JP5311488B2 - 感性情報抽出装置、感性検索装置、その方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、テキストから感性情報を抽出してデータベース化し、このデータベースを利用して情報検索を行う技術に関する。

現在、Ｗｅｂ上で商品などの情報を検索する場合は、当該検索対象の名前やカテゴリ、定性的な特徴などを検索クエリ（検索条件）とする検索が主流である。自動車を例に取ると、「Ｔ社」の「セダン」、「４ドア」、色は「白」…などが検索条件となる。しかし、欲しい情報はあるが、それに対する上記のような検索条件を記述できず、「かわいい」、「上品な」などのイメージ（印象）や、それを使用した際の気分といった「感性」でしか対象を特徴付けられない場合、このような感性を直接、検索条件として検索できると便利である。しかし、現在、実用化されている感性検索では、その対象が有するイメージを表す定量的な情報（感性情報）を、検索対象毎に人手で付与しておく必要があった（例えば、非特許文献１参照）。

"アマナ 写真１３０万点を「形容詞」で検索可能に―事例データベース：ＩＴｐｒｏ"、［ｏｎｌｉｎｅ］、日経ＢＰ社、［平成２１年８月１４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/JIREI/20070827/280366/＞

（１）感性検索を行うために各検索対象に対する感性情報を人手で付与するのは手間が大きいため、その作業をできるだけ省力化することが望ましい。

（２）こうした感性検索を低コストに実現する手法としては、検索対象のイメージを表す感性表現をテキストから抽出して足し合わせることで、検索対象のイメージを表現する方法が考えられる。しかし、感性表現は検索対象が有する様々な側面（外見的特長、品質、性格など）毎についてのイメージを表しており、全てを足し合わせてしまうと、却ってその特徴が鈍ってしまう可能性がある。

例えば、ある検索対象のイメージを表す感性表現として「ゴージャス」と「苦い」があった場合、前者は容姿、後者は味という側面についてのイメージを表しており、これを足し合わせることで「ゴージャス」のもつ「美しい」、「派手」といったイメージが損なわれてしまい、望ましい検索結果が得られない。よって感性表現を用いて検索対象の感性情報を生成する際には、異なる側面の特徴がノイズとなることを避ける必要がある。

（３）また感性表現を検索条件として用いる際には、どういった感性表現を用いたかによりユーザの注目している側面が異なる。例えば「苦い」で検索した場合には検索対象の味に注目しているため、味の側面においてイメージが類似している検索対象が出力されることが望ましい。よって検索条件と検索対象との距離計算は、ユーザの注目する側面において行う必要がある。

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、
（１）予め検索対象のイメージ（＝感性情報）を大規模なテキストの集合（コーパス）から抽出しておき、感性検索時には、検索条件として入力される感性表現の表すイメージと検索対象のイメージとの感性的な距離を利用することにより、運用コストを省力化した感性検索を行う装置および方法を提供する、
（２）感性表現を用いて検索対象の感性情報を生成する際に、感性表現が検索対象のどういった側面（外見的特長、品質、性格など）についてのイメージを表しているのか考慮する、
（３）ユーザの注目する側面においてイメージの近い検索対象を出力するため、検索条件である感性表現がどういった側面についてのイメージを表しているか考慮する、
という３つの点により、全く異なる側面に関するイメージがノイズとなることを避け、検索精度を向上させることを目的とする。

以下、検索対象や感性表現が有するイメージを定量化した情報を「感性情報」と記述する。

上記の課題（１）については、本発明では、検索対象に関するテキストを入力すると、テキスト解析を行って感性表現を抽出し、抽出した感性表現を用いて検索対象毎の感性情報を生成することで、検索条件として入力される感性表現と感性的に距離の近い検索対象を提示することを特徴とする。

また、課題（２）については、テキストから抽出した感性表現を用いて検索対象の感性情報を生成する際に、検索対象の「外見的特長」や「品質」といった側面毎に感性情報を生成することで、異なる側面の特徴がノイズとなるのを避けることを特徴とする。

