JP6534767B1 - データベース作成装置及び検索システム - Google Patents

Abstract

【課題】有用性を向上させながら、データベースを作成することができるデータベース作成装置などを提供する。【解決手段】データ処理サーバ２は、外部サーバ６から日本語データと外国語データを取得し(STEP1)、外国語データを機械翻訳によって日本語に翻訳することにより、機械翻訳データを作成し(STEP5)、機械翻訳データを日本語データの一部として組み合わせることにより、混合データを作成し(STEP7)、混合データを用いて保存データを作成する(STEP11)。【選択図】図２

Description

本発明は、検索用のデータベースを作成するデータベース作成装置などに関する。

従来、データベース作成装置として、特許文献１に記載されたものが知られている。このデータベース作成装置では、日本語のテキスト情報から感性表現を抽出し、作成済みの感性表現データベースを用いて、感性情報と検索対象を紐付けすることにより、検索対象データベースが作成される。

また、データベース作成装置として、特許文献２に記載されたものが知られている。このデータベース作成装置では、日本語のテキスト情報から、感性表現辞書及び感性表現抽出ルールを用いて、感性表現を抽出し、感性ベクトル辞書を用いて、検索対象毎に感性情報を生成することにより、検索対象データベースが作成される。

特開２０１１−４８５２７号公報 特開２０１０−２７２０７５号公報

上記特許文献１及び特許文献２のデータベース作成装置によれば、日本語のテキスト情報からデータベースを作成するものに過ぎず、データ収集範囲が制約されてしまうことによって、データベースの有用性が低いという問題がある。その結果、データベースを検索したときの検索結果の有用性も低下してしまう。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、有用性を向上させながら、データベースを作成することができるデータベース作成装置などを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明のデータベース作成装置（データ処理サーバ２）は、所定メディアで公開された公開情報から、所定の第１言語（日本語）をテキストとして含む第１言語テキスト情報と、所定の第１言語以外の１つ以上の第２言語（外国語）をテキストとして含む第２言語テキスト情報とを所定分野に関連するテキスト情報として取得するテキスト情報取得手段（データ処理サーバ２、ＳＴＥＰ１）と、第２言語テキスト情報を所定翻訳手法によって第１言語に翻訳することにより、翻訳テキスト情報を作成する翻訳テキスト情報作成手段（データ処理サーバ２、ＳＴＥＰ５）と、翻訳テキスト情報を第１言語テキスト情報の一部として第１言語テキスト情報に組み合わせることにより、混合テキスト情報を作成する混合テキスト情報作成手段（データ処理サーバ２、ＳＴＥＰ７）と、混合テキスト情報から感性情報を抽出する抽出処理（ＳＴＥＰ９）、及び、混合テキスト情報からノイズとなるノイズ情報を除去するノイズ除去処理（ＳＴＥＰ１０）を実行した後、感性情報をノイズ情報が除去された混合テキスト情報に紐付けすることにより、検索用のデータベースを作成するデータベース作成手段（データ処理サーバ２、ＳＴＥＰ１１）と、を備えることを特徴とする。

このデータベース作成装置によれば、所定メディアで公開された公開情報から、所定の第１言語をテキストとして含む第１言語テキスト情報と、所定の第１言語以外の１つ以上の第２言語をテキストとして含む第２言語テキスト情報とが、所定分野に関連するテキスト情報として取得される。また、第２言語テキスト情報を所定翻訳手法を用いて第１言語に翻訳することにより、翻訳テキスト情報が作成され、翻訳テキスト情報を第１言語テキスト情報の一部として第１言語テキスト情報に組み合わせることにより、混合テキスト情報が作成される。そして、この混合テキスト情報を用いて検索用のデータベースが作成されるので、特許文献１，２の場合と異なり、所定メディアで公開された公開情報のうち、２つ以上の言語をテキストとして含む情報を用いて、データベースを作成することができる。それにより、例えば、このデータベースを検索したときに、特許文献１，２の場合と比べて、より幅広い情報を検索できることで、データベースの有用性を向上させることができる。さらに、混合テキスト情報から感性情報を抽出する抽出処理、及び、混合テキスト情報からノイズとなるノイズ情報を除去するノイズ除去処理が実行される。そして、感性情報をノイズ情報が除去された混合テキスト情報に紐付けすることにより、データベースが作成される。それにより、例えば、このデータベースを検索したときに、ノイズとなる情報が検索されるのを回避しながら適切な情報を検索することができる。それにより、データベースの有用性をさらに向上させることができる（なお、本明細書における「所定メディア」は、ＴＶ、ラジオ及び新聞などのマスメディアや、電子掲示板、ブログ及びＳＮＳなどのネットワークメディア、マルチメディアを含む）。

