JP6676698B2 - 予約語及び属性言語間の関連度を用いた情報検索方法及び装置 - Google Patents

Description

本明細書の少なくとも一部の実施例は予約語及び属性言語間の関連度を用いた情報検索方法及び装置に関するものである。

従来の検索方式によると、使用者は検索窓に検索キーワードを入力して所望のウェブ文書などを検索して捜すことができる。例えば、使用者は映画題目“インターステラー”を検索窓に入力して映画“インターステラー”についての情報を検索することができる。ただ、使用者は、自分が捜そうとする映画題目を憶えることができない場合、他の方式の情報提供が要求される。使用者は、例えば自分が捜そうとする映画に出演した俳優又は該当映画の監督、製作者などをキーワードで入力して検索を試みることができる。映画情報サイト又は映画レビューサイトには映画情報とともに出演陣情報も提供される場合が多いので、間が悪くなければ、使用者は俳優、監督、製作者などをキーワードとして所望の映画を捜すこともできる。

ところで、このように整形化した情報ではない非整形的言語、例えば感情言語に基づいた情報の提供であれば、従来の検索方式を使うことができない。例えば“おもしろい映画”又は“悲しいときに見る映画”などの検索語に対し、従来の検索エンジンが提供する応答は誰かが“おもしろい映画”又は“悲しいときに見る映画”というキーワードを含んで作成しておいた文書を検索することに過ぎないであろう。しかし、非整形的言語は出演俳優、（整形化した）映画ジャンル、開封年度などの整形化した情報とは違う方式の接近が必要である。誰かが“おもしろい映画”又は“悲しいときに見る映画”というキーワードを含んで作成して置いていなくても、実際に多い人々が“おもしろい”とか“悲しいときに見れば良い”と感じられる映画があり得る。その上、映画以外の他の分野でも、整形化しなかった言語を用いた情報の提供要請に対して他の接近が必要であり得る。

大韓民国特許公開第１０−２００９−００８０８２２号公報

本明細書の一実施例は予約語を用いた効率的情報検索方法及び装置を提供することにその目的がある。

本明細書の一実施例による情報検索方法は、代表属性キーワードを含む代表属性キーワード候補集合を抽出する段階、予約語を含む予約語集合を設定する段階、客体項目と代表属性キーワード対に対応する客体キーワード関連度を保存する段階、代表属性キーワードと下位キーワード対に対応する関連加重値及び予約語と下位キーワード対に対応する基本予約語−下位キーワード関連度を用いて予約語と代表属性キーワード対に対応する基本予約語−キーワード関連度を保存する段階、受信予約語を獲得する段階、前記客体キーワード関連度及び前記基本予約語−キーワード関連度を用いて前記受信予約語と各客体項目対に対応する予約語−客体関連度を獲得する段階、及び前記受信予約語と各客体項目対に対応する前記予約語−客体関連度によって客体項目を提供する段階を含むことができる。

本明細書の一実施例による情報提供装置は、代表属性キーワードを含む代表属性キーワード候補集合を抽出し、予約語を含む予約語集合を設定し、客体項目と代表属性キーワード対に対応する客体キーワード関連度を格納部に保存し、代表属性キーワードと下位キーワード対に対応する関連加重値及び予約語と下位キーワード対に対応する基本予約語−下位キーワード関連度を用いて予約語と代表属性キーワード対に対応する基本予約語−キーワード関連度を前記格納部に保存する制御部、前記客体キーワード関連度及び基本予約語−キーワード関連度を保存する格納部；及び受信予約語を獲得する通信部を含むことができる。前記制御部は、前記客体キーワード関連度及び前記基本予約語−キーワード関連度を用いて前記受信予約語と各客体項目対に対応する予約語−客体関連度を獲得することができる。前記制御部は、前記受信予約語と各客体項目対に対応する前記予約語−客体関連度によって客体項目を提供することができる。

本明細書の一実施例によると、予約語を用いた効率的情報検索方法及び装置を提供することができる。

本明細書の一実施例による属性言語を用いた情報提供システムの網構成図である。 本明細書の一実施例による端末２００のブロック構成図である。 本明細書の一実施例による情報検索装置３００のブロック構成図である。 本明細書の一実施例による情報提供インターフェースを介しての情報提供過程のフローチャートである。 本明細書の一実施例による段階９１０の詳細フローチャートである。 本明細書の一実施例による段階５１０の詳細フローチャートである。 本明細書の一実施例による段階５３０の詳細フローチャートである。 本明細書の他の実施例による情報提供過程のフローチャートである。 本明細書の一実施例による情報提供過程のフローチャートである。 本明細書の一実施例による保存された客体キーワード関連度の例示図である。 本明細書の一実施例による基本予約語−キーワード関連度の例示図である。 本明細書の一実施例による段階９４０の詳細フローチャートである。 本明細書の他の実施例による情報提供過程のフローチャートである。 本明細書のさらに他の実施例による情報提供過程のフローチャートである。 本明細書の第１実施例による段階１３４０の詳細フローチャートである。 本明細書の他の実施例による段階１３４０の詳細フローチャートである。 本明細書のさらに他の実施例による段階１３４０の詳細フローチャートである。 本明細書の変形例による段階１３２０の詳細フローチャートである。 段階１８４０で提供されるインターフェース情報によって生成されたインターフェース１９００の例示図である。 本明細書の一実施例による用語階層を示した図である。

以下、本明細書の実施例を添付図面に基づいて詳細に説明する。

実施例の説明において、本明細書が属する技術分野によく知られているとともに本明細書と直接的に関連がない記述内容については説明を省略する。これは不必要な説明を省略することによって本明細書の要旨をあいまいにしなくてもっと明らかに伝達するためである。

同じ理由で、添付図面において一部の構成要素は誇張するとか省略するとか概略的に示した。また、各構成要素の大きさは実際の大きさをそのまま反映するものではない。各図で同一又は対応の構成要素には同じ参照番号を付与した。

以下、図面を参照して本明細書の実施例について説明する。

図１は本明細書の一実施例による属性言語を用いた情報提供システムの網構成図である。

図１を参照すると、本明細書の一実施例による情報提供システムは、端末２００、情報検索装置３００及び通信網１５０を含むことができる。

端末２００は、例えばスマートフォン、ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ノート型パソコン、ラップトップコンピューター、個人用コンピュータ、その他の通信を遂行し、使用者の入力を受信し、画面を出力することができる電子的器機又はこれと類似した器機によって具現されることができる。

情報検索装置３００は、例えばワークステーション、サーバー、一般用コンピュータ、その他の通信を遂行することができる電子的器機又はこれと類似した器機によって具現されることができる。

端末２００と情報検索装置３００は通信網１５０を介して連結され、通信網１５０を介して互いに通信する。

通信網１５０は、例えばＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ−Ａ（ＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄ）、ＷＩ−ＦＩ、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＴＤＭＡ（Ｔｉｍｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＷｉＢｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ）、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）その他の過去又は現在に開発されたとか今後に使用可能となる通信方式のうち少なくとも一部によって具現されることができる。以下では、便宜のために、通信網１５０を言及せず、端末２００と情報検索装置３００が直接通信するものとして説明する。

端末２００と情報検索装置３００の具体的な動作及び構成については図２〜図８を参照して後述する。

図２は本明細書の一実施例による端末２００のブロック構成図である。

図２を参照すると、本明細書の一実施例による端末２００は、入力部２１０、表示部２２０、通信部２３０、格納部２４０及び制御部２５０を含むことができる。

入力部２１０は使用者の入力動作を入力信号に変換して制御部２５０に送信する。入力部２１０は、例えばキーボード、マウス、タッチスクリーン上のタッチセンサー、タッチパッド、キーパッド、音声入力、その他の現在又は過去に可能であるか未来に可能となる入力処理装置によって具現されることができる。入力部２１０は、例えば使用者の情報提供要請入力を受信して制御部２５０に伝達することができる。

表示部２２０は制御部２５０の制御によって画面を出力する。表示部２２０は、例えばＬＣＤ（液晶表示装置）、ＬＥＤ（発光ダイオード）、ＯＬＥＤ（有機発光ダイオード）、プロジエクター、その他の現在又は過去に可能であるか未来に可能となる表示装置によって具現されることができる。表示部２２０は、例えば情報提供のためのインターフェースページ又は情報提供結果ページを表示することができる。実施例によっては、画面出力の代わりに音声出力又は振動など、その他の使用者に情報を伝達することができる他の方式を用いる構成部が表示部２２０の代わりに使われることもできる。

通信部２３０は情報検索装置３００及び／又はその他の外部装置とデータをやり取りする。通信部２３０は情報検索装置３００から受信したデータを制御部２５０に伝達する。また、通信部２３０は制御部２５０の制御によってデータを情報検索装置３００に伝達する。通信部２３０が使用する通信技術は通信網１５０の類型又はその他の事情によって変わることができる。

格納部２４０は制御部２５０の制御によってデータを保存し、要請されたデータを制御部２５０に伝達する。

制御部２５０は端末２００の全般的な動作と各構成部を制御する。制御部２５０は、特に後述するように、入力部２１０から入力された情報によって情報提供を要請し、その他のデータを情報検索装置３００に送信し、情報検索装置３００から受信したページ情報によって結果ページ及び／又はインターフェースページを表示部２２０を介して表示する。

制御部２５０が行う動作は物理的に分離されている多くの演算装置によって分散処理されることができる。制御部２５０が行う動作の一部は第１サーバーが行い、他の動作は第２サーバーが行う方式も可能である。この場合、制御部２５０は物理的に分離されている演算装置の総和によって具現されることができる。

格納部２４０は物理的に分離されている保存装置の総和によって具現されることもできる。

制御部２５０又は格納部２４０が物理的に分離されている多くの装置の総和によって具現される場合、多くの装置間の通信が必要であることもある。ここで、説明の簡素化のために、格納部２４０又は制御部２５０が単一客体によって具現された場合を仮定して説明する。

端末２００がデータを送受信する場合、観点によって制御部２５０の制御によって通信部２３０がデータを送受信すると表現することもでき、制御部２５０が通信部２３０を制御してデータを送受信すると表現することもできる。

端末２００の各構成部の具体的な動作については図４〜図８を参照して後述する。

図３は本明細書の一実施例による情報検索装置３００のブロック構成図である。

図３を参照すると、本明細書の一実施例による情報検索装置３００は、通信部３１０、制御部３２０及び格納部３３０を含むことができる。

通信部３１０は端末２００及び／又はその他の外部装置とデータをやり取りする。通信部３１０は端末２００から受信したデータを制御部３２０に伝達する。また、通信部３１０は制御部３２０の制御によってデータを端末２００に伝達する。通信部３１０が使用する通信技術は通信網１５０の類型又はその他の事情によって変わることができる。

格納部３３０は制御部３２０の制御によってデータを保存し、制御部３２０から要請されたデータを制御部３２０に伝達する。

制御部３２０は情報検索装置３００の全般的な動作と各構成部を制御する。制御部３２０は、特に後述するように、インターフェースページ要請、情報提供結果ページ要請を行い、その他にデータを通信部３１０を介して受信すれば、格納部３３０から必要なデータを取ってきて（ｌｏａｄ）ページ情報を生成し、ページ情報を通信部３１０を介して端末２００に伝達する。

情報検索装置３００がデータを送受信する場合、観点によって制御部３２０の制御によって通信部３１０がデータを送受信すると表現することもでき、制御部３２０が通信部３１０を制御してデータを送受信すると表現することもできる。

情報検索装置３００の各構成部の具体的な動作については図４〜図８を参照して後述する。

他の実施例によると、視覚的に情報を提供するためのページの代わりに音声又は他の方式で情報を提供するためのデータが送受信されることができる。

図４は本明細書の一実施例による情報提供インターフェースを介しての情報提供過程のフローチャートである。

段階４１０で、情報検索装置３００の制御部３２０はインターフェースページ情報を生成する。インターフェースページ情報はインターフェースページを生成するために必要な情報である。インターフェースページは使用者の入力を誘導し、使用者の入力を受信して情報検索装置３００に伝達するためのページである。例えば、インターフェースページ情報はＨＴＭＬ文書又はその他のマークアップ言語文書形態であり得る。他の実施例として、端末２００がインターフェースページの書式情報を予め持っており、コンテンツに対応する事項のみが情報検索装置３００から端末２００に伝達することもできる。以下では、便宜のために、インターフェースページ情報又はその他のページ情報はＨＴＭＬ文書形式で伝達されると仮定して説明する。しかし、本明細書の権利範囲がこれに限定されるものではない。

