JP4810469B2 - 検索支援装置、プログラム及び検索支援システム - Google Patents

Description

本発明は、Ｗｅｂサイトの検索を支援する検索支援装置、プログラム及び検索支援システムに関する。

近年、携帯電話の著しい普及と技術革新に伴う性能向上によって、その用途は音声通話に留まらず、電子メールの送受信や携帯電話向けサイトの閲覧に利用されることが一般的となっている。また、機種によっては、Ｗｅｂブラウザの搭載により、一般のＷｅｂコンテンツの閲覧も可能となってきており、携帯電話はＰＣ（Personal Computer）やＰＤＡ（Personal Digital Assistance）に類する高機能な情報端末としての役割を担ってきている。

上記のように携帯電話が情報端末としての役割を拡大し、ＰＣと同様に膨大なコンテンツにアクセスが可能となるに伴い、携帯電話のような限られた入力インターフェースと画面の上でも、膨大な情報の中から所望する情報を簡単に検索でき、目的の情報へ容易にたどり着くことが要求されている。

こうした背景の下で、従来、携帯電話を用いて検索を行い、目的のサイトや情報にたどり着く手段には、大きく分けて次の二つの手法がある。一つは、コンテンツサービスで用意されている階層メニューをたどることにより目的のサイトを探すディレクトリ型の探索方法であり、もう一つは、検索エンジンに対してキーワードを入力することで、検索結果の要約リストを獲得し、それを参照して目的の情報にたどり着くキーワード検索型の検索方法である。

また、従来、検索方法に関し、種々の技術が提案されている。例えば、特許文献１には、検索対象の利用目的を記述したフレーズを用いて検索対象実態へのポインタ情報を検索することで、ユーザの希望する情報の検索の効率化を図った技術が開示されている。また、特許文献２には、指定されたハイパーテキストファイルからキーワードを抽出し、抽出された前記キーワードを用いてコンテンツの登録場所の検索を行うことで、類似したサイトを容易に見つけることが可能な技術が開示されている。また、特許文献３には、検索入力文と予め用意された事例文とをマッチングし、マッチングした事例文に関連付けられた検索エンジンに、検索入力文から抽出したキーワードの検索を依頼し、検索結果をユーザに提示することで、検索エンジン選択の負担を軽減した技術が開示されている。

特許第３７５９７００号明細書 特開２００３−２０８４３４号公報 特開２００３−１３２０６０号公報

しかしながら、上記したディレクトリ型の検索方法では、事前に定義されている分類（階層カテゴリ）の粒度が細かすぎると、目的のサイトに到達するまでの操作量が増大し、操作が煩雑になるという問題がある。また、階層カテゴリの粒度が粗い場合には、特定のカテゴリに属するサイトの数が多くなるため、上記同様目的のサイトを探索するまでの操作量が増大し、操作が煩雑になるという問題がある。

一方、キーワード検索型の検索方法では、検索の結果、大量の結果がリスト表示された場合、携帯電話の限られた表示領域では、多くの画面スクロール操作等が必要となるため、操作性が悪く、また、検索結果を絞り込むために検索用語を追加するには、携帯電話の限られた入力手段で多数の操作が必要となるため、操作が煩雑になるという問題がある。

また、特許文献１に記載の技術では、検索精度を上げるため、多種多様なユーザの嗜好を表したフレーズを、網羅的に登録しておく必要があるため、現実的でなく、実用性に欠けるという問題がある。さらに、検索条件となるフレーズを作成する際の操作が煩雑となるという問題がある。また、特許文献２に記載の技術では、ユーザからの操作は特段必要とされていないが、指定されたハイパーテキストファイルのサイトに類似したサイトしか検索することができないため、ユーザが所望するサイトを提示できない可能性がある。また、特許文献３に記載の技術では、予め用意された事例文に基づいて、特定の分野に一義的に分別してしまうため、自由度が低く、ユーザの所望する分野に分別されない可能性がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、検索する際の操作にかかる負荷を減少させるとともに、ユーザが所望する情報に容易に到達させることが可能な検索支援装置、プログラム及び検索支援システムを提供することである。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、文書及び当該文書中の特定の文字列が指示されたキーワードを取得する文書取得手段と、前記文書に含まれた形態素のうち、特定の属性を有した形態素を抽出し、当該文書中の形態素の出現状況に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、各形態素と、当該形態素の属性とを対応付けた語句属性テーブルを記憶する第1の記憶手段と、前記語句属性テーブルに基づいて、前記文書中に含まれた各形態素の属性を判別する属性判別手段と、前記キーワードに含まれた形態素毎に当該形態素の属性を対応付けたキーワード情報を生成するキーワード情報生成手段と、各分野を表すテーマと、当該テーマに関連する用語とを対応付けた文書テーマ推定テーブルを記憶する第２の記憶手段と、前記各分野を表すテーマと、当該テーマに関係する検索条件とを対応付けた検索条件テーブルを記憶する第３の記憶手段と、前記文書テーマ推定テーブルに基づいて、前記統計情報及びキーワード情報に含まれる形態素から、前記文書のテーマを推定する文書テーマ推定手段と、前記推定された文書のテーマに関係する検索条件を、前記検索条件テーブルから選定する検索条件選定手段と、を備える。

また、本発明は、コンピュータに、文書及び当該文書中の特定の文字列が指示されたキーワードを取得する文書取得機能と、前記文書に含まれた形態素のうち、特定の属性を有した形態素を抽出し、当該文書中の形態素の出現状況に関する統計情報を生成する統計情報生成機能と、各形態素と、当該形態素の属性とを対応付けた語句属性テーブルに基づいて、前記文書中に含まれた各形態素の属性を判別する属性判別機能と、前記キーワードに含まれた形態素毎に当該形態素の属性を対応付けたキーワード情報を生成するキーワード情報生成機能と、各分野を表すテーマと、当該テーマに関連する用語とを対応付けた文書テーマ推定テーブルに基づいて、前記統計情報及びキーワード情報に含まれる形態素から、前記文書のテーマを推定する文書テーマ推定機能と、前記推定された文書のテーマに関係する検索条件を、前記各分野を表すテーマと、当該テーマに関係する検索条件とを対応付けた検索条件テーブルから選定する検索条件選定機能と、を実現させる。

また、本発明は、情報通信端末と、検索支援装置とが通信可能に接続された検索支援システムであって、前記情報通信端末は、外部装置が提供する文書を取得するコンテンツ閲覧手段と、前記文書中の特定の文字列をキーワードとして指示可能なキーワード指定手段と、前記文書及びキーワードを前記検索支援装置に送信する閲覧リソース送信手段と、表示手段と、を備え、前記検索支援装置は、前記文書及びキーワードを取得する文書取得手段と、前記文書に含まれた形態素のうち、特定の属性を有した形態素を抽出し、当該文書中の形態素の出現状況に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、各形態素と、当該形態素の属性とを対応付けた語句属性テーブルを記憶する第1の記憶手段と、前記語句属性テーブルに基づいて、前記文書中に含まれた各形態素の属性を判別する属性判別手段と、前記キーワードに含まれた形態素毎に当該形態素の属性を対応付けたキーワード情報を生成するキーワード情報生成手段と、各分野を表すテーマと、当該テーマに関連する用語とを対応付けた文書テーマ推定テーブルを記憶する第２の記憶手段と、前記各分野を表すテーマと、当該テーマに関係する検索条件とを対応付けた検索条件テーブルを記憶する第３の記憶手段と、前記文書テーマ推定テーブルに基づいて、前記統計情報及びキーワード情報に含まれる形態素から、前記文書のテーマを推定する文書テーマ推定手段と、前記推定された文書のテーマに関係する検索条件を、前記検索条件テーブルから選定する検索条件選定手段と、を備える。

本発明によれば、文書及び当該文書に含まれた特定の文字列から、当該文書のテーマを推定し、このテーマに基づいて当該文書の特性に応じた検索条件を選定することで、ユーザは、関心のある文書中から特定の文字列を指示するのみで、当該文書のテーマに関係した検索条件を享受することができるため、検索の操作にかかる負荷を減少させるとともに、ユーザが所望する情報に容易に到達させることができる。

以下に添付図面を参照して、検索支援装置、プログラム及び検索支援システムの最良な実施形態を詳細に説明する。

［第１の実施形態］
図１は、本実施形態の検索支援システム１の構成を示した概略図である。図１に示すように、検索支援システム１は、情報通信端末１０と、検索支援サーバ（検索支援装置）２０と、検索エンジン３０、Ｗｅｂサーバ４０とを有している。各機器はインターネット等のネットワークを介して相互に通信可能に接続されている。

まず、情報通信端末１０について説明する。情報通信端末１０は、携帯電話等の情報通信端末装置であって、後述する通信部１６を介してネットワークに接続することで、検索支援サーバ２０、検索エンジン３０及びＷｅｂサーバ４０との間で情報の授受を行う。

図２は、情報通信端末１０のハードウェア構成を示した図である。図２に示すとおり、情報通信端末１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、操作部１２、表示部１３、ＲＯＭ（Read Only Memory）１４、ＲＡＭ（Random Access Memory）１５、通信部１６等を備える。

ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１５の所定領域を作業領域として、ＲＯＭ１４に予め記憶された各種制御プログラムとの協働により各種処理を実行し、情報通信端末１０を構成する各部の動作を統括的に制御する。

また、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１４に予め記憶された所定のプログラムとの協働により、図１に示したコンテンツ閲覧部１０１、キーワード指定部１０２、閲覧リソース送信部１０３、検索方法提示選択部１０４、検索クエリ送信部１０５及び検索結果表示部１０６の各機能部を実現させる。なお、各機能部の動作については後述する。