本発明において、ノイズ除去処理では、所定分野に関連する所定名詞が混合テキスト情報に含まれている場合において、所定名詞に続く品詞が主格、目的格及び所有格のいずれかの格助詞以外であるときに、所定名詞を含む混合テキスト情報がノイズ情報として除去されることが好ましい。

このデータベース作成装置によれば、ノイズ除去処理では、所定分野に関連する所定名詞が混合テキスト情報に含まれている場合において、所定名詞に続く品詞が主格、目的格及び所有格のいずれかの格助詞以外であるときに、所定名詞を含む混合テキスト情報がノイズ情報として除去される。この場合、所定名詞に続く品詞が主格、目的格及び所有格のいずれかの格助詞以外であるときには、この所定名詞が名詞以外の言葉の一部として用いられている可能性が高いことになる。したがって、そのような紛らわしい言葉を含むノイズ情報がデータベースに混入するのを回避できることで、データベースの有用性をさらに向上させることができる。

本発明の検索システム１は、上記のデータベース作成装置（データ処理サーバ２）と、データベースを記憶するデータベース記憶手段（データベースサーバ３）と、データベース記憶手段に記憶されたデータベースを、所定分野に関連する所定キーワードに基づいて検索する検索手段（データ処理サーバ２、検索端末４、ＳＴＥＰ３０，３２）と、検索手段による検索結果における感性情報を、複数の分類の感性情報に分別する分別手段（データ処理サーバ２、ＳＴＥＰ３３）と、複数の分類の感性情報を、互いに異なる色に色分けして表示する表示手段（検索端末４、ＳＴＥＰ３５）と、を備えることを特徴とする。

この検索システムによれば、データベース記憶手段に記憶されたデータベースが、所定分野に関連する所定キーワードに基づいて検索され、検索手段による検索結果における感性情報が、複数の分類の感性情報に分別される。そして、複数の分類の感性情報が、互いに異なる色に色分けして表示されるので、検索システムのユーザは、検索結果における複数の分類の感性情報を、一瞥して把握することができ、その利便性を向上させることができる。

本発明の検索システム１は、上記のデータベース作成装置（データ処理サーバ２）と、データベースを記憶するデータベース記憶手段（データベースサーバ３）と、データベース記憶手段に記憶されたデータベースを、所定分野に関連する所定キーワードに基づいて検索する検索手段（データ処理サーバ２、検索端末４、ＳＴＥＰ３０，３２）と、検索手段による検索結果における感性情報を、最上位から最下位の複数段階の分類の感性情報に分別する分別手段（データ処理サーバ２、ＳＴＥＰ３３，３８）と、複数段階の分類の感性情報を、最上位から最下位への順に段階的に表示する表示手段（検索端末４、ＳＴＥＰ３５，４０）と、を備えることを特徴とする。

この検索システムによれば、データベース記憶手段に記憶されたデータベースが、所定分野に関連する所定キーワードに基づいて検索され、検索手段による検索結果における感性情報が、最上位から最下位までの複数段階の分類の感性情報に分別される。そして、複数段階の分類の感性情報が、最上位から最下位への順に段階的に表示される。このように、検索システムのユーザは、検索結果における感性情報を最上位から最下位への順に段階的に参照できることによって、どのような感性情報が検索結果に含まれているのかを詳細に検討することができる。

本発明の検索システム１は、上記のデータベース作成装置（データ処理サーバ２）と、データベースを記憶するデータベース記憶手段（データベースサーバ３）と、データベース記憶手段に記憶されたデータベースを、所定検索期間に基づいて検索する検索手段（データ処理サーバ２、検索端末４、ＳＴＥＰ５０，５２）と、検索手段による検索結果における複数の感性情報を表示するとともに、複数の感性情報のいずれかが選択されたときに、選択された感性情報に対応する関連語及びデータベースの情報を表示する表示手段（検索端末４、ＳＴＥＰ５５，６０）と、を備えることを特徴とする。

この検索システムによれば、データベース記憶手段に記憶されたデータベースが、所定検索期間に基づいて検索され、検索手段による検索結果における複数の感性情報が表示される。そして、複数の感性情報のいずれかが選択されたときに、選択された感性情報に対応する関連語及びデータベースの情報が表示される。それにより、検索システムのユーザは、選択した感性情報に対応する関連語及びデータベースの情報を参照することができ、その利便性を向上させることができる。

