JP6176107B2 - 情報収集プログラム、情報収集方法及び情報収集装置 - Google Patents
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Description
本発明は、コンピュータにおいて情報収集を行う技術に関する。
情報収集の一態様として、収集したい情報に関連する文字列で情報検索を行い、当該文字列が含まれる情報を収集することが一般に行われている。
なお、情報検索の精度を向上させるための従来技術の一例として、次のような技術がある。当該技術では、クエリに関連するクエリ関連情報に対する正解又は不正解の指定をユーザから受け付ける。そして、指定された正解又は不正解のデータに基づいた新たなクエリをそれぞれ得て、この新たなクエリに対応するクエリ関連情報を取得する。さらに、正解又は不正解のデータに基づいた新たなクエリに対応して得られたそれぞれのクエリ関連情報中のデータ毎のランクに基づいて、各クエリ関連情報中に出現する同一データ毎に付されたランクを統合して、出力用データを生成する。
なお、情報検索の精度を向上させるための従来技術の一例として、次のような技術がある。当該技術では、クエリに関連するクエリ関連情報に対する正解又は不正解の指定をユーザから受け付ける。そして、指定された正解又は不正解のデータに基づいた新たなクエリをそれぞれ得て、この新たなクエリに対応するクエリ関連情報を取得する。さらに、正解又は不正解のデータに基づいた新たなクエリに対応して得られたそれぞれのクエリ関連情報中のデータ毎のランクに基づいて、各クエリ関連情報中に出現する同一データ毎に付されたランクを統合して、出力用データを生成する。
ここで、例えば検索対象となる情報に多様な分野の情報が含まれる場合等には、単純に特定の文字列で検索を行なうと、次のような問題が生じることがある。すなわち、検索する文字列が複数の異なる意味を有する場合、本来利用するべき情報以外の情報も検索結果として抽出されてしまう。このため、このように抽出された情報を単純に収集すると、特に収集情報数が多い場合等には、本来利用するべき情報を効率的に選択できず、作業効率が悪いことがある。
そこで、本発明の１つの側面では、複数の収集情報から、適切な情報を効率的に選択して利用できるようにすることを目的とする。
そこで、本発明の１つの側面では、複数の収集情報から、適切な情報を効率的に選択して利用できるようにすることを目的とする。
本発明の１つの側面では、所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、対象文字列の対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、対象文字列の対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得する。そして、複数の収集情報及び正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定する。さらに、複数の収集情報及び不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定する。そして、第１の順位及び第２の順位の差異に基づいて、第１の順位の調整を行い、複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する。
本発明の１つの側面によれば、複数の情報から、適切な情報を効率的に選択して利用することが可能となる。
［本実施形態の背景及び概要］
近年、消費者等が、ソーシャルメディア等によって様々な情報を発信するようになっている。このため、例えば商品等を販売する企業等では、消費者等が発信した多様な情報から、消費者のニーズを分析したいという需要がある。このため、消費者等が発信した情報を、分析対象の情報に含まれると推測される文字列（例えば、単語や、１又は複数の単語の組合せ等である）で検索して、当該文字列を含んだ関連情報を収集し、利用することが行われる。なお、以下の説明では、検索する文字列が単語である例を用いて説明するが、本実施形態で説明する技術は、単語以外の文字列による検索であっても適用可能である。
近年、消費者等が、ソーシャルメディア等によって様々な情報を発信するようになっている。このため、例えば商品等を販売する企業等では、消費者等が発信した多様な情報から、消費者のニーズを分析したいという需要がある。このため、消費者等が発信した情報を、分析対象の情報に含まれると推測される文字列（例えば、単語や、１又は複数の単語の組合せ等である）で検索して、当該文字列を含んだ関連情報を収集し、利用することが行われる。なお、以下の説明では、検索する文字列が単語である例を用いて説明するが、本実施形態で説明する技術は、単語以外の文字列による検索であっても適用可能である。
ここで、このような消費者等が発信するソーシャルメディア等は、多様な分野の情報を含む。このため、検索する単語が複数の異なる意味を有する場合、本来収集するべき情報以外の情報も検索結果として抽出されてしまうことがある。
具体例を示すと、例えば、単語が商品の名称であって、当該商品の名称が、商品と関係ないスポーツチームの名称と同じであるとする。この場合、当該商品の名称で情報検索すると、商品に関する情報のみならず、スポーツチームに関する情報も抽出されてしまう。このため、本来利用したい情報が効率的に選択できないことがある。なお、このような問題は、消費者等がソーシャルメディア等で発信した情報が対象のケースのみならず、情報を収集して利用するケース全体において生じ得る問題である。
具体例を示すと、例えば、単語が商品の名称であって、当該商品の名称が、商品と関係ないスポーツチームの名称と同じであるとする。この場合、当該商品の名称で情報検索すると、商品に関する情報のみならず、スポーツチームに関する情報も抽出されてしまう。このため、本来利用したい情報が効率的に選択できないことがある。なお、このような問題は、消費者等がソーシャルメディア等で発信した情報が対象のケースのみならず、情報を収集して利用するケース全体において生じ得る問題である。
そこで、検索する文字列が情報利用の目的とする意味で用いられている情報を効率的に選択できるようにするべく、例えば次のような技術を用いることが可能である。すなわち、当該技術では、複数の情報の相互の関連度に基づいた順位付けを行う。具体的には、まず、情報を収集する対象とする分野（以下、対象分野という）に属する意味を含む複数の文字列（以下、対象文字列という）のうち、少なくとも１つの対象文字列を含む複数の情報を収集する。そして、この複数の収集情報について、同じ文字列を含む収集情報を関連付けてネットワークを生成する。ここでいう文字列とは、上記の対象文字列以外の文字列（例えば他の単語や動詞等）も含む。このとき、同じ文字列を多く含む収集情報間ほど関連度を強くする。そして、当該複数の収集情報につき、収集情報間の相互の関連度の高さに応じた順位付け（ランキング）を行う。この順位付けでは、高い関連度で他の収集情報と関連付けられた収集情報ほど上位に順位付けされる。なお、上記技術の詳細は、例えば、「ChiWang, Kaushik Chakrabarti, Tao Cheng, and Surajit Chaudhuri. (2012) Targeted disambiguation of ad-hoc, homogeneour sets of named entities. In Proceeding of the 21st international conference on World Wide Web.」、米国特許第６２８５９９９号公報、及び「Laurence Page, Sergey Brin, Rajeev Motwani, and Terry Winograd. (1999) The Pagerank citation ranking: Bringing Order to the Web. Technical Report. Stanford InfoLab.」等の参照文献に記載されている。
上記の技術における順位付けでは、対象文字列が対象分野以外の意味も含むときには、対象分野以外の収集情報も順位付けの対象に入ってくることがある。しかし、上記技術によれば、他の収集情報と共通する文字列を多く含む情報ほど、他の収集情報との関連度が高くなり、順位が上位となる。そして、同じ分野に属する収集情報は、一般に同じ文字列を含むことが多い。このため、当該順位付けでは、対象分野に適合する内容をより多く含んだ収集情報（当該対象分野に適合する度合が高いと推測される収集情報）ほど、上位に順位付けられることとなる。この順位を利用して収集情報を選択すれば、目的に適合した意味を有する収集情報を効率的に利用することが可能となる。
