JP6571231B1 - 検索装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】同一の感性ワードで加重的に絞り込み検索を行えるようにする。【解決手段】同一の感性ワードで加重的に絞り込み検索を行う場合、類似・関連ワード抽出部３１９が、感性ワードに類似・関連する別のワードを検索条件として抽出し、当該感性ワードおよび類似・関連するワードを用いて検索を行えるようにする。比較条件ワード抽出部３１２は、これら検索候補ワードを検索条件ワード決定部３１３に送り、検索条件ワード決定部３１３は、これら検索候補ワードを検索条件ワードとしてコンテンツ検索部３１４に送り、コンテンツ検索部３１４は、これら検索条件ワードを用いて絞り込み検索を行う。例えば「優しそうな曲」の後に「もっと優しい曲」が入力されたときには、「優しい」と類似・関連するメタワードとして「あたたかい」が選択され、メタワード「あたたかい」、「優しい」が検索条件ワードとして決定されて、コンテンツ検索部３１４で検索が行われる。【選択図】図１３

Description

この発明は、音楽、ビデオ、書籍、写真、記事、ブログ等のコンテンツ、食品、被服、化粧品、雑貨、家具等の商品、滞在先、旅行先、時期、場所、事象等、種々の検索対象（エンティティともいう）を検索する技術に関し、感性ワードのようなあいまいな表現を用いた検索技術に関する。

一般的に、音楽、ビデオ、書籍、写真、記事、ブログといったコンテンツを検索するには、個々のコンテンツもしくは、コンテンツグループ単位で、検索用のタグ（メタデータ）を関連付け、そのメタデータを用いて検索条件とメタデータが一致したものを検索結果としている。例えば、音楽コンテンツの場合には、メタデータとして、アーティスト名、曲名、ジャンル、発売年度などがある。また、複数の音楽コンテンツに対して、１９９０年代の曲、クリスマスソング、癒される曲というように同じ意味を持つ楽曲をグループまとめて楽曲リストとして管理し、そのリストに対してメタデータを付加することで、検索ワードにマッチする楽曲グループをリストとして取得することができる。なお、検索対象は、コンテンツに限定されず、種々の商品、事象、事物等が該当する。

ところで、検索ワードに対して尺度（データの特徴に対して数値を対応させる基準）という点で整理すると以下のように分類できる。
［質的変数］
名義尺度：値として意味がない（例えば、アーティスト名、曲名、ジャンル、感性ワード）。同じ値かどうかで判定する。
順序尺度：意味としての順序 大小 はあるが値の間隔には意味がない（例えば、ランキング、５段階評価）。
［量的変数］
間隔尺度：数値として０値は相対的で、間隔に意味があるが、比率には意味がない（例えば、発売年度）。
比例尺度：数値として０値には意味を持ち、間隔にも比率にも意味がある（ｅｘ．テンポ（ＢＰＭ））。

ここで、１つ前の検索条件に対して追加の条件を加えることを考える。例えば、「１９９４年のヒット曲」を検索した直後に、「もっと新しい曲」という検索条件を加えた場合、「新しい」は尺度的には「間隔尺度」になるので、例えば、「１９９５年後半のヒット曲」という条件に置き換えて検索することによって、「１９９４年より新しいヒット曲」という楽曲もしくは楽曲リストを得ることが可能である。

つぎに、「名義尺度」（例えば感性ワード）を検索ワードとして使用した場合を考える。この場合、検索ワードと一致した検索タグをもつコンテンツを検索することになる。例えば１つ前の検索条件が「静かな曲」を検索条件にした場合、「もっと明るい曲」という検索条件を加えた場合には、簡易的には、「静か」、「明るい」という２つのタグが付加されている楽曲もしくは楽曲リストがあればそれを検索結果とすることが考えられる。なお、１つのコンテンツに複数の検索タグがついている場合、検索精度を向上させるには、どの検索タグを優先するかということを考慮することが好ましい。

図１は、楽曲を検索するときに用いるコンテンツリストテーブル構成例を示す。このコンテンツリストテーブルは、リスト名、メインタグ、タグ、曲リストを含む。検索入力で指定されたタグを含む曲リストが検索結果として出力される。この例ではメインタグのフィールドをもっているけれども、必須ではない。また、この例では、メインタグとしてタグの最初のメタワードを指定しているが、指定するワードには特に制約はなく、タグにないワードでもよいし、複数のワードの組み合わせでもよい。

図２は、メタワードリスト構成例を示す。このメタワードリストは、検索のために入力される検索候補ワードとメタワードに照合させるものである。この例では、コンテンツリストテーブルで検索用のタグに登録されているワードと、各メタワードに対する類似語や検索候補ワードがメタワードリストとして管理されている。

図１のコンテンツリストテーブルおよび図２のメタワードリストを用いた検索例を説明する。例えば、「静かな曲を流して」というユーザ要求に対しては「静かな」というワードが検索候補ワードとして抽出される。メタワードテーブルを参照すると、検索候補ワードの「静かな」に対してメタワード「静か」を検索ワードとすると、コンテンツリストテーブルから以下のリストがマッチする。
リスト３：広い／明るい／静か
リスト６：軽い／静か／小さい
リスト８：静か／軽い／明るい
リスト９：静か／穏やか
リスト１０：明るい／静か／穏やか

仮に、コンテンツのメタデータを付加する際に、メタデータの並び順で前のほうの優先度が高いようにした場合、マッチ度が高い順に以下のように並べることができる。
１ リスト９：静か／穏やか
１ リスト８：静か／軽い／明るい
３ リスト６：軽い／静か／小さい
３ リスト１０：明るい／静か／穏やか
５ リスト３：広い／明るい／静か

次に「もっと明るい曲を流して」というユーザ要求があった場合、同様な手順で「明るい」、「静かな」という検索候補ワードに対応するメタワードが付加されているものをコンテンツリストテーブルから抽出すると以下のリストに限定される。
リスト８：静か／軽い／明るい
リスト１０：明るい／静か／穏やか
リスト３：広い／明るい／静か

このリストのうち、最も「明るい」「静かな」曲にマッチしたリストを選ぶには、各リストに付加されているメタワードのどれを優先するかを考慮する。この例では「もっと」の要求以前にあった「静かな」という条件に対して、あとから追加で要求された「明るい」という条件を優先的な条件とする。また、仮に、コンテンツのメタデータを付加する際に、メタデータの並び順で前のほうの優先度が高いようにした場合、マッチ度が高い順に以下のように並べることができる。
１ リスト１０：明るい／静か／穏やか
２ リスト８：静か／軽い／明るい
３ リスト３：広い／明るい／静か