本発明の一実施形態に係るデータベース作成装置及び検索システムの構成を模式的に示す図である。 保存データ作成処理を示すフローチャートである。 取得したテキストデータの一例を示す図である。 日本語データの一例を示す図である。 外国語データの一例を示す図である。 翻訳不要のデータの一例を示す図である。 翻訳用データの一例を示す図である。 機械翻訳データの一例を示す図である。 準日本語データの一例を示す図である。 混合データの一例を示す図である。 分析不要のデータの一例を示す図である。 分析用データの一例を示す図である。 感性情報の大分類及び小分類の一例を示す図である。 保存データの一例を示す図である。 検索システムによる第１検索処理時の通信動作を示す図である。 関連語の表示例を示す図である。 感性情報の大分類の表示例を示す図である。 感性情報の小分類の表示例を示す図である。 データベースの原文の表示例を示す図である。 検索システムによる第２検索処理時の通信動作を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態に係る検索システム及びデータベース作成装置について説明する。本実施形態のデータベース作成装置は、検索システムに含まれているので、以下の説明では、検索システムについて説明するとともに、その中で、データベース作成装置の機能及び構成についても説明する。

図１に示すように、本実施形態の検索システム１は、データ処理サーバ２、データベースサーバ３及び複数の検索端末４（２つのみ図示）を備えている。

データ処理サーバ２は、プロセッサ、メモリ（ＲＡＭ、ＲＯＭなど）及びＩ／Ｏインターフェースなどを備えており、メモリ内の演算プログラムに基づいて、後述する保存データ作成処理などを実行する。

このデータ処理サーバ２には、ネットワーク５（例えばインターネット）を介して、多数の外部サーバ６が接続されている（３つのみ図示）。この場合、各種のＳＮＳサーバ、所定メディア（例えば、新聞社）のサーバ及び検索サイトのサーバなどが外部サーバ６に相当する。なお、本実施形態では、外部サーバ６によって構成されるメディアが所定メディアに相当し、外部サーバ６内のデータが所定メディアで公開された公開情報に相当する。

データ処理サーバ２は、後述する保存データ作成処理において、これらの外部サーバ６からテキスト情報を取得し、保存データを作成するとともに、それをデータベースサーバ３に出力する。

なお、本実施形態では、データ処理サーバ２がデータベース作成装置、テキスト情報取得手段、翻訳テキスト情報作成手段、混合テキスト情報作成手段、データベース作成手段、検索手段及び分別手段に相当する。

また、データベースサーバ３は、データ処理サーバ２と同様に、プロセッサ、メモリ及びＩ／Ｏインターフェースなどを備えている。このデータベースサーバ３では、データ処理サーバ２から入力された保存データが、データベースの一部としてメモリ内に記憶される。なお、本実施形態では、データベースサーバ３がデータベース記憶手段に相当する。

さらに、検索端末４は、パソコンタイプのものであり、ディスプレイ４ａ、ストレージ４ｂ及び入力インターフェース４ｃなどを備えている。このストレージ４ｂには、検索処理用のアプリケーションソフト（以下「検索ソフト」という）がインストールされており、入力インターフェース４ｃは、検索端末４を操作するためのキーボード及びマウスなどで構成されている。

この検索端末４では、後述するように、検索ソフトの起動中、ユーザによる入力インターフェース４ｃの操作に伴って、データベースの検索などがデータ処理サーバ２で実行される。なお、本実施形態では、検索端末４が検索手段及び表示手段に相当する。

次に、図２を参照しながら、前述した保存データ作成処理について説明する。この処理は、以下に述べるように、前述した外部サーバ６からデータ処理サーバ２に入力されるテキストデータを用いて、データベースの一部となる保存データを作成するものであり、データ処理サーバ２において、所定の制御周期で実行される。

なお、この保存データ作成処理で取得されたデータ、作成されたデータ及び算出されたデータはいずれも、データ処理サーバ２のメモリのＲＡＭ内に記憶されるものとする。

同図に示すように、まず、データを取得する（図２／ＳＴＥＰ１）。具体的には、外部サーバ６からデータ処理サーバ２に入力されたデータに対して、所定のフィルタ処理を施すことにより、車両関連用語を含むテキストデータを取得する。この場合、テキストデータは、例えば図３に示すように取得される。同図において、「Ｘ」は、車両名を表しており、「Ｙ社」は、車両製造企業名を表している。

また、車両関連用語は、二輪車及び四輪車などの車両関連分野の用語であり、具体的には、車両名、車両製造企業名、車両製造企業の社長名、車両部品用語、車両競技用語及びレーサ名などが車両関連用語に相当する。なお、本実施形態では、車両関連分野が所定分野に相当する。

次いで、言語分類処理を実行する（図２／ＳＴＥＰ２）。具体的には、上記のように取得したテキストデータを、日本語データと外国語データに分類する。例えば、図３に示すテキストデータの場合には、図４に示す日本語データと、図５に示す外国語データとに分類される。

