点）のセットを主観的特徴要素の候補として取り出す。
（２）各イメージ情報付属文書データごとに印象表現語と名詞句（評価視点）をセットで取り出す。このイメージ情報付属文書データは、例えば、イメージ情報検索データベースに用いるものである。
（３）（１）で抽出した主観的特徴要素候補の各セットと（２）で取り出した各セットがマッチしたら１カウントとして、マッチした頻度を各イメージ情報付属データごとに抽出する。
（４）各主成分候補のセット（即ち、主観的特徴要素候補の各セット）について、各イメージ情報データごとにマッチした頻度を分析データとして主成分分析を行う。この結果より、例えば上位５位など主成分ごとに主成分負荷量が最も大きい候補上位数件を主観的特徴要素として採用する。
なお、ここで用いる主成分分析は、多変量解析の分野で一般に使用されている公知の方法である。また、主成分分析の他に例えば因子分析など、同様の多変量解析手法で多数の軸を持つデータ郡を、より代表的な軸で構成されるデータ郡へと縮体（代表化）させる機能を持った解析手法なら、どのような手法でも適用できる。
【００２６】
図６は、主観的特徴要素決定モジュール３１の働きを説明するための図である。
まず、主観的特徴要素生成モジュール３１は、頻度データから「広い」／「部屋」や「広い」／「風呂」などの出現頻度の高い印象表現語を評価視点とセットにして取り出す。このセットが主観的特徴要素の候補となる。
次に、主観的特徴要素生成モジュール３１は、検索データベースなどに用いるホテル「きのくにや」やホテル「季の郷 湯ら里」などのイメージ情報に付属した文書データごとに印象表現語と評価視点をセットで取り出す。
なお、取り出した印象表現語と評価視点のセットは、後のマッチングの為に、活用形統制モジュール２７、表記揺れ統制モジュール２８、名詞句統制モジュール２９などを用いてマッチングの前に活用統制、表記揺れ統制、名詞句統制を施しておく。
【００２７】
次に、主観的特徴要素決定モジュール３１は、主観的特徴要素の候補の各セットと、イメージ情報付属文書データから取り出した各セットをマッチングしてマッチングの頻度を表わすマッチングデータ４１を作成する。
マッチングデータ４１（図６）では、ホテル「きのくにや」のイメージ情報に付属した文書データでは、「広い」／「部屋」が７回、「広い」／「風呂」が４回マッチしている。
次に、主観的特徴要素決定モジュール３１は、「広い」／「部屋」などの各主観的特徴要素の候補ごとに、マッチした頻度を分析データとして主成分分析を行い、主成分負荷量データ４２を生成する。
主成分負荷量データ４２では、主観的特徴要素候補「広い」／「部屋」の第一主成分の主成分負荷量は０．９１、第２主成分の主成分負荷量は０．２１などとなっている。
【００２８】
次に、主観的特徴要素決定モジュール３１は、主成分負荷量データ４２から主成分ごとに主成分負荷量が最も大きい候補上位数件から主観的特徴要素データ４３を生成して出力する。
主観的特徴要素データ４３は、以上の手続きにより決定された主観的特徴要素からなるデータで、「広い」／「部屋」、「広い」／「風呂」、「綺麗だ」／「部屋」、「高い」／「値段」、「静かだ」／「環境」・・・などの印象表現語と評価視点のセットが、ホテルのイメージ情報の主観的特徴要素として決定されたことを意味している。
なお、図中の「ダイナミック」／「風呂」は、上位に入らず「広い」／「風呂」に、その主観的特徴が代表されるかたちとなる。即ち、この例では、第１主成分において「広い」／「部屋」が最も高い主成分負荷量０．９１を持っているため、第１主成分では、「ダイナミック」／「風呂」（負荷量０．７１）は採用されない。
このように主観的特徴決定システム３１（図２）は、従来行われていたＳＤ法アンケートと同等の効果を言語処理を用いて得ることができる。
【００２９】
主観的特徴要素決定モジュール３１が生成した主観的特徴要素データ４３は、例えば、イメージ情報検索システム３３（図２）の主観評価表現辞書３２に出力される。主観評価表現辞書３２は、例えば、イメージ情報を検索する際に使用される主観的特徴要素などで構成された辞書である。
【００３０】
図７は、以上のように、印象表現語と名詞句（評価視点）のセットにて生成された主観的特徴要素を用いた辞書を使用した場合のイメージ情報検索の概念を示した図である。
例えば、ユーザが「部屋の広いホテルに行きたい」とのクエリー４５を作成した場合、検索のキー４６は「広い」／「部屋」と印象表現語と名詞句（評価視点）のセットになる。
これを用いてイメージ情報付属文書データベース４７を検索すると「広い」／「部屋」にヒットするイメージ情報が検索されて検索データ４８が作成される。
なお、検索データ４８では、イメージ情報付属文書データに「広い」／「部屋」というセットが出現する回数が多い順に順位付けされている。
【００３１】
図８は、主観的特徴要素生成システム３４を用いて、主観的特徴要素を決定する場合の手順を示したフローチャートである。
まず、イメージ情報付属文書データを収集してマージし、頻度情報抽出用コーパス２３を作成する（ステップ１０）。
次に、セットデータ生成モジュール２６が、頻度情報抽出用コーパス２３から印象表現語とこれに結びついた評価視点をセットとして取り出して、印象表現語評価視点セットデータ３６を生成する（ステップ２０）。
次に、活用形統制モジュール２７が、印象表現語評価視点セットデータ３６中の印象表現語の活用形の語尾を終止形に統制し、活用形統制データ３７を生成する（ステップ３０）。
【００３２】
次に、表記揺れ統制モジュール２８が表記揺れ統制辞書２４を参照しながら、活用形統制データ中の表記揺れを統制し、表記揺れ統制データ３８を生成する（ステップ４０）。
