JP7492488B2 - 提供装置、提供方法及び提供プログラム - Google Patents

Description

本発明は、提供装置、提供方法及び提供プログラムに関する。

従来、様々な情報を利用者に提供する情報提供技術が知られており、このような情報提供技術では、利用者が入力した検索クエリに基づいて利用者に情報を提供するにあたって、利用者の検索意図を解析する試みが行われている。例えば、特許文献１に記載された意図抽出装置では、検索クエリに基づいて共起クエリのグループを複数取得し、共起クエリの複数のグループから異なるグループ間で共通する共起クエリを共通クエリとして抽出することにより、検索クエリで直接表現されていない検索意図の抽出を行っている。

特許第５２５６２７３号公報

ここで、利用者が入力した検索クエリを入力することにより任意の情報を得ようとする場合において、利用者が必要としている情報が予め特性されていないときには、利用者に対してはより多くの情報を提供するのが好ましいことがある。このように、検索クエリに基づいて利用者に対して多くの情報を提供する際には、検索クエリに関連する情報をより多く抽出して提供するのが好ましく、例えば、検索クエリに対する直接的な情報の他に、検索クエリに対して間接的に関連する情報も提供することにより、利用者の利便性が高まることがある。しかし、検索クエリに基づいて、検索クエリに対して間接的に関連する情報を抽出するのは困難なものとなっており、検索クエリに基づいてより多くの情報を提供するという観点で、改良の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、検索クエリに関連する情報をより多く提供することのできる提供装置、提供方法及び提供プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る提供装置は、利用者が入力した検索クエリに対して共起関係が強い情報を抽出する共起情報抽出部と、ナレッジデータベース上における前記検索クエリに関連する情報を抽出する関連情報抽出部と、前記共起情報抽出部で抽出した情報と前記関連情報抽出部で抽出した情報とを結合し、提供する複数の情報を抽出する結合部と、前記結合部で抽出した複数の情報を前記利用者に提供する提供部と、を有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、検索クエリに関連する情報をより多く提供することのできるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係るナレッジデータベースに記憶されるナレッジグラフの概念を示す模式図である。 図３は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図５は、実施形態に係る提供装置の構成例を示す図である。 図６は、実施形態に係る検索情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る共起情報記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る共起情報記憶部の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係る提供処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、実施形態に係る提供処理の手順を示す概念図である。 図１１は、提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る提供装置、提供方法及び提供プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る提供装置、提供方法及び提供プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理の一例〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、実施形態に係る情報処理が提供装置１００により実行される例を示す。なお、提供装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリに基づいて、利用者Ｕに対して適宜情報を提供する情報処理装置になっている。

図１では、利用者Ｕが入力した検索クエリに対して共起関係の強い情報と、ナレッジデータベース上における検索クエリに関連する情報とに基づいて、利用者Ｕに対して情報を提供する場合を示す。以下、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例を説明する。

提供装置１００は、利用者Ｕから検索クエリを受け付ける（ステップＳ１０１）。提供装置１００は、例えば、利用者Ｕが利用する情報処理装置である端末装置１０に対して検索クエリが入力された際に、検索クエリが端末装置１０から提供装置１００に送信されることにより、検索クエリを受信する。

検索クエリを受信した提供装置１００は、検索クエリに対する共起関係が強い情報を抽出する（ステップＳ１０２）。提供装置１００は、多くの利用者から検索クエリを受け付け、検索クエリに応じた情報を利用者に対して提供することが可能になっているが、提供装置１００は、利用者が入力した検索クエリを継続して取得する。これにより、提供装置１００は、利用者が検索クエリを入力する際における共起についての情報を取得することが可能になっている。

例えば、提供装置１００は、利用者が入力した検索クエリを提供装置１００で取得する際に、検索クエリに名詞や形容詞等の検索の意図を示すキーワードが複数含まれる場合には、同じ検索クエリで入力された複数のキーワードについての情報も取得する。その際に、同じ検索クエリで入力される頻度が高いキーワード同士は、提供装置１００は、これらのキーワード同士は共起関係が強いキーワードとして記憶する。

検索クエリと共に共起に関する情報も記憶する提供装置１００は、検索クエリを受信した場合には、受信した検索クエリに含まれるキーワードに対して共起関係が強いキーワードに関する情報を、提供装置１００で記憶している共起に関する情報から抽出する。その際に、提供装置１００は、検索クエリに含まれるキーワードに対する共起関係の強さの情報と共に、共起関係が強いキーワードを複数抽出する。

また、検索クエリを受信した提供装置１００は、ナレッジデータベース１２３上における検索クエリに関連する情報を抽出する（ステップＳ１０３）。図２は、ナレッジデータベース１２３に記憶されているナレッジグラフＧの概念を示す模式図である。ナレッジデータベース１２３には、検索クエリに対して提供する情報を含む様々な情報が、ナレッジグラフＧの形で記憶されている。ナレッジグラフＧは、ナレッジデータベース１２３で記憶する情報を、それぞれの情報における実体的な内容や属性に基づいて、情報間の関連性を示して構築されたモデルになっている。ナレッジグラフＧは、例えば、図２に示すように、映画Ａに関して構築されたナレッジグラフＧでは、映画Ａの次回作である映画Ａ２が直接的に関連付けられたり、映画Ａの制作会社やジャンル等の属性に基づいて、映画Ａに関連する映画作品として映画Ｂ、Ｃ、Ｄが間接的に関連付けられたりする。