段階４２０で、情報検索装置３００の通信部３１０はインターフェースページ情報を端末２００に伝達する。

段階４３０で、端末２００の制御部２５０はインターフェースページ情報を用いてインターフェースページを構成する。例えば、制御部２５０はウェブブラウザーを駆動してＨＴＭＬ文書を解釈してウェブページの形態にインターフェースページを構成することができる。ウェブブラウザーの代わりに別個のアプリケーションを使うこともできる。

段階４４０で、端末２００の表示部２２０は使用者４００にインターフェースページを表示する。インターフェースページは、例えば使用者４００が情報提供を要請し、情報提供のためのキーワードを入力及び／又は選択し、その他の情報提供のための設定が可能なインターフェースを含むことができる。

段階４５０で、端末２００の入力部２１０はインターフェースページを介して入力された使用者４００の選択入力を受信して制御部２５０に伝達する。

段階４６０で、端末２００の通信部２３０は制御部２５０の制御によって使用者の選択入力を識別することができる入力情報を情報検索装置３００に伝達する。

段階４７０で、情報検索装置３００の制御部３２０は使用者の入力（例えば、キーワード及び／又はその他の情報提供設定）を用いて結果ページ情報を生成する。結果ページ情報を生成するための準備過程と結果ページ情報を生成する過程については図５〜図８を参照して後述する。結果ページ情報は、例えばＨＴＭＬ文書形式及び／又はイメージ形式で構成されることができる。

段階４８０で、情報検索装置３００の通信部３１０は結果ページ情報を端末２００に伝達する。

段階４９０で、端末２００の制御部２５０は通信部２３０が受信した結果ページ情報を用いて結果ページを構成する。例えば、制御部２５０はＨＴＭＬ形式の結果ページ情報を解釈して結果ページを構成することができる。

段階４９５で、端末２００の表示部２２０は結果ページを使用者４００に提供する。

図４の実施例で、使用者に視覚的形態のページを提供することを仮定したが、音声でインターフェース又は結果情報を提供することも可能である。この場合、表示部２２０の代わりに音声出力部が用いられることができる。視覚的／聴覚的方式の代わりに現在可能であるか未来に可能となる他の方式のインターフェース方式が使用者４００との関係によって使われることもできる。この場合、情報検索装置３００はインターフェース方式に合うようにページ情報の代わりに他の方式で変換された情報を端末２００に提供することができる。

図５以降の実施例で、使用者４００は自分が関心を有する特定の関心分野の客体についての情報を受けようとする。しかし、本明細書の権利範囲がこれに限定されるものではない。

関心分野は、例えば客体の類型となり得る。例えば、関心分野が‘有名人’であれば、この関心分野に相応する客体は‘ユ シ ミン’、‘ユ ゼ ソク’、‘テイラースイフト’などを含むことができる。例えば、関心分野が‘映画’であれば、この関心分野に相応する客体は‘ダンケルク’、‘スパイダーマン：ホームコーミング’、‘スーパーバッド３’などを含むことができる。例えば、関心分野が‘放送プログラム’であれば、この関心分野に相応する客体は‘無限挑戦’、‘アメリカンアイドル’、‘王座のゲーム’などを含むことができる。

以下の実施例で、キーワードとの関係（関連度／加重値など）を評価するために文書が収集される。収集された文書はいずれも同等な価値を有するものと評価されることもでき、最新の文書がより高い価値を有するものと評価されることもできる。すなわち、評価時点基準文書の年齢とその文書内に登場するキーワード間の関連度は負の相関関係を有することができる。

後述する図５以降の過程でも文書の最新性によって価値を違って評価することができる。例えば、評価時点基準から１日が経た文書に二つのキーワードが一緒に登場した場合が、評価時点基準から１０日が経た文書に二つのキーワードが一緒に登場した場合に比べて１０倍高い関連度と評価されることができる。文書の年齢は、例えば秒単位／分単位／時間単位で評価されるとか日単位／月単位／年間単位などで評価されることもできる。制御部３２０は文書の年齢が反映される前に評価された該当文書によるが、部分関連度値を文書の年齢で分けて文書の年齢が反映された部分関連度を抽出し、このような部分関連度を累積して両キーワード間の関連度を抽出することができる。

文書の年齢を確認するための文書の生成時点は、例えば文書内に含まれた掲示時点及び／又はメタデータを用いて把握するとか、周期的なクローリングによって、以前のクローリングによって発見されなかった文書が新たに発見される場合、新しいクローリング時点に新規文書が付け加わったものと把握することもできる。

図９は本明細書の一実施例による情報提供過程のフローチャートである。

段階９１０で、制御部３２０は客体項目と代表属性キーワード対に対応する客体キーワード関連度を格納部３３０に保存する。

図１０は本明細書の一実施例による保存された客体キーワード関連度の例示図である。

図１０の実施例で、客体項目は全部でｍ個（ｉ_１〜ｉ_ｍ）があり、代表属性キーワードは全部でｎ個（ｋ_１〜ｋ_ｎ）がある。

例えば、客体項目ｉ_５と代表属性キーワードｋ_３の客体キーワード関連度はｗ_５、３となる。

段階９１０の過程は、例えば図５〜図８の実施例の一部によって行われるとかこれと類似した過程、又はこれに相応する過程で行われることができる。他の実施例によると、段階９１０の過程は管理者の入力によって行われるとか外部システムで決定された客体キーワード関連度をネットワーク又は記憶媒体を介して受けて行われることができる。

図５は本明細書の一実施例による段階９１０の詳細フローチャートである。

図５を参照すると、段階５１０で、制御部３２０は第１集合文書から代表属性キーワード候補集合を抽出する。制御部３２０は、例えば第１集合文書のうち関心分野に相応する文書によく登場するキーワードを代表属性キーワード候補集合として収集することができる。

図６は本明細書の一実施例による段階５１０の詳細フローチャートである。

制御部３２０は特定分野に属する客体項目を示す客体キーワードと同一の文書に登場するキーワード及び特定分野を示す分野キーワードと同一の文書に登場するキーワードを第１属性キーワード候補集合及び第２属性キーワード候補集合と設定することができる。

例えば、情報提供サービスを提供しようとする関心分野が有名人であれば、分野キーワードは‘有名人’、‘芸能人’、‘映画俳優’、‘スター’、‘セレブリティ’などを含むことができる。分野キーワードは管理者によって設定されるとか制御部３２０によって推薦又は設定することができる。制御部３２０は、一部の分野キーワードを獲得した後、この分野キーワードとの関連度が所定値以上と分析された類似キーワードを追加的分野キーワードと推薦／設定することができる。

情報提供サービスを提供しようとする関心分野が有名人であれば、客体キーワードは該当関心分野に属する個別人物となり得る。例えば、“ユ ゼ ソク”、“テイラースイフト”、“スティープンカリー”などが関心分野有名人に相応する客体キーワードとなり得る。

分野キーワードと客体キーワードの関係を説明すると、例えば分野キーワードが客体キーワードの属性又は類型に対応することができる。分野キーワードが集合を示せば、客体キーワードはその集合に属する元素を示すものとなり得る。

客体キーワードは管理者によって設定されるとか、分野キーワードと類似した方式で選定されることができる。さらに他の実施例によると、制御部３２０は収集された文書の文脈を分析し、前記分野キーワードが示す集合に属する元素と判断されるキーワードを客体キーワードと選定することができる。

人気客体キーワードと不人気客体キーワードは該当客体キーワードの検索／収集量によって区分されることができる。制御部３２０は各客体キーワードが含まれた文書を検索／収集し、収集量が特定の閾値以上の客体キーワードを人気客体キーワードに設定し、残りの客体キーワードを不人気客体キーワードに設定することができる。

人気分野キーワードと不人気分野キーワードは該当分野キーワードの検索／収集量によって区分されることができる。制御部３２０は各分野キーワードが含まれた文書を検索／収集し、収集量が特定閾値以上の分野キーワードを人気分野キーワードに設定し、残りの分野キーワードを不人気分野キーワードに設定することができる。ただ、人気客体キーワードと不人気客体キーワードを区分する閾値と人気分野キーワードと不人気分野キーワードを区分する閾値は互いに異なる値となり得る。以下では、便宜のために、人気客体キーワードと人気分野キーワードをひっくるめて人気分野客体キーワードと称する。また、便宜のために、不人気客体キーワードと不人気分野キーワードをひっくるめて不人気分野客体キーワードと言う。

変形実施例では、人気分野客体キーワードの代わりに人気分野キーワード又は人気客体キーワードのみが使われることもできる。変形実施例では、不人気分野客体キーワードの代わりに不人気分野キーワード又は不人気客体キーワードのみが使われることもできる。

段階６１０で、制御部３２０は人気分野客体キーワードと同一の文書に一緒に登場するキーワードを第１属性キーワード候補集合と設定する。

制御部３２０は人気分野客体キーワードが含まれた文書を検索／収集し、収集された文書に含まれたキーワードを第１属性キーワード候補集合と設定することができる。他の実施例によると、制御部３２０は収集された文書に含まれたキーワードのうち分野キーワード及び客体キーワードを第１属性キーワード候補集合から除くことができる。また、制御部３２０は所定の意味ないキーワード、例えば助詞／冠詞などを第１属性キーワード候補集合から除くことができる。さらに他の実施例によると、制御部３２０は収集された文書に含まれたキーワードのうち所定の辞書（ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ）に登録されたキーワードを第１属性キーワード候補集合に含ませることができる。

さらに他の実施例によると、制御部３２０は人気分野客体キーワードが含まれた文書を検索／収集し、収集された文書で人気分野客体キーワード又はそのキーワードが含まれた文章から所定の距離以内に配置されたキーワードを第１属性キーワード候補集合に含ませることもできる。さらに他の実施例によると、制御部３２０は人気分野客体キーワードが含まれた文書を検索／収集し、文脈を分析して人気分野客体キーワードを修飾／説明する用途に使用されたキーワードを第１属性キーワード候補集合に含ませることもできる。

キーワード間の距離又はキーワードと文章間の距離は、例えば二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する文章の個数、二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する単語の個数、二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する語節の個数、二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する文字の個数のいずれか一つ以上を基準に判断されることができる。

制御部３２０はキーワード分析のために形態素分析をまず行うことができる。

段階６２０で、制御部３２０は不人気分野客体キーワードと同一の文書に一緒に登場するキーワードを第２属性キーワード候補集合と設定する。

制御部３２０は不人気分野客体キーワードが含まれた文書を検索／収集し、収集された文書に含まれたキーワードを第２属性キーワード候補集合と設定することができる。他の実施例によると、制御部３２０は収集された文書に含まれたキーワードのうち分野キーワード及び客体キーワードを第２属性キーワード候補集合から除くことができる。また、制御部３２０は所定の意味ないキーワード、例えば助詞／冠詞などを第２属性キーワード候補集合から除くことができる。さらに他の実施例によると、制御部３２０は収集された文書に含まれたキーワードのうち所定の辞書（ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ）に登録されたキーワードを第２属性キーワード候補集合に含ませることができる。

さらに他の実施例によると、制御部３２０は不人気分野客体キーワードが含まれた文書を検索／収集し、収集された文書で不人気分野客体キーワード又はそのキーワードが含まれた文章から所定の距離以内に配置されたキーワードを第２属性キーワード候補集合に含ませることもできる。さらに他の実施例によると、制御部３２０は不人気分野客体キーワードが含まれた文書を検索／収集し、文脈を分析して不人気分野客体キーワードを修飾／説明する用途に使用されたキーワードを第２属性キーワード候補集合に含ませることもできる。