次に、名詞句統制モジュール２９が、シソーラス辞書２５を用いて名詞句の統制を行い、名詞句統制データ３９を生成する（ステップ５０）。
次に、重複頻度算出モジュール３０が、頻度の高い印象表現語と評価視点のセットを抽出して頻出度データを生成する（ステップ６０）。
【００３３】
次に、主観的特徴要素決定モジュール３１が、頻出度データと各イメージ情報付属文書データをマッチングしてマッチングデータ４１を生成する（ステップ７０）。
ついで、主観的特徴要素決定モジュール３１は、マッチングデータ４１とイメージ情報付属文書データを用いて主成分分析を行い、主成分負荷データ４２を生成する（ステップ８０）。
次いで、主観的特徴要素決定モジュール３１は、主成分負荷データ４２のうち、上位数件を主観的特徴要素として主観的特徴要素データ４３を生成する（ステップ９０）。
【００３４】
以上に説明した本実施の形態により以下のような効果を得ることができる。
まず、主たる主観的特徴要素をイメージ情報データを用いて自動的に生成することができる。
また、イメージ情報検索を行う対象データの説明文を全てマージした頻度情報抽出用コーパス２３から頻度情報を抽出することにより、ＳＤ法アンケートなどによらずとも主観的特徴要素を得ることができる。
更に、イメージ情報検索などを行う対象となる文書より、印象表現語（形容詞句）と評価視点をセットで取り出して分析するので、評価視点と対応付けて主観的特徴要素を決定することができる。
【００３５】
加えて、印象表現コーパス２３から取り出した印象表現語と評価視点のセットの、印象表現コーパス２３での重複度を頻度情報として取り込むことにより、頻度の高いものを主観的特徴要素の候補として採用することができる。
また、頻度情報を取り込む際に、単純な字面の一致ではなく、用言活用形や漢字とひらがななどの表記の揺れを統制した結果を利用することができ、マッチングが行いやすくなる。
また、評価対象となる被修飾名詞句グループをシソーラス辞書にて集約することができる。
更に、上記の統制、集約を行い得られた結果を頻度情報取得のための印象表現語と評価視点のセットとして利用することができる。
【００３６】
更に、主観的特徴要素の印象表現語と評価視点のセットのそれぞれについて、イメージ情報の付属文書ごとの頻度をマッチングにより出すことができる。そして、この結果を主成分分析にかけることにより、主たる主観的特徴要素を決定することができる。
【００３７】
以上、本実施の形態では、主観的特徴要素生成システム３４は、例えば、イメージ情報検索システムに利用されるものとしたが、これに限定するものではなく、広くＳＤ法の代わりとして使用できるものである。
また、印象表現コーパス２３、表記揺れ統制辞書２４、シソーラス辞書２５は、記憶装置１８（図１）に置かず、ネットワークを介して他のサーバに置いておき、モデム１７を介して、これらの情報を利用するように構成することもできる。
また、検索用のクライアント・コンピュータをネットワークを介して接続し、主観的特徴要素生成装置１１をイメージ情報検索サーバとして使用することもできる。
【００３８】
（第２の実施の形態）
ところで、本出願人は、特願平１１−２８１５０１（未公開）のデータ検索装置を提案している。第２の実施の形態では、第１の実施の形態で述べたデータ検索システムとして、当該データ検索装置を用いる。
また、特願平１１−２８１５０１は、印象表現語と名詞句のセットを用いてイメージ情報を検索するようには構成されていないが、これを印象表現語と名詞句のセットにて検索できるようにシステムを一部変更する。
まず、特願平１１−２８１５０１のデータ検索装置について説明する。
【００３９】
本データ検索装置は、主観的類似性要素を座標軸とする座標空間に、検索対象となるイメージ情報に対する印象データが布置された主観評価情報辞書と、主観的類似性要素を座標軸とする座標空間に、検索キーとなる印象表現語に対する印象データが布置された主観評価表現辞書と、検索条件として、自然言語により主観的に表現された検索条件文を取得する検索条件文取得手段と、この検索条件文取得手段で取得した検索条件文から印象表現語を抽出し、前記主観評価表現辞書に格納された当該印象表現語の印象データから、前記取得された検索条件文に対する印象データを生成する検索印象データ生成手段と、この検索印象データ生成手段により生成された印象データに最も類似する印象データのイメージ情報を前記主観評価情報辞書から検索するイメージ情報検索手段と、このイメージ情報検索手段で検索されたイメージ情報を出力する出力手段と、を具備している（第１の構成）。
また、第１の構成は、前記主観評価表現辞書に格納された各印象表現語に対する印象データは、各座標軸に対する範囲指定する範囲データを備えている（第２の構成）。
また、第１の構成又は第２の構成は、新たなイメージ情報に関するテキストデータを取得するテキストデータ取得手段と、このテキストデータ取得手段で取得したテキストデータから印象表現語を抽出し、前記主観評価表現辞書に格納されている当該印象表現語の印象データから前記新たなイメージ情報に対する印象データを生成する印象データ生成手段と、この印象データ生成手段で生成した印象データを前記新たなイメージ情報の印象データとして前記主観評価情報辞書に登録するイメージ情報追加手段と、を具備するように構成することができる（第３の手段）。
また、第１の手段、第２の手段又は第３の手段は、テキストデータ印象表現語を抽出する抽出手段と、この抽出手段で抽出した印象表現語に、前記主観評価表現辞書に登録済みの印象表現語と未登録の印象表現語が存在する場合、前記登録済みの印象表現語に対する印象データから前記未登録の印象表現語に対する印象データを生成する印象表現語印象データ生成手段と、この印象表現語印象データ生成手段で生成した印象データを前記未登録の印象表現語の印象データとして前記主観評価表現辞書に登録する印象表現語追加手段と、を具備するように構成することができる（第４の構成）。