提供装置１００は、受信した検索クエリに含まれるキーワードをナレッジデータベース１２３に記憶されているナレッジグラフＧに照らし合わせ、ナレッジグラフＧを構築する情報を抽出することにより、ナレッジデータベース１２３上における検索クエリに関連する情報を複数抽出する。

さらに、提供装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリに対する共起関係に基づいて抽出した、検索クエリと共起関係が強い情報と、ナレッジデータベース１２３上のナレッジグラフＧより抽出した、検索クエリに関連する情報とを結合する（ステップＳ１０４）。例えば、提供装置１００は、検索クエリと共起関係が強い情報と、ナレッジデータベース１２３上のナレッジグラフＧより抽出した、検索クエリに関連する情報とを結合し、複数の情報を包含する１つの結合データにする。その際に、提供装置１００は、ナレッジグラフＧより抽出した検索クエリに関連する情報と、検索クエリと共起関係が強い情報とで、共通のものが複数ある場合は、共通する複数の情報に対して、検索クエリに対する共起関係に基づいてランク付けを行い、共起関係が強いものほど順位を高くする。これらにより、提供装置１００は、異なる手法で抽出した情報同士を結合した情報を、複数抽出する。

結合した情報を複数抽出した提供装置１００は、抽出した複数の情報を利用者Ｕに提供する（ステップＳ１０５）。提供装置１００は、例えば、利用者Ｕが検索クエリを入力した端末装置１０に対して、抽出した複数の情報を送信し、これらの情報を端末装置１０に表示させる。提供装置１００は、例えば、端末装置１０に対して検索クエリによる検索結果を表示させると共に、検索結果を表示する画面に対して、検索クエリに関連する情報を表示するナレッジパネルと呼ばれる画面を表示させ、ナレッジパネルに、提供装置１００で抽出した複数の情報を表示させる。これにより、検索クエリに基づく情報を、利用者Ｕに提供する。

〔情報処理システムの構成〕
図３に示す提供システム１について説明する。図３に示すように、提供システム１は、端末装置１０と、提供装置１００とが含まれる。端末装置１０と、提供装置１００とは所定の通信網（ネットワークＮ）を介して、有線または無線により通信可能に接続される。図３は、実施形態に係る提供システムの構成例を示す図である。なお、図３に示した提供システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の提供装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、利用者によって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、実施形態における処理を実現可能であれば、どのような装置であってもよい。また、端末装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の装置であってもよい。図１に示す例においては、端末装置１０がスマートフォンである場合を示す。

提供装置１００は、検索クエリに基づいて、利用者が望む情報を端末装置１０を介して利用者に提供するために用いられる。提供装置１００は、例えば、ＰＣ、ＷＳ（Work Station）等の情報処理装置であり、端末装置１０からネットワークＮを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。

〔２．端末装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図４は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図４に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、入力部１２と、出力部１３と、制御部１４とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１は、所定のネットワークＮと有線または無線で接続され、所定のネットワークＮを介して、提供装置１００との間で情報の送受信を行う。

（入力部１２）
入力部１２は、利用者からの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチパネル機能により表示面を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１２は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１３）
出力部１３は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。また、出力部１３は、提供装置１００から送信された情報を出力する。例えば、出力部１３は、利用者が入力した検索クエリに対応する情報を出力する。

（制御部１４）
制御部１４は、例えば、コントローラ（controller）であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random Access Memory)を作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、端末装置１０にインストールされたアプリケーションのプログラムが含まれる。例えば、この各種プログラムには、提供装置１００から送信された情報を表示するアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図４に示すように、制御部１４は、送信部１４１と、受信部１４２とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。

（送信部１４１）
送信部１４１は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。送信部１４１は、外部の情報処理装置へ各種情報を送信する。例えば、送信部１４１は、提供装置１００等の他の情報処理装置へ各種情報を送信する。送信部１４１は、所定の記憶部に記憶された情報を送信する。例えば、送信部１４１は、利用者が入力した検索クエリに関する情報を送信する。例えば、送信部１４１は、利用者が検索に用いた検索クエリのログ情報を送信する。

（受信部１４２）
受信部１４２は、各種情報を受信する。受信部１４２は、外部の情報処理装置から各種情報を受信する。受信部１４２は、提供装置１００等の他の情報処理装置から各種情報を受信する。例えば、受信部１４２は、利用者が入力した検索クエリに対応する情報を受信する。

〔３．提供装置の構成〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る提供装置１００の構成について説明する。図５は、実施形態に係る提供装置１００の構成例を示す図である。図５に示すように、提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、提供装置１００は、提供装置１００の管理者から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図５に示すように、記憶部１２０は、検索情報記憶部１２１と、共起情報記憶部１２２と、ナレッジデータベース１２３とを有する。