しかし、現実的には、大量のコンテンツに対して、複数のメタデータを付加する場合に各コンテンツにそのメタデータの優先度を考慮して並べて付加していくことは困難である。また、検索候補ワードとしてメタワードリストに登録されていないワードに対しては、コンテンツを検索することができない。

また、「静かな曲」に対して、「もっと静かな曲」というように、同じワードを追加条件とするには、検索条件のワードは同じため、検索条件としては同じになってしまう。その結果、「静かな曲」「もっと静かな曲」の検索結果は以下のようになる。
リスト３：広い／明るい／静か
リスト６：軽い／静か／小さい
リスト８：静か／軽い／明るい
リスト９：静か／穏やか
リスト１０：明るい／静か／穏やか

仮に、コンテンツのメタデータの並び順で前のほうの優先度が高いように付加されていた場合にマッチ度が高い順に以下のように並べると下記のようにマッチングの高さの順序を評価することもできるが、この結果は、先に述べた、メタデータの並び順で前のほうの優先度が高いようにして「静かな」曲を検索したときの結果と、同じになってしまい、要求に対応することができていない。
１ リスト９：静か／穏やか
１ リスト８：静か／軽い／明るい
３ リスト６：軽い／静か／小さい
３ リスト１０：明るい／静か／穏やか
５ リスト３：広い／明るい／静か

先行検索ワードと同じワードを追加条件とする場合にも確実に適切な検索を行えるようにすることが望まれる。

この発明に関連する先行技術文献としては、特開２０１７−０６２７１７号公報がある。この先行技術文献は、コンテンツの出演者、ジャンル等の属性の他、顧客が感じる気分や印象に残るシーンを言語的に表現する言葉等のメタワードをコンテンツに関連付けて、コンテンツをメタワードを用いて検索する際に、検索結果としてのコンテンツとともに、対応するメタワードを提示して、メタワードによる検索を支援するようにすることを開示している。

なお、本発明は、上述の課題により限定的に理解されるべきでなく、その内容は特許請求の範囲に規定され、以下に実施例を用いて詳細に説明される。

特開２０１７−０６２７１７号公報

この発明は上述の事情等を考慮してなされたものであり、感性ワードのような曖昧な表現を組み合わせて検索ワードとする検索技術を提供すること、その他を、目的としている。

最近、スマートスピーカといった、ユーザの発話に対して情報を提供するサービスが増えている。発話によってユーザから受け取れる内容は、ユーザがキーボード等から詳細情報をテキスト情報として入力する合よりも、より簡素化されたなものになる傾向が高い。この発明は、そのようなユーザからのあいまいな要求、特に人の感性に関するワードを含むあいまいな要求内容に対して、適切な情報を提供するものである。

この発明によれば、上述の目的を達成するために、特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。ここでは、発明を詳細に説明するのに先だって、特許請求の範囲の記載について補充的に説明を行なっておく。

この発明の一側面によれば、上述の目的を達成するために、検索装置を：ユーザが指定した基点ワードを入力する基点ワード入力手段と；予め定めた複数のメタワードの中から選択された検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段と；上記基点ワードに対して意味ベクトル空間の距離に基づいて上記予め定めた複数のメタワードの中から検索ワードを決定して出力する検索ワード決定手段とを含み；上記検索ワード決定手段が、決定した検索ワードを出力する場合、上記検索手段は、上記検索ワード決定手段が出力した上記検索ワードを用いて上記検索対象を検索するように構成している。

この構成によれば、メタワードを検索ワードとする検索手法を、メタワードに縛られることなく、実施することができる。

この構成において、上記基点ワード入力手段は、先行して行われた検索に用いた検索ワードと対応するワードが絞り込み検索のワードとして指定されたときに、上記絞り込み検索のワードを基点ワードとして入力して上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと異なる検索ワードを出力し、上記検索手段は、上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと、上記基点ワードとしての上記絞り込み検索のワードから導出された、上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと異なる上記検索ワードとを用いて検索を行って良い。

この構成において、１または複数のワードに関連付けられた代行ワードが指定されたときに、対応する１または複数のワードを出力する代行ワード保持手段をさらに有し、上記検索ワード決定手段は、上記１または複数のワードに対応して１または複数の検索ワードを決定して出力するようにして良い。代行ワードは、１または複数のワードを指定するために代行されるワードであり、典型的には、１または複数のワードを示唆する、または連想させる事物等を表すワードであり、好ましくは、１つの代行ワードで、複数のワードを検索ワードとして指定できる。これに限定されないが、例えば、「小悪魔」という事物を代行ワードとして、「思わせ振りな」、「セクシー」、「かわいい」、「ミステリアスな」というワードを割り当てる。

また、この発明の他の側面によれば、上述の目的を達成するために、検索装置を：ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と；ユーザが指定した基点ワードを入力する基点ワード入力手段と；上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段と；上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを含むように構成している。

この構成によれば、ユーザが指定したキーワードだけでなく、ユーザが指定した基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて導出した検索ワードを用いて検索を行える。

また、この発明の他の側面によれば、上述の目的を達成するために、検索装置を：ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と；上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段と；絞り込みを表す予約ワードを伴う絞り込み用検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記絞り込み用検索ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段と；上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段と；上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがある場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがない場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを含むように構成している。

この構成によれば、先行する検索ワード（例えば「明るい」）が後続の絞り込み条件を伴う検索ワードと対応する場合（例えば「もっと明るい」）に、当該検索ワードを基点ワードとして用いて異なる検索ワードを導出して絞り込み検索を行うことができる。

この構成において、上記検索ワード入力手段は、ユーザの発話を音声認識して得たワードを用いて上記検索ワードを入力して良い。

また、この構成において、上記検索手段は、予め定められた複数個のメタワードから選択した検索ワードを用いて検索を行い、上記検索ワード入力手段は、上記ユーザから得たワードを、対応表を用いて上記メタワードに変換して上記検索手段に上記検索ワードとして入力して良い。

また、この構成において、上記絞り込みを表す予約ワードは、比較条件を表すワードであって良い。

また、この発明の他の側面によれば、上述の目的を達成するために、検索装置を：ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と；上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段と；絞り込みを表す予約ワードを伴う絞り込み用検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記絞り込み用検索ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段と；上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードと類似・関連するワードを検索ワードに決定する検索ワード決定手段と；上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがある場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがない場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを含むように構成している。