更に、第１の構成から第４の構成までのうちの何れかの１の構成の主観評価情報辞書は、各イメージ情報に対する客観的な特徴条件を備え、前記イメージ情報検索手段は、前記検索条件取得手段から客観的な特徴条件が取得された場合には、当該客観的な特徴条件を制約条件として、イメージ情報を絞り込むように構成することができる（第５の構成）。
更に、第１の構成から第５の構成までのうちの何れかの１の構成の前記主観評価情報辞書は、各イメージ情報に対する印象データと共に客観的特徴条件を備え、新たなイメージ情報の客観的特徴条件に基づいて、前記主観評価情報辞書に格納されたイメージ情報の印象データと客観的な特徴情報との関係から、前記新たなイメージ情報に対する印象データを生成し、前記主観表現辞書に格納する第２のイメージ情報追加手段を具備するように構成することができる（第６の構成）。
更に、第１の構成から第６の構成までのうちの何れかの１の構成の前記検索条件取得手段は、ネットワークに接続された外部装置から前記検索条件を取得し、前記出力手段は、前記ネットワーク接続された外部装置にイメージ情報を出力するように構成することができる（第７の構成）。
また、本データ検索装置に関連したデータ検索用プログラムとして、主観的類似性要素を座標軸とする座標空間に、検索対象となるイメージ情報に対する印象データが布置された主観評価情報辞書を作成する機能と、主観的類似性要素を座標軸とする座標空間に、検索キーとなる印象表現語に対する印象データが布置された主観評価表現辞書を作成する機能と、検索条件として、自然言語により主観的に表現された検索条件文を取得する検索条件文取得機能と、この検索条件文取得機能で取得した検索条件文から印象表現語を抽出し、前記主観評価表現辞書に格納された当該印象表現語の印象データから、前記取得された検索条件文に対する印象データを生成する検索印象データ生成機能と、この検索印象データ生成手段により生成された印象データに最も類似する印象データのイメージ情報を前記主観評価情報辞書から検索するイメージ情報検索機能と、このイメージ情報検索手段で検索されたイメージ情報を出力する出力機能と、をコンピュータに実現させるためのデータ検索用プログラムと、該データ検索用プログラムが記録された記録媒体がある。
【００４０】
（１）データ検索装置の概要
主観的類似性要素を座標軸とする座標空間に、検索対象となるイメージ情報に対する印象データが布置された主観評価情報辞書５（図１４参照）を保持する。
また、主観的類似性要素を座標軸とする座標空間に、検索キーとなる印象表現語の印象データが布置された主観評価表現辞書４（図１１参照）を保持する。主観評価表現辞書４の印象データには各座軸に対する座標値と、座標値を中心として各座標軸上での範囲を指定する範囲データを備えている（図１２参照）。
そして、検索条件として、自然言語により主観的に表現された検索条件文から自然言語処理により印象表現語を抽出し、主観評価表現辞書４から対応する印象データを抽出する。印象表現語が複数存在する場合には、統合処理により統合した１又は複数の印象データを検索印象データとして生成する。そして、主観的類似性要素を座標軸とする座標空間において、各検索印象データとのユークリッド距離が最も近い印象データを有するイメージ情報を検索結果として出力する。
一方、新たなイメージ情報を追加する場合には、追加するイメージ情報に付加される説明文等のテキストデータから印象表現語を抽出し、統合化処理によって１つの印象データに統合する。その印象データから範囲データを除いた座標値からなる印象データを追加するイメージ情報の印象データとして主観評価情報辞書５に登録する。
また、イメージ情報検索、イメージ情報追加の処理過程で主観評価表現辞書４に未登録の印象表現語が抽出された場合、同処理で使用される文章やテキストデータに含まれる他の印象表現語の印象データを統合することで１つの印象データを生成し、当該印象表現語の印象データとして主観評価表現辞書４に登録する。
【００４１】
（２）データ検索装置の詳細
図９はデータ検索装置の構成を概念的に表したものである。
この概念構成図に示されるように、データ検索装置は、入力手段１、検索条件文取得手段２、検索印象データ生成手段３、主観評価表現辞書４、主観評価情報辞書５、イメージ情報検索手段６、出力手段７、イメージ情報追加手段８及び印象表現語追加手段９を備えている。
入力手段１は、ユーザが希望する自然言語による検索条件文を入力するためのもので、キーボードや、音声認識装置が使用される。
検索条件文取得手段２は、入力手段１から入力された検索条件文を取得し、又は、有線接続や無線接続された外部装置から送信される検索条件文を通信手段を使用して取得する。外部装置としては、ＬＡＮ接続された他のパーソナルコンピュータや、ワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷＷ）によりインターネットに接続された外部のパーソナルコンピュータなどが該当し、検索条件文取得手段２は、これら外部装置からも検索条件文を取得可能に構成されている。
検索印象データ生成手段３は、検索条件文取得手段２で取得した検索条件文から、印象表現語等の抽出と、抽出した印象表現語に対応する印象データを主観評価表現辞書４から抽出し、検索印象データの生成を行う。
【００４２】