次に、上記のようにテキストデータを分類したときに、外国語データが存在しているか否かを判定する（図２／ＳＴＥＰ３）。この判定が否定であるとき（図２／ＳＴＥＰ３…ＮＯ）、すなわち外国語データが存在しておらず、テキストデータが日本語データのみであるときには、後述する分析用データ選択処理（図２／ＳＴＥＰ８）に進む。

一方、この判定が肯定であるとき（図２／ＳＴＥＰ３…ＹＥＳ）には、翻訳用データ選択処理を実行する（図２／ＳＴＥＰ４）。この処理では、上記のように分類された外国語データから、翻訳する必要のあるデータが翻訳用データとして選択される。例えば、図５に示す外国語データの場合、図６に示すＵＲＬのデータは翻訳する必要がないので、翻訳する必要のある翻訳用データとして、図７に示すデータが選択される。

次いで、機械翻訳処理を実行する（図２／ＳＴＥＰ５）。この処理では、翻訳用データを機械翻訳することによって、機械翻訳データが得られる。例えば、図７に示す翻訳用データを機械翻訳した場合には、図８に示す機械翻訳データが得られる。

次に、準日本語データを作成する（図２／ＳＴＥＰ６）。この場合、上記の翻訳用データ選択処理において選択されなかったデータ、すなわち機械翻訳しなかったデータがあるときには、それを機械翻訳データに組み合わせることにより、準日本語データが作成される。例えば、図８に示す機械翻訳データに、図６に示すＵＲＬのデータを組み合わせることにより、図９に示す準日本語データが作成される。一方、機械翻訳しなかったデータがないときには、機械翻訳データがそのまま準日本語データに設定される。

次いで、混合データを作成する（図２／ＳＴＥＰ７）。具体的には、日本語データに、準日本語データを組み合わせることにより、混合データが作成される。例えば、図４に示す日本語データに、図９に示す準日本語データを組み合わせることにより、図１０に示す混合データが作成される。

このように混合データを作成したとき、又は前述した判定で外国語データが存在しなかったときには、分析用データ選択処理を実行する（図２／ＳＴＥＰ８）。

この処理では、混合データ又は日本語データから、分析する必要のある分析用データが選択される。例えば、図１０に示す混合データが作成された場合、図１１に示すデータは、タイトルや名詞の羅列にすぎず、分析する必要がないので、図１２に示すデータが分析用データとして選択される。

次いで、感性抽出処理を実行する（図２／ＳＴＥＰ９）。この処理では、文章の構成や単語の連接関係を理解／判断する言語理解アルゴリズムを用い、分析用データの感性情報が分類して抽出される。具体的には、図１３に示すように、分析用データの感性情報は、３つの大分類「Positive」、「Neutral」、「Negative」と、各大分類の下位の多数の小分類との２段階に分類して抽出される。

同図において、分類「嬉しい」、……、「買いたい」が、大分類「Positive」の下位の小分類に相当し、分類「驚き」、……、「勧誘」が、大分類「Neutral」の下位の小分類に相当する。また、分類「怒り」、……、「買いたくない」が、大分類「Negative」の下位の小分類に相当する。

次に、ノイズ除去処理を実行する（図２／ＳＴＥＰ１０）。この処理では、まず、形態素解析が分析用データに対して実施される。そして、車両関連用語の所定名詞が分析用データに含まれている場合、その所定名詞に続く品詞に基づいて、ノイズデータであるか否かを判定する。

具体的には、所定名詞に続く品詞が各助詞であり、その格助詞が主格、目的格及び所有格のいずれかであるときには、ノイズデータではないと判定され、それ以外のときには、ノイズデータであると判定される。そして、ノイズデータであると判定されたときには、そのデータが分析用データから除去される。

例えば、図１２に示す分析用データの場合、Ｎｏ．８のデータには、車両名「フィット」が含まれているものの、この名詞「フィット」に続く言葉が、各助詞ではなく、「する」という動詞であることで、このデータがノイズデータであると判定される。それにより、図１２の分析用データからＮｏ．８のデータが除去される。

次いで、保存データを作成する（図２／ＳＴＥＰ１１）。具体的には、上記のノイズ除去処理でノイズを除去した分析用データに、前述した感性抽出処理で抽出した感性情報を紐付けることにより、保存データが作成される。例えば、図１２に示す分析用データからＮｏ．８のデータを除去したデータに、感性情報を紐付けすることにより、図１４に示す保存データが作成される。

次に、以上のように作成した保存データをデータベースサーバ３に出力する（図２／ＳＴＥＰ１２）。その後、本処理を終了する。これにより、保存データがデータベースの一部としてデータベースサーバ３内に記憶される。