この構成によれば、先行する検索ワード（例えば「明るい」）が後続の絞り込み条件を伴う検索ワードと対応する場合（例えば「もっと明るい」）に、当該検索ワードを基点ワードとして用いて異なる検索ワードを導出して絞り込み検索を行うことができる。

この構成において、上記基点ワードと類似・関連するワードは、意味ベクトル空間において上記基点ワードとの距離が小さい（類似度が大きい）ワードであって良い。検索ワード決定手段は、基点ワードに対して１または複数の類似・関連ワードを表引きできるようにしてよい。検索ワード決定手段は、表引きによって類似度を求め、または、ベクトル演算（内積）を行って類似度を求めて良い。または、１または複数の類似・関連ワードを出力する際に、あるいは、類似度を出力する際に、キャッシュメモリを介在させ、キャッシュ値を利用して良い。

また、上記検索ワードは、予め定めた複数のメタワードの中から選択されて良い。

なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品（コンピュータプログラム）もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。

この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され、以下、実施例等を用いて詳述される。

この発明によれば、複雑な兆候を考慮して、感情や印象等の属性を分析することができる。

メタワード（タグ）を用いた検索に使用するコンテンツリストテーブルの例を説明する図である。 検索のために入力される検索候補ワードをメタワードに関連付けるメタワードリストの例を説明する図である。 この発明の原理的な構成例を有する実施例１を示すブロック図である。 ワードの意味ベクトルを説明する図である。 単語分散表現によってワードの意味ベクトルを取得する例を説明する図である。 意味ベクトル空間の例を説明する図である。 意味ベクトル空間の一部を示す図である。 意味ベクトル空間の他の一部を示す図である。 意味ベクトル空間の他の一部を示す図である。 意味ベクトル空間の他の一部を示す図である。 実施例１の変形例を説明するブロック図である。 実施例１の他の変形例を説明するブロック図である。 この発明の具体的な構成例を有する実施例２を示すブロック図である。 実施例２による検索結果の例を説明する図である。 実施例２によって派生キーワードを導出する例を説明する図である。 実施例２による派生キーワードを用いた場合の検索結果の例を説明する図である。 派生キーワードの特性を説明する図である。 実施例２によってさらに派生キーワードを導出する例を説明する図である。 実施例２において派生キーワードをさらに用いた場合の検索結果の例を説明する図である。 さらに導出された派生キーワードの特性を説明する図である。 この発明の他の具体的な構成例を有する実施例３を示すブロック図である。 実施例３で用いる印象ワードテーブルの例を説明する図である。 実施例３の動作を説明する図である。 実施例３の動作を説明する図である。 ネットワーク上のサーバを用いる具体的な例を説明する図である。

以下、この発明の実施例の検索装置について説明する。

［実施例１］
まず、この発明の原理的な構成例を有する実施例１の検索装置について説明する。図３は、実施例１の検索装置１００を示し、この図において、検索装置１００は、ユーザインターフェース部１０、基点ワード入力部２０、検索ワード決定部３０、名寄せ部４０、ワードモデル５０、検索部６０、およびコンテンツ情報データベース７０を含んで構成されている。検索装置１００は典型系的には１または複数の計算機リソース（コンピュータシステム）を用いて構成される。この例では、一例として楽曲の検索について説明するけれども、これに限定されない。また、この例では、１つのコンピュータシステム２００によって構成されるけれども、のちに図２５を参照して説明されるように、ユーザインターフェース部１０を構成するコンピュータシステム、ユーザインターフェース部１０を支援して音声認識・合成を行うコンピュータシステム、基点ワード入力部２０、検索ワード決定部３０、名寄せ部４０、ワードモデル５０、および、検索部６０を構成するコンピュータシステムや、種々のネットワークシステムを有して構成されて良い。検索装置１００は、例えば、記録媒体２０１に記録されたコンピュータプログラムや通信ネットワーク（図示しない）を介して送信されてくるコンピュータプログラムをコンピュータシステム２００にインストールすることにより実現される。コンピュータシステムは、ＣＰＵ、主メモリ、バス、外部メモリ、種々の入出力インタフェース等を有してなり、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、情報家電機器等であって良い。

ユーザインターフェース部１０は、ユーザからの検索指示を入力するものであり、例えばスマートスピーカであって良く、ユーザの発話を音声認識して認識テキストを基点ワード入力部２０に入力する。ユーザの発話に基づいて例えば「優しそうな曲が聴きたい」という入力が行われる。

後段の検索部６０は、検索対象、例えば楽曲を、登録済みの複数のメタワードに関連付けたデータベース７０を有し、１または複数のメタワードを用いて検索対象を検索するものである。検索結果はユーザインターフェース部１０に戻されて、例えば音声合成によりユーザに音声によって通知され、または、検索結果に基づいて音楽配信サーバ（図示しない）に視聴要求を送って楽曲を再生させる。

基点ワード入力部２０は、入力された入力ワード列からリクエストワード（例えば「優しそうな」）を抽出し、このリクエストワード（例えば「優しそうな」）を基点ワードとして検索ワード決定部３０に送る。基点ワードは、検索ワードを導出するための基点となるものであり、この例では、リクエストワード自体を用いたけれども、リクエストワード（例えば「優しそうな」に対応するメタワード（例えば「優しい」）を、メタワード用名寄せ部４０を利用して、取得し、これを基点ワードとしても良い。

検索ワード決定部３０は、基点ワードを受け取って、ワードモデル５０を参照して類似・関連ワードを取得する。類似・関連ワードは、ワードモデル５０の意味ベクトル空間における、基点ワードと各登録ワードとの間の距離に基づいて、決定される。また、検索ワード決定部３０は、メタワード用名寄せ部４０を参照して、メタワードとして登録され、かつ距離が最も小さなワードを検索ワードとして決定し、検索ワードを検索部６０に送出する。検索部６０は、検索ワードをメタワードとして含む検索対象を、検索結果をして出力する。

基点ワードと登録ワードとの間の距離（類似度）は、典型的には、それらのベクトル演算（内積）によって求められる。この類似度は、ベクトル演算（内積）を行って類似度を求めても良いし、表引きによって出力しても良い。また、１または複数の類似・関連ワードを出力する際に、あるいは、類似度を出力する際に、キャッシュメモリを介在させ、キャッシュ値を利用して良い。