主観評価表現辞書４は、例えば、ビールについての検索を行う場合に、希望するビールについてのイメージや感覚等の印象を自然言語で表現する場合に使用される印象表現語を各カテゴリ毎に分類して格納した辞書である。ここで印象表現語とは、検索対象となるイメージ情報の物理的な特徴ではなく、直感的な印象を「やわらかい」、「クリアな」等の形容詞や形容動詞によって表現する言葉（感性語）である。
ここで検索対象となるイメージ情報として取り扱えるのは、主観的類似性によってその相対関係を表現できるデータ形式すべてであり、例えば、動画、静止画などの画像の他に、音楽データや、音声データ、出版物等のテキストデータそのもの、その他の信号データ、また、これらを要素とするコンテンツも含まれる。
図１０は主観評価表現辞書４の内容を概念的に表したものである。
この図１０に示されるように、主観評価表現辞書４は、（ビール、ワイン、日本酒、映画、テレビ番組情報、Ｗｅｂ上の旅行情報、オンラインショッピング等の、）検索対象となるイメージ情報に対する各種カテゴリ毎に分類されている。そして、各カテゴリに属するイメージ情報の印象を表すのに用いられる印象表現語、（具体的には形容詞・形容動詞に代表される表現語と程度副詞（「やや」「かなり」などの程度を指し示す副詞）、さらに印象の要因と強く結びついている名詞・固有名詞）等が予め各カテゴリ毎に収集され、主観評価表現辞書４に格納される。
【００４３】
一方、各カテゴリに対して、そのカテゴリに属するイメージ情報に対して、主観的な類似性を表す要素（主観的類似性要素）を抽出する。例えば、対象とするイメージ情報のカテゴリを映画とすると、作品の性質を「スリル度」、「感動度」、「コメディ度」等の主観的類似性要素を抽出する。また、カテゴリ「ビール」に対しては、図１０に示されるように、「こく」「キレ」「うまみ」「のどごし」「爽快感」等の主観的類似性要素が抽出されている。
そして、各印象表現語に対して主観的類似性要素の強さを指定することで、各印象表現語に対する印象データ（主観的類似性要素を座標軸とする座標空間に布置される、多次元の座標値（ベクトル）が決定されている。すなわち、収集した印象表現語に対して、個々の表現が主観的な類似性要素の強さを指定する、すなわち印象データ空間の特定の範囲を指し示すという仮説に基づいて、各類似性要素の相対的なレベル値が与えられている。
例えば、図１０に示されるように、カテゴリ「ビール」に対する印象表現語「コクのある」には、主観的類似性要素「コク」の相対値が３、主観的類似性要素「キレ」の相対値が０、…という印象データが与えられている。
【００４４】
図１１は、主観的類似性要素を座標軸とする座標空間と、この座標空間に布置された各印象表現語に対する印象データを例示したものである。この図１１では、ビールの座標空間を、コク、キレ、うまみの主観的類似性要素３要素を座標軸として表現し、印象表現語「クリーミーな」「まろやかな」「ドライな」に対する印象データを布置したものである。
この図１１に示されるように、各印象表現語は、そのカテゴリに属するイメージ情報に対して抽出される主観的類似性要素を座標軸とし、各座標値を要素とする印象データ（ベクトル）で表現される。
【００４５】
なお、図１０に例示されるように、実際の印象表現語は、各主観的類似性要素の相対値を示す座標値の他に、印象表現語に含まれる範囲を示す範囲データが付属している。従って印象表現語は、各主観的類似性要素の座標値を中心とする範囲（座標値を中心とする一定の範囲）で囲まれる印象データ空間で指定されるようになっている。
図１２は、印象表現語の印象データ空間を２次元の座標で表したものである。
この図１２に例示されるように、例えば、カテゴリ「ビール」の印象表現語「クリーミーな」は、主観的類似性要素「コク」に対して座標値４を中心とするプラスマイナス２の範囲、すなわち２〜６の範囲で指定され、また、主観的類似性要素「キレ」に対して座標値−２を中心としてプラスマイナス２の範囲、すなわち−４〜０の範囲で指定される。
このように、印象表現語の印象データは各座標軸（主観的類似性要素）に対して一定の範囲を有することで、座標空間上の点で表されるのではなく、座標空間上の一定空間（容積）で表すことができ、この印象表現語の印象データ空間内に含まれるイメージ情報を検索候補のイメージ情報としてリストアップすることができる。このように印象表現語の印象データ空間内のイメージ情報をリストアップすることで、全イメージ情報に対する印象データとの類似度を判断する必要がなくなり、リストアップしたイメージ情報に対する印象データとの類似性を判断すればよく、判断を高速化することができる。
【００４６】
主観評価情報辞書５には、検索対象に関するデータが格納されており、各イメージ情報に対する印象データと付属情報が、カテゴリ毎に分類され格納されている。主観評価情報辞書５におけるカテゴリは、主観評価表現辞書４におけるカテゴリと同一であり、同一カテゴリの範囲で検索が行われるようになっている。
図１３は主観評価情報辞書５の内容を概念的に表したものである。
この図１３に例示されるように、各イメージ情報に対する印象データは、印象表現語に対する印象データと同様に、共通の主観的類似性要素からなる座標軸上の値を要素とするベクトルで表現される。すなわち、イメージ情報「アサヒスーパードライ」の印象データは、主観的類似性要素「コク」「キレ」「うまみ」…の各座標値を要素としてベクトル（３，４，２，３．５，３．５，…）で表現される。
同様に、「アサヒ黒生」「アサヒファーストレディー」「アサヒスーパープレミアム」「アサヒ生ビールダンク」（いずれも、アサヒビール株式会社の登録商標又は商標）、「キリンラガービール」「キリン一番絞り〈生〉ビール」「キリン一番絞り 黒生ビール」「キリンビール工場 〈生〉」「キリンブラウマイスター」（いずれも麟麟麦酒株式会社の登録商標又は商標）も、各主観的類似性要素の値を要素とするベクトルで表現される。