操作部１２は、各種入力キー等を備え、ユーザから操作入力された情報を入力信号として受け付け、その入力信号をＣＰＵ１１に出力する。

表示部１３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等により構成され、ＣＰＵ１１からの表示信号に基づいて、各種情報を表示する。なお、表示部１３は、操作部１２と一体的にタッチパネルを構成する態様としてもよい。

ＲＯＭ１４は、情報通信端末１０の制御にかかるプログラムや各種設定情報等を書き換え不可能に記憶する。

ＲＡＭ１５は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous DRAM）等の記憶手段であって、各種データを書換え可能に記憶する性質を有していることから、ＣＰＵ１１の作業エリアとして機能し、バッファ等の役割を果たす。

通信部１６は、ネットワークを通じ外部の機器（検索支援サーバ２０、検索エンジン３０、Ｗｅｂサーバ４０）との間で通信を行うインターフェースであって、外部機器から送信された各種情報をＣＰＵ１１に出力し、また、ＣＰＵ１１から出力される各種情報を外部機器に送信する。

次に、検索支援サーバ２０について説明する。検索支援サーバ２０は、情報通信端末１０から送信された後述する閲覧リソースに基づき、当該閲覧リソースに応じた検索方法の候補を情報通信端末１０に提供する検索支援装置である。図３は、検索支援サーバ２０のハードウェア構成を示した図である。図３に示すとおり、情報通信端末１０は、ＣＰＵ２１、操作部２２、表示部２３、ＲＯＭ２４、ＲＡＭ２５、記憶部２６、通信部２７等を備える。

ＣＰＵ２１は、ＲＡＭ２５の所定領域を作業領域として、ＲＯＭ２４又は記憶部２６に予め記憶された各種制御プログラムとの協働により各種処理を実行し、検索支援サーバ２０を構成する各部の動作を統括的に制御する。

また、ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２４又は記憶部２６に予め記憶された所定のプログラムとの協働により、図１に示した入力文書リソース取得部２０１、キーワード候補選定部２０２、文書語句属性抽出部２０３、キーワード意味推定部２０４、入力文書テーマ推定部２０５、サイト種別推定部２０６、コンテンツタイプ推定部２０７、検索方法候補選定部２０８、検索方法候補検証部２０９及び検索方法候補メニュー生成部２１０の各機能部を実現させる。なお、各機能部の動作については後述する。

操作部２２は、各種入力キー等を備え、ユーザから操作入力された情報を入力信号として受け付け、その入力信号をＣＰＵ２１に出力する。

表示部２３は、ＬＣＤ等により構成され、ＣＰＵ２１からの表示信号に基づいて、各種情報を表示する。なお、表示部２３は、操作部２２と一体的にタッチパネルを構成する態様としてもよい。

ＲＯＭ２４は、検索支援サーバ２０の制御にかかるプログラムや各種設定情報等を書き換え不可能に記憶する。

ＲＡＭ２５は、ＳＤＲＡＭ等の記憶手段であって、各種データを書換え可能に記憶する性質を有していることから、ＣＰＵ２１の作業エリアとして機能し、バッファ等の役割を果たす。

記憶部２６は、等の記憶手段であって、磁気的又は光学的に記録可能な記録媒体を有し、検索支援サーバ２０の制御にかかるプログラムや各種設定情報等を記憶する。

また、記憶部２６は、図１に示した形態素解析辞書２６１、キーワード意味推定ルール２６２、語句属性データベース２６３、文書テーマ推定ルール２６４、サイト種別推定ルール２６５、コンテンツタイプ推定ルール２６６、検索方法モデル２６７を所定の領域に記憶する。これら記憶部２６に記憶された各情報については後述する。なお、本実施形態では、各情報を記憶部２６に記憶する態様としたが、これに限らず、複数の記憶装置に分散して記憶する態様としてもよいし、検索支援サーバ２０外の外部記憶装置に記憶する態様としてもよい。

通信部２７は、ネットワークを通じ外部の機器（情報通信端末１０、検索エンジン３０、Ｗｅｂサーバ４０）との間で通信を行うインターフェースであって、外部機器から送信された各種情報をＣＰＵ２１に出力し、また、ＣＰＵ２１から出力される各種情報を外部機器に送信する。

検索エンジン３０は、図示しないネットワーク上に存在するコンテンツを検索する機能を、情報通信端末１０や検索支援サーバ２０等に提供するサーバ装置又はシステムである。検索エンジン３０は、情報通信端末１０や検索支援サーバ２０等から後述する検索条件（一又は複数の語句を“ＯＲ”、“ＡＮＤ”等の論理条件で組み合わせた文字列）を受信すると、この検索条件に対応するＷｅｂサーバ４０（Ｗｅｂサイト）を検索し、この検索条件に合致したＷｅｂサイトの総数（検索件数）や、検索条件に合致したＷｅｂサイトの一覧、各Ｗｅｂサイトから提供されるコンテンツの要約等を返信する。

Ｗｅｂサーバ４０は、ＨＴＭＬ文書や画像等のコンテンツをＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置に格納し、これらコンテンツを情報通信端末１０等が閲覧（参照）可能に提供するＷｅｂサイトである。なお、ネットワークに接続されるＷｅｂサーバ４０の数量は、特に問わないものとする。

以下、本実施形態の検索支援システム１で行われる動作を説明する。図４は、情報通信端末１０と検索支援サーバ２０との間で行われる連動型検索処理の動作を示したラダーチャートである。なお、ステップＳ１１〜Ｓ１８は、情報通信端末１０で行われる処理を示しており、ステップＳ２１〜Ｓ３１は、検索支援サーバ２０で行われる処理を示している。

まず、情報通信端末１０では、Ｗｅｂサーバ４０の宛先を示したＵＲＬ等のアドレス情報が操作部１２等を介して入力されると、コンテンツ閲覧部１０１は、このアドレス情報に対応したＷｅｂサーバ４０からコンテンツを取得し、表示部１３に表示させる（ステップＳ１１）。ステップＳ１１で、表示部１３に表示されたコンテンツの一例を図５−１に示す。

次いで、本連動型検索処理を実行する旨の指示信号が操作部１２等を介して入力されると、キーワード指定部１０２は、表示部１３に表示されたコンテンツ中の特定の語句（文字列）をキーワードとして選択させるための入力支援手段を提供し（ステップＳ１２）、当該キーワードが入力されるまで待機する（ステップＳ１３；Ｎｏ）。

図５−２から図５−５は、ステップＳ１２からステップＳ１３にかけて表示部１３に表示される画面の一例を示した図である。まず、図５−１に示した「ブラウザメニュー」から、図５−２に示すように、連動型検索処理の実行を指示する「連動型検索」が選択され、この指示信号がＣＰＵ２１に入力されると、キーワード指定部１０２は、ユーザに対して、現在閲覧中のコンテンツに含まれる文字列から、任意の文字列を選択可能なインターフェース（入力支援手段）を提供する。ここで、ユーザが選択可能なキーワードとしては、特に制限はなく、例えば、語句中の部分的な文字列等であってもよい。

図５−３から図５−４では、上記インターフェースとして、選択したいキーワードを、その始点及び終点をカーソルにより指定した場合の態様を示しており、このインターフェースにより、「田中」という文字列がキーワードとして選択されている（図５−５参照）。なお、キーワード指定部１０２が提供する入力支援手段は、この態様に限らないものとする。

図４に戻り、表示部１３に表示されたコンテンツに基づき、ユーザから操作部１２を介して特定のキーワード（文字列）が入力されると（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、閲覧リソース送信部１０３は、ステップＳ１３で入力されたキーワードと、現在閲覧中のコンテンツのＵＲＬ又はコンテンツのＨＴＭＬ文書を、閲覧リソースとして検索支援サーバ２０に送信する（ステップＳ１４）。

一方、検索支援サーバ２０では、情報通信端末１０から送信された閲覧リソースを受信すると、入力文書リソース取得部２０１は、当該閲覧ソースに含まれたキーワードとＨＴＭＬ文書とを取得し（ステップＳ２１）、後段のキーワード候補選定部２０２に出力する。なお、閲覧リソースにＨＴＭＬ文書が含まれておらず、代わりにコンテンツのＵＲＬが含まれていた場合には、入力文書リソース取得部２０１は、ステップＳ２１において、このＵＲＬに対応するＷｅｂサーバ４０からコンテンツを取得し、このコンテンツからＨＴＭＬ文書を取得する。

続いてキーワード候補選定部２０２は、入力文書リソース取得部２０１からキーワード及びＨＴＭＬ文書を受け取ると、ステップＳ２２のキーワード候補選定処理を実行する。以下、図６を参照して、ステップＳ２２のキーワード候補選定処理について説明する。

図６は、キーワード候補選定部２０２により実行されるキーワード候補選定処理の手順を示したフローチャートである。まず、キーワード候補選定部２０２は、入力されたＨＴＭＬ文書を入力文書とし、この入力文書に含まれた文字列を、形態素解析辞書２６１に基づいて形態素単位で分割する（ステップＳ２２１）。

ここで、形態素解析辞書２６１は、種々の形態素と、当該形態素の属性とが予め対応付けられたテーブルであって、形態素解析辞書２６１に含まれた形態素と、入力文書に含まれた文字列とを比較し、一致した文字列毎に分割することで、形態素単位で分割が行われる。なお、ここで形態素の属性とは、当該形態素の品詞や活用型、付加情報（例えば、国名、人名等）、読み、発音等であって、形態素毎に予め定義されている。

次に、キーワード候補選定部２０２は、入力されたキーワードが、入力文書中の何文字目から何文字目に出現するかを特定し（ステップＳ２２２）、この出現位置の始点をｉ、終点をｊとした後、これら位置情報をＲＡＭ２５等に保持する（ステップＳ２２３）。