図１は、上記技術により生成した、収集情報のネットワークの具体例を示す。当該具体例では、対象分野が「お菓子」であるものとする。また、当該「お菓子」に属する意味を含む対象文字列が「○○」及び「△△」である。ここで、「○○」は、お菓子の意味の他に、サッカーチームの名称の意味も含んでいる。また、「△△」は、お菓子の意味の他に、国の名称の意味も含んでいる。このため、当該「○○」又は「△△」の少なくとも１つを含んだ収集情報として、収集情報Ａ〜収集情報Ｄが収集されたものとする。
これらの収集情報Ａ〜収集情報Ｄのうち、図１に示すように、収集情報Ａ及び収集情報Ｃが、お菓子に関する内容である。これらの２つの情報は、例えば、お菓子に関する内容で多く用いられる「食べ（る）」、「味」といった文字列を共通して含む。このように、同じ分野に属する情報は、共通する文字列を多く含むため、関連度が相対的に高くなり、順位が上位となる傾向がある。
一方、収集情報Ｂはサッカーに関する内容であり、他の収集情報との間で共通する文字列が少ない。このため、関連度が相対的に低くなる。収集情報Ｄも国に関する内容であり、同様に、関連度が相対的に低くなる。
一方、収集情報Ｂはサッカーに関する内容であり、他の収集情報との間で共通する文字列が少ない。このため、関連度が相対的に低くなる。収集情報Ｄも国に関する内容であり、同様に、関連度が相対的に低くなる。
ここで、一般的に信頼性の高い情報の１つとして、語（文字列）の意味の説明（定義説明）を含む外部知識情報（例えば、ウィキペディア（登録商標）等によって提供されている情報等）がある。
このため、上記の順位付けにおいて、対象分野に適合する情報をより上位に順位付けするために、対象文字列の当該対象分野における意味の説明を含む外部知識情報を、情報間のネットワークを生成する対象に追加することが行われている。そうすることで、当該外部知識情報と共通する文字列を多く含む情報、すなわち、対象分野に適合する度合が高い情報は、当該外部知識情報との関連度が高くなり、結果として順位が上位となることが見込まれる。
このため、上記の順位付けにおいて、対象分野に適合する情報をより上位に順位付けするために、対象文字列の当該対象分野における意味の説明を含む外部知識情報を、情報間のネットワークを生成する対象に追加することが行われている。そうすることで、当該外部知識情報と共通する文字列を多く含む情報、すなわち、対象分野に適合する度合が高い情報は、当該外部知識情報との関連度が高くなり、結果として順位が上位となることが見込まれる。
図２は、図１のネットワークに対し、「お菓子」に属する意味を含む単語である「○○」及び「△△」の、「お菓子」の分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報Ａ及び正解知識情報Ｂを追加したネットワークの具体例を示す。当該具体例に示すように、例えば、「○○」の意味の説明を含む外部知識情報Ａは、収集情報Ａとの間で、例えば「キャンディー」や「味」といった文字列が共通する。このため、収集情報Ａは、正解知識情報Ａとの関連度が相対的に高く、結果として、順位が上位となることが見込まれる。また、例えば、「△△」の意味の説明を含む正解知識情報Ｂは、収集情報Ｃとの間で、例えば「ＡＢＣ製菓」や「チョコレート」といった文字列が共通する。このため、収集情報Ｃは、正解知識情報Ｂとの関連度が相対的に高く、同様に、順位が上位となることが見込まれる。なお、これらの組合せのみならず、例えば、収集情報Ｃと外部知識情報Ａも、同じお菓子の分野に関する内容であるため、「味」という単語等が共通する。このように、対象分野における意味説明を含む外部知識情報をネットワークに加えることによって、対象分野の内容を含む収集情報における他の収集情報との関連度が、相対的に高くなり、順位が上位となる。一方、例えば、サッカーチームに関する内容である収集情報Ｂや、国に関する内容である収集情報Ｄは、正解知識情報Ａ及び正解知識情報Ｂと共通する文字列が少なく、関連度が相対的に低い。
しかし、このように、対象分野に属する意味を含む対象文字列の当該対象分野における意味の説明を含む外部知識情報は活用されているが、「当該対象分野以外」における意味の説明を含む外部知識情報は活用されていない。なお、「当該対象分野以外」における意味説明を含む外部知識情報は、上記具体例で説明すると、例えば、「○○」についての、「お菓子」ではなく「サッカーチーム」に関する意味説明である。また、「△△」についての、「お菓子」ではなく「国」に関する意味説明である。
そこで、本実施形態では、上記の順位付けにおいて、当該対象分野に属する意味を含む単語の、「当該対象分野以外」における意味説明を含む外部知識情報を活用することで、上記の順位付けの精度をさらに向上させる。
すなわち、本実施形態では、対象文字列の対象分野における意味の説明を含む正解知識情報のみならず、対象文字列の対象分野以外における意味の説明を含む不正解知識情報を取得する。そして、複数の収集情報及び正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、複数の収集情報のそれぞれにつき、正解知識情報を反映させた順位（第１の順位）を決定する。さらに、複数の収集情報及び不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、複数の収集情報のそれぞれにつき、不正解知識情報を反映させた順位（第２の順位）を決定する。そして、正解知識情報を反映させた順位及び不正解知識情報を反映させた順位の差異に基づいて、正解知識情報を反映させた順位の調整を行い、複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する。
すなわち、本実施形態では、対象文字列の対象分野における意味の説明を含む正解知識情報のみならず、対象文字列の対象分野以外における意味の説明を含む不正解知識情報を取得する。そして、複数の収集情報及び正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、複数の収集情報のそれぞれにつき、正解知識情報を反映させた順位（第１の順位）を決定する。さらに、複数の収集情報及び不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、複数の収集情報のそれぞれにつき、不正解知識情報を反映させた順位（第２の順位）を決定する。そして、正解知識情報を反映させた順位及び不正解知識情報を反映させた順位の差異に基づいて、正解知識情報を反映させた順位の調整を行い、複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する。
より具体的には、例えば、ある収集情報の順位において、正解知識情報を反映させた順位よりも、不正解知識情報を反映させた順位のほうが上位であれば、当該収集情報の順位を、正解知識情報を反映させた順位よりもさらに下位になるように調整する。このような場合、当該収集情報は、対象分野以外の内容である可能性が高いと推測されるからである。
図３は、図１のネットワークに対し、「お菓子」に属する意味を含む対象文字列である「○○」及び「△△」の、「お菓子以外」の意味説明を含む不正解知識情報Ａ及び不正解知識情報Ｂを追加したネットワークの具体例を示す。当該具体例に示すように、例えば、「○○」の意味の説明を含む不正解知識情報Ａは、収集情報Ｂとの間で、「サッカー」、「チーム」といった文字列が共通する。このため、収集情報Ｂは、不正解知識情報Ａとの関連度が相対的に高い。また、例えば、「△△」の意味の説明を含む不正解知識情報Ｂは、収集情報Ｄとの間で、「国」や「日本」といった文字列が共通する。このため、収集情報Ｄは、不正解知識情報Ｂとの関連度が相対的に高い。一方で、お菓子に関する内容である収集情報Ａ及び収集情報Ｃは、不正解知識情報Ａ及び不正解知識情報Ｂと共通する文字列が少なく、関連度が相対的に低い。このように、対象分野以外における意味説明を含む外部知識情報をネットワークに加えることによって、対象分野以外の内容を含む収集情報における他の収集情報との関連度が相対的に高くなる。その結果、図２のように対象分野における意味説明を含む外部知識情報を反映させた順位と比べ、対象分野以外の内容を示す収集情報の順位が相対的に上位となる。換言すれば、このように、対象分野以外における意味説明を含む外部知識情報を反映させた順位が相対的に上位になることにより、当該収集情報が、対象分野以外の内容を示すことが推測される。このため、このような収集情報については、順位を下げるように調整する。
このように、本実施形態では、対象分野に属する意味を含む単語の、当該対象分野における意味説明を含む外部知識情報のみならず、「当該対象分野以外」における意味説明を含む外部知識情報を活用して、収集情報の順位を調整する。これにより、それぞれの情報が対象分野に適合する度合をより的確に判定することができ、順位付けの精度をより向上させることができる。
［第１実施例］
＜システム構成＞
図４は、第１実施例におけるシステム構成の一例を示す。