キーワード間の距離又はキーワードと文章間の距離は、例えば二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する文章の個数、二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する単語の個数、二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する語節の個数、二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する文字の個数のいずれか一つ以上を基準に判断されることができる。

制御部３２０はキーワード分析のために形態素分析を先に行うことができる。

段階６３０で、制御部３２０は前記第１属性キーワード候補集合及び前記第２属性キーワード候補集合に共に属するキーワードを前記代表属性キーワード候補集合と設定することができる。すなわち、人気分野客体キーワードを修飾する表現としても使われながら不人気分野客体キーワードを修飾する表現としても使われるキーワードが代表属性キーワード候補集合に収集されることができる。

他の実施例によると、段階５１０で、制御部３２０は人気／不人気に関係なく客体キーワード及び／又は分野キーワードと一緒に登場するキーワードを代表属性キーワード候補集合に含ませることもできる。

図５に戻り、段階５２０で、制御部３２０は第２集合文書から代表属性キーワード候補集合に含まれる各代表属性キーワードに関連した二つ以上の下位キーワードを抽出する。

段階５２０の下位キーワード抽出に使われる第２集合文書と段階５１０の代表属性キーワード候補集合抽出に使われる第１集合文書は互いに異なる文書集合でもあり得、互いに同一の文書集合でもあり得る。例えば、第１集合文書は収集可能な文書全部を含む集合であり、第２集合文書は情報提供サービスを提供しようとする特定の関心分野が主なキーワードとして使用された文書のみを含む集合となり得る。制御部３２０は収集可能な文書を分析し、よく登場するキーワードに基づいて各文書が情報提供サービスを提供しようとする特定の関心分野が主なキーワードとして使用された文書であるかを分析することができる。他の実施例によると、第１集合文書及び第２集合文書は共に収集可能な関連文書全部を含む集合となり得る。さらに他の実施例によると、第１集合文書は収集可能な関連文書全部を含む集合であり、第２集合文書は情報提供サービスを提供しようとする特定の関心分野に係わる文書のみを含む集合となり得る。さらに他の実施例によると、第２集合文書は収集可能な関連文書全部を含む集合であり、第１集合文書は情報提供サービスを提供しようとする特定の関心分野に係わる文書のみを含む集合となり得る。

段階５２０のために、制御部３２０は、例えば情報提供サービスを提供しようとする特定の関心分野に係わる文書のみを含む集合を生成するために、該当関心分野そのものを示す分野キーワードを含む文書及び／又は該当関心分野に属する客体キーワードを含む文書を収集し、それらのうち分野キーワード／客体キーワードの比重が所定値以上の文書を抽出して特定の関心分野に係わる文書のみを含む集合を生成することができる。分野キーワード／客体キーワードの比重は分野キーワード／客体キーワードの登場頻度又は登場位置、文脈などによって判断することができる。例えば、分野キーワード／客体キーワードがよく登場するとか分野キーワード／客体キーワードが該当文書のタイトルとして使われるとか大きな文字又は強調のための字体で表示される文書は特定の関心分野に係わる文書に分類することができる。

段階５２０で、制御部３２０は、例えば前記第２集合文書の少なくとも一部を分析して各代表属性キーワードと最も関連度が高い下位キーワードを所定の個数だけ抽出して各代表属性キーワードに関連した二つ以上の下位キーワードを抽出することができる。

制御部３２０は、例えば下位キーワードが代表属性キーワードと同一又は類似の文脈に登場する頻度を考慮して代表属性キーワードと下位キーワード間の関連度を判断することができる。例えば、特定の文章でキーワードＡの周辺に登場する単語は他の文書でもキーワードＡに関連した単語の周辺に登場することができると思われる。

“思い切って旅行を行ったが７月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
“思い切って旅行を行ったが７月であるから天気があまりにもじめじめして苦労した。”
前記二つの文章を調べると、同じ文脈で“暑くて”という単語が“じめじめして”という単語に取り替えられた。制御部３２０は“暑い”と“じめじめする”が互いに関連の単語であることを類推することができる。

“思い切って旅行を行ったが７月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
“思い切ってお休みに行ったが７月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
同様に、制御部３２０は前記二つの文章から“旅行”と“お休み”が関連の単語であることを類推することができる。

“思い切って旅行を行ったが７月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
“思い切って旅行を行ったが８月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
同様に、制御部３２０は前記二つの文章から“７月”と“８月”が関連の単語であることを類推することができる。

制御部３２０は以前に収集された文書から“暑い”と“じめじめする”が互いに関連の単語であり、“７月”と“８月”が互いに関連の単語であり、“旅行”と“お休み”が互いに関連の単語であることを保存しておくことができる。その後、下記のような文章を収集すると仮定する。

“思い切ってお休みに行ったが７月であるから天気があまりにもじめじめして苦労した。”
“思い切って旅行を行ったが８月であるから天気があまりにも暑くて大変であった。”
二つの文章が同じ文脈ではないが、“暑い”と“じめじめする”が互いに関連の単語であり、“７月”と“８月”が互いに関連の単語であり、“旅行”と“お休み”が互いに関連の単語であることを分かっていれば、制御部３２０は前記文章によって“苦労した”と“大変であった”も関連の単語であることを学習することができる。

同一又は類似の文脈に登場する頻度が高いキーワード対は互いに関連度が高いと判断することができる。また、二つのキーワードが登場する文脈の類似度が高いほど二つのキーワード間の関連度が高いと判断することができる。制御部３２０は収集される文書を用いて学習を進めてキーワード間の関連度を設定し、設定されたキーワード間の関連度と文章の文脈を用いて該当文章に登場するキーワードの関連度を設定する方式でキーワード間の関連度判断の正確性を高めることができる。

これと類似した学習方式として、ＮＮＬＭ（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ）、ＲＮＮＬＭ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ）、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ、スキップグラム（ｓｋｉｐｇｒａｍ）及びＣＢＯＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｂａｇ−ｏｆ−Ｗｏｒｄｓ）方式が知られている。特に、ｗｏｒｄ２ｖｅｃを用いる場合、ｗｏｒｄ２ｖｅｃは文書を用いて学習して各キーワードをベクターに対応させ、二つのキーワード間の類似度は二つのベクターのコサイン類似度計算によって把握することができる。

このような方式又は類似の方式で、制御部３２０は第２集合文書の少なくとも一部を分析して、各代表属性キーワードと最も関連度が高い下位キーワードを所定の個数だけ抽出することができる。

段階５３０で、制御部３２０は前記第２集合文書から前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワードと下位キーワード対に対応する関連加重値を抽出することができる。

図７は本明細書の一実施例による段階５３０の詳細フローチャートである。

段階７１０で、制御部３２０は前記第２集合文書の少なくとも一部を分析して前記下位キーワード間の相互関連度を抽出することができる。例えば、代表属性キーワードＡ１に対して関連の下位キーワードとして収集されたものがＢ１_１〜Ｂ１_５０の５０個の下位キーワードであると仮定する。この場合、制御部３２０はこれら５０個の下位キーワードに対して二つの下位キーワードが同じ文書に一緒に登場する頻度を用いて二つの下位キーワード間の相互関連度を抽出することができる。Ｂ１_１とＢ１_２が同じ文書に登場する頻度によってＢ１_１とＢ１_２間の相互関連度が決定される。他の実施例によると、Ｂ１_１とＢ１_２が同じ文書に登場する頻度が相互関連度に影響を与えることに加え、Ｂ１_１とＢ１_２が同じ文書に登場する場合、二つのキーワードＢ１_１とＢ１_２間の距離（又は二つのキーワードが登場する文章間の距離）が近いほど高い相互関連度が認められることができる。類似した方式で下位キーワード間の相互関連度が抽出されることができる。キーワード間の距離又はキーワードと文章間の距離は例えば二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する文章の個数、二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する単語の個数、二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する語節の個数、二つのキーワード又はキーワードと文章間に位置する文字の個数のいずれか一つ以上を基準に判断されることができる。

段階７２０で、制御部３２０は前記下位キーワード間の相互関連度に基づいて各代表属性キーワードと下位キーワード間の関連加重値を抽出することができる。制御部３２０は、例えば各代表属性キーワードに相応する下位キーワード集合に対し、前記下位キーワード集合内の特定の下位キーワードと前記下位キーワード集合内の他の下位キーワード間の相互関連度と、前記特定の下位キーワードと前記代表属性キーワード間の関連加重値が、互いに正の相関関係を有するように前記特定の下位キーワードと前記代表属性キーワード間の関連加重値を設定することができる。

例えば、代表属性キーワードＡ１の下位キーワードＢ１_１とＡ１の他の下位キーワード（Ｂ１_２〜Ｂ１_５０）間の相互関連度が高いほどＡ１とＢ１_１間の関連加重値が高く設定されることができる。例えば、Ｂ１_１とＡ１の他の下位キーワード（Ｂ１_２〜Ｂ１_５０）間の相互関連度算術平均（又は総和）がＢ１_１とＡ１間の関連加重値となり得る。単純な算術平均の代わりに幾何平均／調和平均が使われることもできる。下位キーワードＢ１１とＡ１の他の下位キーワード（Ｂ１_２〜Ｂ１_５０）間の相互関連度のうち最も高い２個（例示）と最も低い２個（例示）を除いて平均を求めるトリム平均が使われることもできる。相互関連度の算術平均の代わりに中央値（ｍｅｄｉａｎ）が使われることもできる。

いくつかの実施例によると、Ａ１に対するＢ１_１の関連加重値を計算するために使われる“Ｂ１_１とＢ１_２が同じ文書に登場する頻度”は単純にＢ１_１とＢ１_２が一緒に登場する（又は同じ文章に登場する、又は近接して登場する）文書の個数によって変わるものではなく、Ｂ１_１とＢ１_２が一緒に登場する（又は同じ文章に登場する、又は近接して登場する）文書の個数をＢ１_１が登場する文書の個数及び／又はＢ１_２が登場する文書の個数で分けて求めることができる。類似の方式で“Ｂ１_１とＢ１_２が同じ文書に登場する頻度”はＢ１_１とＢ１_２が一緒に登場する（又は同じ文章に登場する、又は近接して登場する）文書の個数と正の相関関係を有し、Ｂ１_１が登場する文書の個数及び／又はＢ１_２が登場する文書の個数と負の相関関係を有するように設定されることができる。単純によく使われる単語が代表属性キーワードＡ１に高い関連加重値を有することを防止するための一種のノーマライゼーション（ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）である。

図５に戻り、段階５４０で、制御部３２０は前記第１集合文書から客体項目と下位キーワード間の下位関連度を抽出することができる。

第１集合文書のうち、客体項目を示す客体キーワード（例えば“テイラースイフト”）のような文書、又は同じ文章又は近接した文章によく登場した下位キーワードは該当客体項目に関連したものであると判断することができる。制御部３２０は該当客体項目の客体キーワードが登場した文書を収集し、その文書内に一緒に登場した頻度によって下位キーワードと客体キーワード間の下位関連度を抽出することができる。特に、制御部３２０は下位キーワードが客体キーワードと同一の文章に登場すれば、下位キーワードが客体キーワードと違う文章に登場した場合に比べ、下位キーワードと客体項目間の関連度がもっと高いと設定することができる。

制御部３２０は下位キーワードの登場した文章が客体キーワードが登場した文章に近づくほど下位キーワードと該当客体キーワードの客体項目間の関連度がもっと高いと設定することができる。二つの文章の近接度は、例えば二つの文章間に位置する文章の個数、二つの文章間に位置する単語の個数、二つの文章間に位置する語節の個数、二つの文章間に位置する文字の個数のいずれか一つ以上を基準に判断されることができる。

制御部３２０は下位キーワードが登場した位置が客体キーワードが登場した位置に近づくほど下位キーワードと該当客体キーワードの客体項目間の関連度がもっと高いと設定することができる。下位キーワードと客体キーワード間の近接度は、例えば下位キーワードと客体キーワード間に位置する文章の個数、下位キーワードと客体キーワード間に位置する単語の個数、下位キーワードと客体キーワード間に位置する語節の個数、下位キーワードと客体キーワード間に位置する文字の個数のいずれか一つ以上を基準に判断されることができる。