続いて、キーワード候補選定部２０２は、キーワードの始点ｉから、当該キーワードに先行する形態素に対応する語の文字列長分だけ減算、又は、キーワードの終点ｊから、当該キーワードに後続する形態素に対応する語の文字列長分だけ加算することで、キーワードの選択範囲を形態素単位で拡張し（ステップＳ２２４）、選択範囲が拡張されたキーワードをキーワード候補としてＲＡＭ２５等に保持する（ステップＳ２２５）。

例えば、図５−５を例にとると、キーワード「田中」を基準とし、上記選択範囲の拡張処理（ステップＳ２２４）を文書の前方（キーワードに先行する方向）へ１回適用した場合には、キーワード候補は「ＭＦ田中」となる。また、同様にキーワード「田中」を基準として、上記選択範囲の拡張処理（ステップＳ２２４）を文書の後方（キーワードに後続する方向）に１回適用した場合には、キーワード候補は「田中寿英」となる。なお、本実施形態では、キーワードに先行又は後続する形態素について行うこととしたが、キーワードに先行及び後続する形態素について行うこととしてもよい。

次いで、キーワード候補選定部２０２は、キーワード候補となった文字列の長さが、キーワードが存在する一文の長さと同等か、又は、選択範囲の拡張を予め定められた回数分実行したか否かを判定し、何れにも該当しない場合には（ステップＳ２２６；Ｎｏ）、ステップＳ２２４に再び戻り、先の選択範囲の拡張処理で求められたキーワード候補を基準に、キーワードの選択範囲をさらに拡張する。

一方、ステップＳ２２６において、キーワード候補となった文字列の長さが、キーワードが存在する一文の長さと同等であると判定した場合、又は、選択範囲の拡張を予め定められた回数分実行したと判定した場合には（ステップＳ２２６；Ｙｅｓ）、キーワード候補選定部２０２は、これまでにキーワード候補として得られた各文字列を、検索エンジン３０に夫々送信し（ステップＳ２２７）、各文字列に応じた検索結果を、検索エンジン３０から夫々取得する（ステップＳ２２８）。

そして、キーワード候補選定部２０２は、取得した検索結果のうち、検索件数が多く得られた上位のキーワード候補を、入力されたキーワードとともに、キーワード拡張結果として、文書語句属性抽出部２０３に出力し（ステップＳ２２９）、図４のステップＳ２３へと移行する。なお、文書語句属性抽出部２０３に出力するキーワード候補の個数は特に問わず、例えば、最上位のものをキーワード候補としてもよいし、上位３つをキーワード候補としてもよい。また、ステップＳ２２７、２２８を行わず、ステップＳ２２９では、ステップＳ２２６までに得られたキーワード候補とキーワードとをキーワード拡張結果として文書語句属性抽出部２０３に出力する態様としてもよい。

図４に戻り、文書語句属性抽出部２０３は、キーワード候補選定部２０２からキーワード拡張結果を受け取ると、ステップＳ２３の語句属性解析処理を実行する。以下、図７、図８を参照して、ステップＳ２３の語句属性解析処理について説明する。

図７は、文書語句属性抽出部２０３により実行される語句属性解析処理の手順を示したフローチャートである。まず、文書語句属性抽出部２０３は、形態素解析辞書２６１に基づいて、入力文書に対し形態素解析を適用することで、文書を形態素毎に分割し（ステップＳ２３１）、各形態素の属性を判別することで、各形態素とその属性とを対応付けたテーブルを生成し、形態素解析結果としてＲＡＭ２５等に保持する（ステップＳ２３２）。

次いで、文書語句属性抽出部２０３は、形態素解析結果から、入力文書全体に含まれた属性が名詞の形態素を抽出し、その出現頻度を対応付けた統計情報を生成する（ステップＳ２３３）。また、文書語句属性抽出部２０３は、形態素解析辞書２６１に基づいて、キーワード拡張結果に対し形態素解析を適用することで、キーワード及び当該キーワード候補に含まれた文字列を形態素毎に分割し、各形態素の属性を判別することで、各形態素とその属性とを対応付けたキーワード情報を生成する（ステップＳ２３４）。そして、文書語句属性抽出部２０３は、統計情報とキーワード情報とを語句属性データベース２６３として、記憶部２６に保持する（ステップＳ２３５）。

なお、本実施形態では、ステップＳ２３１において、入力文書の形態素解析を行うこととしたが、上述したキーワード候補選定処理（図６参照）のステップＳ２２１で、ステップＳ２３１と同様の形態素解析を行った場合には、ステップＳ２２１の形態素解析結果を用いる態様としてもよい。

図８は、語句属性データベース２６３を説明するための図である。なお、入力文書として、Ａ１１に示した文字列が入力されたものとする。

ステップＳ２３１において、文書語句属性抽出部２０３は、入力文書に対し形態素解析を適用することで、文書を形態素毎に分割し、各形態素に属性を対応付けた形態素解析結果を生成する。Ａ１２には、Ａ１１の形態素解析結果を示しており、Ａ１１の文字列に含まれた形態素（ワールドカップ等）毎に、当該形態素の属性（名詞−固有名詞−一般等）が対応付けられている。

Ａ１３は、Ａ１２の形態素解析結果に基づいて導出された統計情報の一例を示している。このＡ１３の例では、まず入力文書全体の形態素解析結果から固有名詞（名詞−固有名詞）が抽出された例が示されている。

具体的に、文書語句属性抽出部２０３は、形態素解析結果（Ａ１２参照）から、属性が一般固有名詞（名詞−固有名詞−一般）に該当する形態素として、まず「ワールドカップ」を選択し、この品詞の入力文書中における出現位置を入力文書から特定する。そして、文書語句属性抽出部２０３は、品詞種別と、当該品詞種別に該当する品詞と、出現位置とを対応付ける。なお、Ａ１３では、入力文書の１文字目から７文字目（１、７）に「ワールドカップ」が出現することを意味している。

また、文書語句属性抽出部２０３は、上記と同様形態素解析結果から、属性が固有名詞に形態素「Ｗ杯（名詞−固有名詞−一般）」、「ドイツ（名詞−固有名詞−国名）」、「田中寿英（名詞−固有名詞−人名−性、名詞−固有名詞−人名−名）」を選択し、各形態素について品詞種別と、出現位置とを対応付ける。そして、文書語句属性抽出部２０３は、属性の種別（一般固有名詞、国名、人名等）毎に選定した形態素の個数を算出し、属性の種別毎に対応する形態素と出現位置とを関係付け、統計情報として生成する（Ａ１３参照）。なお、Ａ１３において、属性の種別に付加された数値（例えば“２”）は、その属性に属する形態素の個数を示している。

Ａ１４は、キーワード情報の一例を示している。このＡ１４の例では、キーワードとしてＡ１１に含まれた「田中」がキーワードとして指定された場合の例を示しており、また、キーワード候補として「たＭＦ田中寿英選手」等が入力された場合の例を示している。なお、Ａ１４において、基準となるキーワード（基準キーワード）「田中」には、その旨を示す出現位置情報「０（該当文字）」が付加されている。

具体的に、文書語句属性抽出部２０３は、形態素解析結果（Ａ１２参照）に基づいて、キーワード及びキーワード候補に含まれた文字列を、Ａ１４に示したように、「た」、「ＭＦ」、「田中」、「寿英」、「選手」の形態素毎に分割する。そして、文書語句属性抽出部２０３は、分割した形態素毎に、その属性を対応付けたキーワード情報を生成する。

なお、キーワード情報に記録される各形態素には、基準キーワードに対する出現位置に応じた出現位置情報が付与されるものとする。本実施形態では、Ａ１４に示したように、基準キーワードの前方に出現する品詞については、その形態素分の個数を０から減算した出現位置情報（−1（１品詞前）等）が付与され、また、基準キーワードの後方に出現する形態素については、その形態素分の個数を０に加算した出現位置情報（＋１（１品詞後）等）が付与されるものとする。

図４に戻り、続くステップＳ２４では、キーワード意味推定部２０４により、キーワード意味推定処理が実行される。以下、図９、図１０を参照して、ステップＳ２４のキーワード意味推定処理について説明する。

図９は、キーワード意味推定部２０４により実行されるキーワード意味推定処理の手順を示したフローチャートである。まず、キーワード意味推定部２０４は、文書語句属性抽出部２０３で取得された形態素解析結果を、ＲＡＭ２５等から読み出す（ステップＳ２４１）。

次いで、キーワード意味推定部２０４は、形態素解析結果に基づいて、入力文書に含まれた各形態素から、国名や人名等の付加情報を有する形態素を特定する（ステップＳ２４２）。

続いてキーワード意味推定部２０４は、記憶部２６に記憶されたキーワード意味推定ルール２６２を読み出し（ステップＳ２４３）、このキーワード意味推定ルールに基づいて、入力文書に含まれた文字列（属性が名詞又は記号の形態素等）が意味する事象を判別する（ステップＳ２４４）。

ここで、キーワード意味推定ルール２６２とは、特定の文字列と、当該文字列意味する事象とを予め対応付けたテーブルであって、キーワード意味推定部２０４は、このキーワード意味推定ルール２６２に定義された文字列と、入力文書中の文字列とを比較することで、一致した文字列が意味する事象を判別する。なお、ここで「意味する事象」とは、所定の文字列から想起可能な事柄を意味し、例えば、文字列「ワールドカップ」、「Ｗ杯」の場合には、事象として「イベント」が対応付けられている。

次いで、キーワード意味推定部２０４は、入力文書に含まれた文字列（形態素）のうち、ステップＳ２４２で特定した形態素及びステップＳ２４３で判別した文字列について、対応する付加情報及び事象（以下、意味情報という）を対応付け、キーワード意味推定結果としてＲＭＡ２５等に保持した後（ステップＳ２４５）、図４のステップＳ２５に移行する。