検索情報記憶部１２１は、利用者が検索に用いた検索クエリのログ情報を記憶する。ここで、図６に、実施形態に係る検索情報記憶部１２１の一例を示す。図６に示すように、検索情報記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「検索ＩＤ」、「検索クエリ」、「キーワード」といった項目を有する。

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「検索ＩＤ」は、利用者が行った検索を識別するための識別情報を示す。「検索クエリ」は、利用者が検索に用いた検索クエリを示す。図６に示す例では、「検索クエリ」に「クエリ＃１１」や「クエリ＃１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、コンテンツデータが格納される。例えば、「検索クエリ」には、「映画名」や「俳優名」といった特定ワード（キーワード）が記憶される。このように検索情報記憶部１２１で記憶される検索クエリのログ情報は、時系列で記憶される。このため、検索情報記憶部１２１には、利用者が検索クエリを用いて検索した時間（日時や時刻や時間帯など）に関する情報が記憶されてもよい。

共起情報記憶部１２２は、検索クエリに含まれるキーワード同士の共起の情報を記憶する。図７、図８に、実施形態に係る共起情報記憶部１２２の一例を示す。検索クエリにより検索を行った場合、検索クエリの直接的な情報の他に、検索クエリのキーワードに関連する情報も抽出され、抽出されたこれらの情報は、利用者が使用する端末装置等に表示される。共起情報記憶部１２２は、図７に示すように、検索クエリによって検索されて端末装置等に表示される情報が、不特定多数の利用者によって当該検索クエリで検索されることにより表示された１日あたりの回数と、当該表示情報に含まれる、検索クエリのキーワードに関連するキーワードとを、検索クエリのキーワードごとに記憶する。

さらに、共起情報記憶部１２２は、図８に示すように、検索クエリのキーワードの共起に関する情報を記憶する。検索クエリのキーワードの共起に関する情報は、検索クエリで検索されることによって表示される表示情報の表示回数に応じて決められ、即ち、検索クエリで検索されることにより抽出された表示情報の回数に応じて決められる。具体的には、検索クエリで検索されることによって表示される表示情報の表示回数が多くなるに従って、当該表示情報のキーワードは、検索クエリのキーワードとの共起関係が強いものとして示される。これらのキーワード同士の共起は、共起関係が強くなるに従って値が大きくなる数値によって示され、共起情報記憶部１２２に記憶される。例えば、図８に示す例では、検索クエリのキーワードが“映画Ａ”の場合は、キーワードに“制作会社ａ”が含まれる情報が表示される頻度よりも、キーワードに“映画Ｂ”が含まれる情報が表示される頻度の方が高いことを示している。

共起情報記憶部１２２に記憶されるキーワードの共起関係の情報は、例えば、本日から１週間前まで等の所定の期間における、共起関係の情報が記憶される。つまり、検索クエリを用いた検索は継続的に行われるが、検索クエリに含まれるキーワードの共起に関する情報は、無制限に過去の検索クエリに含まれるキーワードの共起関係を記憶するのではなく、本日から１週間前まで等の比較的短い期間の検索クエリに含まれるキーワードの共起関係について記憶する。なお、検索クエリに含まれるキーワードの共起関係を求める期間は、１週間以外でもよく、任意の期間で設定してよい。また、検索クエリに含まれるキーワードの共起関係を求める期間は、キーワードのジャンル等の内容に応じて、異なる期間で設定してもよい。

ナレッジデータベース１２３は、各種の知識が体系化、組織化された状態で登録されている。例えば、ナレッジデータベース１２３には、登録される要素であるエンティティと、エンティティ間の関係性を示す情報（以下、「関係情報」と記載する。）とが登録されている。エンティティは、実世界における人物、物体、建築物等の主語となりうる各種の物、職業や国籍等といった属性、各種の状態や事象等、世の中における各種の物事に対応する情報である。また、関係情報は、２つのエンティティ間の関係性を示す情報である。

ナレッジデータベース１２３では、エンティティが、例えば、図２に示すようなナレッジグラフＧの形態で記憶されている。ナレッジグラフＧは、２つのエンティティとエンティティ間の関係性を示す関係情報とからなるトリプルと呼ばれる情報が登録されることにより、各種の知識が体系化されたものになっている。換言すると、ナレッジグラフＧにおいては、主語（Ｓ）となるエンティティと、目的語（Ｏ）となるエンティティと、述語（Ｐ）となる関係情報とからなるトリプルによって、様々な知識が体系的に表されている。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、提供装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図５に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、共起情報抽出部１３２と、関連情報抽出部１３３と、結合部１３４と、生成部１３５と、受付部１３６と、検索部１３７と、提供部１３８とを有し、以下に説明する情報処理の作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図５に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。取得部１３１は、端末装置１０等の他の情報処理装置から各種情報を取得する。