次に、図１５を参照しながら、検索システム１によって実行される第１検索処理について説明する。この第１検索処理は、検索端末４において前述した検索ソフトが起動中のときに、ユーザによる入力インターフェース４ｃの操作によって、キーワード及び検索期間が入力されたときに実行される。

同図に示すように、まず、検索端末４において、ユーザによる入力インターフェース４ｃの操作により、キーワード及び検索期間が検索情報として入力される（図１５／ＳＴＥＰ３０）。以下、ユーザにより、キーワードとして、企業名「ホンダ」が入力されたときの例について説明する。

次いで、検索情報信号が検索端末４からデータ処理サーバ２に送信される（図１５／ＳＴＥＰ３１）。この検索情報信号は、キーワード及び検索期間をデータとして含むものである。

データ処理サーバ２では、この検索情報信号を受信すると、感性情報集計処理が実行される（図１５／ＳＴＥＰ３２）。この処理では、検索情報信号に含まれているキーワード及び検索期間に基づいて、データベースサーバ３内のデータベースが検索され、その検索結果における感性情報のヒット数が集計される。具体的には、前述した感性情報における３つの大分類の各々のヒット数や、多数の小分類の各々のヒット数が集計される。

次いで、この感性情報の集計結果に基づき、関連語＆感性大分類表示データが作成される（図１５／ＳＴＥＰ３３）。この関連語＆感性大分類表示データは、キーワードに関連する言葉と、感性情報における３つの大分類の割合を表示するためのデータである。

次いで、関連語＆感性大分類表示信号がデータ処理サーバ２から検索端末４に送信される（図１５／ＳＴＥＰ３４）。この関連語＆感性大分類表示信号は、上述した関連語＆感性大分類表示データを含むものである。

この関連語＆感性大分類表示信号が検索端末４で受信されると、検索端末４のディスプレイ４ａには、関連語＆感性大分類表示データに対応して、関連語及び感性大分類が表示される（図１５／ＳＴＥＰ３５）。この場合、関連語は、図１６に示すように、キーワード「ホンダ」を中心として、これに関連しかつヒット数の多い言葉がワードクラウド形式で表示される。

また、感性情報の大分類は、例えば図１７に示すように、円環状のグラフ（ドーナツグラフ）形式で表示される。同図に示すように、このグラフでは、感性情報における３つの大分類「Positive」、「Neutral」、「Negative」が３つの領域に区分して表示される。これらの領域は、その面積が各大分類のヒット数の割合に応じて設定されるとともに、互いに異なる色で表示される。

そして、ユーザがディスプレイ４ａに表示された感性情報の大分類を視認した後、ユーザによって３つの大分類のうちのいずれかが選択されると（図１５／ＳＴＥＰ３６）、感性大分類選択信号が検索端末４からデータ処理サーバ２に送信される（図１５／ＳＴＥＰ３７）。

この感性大分類選択信号は、ユーザによって選択された大分類を表すものである。また、ユーザによる大分類の選択は、入力インターフェース４ｂの操作により、ディスプレイ４ａ上の大分類の３つに区分された領域（図１７の円環状の領域）のいずれかが押下されることで実施される。以下、ユーザにより、感性情報の大分類として、「Positive」が選択されたときの例について説明する。

データ処理サーバ２では、この感性大分類選択信号を受信すると、感性小分類表示データが作成される（図１５／ＳＴＥＰ３８）。この感性小分類表示データは、感性大分類選択信号に基づき、ユーザによって選択された感性情報の大分類の下位における小分類を表示するためのデータとして作成される。

次いで、感性小分類表示信号がデータ処理サーバ２から検索端末４に送信される（図１５／ＳＴＥＰ３９）。この感性小分類表示信号は、上述した感性小分類表示データを含むものである。

この感性小分類表示信号が検索端末４で受信されると、検索端末４のディスプレイ４ａには、感性小分類表示データに対応して、感性情報の小分類が表示される（図１５／ＳＴＥＰ４０）。この場合、感性情報の小分類は、例えば図１８に示すように、棒グラフ形式で表示されるとともに、その棒グラフの長さがヒット数に応じて設定される。

そして、ユーザがディスプレイ４ａに表示された感性情報の小分類を視認した後、ユーザによって多数の小分類のうちのいずれかを選択すると（図１５／ＳＴＥＰ４１）、感性小分類選択信号が検索端末４からデータ処理サーバ２に送信される（図１５／ＳＴＥＰ４２）。