ワードモデル５０は、ワードに属性および値（度合い）を割り当てた意味ベクトルの情報を保持するものである。ワードの意味や文法を捕らえるために、「ワード」に対して「属性」と「度合い」とを一緒にすることで、ワードをベクトル表現化することができる。例えば日本人が日常的に使う語彙数は数万から数十万といわているが、一般的には、このように次元数が大きい意味ベクトルは、Ｎ次元（２００次元程度）に圧縮して、それぞれの単語をＮ個の要素の組み合わせとして表現する。このような手法は「分散表現」とも呼ばれている。

同じ文脈に出現する単語は類似した意味を持つ」という分布仮説（Ｈａｒｒｉｓ，１９５４）に基づいて、単語の意味を表すベクトルを求める。単語分散表現とは、単語の素性値を文章のコンテキストなどから機械学習によって学習させ、ベクトル化する方法のことである。単語分散表現では、各単語が高次元ベクトル空間に配置され、加減乗除等の演算を行えるようになる。これらのベクトルは、意味の近い単語に対しては同じようなベクトルになる。与えられた文章全体において、基準ワードに対して距離の近さを計算したものをモデルとする。図５に示すように、文脈におけるワードの間の距離を求め、これに基づいてワードの意味を表すベクトルを求める。

ニューラルネットワークなどを用いて単語の素性値（単語の特徴）を文章のコンテキストから機械学習によって学習させ、ベクトル化する。このような単語の分散表現を得ることができる手法の実現例としてＷｏｒｄ２Ｖｅｃなどがある（ｈｔｔｐｓ：／／ｄｅｅｐａｇｅ．ｎｅｔ／ｂｉｇｄａｔａ／ｍａｃｈｉｎｅ＿ｌｅａｒｎｉｎｇ／２０１６／０９／０２／ｗｏｒｄ２ｖｅｃ＿ｐｏｗｅｒ＿ｏｆ＿ｗｏｒｄ＿ｖｅｃｔｏｒ．ｈｔｍｌ）。単語分散表現では、各単語が高次元ベクトル空間に配置され、加算減算の演算を行えるようになり、これらのベクトルは、意味の近い単語に対しては同じようなベクトルになる。したがって、ベクトル値の類似性から、ワードの意味的な類似性や関連性の近いワードを見つけることができるようになる。意味ベクトルの類似性はベクトル内積により得ることができる。

図６は意味ベクトル空間を２次元にマッピングして表示したものである。サブ空間（１）〜（６）は図７〜図１０に示される。類似・関連するワードが隣接して配置されているのが理解できる。

この例では、例えば、リクエストワード（基点ワード）が「優しそうな」であると、これに類似または関連するメタワードである「あたたかい」が導出されて、このメタワードを用いて検索が行われ、このメタワードを用いて検索を行える。類似または関連するワードは、意味空間において距離が近い（内積が大きい、類似度が大きい）ワードである。

この例では、リクエストワード自体ではないけれども、これと類似または関連するメタワードを検索ワードとして検索を行え、例えば、リクエストワード自体に加えて類似または関連する側面から検索を行い、絞り込みを行うことができる。

［実施例１の変形例］
図１１は、実施例１の変形例を示しており、この図において、図３と対応する箇所には対応する符号を付す。図１１において、実施例１の変形例の検索装置１０１は、ユーザインターフェース部１０がリクエストワードを基点ワード入力部２０のみでなく、検索部６０に直接に検索ワードとして入力できるようになっている。この例では、リクエストワードが加重して加えられるときに、すなわち、１のメタワードで検索を行った後、「もっと」、「さらに」等の加重を表す比較条件予約語が、同一のメタワードで検索されようとするときに、後続のリクエストワードを基点ワード入力部２０に入力して、当該メタワードと類似・関連する異なるメタワードを導出して、同一のメタワードで加重的に検索が行われる場合にも、類似・関連する異なるメタワードを採用して、絞り込み検索を実現できる。比較条件予約語がない場合は、比較条件予約語があっても、絞り込みのメタワードが先行するものと異なる場合には、ユーザインターフェース部１０から入力されたリクエストワードで検索部６０で直接に検索を行う。

例えば、はじめに「優しそうな曲が聴きたい」という指示があったときに、「優しそうな」からメタワード用名寄せ部４０から「優しい」というメタワードを取得して、検索部６０によって検索を行い、さらに、「もっと優しい曲にして」という追加的な指示がある場合に、「優しい」を基点ワードとして「あたたかい」という類似・関連メタワードを取得し、「あたたかい」と「優しい」とを用いて検索部６０によって検索を行って、絞り込みを行う。

こののち、さらに「もっと優しい曲にして」という指示があった場合には、「あたたかい」のベクトルと「優しい」のベクトルの和をとって、この和のベクトルの類似・関連ワードをワードモデルから取得し、 距離が一番近い （類似度の値が最も高い）、メタワードである「穏やか」を決定して、「穏やか」と「あたたかい」と「優しい」とを用いて検索部６０によって検索を行って、さらなる絞り込みを行う。

同一の「メタワード」で加重的な検索を行う場合に、類似・関連するメタワードを導出することにより、確実に検索を行うことができる。

［実施例１の他の変形例］
図１２は、実施例１の他の変形例を示しており、この図において、図３と対応する箇所には対応する符号を付す。図１２において、実施例１の変形例の検索装置１０２は、印象ワードテーブル２１を有し、基点ワード入力部２０が、１つのリクエストワードに対して１または複数のあらかじめ登録されている基点ワードを検索条件ワード決定部３０に送出するようになっている。印象ワードテーブル２１に登録されたキーワードは、「＊＊＊のイメージの」、「＊＊＊の雰囲気の」、「＊＊＊のような感じ」という予約語で指定されたときに表引きされるようになっている。これにより、コンテンツ等の検索対象と直接関係のない事物（「＊＊＊」）を、それに関連付けられた印象ワードで、検索することができる。ここで印象ワードは、メタワードであってもいいし、メタワードでなくてもよい。例えば、「小悪魔」という事物をキーワードとして、「思わせ振りな」、「セクシー」、「かわいい」、「ミステリアスな」という印象ワードを割り当てる。

この例で、「小悪魔のような感じ」とリクエストされたときに、基点ワード入力部２０が印象ワードテーブル２１を参照して、「思わせ振りな」、「セクシー」、「かわいい」、「ミステリアスな」を検索ワード決定部３０に送り、これらの各々に類似・関連するメタワード、例えば「思わせ振りな」、「セクシー」、「愛らしい」、「神秘的な」を取得して（図２３参照）、検索部６０に送り検索を行う。