本システムは、情報収集サーバ１、情報提供サーバ２及び外部知識情報提供サーバ３を備える。情報収集サーバ１と、情報提供サーバ２及び外部知識情報提供サーバ３は、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。ネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等であり、有線接続又は無線接続のいずれであってもよい。本実施形態では、情報提供サーバ２及び外部知識情報提供サーバ３がＷＥＢサーバとして機能し、情報収集サーバ１は、インターネットを介して、情報提供サーバ２及び外部知識情報提供サーバ３から各種情報の収集を行う。
＜システム構成＞
図４は、第１実施例におけるシステム構成の一例を示す。
本システムは、情報収集サーバ１、情報提供サーバ２及び外部知識情報提供サーバ３を備える。情報収集サーバ１と、情報提供サーバ２及び外部知識情報提供サーバ３は、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。ネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等であり、有線接続又は無線接続のいずれであってもよい。本実施形態では、情報提供サーバ２及び外部知識情報提供サーバ３がＷＥＢサーバとして機能し、情報収集サーバ１は、インターネットを介して、情報提供サーバ２及び外部知識情報提供サーバ３から各種情報の収集を行う。
情報収集サーバ１は、情報提供サーバ２から、対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列で、情報提供サーバ２に保持されている情報を検索し、複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列を含む複数の収集情報２１を収集する。また、情報収集サーバ１は、外部知識情報提供サーバ３から、外部知識情報のうち、対象文字列の当該対象分野における意味の説明を含む正解知識情報２２、及び対象文字列の当該対象分野以外における意味の説明を含む不正解知識情報２３を取得する。そして、情報収集サーバ１は、収集した複数の収集情報２１につき、正解知識情報２２及び不正解知識情報２３を利用して順位付けを行う。
情報提供サーバ２は、各種情報を記憶手段に保持している。なお、ＷＥＢシステムにおいては、情報提供サーバ２のようなＷＥＢサーバは一般的には複数存在し、それぞれにおいて異なる情報を保持している。そして、それぞれの情報提供サーバ２は、情報収集サーバ１からの要求に応じて、情報収集サーバ１に対し、収集情報２１のデータを送信する。
外部知識情報提供サーバ３は、各種分野の語の意味の説明を含んだ外部知識情報を記憶手段に保持している。情報収集サーバ１からの要求に応じて、情報収集サーバ１に対し、外部記憶情報のデータを送信する。
外部知識情報提供サーバ３は、各種分野の語の意味の説明を含んだ外部知識情報を記憶手段に保持している。情報収集サーバ１からの要求に応じて、情報収集サーバ１に対し、外部記憶情報のデータを送信する。
次に、情報収集サーバ１の機能構成及びデータ構成について詳述する。
情報収集サーバ１は、プログラムがインストールされて実行されることによってその機能が実現される、情報収集部１１、順位決定部１２及び順位調整部１３を備える。また、記憶手段に、収集情報２１、正解知識情報２２、不正解知識情報２３、正解順位テーブル２４、不正解順位テーブル２５、調整順位テーブル２６を格納する。
情報収集サーバ１は、プログラムがインストールされて実行されることによってその機能が実現される、情報収集部１１、順位決定部１２及び順位調整部１３を備える。また、記憶手段に、収集情報２１、正解知識情報２２、不正解知識情報２３、正解順位テーブル２４、不正解順位テーブル２５、調整順位テーブル２６を格納する。
情報収集部１１は、対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列で、情報提供サーバ２に保持されている情報を検索する。そして、情報収集部１１は、情報収集サーバ１から、複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報２１を収集する。また、情報収集部１１は、外部知識情報提供サーバ３から、対象文字列の対象分野における意味の説明を含む少なくとも１つの正解知識情報２２、及び対象文字列の当該対象分野以外における意味の説明を含む少なくとも１つの不正解知識情報２３を取得する。
順位決定部１２は、複数の収集情報２１及び正解知識情報２２を対象とし、各情報間の関連度を示すネットワークを生成する。そして、順位決定部１２は、正解知識情報２２を含めたネットワークにおける情報間の相互の関連度に応じて、収集情報２１のそれぞれの順位（第１の順位）を決定し、正解順位テーブル２４に格納する。また、順位決定部１２は、順位決定部１２は、収集情報２１につき、不正解知識情報２３を含めて、各情報間の関連度を示すネットワークを生成する。そして、順位決定部１２は、不正解知識情報２３を含めたネットワークにおける情報間の相互の関連度に応じて、収集情報２１のそれぞれの順位（第２の順位）を決定し、不正解順位テーブル２５に格納する。
順位調整部１３は、正解順位テーブル２４に格納された、正解知識情報２２を反映させた順位、及び不正解順位テーブル２５に格納された、不正解知識情報２３を反映させた順位に基づいて、収集情報２１の順位を調整する。具体的には、順位調整部１３は、調整順位テーブル２６に格納された順位を調整し、調整後の収集情報２１のそれぞれの順位を最終順位として決定する。
収集情報２１は、情報提供サーバ２から収集した情報であって、それぞれ、対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列を含んだ情報である。収集情報２１は、例えば、図５に示すようなテキストデータである収集情報Ａ〜収集情報Ｄを含む。対象文字列が、当該対象分野以外の意味も含む場合には、収集情報２１は、当該対象分野以外の内容を示す情報を含む可能性がある。
正解知識情報２２は、外部知識情報提供サーバ３から取得した情報であって、対象分野に属する意味を含む対象文字列の当該対象分野における意味の説明を含む情報である。正解知識情報２２は、例えば、図６（Ａ）に示すようなテキストデータである正解知識情報Ａ及び正解知識情報Ｂを含む。
不正解知識情報２３は、外部知識情報提供サーバ３から取得した情報であって、対象分野に属する意味を含む対象文字列の当該対象分野以外における意味の説明を含む情報である。不正解知識情報２３は、例えば、図６（Ｂ）に示すようなテキストデータである不正解知識情報Ａ及び不正解知識情報Ｂを含む。
不正解知識情報２３は、外部知識情報提供サーバ３から取得した情報であって、対象分野に属する意味を含む対象文字列の当該対象分野以外における意味の説明を含む情報である。不正解知識情報２３は、例えば、図６（Ｂ）に示すようなテキストデータである不正解知識情報Ａ及び不正解知識情報Ｂを含む。
正解順位テーブル２４は、正解知識情報２２を含めたネットワークにおける収集情報間の相互の関連度に応じて決定した、収集情報２１の順位（すなわち、正解知識情報２２を反映させた順位）を格納するテーブルである。正解順位テーブル２４は、例えば、図７（Ａ）に示すように、順位と、収集情報２１の識別子とを含む。
不正解順位テーブル２５は、不正解知識情報２３を含めたネットワークにおける収集情報間の相互の関連度に応じて決定した、収集情報２１の順位（すなわち、不正解知識情報２３を反映させた順位）を格納するテーブルである。不正解順位テーブル２５は、例えば、図７（Ｂ）に示すように、順位と、収集情報２１の識別子とを含む。
不正解順位テーブル２５は、不正解知識情報２３を含めたネットワークにおける収集情報間の相互の関連度に応じて決定した、収集情報２１の順位（すなわち、不正解知識情報２３を反映させた順位）を格納するテーブルである。不正解順位テーブル２５は、例えば、図７（Ｂ）に示すように、順位と、収集情報２１の識別子とを含む。
調整順位テーブル２６は、正解順位テーブル２４に格納された、正解知識情報２２を反映させた順位を、不正解順位テーブル２５に格納された、不正解知識情報２３を反映させた順位に基づいて調整した結果の最終順位を格納するテーブルである。調整順位テーブル２６は、例えば、図８に示すように、順位と、収集情報２１の識別子とを含む。
なお、図４に示したシステム構成は一例に過ぎない。例えば、情報収集サーバ１は、収集情報２１や、正解知識情報２２及び不正解知識情報２３を、他のサーバから受信するのではなく、予め記憶手段に格納しておくこともできる。また、情報収集サーバ１は、これらの情報をＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体により取得してもよい。