取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３から各種情報を取得する。

取得部１３１は、取得した各種情報を記憶部１２０に格納する。取得部１３１は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に各種情報を格納する。

取得部１３１は、利用者が検索に用いた検索クエリのログ情報を取得する。取得部１３１は、利用者が過去に検索に用いた検索クエリのログ情報を取得する。取得部１３１は、利用者が予め定められた所定の期間内に検索に用いた検索クエリのログ情報を取得する。取得部１３１は、利用者が新たに入力した検索クエリに関する情報を取得する。

取得部１３１は、利用者が検索に用いた検索クエリに含まれるキーワードを取得する。取得部１３１は、検索クエリによって検索することにより抽出された情報に含まれるキーワードを取得する。取得部１３１は、検索クエリによって検索することにより抽出される情報が端末装置等に表示される回数、即ち、検索クエリを用いて検索した際に当該情報が表示される頻度を取得する。取得部１３１は、検索クエリによって検索することにより抽出される情報が端末装置等に表示される回数に応じて、当該表示情報に含まれるキーワードと、検索クエリに含まれるキーワードとの共起関係を取得する。取得部１３１は、取得したキーワード同士の共起関係を、キーワードと共に格納する。

（共起情報抽出部１３２）
共起情報抽出部１３２は、各種情報を抽出する。例えば、共起情報抽出部１３２は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を抽出する。共起情報抽出部１３２は、端末装置１０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を抽出する。共起情報抽出部１３２は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に記憶された情報に基づいて、各種情報を抽出する。

共起情報抽出部１３２は、抽出した各種情報を記憶部１２０に格納する。共起情報抽出部１３２は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に各種情報を格納する。

共起情報抽出部１３２は、利用者が入力した検索クエリに対して、共起関係が強い情報を抽出する。共起情報抽出部１３２は、例えば、利用者が端末装置１０に対して入力した検索クエリに含まれるキーワードを取得し、当該キーワードと共起関係が強いキーワードを抽出することにより、検索クエリに対して共起関係が強い情報を抽出する。

（関連情報抽出部１３３）
関連情報抽出部１３３は、各種情報を抽出する。例えば、関連情報抽出部１３３は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を抽出する。関連情報抽出部１３３は、端末装置１０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を抽出する。関連情報抽出部１３３は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に記憶された情報に基づいて、各種情報を抽出する。

関連情報抽出部１３３は、抽出した各種情報を記憶部１２０に格納する。関連情報抽出部１３３は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に各種情報を格納する。

関連情報抽出部１３３は、ナレッジデータベース１２３上における検索クエリに関連する情報を抽出する。関連情報抽出部１３３は、例えば、ナレッジデータベース１２３に記憶されているナレッジグラフＧを構成するエンティティの中から、利用者が入力した検索クエリに含まれるキーワードに該当するものを抽出し、ナレッジグラフＧにおいて、当該エンティティに関連する情報を複数抽出する。

（結合部１３４）
結合部１３４は、各種情報を結合する。例えば、結合部１３４は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を結合する。結合部１３４は、端末装置１０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を結合する。結合部１３４は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に記憶された情報に基づいて、各種情報を結合する。

結合部１３４は、抽出した各種情報を記憶部１２０に格納する。結合部１３４は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に各種情報を格納する。

結合部１３４は、共起情報抽出部１３２で抽出した情報と関連情報抽出部１３３で抽出した情報とを結合し、利用者に提供する複数の情報を結合データとして抽出する。結合部１３４は、例えば、ナレッジグラフＧより抽出した、利用者が入力した検索クエリに関連する複数の情報に対して、検索クエリに含まれるキーワードとの共起関係に応じてランク付けを行う。つまり、例えば、ナレッジグラフＧより抽出した、利用者が入力した検索クエリに関連する複数の情報に、利用者が入力した検索クエリに含まれるキーワードと共起関係となるキーワードが複数含まれている場合は、これらのキーワードに対して、利用者が入力した検索クエリに含まれるキーワードと共起関係に基づいてランク付けを行う。これにより、検索クエリを入力した利用者に提供する情報として、ランク付けを行った情報を複数抽出する。

（生成部１３５）
生成部１３５は、各種情報を生成する。例えば、生成部１３５は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部１３５は、端末装置１０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を生成する。生成部１３５は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に記憶された情報に基づいて、各種情報を生成する。

生成部１３５は、生成した各種情報を記憶部１２０に格納する。生成部１３５は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に各種情報を格納する。

生成部１３５は、検索クエリに含まれるキーワードの共起関係の情報を生成する。生成部１３５は、例えば、検索クエリに含まれるキーワードを検索クエリごとに抽出する。さらに、生成部１３５は、検索クエリで検索されることによって表示される表示情報の表示回数を取得し、表示回数に基づいて、それぞれの表示情報に含まれるキーワードと検索クエリに含まれるキーワードとの共起関係の強さに関する情報を生成する。