［実施例２］
つぎに、この発明の具体的な構成例を有する実施例２の検索装置について説明する。図１３は、実施例２の検索装置３００を示し、この図において、検索装置３００は、情報要求入力部３１０、検索ワード抽出部３１１、比較条件ワード抽出部３１２、検索条件ワード決定部３１３、コンテンツ検索部３１４、コンテンツ情報データベース３１５、検索ワード履歴保持部３１６、検索ワード名寄せ部３１７、メタワードテーブル３１８、類似・関連ワード抽出部３１９、類似・関連ワードモデル３２０、および類似・関連モデル学習・生成部３２１を含んで構成されている。

情報要求入力部３１０は、ユーザの入力、例えば、音声入力から情報要求テキストを受け取るものであり、例えばスマートスピーカやスマートフォンの音声入力部等であるけれども、これに限定されない。検索ワード抽出部３１１は、情報要求テキストから検索候補ワードを抽出するものである。検索条件ワード決定部３１３は、検索ワード抽出部３１１から検索候補ワードを受け取ると、検索ワード名寄せ部３１７を参照して検索候補ワードに対応するメタワードを検索条件ワードとして決定する。検索ワード抽出部３１１は、ユーザからの情報要求テキストから複数の検索候補を抽出して良く、この場合、検索条件ワード決定部３１３は検索ワード名寄せ部３１７を参照して複数の検索条件ワードを決定して良い。検索条件ワード決定部３１３は１または複数の検索条件ワード（メタワード）を検索部３１４に送り、検索部３１４は１または複数の検索条件ワード（メタワード）を用いてコンテンツ情報データベース３１５を参照して検索結果（コンテンツリスト）を出力する。検索結果に基づいて音楽配信サーバ（図２５）から音楽ファイルを取得し、スマートスピーカ等から音楽を出力する。

検索条件ワード決定部３１３は、検索に用いた検索候補ワードを参照ワードとして検索ワード履歴保持部３１６に保持する。

こののち、情報要求入力部３１０から情報要求テキストが入力されると、新たな検索が行われる。

「もっと」等の条件の絞り込みや程度の加重を表す比較条件予約語を含む情報要求テキストが入力されたときには、検索条件ワード決定部３１３は、検索ワード抽出部３１１からの検索候補ワードを受け付けず、新たな検索は行わず、これに替えて、比較条件ワード抽出部３１２からの絞り込み検索用の複数のワードを受け取って複数の検索条件ワードとしてコンテンツ検索部３１４に送り、コンテンツ検索部３１４は複数の検索条件を用いて検索を行う。

比較条件ワード抽出部３１２は、比較条件予約語、例えば「もっと」を伴う比較条件ワードを抽出するものである。例えば、「もっと優しい」という入力テキストに対して予約語「もっと」に応じて比較条件ワード「優しい」を抽出するものである。比較条件予約語は、「もっと」に限定されず、条件を付加するものであればどのようなものであっても良い。検索条件ワード決定部３１３は、比較条件予約語がある場合には、検索ワード履歴保持部３１６から先行する検索候補ワードを参照ワードとして取り出し、この参照ワードを比較条件ワードとともに類似・関連ワード抽出部３１９に送る。類似・関連ワード抽出部３１９は、参照ワードから、検索ワード名寄せ部３１７を参照して名寄せ済み（メタワード）参照ワードを取得して使用済み検索ワードリスト３１９Ａの先頭に追加し、また、比較条件ワードから、検索ワード名寄せ部３１７を参照して名寄せ済み（メタワード）比較条件ワードを取得する。類似・関連ワード抽出部３１９は、名寄せ済み比較条件ワードが使用済み検索ワードリスト３１９Ａになければ、使用済み検索ワードリスト３１９Ａの先頭に名寄せ済み比較条件ワードを追加し、使用済み検索ワードリスト３１９Ａに含まれるワードを検索候補ワードとして比較条件ワード抽出部３１２に送り、比較条件ワード抽出部３１２は、これら検索候補ワードを検索条件ワード決定部３１３に送り、検索条件ワード決定部３１３はこれら検索候補ワードを検索条件ワードとしてコンテンツ検索部３１４に送り、コンテンツ検索部３１４は、これら検索条件ワードを用いて絞り込み検索を行う。例えば、「優しそうな曲」の後に、「もっと明るい曲」が入力されたときには、異なるメタワード「優しい」、「明るい」が検索条件ワードとして決定されて、コンテンツ検索部３１４で検索が行われる。

なお、比較条件ワード抽出部３１２が検索候補ワードを検索条件ワード決定部３１３に送った場合には検索条件ワード決定部３１３は、検索ワード抽出部３１１からの検索候補ワードを受け取らない。

他方、名寄せ済み比較条件ワードが使用済み検索ワードリスト３１９Ａ中にあれば、類似・関連ワード抽出部３１９は、名寄せ済み比較条件ワード（またはこれと同一の、使用済み検索ワードリスト３１９Ａに含まれる、名寄せ済み参照ワード）から、類似・関連ワードモデル３２０を参照して、名寄せ済み比較条件ワードまたは名寄せ済み参照ワードと異なり、かつ、距離が最も大きなメタワードを、使用済み検索ワードリスト３１９Ａの先頭に追加し、使用済み検索ワードリスト３１９Ａに含まれるワードを検索候補ワードとして比較条件ワード抽出部３１２に送る。比較条件ワード抽出部３１２は、これら検索候補ワードを検索条件ワード決定部３１３に送り、検索条件ワード決定部３１３は、これら検索候補ワードを検索条件ワードとしてコンテンツ検索部３１４に送り、コンテンツ検索部３１４は、これら検索条件ワードを用いて絞り込み検索を行う。例えば、「優しそうな曲」の後に、「もっと優しい曲」が入力されたときには、「優しい」と類似・関連するメタワードとして「あたたかい」が選択され、メタワード「あたたかい」、「優しい」が検索条件ワードとして決定されて、コンテンツ検索部３１４で検索が行われる。

ここで、具体例を挙げて説明する。まず、「優しい曲が聴きたい」というリクエストに対して検索が行われ、つぎに、「もっと優しい曲にして」というリクエストがあり、さらに、再度、「もっと優しい曲にして」というリクエストがある場合を考える。