なお、図４に示したシステム構成は一例に過ぎない。例えば、情報収集サーバ１は、収集情報２１や、正解知識情報２２及び不正解知識情報２３を、他のサーバから受信するのではなく、予め記憶手段に格納しておくこともできる。また、情報収集サーバ１は、これらの情報をＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体により取得してもよい。
＜処理説明＞
情報収集サーバ１で実行される処理につき、図９及び図１０に示すフローチャートを参照して説明する。
図９は、情報収集部１１、順位決定部１２及び順位調整部１３で実行される全体処理を示す。
情報収集サーバ１で実行される処理につき、図９及び図１０に示すフローチャートを参照して説明する。
図９は、情報収集部１１、順位決定部１２及び順位調整部１３で実行される全体処理を示す。
ステップＳ１で、情報収集部１１は、情報提供サーバ２から、対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列を含む複数の収集情報２１を収集する。この収集方法としては、例えば、当該複数の対象文字列で情報提供サーバ２の情報を検索し、検索結果の情報を収集すればよい。そして、収集した収集情報２１を、記憶手段に格納する。なお、対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列は、例えばユーザによる入力指定により取得してもよいし、予め記憶手段等に格納しておいてもよい。
ステップＳ２で、情報収集部１１は、外部知識情報提供サーバ３から、対象文字列の当該対象分野における意味の説明を含む正解知識情報２２、及び対象文字列の当該対象分野以外における意味の説明を含む不正解知識情報２３を取得する。
なお、正解知識情報２２及び不正解知識情報２３を取得する方法としては、例えば、複数の対象文字列のそれぞれで外部知識情報提供サーバ３の外部知識情報を検索して、検索結果として得られた外部知識情報を、ユーザが手動で正解知識情報２２及び不正解知識情報２３に振り分けてもよい。また、前述の対象文字列で外部知識情報を検索したときに得られる「曖昧さ回避」の情報を利用してもよい。「曖昧さ回避」の情報とは、当該対象文字列が複数の意味を有し、当該対象文字列について複数の外部知識情報がある場合に、当該複数の外部知識情報を一覧で示す情報である。「曖昧さ回避」の情報の具体的な利用方法は次の通りである。すなわち、そして、対象文字列のそれぞれについて、この「曖昧さ回避」で得られた一覧で示される複数の外部知識情報を全て取得する。そして、当該複数の外部知識情報間の関連度の高さを特定する。そして、他の外部知識情報との関連度が最も高い外部知識情報を、当該対象文字列の正解知識情報２２とし、それ以外の外部知識情報を、当該対象文字列の不正解知識情報２３とする。このようにすることで、正解知識情報２２及び不正解知識情報２３への自動振り分けが可能となる。
なお、正解知識情報２２及び不正解知識情報２３を取得する方法としては、例えば、複数の対象文字列のそれぞれで外部知識情報提供サーバ３の外部知識情報を検索して、検索結果として得られた外部知識情報を、ユーザが手動で正解知識情報２２及び不正解知識情報２３に振り分けてもよい。また、前述の対象文字列で外部知識情報を検索したときに得られる「曖昧さ回避」の情報を利用してもよい。「曖昧さ回避」の情報とは、当該対象文字列が複数の意味を有し、当該対象文字列について複数の外部知識情報がある場合に、当該複数の外部知識情報を一覧で示す情報である。「曖昧さ回避」の情報の具体的な利用方法は次の通りである。すなわち、そして、対象文字列のそれぞれについて、この「曖昧さ回避」で得られた一覧で示される複数の外部知識情報を全て取得する。そして、当該複数の外部知識情報間の関連度の高さを特定する。そして、他の外部知識情報との関連度が最も高い外部知識情報を、当該対象文字列の正解知識情報２２とし、それ以外の外部知識情報を、当該対象文字列の不正解知識情報２３とする。このようにすることで、正解知識情報２２及び不正解知識情報２３への自動振り分けが可能となる。
ステップＳ３で、順位決定部１２は、収集情報２１及び正解知識情報２２を対象とし、同じ文字列を含む情報を関連付けてネットワークを生成する。そして、順位決定部１２は、収集情報２１のそれぞれにつき、当該ネットワーク、すなわち、正解知識情報２２を反映させたネットワークにおける情報間の関連度に基づいて、他の情報との関連度が高い収集情報２１が上位になるように順位付けを行う。そして、順位決定部１２は、決定した順位を、正解順位テーブル２４に格納する。
ステップＳ４で、順位決定部１２は、収集情報２１及び不正解知識情報２３を対象とし、同じ文字列を含む情報を関連付けてネットワークを生成する。そして、順位決定部１２は、収集情報２１のそれぞれにつき、当該ネットワーク、すなわち、不正解知識情報２３を反映させたネットワークにおける情報間の関連度に基づいて、他の情報との関連度が高い収集情報２１が上位になるように順位付けを行う。そして、順位決定部１２は、決定した順位を、不正解順位テーブル２５に格納する。
ステップＳ５で、順位調整部１３は、Ｓ３で決定した、収集情報２１及び正解知識情報２２を対象とした関連度に基づいた順位を、Ｓ４で決定した、収集情報２１及び不正解知識情報２３を対象とした関連度に基づいた順位に基づいて調整する順位調整処理を行う。順位調整処理については、次に詳述する。
図１０は、順位調整部１３で実行される順位調整処理の詳細を示す。当該処理は、収集情報２１のそれぞれについて実行する。
ステップＳ１１で、順位調整部１３は、正解順位テーブル２４に格納された、正解知識情報２２を反映させた順位（図では［Ａ］と表す）と、不正解順位テーブル２５に格納された、不正解知識情報２３を反映させた順位（図では［Ｂ］と表す）を比較する。
ステップＳ１１で、順位調整部１３は、正解順位テーブル２４に格納された、正解知識情報２２を反映させた順位（図では［Ａ］と表す）と、不正解順位テーブル２５に格納された、不正解知識情報２３を反映させた順位（図では［Ｂ］と表す）を比較する。
ステップＳ１２で、順位調整部１３は、正解知識情報２２を反映させた順位が、不正解知識情報２３を反映させた順位と同じ又は不正解知識情報２３を反映させた順位よりも上位であるかを判定する。当該条件に該当すればステップＳ１３に進み（Ｙｅｓ）、該当しなければステップＳ１４に進む（Ｎｏ）。なお、当該判定は、換言すれば、処理対象の収集情報２１が、不正解知識情報２３よりも正解知識情報２２との間で共通する文字列を多く含むか（又は同じか）を判定するものである。なお、正解知識情報２２を反映させた順位が、不正解知識情報２３を反映させた順位と同じ場合については、後述のステップＳ１４で処理をしてもよい。
ステップＳ１３で、順位調整部１３は、処理対象の収集情報２１の順位につき、正解知識情報２２を反映させた順位に対して調整をすることなく、正解テーブル２４の順位を最終順位として、調整順位テーブル２６に格納する。
当該ステップＳ１３の処理の具体例につき、図１１を参照して説明する。図１１において、収集情報Ａは、正解知識情報２２を反映させた順位が１位である。一方で、当該収集情報Ａは、不正解知識情報２３を反映させた順位は３位である。このように、正解知識情報２２を反映させた順位よりも、不正解知識情報２３を反映させた順位のほうが低い場合、収集情報Ａは、対象分野の情報である可能性が高い。このため、正解知識情報２２を反映させた順位に対して特に調整をすることなく、そのまま最終順位とする。
当該ステップＳ１３の処理の具体例につき、図１１を参照して説明する。図１１において、収集情報Ａは、正解知識情報２２を反映させた順位が１位である。一方で、当該収集情報Ａは、不正解知識情報２３を反映させた順位は３位である。このように、正解知識情報２２を反映させた順位よりも、不正解知識情報２３を反映させた順位のほうが低い場合、収集情報Ａは、対象分野の情報である可能性が高い。このため、正解知識情報２２を反映させた順位に対して特に調整をすることなく、そのまま最終順位とする。
ステップＳ１４で、順位調整部１３は、処理対象の収集情報２１の順位につき、正解知識情報２２を反映させた順位よりも下位になるように調整をして、調整順位テーブル２６に格納する。例えば、順位を下げる計算方法の一例として、処理対象の収集情報２１の順位が、
［正解知識情報を反映させた順位］＋（［正解知識情報を反映させた順位］−［不正解知識情報を反映させた順位］）
となるように調整する。そして、調整した順位を、調整順位テーブル２６に格納する。
［正解知識情報を反映させた順位］＋（［正解知識情報を反映させた順位］−［不正解知識情報を反映させた順位］）
となるように調整する。そして、調整した順位を、調整順位テーブル２６に格納する。