段階５５０で、制御部３２０は段階５４０の下位関連度及び段階５３０の関連加重値を用いて前記客体項目と前記各代表属性キーワード間の客体キーワード関連度を抽出することができる。

例えば、客体項目Ｃと代表属性キーワードＡ１間の客体キーワード関連度はＣとＡ１の下位キーワード（例えば、Ｂ１_１〜Ｂ１_５０）間の下位関連度及び各下位キーワードの関連加重値を用いて抽出されることができる。例えば、客体項目Ｃと代表属性キーワードＡ１間の客体キーワード関連度は、客体項目ＣとＢ１_１〜Ｂ１_５０間の下位関連度が高いほど高く設定されることができる。

また、Ａ１との関係で、関連加重値がより高い下位キーワードに対して客体項目Ｃとの下位関連度が高ければ、関連加重値がより低い下位キーワードに対して下位関連度が高い場合に比べ、客体Ｃと代表属性キーワードＡ１間の客体キーワード関連度がより高く設定されることができる。例えば、下記表１の場合が下記表２の場合より関連加重値の高い方（Ｂ１_１）の下位関連度が高いので、表１の場合が表２の場合より客体Ｃと代表属性キーワードＡ１間の客体キーワード関連度が高く設定されることができる。

一実施例によると、各下位キーワードに対応する関連加重値及び下位関連度を掛けた値の総和で（又はこの総和を用いて）客体Ｃと代表属性キーワードＡ１間の客体キーワード関連度を求めることもできる。表１の場合は０．５×０．５＋０．２×０．２＝０．２９となり、表２の場合は０．２×０．５＋０．５×０．２＝０．２０となるので、表１の場合が表２の場合より客体Ｃと代表属性キーワードＡ１間の客体キーワード関連度が高く設定されることができる。

上述した客体キーワード関連度算定方式は例示的なものに過ぎなく、段階５４０のＣとの下位関連度及び段階５３０のＡ１との関連加重値がＣ及びＡ１間の客体キーワード関連度と正の相関関係にあれば他の方式が使われても構わない。

その後、通信部３１０が特定の代表属性キーワードに関連した情報提供要請を受信すれば、制御部３２０は段階５５０で抽出した客体キーワード関連度に基づいて結果項目を通信部３１０を介して提供することができる。例えば、いずれか一つの代表属性キーワードを含む情報提供要請を受信した場合、制御部３２０は該当代表属性キーワードとの関係で客体キーワード関連度が高い順に客体項目についての情報を提供することができる。

他の実施例で、二つ以上の代表属性キーワード及びそれらに対応する加重値を含む情報提供要請を受信した場合、制御部３２０は各客体項目に対して情報提供要請に含まれた代表属性キーワードとの客体キーワード関連度に加重値を掛けた（又はこれと同様に加重値を付け加えた）値の総和（又は平均）が高い順に客体項目についての情報を提供することができる。

図８は本明細書の他の実施例による情報提供過程のフローチャートである。

図８の実施例は図５の実施例と同一の過程に加え、段階５２０と段階５３０間に二つの段階５２３、５２６をさらに含んでいる。ここで、重複した説明を避け、段階５２３及び段階５２６についてのみ説明する。

段階５２３で、制御部３２０は、段階５２０で抽出された下位キーワードのそれぞれが、感情言語（感情語）に相当するかを判断する。このために、格納部３３０又は外部サーバーが感情語辞書（ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ）を保有することができる。感情語辞書はある単語（キーワード）が感情語であるかを判断するための道具であり、例えば感情語リストを保有することができる。感情語リストに含まれたキーワードは感情語と言え、そうではないキーワードは感情語ではないと判断することができる。ただ、このような判断は辞書的の意味に基づいたものであり、時代によって変わる大衆の単語使用を反映することができないことがある。したがって、制御部３２０は代表属性キーワードそのものの感情語であるかを判断せず、代表属性キーワードに関連した下位キーワードの感情語であるかによって代表属性キーワードを活用するかを判断する。

他の実施例で、制御部３２０は感情語辞書に感情語として登録された、所定の数以上の単語と関連度が高い（所定の値以上の）ものとして学習された他の単語を感情語辞書に追加することができる。

段階５２６で、制御部３２０は関連の下位キーワードの感情言語割合（又は数字）が高い順に所定の個数の代表属性キーワードのみを代表属性キーワード候補集合内に残し、残りを除去することができる。このような過程によって感情言語と距離が遠いキーワードが感情言語のように取り扱われることを防止することができる。

図９に戻り、段階９２０で、制御部３２０は予約語と代表属性キーワード対に対応する基本予約語−キーワード関連度を格納部３３０に保存する。

予約語は代表属性キーワードの加重値で表現可能な表現を含むことができる。例えば、“退屈だ”も予約語となり得、“かわいい”も予約語となり得る。

予約語“退屈だ”に対して基本予約語−キーワード関連度が高い代表属性キーワードは、例えば“おもしろい”、“興味津津な”、“時間つぶし用”などの退屈な状況を解決することができる代表属性キーワードを含むことができる。

予約語“かわいい”に対して基本予約語−キーワード関連度が高い代表属性キーワードは、例えば“美しい”、“愛らしい”、“人目を引く”などの“かわいい”と類似するか“かわいい”を説明する代表属性キーワードを含むことができる。

段階９２０の過程は、例えば管理者の入力によって行うとか外部システムで決定された基本予約語−キーワード関連度をネットワーク又は記憶媒体を介して受けて行うことができる。他の実施例によると、段階９２０の過程はインターネット、ＳＮＳ、ニュースなどの収集可能な文書を分析して図５〜図８の過程と類似した方式で行うこともできる。また、段階９２０の過程は、後述するように使用者のフィードバックを反映する過程を含むことができる。

段階９２０の過程は図１５〜図１７のいずれか一つを参照して後述する方式で行うこともできる。

図１１は本明細書の一実施例による基本予約語−キーワード関連度の例示図である。

図１１の実施例で、予約語は全部でｑ個（Ｃ_１〜Ｃ_ｑ）があり、代表属性キーワードは全部でｎ個（ｋ_１〜ｋ_ｎ）がある。

例えば、予約語Ｃ_５と代表属性キーワードｋ_３の基本予約語−キーワード関連度はｖ_３、５となる。

段階９３０で、通信部３１０が端末２００から受信予約語を受信して獲得し、受信予約語を制御部３２０に伝達する。

受信予約語は端末２００が検索使用者から受信した予約語である。端末２００は音声入力を電気的信号（音声信号）に変換して検索装置３００に伝達することができる。検索装置３００の制御部３２０は音声信号を分析してテキストに変換し、変換テキストを予約語とマッチさせることができる。制御部３２０はまた音声信号を分析して音声のイントネーション又は高低、速さ、呼吸状態などを分析して情況情報として活用することもできる。

他の実施例によると、端末２００は音声入力をテキストに変換して変換テキストを検索装置３００に伝達することができる。端末２００は受信した音声入力のイントネーション又は高低、速さ、呼吸状態などを分析して分析情報を検索装置３００に伝達することができる。検索装置３００は分析情報を一種の情況情報として活用することもできる。

段階９４０で、制御部３２０は客体キーワード関連度及び基本予約語−キーワード関連度を用いて前記受信予約語と各客体項目対に対応する予約語−客体関連度を獲得する。

図１２は本明細書の一実施例による段階９４０の詳細フローチャートである。

図１２を参照すると、段階１２１０で制御部３２０は受信予約語に対する各客体項目及び代表属性キーワード対に相応する調整客体−キーワード関連度を獲得する。

一実施例によると、制御部３２０は、各客体項目及び代表属性キーワード対に対して前記客体項目及び前記代表属性キーワード対に相応する客体キーワード関連度に前記受信予約語及び前記代表属性キーワード対に相応する基本予約語−キーワード関連度を適用することにより、前記受信予約語に対する各客体項目及び代表属性キーワード対に相応する調整客体−キーワード関連度を獲得することができる。

特に、制御部３２０は、各客体項目及び代表属性キーワード対に対して前記客体項目及び前記代表属性キーワード対に相応する客体キーワード関連度に前記受信予約語及び前記代表属性キーワード対に相応する基本予約語−キーワード関連度を掛けた値を用いて前記受信予約語に対する各客体項目及び代表属性キーワード対に相応する調整客体−キーワード関連度を獲得することができる。

また、制御部３２０は、各客体項目及び代表属性キーワード対に対して前記客体項目及び前記代表属性キーワード対に相応する客体キーワード関連度と正の相関関係を有し、前記受信予約語及び前記代表属性キーワード対に相応する基本予約語−キーワード関連度と正の相関関係を有するように前記受信予約語に対する、各客体項目及び代表属性キーワード対に相応する調整客体−キーワード関連度を設定することもできる。

本明細書で、客体キーワード関連度、基本予約語−キーワード関連度、調整客体キーワード関連度、基本予約語−下位キーワード関連度及びその他の連関関係を示す値はいずれも値が大きいほどもっと連関関係が緊密な値であると仮定した。他の実施例で、一部の関連度値は関連度値が小さいほど連関関係が緊密であり、他の関連度値は関連度値が大きいほど連関関係が緊密な場合にはそれに合うように正の相関関係−負の相関関係を適切に取り替えて使うことができる。

例えば、制御部３２０は、受信予約語がＣ_２であるとき、客体項目ｉ_４及び代表属性キーワードｋ_３対に相応する調整客体−キーワード関連度を獲得するために、客体項目ｉ_４及び代表属性キーワードｋ_３対に相応する客体−関連度ｗ_４、３に受信予約語Ｃ_２及び代表属性キーワードｋ_３対に相応する基本予約語−キーワード関連度ｖ_３、４を適用して調整客体−キーワード関連度を獲得することができる。

特に、関連度の適用方式は客体−関連度と基本予約語−キーワード関連度を掛ける方式となり得る。例えば、制御部３２０は、受信予約語がＣ_２であるとき、客体項目ｉ_４及び代表属性キーワードｋ_３対に相応する調整客体−キーワード関連度を獲得するために、客体項目ｉ_４及び代表属性キーワードｋ_３対に相応する客体−関連度ｗ_４、３に受信予約語Ｃ_２及び代表属性キーワードｋ_３対に相応する基本予約語−キーワード関連度ｖ_３、２を掛けた値である（ｗ_４、３×ｖ_３、２）を用いて調整客体−キーワード関連度を獲得することができる。他の実施例で、制御部３２０は乗算の代わりに調整客体−キーワード関連度がｗ_４、３及びｖ_３、２と正の相関関係を有するようにする他の演算／利用方式を適用した関数ｆ（ｗ_４、３、ｖ_３、２）を活用して調整客体−キーワード関連度を獲得することもできる。また（ｗ_４、３×ｖ_３、２）を調整客体−キーワード関連度として活用する方法及び（ｗ_４、３×ｖ_３、２）にその他の要因に基づいた補正を加えて調整客体−キーワード関連度として活用する方法のいずれも活用することができる。

段階１２２０で、制御部３２０は特定の客体項目に対する前記調整客体−キーワード関連度を累積した値を用いて予約語−客体関連度を獲得することができる。例えば、制御部３２０は特定の客体項目に対する前記調整客体−キーワード関連度の累積値と正の相関関係を有するように前記受信予約語及び前記特定の客体項目対に相応する前記予約語−客体関連度を設定することができる。客体項目ｉ_４及び受信予約語Ｃ_２対に相応する予約語−客体関連度は、例えば下記数式１を用いて獲得することができる。ｆ（ｗ_４、ｊ、ｖ_ｊ、２）は客体項目ｉ_４及び受信予約語Ｃ_２、キーワードｋ_ｊに対応する調整客体−キーワード関連度である。

例えば、客体項目ｉ_４及び受信予約語Ｃ_２対に対応する予約語−客体関連度は下記数式２となり得る。

他の例で、客体項目ｉ_４及び受信予約語Ｃ_２対に対応する予約語−客体関連度は下記数式３に対してその他の要因による補正を加えた値となり得る。

図９に戻り、段階９５０で、制御部３２０は受信予約語に対応する予約語−客体関連度によって客体項目を提供することができる。例えば、受信予約語Ｃ_２に対応する予約語−客体関連度が下記表３の通りであれば、制御部３２０は下記表４の順に客体項目を提供することができる。