図１０は、キーワード意味推定処理を説明するための図である。図１０において、上段のＡ２１は、入力文書に含まれた各形態素から、国名や人名等の付加情報を有する形態素を特定した状態を模式的に示している。この例では、形態素「ドイツ」が国名（ＣＯＵＮＴＲＹ）の付加情報を有しており、同様に形態素「田中」が人名−姓（ＰＥＲＳＯＮ＿ｓｅｉ）が、形態素「寿英」が人名−名（ＰＥＲＳＯＮ＿ｍｅｉ）が、形態素「ボトルン」が都市名（ＣＩＴＹ、ＴＥＡＭ）の付加情報を有している。

また、中段のＡ２２は、入力文書にキーワード意味推定ルール２６２を適用し、特定の文字列が意味する事象を判別した結果を模式的に示している。なお、キーワード意味推定ルール２６２には、文字列「ワールドカップ」及び「Ｗ杯」について、事象「イベント（ＥＶＥＮＴ）」が対応付けられているものとする。また、属性が人名（ＰＥＲＳＯＮ）の文字列＋文字列「選手」の組み合わせについて、事象「運動選手（ＡＴＨＬＥＴＥ）」が対応付けられているものとする。

また、キーワード意味推定ルール２６２には、属性が人名（ＰＥＲＳＯＮ）の文字列＋任意の文字列「＊（ワイルドカード）」＋用語「（）＋属性が数（ｎｕｍｅｒａｌ）の文字列＋文字列「」」の組み合わせについては、属性が数（ｎｕｍｅｒａｌ）の文字列に対し、事象「年齢（ＡＧＥ）」が対応付けられているものとする。さらに、属性が数（ｎｕｍｅｒａｌ）の文字列＋文字列「日」の組み合わせについては、事象「日付（ＤＡＴＥ）」が対応付けられているものとする。

下段のＡ２３は、意味解析結果の一例を示している。この例では、Ａ２３に示したように、該当する文字列（形態素）の前後に、タグ（「＜」と「＞」で囲まれた文字列）形式で表した意味情報を埋め込むことで、対応する文字列に対応付けられている。なお、本実施形態では、意味情報をタブ形式で対応付ける態様としたが、これに限らず、他の方法を用いることとしてもよい。

図４に戻り、続くステップＳ２５では、入力文書テーマ推定部２０５により、文書テーマ推定処理が実行される。以下、図１１、図１２を参照して、ステップＳ２５の文書テーマ推定処理について説明する。

図１１は、入力文書テーマ推定部２０５により実行される文書テーマ推定処理の手順を示したフローチャートである。まず、入力文書テーマ推定部２０５は、記憶部２６に保持された語句属性データベース２６３を読み出すとともに（ステップＳ２５１）、ＲＡＭ２５等に記憶された意味解析結果を読み出す（ステップＳ２５２）。

次いで、入力文書テーマ推定部２０５は、記憶部２６に記憶された文書テーマ推定ルール２６４を読み出し（ステップＳ２５３）、語句属性データベース２６３に含まれた語（形態素）と、文書テーマ推定ルール２６４に定義された用語とを比較する（ステップＳ２５４）。

ここで、図１２のＡ３３を参照して、文書テーマ推定ルール２６４について説明する。文書テーマ推定ルール２６４には、各分野を表すテーマと、当該テーマに関連する用語とが対応付けて定義されている。Ａ３３の例においては、文書テーマ推定ルール２６４は階層構造で表され、各分野のテーマを表す上位概念語と、各上位概念語に関連する用語として下位概念語とが関連付けて定義されている。Ａ３３に示すように、例えば、上位概念語「スポーツ」の下位概念語として、「ゴルフ、サッカー、野球」が関連付けられている。

また、各概念語には、当該概念語に関連する語が、語彙リストとして定義されている。例えば、上位概念語「スポーツ」に対しては、スポーツに関連する語彙リストとして「選手、競技、試合、・・・」が定義されている。また、「ゴルフ」に関連する語彙リストとしては「ホール、打差、パー」が定義されており、同様に、「サッカー」に対しては「得点、Ｗ杯、キーパー」が、「野球」に対しては「球場、ホームラン、・・・」が定義されている。ステップＳ２５４において、入力文書テーマ推定部２０５は、この語彙リストに含まれた用語と適合する語が、語句属性データベース２６３に存在するか否かを判定する。

図１１に戻り、ステップＳ２５４の比較の結果、語句属性データベース２６３中に、文書テーマ推定ルール２６４に定義された語と適合する語がないと判定した場合には（ステップＳ２５５；Ｎｏ）、図４のステップＳ２６に直ちに移行する。

また、ステップＳ２５４の比較の結果、語句属性データベース２６３中に、文書テーマ推定ルール２６４に定義された用語と適合する語があると判定した場合には（ステップＳ２５５；Ｙｅｓ）、入力文書テーマ推定部２０５は、その適合した用語に係るテーマに対し、所定のスコアを付与する（ステップＳ２５６）。ここでスコアとは、統計情報及びキーワード情報に含まれた特定の形態素に対して予め付与された数値であって、特定のテーマに特有の用語（形態素）であるほど、高い値が付与されているものとする。

続いて、入力文書テーマ推定部２０５は、適合した用語に係るテーマと、そのスコアとを対応付け、入力文書推定結果としてＲＡＭ２５等に格納した後（ステップＳ２５７）、図４のステップＳ２６に直ちに移行する。

図１２は、文書テーマ推定処理を説明するための図である。図１２において、Ａ３１は、語句属性データベース２６３に含まれた統計情報を示しており、Ａ３２は、キーワード情報を示している。また、Ａ３３は、文書テーマ推定ルール２６４の一例を示している。

以下、Ａ３１〜Ａ３４を参照して、文書テーマ推定処理の一例を説明する。なお、統計情報に含まれた「Ｗ杯」に対しスコア“１”が、キーワード情報に含まれた「選手」に対しスコア“１０”が付与されているものとする。

まず、入力文書テーマ推定部２０５は、Ａ３１、Ａ３２で示した語句属性データベース２６３に対して、Ａ３３の文書テーマ推定ルール２６４を適用することで、キーワード情報の「＋２（２品詞語）」に定義された「選手」が、文書テーマ推定ルール２６４の上位概念語「スポーツ」に適合すると判断する。この場合、入力文書テーマ推定部２０５は、上位概念語「スポーツ」について、「選手」に割り振られたスコア“１０”を加算する。

次に、入力文書テーマ推定部２０５は、統計情報の「Ｗ杯」が、文書テーマ推定ルール２６４の下位概念語「スポーツ−サッカー」に適合すると判断する。この場合、入力文書テーマ推定部２０５は、下位概念語「スポーツ−サッカー」について「Ｗ杯」に割り振られたスコア“１”を加算する。

このように、入力文書テーマ推定部２０５は、Ａ３４に示したように、「スポーツ」がスコア“１０”、「スポーツ−サッカー」がスコア“１”と最終的に導出し、これらを入力文書推定結果としてＲＡＭ２５等に格納する。

図４に戻り、続くステップＳ２６では、サイト種別推定部２０６により、サイト種別推定処理が実行される。以下、図１３、図１４を参照して、ステップＳ２６のサイト種別推定処理について説明する。

図１３は、サイト種別推定部２０６により実行されるサイト種別推定処理の手順を示したフローチャートである。まず、サイト種別推定部２０６は、ＲＡＭ２５に格納されたキーワード意味推定結果を読み出すとともに（ステップＳ２６１）、入力文書推定結果を読み出す（ステップＳ２６２）。

次に、サイト種別推定部２０６は、記憶部２６に予め記憶されたサイト種別推定ルール２６５を読み出し（ステップＳ２６３）、このサイト種別推定ルール２６５をキーワード意味推定結果及び入力文書推定結果に対して適用することで、後述するサイト種別とサイト関連度とを取得する（ステップＳ２６４）。そして、サイト種別推定部２０６は、取得したサイト種別とサイト関連度とを対応付け、サイト種別推定結果としてＲＡＭ２５等に格納した後（ステップＳ２６５）、図４のステップＳ２７に移行する。

図１４は、サイト種別推定処理を説明するための図である。図１４において、Ａ４１は、入力文書推定結果の一例を示しており、Ａ４２は、キーワード意味推定結果の一例を示している。また、Ａ４３は、サイト種別推定ルール２６５の一例を示しており、Ａ４４は、サイト種別推定結果の一例を示している。なお、Ａ４２のキーワード意味推定結果は、上述した図１０のＡ２３とは表現が異なるが、同様の意味を有するものである。

まず、図１４のＡ４３を参照して、サイト種別推定ルール２６５について説明する。サイト種別推定ルール２６５には、各分野を表すテーマと、意味情報と、サイト種別とが対応付けて定義されている。Ａ４３の例では、まずサイト種別として「ショッピングサイト」、「Ｂｌｏｇ」、「ニュースサイト」、「トラベルサイト」等の名称が定義されている。そして、これらのサイト種別に対して、各分野を表す「テーマ」及び意味情報に対応する「キーワード」が夫々定義されている。また、「テーマ」及び「キーワード」に含まれた各語については、夫々の語の重み付けとして所定の数値が定義されている。

例えば、サイト種別が「ショッピングサイト」であれば、関連するテーマとして「コンピュータ、書籍、チケット…」が定義されており、夫々の語の重み付けとして、“０．３”、“０．１”、“０．１”が定義されていることを示している。また、「ショッピングサイト」に関連するキーワードも同様に定義されている。ここでは、「ＭＯＮＥＹ」等が関連付けられており、その重み付けは“０．８”と定義されている。