当該ステップＳ１４の処理の具体例につき、図１２を参照して説明する。図１２において、収集情報Ｂは、正解知識情報２２を反映させた順位が２位である。一方で、当該収集情報Ｂは、不正解知識情報２３を反映させた順位は１位である。このように、正解知識情報２２を反映させた順位よりも、不正解知識情報２３を反映させた順位のほうが高い場合、収集情報Ｂは、対象分野以外の情報である可能性が高い。このため、正解知識情報２２を反映させた順位に対して、順位を下げるように調整をする。
なお、全ての収集情報２１の順位を調整した結果、複数の収集情報２１の順位が同一となった場合には、そのまま同一の順位としておいてもよいし、もともと正解知識情報２２を反映させた順位が上位であったものを上位とするように最終順位を調整してもよい。また、順位に空きが生じた場合には、下位の順位を繰り上げるように最終順位を調整すればよい。
また、上記処理においては、まず、正解順位テーブル２４のデータを、そのまま調整順位テーブル２６に格納し、調整順位テーブル２６に格納された順位を変動させて調整するようにしてもよい。この場合、前後に処理される他の収集情報２１の順位の調整結果により、順位が相対的に変動することとなる。
また、上記処理においては、まず、正解順位テーブル２４のデータを、そのまま調整順位テーブル２６に格納し、調整順位テーブル２６に格納された順位を変動させて調整するようにしてもよい。この場合、前後に処理される他の収集情報２１の順位の調整結果により、順位が相対的に変動することとなる。
＜本実施例による効果等＞
本実施例によれば、単に正解知識情報を反映させて収集情報の順位を決定するのではなく、不正解知識情報を反映させた順位も考慮して順位を調整するため、収集情報の順位の精度が向上する。
具体的には、本実施例によれば、正解知識情報よりも不正解知識情報との共通する文字列が多い収集情報、すなわち、対象分野に適合しない可能性の高い内容の収集情報をより正確に判別し、順位を下げるように調整することができる。また、これにより相対的に、対象分野に適合する可能性の高い内容の収集情報をより上位に順位付けることができる。そして、この順位を利用して情報を選択すれば、目的に適合した意味を有する情報を効率的に利用することが可能となる。
本実施例によれば、単に正解知識情報を反映させて収集情報の順位を決定するのではなく、不正解知識情報を反映させた順位も考慮して順位を調整するため、収集情報の順位の精度が向上する。
具体的には、本実施例によれば、正解知識情報よりも不正解知識情報との共通する文字列が多い収集情報、すなわち、対象分野に適合しない可能性の高い内容の収集情報をより正確に判別し、順位を下げるように調整することができる。また、これにより相対的に、対象分野に適合する可能性の高い内容の収集情報をより上位に順位付けることができる。そして、この順位を利用して情報を選択すれば、目的に適合した意味を有する情報を効率的に利用することが可能となる。
［第２実施例］
＜第２実施例の概要＞
前述した第１実施例では、収集情報のネットワークを生成において外部知識情報を加えることで、より収集情報の順位が適切なものとなる、という前提のもとに、まず、正解知識情報を加えて生成したネットワークに基づいた順位を決定した。その上で、不正解知識情報を加えて生成したネットワークに基づいた順位をさらに決定し、当該順位に基づいて、正解知識情報を加えて生成したネットワークに基づいた順位を調整した。
＜第２実施例の概要＞
前述した第１実施例では、収集情報のネットワークを生成において外部知識情報を加えることで、より収集情報の順位が適切なものとなる、という前提のもとに、まず、正解知識情報を加えて生成したネットワークに基づいた順位を決定した。その上で、不正解知識情報を加えて生成したネットワークに基づいた順位をさらに決定し、当該順位に基づいて、正解知識情報を加えて生成したネットワークに基づいた順位を調整した。
しかし、収集情報の内容が、分野を問わず外部知識情報全般との間で共通する文字列を多く含むような場合には、外部知識情報を反映させても、順位の精度を向上できない可能性がある。
また一方で、収集情報の内容が、分野を問わず外部知識情報全般との間で共通する文字列が少ない場合もある。なお、このような場合の一例としては、収集情報における文章表現が話し言葉のような場合がある。この場合、学術的な言い回しの多い傾向にある外部知識情報とは異なる文章表現が用いられることが多く、共通する文字列が少ないことが考えられる。
このため、第２実施例では、第１実施例に加えて、さらに、外部知識情報を反映させずに収集情報のみに基づいて決定される順位も考慮して、順位の決定を行う。以下、第１実施例と同様の内容については、原則として説明を省略する。
また一方で、収集情報の内容が、分野を問わず外部知識情報全般との間で共通する文字列が少ない場合もある。なお、このような場合の一例としては、収集情報における文章表現が話し言葉のような場合がある。この場合、学術的な言い回しの多い傾向にある外部知識情報とは異なる文章表現が用いられることが多く、共通する文字列が少ないことが考えられる。
このため、第２実施例では、第１実施例に加えて、さらに、外部知識情報を反映させずに収集情報のみに基づいて決定される順位も考慮して、順位の決定を行う。以下、第１実施例と同様の内容については、原則として説明を省略する。
＜システム構成＞
図１３は、第２実施例におけるシステム構成の一例を示す。第２実施例では、第１実施例のシステム構成に加え、情報収集サーバ１が、原順位テーブル２７を備える。
原順位テーブル２７は、収集情報２１のみのネットワーク（外部知識情報を含めないネットワーク）における収集情報間の関連度に応じて決定した、収集情報２１の順位（第３の順位）を格納するテーブルである。原順位テーブル２７は、例えば、図１４に示すように、順位と、収集情報２１の識別子とを含む。
図１３は、第２実施例におけるシステム構成の一例を示す。第２実施例では、第１実施例のシステム構成に加え、情報収集サーバ１が、原順位テーブル２７を備える。
原順位テーブル２７は、収集情報２１のみのネットワーク（外部知識情報を含めないネットワーク）における収集情報間の関連度に応じて決定した、収集情報２１の順位（第３の順位）を格納するテーブルである。原順位テーブル２７は、例えば、図１４に示すように、順位と、収集情報２１の識別子とを含む。
＜処理説明＞
第２実施例において情報収集サーバ１で実行される処理につき、図１５及び図１６に示すフローチャートを参照して説明する。
図１５は、情報収集部１１、順位決定部１２及び順位調整部１３で実行される全体処理を示す。
ステップＳ２１及びステップＳ２２は、図９に示す、第１実施例におけるステップＳ１及びステップＳ２と同様であるため、説明を省略する。
第２実施例において情報収集サーバ１で実行される処理につき、図１５及び図１６に示すフローチャートを参照して説明する。
図１５は、情報収集部１１、順位決定部１２及び順位調整部１３で実行される全体処理を示す。
ステップＳ２１及びステップＳ２２は、図９に示す、第１実施例におけるステップＳ１及びステップＳ２と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ２３で、順位決定部１２は、収集情報２１を対象とし、共通する文字列を含む情報を関連付けてネットワークを生成する。そして、順位決定部１２は、当該ネットワークにおける情報間の関連度に基づいて、他の情報との関連度が高い情報が上位になるように順位付けを行う。そして、順位決定部１２は、決定した順位を、原順位テーブル２７に格納する。
ステップＳ２４〜ステップＳ２６は、図９に示す、第１実施例におけるステップＳ３〜ステップＳ５と同様であるため、説明を省略する。
ステップＳ２４〜ステップＳ２６は、図９に示す、第１実施例におけるステップＳ３〜ステップＳ５と同様であるため、説明を省略する。
図１６は、第２実施例において順位調整部１３で実行される順位調整処理の詳細を示す。当該処理は、収集情報２１のそれぞれについて実行する。
ステップＳ３１で、順位調整部１３は、原順位テーブル２７に格納された、外部知識情報を反映させていない順位（図では［Ｘ］を表す）、正解順位テーブル２４に格納された、正解知識情報２２を反映させた順位（図では［Ｙ］と表す）と、不正解順位テーブル２５に格納された、不正解知識情報２３を反映させた順位（図では［Ｚ］と表す）を比較する。
ステップＳ３１で、順位調整部１３は、原順位テーブル２７に格納された、外部知識情報を反映させていない順位（図では［Ｘ］を表す）、正解順位テーブル２４に格納された、正解知識情報２２を反映させた順位（図では［Ｙ］と表す）と、不正解順位テーブル２５に格納された、不正解知識情報２３を反映させた順位（図では［Ｚ］と表す）を比較する。
ステップＳ３２で、順位調整部１３は、正解知識情報２２を反映させた順位及び不正解知識情報２３を反映させた順位の両方が、外部知識情報を反映させていない順位よりも上位、又は、正解知識情報２２を反映させた順位及び不正解知識情報２３を反映させた順位の両方が、外部知識情報を反映させていない順位よりも下位であるかを判定する。これらの条件のいずれかに該当すればステップＳ３３に進み（Ｙｅｓ）、該当しなければステップＳ３４に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ３３で、順位調整部１３は、外部知識情報を反映させていない順位を、調整順位テーブル２６に格納する。
