JP5526396B2 - 情報検索装置、情報検索システム及び情報検索方法 - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施形態を示し、本発明を適用するカーナビゲーション装置の一例を示すブロック図である。カーナビゲーション装置100は、演算処理を行うCPU(プロセッサ)103と、データやプログラムを一時的に格納するメモリ102と、データやプログラムを格納するストレージ装置105と、演算結果などを表示する表示装置104と、ユーザからの入力を受け付ける入力装置106と、GPS(Global Positioning System)衛星からの信号を受信するレシーバ110と、音声ガイダンスなどを出力する音声出力装置111を含む計算機で構成される。なお、本実施形態では、表示装置104の表示面上に、ユーザからの入力を受け付ける入力装置106としてのタッチパネルを設けた例を示す。また、入力装置106としては、タッチパネルの他にマイクなどの音声入力装置を備えても良い。
図2は、カーナビゲーション装置100で実行されるアプリケーション109及びDBMS108の機能要素を示すブロック図である。
つぎに、提示属性作成部7で行われる処理の一例を説明する。また、提示属性作成部7で行われる処理のフローチャートを図6に示す。
表示する属性語の数:m (本実施形態ではm=3)
候補施設数:n (本実施形態ではn=13)
施設名:Li (i=1,2,…,n)
提示属性作成部7の処理のフローチャートを図6に示す。
ステップ5050では、属性語の組合せに対する独立度を計算する。独立度とは、ある属性語によって施設を絞り込んだ場合に、他の属性語によって絞り込まれる施設名の内訳とどのくらい異なるものとなるかを示す指標である。つまり、独立度は属性語が重ならないように選択する指標となり、独立度が高ければ、施設名の候補に対する属性語の重複が低減される。一方、独立度が低い場合には、施設名の候補に対する属性語の重複が増大する。
次に、図6のステップ5060では、属性語の組合せに対する網羅度を計算する。網羅度とは、属性語の組合せによって、施設名候補のうちどの程度の割合が選択可能となるかを示す指標である。すなわち、網羅度が高い場合には、施設名の候補に対応する属性語の候補が表示される。一方、網羅度が低い場合には、施設名の候補に対応する属性語の候補が表示されない。
図6のステップ5070では、属性語の組合せに対する均一度を計算する。均一度とは、ある属性語の組合せにおいて、各属性語を選択して絞り込みを行った場合、残る施設件数が各属性語によってどの程度同じ数であるかを示す指標である。すなわち、均一度は、提示する属性語に対応する候補の数の均一さの度合いを示す。均一度が高い場合は、各属性語に対応する候補の数がほぼ等しい。一方、均一度が低い場合には、各属性語に対応する候補の数が乖離する。
図6のステップ5080では、属性語の組合せに対する理解容易度を計算する。理解容易度とは、ある属性語の組合せが、ユーザにとってどの程度理解しやすいかを示す指標である。
図6のステップ5090では、これまで算出した各指標を総合的に判断して、1つの属性語の組合せに対する得点を計算する。ここでは、各指標を重み付け加算して得点を求めることとする。1つの属性語組合せに対する得点Sは下記で計算される。
ステップ5130では、最大得点となった属性語の組合せを、出力部9に出力する。これにより、表示装置104の画面に絞り込みのための属性語が提示され、ユーザは絞り込みを行うことが可能となる。
ここから、ユーザは、「美佐津にあって、市がやっている宿泊施設に行きたい」と考えているが、その施設の正式名称が「美佐津市立温泉保養所」であることは知らないと仮定する。そして、3つの属性語から、もっともユーザの目的に近い「レジャー」を選択し、画面上のボタン11020を押下したとする。
上記に説明した実施形態では、属性語が表示された状態(図12)から、ユーザが属性語を選定する場合を説明した。一方、本発明では、属性語がすでに表示されている状態においても、ユーザは継続して文字列を入力することが可能となる。
以上説明した実施形態では、ある属性語を選択したとき候補に残す施設として、関連度3100が0より大きいものをすべて選定していた。これは、関連度3100が0より大きければ、何らかの関連があり、その施設を選ぶためにその属性語を選ぶユーザが少なからず存在するためである。
(形態素)
本発明の第2の実施形態を説明する。本実施形態では、第1の実施例における属性語として、施設名を分割した形態素を用いるものである。
図17には、前記第1実施形態の図4に記載した施設名3020に関する形態素との関連度を定義した表を示す。図中16020は、形態素の一覧である。図中16030は、各施設名16010と、各形態素の間の関連度を示す。この関連度16030の決定方法としては、もっとも単純なものとしては、施設名の中に形態素が含まれる場合には1、含まれない場合には0とする。しかし、この図では、0から1までの連続値を付与している。この値は、施設名の中に、その形態素が含まれていることが、より多くのユーザに想起されるほど、大きい値を付与している。