この感性小分類選択信号は、ユーザによって選択された小分類を表すものである。また、ユーザによる小分類の選択は、入力インターフェース４ｂの操作により、ディスプレイ４ａ上に表示された小分類の多数の表示領域（点描で示す棒グラフの領域）のいずれかが押下されることで実施される。以下、ユーザにより、感性情報の小分類として、「褒め・賞賛」が選択されたときの例について説明する。

データ処理サーバ２では、この感性小分類選択信号を受信すると、関連語＆原文表示データが作成される（図１５／ＳＴＥＰ４３）。この関連語＆原文表示データは、ユーザにより入力されたキーワードに関連する言葉を表示するとともに、ユーザにより選択された感性情報の小分類に対応するデータベースの原文を表示するためのデータとして作成される。

次いで、関連語＆原文表示信号がデータ処理サーバ２から検索端末４に送信される（図１５／ＳＴＥＰ４４）。この関連語＆原文表示信号は、上述した関連語＆原文表示データを含むものである。

この関連語＆原文表示信号が検索端末４で受信されると、検索端末４のディスプレイ４ａには、関連語＆原文表示データに対応して、データベースの原文及び関連語が表示される（図１５／ＳＴＥＰ４５）。

この場合、関連語は、前述した図１６と同様に、最多ヒット数のワードを中心として、ワードクラウド形式で表示される。それにより、ユーザは、外部サーバ６で構成されるメディアにおいて、キーワード「ホンダ」及び選択した感性情報の小分類に関連して、どのような関連語が検索期間内に多数、公開されていたのかを判断することができる。

また、データベースの原文は、例えば、図１９に示すように、日付、メディア名及び感性情報の小分類に対応する文章が表形式で並んだ状態で表示される。それにより、ユーザは、上記のメディアにおいて、キーワード「ホンダ」に関連して、どのような感性情報を含むテキストデータが検索期間内に多数、公開されていたのかを判断することができる。第１検索処理は、以上のように実行される。

次に、図２０を参照しながら、検索システム１によって実行される第２検索処理について説明する。この第２検索処理は、検索端末４において前述した検索ソフトが起動中のときに、ユーザによる入力インターフェース４ｃの操作によって、検索期間のみが入力されたときに実行される。

同図に示すように、まず、検索端末４において、ユーザによる入力インターフェース４ｃの操作により、検索期間のみが検索情報として入力される（図２０／ＳＴＥＰ５０）。

それにより、検索情報信号が検索端末４からデータ処理サーバ２に送信される（図２０／ＳＴＥＰ５１）。この検索情報信号は、検索期間をデータとして含むものである。

データ処理サーバ２では、この検索情報信号を受信すると、感性情報集計処理が実行される（図２０／ＳＴＥＰ５２）。この処理では、検索情報信号に含まれている検索期間に基づいて、データベースサーバ３内のデータベースが検索され、その検索結果における感性情報が集計される。具体的には、前述した感性情報における多数の小分類の各々のヒット数が集計される。

そして、この感性情報の集計結果に基づき、感性小分類表示データが作成される（図２０／ＳＴＥＰ５３）。この感性小分類表示データは、前述したように、感性情報の小分類を表示するためのデータとして作成される。

次いで、感性小分類表示信号がデータ処理サーバ２から検索端末４に送信される（図２０／ＳＴＥＰ５４）。この感性小分類表示信号は、上述した感性小分類表示データを含むものである。

この感性小分類表示信号が検索端末４で受信されると、検索端末４のディスプレイ４ａには、感性小分類表示データに対応して、感性情報の小分類が表示される（図２０／ＳＴＥＰ５５）。この場合、感性情報の小分類は、例えば、前述した図１８と同様に、棒グラフ形式で表示される。

そして、ユーザがディスプレイ４ａに表示された感性情報の小分類を視認した後、ユーザの入力インターフェース４ｂの操作によって、多数の小分類のうちのいずれかが選択されると（図２０／ＳＴＥＰ５６）、感性小分類選択信号が検索端末４からデータ処理サーバ２に送信される（図２０／ＳＴＥＰ５７）。

データ処理サーバ２では、この感性小分類選択信号を受信すると、関連語＆原文表示データが作成される（図２０／ＳＴＥＰ５８）。この関連語＆原文表示データは、ユーザにより選択された感性情報の小分類に対応する関連語と、ユーザにより選択された感性情報の小分類に対応するデータベースの原文とを表示するためのデータとして作成される。

次いで、関連語＆言語表示信号がデータ処理サーバ２から検索端末４に送信される（図２０／ＳＴＥＰ５９）。この関連語＆言語表示信号は、上述した関連語＆原文表示データを含むものである。

この関連語＆原文表示信号が検索端末４で受信されると、検索端末４のディスプレイ４ａには、関連語＆原文表示データに対応して、関連語及びデータベースの原文が表示される（図２０／ＳＴＥＰ６０）。