なお、イメージ情報に対する印象データの各座標値には、印象表現語の場合と異なり、範囲データが付属していない。
従って、主観的類似性要素を座標軸とする多次元座標空間にイメージ情報が布置されており、座標空間のなかである幅を持った領域（印象データ空間）を指定することで、その印象データ空間内に布置されているイメージ情報を検索（リストアップ）することができる。
一方、付属情報としては、数値データ等の客観的特徴条件、対象の画像データ、説明文等のテキストデータが各イメージ情報毎に格納されている。付属情報には、その他イメージ情報を印象する要因となる各種データが様々なかたちで関連情報として格納される。
【００４７】
付属情報として主観評価情報辞書５に格納される客観的特徴条件は、イメージ情報の物理的な特徴データを意味し、定量的で計測可能な数値データのことをいう。また、イメージ情報をその性質・用途などによって分類したカテゴリ情報も客観的特徴条件に該当する。
例えば、画像をイメージ情報とした場合、色・形などが該当し、乗用車をイメージ情報とした場合、排気量、燃費、重量などが該当する。
客観的特徴条件は、イメージ情報の検索の際に、制約条件としてイメージ情報を絞り込むために使用される。
【００４８】
イメージ情報を印象する要因となる各種データとしては、人名や商品名等で、それ自体がある種の強い印象を持っているもや、画像の構成要素であるプリミティブな図形の印象データ等が該当する。例えば映画作品をイメージ情報とする場合、作品自体の印象よりも主演俳優の印象がより支配的であることがあり、このような場合に、映作品の解説文から抽出された印象表現語や、シーン画像から推定された印象データよりも、主演俳優等に付与された印象データを引用して、作品の印象データを生成する方が主観的な類似性をより反映したものとなる場合があるため、主演俳優名等が付属情報として格納される。
【００４９】
また図１０及び図１３に示されるように、主観評価表現辞書４及び主観評価情報辞書には、各カテゴリに含まれる名詞等のカテゴリ分類情報が格納されている。例えば、カテゴリ「ビール」を判断するためのカテゴリ分類情報として「ビール」が格納され、カテゴリ「ワイン」のカテゴリ分類情報として「ワイン」が格納されている。各カテゴリを示す名詞そのものがカテゴリ分類情報として格納される他、例えば、カテゴリ「ワイン」に対して「ボルドー」や「ボージョレ・ヌーボー」等の関連語や、「（ぶどう＋ブドウ＋葡萄）×醸造」といった条件式等もカテゴリ分類語として格納されている。他のカテゴリに対しても関連語や条件式がカテゴリ分類情報として格納されている。
このように、カテゴリ分類情報が主観評価表現辞書４に格納することで、検索処理、イメージ情報追加処理、印象表現語追加処理において、一致する（又は条件式を満たす）名詞等がテキストデータ中に含まれる場合に、対応するカテゴリに自動的に分類することができる。
【００５０】
イメージ情報検索手段６（図９）は、検索印象データ生成手段３で生成された検索印象データ（主観的類似性要素のレベル値のセット）と客観的特徴条件を検索キーとして、主観評価情報辞書５に格納されている各種イメージ情報を検索する。
すなわち、主観評価情報辞書５に登録されているイメージ情報を客観的な特徴条件を制約条件として絞り込んで、その中でレベル値セットの示す範囲にあるイメージ情報を抽出し、レベル値とイメージ情報の印象データの類似性判断を行い、より類似性の高いイメージ情報順に検索結果として出力するようになっている。
【００５１】
出力手段７は、イメージ情報検索手段６で検索された検索結果を出力する。出力手段７による検索結果の出力は、検索されたイメージ情報を表示装置に出力し、印刷装置に印刷出力することにより行われる。
【００５２】
イメージ情報追加手段８は、新たなイメージ情報に対して、その印象データを生成し付属情報と共に主観評価情報辞書５に格納する。新たなイメージ情報の印象データは、そのイメージ情報に付属するテキストデータから、主観評価表現辞書４に格納されている印象表現語を抽出し、その印象表現語の印象データを使用して生成する。また。主観評価情報辞書５に登録されているイメージ情報の客観的特徴条件と、新たなイメージ情報に対する客観的特徴条件とから、既登録イメージ情報の印象データを生成するようになっている。
このように、イメージ情報追加手段８により、テキストデータや客観的特徴条件からイメージ情報を新たに追加できるので、主観評価情報辞書を容易に充実させることができる。
【００５３】
印象表現語追加手段９は、未登録の印象表現語について、その印象データを生成して主観評価表現辞書４に追加登録する。印象表現語追加手段９による新たな印象表現語の追加は、イメージ情報の検索の際に入力された自然言語による文章中や、イメージ情報追加手段８において未登録の印象表現語がイメージ情報に対するテキストデータ中に未登録の印象表現語が存在した場合に行われるようになっている。
このように、印象表現語追加手段９により自動的に新たな印象表現語が主観評価表現辞書４に登録されるので、データ検索装置が使用されればされるほど充実した主観評価表現辞書４になる。特に、ユーザのイメージ情報に対する感じ方や感性、更にそれを表現した文章も多種多様であるため、検索過程で新たな印象表現語を収集し追加することで、より多くのユーザの感性や表現に対応可能な主観評価表現辞書４とすることができる。
【００５４】
ところで、以上に説明した本出願人に係る特願平１１−２８１５０１（未公開）のデータ検索装置の主観評価表現辞書４、主観評価情報辞書５は、印象表現語と名詞句がセットとして記憶されていないので、評価視点が定まらないという問題があった。即ち、例えば、ユーザが「広い部屋」などと検索文章を作成して検索すると、評価視点が定まらないために、「広いエントランス」や「広いバスルーム」などの情報もヒットしてしまう。