すなわち、制御部３２０は、受信予約語に対応する予約語−客体関連度が高い順に客体項目を提供することができる。客体項目を受けた端末２００は表示部２２０を介して客体項目ｉ_３についての情報を使用者に提供することができる。端末２００は必要によって下位順の他の客体項目についての情報も提供することができる。端末２００は表示部２２０の代わりにスピーカーを介して音声で客体項目ｉ_３についての情報を使用者に提供することができる。

図１３は本明細書の他の実施例による情報提供過程のフローチャートである。

図１３〜図１７の過程は図５〜図１２の過程を一部用いるとか図５〜図１２の過程を一部変更して行うこともできる。図１３〜図１７の過程を説明しながら必要な場合には図５〜図１２についての説明を引用することができる。

図１３を参照すると、段階１３１０で、制御部３２０は第１集合文書から代表属性キーワード候補集合を抽出する。制御部３２０は、例えば第１集合文書のうち関心分野に当たる文書によく登場するキーワードを代表属性キーワード候補集合として収集することができる。段階１３１０の過程は、例えば図５の段階５１０の過程と同一又は同様に進むことができる。段階１３１０の過程は図６の過程と同一又は類似の過程で進むことができる。図６の過程についての説明は再び繰り返さない。

段階１３２０で、制御部３２０は予約語集合を設定する。例えば、管理者が手動で入力して予約語集合を設定することができる。変形例によると、制御部３２０が予約語として適した語節／句節などを予約語候補として設定し、予約語候補の一つ以上を予約語として設定することができるインターフェースを提供することもできる。

図１８は本明細書の変形例による段階１３２０の詳細フローチャートである。

段階１８１０で、制御部３２０は一つの言語単位又は二つ以上の連続した言語単位の文書集合内の登場回数を獲得する。ここで、文書集合は図５の段階５１０の過程で使われる文書集合と同一の文書集合ともなり得、他の文書集合ともなり得る。

言語単位は、例えば語節／単語／形態素／音節／文字のいずれか一つとなり得る。その他の文章を区分する多くの基準で分けられた単位がこの実施例での言語単位となり得る。

制御部３２０は、段階１８１０以前に文書集合の各文書が含む文書を語節単位に分けて配列又はリストなどの形態として保存することができる。制御部３２０は、実施例によって各語節で無意味な単語、例えば韓国語で一部の助詞又は‘この’、‘あの’などの指示形容詞、その他の分析に必要ではない単語を語節から削除するとか配列／リストから除去することができる。また、制御部３２０は、実施例によって語節が単一単語からなる場合、該当単語を基本形（又は所定の形式）に転換することができる。

変形例によると、制御部３２０は、段階１８１０以前に文書集合の各文書が含む文書を単語単位に分けて配列又はリストなどの形態として保存することができる。制御部３２０は、実施例によって各単語を基本形（又は所定の形式）に転換することができる。制御部３２０は、実施例によって無意味な単語、例えば韓国語で一部の助詞又は‘この’、‘あの’などの指示形容詞、その他の分析に必要ではない単語を配列／リストから除去することができる。

制御部３２０が文書を形態素単位に又は音節単位に又は文字単位に分割する変形例も可能である。

以下の実施例では、便宜のために制御部３２０が文書を語節単位に分割し、各語節が言語単位となると仮定する。

単一言語単位は予約語となり得る。変形実施例によると、二つ以上の連続した言語単位も予約語となり得る。例えば、“こぎれいな”（単一言語単位）も予約語となり得、“雰囲気良い”（二つの連続した言語単位）も予約語となり得る。ただ、二つ以上の連続した言語単位は単一言語単位に比べてよく出にくいので、実施例によって二つ以上の連続した言語単位が予約語として選定されるようにするために、予約語選定時に二つ以上の連続した言語単位に対して加重値又は追加点数を与えることができる。変形例によると、予約語選定時に二つ以上の連続した言語単位に対して予約語選定のための基準値をもっと寛大に設定することもできる。例えば、単一言語単位が少なくともａ回登場すると予約語候補として推薦されることができれば、二つの連続した言語単位はａよりずっと小さい回数であるｂ回さえ登場しても予約語候補として推薦されるように設定されることができ、三つの連続した言語単位はｂよりも小さいｃ回さえ登場しても予約語候補として推薦されるように設定されることもできる。以下、本明細書で二つ以上の連続した言語単位を連続言語単位と言う。

また、連続言語単位が予約語として推薦／選定される場合、その予約語（候補）に含まれた言語単位又はその予約語（候補）に含まれるとともに予約語（候補）より短い連続言語単位は予約語として推薦されないようにするとか、予約語として推薦されるための点数算定時に減点することができる。類似の予約語が多く選定されるとか推薦されることを防止するためのものである。以下では、説明を単純化するために、連続言語単位についての説明を省略するが、単一言語単位についての説明が連続言語単位に対しても全く同一に又は同様に適用されることができる。

段階１８１０で、言語単位の登場回数は例えば該当言語単位が登場した文書の数となり得る。一文書で該当言語単位が多数回登場しても登場回数は１回のみ認められる。他の実施例によると、該当言語単位が一文書で多数回登場する場合を全て登場回数と認めてその登場回数が言語単位の登場回数となり得る。

さらに他の実施例によると、一文書で該当言語単位が二回以上繰り返して登場する場合、２回以後の登場は１回登場に比べて低い値の登場と認めることができる。また、一文書で該当言語単位の登場が繰り返されれば繰り返されるほど後の登場はもっと低い点数と認めることができる。登場回数が増えれば点数が高くなるが、傾きが次第に緩くなるものである。例えば、登場回数の１／ｒ二乗（ｒは１より大きな実数（ｒｅａｌ ｎｕｍｂｅｒ））が該当文書で該当言語単位の登場点数として使われることもできる。例えば（登場回数のログ値）＋１（ただ、登場回数が０の場合、登場点数は０）などが使われることもできる。また、一文書で言語単位の登場点数は所定の上限値を超えないように制限されることもできる。該当言語単位の登場点数を全ての文書に対して累積した値が該当言語単位の登場回数による登場点数となり得るであろう。そして、このような登場点数を段階１８３０で活用することができる。

以下では、便宜のために、言語単位の登場回数は該当言語単位が登場した文書の数であると仮定して説明する。

段階１８２０で、制御部３２０は言語単位から所定の距離以内に感情語が位置する回数を獲得する。言語単位と感情語間の距離は、例えば言語単位と感情語間に位置する単語の個数、言語単位と感情語間に位置する語節の個数、言語単位と感情語間に位置する文字の個数のいずれか一つ以上を基準に判断することができる。

また、言語単位と感情語が互いに異なる文章に属する場合、言語単位と感情語間に位置する単語／語節／文字の個数にかかわらず、制御部３２０は感情語が言語単位から所定の距離以内に位置しないと判断することもできる。他の変形例によると、言語単位と感情語が互いに異なる文章に属する場合、制御部３２０は文章に対する判断を排除して計算した距離に一定した数字を加えて距離を計算することもできる。言語単位と感情語が互いに異なる文章に属する場合、互いに連関性がない確率が比較的高くなるため、感情語間に位置する単語／語節／文字の個数より距離を遠く評価するのが好ましいからである。

特定の単語（語節）の感情語であるかは予め登録された感情語辞書で検索して確認することができる。

言語単位から一定距離以内に感情語が位置する回数は、例えば一定の距離以内に該当言語単位と感情語が一緒に位置する文書の数となり得る。一文書で該当言語単位と感情語が一定距離以内に一緒に多数回登場しても登場回数は１回のみ認められる。他の実施例によると、一文書の該当言語単位のうち一定の距離以内に感情語が位置する言語単位が多い場合、その多くの言語単位を全て言語単位から一定の距離以内に感情語が位置する回数と認めることができる。以下では、一定の距離以内に感情語が位置する言語単位を感情語位置言語単位と言う。

さらに他の実施例によると、一文書で感情語位置言語単位が２回以上繰り返し登場する場合、２回以後の登場は１回登場に比べて低い値の登場と認めることができる。また、一文書で該当感情語位置言語単位の登場が繰り返されれば繰り返されるほど後の登場はより低い点数と認められることができる。登場回数が増えれば点数が高くなるが傾きが次第に緩くなるものである。例えば、登場回数の１／ｒ二乗（ｒは１より大きな実数（ｒｅａｌ ｎｕｍｂｅｒ））が該当文書で該当感情語位置言語単位の登場点数として使われることもできる。例えば（登場回数のログ値）＋１（ただ、登場回数が０の場合、登場点数は０）などが使われることもできる。また、一文書で感情語位置言語単位の登場点数は所定の上限値を超えないように制限されることもできる。該当感情語位置言語単位の登場点数を全ての文書に対して累積した値が該当言語単位の登場回数による登場点数となり得る。そして、このような登場点数が段階１８３０で活用されることができる。

さらに他の実施例によると、一つの言語単位に対して一定の距離以内に位置する感情語の個数が多いほど登場点数をもっと高く認めることもできる。また、一つの言語単位に対してもっと近い距離内に感情語がある場合、登場点数をもっと高く認めることもできる。また、一つの言語単位に対して一つではない二つ以上の所定の個数の感情語がある場合にのみ登場点数（登場回数）が認められることもできる。

以下では、便宜のために、感情語位置言語単位の登場回数は該当言語単位から所定の距離以内に感情語が登場した文書の数であると仮定して説明する。

段階１８３０で、制御部３２０は該当言語単位の登場回数及び言語単位から一定の距離以内に感情語が位置する回数を考慮して予約語候補を設定する。

例えば、制御部３２０は言語単位の登場回数及び一定の距離以内に感情語が位置する回数を掛けて（又はその他の二つの変数に対して正の相関関係を有する演算方式によって）感情語点数に換算することができる。そして、点数が高い順に所定の個数が予約語候補として設定されることができる。若しくは、所定の点数以上に相当する言語単位が予約語候補として設定されることもできる。

上記表５の例示では、第３言語単位→第２言語単位→第１言語単位→第４言語単位の順に予約語候補となり得る。制御部３２０が二つの予約語候補を推薦すれば、第３言語単位及び第２言語単位が推薦されるであろう。制御部３２０が点数３百万点以上の言語単位を予約語候補として推薦すれば、第３言語単位、第２言語単位及び第１言語単位が順に予約語候補として推薦されるであろう。

他の実施例によると、制御部３２０は言語単位の登場回数の順に第１個数だけの言語単位を抜き出した後、抜き出した言語単位の一定距離内に感情語が登場した回数（又は感情語点数）を基準にした順に一定個数の予約語候補を抽出することができる。表５の例示で、登場回数の順に３個の言語単位を抜き出せば、第１〜第３言語単位が抽出されることができる。感情語登場回数を基準とすれば、第２言語単位、第３言語単位及び第１言語単位の順に予約語候補が推薦されることができる。

さらに他の実施例によると、制御部３２０は、言語単位の登場回数の順に第１個数だけの言語単位を抜き出した後、抜き出した言語単位の一定距離内に感情語が登場した回数（又は感情語点数）を基準とした順に第２個数（ただ、第２個数は第１個数未満である）の予約語候補を抽出することができる。表５の例示で、登場回数の順に３個の言語単位を抜き出せば、第１〜第３言語単位が抽出されることができる。感情語登場回数を基準として２個の言語単位を抽出すればれ、第２言語単位及び第３言語単位の順に予約語候補が推薦されることができる。

制御部３２０は、上述した方式と類似するか多少相異なる方式で、予約語候補選択のための点数が段階１８１０の言語単位の登場回数と正の相関関係を有し、段階１８２０の所定の距離以内に感情語が位置する言語単位の登場回数とも正の相関関係を有するように予約語候補選択のための点数を設定し、この点数を用いて予約語候補を推薦することができる。

また、制御部３２０は、既に予約語集合に含まれた言語単位は予約語候補として付け加わらないように処理することができる。また、制御部３２０は、予約語集合に含まれた予約語と実質的に同一の言語単位は予約語候補に付け加わらないように処理することができる。