同様に、サイト種別「Ｂｌｏｇ」では、関連するテーマとして「スポーツ、芸能、コンピュータ」等が夫々“０．１”の重み付けで定義されており、キーワードとして「ＰＥＲＳＯＮ」、「ＥＶＥＮＴ」等が夫々“０．３”の重み付けで定義されている。

また、サイト種別「ニュースサイト」では、関連するテーマとして「政治、経済、スポーツ、芸能…」等が夫々“０．８”の重み付けで定義されており、キーワードとして「ＰＥＲＳＯＮ」が“０．３”、「ＣＯＵＮＴＲＹ」が“０．１”、「ＡＴＨＬＥＴＥ」が“０．３”の重み付けで定義されている。

さらに、サイト種別「トラベルサイト」では、関連するテーマとして「旅行」が“０．８”、「乗り物」が“０．４”で定義されており、キーワードとして「ＣＯＭＰＡＮＹ」、「ＣＩＴＹ」が夫々“０．７”、「ＭＯＮＥＹ」が“０．２”の重み付けで定義されている。

サイト種別推定部２０６は、上記したサイト種別推定ルール２６５を、前段の処理までに得られた入力文書推定結果と、キーワード意味推定結果とに対して適用することで、まず入力文書推定結果に含まれた「スポーツ」が、サイト種別「Ｂｌｏｇ」並びに「ニュースサイト」のテーマ「スポーツ」に適合すると判断する。

ここで、「スポーツ」について割り当てられた重み付けは「Ｂｌｏｇ」で“０．１”、「ニュースサイト」で“０．８”と定義されているため、サイト種別推定部２０６は、これらの値を読み出し、夫々の重み付け値と入力文書推定結果の「スポーツ」に付与されたスコア“１０”とを乗算する。具体的には、サイト種別「Ｂｌｏｇ」について、０．１×１０＝１．０、サイト種別「ニュースサイト」について、０．８×１０＝８．０と算出する。

次に、サイト種別推定部２０６は、キーワード意味推定結果を参照し、当該キーワード意味推定結果に含まれた「ＰＥＲＳＯＮ」が、サイト種別「Ｂｌｏｇ」の関連キーワードに重み付け値“０．３”で定義された「ＰＥＲＳＯＮ」に適合すると判定するとともに、サイト種別「ニュースサイト」の関連キーワードに重み付け値“０．３”で定義された「ＰＥＲＳＯＮ」に適合すると判定する。また、サイト種別推定部２０６は、キーワード意味推定結果に含まれた「ＡＴＨＬＥＴＥ」が、サイト種別「ニュースサイト」の関連キーワードに重み付け値“０．３”で定義された「ＡＴＨＬＥＴＥ」に適合すると判断する。

サイト種別推定部２０６は、これらの重み付け値を、先に導出したサイト種別の重み付け値とスコアとの乗算結果に加算することで、各サイト種別との関連度（サイト関連度）を導出する。具体的には、サイト種別「Ｂｌｏｇ」とのサイト関連度が、１．０＋０．３＝１．３、サイト種別「ニュースサイト」とのサイト関連度が、８．０＋０．３＋０．３＝８．６と算出する。そして、サイト種別推定部２０６は、Ａ４４に示したように、サイト種別と関連度との組をサイト種別推定結果として取得する。ここで、サイト種別推定結果に含まれたサイト種別は、情報通信端末１０のユーザが閲覧した可能性のあるＷｅｂサイトのサイト種別を推定したものとなっており、サイト関連度は、その推定の確かさ（可能性）を数値の大小により表している。

図４に戻り、続くステップＳ２７では、コンテンツタイプ推定部２０７により、コンテンツタイプ推定処理が実行される。以下、図１５、図１６を参照して、ステップＳ２７のコンテンツタイプ推定処理について説明する。

図１５は、コンテンツタイプ推定部２０７により実行されるコンテンツタイプ推定処理の手順を示したフローチャートである。まず、コンテンツタイプ推定部２０７は、ＲＡＭ２５に格納されたキーワード意味推定結果を読み出すとともに（ステップＳ２７１）、入力文書推定結果を読み出す（ステップＳ２７２）。

次に、コンテンツタイプ推定部２０７は、記憶部２６に予め記憶されたコンテンツタイプ推定ルール２６６を読み出し（ステップＳ２７３）、このコンテンツタイプ推定ルール２６６をキーワード意味推定結果及び入力文書推定結果に対して適用することで、後述するコンテンツタイプとコンテンツ関連度とを取得する（ステップＳ２７４）。そして、コンテンツタイプ推定部２０７は、取得したコンテンツタイプとコンテンツ関連度とを対応付け、コンテンツタイプ推定結果としてＲＡＭ２５等に格納した後（ステップＳ２７５）、図４のステップＳ２８に移行する。

図１６は、コンテンツタイプ推定処理を説明するための図である。図１６において、Ａ５１は、入力文書推定結果の一例を示しており、Ａ５２は、キーワード意味推定結果の一例を示している。また、Ａ５３は、コンテンツタイプ推定ルール２６６の一例を示しており、Ａ５４は、コンテンツタイプ推定結果の一例を示している。

まず、図１６のＡ５３を参照して、コンテンツタイプ推定ルール２６６について説明する。コンテンツタイプ推定ルール２６６には、各分野を表すテーマと、意味情報と、コンテンツタイプとが対応付けて定義されている。Ａ５３の例では、まずコンテンツタイプとして「カタログ」、「レビュー」、「記事」、「プレスリリース」等の名称が定義されている。そして、これらのコンテンツタイプに対して、分野を表すテーマ「テーマ」及び意味情報に対応する「キーワード」が夫々定義されている。また、「テーマ」及び「キーワード」に含まれた各語については、夫々の語の重み付けとして所定の数値が定義されている。

例えば、コンテンツタイプが「カタログ」であれば、関連するテーマとして「コンピュータ…」が定義されており、夫々の語の重み付けとして、“０．３”が定義されていることを示している。また、「カタログ」に関連するキーワードも同様に定義されている。ここでは、「ＣＯＭＰＡＮＹ」が関連付けられており、その重み付けは“０．６”と定義されている。

同様に、コンテンツタイプ「レビュー」では、関連するテーマとして「レストラン、旅行、書籍、コンピュータ」等が夫々“０．２”の重み付けで定義されており、キーワードとして「ＥＶＥＮＴ」、「ＣＩＴＹ」等が夫々“０．２”、“０．１”の重み付けで定義されている。

また、コンテンツタイプ「記事」では、関連するテーマとして「政治、経済、スポーツ、芸能…」等が夫々“０．８”の重み付けで定義されており、キーワードとして「ＰＥＲＳＯＮ」が“０．３”、「ＣＯＵＮＴＲＹ」が“０．１”、「ＡＴＨＬＥＴＥ」が“０．３”の重み付けで定義されている。

さらに、コンテンツタイプ「プレスリリース」では、関連するテーマとして「コンピュータ、芸能」が夫々“０．３”で定義されており、キーワードとして「ＣＯＭＰＡＮＹ」、「ＤＡＴＥ」が夫々“０．７”、また「ＰＥＲＳＯＮ」が“０．１”の重み付けで定義されている。

コンテンツタイプ推定部２０７は、上記したコンテンツタイプ推定ルール２６６を、前段の処理までに得られた入力文書推定結果と、キーワード意味推定結果とに対して適用することで、まず入力文書推定結果に含まれた「スポーツ」が、コンテンツタイプ「記事」に適合すると判定する。

ここで、「スポーツ」について割り当てられた重み付けは“０．８”と定義されているため、コンテンツタイプ推定部２０７は、この値を読み出し、この重み付け値と入力文書推定結果の「スポーツ」に付与されたスコア“１０”とを乗算する。具体的には、コンテンツタイプ「記事」について、０．８×１０＝８．０と算出する。

次に、コンテンツタイプ推定部２０７は、キーワード意味推定結果を参照し、当該キーワード意味推定結果に含まれた「ＰＥＲＳＯＮ」が、コンテンツタイプ「記事」の関連キーワードに重み付け値“０．３”で定義された「ＰＥＲＳＯＮ」に適合すると判定するとともに、コンテンツタイプ「プレスリリース」の関連キーワードに重み付け値“０．１”で定義された「ＰＥＲＳＯＮ」に適合すると判定する。

コンテンツタイプ推定部２０７は、これらの重み付け値を、先に導出したコンテンツタイプの重み付け値とスコアとの乗算結果に加算することで、各コンテンツタイプとの関連度（コンテンツ関連度）を導出する。具体的には、コンテンツタイプ「記事」とのコンテンツ関連度が、８．０＋０．３＋０．３＝８．６、コンテンツタイプ「プレスリリース」とのコンテンツ関連度が、０．０＋０，１＝０．１と算出する。そして、コンテンツタイプ推定部２０７は、Ａ５４に示したように、コンテンツとコンテンツ関連度との組をコンテンツタイプ推定結果として取得する。ここで、コンテンツタイプ推定結果に含まれたコンテンツタイプは、情報通信端末１０のユーザが閲覧した可能性のあるコンテンツの種別を推定したものとなっており、コンテンツ関連度は、その推定の確かさ（可能性）を数値の大小により表している。

図４に戻り、続くステップＳ２８では、検索方法候補選定部２０８により、検索方法候補選定処理が実行される。以下、図１７〜図２１を参照して、ステップＳ２８の検索方法候補選定処理について説明する。

図１７は、検索方法候補選定部２０８により実行される検索方法候補選定処理の手順を示したフローチャートである。まず、検索方法候補選定部２０８は、前段の処理までに取得された入力文書推定結果、サイト種別推定結果、コンテンツタイプ推定結果を、ＲＡＭ２５から読み出す（ステップＳ２８１）。

次いで、検索方法候補選定部２０８は、記憶部２６に予め記憶された検索方法モデル２６７を読み出す（ステップＳ２８２）。以下、図１８を参照して、検索方法モデル２６７について説明する。