「優しい曲が聴きたい」というリクエストに対しては、検索ワード抽出部３１１が「優しそうな」を検索候補ワードとして抽出し、検索条件ワード決定部３１３が検索ワード名寄せ部３１７に問い合わせてメタワード「優しい」を検索条件ワードとして決定し、これを用いて検索部３１４で検索を行い、図１４に示すように、以下のリストが検索結果として得られる。
リスト２：あたたかい 優しい 心地よい
リスト４：穏やか あたたかい 優しい
リスト７：心地よい 優しい 穏やか
リスト１２：優しい 明るい 大きい

この実施例として複数の検索候補がある場合に、オプションとしてメインタグにあるワードをもつものを優先するという条件をつけた場合にはリスト２が優先的に選択される。
リスト１２：優しい 明るい 大きい

つぎに、「もっと優しい曲にして」というリクエストがあると、比較条件ワード抽出部３１２が、比較条件予約語および比較条件ワードとして、「もっと」および「優しい」を抽出して類似・関連ワード抽出部３１９に送る。類似・関連ワード抽出部３１９は名寄せ済み比較条件ワード（「優しい」）が名寄せ済み参照ワード（「優しい」）と同一であるので、「優しい」の類似・関連ワードを図１５に示すように類似・関連ワードモデル３２０を参照して決定する。図１５において、数字は、「優しい」というワードに対する各ワードの類似度を示しており、数値が１に近いほどワード間の意味が近い。また、矢印が記載されているワードは、名寄せすることでメタワードテーブルに登録されているメタワードに変換できることを意味している。類似・関連ワード抽出部３１９は、メタワードであって類似度の値が最も大きい「あたたかい」（０．６４６５）を、類似・関連ワードとして抽出し、使用済み検索ワードリスト３１９Ａに含まれるワード（「あたたかい」、「優しい」）、を検索候補ワードとして比較条件ワード抽出部３１２に送り、検索条件ワード決定部３１３は、これら検索候補ワード（「あたたかい」、「優しい」）を検索条件ワードとしてコンテンツ検索部３１４に送り、コンテンツ検索部３１４は、これら検索条件ワードを用いて絞り込み検索を行う。この検索は、図１７に示すような意味ベクトルの和を検索条件ワードとして検索することと等価である。

この結果、「優しそうな曲が聴きたい」のあとの「もっと優しい曲にして」というリクエストに対して、例えばコンテンツ検索部３１４で複数の検索ワード「あたたかい 優しい」に対しては、以下のリストが検出結果として得られる（図１６）。
リスト２：あたたかい 優しい 心地よい
リスト４：穏やか あたたかい 優しい

この実施例として複数の検索候補がある場合に、オプションとして前側にあるワードから順に優先度をもたせた場合、もしくは、メインタグにあるワードをもつものを優先するという条件をつけた場合にはリスト２が優先的に選択される。
リスト２：あたたかい 優しい 心地よい

このリクエストの次にさらに「もっと優しい曲にして」というリクエストがあった場合には、検索ワード抽出部３１１では、検索候補ワード「優しい」が抽出され、検索条件ワード決定部３１３に送られる。比較条件ワード抽出部３１２から検索候補ワードが検索条件ワード決定部に送られる場合には、検索ワード抽出部３１１の検索候補ワードは使われない。

比較条件ワード抽出部３１２では、比較条件予約語「もっと」と比較条件ワード「優しい」が検出されるため、検索ワード履歴保持部３１６を参照し、比較対象となる参照ワードとして「あたたかい 優しい」を取得し、比較条件ワード「優しい」とともに類似・関連ワード抽出部３１９に送る。

類似・関連ワード抽出部３１９では、比較条件ワード抽出部３１２から受け取ったリファレンスワードを検索ワード名寄せ部３１７に問い合わせ、メタワードリストに登録されているワードに変換された名寄せ済み参照ワードを取得し、使用済み検索ワードリスト３１９Ａに登録される。この例では、検索ワード名寄せ部３１７からは「あたたかい」「優しい」が得られ、使用済み検索ワードリスト３１９Ａには「あたたかい」「優しい」が登録される。同様に類似・関連ワード抽出部３１９から受け取った比較条件ワードを検索ワード名寄せ部３１７に送り、検索ワード名寄せ部３１７からの戻ってきた名寄せ済み比較条件ワードを得る。

この例では、名寄せ済み比較条件ワードとして「優しい」が得られ、これは使用済み検索ワードリスト３１９Ａに存在しているので、類似・関連ワードモデル３２０を参照して、使用済み検索ワードリスト３１９Ａ内の「あたたかい」＋「優しい」（ベクトル和）の類似・関連ワードリストを取得する（図１８）。この例ではこのうち、類似度の値が最も大きく、メタワードテーブルに登録されている「穏やか」というワードを使用済み検索ワードリスト３１９Ａ（名寄せ済み参照ワード）の先頭に追加して、「穏やか あたたかい 優しい」とし、検索候補ワードとして類似・関連ワード抽出部３１９に戻す。これら検索候補ワードは比較条件ワード抽出部３１２に送られ、されに検索条件ワード決定部３１３で検索条件ワードとして決定され、コンテンツ検索部３１４での絞り込み検索に利用される。この検索は、図２０に示すような意味ベクトルの和を検索条件ワードとして検索することと等価である。

もし、類似・関連ワードモデル３２０を参照したときに、メタワードとして登録されているものが１つも見つからなかった場合には、それ以上検索条件の追加はできないと判定し、使用済み検索ワードリスト３１９Ａ内の名寄せ済み参照ワードをそのまま検索ワードとして比較条件ワード抽出部３１２に戻す、もしくは条件に合うものがなかったことを示す情報を送る。

この結果、「優しそうな曲が聴きたい」、「もっと優しい曲にして」の後に、さらに「もっと優しい曲にして」というユーザからのリクエストがあった場合には、「穏やか あたたかい 優しい」という順番の優先度をもつ検索条件に対して、以下のリストが検出結果として得られる（図１９）。
リスト４：穏やか あたたかい 優しい

［実施例３］
つぎに、この発明の具体的な構成例を有する実施例３の検索装置について説明する。図２１は、実施例３の検索装置４００を示し、図２１において図１３と対応する箇所には対応する符号を付す。

図２１において、情報要求入力部３１０は、ユーザの入力は、検索ワード抽出部３１１に加えて、雰囲気条件ワード抽出部３３０に加えられる。雰囲気条件ワード抽出部３３０は、雰囲気予約語、例えば「＊＊＊のような感じ」、「＊＊＊のイメージ」、「＊＊＊の雰囲気」のような事物が暗喩を表す用語が入力されてきたときに、印象ワードテーブル３３１を参照して検索候補ワードを検索条件ワード決定部３１３に送る。この場合、検索条件ワード決定部３１３は検索ワード抽出部３１１からの検索候補ワードを受け取らない。