段階１８４０で、情報検索装置３００は端末２００に予約語候補情報を含む予約語選択インターフェースを生成するためのインターフェース情報を提供する。インターフェース情報は、例えばｈｔｍｌ形式の文書となり得る。他の実施例によると、インターフェース情報はインターフェースを生成するために必要な動的情報（推薦される予約語候補など）のみを含み、端末２００はこのような動的情報を端末２００に前もって保存されていたページ形態に反映する方式でインターフェースを含むページを使用者に提供することができる。

制御部３２０は予約語候補情報を含む予約語選択インターフェースを含むページを生成するためのページ情報を生成し、通信部３１０がページ情報を端末２００に提供することができる。端末２００は使用者に該当インターフェースを含むページをレンダリングして表示することができる。変形実施例によると、視覚的ページに含まれたインターフェースの代わりに音によるインターフェース又は現在まで知られたか未来に知られる技術によるインターフェースが提供されることもできる。以下では、便宜のために、視覚的ページに含まれたインターフェースが提供されると仮定して説明する。

図１９は段階１８４０で提供されるインターフェース情報によって生成されたインターフェース１９００の例示図である。

図１９を参照すると、インターフェース１９００は、チェックボックス列（ｃｏｌｕｍｎ）１９１０、予約語候補列１９２０及び詳細表示列１９３０からなる表を含む。また、インターフェース１９００は、予約語追加ボタン１９４０、候補削除ボタン１９５０及び保管箱に入れるボタン１９６０を含むことができる。使用者はチェックボックス列１９１０で所望の予約語候補（等）を選択した後、予約語追加ボタン１９４０、候補削除ボタン１９５０、保管箱に入れるボタン１９６０のいずれか一つを選択して予約語候補を処理することができる。ある一つのボタンが選択されれば、端末２００は使用者の入力を変換した入力情報を情報検索装置３００に伝達することができる。

情報検索装置３００は端末２００から受けた入力情報によって予約語候補を処理することができる。例えば、使用者が一部の予約語候補（以下‘選択された候補’）のチェックボックス１９１０を選択し、予約語追加ボタン１９４０を選択すれば、これに係わる入力情報を受けた情報検索装置３００の制御部３２０は予約語集合に選択された候補を追加し、予約語候補集合から選択された候補を削除することができる。制御部３２０は今後の予約語候補推薦時に予約語集合に含まれた言語単位（等）及び予約語集合に含まれた言語単位（等）と実質的に同一の言語単位（等）を予約語候補として推薦しないように制御する。

他の例によると、使用者が一部の予約語候補のチェックボックス１９１０を選択し、予約語候補削除ボタン１９５０を選択すれば、これに係わる入力情報を受けた情報検索装置３００の制御部３２０は予約語除外集合に選択された候補を追加し、予約語候補集合から選択された候補を削除することができる。制御部３２０は今後の予約語候補推薦時に予約語除外集合に含まれた言語単位（等）及び予約語除外集合に含まれた言語単位（等）と実質的に同一の言語単位（等）を予約語候補として推薦しないように制御する。

さらに他の例によると、使用者が一部の予約語候補のチェックボックス１９１０を選択し、保管箱に入れるボタン１９６０を選択すれば、これについての入力情報を受けた情報検索装置３００の制御部３２０は予約語候補保管集合に選択された候補を追加し、予約語候補集合から選択された候補を削除することができる。制御部３２０は今後の予約語候補推薦時に予約語候補保管集合に含まれた言語単位（等）及び予約語候補保管集合に含まれた言語単位（等）と実質的に同一の言語単位（等）を予約語候補として推薦しないように制御する。

ボタン１９４０、１９５０、１９６０の代わりにボタンと類似した他のインターフェース、又はボタンの役目の代わりをすることができる他のインターフェースを活用することもできる。

また、制御部３２０は予約語集合から一部の予約語を削除するためのインターフェースを提供することができる。制御部３２０は、予約語除外集合の一部の言語単位が推薦から除かれないように予約語除外集合から言語単位を除去するためのインターフェースを提供することができる。制御部３２０は予約語候補保管集合の言語単位を図１９と類似したリストインターフェースの形態として提供し、そのリストインターフェースを介して使用者が予約語候補保管集合の一部の言語単位を予約語として追加するようにすることができる。

また、使用者は前記リストインターフェースを介して予約語候補保管集合の一部の言語単位を予約語除外集合に含まれるようにし、予約語候補保管集合から削除することもできる。この場合、該当言語単位はそれ以上予約語候補保管集合のリストインターフェースを介して提供されなく、図１９のインターフェース１９００を介しても予約語候補として推薦されない。また、使用者は前記リストインターフェースを介して予約語候補保管集合の一部の言語単位を単純に予約語候補保管集合から削除することもできる。この場合、該当言語単位はそれ以上予約語候補保管集合のリストインターフェースを介して提供されないが、図１９のインターフェース１９００を介して予約語候補として推薦されることはできる。

また、インターフェース１９００は、予約語候補が一ページに全て見られない場合に備え、ページ移動のための前ページボタン１９７０及び／又は次ページボタン１９８０を含むことができる。前ページボタン１９７０及び／又は次ページボタン１９８０は実際候補の個数及び現在ページの位置によって選択的に提供されることができる。また、前ページボタン１９７０及び／又は次ページボタン１９８０の代わりにスクロールによって拡張されるインターフェースが提供されることもできる。一部のインターフェースでは、１９１０、１９２０、１９３０項目を含む表のみがスクロールされ、ボタン１９４０、１９５０、１９６０、１９７０、１９８０はスクロールから除かれることもできる。

使用者は詳細表示１９３０を選択して予約語候補が推薦された背景又は関連情報を詳細に検索することもできる。詳細表示１９３０を選択したとき、制御部３２０の提供するインターフェースは該当予約語候補についての情報及び該当予約語候補を予約語として追加するとか予約語候補保管集合に追加するとか予約語除外集合に追加するためのインターフェースを含むことができる。

その他に予約語候補を管理するためのインターフェースが制御部３２０によって端末２００を介して使用者に提供されることができる。

図１８に戻り、段階１８５０で、制御部３２０は予約語を選択する入力によって選択された予約語候補を予約語集合に追加することができる。

図１３に戻り、段階１３３０で、制御部３２０は客体項目と代表属性キーワード対に対応する客体キーワード関連度を保存する。

図１０は本明細書の一実施例による保存された客体キーワード関連度の例示図である。

図１０の実施例で、客体項目は全部でｍ個（ｉ_１〜ｉ_ｍ）があり、代表属性キーワードは全部でｎ個（ｋ_１〜ｋ_ｎ）がある。

例えば、客体項目ｉ５と代表属性キーワードｋ３の客体キーワード関連度はｗ５、３になる。

段階１３３０の過程は、例えば図５〜図８の実施例の一部によって行うとか、これと類似した過程又はこれに相応する過程で行うことができる。他の実施例によると、段階１３３０の過程は管理者の入力によって行うとか外部システムで決定された客体キーワード関連度をネットワーク又は記憶媒体を介して受けて行うことができる。

図５〜図８の実施例については先に説明したので、繰り返される説明を省略する。ただ、図５及び図８の段階５１０で行われる過程は図１３の段階１３１０の過程と実質的に同一である。したがって、段階１３３０の過程の遂行において、図５〜図８の実施例が活用されても段階５１０の過程は再び行わず、段階１３１０の結果を再活用することができる。

段階１３４０で、制御部３２０は代表属性キーワードと下位キーワード対に対応する関連加重値及び予約語と下位キーワード対に対応する基本予約語−下位キーワード関連度を用いて予約語と代表属性キーワード対に対応する基本予約語−キーワード関連度を格納部３３０に保存する。段階１３４０の過程は、例えば管理者の入力によって行うとか図１５〜図１７のいずれか一つ以上の実施例によって行うことができる。

段階１３４０の過程前に又は段階１３４０の過程中に下位キーワードが決定され、代表属性キーワードと下位キーワード対に対応する関連加重値が決定され、予約語と下位キーワード対に対応する基本予約語−下位キーワード関連度が決定されなければならない。

段階１３４０の過程に使われる下位キーワードは段階１３３０の過程中に段階５２０を行うことによって決定されることができる。この場合、段階５２０の下位キーワードが段階１３４０で使われることができる。段階１３３０で下位キーワードが決定されない場合、図５の段階５２０及びその以前の過程と同一又は類似の過程によって下位キーワードが決定されることができる。

段階１３４０の過程に使われる関連加重値は段階１３３０の過程中に段階５３０を行うことによって決定されることができる。この場合、段階５３０の関連加重値を段階１３４０で使うことができる。段階１３３０で関連加重値が決定されない場合、図５の段階５３０及びその以前の過程と同一又は類似の過程で関連加重値が決定されることができる。

基本予約語−下位キーワード関連度は、例えば予約語と下位キーワードが同一又は類似の文脈に登場する頻度を考慮して算出することができる。

以下、図１５〜図１７についての説明で、予約語Ｃ_２と代表属性キーワードｋ_３間の基本予約語−キーワード関連度ｖ_３、２を獲得する例示を説明する。例えば、代表属性キーワードｋ_３の下位キーワードがＢ３_１〜Ｂ３_５０であると仮定する。予約語、代表属性キーワード及び基本予約語−キーワード関連度に対しては図１１を参照して上述した例示を参照する。予約語Ｃ_ｊ及び下位キーワードＢｇ_ｈ対に相応する基本予約語−下位キーワード関連度はｘ_ｊ、ｈであると表現する。下位キーワードＢｇ_ｈ及び代表属性キーワードｋ_ｇ対に相応する関連加重値はｙ_ｇ、ｈであると表現する。予約語Ｃ_ｊ、代表属性キーワードｋ_ｇ及び下位キーワードＢｇ_ｈ組合せに相応する調整予約語−下位キーワード関連度はｘ_{ｊ、ｇ、ｈ}であると表現する。

図１５は本明細書の第１実施例による段階１３４０の詳細フローチャートである。

図１５を参照すると、段階１５１０で、制御部３２０は基本予約語−下位キーワード関連度に関連加重値を適用して調整予約語−下位キーワード関連度を獲得する。

段階１５１０で、制御部３２０は各予約語及び下位キーワード対に対して前記予約語及び前記下位キーワード対に相応する基本予約語−下位キーワード関連度に前記下位キーワード及び代表属性キーワード対に相応する関連加重値を適用して前記代表属性キーワードに対する各予約語及び下位キーワード対に相応する調整予約語−下位キーワード関連度を獲得することができる。

例えば、制御部３２０は、予約語がＣ_２であるとき、下位キーワードＢ３_４及び代表属性キーワードｋ_３対に相応するＣ_２−Ｂ３_４間の調整予約語−下位キーワード関連度を獲得するために、予約語Ｃ_２及び下位キーワードＢ３_４対に相応する基本予約語−下位キーワード関連度ｘ_２、４に下位キーワードＢ３_４及び代表属性キーワードｋ_３対に相応する関連加重値ｙ_３、４を適用して調整予約語−下位キーワード関連度ｘ_{２、３、４}を獲得することができる。

特に、関連加重値の適用方式は基本予約語−下位キーワード関連度ｘ_２、４に下位キーワードＢ３_４及び代表属性キーワードｋ_３対に相応する関連加重値ｙ_３、４を掛ける方式となり得る。例えば、制御部３２０は予約語がＣ_２であるとき、下位キーワードＢ３_４及び代表属性キーワードｋ_３対に相応するＣ_２−Ｂ３_４間の調整予約語−下位キーワード関連度ｘ_{２、３、４}を獲得するために、予約語Ｃ_２及び下位キーワードＢ３_４対に相応する基本予約語−下位キーワード関連度ｘ_２、４に下位キーワードＢ３_４及び代表属性キーワードｋ_３対に相応する関連加重値ｙ_３、４を掛けた値である（ｘ_２、４×ｙ_３、４）を用いて調整予約語−下位キーワード関連度ｘ_{２、３、４}を獲得することができる。他の実施例で、制御部３２０は乗算の代わりに調整予約語−下位キーワード関連度ｘ_{２、３、４}がｘ_２、４及びｙ_３、４と正の相関関係を有するようにする他の演算／利用方式を適用した関数ｆ（ｘ_２、４、ｙ_３、４）を活用して調整予約語−下位キーワード関連度ｘ_{２、３、４}を獲得することもできる。また、（ｘ_２、４×ｙ_３、４）を調整予約語−下位キーワード関連度ｘ_{２、３、４}として活用する方法及び（ｘ_２、４×ｙ_３、４）にその他の要因に基づいた補正を加えて調整予約語−下位キーワード関連度ｘ_{２、３、４}として活用する方法のいずれにも活用することができる。