図１８は、検索方法モデル２６７の例を示した図である。検索方法モデル２６７には、入力文書推定結果、サイト種別推定結果及びコンテンツタイプ推定結果の夫々に含まれる各項目として「テーマ」、「サイト種別」、「コンテンツタイプ」と、検索対象を表す「ラベル」とが対応付けて定義されている。

図１８−１に示した検索方法モデル２６７には、「テーマ」に対応付けられた検索の「ラベル」が定義されている。例えば、「コンピュータ」であれば、「スペックを調べる、発売時期を調べる、評価を見る」といったラベルが定義されている。同様に「スポーツ」であれば、「試合結果を見る、プロフィールを見る」といったラベルが定義されており、「政治」であれば、「プロフィールを見る、意味を調べる、組織を調べる」といったラベルが定義されており、「旅行」であれば、「地図を見る、価値を調べる、ツアーを探す」といったラベルが定義されている。なお、「ＩＤ」は、各テーマ名を一意に識別するためのＩＤ番号である。

また、図１８−２に示した検索方法モデル２６７には、「サイト種別」に対応付けられた検索の「ラベル」が定義されている。例えば、「ショッピングサイト」であれば、「価格を調べる、評判を調べる、販売店を調べる」といったラベルが定義されている。同様に「ニュースサイト」であれば、「ニュースを見る、プロフィールを見る、写真を見る」といったラベルが定義されており、「Ｂｌｏｇ」であれば、「評価を見る、プロフィールを見る」といったラベルが定義されており、「トラベルサイト」であれば、「ツアーを探す、地図を見る、地名を調べる、感想を見る」といったラベルが定義されている。なお、「ＩＤ」は、各サイト種別名を一意に識別するためのＩＤ番号である。

さらに、図１８−３に示した検索方法モデル２６７には、「コンテンツタイプ」に対応付けられた検索の「ラベル」が定義されている。例えば、「カタログ」であれば、「用語の意味を調べる、価格を調べる」といったラベルが定義されている。同様に「レビュー」であれば、「スペックを調べる、評価を見る」といったラベルが定義されており、「記事」であれば、「ニュースを見る、プロフィールを見る、地名を調べる」といったラベルが定義されており、「プレスリリース」であれば、「用語の意味を調べる、会社を調べる、価格を調べる」といったラベルが定義されている。なお、「ＩＤ」は、各コンテンツタイプ名を一意に識別するためのＩＤ番号である。

また、各ラベルには、その検索対象に応じた検索キーワード群が、「検索クエリ」として予め対応付けて定義されている。図１９は、ラベルに対応付けられた「検索クエリ」の例を示した図である。

例えば、ラベル名が「価格を調べる」であれば、「価格、値段、実売価格、プライス、特価」といった語群が、“ＯＲ”で連結された検索クエリ（検索条件）として定義されている。同様に、ラベル名が「試合結果を見る」であれば、「得点、試合結果、勝利、点差」といった語群が、ラベル名が「ニュースを見る」であれば、「ニュース、記事」といった語が、ラベル名「プロフィールを見るであれば、「ｐｒｏｆｉｌｅ、プロフィール、自己紹介」といった語群が、ラベル名が「写真を見る」であれば、「画像、イメージ、ｊｐｇ、ｊｐｅｇ」といた語群が、夫々“ＯＲ”で連結された検索クエリとして定義されている。

図１７に戻り、検索方法候補選定部２０８は、検索方法モデル２６７を、入力文書推定結果、サイト種別推定結果及びコンテンツタイプ推定結果の各項目に適用することで、各項目に応じたラベルを夫々決定する（ステップＳ２８３）。そして、検索方法候補選定部２０８は、決定したラベルを検索方法候補としてＲＡＭ２５等に保持し(ステップＳ２８４)、図４のステップＳ２９へと移行する。

ここで、図２０、図２１を参照して、ステップＳ２８３の処理について説明する。入力文書推定結果（図１２、Ａ３４参照）、サイト種別推定結果（図１４、Ａ４４参照）及びコンテンツタイプ推定結果（図１６、Ａ５４参照）に対し、図１８で示した検索方法モデルを適用すると、検索方法候補選定部２０８は、各項目（テーマ、サイト種別、コンテンツタイプ）について、図２０に示した検索方法モデル（ＩＤ２００、ＩＤ０２０、ＩＤ００３）が適合すると判断することになる。

上各検索方法モデルの判断は、例えば、以下の方法で決定することができる。まず、検索方法候補選定部２０８は、図２１に示したように、テーマ、サイト種別、コンテンツタイプ毎に、その内容をノードとして表記し、これら異なる３つの項目から、各々一つのノードを選択する。その際選択されるのは、スコア及び関連度に、より大きな値が付与されたテーマ名、サイト種別名及びコンテンツタイプ名に対応するノードが選択されるものとする。この結果、検索方法候補選定部２０８は、テーマ名「スポーツ」、サイト種別名「ニュース」、コンテンツタイプ名「記事」の各ノードを選択する。

次に、検索方法候補選定部２０８は、これまでに選択した各ノードに対応する「ラベル」を枚挙することで、検索方法候補として「試合結果を見る、プロフィールを見る、ニュースを見る、写真を見る、地名を調べる…」を取得し、後段の検索方法候補検証部２０９に出力する。

図４に戻り、続くステップＳ２９では、検索方法候補検証部２０９により、検索方法検証処理（ステップＳ２９）が実行される。以下、図２２を参照して、ステップＳ２９の検索方法検証処理の動作について説明する。

図２２は、検索方法候補検証部２０９により実行される検索方法検証処理の手順を示したフローチャートである。まず、検索方法候補検証部２０９は、検索方法候補に含まれた各ラベルを参照し、各ラベルに対応する「検索クエリ」を、記憶部２６に記憶された検索方法モデル２６７から読み出す（ステップＳ２９１）。

次いで、検索方法候補検証部２０９は、読み出した「検索クエリ」毎に、当該「検索クエリ」を「キーワード」とともに検索エンジン３０に送信することで、当該検索エンジン３０に「検索クエリ」及び「キーワード」に関する文書の検索を依頼する（ステップＳ２９２）。ここで「キーワード」とは、閲覧リソースに含まれたキーワード、即ち情報通信端末１０のユーザが指定したキーワードであるものとする。なお、「検索クエリ」と「キーワード」とは“ＡＮＤ”で連結する態様としてもよいし、“ＯＲ”で連結する態様としてもよい。

続いて検索方法候補検証部２０９は、各検索クエリについて、検索エンジン３０から得られた検索件数の多い順に、各ラベルをソートし（ステップＳ２９３）、ソートしたラベルと、検索クエリとを対応付けて後段の検索方法候補メニュー生成部２１０に出力した後（ステップＳ２９４）、図４のステップＳ３０に移行する。

図４に戻り、検索方法候補メニュー生成部２１０は、検索方法検証処理でソートされたラベル名を、情報通信端末１０の表示部１３で表示可能なメニューとして生成し（ステップＳ３０）、このメニューを各ラベルに対応する「検索クエリ」とともに、情報通信端末１０に送信した後（ステップＳ３１）、検索支援サーバ２０側の処理を終了する。

なお、生成される「メニュー」には、ソートされた全てのラベル名が表示される態様としてもよいし、例えば、ソートされたラベルのうち、上位に位置するラベル（例えば、上位４つのラベル名）のみが表示される態様としてもよい。

一方、情報通信端末１０では、検索支援サーバ２０から「メニュー」及び「検索クエリ」を受け取ると、検索方法提示選択部１０４は、この「メニュー」により表される画面（メニュー画面）を表示部１３に表示させた後（ステップＳ１５）、操作部１２を介してユーザから特定のラベルが指示されるまで待機を行う（ステップＳ１６；Ｎｏ）。

図２３は、ステップＳ１５で表示部１３に表示されたメニュー画面の一例を示した図である。情報通信端末１０のユーザは、このメニュー画面に提示された各項目（ラベル）から、特定のラベルを、操作部１２を介して選択することが可能となっている。ユーザから操作部１２を介して特定のラベル（例えば、「試合結果を見る」）が指定されると、当該ラベル名に応じた指示信号が検索方法提示選択部１０４に入力される。

ステップＳ１６において、検索方法提示選択部１０４により、特定のラベルを指示する指示信号の入力が確認されると（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、検索クエリ送信部１０５は、この指示されたラベルに対応する「検索クエリ」と、ステップＳ１３で入力された「キーワード」とを、検索エンジン３０に送信することで、当該検索エンジン３０に「検索クエリ」及び「キーワード」に関する文書の検索を依頼する（ステップＳ１７）。なお、「検索クエリ」と「キーワード」とは“ＡＮＤ”で連結して検索させる態様としてもよいし、“ＯＲ”で連結して検索させる態様としてもよい。

例えば、図２３に示したメニュー画面に基づき、ラベル「試合結果を見る」が選択されたとすると、対応する「検索クエリ」は、「得点、試合結果、勝利、点差」（図１９参照）を“ＯＲ”で連結した文字列であるため、検索クエリ送信部１０５は、この「検索クエリ」をユーザが指定した「キーワード」（例えば、「田中」）とともに検索エンジン３０に送信することになる。

続いて検索結果表示部１０６は、検索エンジン３０から送信された検索結果を受け取ると、この検索結果を表示部１３に表示させ（ステップＳ１８）、情報通信端末１０での処理を終了する。

図２４は、ステップＳ１８で表示部１３に表示された検索結果の一例を示した図である。情報通信端末１０のユーザは、この検索結果に基づき、所望するＷｅｂサーバ４０を、操作部１２を介して選択することで、当該Ｗｅｂサーバ４０のコンテンツを閲覧することができる。なお、ここで閲覧したコンテンツから再度キーワードを選択し、上述したブラウザ連動型検索処理を行うこととしてもよい。