この場合、関連語は、例えば、前述した図１６と同様に、ワードクラウド形式で表示される。また、データベースの原文は、例えば、前述した図１９と同様に、日付、メディア名及び感性情報の小分類に対応する文章が表形式で並んだ状態で表示される。第２検索処理は、以上のように実行される。

以上のように、本実施形態の検索システム１のデータ処理サーバ２によれば、図２に示す保存データ作成処理が実行される。この処理では、外部サーバ６内のデータから、日本語をテキストとして含む日本語データと、日本語以外の外国語をテキストとして含む外国語データとが、車両関連分野のテキストデータとして取得される（ＳＴＥＰ１）。そして、外国語データを日本語に機械翻訳することにより、機械翻訳データが作成され（ＳＴＥＰ５）、機械翻訳データを日本語データの一部として組み合わせることにより、混合データが作成される（ＳＴＥＰ７）。次いで、この混合データから分析用データが選択され（ＳＴＥＰ８）、分析用データから保存データが作成される（ＳＴＥＰ９〜１１）。そして、この保存データがデータベースサーバ３においてデータベースの一部として記憶される。

したがって、特許文献１，２の場合と異なり、外部サーバ６で構成されるメディアで公開されたデータのうち、２つ以上の言語をテキストとして含むテキストデータを用いて、データベースを作成することができる。それにより、例えば、このデータベースを検索したときに、特許文献１，２の場合と比べて、より幅広い情報を検索できることで、データベースの有用性を向上させることができる。

また、分析用データから保存データを作成する際、感性情報を抽出する感性抽出処理（ＳＴＥＰ９）、及び、分析用データからノイズとなるノイズ情報を除去するノイズ除去処理（ＳＴＥＰ１０）が実行される。そして、感性情報をノイズ情報が除去された分析用データに紐付けすることにより、保存データが作成される（ＳＴＥＰ１１）。それにより、例えば、データベースを検索したときに、ノイズとなる情報が検索されるのを回避しながら適切な情報を検索することができる。それにより、データベースの有用性をさらに向上させることができる。

また、ノイズ除去処理では、車両関連用語の所定名詞が分析用データに含まれている場合、その所定名詞に続く品詞が主格、目的格及び所有格のいずれかの格助詞以外であるときには、所定名詞が含まれている混合データがノイズ情報として除去される。この場合、所定名詞に続く品詞が主格、目的格及び所有格のいずれかの格助詞以外であるときには、この所定名詞が名詞以外の言葉の一部として用いられている可能性が高いことになる。したがって、そのような紛らわしい言葉を含むノイズ情報がデータベースに混入するのを回避できることで、データベースの有用性をさらに向上させることができる。

また、図１５に示す第１検索処理では、キーワード及び検索期間に基づいてデータベースが検索される。そして、その検索結果における感性情報が、図１７に示すような、３つの大分類「Positive」、「Neutral」、「Negative」に区分されたドーナッツグラフ形式で表示される。このグラフでは、３つの大分類の領域の面積が、そのヒット数の割合に応じて設定されるとともに、互いに異なる色に色分けして表示される。それにより、ユーザは、検索結果における感性情報の３つの大分類の割合を一瞥して判断することができる。

さらに、感性情報における３つの大分類のいずれかが選択されたときに、その選択された大分類よりも下位の多数の小分類が、図１８に示すような、ヒット数に応じた棒グラフ形式で表示される。それにより、ユーザは、３つの大分類の感性情報のいずれかを選択したときに、その下位の多数の小分類の割合を一瞥して判断することができる。以上のように、ユーザは、３つの大分類の感性情報の割合をまず確認でき、さらに、大分類のいずれかを選択したときに、その下位の多数の小分類の割合を段階的に確認することができ、高い利便性を確保することができる。

一方、図２０に示す第２検索処理では、検索期間のみに基づいてデータベースが検索される。そして、その検索結果における多数の小分類の感性情報が、図１８に示すような、ヒット数に応じた棒グラフ形式で表示される。それにより、ユーザは、その検索期間内における多数の小分類の感性情報の割合を一瞥して判断することができ、高い利便性を確保することができる。

なお、実施形態は、車両関連分野を所定分野とした例であるが、車両関連分野以外の分野を所定分野としてもよい。例えば、服飾関連分野、食料品関連分野及び玩具関連分野などを所定分野としてもよい。

また、実施形態は、第１言語を日本語とした例であるが、第１言語を英語及びドイツ語などの日本語以外の外国語としてもよい。また、第２言語は、第１言語以外の言語であればよい。例えば、第１言語が英語のときには、第２言語を日本語及びドイツ語などとしてもよい。