また、施設名を形態素分割する方法は、図17のようにあらかじめテーブルを保持する方法に限らず、動的に形態素分割を行ってもよい。形態素分割の方法は、公知の手法を用いればよく、例えば、「http://chasen.naist.jp/」などを採用すればよい。
つぎに、ユーザが「東西電力病院」を目的地に設定したい場面を想定し、カーナビゲーション装置100のタッチパネルから「とうざいで」までの文字を入力したと仮定し、処理について説明する。
なお、図17に記載した施設名と形態素の関係としては、必ずしも施設名に含まれない形態素に対して、関連度を付与しても良い。たとえば、施設名に「東西電力」がつくものに関して、ユーザの多くが「東電」と略することが受け入れられるのであれば、形態素として「東電」を用意し、関連度を付与しても良い。また、施設名「東西でんでんランド」に対して、ユーザの多くが「TDL」と称することが受け入れられるのであれば、形態素として「TDL」を用意し、関連度を付与しても良い。
(「その他」属性の利用)
本発明の第3の実施形態を説明する。この実施形態では、ユーザに提示する絞り込みのための属性語として、いずれの属性語にも属さないものことを表す「その他属性」も合わせて提示することで、ユーザがより絞り込みを容易に行えるようにするものである。
表示する属性語の数:m (本実施形態では2)
候補施設数:n (本実施形態では13)
施設名:Li (i=1,2,…,n)
提示属性作成部7の処理のフローチャートを図23に示す。
ステップ22045は、上記ステップ22040で取り出したm個の属性語の組合せに該当しない施設を検索し、この施設に対してその他属性との関連度を付与する。
ステップ22050では、属性語の組合せに対する独立度を計算する。独立度の意味合いは、第1の実施形態と同様であるが、その他属性も1つの属性語であるとみなした形で計算を行う。
図23のステップ22060では、属性語の組合せに対する網羅度を計算する。網羅度の意味合いは、第1の実施形態と同様である
各施設名Liに対して、関連度3100が1個以上の属性で0より大きい値に付与されている施設の個数を数える。この数えた結果をC’EXH(Li)とすると、下記の式で計算される。
図23のステップ22070では、属性語の組合せに対する均一度を計算する。独立度の意味合いは、第1の実施形態と同様であるが、その他属性も1つの属性語であるとみなした形で計算を行う。
図23のステップ22080では、属性語の組合せに対する理解容易度を計算する。理解容易度の意味合いは、第1の実施形態と同様であるが、その他属性も1つの属性語であるとみなした形で計算を行う。
図23のステップの22090では、これまで算出した各指標を総合的に判断して、1つの属性組合せに対する得点を計算する。ここでは、各指標を重み付け加算して得点を求めることとする。1つの属性組合せに対する得点は下記で計算される。
ステップ22130では、最大得点となった属性語の組合せを、出力部9に出力する。これにより、画面に絞り込みのための属性語が提示され、ユーザは絞り込みを行うことが可能となる。
もしユーザが「その他」を選択した場合(すなわち、図30のボタン29020を押した場合)についての処理を説明する。
(「その他」使用、未使用の選定)
第4の実施形態について説明する。この実施形態は、前記第1の実施形態で説明した属性語の選定と、前記第3の実施形態で説明したその他属性を用いた属性語の選定を併用し、両者のうちどちらの得点が高いかを評価して、表示する属性語を選定する実施形態である。
(異なる属性セットの併用)
第5の実施形態について説明する。この実施形態は、属性語があらかじめいくつかの種類に分類されている場合に、それぞれの種類の属性語組合せに対する最大得点を計算して比較し、得点の大きかった種類の属性語組合せをユーザに提示する実施形態である。
(関連度の強化学習)
第6の実施形態を説明する。本実施形態は、施設名と属性語間の関連度を、実際にユーザが使用(または選択)した履歴に基づいて変更していき、よりユーザ個人にとって施設名選択を行いやすくするものである。
(ユーザがよく行く施設の関連度を加算)
また、関連度の更新方法については、ユーザがある期間に実際に行った施設の選択の頻度に基づいて更新する方法もある。
(一般的によく設定される施設の優先)
第7の実施形態を説明する。本実施形態は、施設名と属性語間の関連度3100を、一般的にカーナビゲーション装置100で設定される施設ジャンルごとの頻度に従い、関連度3100を重み付けするものである。
(属性語と関連度のダウンロード)
第8の実施形態を説明する。本実施形態は、施設名とそれを選択するまでに選択された属性語とのデータをサーバに送信し、サーバ側で新しい関連度データを作成し、それを各カーナビゲーション装置100に送信して、更新を行うものである。
(形態素の位置の利用)
第10の実施形態を説明する。本実施形態は、属性語として形態素を用いる第2の実施形態において、形態素の位置に応じて表示方法を変更するものである。第2の実施形態との違いは、施設名データベース8におけるデータの保持方法であるため、この部分を説明する。
(音声入力)