そこで、第２の実施の形態では、主観的類似要素を印象表現語と名詞句のセットを用いて生成することにした。
【００５５】
特願平１１−２８１５０１のデータ検索装置（以下前回のデータ検索装置）の主観評価表現辞書４（以下単に表現辞書４と記す）は、例えば、ビールに対して、うまみのある、キレのある、コクのある、クリーミーな、なの印象表現語に対して印象データが設定されていたが、第２の実施の形態の表現辞書４は、図１６に示したように、例えば、印象表現語「広い」に対しては、「部屋が広い」、「バスルームが広い」などと、印象表現語と名詞句のセットが印象データを有している。即ち、主観的類似要素が印象表現語と名詞句のセットによって構成されている。また、「広いバスルーム」などの印象表現語と名詞句のセットは主観的特徴要素であるが、値が５±３の範囲をとる。これは、前回のデータ検索装置の表現辞書４で、主観的特徴要素で「コク」が３±２の範囲を持っていたものに対応するものである。
【００５６】
一方、前回のデータ検索装置における主観評価情報辞書（以下単に情報辞書５と記す）は、各イメージ情報ごとに作成された主観的類似性要素は、例えば、「コク」、「キレ」、「うまみ」などの印象表現語に対して印象データが作成されている。一方、第２の実施の形態に情報辞書５は、図１７に示したように、主観的類似性要素が「バスルームが広い」、「部屋が広い」などと印象表現語と名詞句のセットに対して印象データが作成されている。
このように、第２の実施の形態では、例えば「部屋が広い」、「バスルームが広い」といった評価視点を持った主観的類似性要素によってベクトル空間を構成することができる。
つまり、図１１の例を用いると表現辞書５では、、「まろやかな」、「コク」、「ドライな」という主観的類似性要素によって空間が張られているが、第２の実施の形態では、更に評価視点を明確にして、「まろやかなにおい」、「まろやかな味」、「コクのある味」、…などの印象表現語と名詞句のセットによって空間が張られることになる。
【００５７】
このように、前回のデータ検索装置では、単に「広い」など評価視点を定めずに、主観的類似性要素を定めていたが、第２の実施の形態では、更に評価視点を明らかにして「バスルームが広い」、「部屋が広い」などのように、印象表現語と名詞句をセットにして主観的類似性要素を構成したため、検索の精度を高めることができる。
即ち、ユーザが「広い部屋のホテル」と検索要求文章を作成した場合、主観的類似性要素の「部屋がひろい」の成分が５±３の値を持つ（統合した値）イメージ情報はヒットするが、これに該当せず、「バスルームが広い」の成分が５±３のイメージ情報はヒットしない。
【００５８】
図１５は、以上のように構成されたデータ検索装置に、第１の実施の形態で説明した主観的特徴要素生成システム３４（図２）を組み込んだところを示した図である。各モジュールは、主観的特徴要素生成手段４９に含まれている。
主観的特徴要素生成システム３４は、主観的評価表現辞書４に接続され、主観的特徴要素生成システム３４によって生成された主観的特徴要素は印象表現語と名詞句のセットとして、主観評価表現辞書４に登録される。
このように第２の実施の形態では、前回のデータ検索装置の主観的類似性要素を印象表現語から構成されていたものを印象表現語と名詞句のセットにしてある。その他の検索の原理などは、前回のデータ検索装置と同じである。
【００５９】
第２の実施の形態では、主観的特徴要素生成システム３４を用い、また、主観的表現辞書と主観的評価情報辞書を印象表現語と評価視点のセットにて座標値を生成することにより、印象表現語を評価視点用いたイメージ情報検索を行うことができる。
また、従来は、実験などによって作成していた主観的表現辞書のデータをイメージデータ付属文書データを用いて自動生成することができる。
なお、本実施形態として、複数の文書をマージした頻度抽出用文書と、前記頻度抽出用文書から印象表現語と前記印象表現語と結びついた名詞句をセットにして抽出する抽出手段と、前記抽出手段にて抽出された前記印象表現語と前記名詞句を前記複数の文書とマッチングしてマッチした頻度を取得するマッチング頻度取得手段と、前記印象表現語と前記名詞句のセットを、前記マッチング頻度取得手段にて取得した頻度を分析データとして主成分分析を行う主成分分析手段と、前記主成分分析手段にて分析された各前記印象表現語と前記名詞句のセットの主成分負荷量を用いて主観的特徴要素を決定する決定手段と、を具備したことを特徴とする主観的特徴要素生成装置を提供する（第１の構成）ようにしてもい。
また、第１の構成の前記マッチング頻度取得手段は、前記抽出手段にて抽出された前記印象表現語と前記名詞句のセットのうち、前記頻度抽出用文書に現れる頻度が大きいものをマッチングするように構成することができる（第２の構成）。
更に、第１の構成又は第２の構成は、前記抽出手段にて抽出された前記印象表現語と前記名詞句のセットの表記を統制する統制手段を更に備え、前記統制手段は前記マッチング手段がマッチングを行う前に、前記印象表現語と前記名詞句のセットの表記を統制するように構成することができる（第３の構成）。
また、第３の構成の前記統制手段は、前記印象表現語の活用形を終止形に統制する活用形統制手段、又は、前記印象表現語の表記揺れを統制する表記揺れ統制手段、又は、前記名詞句を上位語又は同義語に統制するシソーラス統制手段のうち少なくとも１つによって統制するように構成することができる（第４の構成）。
更に、第１の構成から第４の構成までの何れかの１の構成は、主観的類似性要素を座標軸とする座標空間に検索キーとなる印象表現語に対する印象データが付置された主観評価表現辞書を備えたイメージ情報検索手段を更に備え、