印象ワードテーブルは例えば図２２に示すようなものであり、暗喩をなす事物をキーワードとし、これに対応する１つまたは複数の印象ワードを対応付けるものである。印象ワードはメタワードである必要なく、このため、コンテンツ情報データベース３１５におけるメタワードと独立して登録可能であり、ユーザが登録しても良いし、システムに予め登録しても良い。キーワードは、人がマニュアルでつけても良いし、ネット上の情報を元に、自動で付加してもよい。印象ワードも人がマニュアルでつけても良いし、ネット上の情報から特徴ワードを抽出するなどによって自動で付加してもよい。

この実施例において、「小悪魔」のような感じの曲を流して」というようなリクエストがあった場合、雰囲気条件ワード抽出部３３０では、雰囲気予約語「のような感じ」とそれに付随したワード「小悪魔」が検出されたため、「小悪魔」というワードが印象ワードテーブルに登録されているかどうか調べる。無い場合には、印象ワードテーブルのキーワードが検出されなかったという情報を検索条件ワード決定部３１３に送る。この例では、キーワード「小悪魔」の印象ワードとして、「思わせ振りな セクシー かわいい ミステリアスな」が登録されているものとする（図２２）。

雰囲気条件ワード抽出部３３０は参照ワードとして印象ワードを類似・関連ワード抽出部３１９に送る。類似・関連ワード抽出部３１９において、参照ワードに類似・関連したワードで、メタワードテーブルに登録されているワードのうち、検索ワードとして重複がなく、かつ類似度の値が最も大きいワードを選択する。この例では、「思わせ振りな セクシー かわいい ミステリアスな」という４つの印象ワードに対して「思わせ振り」、「セクシー」、「愛らしい」、および「神秘的な」という４つの検索条件ワードを決定している（図２３）。たとえば、「思わせ振りな」というワードは図２のメタワードテーブルの検索ワードとして登録されているのでそのまま用いてメタワードとして「思わせ振りな」を得る。また、「セクシー」はメタワードテーブルの検索ワードとして登録されているので同様にメタワードとして「セクシーな」を得る。「かわいい」はメタワードテーブルにはないので、類似・関連ワード抽出部で、類似度の値が最も大きく、名寄せ後にメタワードテーブルに登録されているワードとして、「可愛らしい（０．９５７３）」（ここで数字は類似度を示す）が得られ、これに関連付けられたメタワードとして「愛らしい」が得られる。同様に「神秘的な」もメタワードテーブルにはないので、類似・関連ワードとして「神秘的な」（０．７９４９）」が得られ、これに関連付けられたメタワードとして「神秘的な」が得られる。これらの４つの検索条件ワードを検索条件ワード決定部３１３がコンテンツ検索部３１４に検索リクエストを出すことで、関連楽曲もしくは曲リストを取得できる。

また、「真っ赤なバラ」の雰囲気がする曲が聴きたい」というようなリクエストがあった場合、雰囲気条件ワード抽出部３３０では、雰囲気予約語「の雰囲気」と、それに付随したワード「真っ赤なバラ」が検出されたため、「真っ赤なバラ」というワードが印象ワードテーブルに登録されているかどうか調べる。無い場合には、印象ワードテーブルのキーワードが検出されなかったという情報を検索条件ワード決定部３１３に送る。この例では、キーワード「真っ赤なバラ」の印象ワードとして、「愛情のある 情熱的な 華麗な 濃厚な」が登録されているものとする（図２２）。

雰囲気条件ワード抽出部３３０は参照ワードとして印象ワードを類似・関連ワード抽出部３１９に送る。類似・関連ワード抽出部３１９において、参照ワードに類似・関連したワードで、メタワードテーブルに登録されているワードのうち、検索ワードとして重複がなく、かつ類似度の値が最も大きいワードを選択する。この例では、４つの印象ワードに対してそれぞれ「愛情のある」-->「愛を感じる」、「情熱的な」-->「情熱的な」、「華麗な」-->「きらびやかな」、「濃厚」-->「濃い」の４つの検索条件ワードを決定して（図２４）、検索条件ワード決定部３１３がコンテンツ検索部３１４に検索リクエストを出すことで、関連楽曲もしくは曲リストを取得できる。類似・関連ワード抽出部３１９において、参照ワードに類似・関連したワードで、メタワードテーブルに登録されているワードのうち、検索ワードとして重複がなく、かつ類似度の値が最も大きいワードを選択する。

ここで、感性ワードのリストに雰囲気のあうコンテンツリストの生成方法について説明する。この発明の方法では、感性ワードの内容にマッチしたコンテンツリストの分類が、サービスを実現する上で重要な要素になっている。まず、各リストの感性ワードのイメージにあった複数の代表曲を音楽的な経験度が高いエキスパートが教師データとして選択する。それらの曲の特徴量の共通要素を機械学習し、他の楽曲で類似した特徴量をもつものをそのリストに加えていく。実施例としては、たとえば、音楽的な曲調や雰囲気に関しては、周波数スペクトラムの類似性などが曲分類に利用されている。また、歌詞については、歌詞に使われている表現やフレーズ、意味解釈によって得られる類似性が曲分類に利用されている。これらを組み合わせることで、感性ワードのイメージにあった曲リスト群を生成できる。

また、類似・関連ワードモデルについて説明する。単語の分散表現を得るために、似た意味の言葉はお互い近くにあらわれる可能性が高いという考え方により、ある単語が出現した文章の近傍にある他の単語を当てる、という問題の解を、教師データとして与えられた文章中の単語全てに対して学習させる。そのコンテンツに関する評価、レビュー、記事、レポート、ブログといったテキストデータを教師データとして利用することができる。

つぎにシステムの具体的な構成例を説明する。図２５は、スマートスピーカを用いてものである。スマートスピーカ５００はスマートスピーカクライアント５０１を有する。スマートスピーカ５００は、音声認識合成サーバ５１０、音楽配信サーバ５２０、音声アシストサーバ５３０、音楽推薦サーバ５４０とネットワークで接続されている。スマートスピーカ５００のスマートスピーカクライアント５０１は、ユーザの音声を音声認識合成サーバ５１０に送りテキストを受け取り、これを音声アシストサーバ５３０に供給する。音声アシストサーバ５３０および音楽推薦サーバ５４０が本発明の検索装置を実現する。クライアントは検索結果の音楽リストに基づいて音楽配信サーバ５２０から音楽配信を受ける。