段階１５２０で、制御部３２０は調整予約語−下位キーワード関連度ｘ_{２、３、ｆ}の累積値を用いて予約語Ｃ_２及び代表属性キーワードｋ_３間の基本予約語−キーワード関連度を設定することができる。すなわち、予約語Ｃ_２及び代表属性キーワードｋ_３間の基本予約語−キーワード関連度は下記数式４となり得る。

すなわち、下位キーワードＢ３_１〜Ｂ３_５０に対して予約語Ｃ_２との基本予約語−下位キーワード関連度ｘ_２、ｆを求めた後、それぞれに対して該当下位キーワードに対する関連加重値ｙ_３、ｆを反映してｘ_{２、３、ｆ}を求め、ｘ_{２、３、ｆ}を累積して予約語Ｃ_２及び代表属性キーワードｋ_３間の基本予約語−キーワード関連度を求めることができる。他の実施例によると、予約語Ｃ_２及び代表属性キーワードｋ_３間の基本予約語−キーワード関連度は数式４にその他の要因による補正を加えた値となり得る。他の実施例によると、予約語Ｃ_２及び代表属性キーワードｋ_３間の基本予約語−キーワード関連度は数式４と正の相関関係を有する値となり得る。ここでは、単一代表属性キーワードに連結されている下位キーワードが５０個であると仮定したが、代表属性キーワードに連結されている下位キーワードの個数が変われば、式でｆの累積範囲が５０ではない他の値となり得る。

図１６は本明細書の他の実施例による段階１３４０の詳細フローチャートである。図１６の段階１５１０、段階１５２０の過程は図１５を参照して上述した過程と同一であるので繰り返さない。

図１６を参照すると、段階１５３０で、制御部３２０は特定の予約語に対応する代表キーワードのうち前記予約語と前記対応する代表キーワード対の基本予約語−キーワード関連度が基準基本予約語−キーワード関連度以下である代表キーワードに対する基本予約語−キーワード関連度を削除することができる。特定の予約語に対応する代表キーワードは前記特定の予約語との関係で基本予約語−キーワード関連度が設定されているキーワードを示す。基準基本予約語−キーワード関連度は前もって設定されていることができる。他の実施例によると、基準基本予約語−キーワード関連度は特定の予約語に対応する基本予約語−キーワード関連度の平均値を用いて設定するとか特定の予約語に対応する基本予約語−キーワード関連度を大きさ順に配列したとき、特定順位の基本予約語−キーワード関連度を用いて設定することができる。その他に特定の予約語に対応する基本予約語−キーワード関連度と正の相関関係を有する特定値が基準基本予約語−キーワード関連度となり得る。基準基本予約語−キーワード関連度は予約語によって他に設定することもでき、全ての予約語に対して同一に設定することもできる。基本予約語−キーワード関連度が削除されることは予約語と代表キーワード間の関連度がないものに設定される。制御部は関連度を０に設定することもでき、基本予約語−キーワード関連度を示すリスト（アレイ、その他の資料構造に取り替えられることができる）で前記予約語と前記対応する代表キーワード対の基本予約語−キーワード関連度についての情報を削除する方式で基本予約語−キーワード関連度を削除することもできる。その他の基本予約語−キーワード関連度が削除されたこと（又は連関関係が削除されたこと）を知らせる情報を付け加える方式を使うこともできる。

段階１５３０の過程を経れば、比較的微細な関連度を有する基本予約語−キーワード関連度が削除されて（すなわち、関連度がないものに設定される）あまりにも複雑な演算を行うとか使用者／管理者に実質的に意味がない連関関係が表示されないようにすることができる。

図１７は本明細書のさらに他の実施例による段階１３４０の詳細フローチャートである。

図１７の段階１５１０、段階１５２０の過程は図１５を参照して上述した過程と同一であるのでその説明を繰り返さない。図１７の段階１５３０の過程は図１６を参照して上述した過程と同一であるのでその説明を繰り返さない。

段階１５４０で、制御部３２０は削除されずに残っている基本予約語−キーワード関連度をノーマライズすることができる。例えば、特定の代表属性キーワードに連結されて保存された基本予約語−キーワード関連度の平均値を特定範囲に含まれるようにするために、特定の代表属性キーワードに連結されて保存された基本予約語−キーワード関連度に一定の計数を掛けて上昇させるとか減少させることができる。他の例を挙げれば、特定の代表属性キーワードに連結されて保存された基本予約語−キーワード関連度の総和が特定範囲に含まれるようにするために、特定の代表属性キーワードに連結されて保存された基本予約語−キーワード関連度に一定の計数を掛けて上昇させるとか減少させることができる。すなわち、どの特定の代表属性キーワードに高い値の基本予約語−キーワード関連度が集中してどの予約語を選択しても該当特定の代表属性キーワードのみが推薦／使用されるとか特定の代表属性キーワードがほぼ使われない場合を防止するために適当な調整を行うことができる。

他の実施例によると、段階１５４０で、制御部３２０は基本予約語−キーワード関連度に一定の計数を掛ける代わりに、一定の計数を加えるとか、ログ、二乗などの演算を結合してノーマライズを行うこともできる。さらに他の実施例によると、特定の基準値以上の基本予約語−キーワード関連度のみを一部減少させるとか特定の基準値以下の基本予約語−キーワード関連度のみを一部上昇させる方式でノーマライズを行うこともできる。

さらに他の実施例によると、段階１５４０で、制御部３２０は特定の予約語に連結されて保存された基本予約語−キーワード関連度の平均値（又は総和）を特定範囲に含まれるようにノーマライズを行うこともできる。

図１７の過程において段階１５３０を省略し、基本予約語−キーワード関連度ノーマライズ過程を行う変形例も可能である。

段階１３５０で、通信部３１０が端末２００から受信予約語を受信して獲得し、受信予約語を制御部３２０に伝達する。

受信予約語は端末２００が検索使用者から受信した予約語である。端末２００は音声入力を電気的信号（音声信号）に変換して検索装置３００に伝達することができる。検索装置３００の制御部３２０は音声信号を分析してテキストに変換し、変換されたテキストを予約語にマッチさせることができる。制御部３２０はまた音声信号を分析して音声のイントネーション又は高低、速さ、呼吸状態などを分析して情況情報として活用することもできる。

他の実施例によると、端末２００は音声入力をテキストに変換し、変換されたテキストを検索装置３００に伝達することができる。端末２００は受信した音声入力のイントネーション又は高低、速さ、呼吸状態などを分析して分析情報を検索装置３００に伝達することができる。検索装置３００は分析情報を一種の情況情報として活用することもできる。

段階１３６０で、制御部３２０は客体キーワード関連度及び基本予約語−キーワード関連度を用いて前記受信予約語と各客体項目対に対応する予約語−客体関連度を獲得する。段階１３６０の過程は図９の段階９４０の方式又は図１２の方式によって行うことができる。同一内容の説明は省略する。

段階１３７０で、制御部３２０は受信予約語に対応する予約語−客体関連度によって客体項目を提供することができる。段階１３７０の過程は段階９５０の過程と同一の方式で行うことができる。同一説明は省略する。

図１４は本明細書のさらに他の実施例による情報提供過程のフローチャートである。

図１４の段階１３１０、１３２０、１３３０、１３４０、１３５０、１３６０、１３７０は図１３の段階１３１０、１３２０、１３３０、１３４０、１３５０、１３６０、１３７０と同一であるので、同一説明は繰り返さない。

図１４に付け加わった段階１３３３は代表属性キーワードと下位キーワードが決定された後にどの時点にも行うことができる。例えば、段階１３３３は段階１３３０と同時に／並行して行うこともでき、段階１３３３の過程を段階１３３０中に行うこともできる。

段階１３３３で、制御部３２０は代表属性キーワードと下位キーワード間の関連加重値を保存する。関連加重値が設定される過程を段階１３３０で行わなかった場合、図５の段階５３０の過程と同一又は類似の過程によって代表属性キーワードと下位キーワード間の関連加重値を設定することができる。他の実施例によると、制御部３２０は段階１３３０で設定された関連加重値を呼んで来る方式で代表属性キーワードと下位キーワード間の関連加重値を保存することもできる。

段階１３３７で、制御部３２０は下位キーワードと予約語間の基本予約語−下位キーワード関連度を獲得する。

制御部３２０は、例えば下位キーワードが予約語と同一又は類似の文脈に登場する頻度を考慮して予約語と下位キーワード間の関連度を判断することができる。例えば、特定の文章でキーワードＡの周辺に登場する単語は他の文書でもキーワードＡに関連した単語の周辺に登場することがあると思われる。

“思い切って旅行を行ったが７月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
“思い切って旅行を行ったが７月であるから天気があまりにもじめじめして苦労した。”
前記二つの文章を調べると、同じ文脈で“暑くて”という単語が“じめじめして”という単語に取り替えられた。制御部３２０は“暑い”と“じめじめする”が互いに関連の単語であることを類推することができる。

“思い切って旅行を行ったが７月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
“思い切ってお休みに行ったが７月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
同様に、制御部３２０は前記二つの文章で“旅行”と“お休み”が関連の単語であることを類推することができる。

“思い切って旅行を行ったが７月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
“思い切って旅行を行ったが８月であるから天気があまりにも暑くて苦労した。”
同様に、制御部３２０は前記二つの文章で“７月”と“８月”が関連の単語であることを類推することができる。

制御部３２０は、以前に収集された文書で“暑い”と“じめじめする”が互いに関連の単語であり、“７月”と“８月”が互いに関連の単語であり、“旅行”と“お休み”が互いに関連の単語であることを保存しておくことができる。その後、下記のような文章を収集すると仮定する。

“思い切ってお休みに行ったが７月であるから天気があまりにもじめじめして苦労した。”
“思い切って旅行を行ったが８月であるから天気があまりにも暑くて大変であった。”
二つの文章が同一文脈ではないが、“暑い”と“じめじめする”が互いに関連の単語であり、“７月”と“８月”が互いに関連の単語であり、“旅行”と“お休み”が互いに関連の単語であることを知っていれば、制御部３２０は前記文章で“苦労した”と“大変であった”も関連の単語であることを学習することができるであろう。

同一／類似の文脈に登場する頻度が高いキーワード対は互いに関連度が高いものであると判断することができる。また、二つのキーワードが登場する文脈の類似度が高いほど二つのキーワード間の関連度が高いと判断することができる。制御部３２０は、収集される文書を用いて学習を進めてキーワード間の関連度を設定し、設定されたキーワード間の関連度と文章の文脈を用いて該当文章に登場するキーワードの関連度を設定する式でキーワード間の関連度判断の正確性を高めることができる。

これと類似した学習方式として、ＮＮＬＭ（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ）、ＲＮＮＬＭ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｍｏｄｅｌ）、ｗｏｒｄ２ｖｅｃ、スキップグラム（ｓｋｉｐｇｒａｍ）及びＣＢＯＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｂａｇ−ｏｆ−Ｗｏｒｄｓ）方式が知られている。特に、ｗｏｒｄ２ｖｅｃを用いる場合、ｗｏｒｄ２ｖｅｃは文書を用いて学習して各キーワードをベクターに対応させ、二つのキーワード間の類似度は二つのベクターのコサイン類似度計算によって把握することができる。