また、課題（３）については、検索条件として感性表現を入力すると、その感性表現が表す「外見的特長」や「品質」といった側面において検索条件である感性表現と検索対象との距離計算を行うことで、ユーザの注目する側面においてイメージの類似する検索対象を出力することを特徴とする。

詳細には、
テキストの集合から感性情報を抽出し、検索対象データベースを作成する感性情報抽出装置であって、
感性表現に対する感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースと、
入力されたテキストの集合から感性表現を抽出し、当該入力されたテキストが特定の検索対象のみについて記述しているものである場合は、前記抽出した感性表現の全てを当該特定の検索対象に結び付け、又は当該入力されたテキストが検索対象を特定しないものである場合は、前記抽出した感性表現を所定の検索対象リスト中の各検索対象に当該テキスト中での当該検索対象と感性表現との共起情報や係り受け関係情報を利用して結び付ける検索対象情報抽出部と、
結び付けられた検索対象と感性表現とを入力とし、前記感性表現データベースを用いて検索対象に対する前記感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報毎の感性情報を生成し、検索対象データベースに格納する感性情報生成部とを備えた感性情報抽出装置、
並びに、
検索対象に対する感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報毎の感性情報を少なくとも格納した検索対象データベースを利用して情報検索を行う感性検索装置であって、
感性表現に対する感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースと、
検索条件を受け付ける条件入力部と、
前記受け付けた検索条件と前記感性表現データベースとを用いて、前記検索対象データベースの前記検索条件に感性的に近い検索を行う検索部と、
前記検索結果を予め定められた形式で出力する結果出力部とを備えた感性検索装置、
を提案する。

本発明によれば、テキストから検索対象についての感性情報を抽出してデータベース化し、このデータベースを利用して感性表現と検索対象との感性的な距離の計算を行い、その距離を用いて情報検索を行うことにより、感性表現を入力するだけで結果が得られる感性的な検索が可能となるとともに、対象に関するメタデータなどを人手で付与する必要が無く、その分省力化でき、運用コストを低減できる（課題（１）の解消）。

また、本発明によれば、検索対象の感性情報を生成する際と、実際に感性表現を用いて検索を行う際の両方において、感性表現が検索対象のどの側面に関するものなのかを考慮することで、異なる側面の特徴がノイズとなるのを避けることができ、検索精度の向上につながる（課題（２）（３）の解消）。

本発明の感性情報抽出装置および感性検索装置の概要を示す構成図 感性表現データベースの一例を示す説明図 検索対象データベースの一例を示す説明図 感性情報抽出部の実施の形態の一例を示す構成図 感性情報抽出部における感性情報抽出処理を示す流れ図 感性検索部の実施の形態の一例を示す構成図 感性検索部における感性検索処理を示す流れ図 感性情報抽出部での具体的な処理のようすの一例を示す説明図 感性情報抽出部での具体的な処理のようすの他の例を示す説明図

以下、本発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。

図１は本発明の感性情報抽出装置および感性検索装置の概要を示すもので、感性情報抽出装置は感性表現データベース（ＤＢ）１、検索対象データベース（ＤＢ）２および感性情報抽出部３から構成され、感性検索装置は感性表現ＤＢ１、検索対象ＤＢ２および感性検索部４から構成される。

＜感性表現データベース＞
感性表現ＤＢ１は、感性表現に対する感性情報および当該感性表現が属する側面情報を少なくとも格納したデータベースであり、各レコードは感性表現ＩＤと、感性情報と、側面情報とを少なくとも有する。感性表現ＤＢ１は、後述するように、感性情報抽出部３でテキストから抽出される感性表現や感性検索部４で検索条件として入力される感性表現に、感性情報および側面情報を付与するために用いられる。

感性表現ＩＤは、各感性表現を一意に識別するためのＩＤであり、例えば感性表現の標準形を用いることができる。この際、いくつかの感性表現に同じ感性表現ＩＤを付与すれば、複数の感性表現のイメージをまとめて一つの感性情報として表現することも可能となる。