以上で実施例の説明を終了する。

なお、この発明は上述の実施例に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。

１０ ユーザインターフェース部
２０ 基点ワード入力部
２１ 印象ワードテーブル
３０ 検索条件ワード決定部
４０ 名寄せ部
５０ ワードモデル
６０ 検索部
７０ コンテンツ情報データベース
１００ 検索装置
１０１ 検索装置
１０２ 検索装置
２００ コンピュータシステム
２０１ 記録媒体
３００ 検索装置
３１０ 情報要求入力部
３１１ 検索ワード抽出部
３１２ 比較条件ワード抽出部
３１３ 検索条件ワード決定部
３１４ コンテンツ検索部
３１５ コンテンツ情報データベース
３１６ 検索ワード履歴保持部
３１７ 検索ワード名寄せ部
３１８ メタワードテーブル
３１９ 類似・関連ワード抽出部
３１９Ａ 使用済み検索ワードリスト
３２０ 類似・関連ワードモデル
３２１ 類似・関連モデル学習・生成部
３３０ 雰囲気条件ワード抽出部
３３１ 印象ワードテーブル
４００ 検索装置
５００ スマートスピーカ
５０１ スマートスピーカクライアント
５１０ 音声認識合成サーバ
５２０ 音楽配信サーバ
５３０ 音声アシストサーバ
５４０ 音楽推薦サーバ

Claims (12)

1. ユーザが指定した基点ワードを入力する基点ワード入力手段と、
   予め定めた複数のメタワードの中から選択された検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段と、
   上記基点ワードに対して意味ベクトル空間の距離に基づいて上記予め定めた複数のメタワードの中から検索ワードを決定して出力する検索ワード決定手段とを有し、
   上記検索ワード決定手段が、決定した検索ワードを出力する場合、上記検索手段は、上記検索ワード決定手段が出力した上記検索ワードを用いて上記検索対象を検索し、
   上記基点ワード入力手段は、先行して行われた検索に用いた検索ワードと対応するワードが絞り込み検索のワードとして指定されたときに、上記絞り込み検索のワードを基点ワードとして入力して上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと異なる検索ワードを出力し、上記検索手段は、上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと、上記基点ワードとしての上記絞り込み検索のワードから導出された、上記先行して行われた検索に用いた上記検索ワードと異なる上記検索ワードとを用いて検索を行うことを特徴とする検索装置。
2. ユーザが指定した基点ワードを入力する基点ワード入力手段と、
   予め定めた複数のメタワードの中から選択された検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段と、
   上記基点ワードに対して意味ベクトル空間の距離に基づいて上記予め定めた複数のメタワードの中から検索ワードを決定して出力する検索ワード決定手段とを有し、
   上記検索ワード決定手段が、決定した検索ワードを出力する場合、上記検索手段は、上記検索ワード決定手段が出力した上記検索ワードを用いて上記検索対象を検索し、
   １または複数のワードに関連付けられた代行ワードが指定されたときに、対応する１または複数のワードを出力する代行ワード保持手段をさらに有し、
   上記検索ワード決定手段は、上記１または複数のワードに対応して１または複数の検索ワードを決定して出力することを特徴とする検索装置。
3. ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と、
   ユーザが指定した基点ワードを入力する基点ワード入力手段と、
   上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段と、
   上記検索ワード入力手段により上記検索ワードが入力されるとともに上記基点ワード入力手段に上記基点ワードが入力される場合に、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードと、上記基点ワードに基づいて上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードとを用いて検索対象を検索する検索手段とを有することを特徴とする検索装置。
4. ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と、
   上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段と、
   絞り込みを表す予約ワードを伴う絞り込み用検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記絞り込み用検索ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段と、
   上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段と、
   上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがある場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがない場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを有することを特徴とする検索装置。
5. 上記検索ワード入力手段は、ユーザの発話を音声認識して得たワードを用いて上記検索ワードを入力する請求項４記載の検索装置。
6. 上記検索手段は、予め定められた複数個のメタワードから選択した検索ワードを用いて検索を行い、上記検索ワード入力手段は、上記ユーザから得たワードを対応表を用いて上記メタワードに変換して上記検索手段に上記検索ワードとして入力する請求項４または５記載の検索装置。
7. 上記絞り込みを表す予約ワードは、比較条件を表すワードである請求項４〜６のいずれかに記載の検索装置。
8. ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段と、
   上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段と、
   絞り込みを表す予約ワードを伴う絞り込み用検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記絞り込み用検索ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段と、
   上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードと類似・関連するワードを検索ワードに決定する検索ワード決定手段と、
   上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがある場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがない場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段とを有することを特徴とする検索装置。
9. 上記基点ワードと類似・関連するワードは、意味ベクトル空間において上記基点ワードとの距離が小さい（類似度の値が大きい）ワードである請求項８記載の検索装置。
10. 上記検索ワードは、予め定めた複数のメタワードの中から選択される請求項８または９記載の検索装置。
11. ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力ステップと、
    上記検索ワード入力ステップにより入力された検索ワードの履歴を検索ワード履歴保持手段に保持する検索ワード履歴保持ステップと、
    絞り込みを表す予約ワードを伴う絞り込み用検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記絞り込み用検索ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力ステップと、
    上記基点ワード入力ステップによって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定ステップと、
    上記検索ワード決定ステップにより決定された上記検索ワードがある場合には、上記検索ワード入力ステップによって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定ステップにより決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定ステップにより決定された上記検索ワードがないが場合には、上記検索ワード入力ステップによって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索ステップとを有することを特徴とする検索方法。
12. コンピュータを、
    ユーザが指定した検索ワードを入力する検索ワード入力手段、
    上記検索ワード入力手段により入力された検索ワードの履歴を保持する検索ワード履歴保持手段、
    絞り込みを表す予約ワードを伴う絞り込み用検索ワードが上記検索ワード履歴保持手段に保持されている検索ワードに対応する場合に上記絞り込み用ワードを基点ワードとして入力する基点ワード入力手段、
    上記基点ワード入力手段によって入力された上記基点ワードから意味ベクトル空間の距離に基づいて検索ワードを決定する検索ワード決定手段、および、
    上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがある場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードおよび上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードを用いて検索対象を検索し、上記検索ワード決定手段により決定された上記検索ワードがない場合には、上記検索ワード入力手段によって入力された上記検索ワードを用いて検索対象を検索する検索手段
    として実行させるために使用されるコンピュータプログラム。