（受付部１３６）
受付部１３６は、各種情報を受け付ける。受付部１３６は、各種情報を受信する。例えば、受付部１３６は、外部の情報処理装置からの情報を受け付ける。例えば、受付部１３６は、外部の情報処理装置から送信された情報を受信する。受付部１３６は、端末装置１０等の他の情報処理装置からの情報を受け付ける。

受付部１３６は、受け付けた各種情報を記憶部１２０に格納する。受付部１３６は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に各種情報を格納する。

受付部１３６は、検索クエリを受け付ける。受付部１３６は、利用者が新たに入力した検索クエリを受け付ける。受付部１３６は、利用者が新たに入力した検索クエリに関する情報を受信する。図１では、受付部１３６は、利用者Ｕの操作に応じて利用者Ｕが利用する端末装置１０から送信された新たな検索クエリに関する情報を受信する。

（検索部１３７）
検索部１３７は、各種情報を検索する。例えば、検索部１３７は、外部の情報処理装置からの情報や記憶部１２０に記憶された情報に基づいて、各種情報を検索する。検索部１３７は、端末装置１０等の他の情報処理装置からの情報に基づいて、各種情報を検索する。検索部１３７は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に記憶された情報に基づいて、各種情報を検索する。

検索部１３７は、検索した各種情報を記憶部１２０に格納する。検索部１３７は、検索情報記憶部１２１や共起情報記憶部１２２やナレッジデータベース１２３に各種情報を格納する。

検索部１３７は、利用者が入力した検索クエリに対応する情報を検索する。これにより、検索部１３７は、検索クエリを入力した利用者の検索意図に対応する情報を検索する。

（提供部１３８）
提供部１３８は、外部の情報処理装置へ各種情報を提供する。例えば、提供部１３８は、端末装置１０へ各種情報を提供する。例えば、提供部１３８は、端末装置１０へ各種情報を送信する。

提供部１３８は、検索結果を利用者に提供する。提供部１３８は、利用者が利用する端末装置１０へ検索結果を送信することにより、利用者が入力した検索クエリと対応する情報を利用者に提供する。提供部１３８は、例えば、検索クエリによる検索結果を端末装置１０に表示させると共に、検索クエリに関連する情報をまとめてナレッジパネルとして端末装置１０に表示させる。提供部１３８は、例えば、結合部１３４で抽出した複数の情報をナレッジパネルに表示させることにより、利用者に提供する。

〔４．情報処理のフロー〕
次に、図９及び図１０を用いて、実施形態に係る提供システム１による情報処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係る提供システム１による情報処理の手順を示すフローチャートである。図１０は、実施形態に係る提供システム１による情報処理の手順を示す概念図である。

提供装置１００は、利用者が検索クエリによって検索を行った際における、検索クエリに含まれるキーワードの共起関係を抽出して、記憶部１２０に格納する（ステップＳ２０１）。例えば、提供装置１００は、不特定多数の利用者が端末装置に検索クエリを入力して情報の検索を行った際に、検索結果として端末装置で表示される情報の表示回数を、検索クエリのキーワードごとに数え、それぞれの表示情報に含まれるキーワードと共に（図７参照）共起情報記憶部１２２に格納する。また、提供装置１００は、検索クエリに含まれるキーワードと、検索クエリで検索されることによって端末装置に表示される表示情報に含まれるキーワード、及び表示情報の表示回数に基づいて、検索クエリに含まれるキーワードと表示情報に含まれるキーワードとの共起関係を求め（図８参照）、共起情報記憶部１２２に格納する。

これらのように共起情報記憶部１２２に格納される、検索クエリに基づくログデータＬは、直近から任意の期間の検索結果に対応するデータになっており、時間の経過に伴って新しいデータに逐一更新される。

提供装置１００は、ナレッジグラフＧを構築して、記憶部１２０に格納する（ステップＳ２０２）。ナレッジグラフＧは、２つのエンティティとエンティティ間の関係性を示す関係情報が登録されることにより、様々な知識が体系的に表されたものになっており、ナレッジデータベース１２３に格納されている。ナレッジグラフＧは、提供装置１００で新たな情報を取得したり、情報が変更されたりした場合は、適宜更新される。

これらの情報を格納する提供装置１００は、利用者が端末装置等に入力した検索クエリに対して、共起関係が強い情報を抽出する（ステップＳ２０３）。例えば、提供装置１００は、利用者が入力した検索クエリに含まれるキーワードを、共起情報記憶部１２２に格納されているキーワードの共起に関する情報に照らし合わせ、検索クエリに含まれるキーワードに対して共起関係が強いキーワードの情報を共起情報抽出部１３２で抽出する。即ち、共起情報抽出部１３２は、検索クエリに含まれるキーワードに対して共起関係が強いキーワードと、キーワード同士の共起関係の強さの情報を抽出する。換言すると、共起情報記憶部１２２に格納されている情報は、検索クエリによって検索された過去の検索結果に基づく情報であるため、共起情報抽出部１３２は、検索クエリによって検索された過去の検索結果に基づいて、検索クエリに含まれるキーワードの共起を判断する。