感性情報は、感性表現が有するイメージを何らかの定量的な値で表したものであり、例えば感性表現同士の共起情報を用いて作成した単語ベクトルを用いても良い。

側面情報は、「外見的特長」、「容姿」、「性格」など、感性表現が表すイメージの種類を示す情報であり、既存のオントロジ等の予め定めた分類体系に従い、１つの感性表現に対して少なくとも１つの側面情報を付与するものとする。

図２は感性表現データベースの一例を示すもので、本例では感性表現ＩＤとして感性表現の標準形を用いている。また、本例では、感性情報は予め定められた次元数を有するベクトル空間の各次元の軸（感性軸）に対して予め定められた値を有する感性ベクトルとする。ここで、感性ベクトルの次元数は７であり、第一次元の軸＝美しさ（より美しいほど値が大きい）、第二次元の軸＝静かさ、…、第７次元の軸＝強さと定めているものとする。また、本例では、側面情報として日本語語彙大系の一般名詞意味属性体系のカテゴリ（高級な，柔らかな：「品質」、明るい：「性格」など）を利用する。但し、以下の説明においては、分かり難いカテゴリ名を便宜上変更してある場合がある。

＜検索対象データベース＞
検索対象ＤＢ２は、後述するように、感性情報抽出部３から出力される、検索対象に対する側面情報毎の感性情報を少なくとも格納したデータベースであり、各レコードは検索対象ＩＤと、少なくとも１つの側面情報と、側面情報毎の感性情報とを少なくとも有する。検索対象ＤＢ２は、後述するように、感性検索部４における検索の際に感性表現ＤＢ１とともに参照され、検索結果を得るために用いられる。

検索対象ＩＤは、各検索対象を一意に識別するためのＩＤであり、例えば検索対象の標準形を用いることができる。側面情報は、検索対象が有するイメージの種類を示す、感性表現ＤＢ１で用いられるものと同様な情報である。感性情報は、検索対象が有するイメージを側面情報毎に何らかの定量的な値で表したものであり、感性表現ＤＢ１と同じ表現形式を用いるものとする。

図３は検索対象データベース２の一例を示すもので、本例では検索対象ＩＤとして検索対象の標準形を用いている。また、本例では、側面情報として図２の感性表現ＤＢ１の場合と同様な情報を用いている。また、本例では、感性情報として図２の感性表現ＤＢ１の感性情報と同じ次元数および軸を有する感性ベクトルを用いている。

図３の「アメリカン・ショートヘア」を例に取ると、［品質］［外見的特長］［善意］［人柄］の４つの側面情報毎にその感性情報が生成されており、これにより異なった側面のイメージが混ざるのを避けている。図３において側面情報の後に書かれている感性表現は、各側面情報に属する感性表現の例である。

＜感性情報抽出部３＞
感性情報抽出部３は、図示しない入力手段から直接入力され又は記憶手段から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力されたテキストの集合を入力とし、検索対象単位の感性情報を生成して検索対象ＤＢ２に出力するもので、図４に示すように検索対象情報抽出部３１および感性情報生成部３２からなる。

検索対象情報抽出部３１は、入力されたテキストの集合から感性表現を抽出し、抽出した感性表現を検索対象に結び付けて出力する。

感性情報生成部３２は、感性表現抽出部３１で結びつけられた検索対象と感性表現とを入力とし、感性表現ＤＢ１を用いて各検索対象に対する側面情報毎の感性情報を生成し、検索対象ＤＢ２に格納する。

図５は感性表現抽出部３における感性情報抽出処理の流れを示すもので、以下、その動作を詳細に説明する。

（ステップＳ１）検索対象情報抽出部３１において、入力されたテキストの集合から、検索対象のイメージを表す感性表現を抽出し、抽出した感性表現を予め定められた方法に従って検索対象に結び付け、ステップＳ３２へ進む。