図２０は本明細書の一実施例による用語階層を示した図である。

図１３又は図１４の過程を完了すれば、予約語（Ｃ_１〜Ｃ_ｑ）と代表属性キーワード（ｋ_１〜ｋ_ｎ）、及び下位キーワード（ＢＸ_１〜ＢＸ_５０）間の階層関係が設定される。

予約語と代表属性キーワード間には基本予約語−キーワード関連度が設定され、代表属性キーワードと下位キーワード間には関連加重値が設定される。制御部３２０はこのような階層関係を用いて予約語によって適当な客体を推薦するとか新しい予約語候補を選定するなどの動作を行うことができる。また、図２０の階層関係は新しい資料が反映されて図１３及び図１４のような過程を繰り返しながら学習によって階層関係が修正されるとか補完されることができる。

この時、処理フローチャートの各ブロックとフローチャートの組合せはコンピュータプログラムインストラクションによって行うことができることを理解することができる。このコンピュータプログラムインストラクションは汎用コンピュータ、特殊用コンピュータ又はその他のプログラム可能なデータプロセッシング装備のプロセッサに搭載されることができるので、コンピュータ又はその他のプログラム可能なデータプロセッシング装備のプロセッサによって行われるそのインストラクションがフローチャートブロック（等）で説明した機能を行う手段を生成することになる。これらのコンピュータプログラムインストラクションは、特定の方式で機能を具現するために、コンピュータ又はその他のプログラム可能なデータプロセッシング装備を指向することができるコンピュータ利用可能又はコンピュータ可読のメモリに保存されることもできるので、そのコンピュータ利用可能又はコンピュータ可読のメモリに保存されたインストラクションはフローチャートブロック（等）で説明した機能を行うインストラクション手段を内包する品目を生産することも可能である。コンピュータプログラムインストラクションはコンピュータ又はその他のプログラム可能なデータプロセッシング装備上に搭載されることもできるので、コンピュータ又はその他のプログラム可能なデータプロセッシング装備上で一連の動作段階を行ってコンピュータで実行されるプロセスを生成してコンピュータ又はその他のプログラム可能なデータプロセッシング装備を実行するインストラクションはフローチャートブロック（等）で説明した機能をするための段階を提供することも可能である。

また、各ブロックは特定の論理的機能（等）を行うための一つ以上の実行可能なインストラクションを含むモジュール、セグメント又はコードの一部を示すことができる。また、幾つかの代替実行例においては、ブロックで言及した機能がブロック順を外れて発生することも可能であることに注目しなければならない。例えば、相次いで示されている二つのブロックは実に実質的に同時に行われることもでき、あるいはそのブロックが時々当該機能によって逆順に行われることも可能である。

この時、本実施例で使われる‘〜部’という用語はソフトウェア又はＦＰＧＡ又はＡＳＩＣのようなハードウェア構成要素を意味し、‘〜部’はある役目をする。しかし、‘〜部’はソフトウェア又はハードウェアに限定される意味ではない。‘〜部’はアドレッシングすることができる記憶媒体に組み込まれるように構成されることもでき、一つ又はそれ以上のプロセッサを再生させるように構成されることもできる。したがって、一例として‘〜部’はソフトウェア構成要素、客体指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素及びタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバー、ファームウエア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ、及び変数を含む。構成要素と‘〜部’内で提供される機能はもっと小さい数の構成要素及び‘〜部’に結合されるとか追加的な構成要素と‘〜部’にさらに分離されることができる。それだけでなく、構成要素及び‘〜部’はデバイス又は保安マルチメディアカード内の一つ又はそれ以上のＣＰＵを再生させるように具現されることもできる。

本明細書が属する技術分野の通常の知識を有する者は本明細書がその技術的思想又は必須な特徴を変更しなくても他の具体的な形態に実施可能であることを理解することができる。したがって、以上で記述した実施例は全ての面で例示的なもので限定的なものではないと理解しなければならない。本明細書の範囲は前記詳細な説明よりは後述する特許請求範囲によって決められ、特許請求範囲の意味及び範囲そしてその均等概念から導出される全ての変更又は変形の形態が本明細書の範囲に含まれるものであると解釈されなければならない。

一方、本明細書及び図面には本明細書の好適な実施例について開示した。ここで、たとえ特定の用語を使ったが、これはただ本明細書の記述内容を易しく説明して発明の理解を助けるための一般的な意味で使ったもので、本明細書の範囲を限定しようとするものではない。これに開示した実施例の外にも本明細書の技術的思想を基にする他の変形例が実施可能であるというのは本明細書が属する技術分野で通常の知識を有する者に明らかである。

１５０ 通信網
２００ 端末
２１０ 入力部
２２０ 表示部
２３０ 通信部
２４０ 格納部
２５０ 制御部
３００ 情報検索装置
３１０ 通信部
３２０ 制御部
３３０ 格納部
４００ 使用者

Claims (12)

1. 属性言語を利用した検索装置のコンピュータを含む制御部の制御により通信を介して情報を検索する方法であって,
   第１集合文書から代表属性キーワード候補集合を抽出する第１段階、
   第２集合文書から前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワードに関連した二つ以上の下位キーワードを抽出する第２段階、
   前記第２集合文書から前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワードと下位キーワード対に対応する関連加重値を判断する第３段階、
   前記第１集合文書から客体項目と下位キーワード間の下位関連度を判断する第４段階、
   前記下位関連度及び前記関連加重値を用いて前記客体項目と前記各代表属性キーワード間の代表関連度を判断する第５段階、及び
   前記代表属性キーワードに関連した検索要請を受信すれば、前記代表関連度に基づいて検索結果項目を提供する第６段階、
   を含み、
   前記第４段階は、前記客体項目に係る文書において登場した前記下位キーワードの登場頻度と登場距離とに応じて前記下位関連度を判断する段階を
   含む,
   属性言語を用いた検索方法。
2. 前記第２段階は、
   前記第２集合文書の少なくとも一部を分析して、前記各代表属性キーワードと最も関連度が高い下位キーワードを所定の個数だけ抽出する第２−１段階を含み、
   前記第３段階は、
   前記第２集合文書の少なくとも一部を分析して前記下位キーワード間の相互関連度を判断する第３−１段階；及び
   前記下位キーワード間の相互関連度に基づいて各代表属性キーワードと下位キーワード間の関連加重値を判断する第３−２段階を含む、
   請求項１に記載の属性言語を用いた検索方法。
3. 前記第２−１段階は、
   下位キーワードが代表属性キーワードと同一又は類似の文脈に登場する頻度を考慮して代表属性キーワード及び下位キーワード間の関連度を判断する段階を含む、
   請求項２に記載の属性言語を用いた検索方法。
4. 前記第３−１段階は、
   二つの下位キーワードが同じ文書に一緒に登場する頻度を用いて二つの下位キーワード間の相互関連度を判断する段階を含み、
   前記第３−２段階は、
   各代表属性キーワードに相応する下位キーワード集合に対し、前記下位キーワード集合内の特定の下位キーワードと前記下位キーワード集合内の他の下位キーワード間の相互関連度と前記特定の下位キーワード及び前記代表属性キーワード間の関連加重値が正の相関関係を有するように前記特定の下位キーワード及び前記代表属性キーワード間の関連加重値を設定する段階を含む、
   請求項２に記載の属性言語を用いた検索方法。
5. 前記第１段階は、
   客体キーワードを検索量又は収集量によって人気客体キーワード及び不人気客体キーワードに区分する段階；
   分野キーワードを検索量又は収集量によって人気分野キーワード及び不人気分野キーワードに区分する段階；
   前記人気分野キーワード又は前記人気客体キーワードと同一の文書に登場するキーワードを第１属性キーワード候補集合と設定する段階；
   前記不人気分野キーワード又は前記不人気客体キーワードと同一の文書に登場するキーワードを第２属性キーワード候補集合と設定する段階；及び
   前記第１属性キーワード候補集合及び前記第２属性キーワード候補集合に共に属するキーワードを前記代表属性キーワード候補集合と設定する段階を含む、
   請求項１に記載の属性言語を用いた検索方法。
6. 前記第２段階後、
   前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワードに関連した下位キーワードが感情言語に相当するかを判断する段階；及び
   関連の下位キーワードの感情言語の比重又は感情言語の数字が大きい順に所定の個数だけの代表属性キーワードを前記代表属性キーワード候補集合内に残し、残りは前記代表属性キーワード候補集合から除去する段階を含む、
   請求項１に記載の属性言語を用いた検索方法。
7. 請求項１に記載の属性言語を用いた検索方法の実施に使用されるもので、コンピュータを含む制御部の制御により通信部を介して情報を検索する検索装置であって、
   前記制御部は、
   第１集合文書から代表属性キーワード候補集合を抽出し、第２集合文書から前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワードに関連した二つ以上の下位キーワードを抽出し、前記第２集合文書から前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワード及び下位キーワード対に対応する関連加重値を判断し、前記第１集合文書から客体項目及び下位キーワード間の下位関連度を判断し、前記下位関連度及び前記関連加重値を用いて前記客体項目及び前記各代表属性キーワード間の代表関連度を判断するものであり、
   前記通信部は、
   前記代表属性キーワードに関連した検索要請を受信すれば、前記制御部は客体項目と前記代表属性キーワードとの代表関連度に基づいて検索結果項目を提供して, 客体項目のような文書によく登場した下位キーワードの登場頻度と登場距離に応じて 客体項目-下位関連度を判断するものである、
   属性言語を用いた検索装置。
8. 前記制御部は、前記第２集合文書の少なくとも一部を分析し、各代表属性キーワードと最も関連度が高い下位キーワードを所定の個数だけ抽出して、第２集合文書から前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワードに関連した二つ以上の下位キーワードを抽出し、
   前記制御部は、前記第２集合文書の少なくとも一部を分析して前記下位キーワード間の相互関連度を判断し、前記下位キーワード間の相互関連度に基づいて各代表属性キーワードと下位キーワード間の関連加重値を判断して、前記第２集合文書から前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワードと下位キーワード対に対応する関連加重値を判断する、
   請求項７に記載の属性言語を用いた検索装置。
9. 前記制御部は、下位キーワードが代表属性キーワードと同一又は類似の文脈に登場する頻度を考慮して代表属性キーワードと下位キーワード間の関連度を判断する、
   請求項８に記載の属性言語を用いた検索装置。
10. 前記制御部は、二つの下位キーワードが同じ文書に一緒に登場する頻度を用いて二つの下位キーワード間の相互関連度を判断し、
    前記制御部は、各代表属性キーワードに相応する下位キーワード集合に対し、前記下位キーワード集合内の特定の下位キーワードと前記下位キーワード集合内の他の下位キーワード間の相互関連度と前記特定の下位キーワードと前記代表属性キーワード間の関連加重値が正の相関関係を有するように前記特定の下位キーワードと前記代表属性キーワード間の関連加重値を設定する、
    請求項８に記載の属性言語を用いた検索装置。
11. 前記制御部は、
    客体キーワードを検索量又は収集量によって人気客体キーワード及び不人気客体キーワードに区分し、
    分野キーワードを検索量又は収集量によって人気分野キーワード及び不人気分野キーワードに区分し、
    前記人気分野キーワード又は前記人気客体キーワードと同一の文書に登場するキーワードを第１属性キーワード候補集合と設定し、
    前記不人気分野キーワード又は前記不人気客体キーワードと同一の文書に登場するキーワードを第２属性キーワード候補集合と設定し、
    前記第１属性キーワード候補集合及び前記第２属性キーワード候補集合に共に属するキーワードを前記代表属性キーワード候補集合と設定して第１集合文書から代表属性キーワード候補集合を抽出する、
    請求項７に記載の属性言語を用いた検索装置。
12. 前記制御部が第２集合文書から前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワードに関連した二つ以上の下位キーワードを抽出した後、
    前記制御部は、前記代表属性キーワード候補集合内の各代表属性キーワードに関連した下位キーワードが感情言語に相当するかを判断し、関連の下位キーワードの感情言語の比重又は感情言語数字が大きい順に所定の個数だけの代表属性キーワードを前記代表属性キーワード候補集合内に残し、残りは前記代表属性キーワード候補集合から除去する、
    請求項７に記載の属性言語を用いた検索装置。

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