共起情報抽出部１３２は、例えば、図１０に示すように、検索クエリに含まれるキーワードＷに対して、共起情報記憶部１２２に格納されている共起関係の情報に基づいて共起関係が強いキーワードＷｅを抽出する。例えば、共起情報抽出部１３２は、検索クエリに含まれるキーワードＷを主語Ｓとする場合に、当該キーワードＷと同様に主語Ｓとなり、キーワードＷと共起関係が強いキーワードＷｅを抽出する。

また、提供装置１００は、ナレッジデータベース１２３上における、検索クエリに関連する情報を抽出する（ステップＳ２０４）。例えば、提供装置１００は、利用者が入力した検索クエリに含まれるキーワードを、ナレッジデータベース１２３に格納されているナレッジグラフＧに照らし合わせ、検索クエリに含まれるキーワードに関連するキーワードを関連情報抽出部１３３で複数抽出する。

関連情報抽出部１３３は、ナレッジグラフＧに基づいて、例えば、検索クエリと属性が共通する直接関係の情報を抽出する。つまり、図２を用いて説明すると、「映画Ａ２」は「映画Ａ」に対して、「次回作」という属性が共通する直接関係になっている。即ち、［「映画Ａ」の「次回作」は「映画Ａ２」］となり、「映画Ａ」と「映画Ａ２」とは、主語Ｓである「映画Ａ」と、目的語Ｏである「映画Ａ２」とが、述語Ｐである「次回作」によって関連付けられる直接関係になっている。関連情報抽出部１３３は、検索クエリに含まれるキーワードが「映画Ａ」である場合に、ナレッジグラフＧに基づいて、「次回作」という属性が共通する直接関係である「映画Ａ２」を抽出することができる。

関連情報抽出部１３３は、例えば、図１０に示すように、検索クエリに含まれるキーワードＷに対して、ナレッジデータベース１２３に格納されているナレッジグラフＧに基づいて、直接関係となるキーワードＷｄを抽出する。例えば、関連情報抽出部１３３は、検索クエリに含まれるキーワードＷを主語Ｓとする場合に、当該主語Ｓに対する目的語Ｏとなり、且つ、キーワードＷに対して直接関係となるキーワードＷｄを抽出する。

また、関連情報抽出部１３３は、ナレッジグラフＧに基づいて、例えば、検索クエリと属性が共通する情報に対して、属性が共通する間接関係の情報を抽出する。つまり、図２を用いて説明すると、「制作会社ａ」は「映画Ａ」に対して、「制作会社」という属性が共通する直接関係になっており、「制作会社ａ」は「映画Ｂ」に対しても、「制作会社」という属性が共通する直接関係になっている。即ち、［「映画Ａ」の「制作会社」は「制作会社ａ」］となり、「映画Ａ」と「制作会社ａ」とは、主語Ｓである「映画Ａ」と、目的語Ｏである「制作会社ａ」とが、述語Ｐである「制作会社」によって関連付けられる直接関係になっている。同様に、［「映画Ｂ」の「制作会社」は「制作会社ａ」］となり、「映画Ｂ」と「制作会社ａ」とは、主語Ｓである「映画Ｂ」と、目的語Ｏである「制作会社ａ」とが、述語Ｐである「制作会社」によって関連付けられる直接関係になっている。

このため、「映画Ａ」と「映画Ｂ」とは、それぞれ「制作会社」という共通する属性で「制作会社ａ」と直接関係になっており、「映画Ａ」と「映画Ｂ」とは、それぞれが「制作会社ａ」と直接関係となることを介して、間接関係になっている。このように、関連情報抽出部１３３は、検索クエリに含まれるキーワードが「映画Ａ」である場合に、ナレッジグラフＧに基づいて、「映画Ａ」との間で属性が共通する「制作会社ａ」に対して「映画Ａ」と同様に属性が共通することにより、「映画Ａ」とは間接関係となる「映画Ｂ」という情報を抽出することができる。

関連情報抽出部１３３は、例えば、図１０に示すように、検索クエリに含まれるキーワードＷに対して、ナレッジデータベース１２３に格納されているナレッジグラフＧに基づいて、間接関係となるキーワードＷｉを抽出する。例えば、関連情報抽出部１３３は、検索クエリに含まれるキーワードＷを主語Ｓとする場合に、当該主語Ｓが直接関係となる目的語Ｏに対して同様に直接関係となる主語Ｓであることにより、キーワードＷに対して間接関係となるキーワードＷｉを抽出する。

これらの情報を抽出した提供装置１００は、共起情報抽出部１３２で抽出した、利用者が入力した検索クエリと共起関係が強い情報と、関連情報抽出部１３３でナレッジグラフＧより抽出した、検索クエリに関連する情報とを結合部１３４で結合する（ステップＳ２０５）。結合部１３４は、共起情報抽出部１３２で抽出した、利用者が入力した検索クエリと共起関係が強い情報と、関連情報抽出部１３３でナレッジグラフＧより抽出した、検索クエリに関連する情報とを結合し、複数の情報を結合データＤ（図１０参照）として抽出する。