感性表現とは、ある対象に関する印象や感じ方を表す、「もの静か」「かっこいい」「しっかりした」「クール」等の表現である。

テキストからの感性表現の抽出は、周知の形態素解析処理（単語情報を生成）を含む言語解析処理を行った後、表記、品詞、読み、単語境界等の単語情報を利用したルール等を用いたり、既存技術、例えば特開２００８−１４０３５９号公報（「評価情報抽出装置、評価情報抽出方法およびそのプログラム」）記載の評価表現抽出部の処理を利用したりすることにより可能である。

また、抽出した感性表現を検索対象に結び付ける方法としては、テキストとして明確に特定の検索対象のみについて書かれているもの（例：図鑑など）が利用できる場合は、テキスト中に出現する感性表現の全てを当該特定の検索対象に結び付けることができる。またそういったテキストが利用できない場合でも、検索対象の名称リスト（対象語リスト）があれば、当該リスト中の各検索対象について、テキスト中での当該検索対象と感性表現との共起情報や係り受け関係情報を利用する手法の他、関係抽出技術（例えば、特開２００８−２２５５６５号公報「相互に関係する固有表現の組抽出装置及びその方法」）を利用するなどにより同様の処理が可能であり、任意の手法を選択することができる。

（ステップＳ２）感性情報生成部３２において、検索対象情報抽出部３１で作成された検索対象とそれに結び付けられた感性表現とから、各感性表現の側面情報毎に検索対象の感性情報を生成し、結果を検索対象ＤＢ２へ格納する。

検索対象の感性情報は、当該検索対象に結び付けられた感性表現それぞれの感性情報と側面情報とを感性表現ＤＢ１から得て、側面情報が同じ感性情報毎（感性情報を構成する感性ベクトル毎）にその値の平均を取ることで当該側面情報の感性情報を計算し、これを全ての側面情報単位で行う。平均を取る際には、検索対象と感性表現との共起頻度などにより重み付けを行っても良い。

＜感性検索部４＞
感性検索部４は、図示しない入力手段から直接入力され又は記憶手段から読み出されて入力され又は通信媒体を介して他の装置等から入力された検索条件を入力とし、検索結果を出力するもので、図６に示すように条件入力部４１、検索部４２および結果出力部４３からなる。

条件入力部４１は、入力された検索条件を受け付け、解釈する。

検索部４２は、前記検索条件と感性表現ＤＢ１とを用いて、検索対象ＤＢ２の検索、ここでは検索条件に感性的に近い検索対象の検索を行う。

結果出力部４３は、前記検索結果を予め定められた形式で表示装置の表示画面等に出力する。

図７は感性検索部４における感性検索処理の流れを示すもので、以下、その動作を詳細に説明する。

（ステップＳ１１）条件入力部４１において、検索条件として少なくとも１つの感性表現を取得し、Ｓ１２へ進む。この際、検索条件の他に提示方法（上位Ｘ件のみ表示する、距離が設定した閾値以内である検索結果を表示する、等）を入力しても良い。

検索条件の入力形式としては、様々な方法が考えられる。例えば、複数の感性表現を入力可能とすることも可能である。また、特定の用途に用いる感性検索を行うために、検索条件の一部は固定（例えば、感性表現の一つを「あっさり」に指定する等）として予め保持し、任意に入力可能な検索条件のみ、グラフィカルユーザインタフェース等を用いてユーザに入力させても良い。

以後、検索条件は１単語として説明するが、２単語以上であった場合は（Ｓ１４）において全ての感性表現についての側面情報を得てその論理積をとった後、感性情報抽出部３の（Ｓ２）と同様の方法でその側面情報毎に感性情報を足し合わせ、平均を取ることで検索条件の感性情報を作成するものとする。

（ステップＳ１２）検索部４２において、入力された検索条件である感性表現が感性表現ＤＢ１に登録されているかないか否か調べ、登録されていればＳ１４へ、登録されていなければＳ１３へ進む。

（ステップＳ１３）結果出力部４３において、感性検索ができないため、結果が無いことを示すメッセージを表示する。または、代替としてＷｅｂのキーワード検索を行った結果などを表示しても良い。