当該ステップＳ３３の処理の具体例につき、図１７及び図１８を参照して説明する。図１７において、収集情報Ｂは、外部知識情報を反映させていない順位が４位である。一方で、正解知識情報２２を反映させた順位が２位であり、不正解知識情報２３を反映させた順位は１位である。このように、外部知識情報を反映させていない順位よりも、正解知識情報２２を反映させた順位及び不正解知識情報２３を反映させた順位のほうが共に高い場合、収集情報Ｂは、外部知識情報全般との間で共通する文字列を多く含む情報であることは推測されるものの、対象分野の情報であるか否かが、処理上明確ではない。このため、外部知識情報を反映させていない順位に対して調整することを避け、外部知識情報を反映させていない順位をそのまま決定順位とする。
当該ステップＳ３３の処理の具体例につき、図１７及び図１８を参照して説明する。図１７において、収集情報Ｂは、外部知識情報を反映させていない順位が４位である。一方で、正解知識情報２２を反映させた順位が２位であり、不正解知識情報２３を反映させた順位は１位である。このように、外部知識情報を反映させていない順位よりも、正解知識情報２２を反映させた順位及び不正解知識情報２３を反映させた順位のほうが共に高い場合、収集情報Ｂは、外部知識情報全般との間で共通する文字列を多く含む情報であることは推測されるものの、対象分野の情報であるか否かが、処理上明確ではない。このため、外部知識情報を反映させていない順位に対して調整することを避け、外部知識情報を反映させていない順位をそのまま決定順位とする。
同様に、図１８において、収集情報Ｃは、外部知識情報を反映させていない順位が２位である。一方で、正解知識情報２２を反映させた順位が３位であり、不正解知識情報２３を反映させた順位は４位である。このように、正解知識情報２２を反映させていない順位よりも、正解知識情報２２を反映させた順位及び不正解知識情報２３を反映させた順位のほうが共に低い場合、収集情報Ｃは、外部知識情報全般との間で共通する文字列が少ない情報であることは推測されるものの、対象分野の情報であるか否かが、処理上明確ではない。このため、外部知識情報を反映させていない順位をそのまま決定順位とする。
ステップＳ３４で、順位調整部１３は、不正解知識情報２３を反映させた順位が、外部知識情報を反映させていない順位よりも上位であるかを判定する。当該条件に該当すればステップＳ３５に進み（Ｙｅｓ）、該当しなければステップＳ３６に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ３５で、順位調整部１３は、外部知識情報を反映させていない順位よりも、処理対象の収集情報２１の順位が下がるように調整をする。例えば、順位を下げる計算方法の一例として、処理対象の収集情報２１の順位が、
［外部知識情報を反映させていない順位］−（［不正解知識情報を反映させた順位］−［外部知識情報を反映させていない順位］）
となるように調整する。そして、調整した順位を、調整順位テーブル２６に格納する。
ステップＳ３５で、順位調整部１３は、外部知識情報を反映させていない順位よりも、処理対象の収集情報２１の順位が下がるように調整をする。例えば、順位を下げる計算方法の一例として、処理対象の収集情報２１の順位が、
［外部知識情報を反映させていない順位］−（［不正解知識情報を反映させた順位］−［外部知識情報を反映させていない順位］）
となるように調整する。そして、調整した順位を、調整順位テーブル２６に格納する。
当該ステップＳ３５の処理の具体例につき、図１９を参照して説明する。図１９において、収集情報Ｂは、外部知識情報を反映させていない順位が２位である。一方で、当該収集情報Ｂは、不正解知識情報２３を反映させた順位は１位である。このように、外部知識情報を反映させていない順位よりも、不正解知識情報２３を反映させた順位のほうが高い場合、収集情報Ｂは、対象分野以外の情報である可能性が高い。このため、外部知識情報を反映させていない順位に対して、順位を下げるように調整をする。
ステップＳ３６で、順位調整部１３は、不正解知識情報２３を反映させた順位が、外部知識情報を反映させていない順位よりも下位であるかを判定する。当該条件に該当すればステップＳ３７に進み（Ｙｅｓ）、該当しなければステップＳ３８に進む（Ｎｏ）。
ステップＳ３７で、順位調整部１３は、外部知識情報を反映させていない順位よりも、処理対象の収集情報２１の順位が上がるように調整をする。例えば、順位を上げる計算方法の一例として、処理対象の収集情報２１の順位が、
［外部知識情報を反映させていない順位］＋（［外部知識情報を反映させていない順位］−［不正解知識情報を反映させた順位］）
となるように調整する。そして、調整した順位を、調整順位テーブル２６に格納する。
［外部知識情報を反映させていない順位］＋（［外部知識情報を反映させていない順位］−［不正解知識情報を反映させた順位］）
となるように調整する。そして、調整した順位を、調整順位テーブル２６に格納する。
当該ステップＳ３７の処理の具体例につき、図２０を参照して説明する。図２０において、収集情報Ａは、外部知識情報を反映させていない順位が２位である。一方で、当該収集情報Ａは、不正解知識情報２３を反映させた順位は３位である。このように、外部知識情報を反映させていない順位よりも、不正解知識情報２３を反映させた順位のほうが低い場合、収集情報Ａは、対象分野の情報である可能性が高い。このため、外部知識情報を反映させていない順位に対して、順位を上げるように調整をする。
ステップＳ３８で、順位調整部１３は、正解知識情報２２を反映させた順位を、調整順位テーブル２６に格納する。なお、当該ステップＳ３８を行う場合とは、不正解知識情報２３を反映させた順位が、外部知識情報を反映させていない順位と変わらない場合である。
なお、上記ステップＳ３５及びステップＳ３７では、外部知識情報を反映させていない順位を、不正解知識情報２３を反映させた順位に基づいて調整したが、ステップＳ３８と同様に、正解知識情報２２を反映させた順位を、調整順位テーブル２６に格納するようにしてもよい。
また、上記処理においては、例えば、まず原順位テーブル２７のデータ又は正解順位テーブル２４のデータを、そのまま調整順位テーブル２６に格納し、調整順位テーブル２６に格納された順位を変動させて調整するようにしてもよい。
また、上記処理においては、例えば、まず原順位テーブル２７のデータ又は正解順位テーブル２４のデータを、そのまま調整順位テーブル２６に格納し、調整順位テーブル２６に格納された順位を変動させて調整するようにしてもよい。
＜本実施例による効果等＞
本実施例によれば、収集情報ごとに、外部知識情報を反映させた結果によって順位を調整することが適切か否かを推測することができる。そして、順位を調整することが適切でない場合に、外部知識情報を加えずに生成したネットワークに基づいた順位を適用することができる。このため、一律で正解知識情報を反映させて順位を調整する場合に比べ、不要な調整を行うことを回避することができる。
本実施例によれば、収集情報ごとに、外部知識情報を反映させた結果によって順位を調整することが適切か否かを推測することができる。そして、順位を調整することが適切でない場合に、外部知識情報を加えずに生成したネットワークに基づいた順位を適用することができる。このため、一律で正解知識情報を反映させて順位を調整する場合に比べ、不要な調整を行うことを回避することができる。
［ハードウェア構成等］
前述した情報収集サーバ１として機能するコンピュータのハードウェア構成の一例を図２１に示す。本コンピュータは、プロセッサ１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、可搬記憶媒体駆動装置１０４、入出力装置１０５及び通信インタフェース１０６を備える。
プロセッサ１０１は、制御ユニット、演算ユニット及び命令デコーダ等を含み、実行ユニットが、命令デコーダで解読されたプログラムの命令に従い、制御ユニットより出力される制御信号に応じ、演算ユニットを用いて算術・論理演算を実行する。かかるプロセッサ１０１は、制御に用いる各種情報が格納される制御レジスタ、既にアクセスしたメモリ２等の内容を一時的に格納可能なキャッシュ、及び、仮想記憶のページテーブルのキャッシュとしての機能を果たすＴＬＢを備える。なお、プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）コアが複数設けられている構成でもよい。