その際に、結合部１３４は、関連情報抽出部１３３でナレッジグラフＧより抽出した検索クエリに関連する複数のキーワードと、共起情報抽出部１３２で抽出した、検索クエリに対する共起関係が強いキーワードとに共通のものがある場合は、共通のキーワードに対して、検索クエリに対する共起関係の強さに基づいてランク付けを行う。つまり、ナレッジグラフＧより抽出した検索クエリに関連する複数のキーワードと、検索クエリに対する共起関係が強いキーワードとで、共通のものが複数ある場合は、複数の共通のキーワードに対して、検索クエリに対する共起関係が強くなるに従って順位が高くなるように、ランク付けを行う。

次に、結合部１３４で結合した複数の情報を、提供部１３８によって利用者に提供する（ステップＳ２０６）。提供部１３８は、例えば、結合部１３４で結合してランク付けを行った複数の情報に対して、検索クエリに対する共起関係の強さ基づいたランク付けに沿ってソートを行い、ソートを行った情報を、利用者が検索クエリを入力した端末装置に送信して端末装置で表示させる。つまり、提供部１３８は、検索クエリに対する共起関係の強さ基づいて情報のランク付けを行った結合データＤに対して、共起関係の強さに沿ってソートを行い、ソート後の結合データＤであるソートデータＤｓを端末装置で表示させる。

その際に、提供部１３８は、端末装置に対して検索クエリによる検索結果を表示させると共に、検索クエリに関連する情報を表示するナレッジパネルを表示させ、ナレッジパネルに、ソートデータＤｓに基づく情報を表示させる。提供部１３８は、例えば、検索クエリに対する共起関係が強い情報から先に表示させたり、大きく表示させたりすることにより、検索クエリに対する共起関係が強い情報を優先的にナレッジパネルに表示させる。これにより、提供部１３８は、検索クエリに基づく複数の情報を利用者に提供する。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る提供装置１００は、共起情報抽出部１３２と、関連情報抽出部１３３と、結合部１３４と、提供部１３８とを有する。共起情報抽出部１３２は、利用者が入力した検索クエリに対して共起関係が強い情報を抽出する。関連情報抽出部１３３は、ナレッジデータベース１２３上における検索クエリに関連する情報を抽出する。結合部１３４は、共起情報抽出部１３２で抽出した情報と関連情報抽出部１３３で抽出した情報とを結合し、提供する複数の情報を抽出する。提供部１３８は、結合部１３４で抽出した複数の情報を利用者に提供する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、検索クエリに関連する情報を、検索クエリに対する共起関係と、ナレッジデータベース１２３上における検索クエリとの関連に基づいて、より多く抽出することができる。このため、実施形態に係る提供装置１００は、検索クエリに関連する情報をより多く提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００では、共起情報抽出部１３２は、検索クエリによって検索された過去の検索結果に基づいて共起を判断する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、検索クエリに関連して多くの利用者が注目している情報を抽出することができ、検索クエリに関連する注目度の高い情報を提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００では、関連情報抽出部１３３は、検索クエリと属性が共通する直接関係の情報を抽出する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、検索クエリに対して直接的に関連する情報を抽出することができ、検索クエリを中心とする情報を適切に抽出し、利用者に提供することができる。

また、実施形態に係る提供装置１００では、関連情報抽出部１３３は、検索クエリと属性が共通する情報に対して、属性が共通する間接関係の情報を抽出する。

これにより、実施形態に係る提供装置１００は、検索クエリに対して直接的に関連する情報のみでなく、間接的に関連する情報も抽出することができる。このため、実施形態に係る提供装置１００は、検索クエリに関連するより多くの情報を抽出することができ、より多くの情報を利用者に提供することができる。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０及び提供装置１００は、例えば、図１１に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１１は、端末装置１０及び提供装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る端末装置１０及び提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４及び１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．変形例〕
上述した実施形態に係る提供装置１００では、利用者に提供する情報を結合する結合部１３４は、共起情報抽出部１３２で抽出した情報と関連情報抽出部１３３で抽出した情報とを結合しているが、さらに、検索結果に対する利用者の対応も結合してもよい。例えば、結合部１３４は、抽出した複数の情報のうち、利用者により選択された情報を検索クエリにおいて選択された情報として学習してモデル化してもよい。つまり、検索クエリによる検索結果を端末装置に表示させた際に、検索結果として端末装置に表示される複数の情報の中から、利用者が選択した情報、即ち、利用者がクリックした情報を取得部１３１で取得し、結合部１３４は、利用者に提供する情報に、利用者が選択した情報が反映されるように学習してモデル化してもよい。

例えば、結合部１３４は、検索クエリに基づいて複数の情報を抽出してナレッジパネルに表示させた複数の情報の中から、利用者がクリックした情報を取得し、検索クエリに対する共起関係だけでなく、利用者がクリックした回数も、利用者に情報を提供する際の優先度に反映されるように学習してもよい。この場合、提供部１３８は、結合部１３４で抽出した複数の情報を、結合部１３４で学習したモデルを用いて順位付けを行って、利用者に提供する。つまり、提供部１３８は、過去に利用者に提供した複数の情報のうち、利用者がクリックした回数が多い情報の優先度が高くなるように順位付けを行ってナレッジパネルに表示させることにより、利用者に提供する。これにより、検索クエリに関連してより多くの利用者が注目している情報を抽出することができ、検索クエリに関連してより注目度の高い情報を提供することができる。