（ステップＳ１４）検索部４２において、感性表現ＤＢ１から、検索条件として入力された感性表現に対応する感性情報Ｘおよび側面情報Ｙを取り出し、Ｓ１５へ進む。

（ステップＳ１５）検索対象ＤＢ２から前記側面情報Ｙを含むレコードを検索し、当該レコードの感性情報と前記感性情報Ｘとの間の距離を計算し、結果出力部４３へ出力してＳ１６へ進む。

感性情報を図２、図３のようにベクトルで表現した場合、感性的に近いかどうかを判定するための距離計算は、検索条件として入力された感性表現に対応する感性情報Ｘを表す感性ベクトルと検索対象ＤＢ２中の感性情報を表す感性ベクトルとの間の距離をユークリッド距離、コサイン類似度などの任意の距離尺度を用いて行うことができる。

（ステップＳ１６）結果出力部４３において、距離が近いレコード順に検索対象ＩＤその他の情報を並べて画面等に出力し、終了する。

以下、前述した実施の形態における具体的な処理例、ここではペットの検索を対象とした場合を例に取って詳細に説明する。なお、検索部４２における検索条件と検索対象ＤＢ２に登録された検索対象との感性的な距離の計算にはコサイン距離を用いるものとする。また、検索対象情報抽出部３１において使用するテキストは、（１）明確に検索対象のみについて書かれている場合と、（２）そうでない場合との両方について説明する。

＜感性情報抽出部３で行う処理＞
（１）テキストが検索対象について書かれている場合
テキスト中に出現する感性表現の全てを検索対象に結び付けることができる場合のペット検索（入力した感性表現からペットを検索）を実現するための検索対象データベースの作成方法の一例は以下になる。

（ステップＳ１）検索対象情報抽出部３１へのある時点（文書ＩＤ＝１００の時）での入力の一例を図８（ａ）に示す。（ａ）テキスト文書は、文書メタ情報としてペット名、文書ＩＤを有するテキストの例である。テキスト解析結果の例が図８（ｂ）の下線を除く部分であり、テキストから感性表現を抽出した結果が図８（ｂ）の下線部分となる。

テキストから抽出した感性表現は、メタ情報にあるペット名に結び付けて保持する。同一検索対象に関するテキストが複数ある場合は、各テキストから抽出した感性表現を検索対象毎にまとめておく。ここでの抽出内容の例を図８（ｃ）に示す。図８の例のように検索対象が「アメリカン・ショートヘア」であった場合、「力強い」、「やさしい」などの感性表現は文書ＩＤ＝１００以外のテキストからも抽出されており、（ｃ）の抽出総数に反映されている。Ｓ２へ進む。

（ステップＳ２）感性情報生成部３２において、感性表現ＤＢ１から、Ｓ１で抽出した感性表現に対応する感性情報および側面情報を得て、側面情報毎に感性情報を生成する。全てのテキストから感性表現を抽出した結果、検索対象が「アメリカン・ショートヘア」である全てのレコードが図８（ｃ）にある４レコードのみだったとすると、検索対象「アメリカン・ショートヘア」の感性ベクトルは、その各感性表現「ふっくら」、「力強い」、「がっしり」、「やさしい」に対応する感性情報および側面情報を感性表現ＤＢ１（図２）より得て、同じ側面に関する感性表現の感性情報を足し合わせ、平均を取ることで計算する。またこの際、（ｃ）の抽出回数で重み付けすることも可能である。

「ふっくら」の側面が［品質］［外見的特長］、「力強い」および「がっしり」の側面が［外見的特長］、「優しい」の側面が［善意］［人柄］であった場合、「アメリカン・ショートヘア」には［品質］［外見的特長］［善意］［人柄］の合計４つの側面についての感性情報が生成される（図３の検索対象ＩＤ＝「アメリカン・ショートヘア」の行を参照のこと。側面情報の欄にある感性表現は、抽出された感性表現のうち、同欄の側面情報に属するものが記されている。）。