第11の実施形態を説明する。本実施形態は、前記第1〜第10の実施形態において、ユーザの入力を音声で行い、音声認識の結果を入力に使用する実施形態である。カーナビゲーション装置100としては、前記第1〜第10の実施形態に示したカーナビゲーション装置100における入力部1の前段に、音声入力と音声認識装置を追加することで実装される。
2 入力受付部
3 入力内容記憶部
6 施設名検索部
7 提示属性作成部
8 施設名データベース
9 出力部
100 カーナビゲーション装置
102 メモリ
103 CPU
104 表示装置
105 ストレージ装置
106 入力装置
110 レシーバ
Claims (16)
- 文字を入力する入力部と、
名称と、当該名称に関連する属性語と、前記名称と属性語の関連の度合いを示す関連度と、を格納するデータベースと、
前記入力された文字を含む名称をデータベースから検索して、前記検索した名称を名称候補として出力する名称検索部と、
前記名称検索部から出力された前記名称候補に関連する属性語を前記データベースから抽出する提示属性作成部と、
前記提示属性作成部で抽出された属性語と、前記名称検索部からの名称候補と、を提示する出力部と、を備え、
前記提示属性作成部は、
前記抽出した属性語の組合せについて、当該属性語に関連付けられた前記名称候補の前記関連度を前記データベースから取得して、
前記抽出した属性語間の異なり度合いを表す独立度を演算し、
前記属性語ごとに関連する名称候補の件数の均一さを表す均一度を演算し、
前記演算した独立度と均一度のうち少なくとも1つに基づいて属性語の組合せの得点を計算する第1の得点計算部を有し、
前記得点が高い順に前記属性語の組み合わせを前記出力部に出力し、
前記データベースに格納される属性語は、前記名称の一部分である形態素と、前記名称中の前記形態素の位置情報とを含んで保持することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1に記載の情報検索装置において、
前記提示属性作成部は、
前記抽出した属性語の組合せと関連が無いことを表す属性を第2の属性語として生成し、当該第2の属性語と名称候補の関連度を演算し、
前記抽出した属性語の組合せと前記名称候補との関連度と、前記第2の属性語と前記名称候補との関連度に基づいて、前記抽出した属性語間の名称候補の異なり度合いを表す独立度を演算し、
前記抽出した属性語の組合せと前記名称候補との関連度と、前記第2の属性語と前記名称候補との関連度に基づいて、前記抽出した属性語の組合せによる名称候補の網羅性を表す網羅度を演算し、
前記抽出した属性語の組合せと前記名称候補との関連度と、前記第2の属性語と前記名称候補との関連度に基づいて、前記属性語間で関連する名称候補の件数の均一さを表す均一度を演算し、
前記演算した独立度と網羅度と均一度のうち少なくとも1つに基づいて前記属性語の組合せの得点を計算する第2の得点計算部を有し、
前記第2の得点計算部で求めた得点が高い順に前記属性語の組み合わせを前記出力部に出力することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項2に記載の情報検索装置において、
前記提示属性作成部は、前記第1の得点計算部で求めた得点と、前記第2の得点計算部で求めた得点とを比較して、得点の高い方の属性語の組合せを前記出力部に出力することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1に記載の情報検索装置において、
前記データベースに記憶される属性語は、属性語の種類に応じて分類されおり、
前記提示属性作成部は、前記属性語の種類ごとに、前記属性語の組合せについての得点を計算し、最大の得点であった属性語の組合せを出力部に出力することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1に記載の情報検索装置において、
前記出力部に出力された前記名称候補と属性語を選択する第2の入力部と、
前記第2の入力部で選択された名称候補と属性語と、前記第2の入力部で選択されなかった属性語と、を記憶する確定済名称記憶部と、
前記確定済名称記憶部に記憶された名称候補と属性語に基づいて前記データベースに格納された関連度を更新する関連度更新部と、をさらに備え、
前記関連度更新部は、
前記確定済名称記憶部に記憶された名称候補と属性語のうち、前記第2の入力部で選択された名称候補の名称と属性語の関連度を増大し、前記第2の入力部で選択されなかった属性語と名称候補の名称の関連度を減少し、前記データベースに格納された前記関連度の値を更新することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1に記載の情報検索装置において、
前記データベースは、前記名称ごと、または複数の名称をまとめて分類した群に対して数値を付与した表を備え、
前記提示属性作成部は、前記名称候補に対応する関連度と前記数値を掛け合わせた値を新たな関連度として使用することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1に記載の情報検索装置において、
前記関連度を受信する通信部をさらに備え、