さらに、実施形態は、外部サーバ６によって構成されるメディアを所定メディアとした例であるが、本発明の所定メディアはこれに限らず、ＴＶ、ラジオ及び新聞などのマスメディアや、電子掲示板、ブログ及びＳＮＳなどのネットワークメディアでもよい。この場合、ＴＶ、ラジオ及び新聞などのマスメディアを所定メディアとしたときには、ＴＶ、ラジオ及び新聞上に公開された公開情報（動画情報、音声情報及び文字情報）を、パソコンなどの入力インターフェースを介して、テキストデータとしてデータ処理サーバ２内に入力すればよい。

一方、実施形態は、所定翻訳手法として、機械翻訳手法を用いた例であるが、本発明の所定翻訳手法はこれに限らず、第２言語テキスト情報を第１言語に翻訳できる手法であればよい。例えば、人的な翻訳作業によって第２言語テキスト情報を第１言語に翻訳してもよい。

また、実施形態は、感性情報を大分類と小分類との２段階に分別した例であるが、本発明の感性情報はこれに限らず、最上位から最下位までの複数段階の分類に分別したものであればよい。例えば、感性情報を３段階以上の分類に分別してもよい。

１ 検索システム
２ データ処理サーバ（データベース作成装置、テキスト情報取得手段、翻訳テキスト 情報作成手段、混合テキスト情報作成手段、データベース作成手段、検索手段、分 別手段）
３ データベースサーバ（データベース記憶手段）
４ 検索端末（検索手段、表示手段）

Claims (5)

1. 所定メディアで公開された公開情報に対して所定のフィルタ処理を施すことにより、所定の第１言語をテキストとして含む第１言語テキスト情報と、当該所定の第１言語以外の１つ以上の第２言語をテキストとして含む第２言語テキスト情報とを所定分野に関連するテキスト情報として取得するテキスト情報取得手段と、
   当該第２言語テキスト情報を所定翻訳手法によって前記第１言語に翻訳することにより、翻訳テキスト情報を作成する翻訳テキスト情報作成手段と、
   当該翻訳テキスト情報を前記第１言語テキスト情報の一部として当該第１言語テキスト情報に組み合わせることにより、混合テキスト情報を作成する混合テキスト情報作成手段と、
   当該混合テキスト情報から感性情報を抽出する抽出処理、及び、前記混合テキスト情報からノイズとなるノイズ情報を除去するノイズ除去処理を実行した後、前記感性情報を前記ノイズ情報が除去された前記混合テキスト情報に紐付けすることにより、検索用のデータベースを作成するデータベース作成手段と、
   を備えることを特徴とするデータベース作成装置。
2. 請求項１に記載のデータベース作成装置において、
   前記ノイズ除去処理では、前記所定分野に関連する所定名詞が前記混合テキスト情報に含まれている場合において、当該所定名詞に続く品詞が主格、目的格及び所有格のいずれかの格助詞以外であるときに、当該所定名詞を含む前記混合テキスト情報が前記ノイズ情報として除去されることを特徴とするデータベース作成装置。
3. 請求項１又は２に記載のデータベース作成装置と、
   前記データベースを記憶するデータベース記憶手段と、
   当該データベース記憶手段に記憶された前記データベースを、前記所定分野に関連する所定キーワードに基づいて検索する検索手段と、
   当該検索手段による検索結果における前記感性情報を、複数の分類の感性情報に分別する分別手段と、
   当該複数の分類の感性情報を、互いに異なる色に色分けして表示する表示手段と、
   を備えることを特徴とする検索システム。
4. 請求項１又は２に記載のデータベース作成装置と、
   前記データベースを記憶するデータベース記憶手段と、
   当該データベース記憶手段に記憶された前記データベースを、前記所定分野に関連する所定キーワードに基づいて検索する検索手段と、
   当該検索手段による検索結果における前記感性情報を、最上位から最下位までの複数段階の分類の感性情報に分別する分別手段と、
   当該複数段階の分類の感性情報を、最上位から最下位への順に段階的に表示する表示手段と、
   を備えることを特徴とする検索システム。
5. 請求項１又は２に記載のデータベース作成装置と、
   前記データベースを記憶するデータベース記憶手段と、
   当該データベース記憶手段に記憶された前記データベースを、所定検索期間に基づいて検索する検索手段と、
   当該検索手段による検索結果における複数の前記感性情報を表示するとともに、当該複数の感性情報のいずれかが選択されたときに、当該選択された感性情報に対応する関連語及び前記データベースの情報を表示する表示手段と、
   を備えることを特徴とする検索システム。