同様にして他の全ての検索対象についても感性情報を求め、検索対象ＤＢ２に格納して終了する。検索対象とともに、以上の方法により求めた側面毎の感性情報を含む検索対象ＤＢ２を示したのが図３である。

（２）その他のテキストを用いる場合
検索対象について書かれたテキストが利用できない場合は、対象語リストが必要となる。

（ステップＳ１）検索対象情報抽出部３１へのある時点（文書ＩＤ＝３００の時）での入力の一例を図９（ａ−１）に示す。（ａ−１）テキスト文書は、文書メタ情報として文書ＩＤのみを有するテキストの例である。また、対象語リストを図９（ａ−２）に示す。これは「アメリカン・ショートヘア」、「シンガプーラ」など、検索対象となるペットの表記のリストであり、少なくとも検索対象の標準形である検索対象ＩＤを持つ他、（ａ−２）ではテキスト中の表記ゆれを吸収するための表記ゆれ情報を保持するものである。

テキスト解析結果の例が図９（ｂ）の下線を除く部分であり、テキストから感性表現を抽出した結果が図９（ｂ）の下線部分となる。入力された対象語リストの検索対象またはその表記ゆれがテキスト中に出現する文の前後２文内に含まれる感性表現を、検索対象と結び付けて作成した抽出結果の例を図９（ｃ）に示す（この例で処理中の対象語は「アメリカン・ショートヘア」）。Ｓ２へ進む。

（ステップ Ｓ２）以降の処理は（１）の場合と同様のため省略する。

＜感性検索部４で行う処理＞
上述したペット検索用の検索対象データベース（図３）の検索例を説明する。

（ステップＳ１１）条件入力部で以下の４パターンの検索条件が入力されたとする（なお、［度量衡］［装い，外見的特長，人柄］等の側面情報は説明の便宜上、記載したもので、実際に入力されるわけではない。）。

〈入力１〉小さい［度量衡］
〈入力２〉おしゃれ［装い，外見的特長，人柄］
〈入力３〉おしゃれ［装い，外見的特長，人柄］，華やか［外見的特長］
〈入力４〉異国情緒あふれる
〈入力１〉の場合
（ステップＳ１２）検索条件「小さい」は感性表現ＤＢ１に登録があるので、Ｓ１４へ進む。

（ステップＳ１４）感性表現ＤＢ１から「小さい」の感性情報および側面情報［度量衡］を得る。

（ステップＳ１５）Ｓ１４で得た感性情報と、検索対象ＤＢ２において側面が［度量衡］になっているレコードの感性情報との距離計算を行い、Ｓ１６へ進む。

（ステップＳ１６）Ｓ１５での距離が近かった順に検索対象を出力する。検索対象ＤＢ２のレコードが図３にある「アメリカン・ショートヘア」、「シンガプーラ」、「シャム」、「ペルシャ」のみと仮定した場合、「小さい」との距離順に検索対象を並べると、「シンガプーラ」、「シャム」、「ペルシャ」となる（「アメリカン・ショートヘア」には側面が［度量衡］である感性情報がないため、検索結果には含まない。）。その３件の検索結果を画面に出力して終了する。

〈入力２〉の場合
（ステップＳ１２）検索条件「おしゃれ」は感性表現ＤＢ１に登録があるので、Ｓ１４へ進む。

（ステップＳ１４）感性表現ＤＢ１から「おしゃれ」の感性情報および側面情報を得る。この際、側面情報は［装い，外見的特長，人柄］である。

（ステップＳ１５）Ｓ１４で得た感性情報と、検索対象ＤＢ２において側面が［装い，外見的特長，人柄］の３つのうちのどれかに該当するレコードの感性情報との距離計算を行い、Ｓ１６へ進む。１検索対象で該当する側面が２つ以上ある場合は、最も距離が近い側面との距離を次のステップで使用する。