前述した情報収集サーバ１として機能するコンピュータのハードウェア構成の一例を図２１に示す。本コンピュータは、プロセッサ１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、可搬記憶媒体駆動装置１０４、入出力装置１０５及び通信インタフェース１０６を備える。
プロセッサ１０１は、制御ユニット、演算ユニット及び命令デコーダ等を含み、実行ユニットが、命令デコーダで解読されたプログラムの命令に従い、制御ユニットより出力される制御信号に応じ、演算ユニットを用いて算術・論理演算を実行する。かかるプロセッサ１０１は、制御に用いる各種情報が格納される制御レジスタ、既にアクセスしたメモリ２等の内容を一時的に格納可能なキャッシュ、及び、仮想記憶のページテーブルのキャッシュとしての機能を果たすＴＬＢを備える。なお、プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）コアが複数設けられている構成でもよい。
メモリ１０２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置であり、プロセッサ１０１で実行されるプログラムがロードされるとともに、プロセッサ１０１の処理に用いるデータが格納されるメインメモリである。また、ストレージ１０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置であり、プログラムや各種データが格納される。可搬記憶媒体駆動装置１０４は、可搬記憶媒体１０７に記憶されたデータやプログラムを読み出す装置である。可搬記憶媒体１０７は、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又はフラッシュメモリ等である。プロセッサ１０１は、メモリ１０２やストレージ１０３と協働しつつ、ストレージ１０３や可搬記憶媒体１０７に格納されたプログラムを実行する。なお、プロセッサ１０１が実行するプログラムや、アクセス対象となるデータは、当該コンピュータと通信可能な他の装置に格納されていてもよい。なお、本実施形態で記載した情報収集サーバ１の記憶手段とは、メモリ１０２、ストレージ１０３及び可搬記憶媒体１０７若しくは当該コンピュータと通信可能な他の装置の少なくともいずれかを示す。
入出力装置１０５は例えばキーボードやタッチパネル、ディスプレイ等であり、ユーザ操作等による動作命令を受け付ける一方、コンピュータによる処理結果を出力する。
通信インタフェース１０６は、例えば、例えばＬＡＮ（Local Area Network）カード等の他、無線周波受信機および送信機、ならびに光受信機および送信機を含むことができる。前述の受信機および送信機は、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、ブルートゥース・ネットワーク、ロング・ターム・エボリューションなどの１つまたは複数の通信ネットワークにより動作するように実現することができる。
これらのコンピュータの各構成要素は、バス１０８で接続されている。
通信インタフェース１０６は、例えば、例えばＬＡＮ（Local Area Network）カード等の他、無線周波受信機および送信機、ならびに光受信機および送信機を含むことができる。前述の受信機および送信機は、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、ブルートゥース・ネットワーク、ロング・ターム・エボリューションなどの１つまたは複数の通信ネットワークにより動作するように実現することができる。
これらのコンピュータの各構成要素は、バス１０８で接続されている。
［その他］
なお、本明細書で説明したコンピュータの機能的構成及び物理的構成は、上述の態様に限るものではなく、例えば、各機能や物理資源を統合して実装したり、逆に、さらに分散して実装したりすることも可能である。
また、本明細書において、閾値等との比較において「〜以上」や「〜以下」とした記載箇所は、特記した場合を除き当該記載に限定されるものではなく、「〜より大きい（〜を上回る）」や「〜より小さい（〜を下回る）」に適宜置き換えることが可能である。逆も同様である。
なお、本明細書で説明したコンピュータの機能的構成及び物理的構成は、上述の態様に限るものではなく、例えば、各機能や物理資源を統合して実装したり、逆に、さらに分散して実装したりすることも可能である。
また、本明細書において、閾値等との比較において「〜以上」や「〜以下」とした記載箇所は、特記した場合を除き当該記載に限定されるものではなく、「〜より大きい（〜を上回る）」や「〜より小さい（〜を下回る）」に適宜置き換えることが可能である。逆も同様である。
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、前記対象文字列の前記対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、前記対象文字列の前記対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得し、
前記複数の収集情報及び前記正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定し、
前記複数の収集情報及び前記不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定し、
前記第１の順位及び前記第２の順位の差異に基づいて、前記第１の順位の調整を行い、前記複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する
処理をコンピュータに実行させる情報収集プログラム。
（付記１）
所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、前記対象文字列の前記対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、前記対象文字列の前記対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得し、
前記複数の収集情報及び前記正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定し、
前記複数の収集情報及び前記不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定し、
前記第１の順位及び前記第２の順位の差異に基づいて、前記第１の順位の調整を行い、前記複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する
処理をコンピュータに実行させる情報収集プログラム。
（付記２）
前記最終順位を決定する処理は、前記収集情報の前記第１の順位のほうが前記第２の順位よりも下位である場合に、当該収集情報の順位を、前記第１の順位よりもさらに下位にするように調整を行う、付記１記載の情報収集プログラム。
前記最終順位を決定する処理は、前記収集情報の前記第１の順位のほうが前記第２の順位よりも下位である場合に、当該収集情報の順位を、前記第１の順位よりもさらに下位にするように調整を行う、付記１記載の情報収集プログラム。
（付記３）
前記複数の収集情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第３の順位を決定する処理をさらに含み、
前記最終順位を決定する処理は、前記第１の順位及び前記第２の順位の両方が、前記第３の順位よりも上位である場合、又は、前記第１の順位及び前記第２の順位の両方が、前記第３の順位よりも下位である場合には、前記第３の順位を最終順位とする、付記１又は２に記載の情報収集プログラム。
前記複数の収集情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第３の順位を決定する処理をさらに含み、
前記最終順位を決定する処理は、前記第１の順位及び前記第２の順位の両方が、前記第３の順位よりも上位である場合、又は、前記第１の順位及び前記第２の順位の両方が、前記第３の順位よりも下位である場合には、前記第３の順位を最終順位とする、付記１又は２に記載の情報収集プログラム。
（付記４）
前記取得する処理は、前記対象文字列のそれぞれについて複数の前記外部知識情報が存在するときに、当該複数の外部知識情報のうち、当該複数の外部知識情報に含まれる他の外部知識情報との関連度が最も高い外部知識情報を、前記正解知識情報として取得し、当該正解知識情報以外の外部知識情報を、前記不正解知識情報として取得する、付記１〜３のいずれか１項に記載の情報収集プログラム。
前記取得する処理は、前記対象文字列のそれぞれについて複数の前記外部知識情報が存在するときに、当該複数の外部知識情報のうち、当該複数の外部知識情報に含まれる他の外部知識情報との関連度が最も高い外部知識情報を、前記正解知識情報として取得し、当該正解知識情報以外の外部知識情報を、前記不正解知識情報として取得する、付記１〜３のいずれか１項に記載の情報収集プログラム。