以上のように、本実施形態によれば、文書及び当該文書に含まれた特定の語句（キーワード）から、当該文書のテーマ、当該文書を提供したＷｅｂサーバ４０のサイト種別、当該文書のコンテンツタイプを推定し、これらテーマ、サイト種別及びコンテンツタイプに応じた検索条件を選定することで、ユーザは、関心のある文書中から特定の語句を指示するのみで、当該文書のテーマ、当該文書を提供したＷｅｂサーバ４０のサイト種別、当該文書のコンテンツタイプに応じた検索条件を享受することができるため、検索の操作にかかる負荷を減少させるとともに、ユーザが所望する情報に容易に到達させることができる。

なお、本実施形態の検索支援サーバ２０で実行されるプログラムは、ＲＯＭ２４等に予め組み込まれて提供するものとするが、これに限らず、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。また、このプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよく、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

また、本実施形態では、文書のテーマ、サイト種別及びコンテンツタイプに基づいて、検索条件を選定することとしたが、これに限らず、文書のテーマ、サイト種別及びコンテンツタイプのうち、何れかの特性に基づいて、検索条件を選定することとしてもよい。

［第２の実施形態］
次に、検索支援装置、プログラム及び検索支援システムの第２の実施形態について説明する。なお、上述した第１の実施形態と同様の要素については、同一の符号を用いて示し、その説明は適宜省略する。

図２５は、本実施形態の検索支援システム２の構成を示した概略図である。図２５に示すように、検索支援システム２は、情報通信端末５０と、検索支援サーバ６０と、検索エンジン３０、Ｗｅｂサーバ４０とを有し、各機器はインターネット等のネットワークを介して相互に通信可能に接続されている。

図２５に示すとおり、本実施形態の情報通信端末５０は、第１の実施形態で説明した情報通信端末１０の機能構成（図１参照）から、キーワード指定部１０２を取り除き、キーワードリスト提示選択部５０１を新たに加えた構成となっている。即ち、本実施形態では、コンテンツ中の特定のキーワードが検索支援サーバ６０に送信されるのではなく、コンテンツの閲覧を実施中に、ブラウザ連動型検索処理を実行する旨の指示信号が入力されると、この現在閲覧中のコンテンツのＵＲＬ又はコンテンツのＨＴＭＬ文書が、閲覧リソースとして検索支援サーバ６０に送信されるようになっている。

ここで、図２６−１〜図２６−３を参照して、本実施形態の情報通信端末１０から、閲覧リソースが送信されるまでの手順を説明する。図２６−１に示すように、コンテンツが表示部１３に表示された状態で、「ブラウザメニュー」から、図５−２に示すように、ブラウザ連動型検索処理の実行を指示する「連動検索」が選択され、この指示信号が入力されると、閲覧リソース送信部１０３は、図５−３で示したように、表示部１３に表示されたコンテンツのＵＲＬ又はコンテンツのＨＴＭＬ文書を、閲覧リソースとして検索支援サーバ６０に送信する。

また、本実施形態の検索支援サーバ６０は、第１の実施形態で説明した検索支援サーバ２０の機能構成（図１参照）に、キーワード切り出し部６０１、キーワード候補選定部６０２を加えた構成となっている。

ここで、キーワード切り出し部６０１は、入力文書リソース取得部２０１から入力されたＨＴＭＬ文書を入力文書とし、この入力文書に形態素解析を適用し、当該入力文書を形態素毎に分割し、ＲＡＭ２５等に保持する。

また、本実施形態のキーワード候補選定部６０２は、キーワード切り出し部６０１により分割された形態素毎に、第１の実施形態と同様、各品詞（キーワード）の選択範囲を拡張する。そして、６０２は、キーワード候補として得られた各文字列を、検索エンジン３０に夫々送信することで取得した検索結果のうち、検索結果が多く得られた上位のキーワードを選定し、選定したキーワードをキーワード候補として情報通信端末５０に送信する。なお、選定するキーワードの個数は特に問わないものとする。

また、キーワード候補選定部６０２は、情報通信端末５０のキーワードリスト提示選択部５０１からキーワードを受信すると、このキーワード及び入力文書に基づいて、キーワード候補選定処理（図６参照）を実行する。なお、移行の処理は、上述した第１の実施形態と同様であるため、説明は省略する。

一方、情報通信端末５０では、検索支援サーバ６０から送信されたキーワード候補が受信されると、キーワードリスト提示選択部５０１は、このキーワード候補を表示部１３に表示させることでユーザに提示する。

図２７−１は、キーワードリスト提示選択部５０１により表示部１３に表示されたキーワード候補の一例を示した図である。情報通信端末１０のユーザは、図２７−２に示すように、表示部１３に提示されたキーワード候補から、特定のキーワード名を、操作部１２を介して選択することが可能となっている。そして、特定のキーワード名（例えば、「田中寿英」）が選択されると、当該キーワード名に応じた指示信号がキーワードリスト提示選択部５０１に入力される。

キーワードリスト提示選択部５０１は、特定のキーワード名を指示する指示信号の入力を確認すると、この指示信号で指示されたキーワード名に対応するキーワードを、検索支援サーバ６０のキーワード候補選定部６０２に送信する。

以上のように、本実施形態によれば、ユーザは、閲覧中の文書から選出された複数のキーワード候補から、特定のキーワードを選択するのみで、当該文書のテーマ、当該文書を提供したＷｅｂサーバ４０のサイト種別及び当該文書のコンテンツタイプに応じた検索条件を享受することができるため、検索の操作にかかる負荷を減少させるとともに、ユーザが所望する情報に容易に到達させることができる。

［第３の実施形態］
次に、検索支援装置、プログラム及び検索支援システムの第３の実施形態について説明する。なお、上述した第１の実施形態と同様の要素については、同一の符号を用いて示し、その説明は適宜省略する。

図２８は、本実施形態の検索支援システム３の構成を示した概略図である。図２８に示すように、検索支援システム３は、情報通信端末７０と、検索支援サーバ８０と、検索エンジン３０、Ｗｅｂサーバ４０とを有し、各機器はインターネット等のネットワークを介して相互に通信可能に接続されている。

図２８に示すとおり、本実施形態の情報通信端末７０は、第１の実施形態で説明した情報通信端末１０の機能構成（図１参照）から、コンテンツ閲覧部１０１、キーワード指定部１０２及び閲覧リソース送信部１０３を取り除き、キーワード入力部７０１及びキーワード送信部７０２を新たに加えた構成となっている。

キーワード入力部７０１は、連携検索の対象となるキーワードを、操作部１２を介して直接入力することが可能な入力支援手段を情報通信端末１０のユーザに提供する。ここで、入力支援手段とは、例えば、図２９に示したような、表示部１３に表示されるインターフェース等であって、ユーザはこの入力支援手段を介して連携検索の対象とするキーワードを入力することが可能となっている。キーワード入力部７０１は、この入力支援画面に基づいて入力されたキーワードを、キーワード送信部７０２に出力する。

キーワード送信部７０２は、キーワード入力部７０１から入力されたキーワードを、検索支援サーバ８０に送信する。

本実施形態の検索支援サーバ８０は、第１の実施形態で説明した検索支援サーバ２０の機能構成（図１参照）から、入力文書リソース取得部２０１を取り除き、予備検索実行部８０１を新たに加えた構成となっている。

予備検索実行部８０１は、情報通信端末７０のキーワード送信部７０２から送信されたキーワードを、検索エンジン３０に送信することで、当該キーワードに関する文書の検索を依頼する。そして、予備検索実行部８０１は、キーワードについて、検索エンジン３０から検索結果として得られたコンテンツのＨＴＭＬ文書を、上位のＷｅｂサーバ（Ｗｅｂサイト）から所定数分取得し、この取得したＨＴＭＬ文書と、情報通信端末７０から送信されたキーワードとを、キーワード候補選定部２０２に出力する。なお、移行の処理は、上述した第１の実施形態と同様であるため、説明は省略する。なお、取得するＨＴＭＬ文書の個数は、任意に設定可能であるものとする。

以上のように、本実施形態によれば、情報通信端末１０のユーザは、連携検索対象としたキーワードを入力するのみで、このキーワードに関連する文書から、当該文書のテーマ、当該文書を提供したＷｅｂサーバ４０のサイト種別及び当該文書のコンテンツタイプに応じた検索条件を享受することができるため、検索の操作にかかる負荷を減少させるとともに、ユーザが所望する情報に容易に到達させることができる。

第１の実施形態における検索支援システムの構成を示した概略図である。 端末のハードウェア構成を示した図である。 検索支援サーバのハードウェア構成を示した図である。 ブラウザ連動型検索処理の動作を示したラダーチャートである。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 キーワード候補選定処理の流れを示したフローチャートである。 語句属性解析処理の流れを示したフローチャートである。 語句属性解析処理を説明するための図である。 キーワード意味推定処理の流れを示したフローチャートである。 キーワード意味推定処理を説明するための図である。 文書テーマ推定処理の流れを示したフローチャートである。 文書テーマ推定処理を説明するための図である。 サイト種別推定処理の流れを示したフローチャートである。 サイト種別推定処理を説明するための図である。 コンテンツタイプ推定処理の流れを示したフローチャートである。 コンテンツタイプ推定処理を説明するための図である。 検索方法候補選定処理の流れを示したフローチャートである。 検索方法モデルの一例を示した図である。 検索方法モデルの一例を示した図である。 検索方法モデルの一例を示した図である。 検索方法モデルの一例を示した図である。 コンテンツタイプ推定処理を説明するための図である。 コンテンツタイプ推定処理を説明するための図である。 検索方法検証処理の流れを示したフローチャートである。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 第２の実施形態における検索支援システムの構成を示した概略図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。 第３の実施形態における検索支援システムの構成を示した概略図である。 端末の表示部に表示された画面の一例を示した図である。