また、上述した実施形態に係る提供装置１００では、検索クエリのキーワードの共起に関する情報は、検索クエリで検索されることによって表示される表示情報の表示回数に基づいて判断しているが、検索クエリのキーワードの共起に関する情報は、これ以外によって判断してもよい。例えば、１つの検索クエリにキーワードが複数含まれる場合において、同じ検索クエリで入力される頻度が高いキーワード同士は、共起関係が強いキーワードと判断して共起情報記憶部１２２で記憶してもよい。１つの検索クエリに所定のキーワード同士が含まれる頻度に基づいて当該キーワード同士の共起を判断することにより、キーワード同士の共起関係の強さをより適切に判断することができ、検索クエリに関連して利用者が望む可能性が高い情報を提供することができる。さらに、関連情報抽出部１３３でナレッジグラフＧより抽出した検索クエリに関連する情報を用いて、関連情報（述語（Ｐ））のラベルを付与したり、ナレッジグラフＧ上のパスの有無や長さを考慮したランク付けをしたりすることにより、検索クエリに関連する質の高い情報を提供することができる。

〔８．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 提供システム
１０ 端末装置
１１ 通信部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 制御部
１００ 提供装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 検索情報記憶部
１２２ 共起情報記憶部
１２３ ナレッジデータベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 共起情報抽出部
１３３ 関連情報抽出部
１３４ 結合部
１３５ 生成部
１３６ 受付部
１３７ 検索部
１３８ 提供部
１４１ 送信部
１４２ 受信部

Claims (6)

1. 利用者が入力した検索クエリに含まれるキーワードに対して共起関係が強いキーワードの情報を抽出する共起情報抽出部と、
   ナレッジデータベース上における前記検索クエリに含まれるキーワードに関連する複数のキーワードを抽出する関連情報抽出部と、
   前記共起情報抽出部で抽出したキーワードの情報と前記関連情報抽出部で抽出した複数のキーワードとを結合し、共起関係に基づく複数のキーワード情報を抽出する結合部と、
   前記結合部で抽出した複数のキーワード情報を前記利用者に提供する提供部と、
   を有し、
   前記関連情報抽出部は、前記検索クエリと属性が共通する直接関係のキーワードに対して、属性が共通する間接関係のキーワードを抽出する
   ことを特徴とする提供装置。
2. 前記共起情報抽出部は、前記検索クエリによって検索された過去の検索結果に基づいて共起を判断する
   ことを特徴とする請求項１に記載の提供装置。
3. 前記関連情報抽出部は、前記検索クエリと属性が共通する直接関係のキーワードを抽出する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の提供装置。
4. 前記結合部は、抽出した複数のキーワード情報のうち利用者により選択されたキーワード情報を前記検索クエリにおいて選択されたキーワード情報として学習してモデル化し、
   前記提供部は、前記結合部で抽出した複数のキーワード情報を、前記結合部で学習したモデルを用いて順位付けを行って前記利用者に提供する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の提供装置。
5. コンピュータが実行する提供方法であって、
   利用者が入力した検索クエリに含まれるキーワードに対して共起関係が強いキーワードの情報を抽出する共起情報抽出工程と、
   ナレッジデータベース上における前記検索クエリに含まれるキーワードに関連する複数のキーワードを抽出する関連情報抽出工程と、
   前記共起情報抽出工程で抽出したキーワードの情報と前記関連情報抽出工程で抽出した複数のキーワードとを結合し、共起関係に基づく複数のキーワード情報を抽出する結合工程と、
   前記結合工程で抽出した複数のキーワード情報を前記利用者に提供する提供工程と、
   を含み、
   前記関連情報抽出工程は、前記検索クエリと属性が共通する直接関係のキーワードに対して、属性が共通する間接関係のキーワードを抽出する
   ことを特徴とする提供方法。
6. 利用者が入力した検索クエリに含まれるキーワードに対して共起関係が強いキーワードの情報を抽出する共起情報抽出手順と、
   ナレッジデータベース上における前記検索クエリに含まれるキーワードに関連する複数のキーワードを抽出する関連情報抽出手順と、
   前記共起情報抽出手順で抽出したキーワードの情報と前記関連情報抽出手順で抽出した複数のキーワードとを結合し、共起関係に基づく複数のキーワード情報を抽出する結合手順と、
   前記結合手順で抽出した複数のキーワード情報を前記利用者に提供する提供手順と、
   をコンピュータに実行させ、
   前記関連情報抽出手順は、前記検索クエリと属性が共通する直接関係のキーワードに対して、属性が共通する間接関係のキーワードを抽出する
   ことを特徴とする提供プログラム。

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