（ステップＳ１６）Ｓ１５での距離が近かった順に検索対象を出力する。検索対象ＤＢ２のレコードが図３にある「アメリカン・ショートヘア」、「シンガプーラ」、「シャム」、「ペルシャ」のみと仮定した場合、「おしゃれ」との距離順に検索対象を並べると、「シャム」、「ペルシャ」、「シンガプーラ」、「アメリカン・ショートヘア」となる。結果を画面に出力して終了する。

〈入力３〉の場合
（ステップＳ１２）検索条件は「おしゃれ」と「華やか」の２単語であり、両方とも感性表現ＤＢ１に登録があるため、次のステップへ進む。複数の単語入力があり、感性表現ＤＢ１に登録が無い単語があった場合は、登録がある単語の情報のみを用いて次ステップ以降の処理を行う。

（ステップＳ１４）感性表現ＤＢ１から「おしゃれ」と「華やか」の両単語の感性情報および側面情報を得る。まず、側面情報はそれぞれの単語の側面情報［装い，外見的特長，人柄］と［外見的特長］との論理積をとって、［外見的特長］のみとする。そして、両単語の側面情報が［外見的特長］である感性情報の平均を取ることで、検索条件の感性情報を計算する。Ｓ１５へ進む。

（ステップＳ１５）Ｓ１４で得た感性情報と、検索対象ＤＢ２において側面が［外見的特長］であるレコードの感性情報との距離計算を行い、Ｓ１６へ進む。

（ステップＳ１６）Ｓ１５での距離が近かった順に検索対象を出力する。検索対象ＤＢ２のレコードが図３にある「アメリカン・ショートヘア」、「シンガプーラ」、「シャム」、「ペルシャ」のみと仮定した場合、「おしゃれ」「華やか」との距離順に検索対象を並べると、「ペルシャ」、「シャム」、「アメリカン・ショートヘア」、「シンガプーラ」となる。結果を画面に出力して終了する。

〈入力４〉の場合
（ステップＳ１２）検索条件は「異国情緒あふれる」であり、感性表現ＤＢ１に登録がないため、Ｓ１３へ進む。

（ステップＳ１３）感性検索ができないため、結果が無いことを示すメッセージ、例えば「残念ながら感性検索ができませんでした。通常の検索結果を表示します。」を画面に出力して終了する。

なお、本発明は、周知のコンピュータに媒体もしくは通信回線を介して、図１、図４、図６の構成図に示された機能を実現するプログラムあるいは図５、図７の流れ図に示された手順を備えるプログラムをインストールすることによっても実現可能である。

１：感性表現データベース（ＤＢ）、２：検索対象データベース（ＤＢ）、３：感性情報抽出部、４：感性検索部、３１：検索対象情報抽出部、３２：感性情報生成部、４１：条件入力部、４２：検索部、４３：結果出力部。

Claims (11)