符号の説明

１ 検索支援システム
２ 検索支援システム
３ 検索支援システム
１０ 情報通信端末
１１ ＣＰＵ
１２ 操作部
１３ 表示部
１４ ＲＯＭ
１５ ＲＡＭ
１６ 通信部
１０１ コンテンツ閲覧部
１０２ キーワード指定部
１０３ 閲覧リソース送信部
１０４ 検索方法提示選択部
１０５ 検索クエリ送信部
１０６ 検索結果表示部
２０ 検索支援サーバ
２１ ＣＰＵ
２２ 操作部
２３ 表示部
２４ ＲＯＭ
２５ ＲＡＭ
２６ 記憶部
２６１ 形態素解析辞書
２６２ キーワード意味推定ルール
２６３ 語句属性データベース
２６４ 文書テーマ推定ルール
２６５ サイト種別推定ルール
２６６ コンテンツタイプ推定ルール
２６７ 検索方法モデル
２７ 通信部
２０１ 入力文書リソース取得部
２０２ キーワード候補選定部
２０３ 文書語句属性抽出部
２０４ キーワード意味推定部
２０５ 入力文書テーマ推定部
２０６ サイト種別推定部
２０７ コンテンツタイプ推定部
２０８ 検索方法候補選定部
２０９ 検索方法候補検証部
２１０ 検索方法候補メニュー生成部
３０ 検索エンジン
４０ Ｗｅｂサーバ
５０ 情報通信端末
５０１ キーワードリスト提示選択部
６０ 検索支援サーバ
６０１ キーワード切り出し部
６０２ キーワード候補選定部
７０ 情報通信端末
７０１ キーワード入力部
７０２ キーワード送信部
８０ 検索支援サーバ
８０１ 予備検索実行部

Claims (11)

1. 文書及び当該文書中の特定の文字列が指示されたキーワードを取得する文書取得手段と、
   前記文書に含まれた形態素のうち、特定の属性を有した形態素を抽出し、当該文書中の形態素の出現状況に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、
   各形態素と、当該形態素の属性とを対応付けた語句属性テーブルを記憶する第1の記憶手段と、
   前記語句属性テーブルに基づいて、前記文書中に含まれた各形態素の属性を判別する属性判別手段と、
   前記キーワードに含まれた形態素毎に当該形態素の属性を対応付けたキーワード情報を生成するキーワード情報生成手段と、
   各分野を表すテーマと、当該テーマに関連する用語とを対応付けた文書テーマ推定テーブルを記憶する第２の記憶手段と、
   前記各分野を表すテーマと、当該テーマに関係する検索条件とを対応付けた検索条件テーブルを記憶する第３の記憶手段と、
   前記文書テーマ推定テーブルに基づいて、前記統計情報及びキーワード情報に含まれる形態素から、前記文書のテーマを推定する文書テーマ推定手段と、
   前記推定された文書のテーマに関係する検索条件を、前記検索条件テーブルから選定する検索条件選定手段と、
   を備えたことを特徴とする検索支援装置。
2. 所定の文字列と、当該文字列が意味する事象とを対応付けた意味推定テーブルを記憶する第４の記憶手段と、
   前記意味推定テーブルに基づいて、前記文書中に含まれた文字列が意味する事象を判別する意味判別手段と、
   Ｗｅｂサイトのサイト種別と、当該サイト種別に関連する前記テーマ及び事象とを対応付けたサイト種別推定テーブルを記憶する第５の記憶手段と、
   前記Ｗｅｂサイトのサイト種別と、当該サイト種別に関係する検索条件とを対応付けた第２の検索条件テーブルを記憶する第６の記憶手段と、
   前記サイト種別推定テーブルに基づいて、前記文書のテーマ及び当該文書中の文字列が意味する事象から、当該文書を提供したＷｅｂサイトのサイト種別を推定するサイト種別推定手段と、
   を更に備え、
   前記検索条件選定手段は、前記推定されたサイト種別に関係する検索条件を、前記第２の検索条件テーブルから選定することを特徴とする請求項１に記載の検索支援装置。
3. コンテンツの種別を示したコンテンツタイプと、当該コンテンツタイプに関連する前記テーマ及び事象とを対応付けたコンテンツタイプ推定テーブルを記憶する第７の記憶手段と、
   前記コンテンツタイプと、当該コンテンツタイプに関係する検索条件を対応付けた第３の検索方法テーブルを記憶する第８の記憶手段と、
   前記コンテンツタイプ推定テーブルに基づいて、前記文書のテーマ及び当該文書中の文字列が意味する事象から、当該文書のコンテンツタイプを推定するコンテンツタイプ推定手段と、
   を更に備え、
   前記検索条件選定手段は、前記推定されたコンテンツタイプに関係する検索条件を、前記第３の検索方法テーブルから選定することを特徴とする請求項２に記載の検索支援装置。
4. 前記キーワードの前後に出現する前記文書中の形態素に基づいて、当該キーワードの文字列の範囲を形態素単位で拡張し、キーワード候補として取得するキーワード候補取得手段を更に備え、
   前記キーワード情報生成手段は、前記キーワード及びキーワード候補に含まれた形態素と、当該形態素の属性とを対応付け、前記キーワード情報として生成することを特徴とする請求項１に記載の検索支援装置。
5. 前記キーワード候補毎に、当該キーワード候補に関する文書の検索を外部の検索エンジンに依頼する検索依頼手段と、
   前記検索エンジンの検索結果に基づき、前記キーワード候補から検索件数が所定値以上のキーワード候補を選定するキーワード候補選定手段と、
   を更に備え、
   前記キーワード情報生成手段は、前記選定されたキーワード候補に基づいて、前記キーワード情報を生成することを特徴とする請求項４に記載の検索支援装置。
6. 前記検索条件選定手段により選定された検索条件を提示する提示手段を更に備えたことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の検索支援装置。
7. 前記選定された検索条件に該当する文書の検索を外部の検索エンジンに依頼する検索依頼手段を更に備え、
   前記提示手段は、前記検索エンジンの検索結果に基づき、検索件数に応じた順序で、前記選定された検索条件を提示することを特徴とする請求項６に記載の検索支援装置。
8. 前記文書に含まれた各語句を形態素毎に切り出す語句切り出し手段と、
   前記形態素毎の語句のうち、特定の語句を指定可能な語句指定手段と、
   を更に備え、
   前記文書取得手段は、前記語句指定手段により指定された語句を前記キーワードとして取得することを特徴とする請求項１に記載の検索支援装置。
9. 前記キーワードの入力を受け付ける入力手段と、
   前記入力手段で受け付けたキーワードに関する文書の検索を、外部の検索エンジンに依頼する検索依頼手段と、
   を更に備え、
   前記文書取得手段は、前記検索エンジンにより検索された文書を取得することを特徴とする請求項１に記載の検索支援装置。
10. コンピュータに、
    文書及び当該文書中の特定の文字列が指示されたキーワードを取得する文書取得機能と、
    前記文書に含まれた形態素のうち、特定の属性を有した形態素を抽出し、当該文書中の形態素の出現状況に関する統計情報を生成する統計情報生成機能と、
    各形態素と、当該形態素の属性とを対応付けた語句属性テーブルに基づいて、前記文書中に含まれた各形態素の属性を判別する属性判別機能と、
    前記キーワードに含まれた形態素毎に当該形態素の属性を対応付けたキーワード情報を生成するキーワード情報生成機能と、
    各分野を表すテーマと、当該テーマに関連する用語とを対応付けた文書テーマ推定テーブルに基づいて、前記統計情報及びキーワード情報に含まれる形態素から、前記文書のテーマを推定する文書テーマ推定機能と、
    前記推定された文書のテーマに関係する検索条件を、前記各分野を表すテーマと、当該テーマに関係する検索条件とを対応付けた検索条件テーブルから選定する検索条件選定機能と、
    を実現させることを特徴とするプログラム。
11. 情報通信端末と、検索支援装置とが通信可能に接続された検索支援システムであって、
    前記情報通信端末は、
    外部装置が提供する文書を取得するコンテンツ閲覧手段と、
    前記文書中の特定の文字列をキーワードとして指示可能なキーワード指定手段と、
    前記文書及びキーワードを前記検索支援装置に送信する閲覧リソース送信手段と、
    表示手段と、
    を備え、
    前記検索支援装置は、
    前記文書及びキーワードを取得する文書取得手段と、
    前記文書に含まれた形態素のうち、特定の属性を有した形態素を抽出し、当該文書中の形態素の出現状況に関する統計情報を生成する統計情報生成手段と、
    各形態素と、当該形態素の属性とを対応付けた語句属性テーブルを記憶する第1の記憶手段と、
    前記語句属性テーブルに基づいて、前記文書中に含まれた各形態素の属性を判別する属性判別手段と、
    前記キーワードに含まれた形態素毎に当該形態素の属性を対応付けたキーワード情報を生成するキーワード情報生成手段と、
    各分野を表すテーマと、当該テーマに関連する用語とを対応付けた文書テーマ推定テーブルを記憶する第２の記憶手段と、
    前記各分野を表すテーマと、当該テーマに関係する検索条件とを対応付けた検索条件テーブルを記憶する第３の記憶手段と、
    前記文書テーマ推定テーブルに基づいて、前記統計情報及びキーワード情報に含まれる形態素から、前記文書のテーマを推定する文書テーマ推定手段と、
    前記推定された文書のテーマに関係する検索条件を、前記検索条件テーブルから選定する検索条件選定手段と、
    を備えたことを特徴とする検索支援システム。

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