（付記５）
所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、前記対象文字列の前記対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、前記対象文字列の前記対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得し、
前記複数の収集情報及び前記正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定し、
前記複数の収集情報及び前記不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定し、
前記第１の順位及び前記第２の順位の差異に基づいて、前記第１の順位の調整を行い、前記複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する
処理をコンピュータが実行する情報収集方法。
所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、前記対象文字列の前記対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、前記対象文字列の前記対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得し、
前記複数の収集情報及び前記正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定し、
前記複数の収集情報及び前記不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定し、
前記第１の順位及び前記第２の順位の差異に基づいて、前記第１の順位の調整を行い、前記複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する
処理をコンピュータが実行する情報収集方法。
（付記６）
所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、前記対象文字列の前記対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、前記対象文字列の前記対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得する情報取得部と、
前記複数の収集情報及び前記正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定し、前記複数の収集情報及び前記不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定する順位決定部と、
前記第１の順位及び前記第２の順位の差異に基づいて、前記第１の順位の調整を行い、前記複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する順位調整部と
を備える情報収集装置。
所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、前記対象文字列の前記対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、前記対象文字列の前記対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得する情報取得部と、
前記複数の収集情報及び前記正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定し、前記複数の収集情報及び前記不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定する順位決定部と、
前記第１の順位及び前記第２の順位の差異に基づいて、前記第１の順位の調整を行い、前記複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する順位調整部と
を備える情報収集装置。
１…情報収集サーバ、２…情報提供サーバ、３…外部知識情報提供サーバ、１１…情報収集部、１２…順位決定部、１３…順位調整部、２１…収集情報、２２…正解知識情報、２３…不正解知識情報、２４…正解順位テーブル、２５…不正解順位テーブル、２６…調整順位テーブル、２７…原順位テーブル
Claims (6)
- 所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、前記対象文字列の前記対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、前記対象文字列の前記対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得し、
前記複数の収集情報及び前記正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定し、
前記複数の収集情報及び前記不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定し、
前記第１の順位及び前記第２の順位の差異に基づいて、前記第１の順位の調整を行い、前記複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する
処理をコンピュータに実行させる情報収集プログラム。 - 前記最終順位を決定する処理は、前記収集情報の前記第１の順位のほうが前記第２の順位よりも下位である場合に、当該収集情報の順位を、前記第１の順位よりもさらに下位にするように調整を行う、請求項１記載の情報収集プログラム。
- 前記複数の収集情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第３の順位を決定する処理をさらに含み、
前記最終順位を決定する処理は、前記第１の順位及び前記第２の順位の両方が、前記第３の順位よりも上位である場合、又は、前記第１の順位及び前記第２の順位の両方が、前記第３の順位よりも下位である場合には、前記第３の順位を最終順位とする、請求項１又は２に記載の情報収集プログラム。 - 前記取得する処理は、前記対象文字列のそれぞれについて複数の前記外部知識情報が存在するときに、当該複数の外部知識情報のうち、当該複数の外部知識情報に含まれる他の外部知識情報との関連度が最も高い外部知識情報を、前記正解知識情報として取得し、当該正解知識情報以外の外部知識情報を、前記不正解知識情報として取得する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報収集プログラム。
- 所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、前記対象文字列の前記対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、前記対象文字列の前記対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得し、
前記複数の収集情報及び前記正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定し、
前記複数の収集情報及び前記不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定し、
前記第１の順位及び前記第２の順位の差異に基づいて、前記第１の順位の調整を行い、前記複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する
処理をコンピュータが実行する情報収集方法。 - 所定の対象分野に属する意味を含む複数の対象文字列のうち、少なくとも１つの対象文字列をそれぞれ含む複数の収集情報、並びに、前記対象文字列の前記対象分野における意味の説明を含む外部知識情報である正解知識情報、及び、前記対象文字列の前記対象分野以外における意味の説明を含む外部知識情報である不正解知識情報を取得する情報取得部と、
前記複数の収集情報及び前記正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第１の順位を決定し、前記複数の収集情報及び前記不正解知識情報における相互の関連度の高さに応じて、前記複数の収集情報のそれぞれの第２の順位を決定する順位決定部と、
前記第１の順位及び前記第２の順位の差異に基づいて、前記第１の順位の調整を行い、前記複数の収集情報のそれぞれの最終順位を決定する順位調整部と
を備える情報収集装置。
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