1. テキストの集合から感性情報を抽出し、検索対象データベースを作成する感性情報抽出装置であって、
   感性表現に対する感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースと、
   入力されたテキストの集合から感性表現を抽出し、当該入力されたテキストが特定の検索対象のみについて記述しているものである場合は、前記抽出した感性表現の全てを当該特定の検索対象に結び付ける検索対象情報抽出部と、
   結び付けられた検索対象と感性表現とを入力とし、前記感性表現データベースを用いて検索対象に対する前記感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報毎の感性情報を生成し、検索対象データベースに格納する感性情報生成部とを備えた
   ことを特徴とする感性情報抽出装置。
2. テキストの集合から感性情報を抽出し、検索対象データベースを作成する感性情報抽出装置であって、
   感性表現に対する感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースと、
   入力されたテキストの集合から感性表現を抽出し、当該入力されたテキストが検索対象を特定しないものである場合は、前記抽出した感性表現を所定の検索対象リスト中の各検索対象に当該テキスト中での当該検索対象と感性表現との共起情報や係り受け関係情報を利用して結び付ける検索対象情報抽出部と、
   結び付けられた検索対象と感性表現とを入力とし、前記感性表現データベースを用いて検索対象に対する前記感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報毎の感性情報を生成し、検索対象データベースに格納する感性情報生成部とを備えた
   ことを特徴とする感性情報抽出装置。
3. 感性情報生成部では、
   検索対象に結び付けられた感性表現それぞれの感性情報と側面情報とを、感性表現に対する感性情報であって予め定められた次元数を有するベクトル空間の各次元の軸に対して予め定められた値を有する感性ベクトルで表される感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースから得て、側面情報が同じ感性情報の感性ベクトル毎にその値の平均を取ることで当該側面情報の感性情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の感性情報抽出装置。
4. 検索対象に対する感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報毎の感性情報を少なくとも格納した検索対象データベースを利用して情報検索を行う感性検索装置であって、
   感性表現に対する感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースと、
   検索条件を受け付ける条件入力部と、
   前記受け付けた検索条件と前記感性表現データベースとを用いて、前記検索対象データベースの前記検索条件に感性的に近い検索を行う検索部と、
   前記検索結果を予め定められた形式で出力する結果出力部とを備えた
   ことを特徴とする感性検索装置。
5. 検索部は、
   検索条件として入力された感性表現に対応する感性情報および側面情報を感性表現データベースから取り出し、検索対象データベースから同じ側面情報を含むレコードを検索し、当該レコードの感性情報と前記検索条件として入力された感性表現に対応する感性情報との間の距離を計算する
   ことを特徴とする請求項４に記載の感性検索装置。
6. 検索条件として入力された感性表現が複数の場合、各感性表現に対応する感性情報および側面情報を、感性表現に対する感性情報であって予め定められた次元数を有するベクトル空間の各次元の軸に対して予め定められた値を有する感性ベクトルで表される感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースから取り出し、側面情報の論理積をとった後、側面情報が同じ感性情報の感性ベクトル毎にその値の平均を取ることで検索条件としての感性情報を作成する
   ことを特徴とする請求項５に記載の感性検索装置。
7. テキストの集合から感性情報を抽出し、検索対象データベースを作成する感性情報抽出方法であって、
   検索対象情報抽出部が、入力されたテキストの集合から感性表現を抽出し、当該入力されたテキストが特定の検索対象のみについて記述しているものである場合は、前記抽出した感性表現の全てを当該特定の検索対象に結び付けるステップと、
   感性情報生成部が、結び付けられた検索対象と感性表現とを入力とし、感性表現に対する感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースを用いて検索対象に対する前記感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報毎の感性情報を生成し、検索対象データベースに格納するステップとを含む
   ことを特徴とする感性情報抽出方法。
8. テキストの集合から感性情報を抽出し、検索対象データベースを作成する感性情報抽出方法であって、
   検索対象情報抽出部が、入力されたテキストの集合から感性表現を抽出し、当該入力されたテキストが検索対象を特定しないものである場合は、前記抽出した感性表現を所定の検索対象リスト中の各検索対象に当該テキスト中での当該検索対象と感性表現との共起情報や係り受け関係情報を利用して結び付けるステップと、
   感性情報生成部が、結び付けられた検索対象と感性表現とを入力とし、感性表現に対する感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースを用いて検索対象に対する前記感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報毎の感性情報を生成し、検索対象データベースに格納するステップとを含む
   ことを特徴とする感性情報抽出方法。
9. 検索対象に対する感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報毎の感性情報を少なくとも格納した検索対象データベースを利用して情報検索を行う感性検索方法であって、
   条件入力部が、検索条件を受け付けるステップと、
   検索部が、前記受け付けた検索条件と、感性表現に対する感性情報および当該感性表現が表すイメージの種類を示す側面情報を少なくとも格納した感性表現データベースとを用いて、前記検索対象データベースの前記検索条件に感性的に近い検索を行うステップと、
   結果出力部が、前記検索結果を予め定められた形式で出力するステップとを含む
   ことを特徴とする感性検索方法。
10. コンピュータに、請求項７または８に記載の感性情報抽出方法の各処理ステップを実行させるためのプログラム。
11. コンピュータに、請求項９に記載の感性検索方法の各処理ステップを実行させるためのプログラム。

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