前記イメージ検索手段は、前記決定手段から前記決定手段にて決定された主観的特徴要素を取得するように構成することができる（第５の構成）。
また、本実施形態は、前記目的を達成するために、複数の文書をマージした頻度抽出用文書を取得する第１のステップと、前記第１のステップにて取得した前記頻度抽出用文書から印象表現語と前記印象表現語と結びついた名詞句をセットにして抽出する第２のステップと、前記第２のステップにて抽出された前記印象表現語と前記名詞句を前記複数の文書とマッチングしてマッチした頻度を取得する第３のステップと、前記第２のステップにて抽出した前記印象表現語と前記名詞句のセットを、前記マッチング頻度取得手段にて取得した頻度を分析データとして主成分分析を行う第４のステップと、前記第４のステップにて分析された各前記印象表現語と前記名詞句のセットの主成分負荷量を用いて主観的特徴要素を決定する第５のステップと、から構成されたことを特徴とする主観的特徴要素生成方法を提供してもよい。
更に、本実施形態は、前記目的を達成するために複数の文書をマージした頻度抽出用文書から印象表現語と前記印象表現語と結びついた名詞句をセットにして抽出する抽出機能と、前記抽出機能にて抽出された前記印象表現語と前記名詞句を前記複数の文書とマッチングしてマッチした頻度を取得するマッチング頻度取得機能と、前記印象表現語と前記名詞句のセットを、前記マッチング頻度取得機能にて取得した頻度を分析データとして主成分分析を行う主成分分析機能と、前記主成分分析機能にて分析された各前記印象表現語と前記名詞句のセットの主成分負荷量を用いて主観的特徴要素を決定する決定機能と、をコンピュータに実現させるための主観的特徴要素生成プログラム又は、主観的特徴要素生成プログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体を提供してもよい。
【００６０】
【発明の効果】
本発明によれば、効率的に主観的特徴要素を生成することのできる主観的特徴要素生成装置、主観的特徴要素生成方法、及び主観的特徴要素生成プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態に係る主観的特徴要素生成装置の構成を示した図である
【図２】主観的特徴要素生成システムの構成を示したブロック図である。
【図３】セットデータ生成モジュールの働きを説明するための図である。
【図４】活用形統制モジュールと表記揺れ統制モジュールの働きを説明するための図である。
【図５】名詞句統制モジュールの働きを説明するための図である。
【図６】主観的特徴要素生成モジュールの働きを説明するための図である。
【図７】印象表現語と名詞句のセットにて生成された主観的特徴要素を用いた辞書を使用した場合のイメージ検索の概念を示した図である。
【図８】主観的特徴要素生成システムを用いて、主観的特徴要素を決定する場合の手順を示したフローチャートである。
【図９】主観的特徴要素生成システムを組み込む元となるデータ検索装置の構成を示したブロック図である。
【図１０】同上、データ検索装置における主観的評価表現辞書の内容を概念的に表わしたものである。
【図１１】同上、データ検索装置における主観的類似性要素を座標軸とする座標空間と、この座標空間に各印象表現語に対する印象データが布置された概念状態間を例示した説明図である。
【図１２】同上、データ検索装置における印象表現語の印象データ空間を２次元の座標で表わした説明図である。
【図１３】同上、データ検索装置における主観評価情報辞書の内容を概念的に表わしたものである。
【図１４】同上、データ検索装置における主観的類似性要素を座標軸とする座標空間と、この座標空間に各イメージ情報に対する印象データが布置された概念状態を例示した説明図である。
【図１５】同上、データ検索装置に主観的特徴要素生成システムを組み込んだ状態を示したブロック図である。
【図１６】主観評価表現辞書の拡張例を示した図である。
【図１７】主観評価情報辞書の拡張例を示した図である。
【図１８】従来例１を説明するための図である。
【図１９】従来例２を説明するための図である。
【図２０】従来例３を説明するための図である。
【符号の説明】
１ 入力手段
２ 検索条件文取得手段
３ 検索印象データ生成手段
４ 主観的評価表現辞書
５ 主観的評価情報辞書
６ イメージ情報検索手段
７ 出力手段
８ イメージ情報追加手段
９ 印象表現語追加手段
１１ 主観的特徴要素生成装置
１２ 中央制御部
１３ ＣＰＵ
１４ ＲＯＭ
１５ ＲＡＭ
１６ 入出力部
１７ モデム
１８ 記憶装置
１９ プログラム部
２０ データ部
２１ バスライン
２３ 印象表現抽出用コーパス
２４ 表記揺れ統制辞書
２５ シソーラス辞書
２６ セットデータ生成モジュール
２７ 活用形統制モジュール
２８ 表記揺れ統制モジュール
２９ 名詞句統制モジュール
３０ 重複頻度算出モジュール
３１ 主観的特徴要素決定モジュール
３２ 主観評価表現辞書
３３ イメージ情報検索システム
３４ 主観的特徴要素生成システム
３５ コーパスデータ
３６ 印象表現語評価視点セットデータ
３７ 活用形統制データ
３８ 表記揺れ統制データ
３９ 名詞句統制データ
４１ マッチングデータ
４２ 主成分負荷量データ
４３ 主観的特徴要素データ
４５ クエリー
４６ 検索キー
４７ イメージ情報付属文書データベース
４８ 検索データ
４９ 主観的特徴要素生成手段

Claims (5)

1. 複数の文書をマージした頻度抽出用文書と、