前記受信した関連度で前記データベースに格納された関連度を更新することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1に記載の情報検索装置において、
前記提示属性作成部は、
前記得点が高い属性語を算出し、
前記名称候補を前記属性語の前後の文字列で検索し、
前記名称候補で前記属性語がより長く一致する文字列を生成し、
前記生成された文字列を、属性語として出力部に出力することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1ないし請求項8のいずれかひとつに記載の情報検索装置において、
音声信号を取得する音声取込部と、
前記取得した音声信号から認識した語彙を出力する音声認識部と、
前記音声認識部から出力された前記語彙を、前記入力部に入力することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1に記載の情報検索装置において、
前記提示属性作成部は、
前記属性語の組合せによる関連度の総合的な高さを表す理解容易度を計算し、
前記演算した独立度と均一度と理解容易度のうち少なくとも1つに基づいて属性語の組合せの得点を計算することを特徴とする情報検索装置。 - 請求項10に記載の情報検索装置において、
前記理解容易度は、前記属性語と前記名称の対応関係の分かりやすさを示す指標であることを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1に記載の情報検索装置において、
前記独立度は、前記抽出した属性語同士で属性語が異なる指標であることを特徴とする情報検索装置。 - 請求項2に記載の情報検索装置において、
前記網羅度は、前記抽出した属性語の組合せによって、前記名称候補のうちどの程度の割合が選択可能となるかを示す指標であることを特徴とする情報検索装置。 - 請求項1に記載の情報検索装置において、
前記均一度は、前記抽出した属性語に対応する名称候補の数の均一さの度合いを示す指標であることを特徴とする情報検索装置。 - 入力された文字を含む名称をデータベースから検索する情報検索装置と、
ネットワークを介して前記情報検索装置に接続されたサーバと、を備えた情報検索システムにおいて、
前記情報検索装置は、
文字を入力する入力部と、
前記名称と、当該名称に関連する属性語と、前記名称と属性語の関連の度合いを示す関連度と、を格納するデータベースと、
前記入力された文字を含む名称をデータベースから検索して、前記検索した名称を名称候補として出力する名称検索部と、
前記名称検索部から出力された前記名称候補に関連する属性語を前記データベースから抽出する提示属性作成部と、
前記提示属性作成部で抽出された属性語と、前記名称検索部からの名称候補と、を提示する出力部と、
前記サーバと通信を行う通信部と、
前記データベースに格納された関連度を前記サーバから受信した関連度で更新する関連度更新部と、を備え、
前記提示属性作成部は、
前記抽出した属性語の組合せについて、当該属性語に関連付けられた前記名称候補の前記関連度を前記データベースから取得して、
前記抽出した属性語間の異なり度合いを表す独立度を演算し、
前記属性語ごとに関連する名称候補の件数の均一さを表す均一度を演算し、
前記演算した独立度と均一度のうち少なくとも1つに基づいて属性語の組合せの得点を計算する第1の得点計算部を有し、
前記得点が高い順に前記属性語の組み合わせを前記出力部に出力し、
前記データベースに格納される属性語は、前記名称の一部分である形態素と、前記名称中の前記形態素の位置情報とを含んで保持することを特徴とする情報検索システム。 - 計算機に入力された文字を含む名称をデータベースから検索する情報検索方法であって、
前記入力された文字を含む名称を、前記名称と当該名称に関連する属性語と前記名称と属性語の関連の度合いを示す関連度とを格納するデータベースから前記計算機が検索するステップと、
前記計算機が、前記検索した名称を名称候補として出力するステップと、
前記計算機が、前記名称候補に関連する属性語を前記データベースから抽出するステップと、
前記計算機が、前記抽出された属性語と前記名称候補とを前記計算機の出力部に出力するステップと、を含み、
前記計算機が、前記名称候補に関連する属性語を前記データベースから抽出するステップは、
前記計算機が、前記抽出された属性語の組合せについて、当該属性語に関連付けられた前記名称候補の前記関連度を前記データベースから取得するステップと、
前記計算機が、前記抽出された属性語間の異なり度合いを表す独立度を演算するステップと、
前記計算機が、前記属性語ごとに関連する名称候補の件数の均一さを表す均一度を演算するステップと、
前記計算機が、前記演算した独立度と均一度のうち少なくとも1つに基づいて属性語の組合せの得点を計算するステップと、
前記計算機が、前記得点が高い順に前記属性語の組み合わせを前記出力部へ出力するステップと、を有し、
前記データベースに格納される属性語は、前記名称の一部分である形態素と、前記名称中の前記形態素の位置情報とを含んで保持することを特徴とする情報検索方法。
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