   前記頻度抽出用文書から、直感的な印象を表現する形容詞、形容詞句、形容動詞を印象表現語とし、前記印象表現語と結びついた名詞句をセットにして抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段が抽出した前記印象表現語と前記名詞句のセットのうち、抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを頻出度データとして出力する頻出度データ出力手段と、
   前記頻出度データ出力手段が出力した前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットと、前記複数の文書のそれぞれと、をマッチングし、マッチした頻度をマッチングデータとして取得するマッチング頻度取得手段と、
   前記複数の文書と、前記マッチング頻度取得手段にて取得したマッチングデータと、を分析データとして主成分分析を行い、前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセット各々の主成分負荷量を主成分ごとに生成する主成分負荷量生成手段と、
   前記主成分負荷量生成手段が生成した主成分ごとの主成分負荷量の値が大きい順に、所定の数の前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを主成分ごとに取得して主観的特徴要素として出力する主観的特徴要素データ出力手段と、
   を具備したことを特徴とする主観的特徴要素生成装置。
2. 前記抽出手段にて抽出された前記印象表現語と前記名詞句のセットの表記を統制する統制手段を更に備え、
   前記統制手段は前記マッチング頻度取得手段がマッチングを行う前に、前記印象表現語と前記名詞句のセットの表記を統制することを特徴とする請求項１に記載の主観的特徴要素生成装置。
3. 前記統制手段は、前記印象表現語の活用形を終止形に統制する活用形統制手段、又は、前記印象表現語の表記揺れを統制する表記揺れ統制手段、又は、前記名詞句を上位語又は同義語に統制するシソーラス統制手段のうち少なくとも１つによって統制することを特徴とする請求項２に記載の主観的特徴要素生成装置。
4. 頻度抽出用文書取得手段と、抽出手段と、頻出度データ出力手段と、マッチング頻度取得手段と、主成分負荷量生成手段と、主観的特徴要素データ出力手段と、を備える主観的特徴要素生成装置を用いた主観的特徴要素生成方法であって、
   前記頻度抽出用文書取得手段が、複数の文書をマージした頻度抽出用文書を取得する第１のステップと、
   前記抽出手段が、前記第１のステップにて取得した前記頻度抽出用文書から、直感的な印象を表現する形容詞、形容詞句、形容動詞を印象表現語とし、前記印象表現語と結びついた名詞句をセットにして抽出する第２のステップと、
   前記頻出度データ出力手段が、前記第２のステップにて抽出された前記印象表現語と前記名詞句のセットのうち、抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを頻出度データとして出力する第３のステップと、
   前記マッチング頻度取得手段が、前記第３のステップにて出力した前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットと、前記複数の文書のそれぞれと、をマッチングし、マッチした頻度をマッチングデータとして取得する第４のステップと、
   前記主成分負荷量生成手段が、前記複数の文書と、前記第４のステップにて取得されたマッチングデータと、を分析データとして主成分分析を行い、前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセット各々の主成分負荷量を主成分ごとに生成する第５のステップと、
   前記主観的特徴要素データ出力手段が、前記第５ステップにて生成された主成分ごとの主成分負荷量の値が大きい順に、所定の数の前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを主成分ごとに取得して主観的特徴要素として出力する第６ステップと、
   を有することを特徴とする主観的特徴要素生成方法。
5. 複数の文書をマージした頻度抽出用文書から、直感的な印象を表現する形容詞、形容詞句、形容動詞を印象表現語とし、前記印象表現語と結びついた名詞句をセットにして抽出する抽出機能と、
   前記抽出機能が抽出した前記印象表現語と前記名詞句のセットのうち、抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを頻出度データとして出力する頻出度データ出力機能と、
   前記頻出度データ出力機能が出力した前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットと、前記複数の文書のそれぞれと、をマッチングし、マッチした頻度をマッチングデータとして取得するマッチング頻度取得機能と、
   前記複数の文書と、前記マッチング頻度取得機能にて取得したマッチングデータと、を分析データとして主成分分析を行い、前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセット各々の主成分負荷量を主成分ごとに生成する主成分負荷量生成機能と、
   前記主成分負荷量生成機能が生成した主成分ごとの主成分負荷量の値が大きい順に、所定の数の前記抽出の重複頻度が高い印象表現語と名詞句のセットを主成分ごとに取得して主観的特徴要素として出力する主観的特徴要素データ出力機能と、
   をコンピュータに実現させるための主観的特徴要素生成プログラム。

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